지난 6월 진행된 사내 경진 대회 우승작은 '딥러닝 기반의 오타보정 모델링'이다. 이 모델링은 이용자가 스마트폰에서 문자를 입력할 때 나타나는 △터치 타점의 위치 및 패턴 △타점의 강도 및 크기 △타점간 간격 △스마트폰의 크기와 기울기△파지법 등 다양한 요인과 문자 입력 간의 관계를 분석 및 학습해, 자주 발생하는 오타를 자동으로 보정한다.
네이버 스마트보드 팀은 오타보정 모델링을 실제 서비스에 적용 가능하도록 연구 및 개선해 스마트보드 iOS 버전에 선적용했다. 해당 기능은 스마트보드 iOS 버전의 설정 내 스마트보드 연구소를 통해 사용할 수 있다. 딥러닝 기반 오타보정 모델링은 10월 중 안드로이드 버전에도 적용될 예정이다.
이번 업데이트로 사용자 요구가 많았던 일본어 자판도 함께 만나볼 수 있다.
한편, 네이버는 키보드앱을 통한 이용자들의 문자 입력 행태를 분석하기 위해 서울과학기술대학교와 공동 연구를 진행했다. 네이버와 서울과기대는 사용자마다 문자를 입력할 때 오타 발생에도 차이점이 있다는 점을 발견, 딥러닝을 활용해 가까운 키들간의 오타를 줄여주는 신경망 모델링을 개발했다.
서울과기대는 스마트보드에 적용된 딥러닝 기반의 오타 보정 모델링을 테스트한 결과, 기존 대비 입력속도는 8% 빨라졌고, 오타율은 16% 감소하는 효과가 나타났다고 설명했다.
강경윤 네이버 스마트보드 리더는 "직원들의 우수한 아이디어를 많이 확인하고, 이를 고도화해 실제 서비스에 적용할 수 있었다" "산학 협동 등을 통해 내외부적으로 스마트보드 개선을 위한 연구를 지속적으로 이어갈 것"이라고 말했다.
정예린기자 yeslin@dt.co.kr
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