고려대학교는 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 100만 개의 레시피를 분석 및 학습하고 새롭고 창의적인 식재료의 조합 추천이 가능한 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

최근 다양한 도메인에서 데이터의 양이 폭증하고 있는데, 그 특성에 따라 해당 데이터를 분석하고 이를 기반해 새로운 예측 결과를 내놓는 도메인 전문적인 인공지능의 개발이 활발히 수행되고 있다.

그러나 현재 많은 도메인에 인공지능이 적용되는 추세이지만, 아직까지 음식 정보를 다루는 데이터에 대한 인공지능의 적용은 미지의 영역이었다.

전통적으로 식재료는 매우 복잡한 화학 구조물들의 조합으로 이루어져 있기 때문에, 이를 데이터기반으로 분석한다는 일은 매우 어려운 일이었다.

강재우 교수 연구팀이 개발한 인공지능은 딥러닝 기반 ‘샴쌍둥이 네트워크’ 시스템을 음식 데이터 분야로 확장한 것이다.

컴퓨터가 100만개 이상의 레시피 데이터를 분석해 30만여 가지의 식재료 조합에 관한 지식을 습득한다.

기존 식재료 조합에 관한 지식을 ‘샴쌍둥이 네트워크’ 모델로 학습 한 뒤 과거에 사용되지 않던 새롭고도 신선한 조합들을 추천할 수 있는 토대를 마련했다.

또한, 이번 연구의 결과를 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 식재료 조합을 직접 찾아볼 수 있는 웹페이지 기반의 검색 기능을 제공한다.

해당 식재료 추천 인공지능 모델의 성능 평가 방법은 실제로 좋은 음식 조합들의 스코어를 얼마나 근접하게 예측했느냐를 정량적으로 평가했다. 해당 모델은 기존의 전통적인 기계학습 모델들의 예측 및 추천 성능을 월등히 뛰어 넘었다.

이번 연구는 레시피 빅데이터를 분석한 결과를 음식의 조합 혹은 푸드페어링에 적용할 수 있는 인공지능 시스템의 가능성을 최초로 탐구하고, 모델 학습에 필요한 데이터와 알고리즘을 제안하여 후속연구의 기틀을 다졌다는 데에 큰 의의가 있다.

이번 연구 결과는 11일부터 16일까지 중국 마카오에서 열리는 인공지능 최고 권위 학술대회 중 하나인 IJCAI-19에 ‘KitcheNette: Predicting and Recommending Food Ingredient Pairings using Siamese Neural Networks’라는 제목으로 발표될 예정이다.