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[인터뷰] 실시간 추천 시스템, 차별화한 영상 플랫폼 탄생시키다

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스마트폰과 같은 모바일 환경은 급속도로 발전해왔다. 이 같은 흐름은 라이브 스트리밍 서비스의 확산으로 이어졌다. 이제는 누구나 라이브 스트리밍을 직접 이용하거나 시청하는 시대다. 여기서 나아가 개인의 성향과 취미를 고려한 영상 서비스를 제공하는 기술도 등장했는데, 하이퍼커넥트의 실시간 추천 시스템이 바로 그것이다. 이와 관련해 하이퍼커넥트 이영수 엔지니어와 함께 이야기 나눠봤다. 



Q : 하이퍼커넥트와 함께 본인 소개를 부탁한다. 

 

A : 하이퍼커넥트는 지난 2014년에 설립된 영상 기술 기업이다. 초기에는 모바일에서 활용되는 영상 기술 관련 연구와 함께 사업을 시작했고 국내뿐 아니라 해외 시장까지 범위를 넓혀 서비스를 운영해왔다. 오늘날 하이퍼커넥트의 영상 기술은 세계적인 수준이다. 이뿐 아니라 RTC, 머신러닝, 실시간 음성 번역 등의 기술을 서비스에 적용해 해외 사용자를 대상으로 서비스를 지원한다. 자사의 대표적인 서비스로는 영상 메신저 ‘아자르’와 라이브 스트리밍 서비스 ‘하쿠나 라이브’가 있다. 

 

Q : 아자르의 경우 해외 고객이 90% 이상인 점이 인상 깊었다. 

 

A : 아자르는 서비스 런칭 당시 국내뿐 아니라 해외 서비스로 등록돼 전 세계 이용자에게 관심 받았다. 해외 시장에서의 아자르는 폭발적인 반응을 누렸다. 하이퍼커넥트의 영상 기술은 다수의 해외 사용자를 대응하는 데 어려움이 없었기에 서비스를 급속도로 확대시켰다. 자사는 해외에서 니즈가 크다는 것을 파악하고 보다 적극적으로 시장에 뛰어들었다. 이를 가능하게 했던 기술은 ‘하이퍼RTC’였다.

 

하이퍼커넥트는 모바일에 최적화한 하이퍼RTC 기술로 네트워크 환경이나 휴대폰 사양에 관계없이 다양한 통신 환경에서 안정적인 고품질의 영상 통화를 제공한다. 당시는 스마트폰 시장 초창기였기에 모바일로 원활한 영상 통화를 할 수 있는 기술이 드물었다. 이에 아자르는 모바일을 타겟으로 만들어진 영상 기술의 대표 사례로 남았다. 

 

Q : 이 같은 결과물은 하이퍼커넥트 AI 랩에서 비롯된 것인가?

 

A : AI 랩은 오랫동안 머신러닝과 AI를 연구해왔다. 원래는 머신러닝 팀으로 존재하다가 조직이 확대되면서, 지난 2019년에 AI 랩이 새롭게 설립됐다. AI 랩에서는 기술 연구 단계에서 그치지 않고 실제 운영하는 서비스로 이어지기 위해 노력한다. 

 

한 예로, 0.1초보다 짧은 시간 내에 부적절한 콘텐츠가 노출됐을 때 차단하고 필터링하는 딥러닝 기반 AI 기술이 있다. 이외에도 영상 처리 기술, 자연어 처리 기술. 음성 처리 기술, 추천 시스템도 연구 중이며, 매년 논문 발표 등을 통해 연구실적을 달성하고 있다. 

 

Q : AI 랩에서 담당하는 업무는 무엇이며, 개발된 기술이 어떻게 서비스에 적용됐는지 궁금하다. 

 

A : 나는 머신러닝 소프트웨어 엔지니어로 근무하고 있다. 기술이 연구 단계에서 그치지 않고 실제 서비스에서 쓰이기 위한 개발 및 운영 업무를 담당한다. 특히 추천 기술과 추천 시스템에 집중하고 있다. 한 예로, 하쿠나 라이브의 경우 방송 수가 많다 보면 유저 입장에서 어떤 방송을 봐야 할지 모를 때가 있다.

 

우리는 개인 취향대로 방송을 추천하고 노출되도록 작업해 사용자 경험을 윤택하게 만들고 있다. 이외에도 인플루언서 방송이 시작되면 수 천, 수 만이 몰리는데, 추천 시스템이 완만하게 운영되도록 하는 다양한 엔지니어링 작업을 담당한다. 

 

Q : 개발된 기술 중 실시간 추천 시스템이 흥미롭다. 이 기술만의 차별점은 무엇인가?

