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카카오엔터테인먼트의 IP(음악·웹툰·영상 등) 데이터 특성을 고려했을 때, AI 모델 설계 시 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?
이 경험을 바탕으로 카카오엔터테인먼트의 콘텐츠 AI 연구를 한 단계 발전시키고 싶습니다.
카카오엔터테인먼트의 방대한 데이터는 AI가 '사람이 좋아할 스토리의 구조'를 학습할 수 있는 실험실입니다.
카카오엔터테인먼트의 IP 데이터 특성을 고려했을 때, AI 모델 설계 시 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?
AI가 개인의 감정 여정을 설계하는 구조입니다.
AI 연구는 실패의 연속입니다.
감정과 데이터를 잇는 AI 연구자"○○○입니다.
카카오엔터테인먼트에서 저는 음악·웹툰·영상 등 다양한 IP 데이터를 기반으로, 사람의 감정 여정을 설계하는 AI를 만들고 싶습니다.
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카카오엔터테인먼트의 AI 윤리원칙은 무엇이며, 이를 연구 현장에서 어떻게 반영하시겠습니까?
압박 질문1: AI 연구는 구글, 오픈 AI, 네이버 등 대기업이 이미 선도하고 있습니다.
카카오엔터테인먼트에서 연구자로서 경쟁력을 가질 수 있다고 생각합니까?
압박 질문2: AI 모델의 정확도보다 서비스 속도가 더 중요하다고 판단된다면, 어떤 선택을 하시겠습니까?
압박 질문3: 연구 실패가 반복될 때, 연구자로서 어떻게 동기 부여를 유지하시겠습니까?
압박 질문4: AI가 콘텐츠를 대체한다는 비판에 대해 어떻게 생각하십니까?
저는 대학원에서 멀티모달 감정 인식 모델을 연구하며 인 간의 감정과 콘텐츠의 상관관계를 정량화한 경험이 있습니다.
이 경험을 바탕으로 카카오엔터테인먼트의 콘텐츠 AI 연구를 한 단계 발전시키고 싶습니다.
예를 들어, 인기작 중심의 추천을 줄이고, 신작·소수 취향 콘텐츠에 일정 비율의 노출을 보장하는 방식입니다.
데이터의 정확도, 라벨 일관성, 중복 제거가 확보되지 않으면 아무리 많은데이터라도 의미가 왜곡됩니다.
한국어 SNS 데이터 100만건을 수집해 6가지 감정 클래스로 분류했고, 기존 CNN 모델 대비 15% 정확도 향상을 달성했습니다.
이후 멀티모달 데이터를 결합해 텍스트와 이미지의 감정 상관성을 분석, 사용자 감정 예측시스템 프로토타입을 구축했습니다.
예를 들어, 사용자의 청취 이력, 웹툰 감상 패턴, 댓글 감성 분석을 통합해 '오늘의 감정 스토리 라인'을 구성하는 것입니다.
AI가 개인의 감정 여정을 설계하는 구조입니다.
1년 내에는 사용자 맞춤형 멀티모달 추천 시스템 논문을 사내 AI 세미나에서 발표해, 서비스팀에 적용 가능한 수준으로 발전시키는 것이 목표입니다.
콘텐츠 감정 데이터, IP 기반 시맨틱 분석, 팬덤 네트워크 데이터 등은 카카오만의 자산입니다.
서비스 환경에서는 속도가 곧 사용자 경험입니다.
AI 연구는 실패의 연속입니다. |
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2025.11.11
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