 

A : 자사는 최근 하쿠나 라이브 출시 4년 만에 2.0 업데이트를 진행 중이다. 달라진 점 중에 하나는 사용자 개인화면이 개편됐다. 기존에는 많이 보는 방송 위주로 노출됐다면, 이제는 유저마다 취향에 맞는 방송 순으로 노출하고 있다. 일반 플랫폼의 경우 한 번 추천된 영상이 계속해서 노출되는 사례가 많다. 이번 업데이트로 하쿠나 라이브는 방송 중인 호스트의 콘텐츠를 선별해 노출시켜 사용자에게 다채로운 영상 경험을 제공한다. 

 

이뿐 아니라 유저의 취향에 맞게 콘텐츠를 제안하는 추천 기능을 개선했다. 한 예로, 방송은 동일한 호스트가 진행한다고 해도 날짜, 시간에 따라 다른 분위기가 연출된다. 시간대마다 방영되는 방송이 다르고 사용자가 찾는 방송도 다르기 때문이다. 따라서 ‘실시간성’을 고려한 추천 시스템이 필요하며, 이를 통해 유저 취향에 어울리는 콘텐츠를 제안할 수 있다.

 

Q : 실시간 추천 시스템 도입에 있어 중점에 둔 사항은 무엇이었나? 

 

A : 실시간으로 바뀌는 추천 시스템이 전 세계 사용자에게 어떻게 받아들여질지에 대한 많은 논의가 있었다. 더욱이 이 같은 시스템이 흔치 않았기에 내부에서는 연구가 지속됐으며, 시행착오도 많았다. 다음으로 고민했던 부분은 호스트와 사용자의 연결성이었다. 시청자에 따라 방송 분위기가 달라질 수 있기 때문이다.

 

개인과 개인, 개인과 집단에 있어 어떻게 연결시켜줄 것인가에 대한 연구가 지속됐다. 하쿠나 라이브뿐 아니라 아자르에도 이 추천 시스템이 도입됐다. 이 실시간 추천 시스템은 다양하게 활용될 수 있다. 진행 중인 라이브 스트리밍을 추천하거나, 방송을 하지 않는 호스트도 미리 추천하면서 팔로우를 제안하는 등 응용할 수 있는 여지가 많다. 

 

Q : 지난 2월 진행된 ‘하이퍼커넥트 엔지니어 밋업’은 대외적으로도 관심을 받았다. 행사에 참여한 엔지니어들은 어떤 동기부여를 얻는가?

 

A : 지난 행사에서는 기술 발표 및 데브 업데이트, 개발 노하우와 조언 등을 나누는 ‘라이브 인터뷰’ 등의 프로그램이 진행됐다. 엔지니어 밋업에서는 개발에 대한 다양한 주제를 다루며, 새로운 지식을 공유함으로써 긍정적인 자극을 얻는다. 비단 개발과 관련된 내용 이외에도 인생에서 어려움을 극복했던 경험 등 내밀한 이야기를 통해 엔지니어 간에 친분을 쌓는 기회가 되기도 했다.

 

하이퍼커넥트에서는 엔지니어의 역할이 중요하기에 교육 세션 등을 통한 교류의 장을 자주 마련한다. 내부에서는 조직의 융화를 위한 엔지니어 세션 ‘엔지니어링 101’, 타 부서 직원과 업무 과정을 협업하는 엔지니어 커뮤니티 ‘당’을 운영 중이다. 

 

Q : 최근 생성형 AI가 화두로 떠오르고 있다. 엔지니어로서 생성형 AI 시장을 어떻게 바라보는지 궁금하다. 

 

A : 생성형 AI는 IT 업계 판도를 바꿀 수도 있는 가능성을 지녔다고 본다. 다만 중요한 건, 새로운 기술이 등장했다고 해서 곧바로 서비스에 적용하는 것은 시기상조다. 그것보다는 사용자가 원하는 게 무엇인지 정확하게 파악하는 게 필요하다. 사용자가 원하지 않는데 새로운 기술을 적용한다고 해서 좋은 결과로 이어지지 않는다. 사용자 니즈에 초점을 맞추고, 이를 해결하는 AI를 활용할 수 있는지가 관건이다. 

 

Q : 끝으로, 시장에서 선택받을 수 있었던 하이퍼커넥트의 경쟁력은 무엇인가?

 

A : 단연 기술력이다. 하이퍼커넥트는 설립부터 기술력이 중심이 된 회사였다. 기술에 대해서는 투자를 아끼지 않는다는 기조다. 인재와 연구에 대한 아낌없는 지원이 있었기에 인재 밀도가 높은 편이다. 이와 함께 우리는 모바일 열풍이 시작될 때부터 기술을 연구했기에 축적된 노하우도 많다. 

 

하이퍼RTC, 실시간 AI 모니터링 등 자사를 대표하는 기술이 바로 그것이다. 최근 머신러닝과 관련해서도 투자가 이뤄지고 있다. 여기에는 영상 처리 기술, 음성 번역 기술 등이 포함된다. 앞으로도 우리는 진보된 기술을 서비스에 적용함으로써 대체할 수 없는 사용자 경험을 제공할 것이다. 

 

헬로티 서재창 기자 |



















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