한화L&C 인테리어 트렌드 머신러닝 분석 프로젝트 소개 고해상도 파일로 보려면 다운로드 권장

1. IT LEADER
SMART & CREATIVE
SMART & CREATIVE
1,000만 데이터,
트렌드 분석의 새 기록을 남기다
머신러닝 기반 인테리어 트렌드 분석 프로젝트
미션! 더 많은 데이터를 더 상세하게
분석하라!
매년 개최되는 디자인 트렌드 세미나 ‘인
트렌드’. 올해 11월에 9회째를 맞는 인
트렌드는 한화L&C가 2010년부터 매
년 개최해온 디자인 프리뷰 행사로, 미
래 디자인 트렌드에 대한 다양한 정보
를 만나볼 수 있다. 세미나 명칭은 ‘인테
리어(Interior)’, ‘관심(Interest)’, ‘정보
(Information)’를 뜻하는 영어 단어의
머리글자 ‘인(In)’과 ‘트렌드(Trend)’의 조
어다.
지난해 개최된 인트렌드 세미나의 화두
는 단연 빅데이터 분석을 통한 인테리어
트렌드 파악이었다. 한화L&C가 서울대
컴퓨터공학과 김건희 교수 연구팀과 함
께 업계 최초로 시도한 이 프로젝트에서
는 SNS와 인테리어 관련 사이트에 게
재된 이미지를 분석했다. 이에 따라 소비
자들이 홈 인테리어에서 선호하는 구조,
스타일, 가구 패턴 등이 도출돼 업계 관
련자들과 인테리어에 관심 있는 소비자
들의 큰 관심을 받은 바 있다. 이렇게 새
롭고 선진적인 시도로 업계 트렌드를 선
도하고 있는 한화L&C가 올해 머신러닝
기반 인테리어 트렌드 분석 파트너로 한
화시스템 ICT부문을 선택했다.
올해 한화L&C는 지난해 대비 더 많은
데이터를 수집하고, 최신 기술을 활용해
보다 상세하게 인테리어 트렌드를 분석
하고자 했는데, 한화시스템 ICT부문은
이에 머신러닝 기반의 분석 방식을 제안
했고, 3주간의 파일럿 과정을 성공적으
로 진행함으로써 프로젝트의 수행사로
최종 선정됐다.
인터넷, 특히 소셜 미디어는 업계 전문가들의 전유물이었던 지식과 정보를 대중
의 것으로 만들었으며 완전히 새로운 형태의 트렌드 이슈를 만들고 있다. 이 때
문에 빅데이터에 대한 인테리어 업계의 관심 또한 크게 증가하고 있다. 이러한
시기, 국내 업계 최초로 빅데이터 인테리어 트렌드 분석에 나섰던 한화L&C가
올해 한화시스템 ICT부문과의 파트너십을 바탕으로 한층 진일보된 트렌드
분석에 나섰다.
글 | 윤진구 차장(미래기술센터)
이미지 출처 | www.hlcc.co.kr
한화L&C 머신러닝 기반
인테리어 트렌드 분석 프로젝트
2018년 5월 - 2018년 8월
일정
한화시스템/ICT
| 윤진구 차장, 이동식 차장, 김홍종 과장,
이승민 과장, 장현규 대리, 하진관 사원
고객사
| 이수진 과장, 허재훈 과장, 엄혜련 과장,
김상현 사원, 남성준 사원
참여 인력
2018. FALL VOL. 16
1918

2. 서로의 진가와 역량을 확인하다
이 프로젝트가 한화LC에만 의미 있었
던 것은 아니다. 한화시스템 ICT부문 미
래기술센터는 이번 프로젝트로 자사 역
량을 입증했다. 미래기술센터 자체 역량
만으로 3TB(테라바이트) 용량의 1,000
만 건이 넘는 이미지 데이터를 수집, 저
장, 분산 처리하는 빅데이터 기술과 컴
퓨터 비전(Computer Vision), 딥러닝
(Convolutional Neural Network), 임
베딩(Embedding) 등 머신러닝 주요 분
야의 최신 기술을 활용한 것이 이를 보
여준다. 또한, 한화시스템 ICT부문은 이
번 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 이미
지, 텍스트 등 비정형 데이터를 머신러
닝으로 처리하는 기술을 내재화 및 자
산화하는 데 성공했다는 점도 의미가 크
다. 파일럿 결과 발표 당시의 에피소드는
이러한 의미를 충분히 뒷받침한다.
이번 파일럿 분석 결과가 정확했다는
반증이다.
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정확한 데이터는
정확한 인사이트로 이어진다
이번 프로젝트는 인테리어 트렌드 컬
러, 트렌드 스타일, 트렌드 키워드 등의
분석을 통해 정확한 인사이트를 확보
하자는 목표 하에 진행됐다. 이를 위해
한화시스템 ICT부문은 전년 대비 방대
한 데이터를 확보하고, 빅데이터를 보다
상세하게 분석하는 데 집중했다.
먼저, 2015년부터 2018년까지의 네이
버 블로그, 네이버 포스트, 인테리어 전
문 사이트에 게시된 인테리어 관련 이미
지, 텍스트 등 비정형 정보를 수집했다.
그 결과 800만 건의 데이터 소스를 확보
할 수 있었다.
한화시스템 ICT부문은 이미지 및 키워
드, 시계열 분석 방식으로 빅데이터 분석
을 진행했다. 이미지 분석을 기반으로 거
실, 침실, 욕실 등 9개 공간을 자동 분류
했으며 침대, 캐비닛, 바닥, 키친 아일랜드,
냉장고, 벽 등 6개 요소별 트렌드 컬러를
추출했다. 또한, 40만 건의 키워드 및 텍
스트 분석을 바탕으로 인테리어 트렌드를
파악했고, 이를 시계열과 조합해 상관관계
를 함께 분석했다.
이번 프로젝트는 한화시스템 ICT부문
의 빅데이터 및 머신러닝 등 인공지능
분야 핵심 역량을 확보하고, 자사 기술
력을 고객으로부터 인정받을 수 있는
기회였다. 한화시스템 ICT부문은 이번
프로젝트를 바탕으로 대내외 다양한
머신러닝 기반 사업을 추진할 계획이며,
이를 위해 미래기술센터의 역량 강화에
도 매진할 예정이다. 또한, 역량 강화와
함께 최신 장비를 도입하는 등 여건 마련
을 위해서도 노력할 것이다.
정확한 인사이트 확보를 위해
한화시스템 ICT부문은 방대한
데이터를 확보하고, 빅데이터를 보다
상세하게 분석하는 데 집중했다.
“이미지 및 키워드 시계열 분석 결과,
블랙 컬러의 빈도수가 증가하는 것
으로 나타났다”는 분석 결과를 전
하자 한화LC 프로젝트 담당자가
“그 결과는 고가의 인테리어 전문
서적에서 제시하는 내용”이라며
“이것이 3주간의 짧은 데이터 분석
의 결과로 나온 것이 놀랍다”는 반응
을 보인 것이다.
이미지 출처 | www.pantone.kr
인테리어 관련 빅테이터 분석
6개 요소별 트렌드 컬러 추출
40만 건 키워드 및 텍스트 분석
800만 건 데이터 소스 확보
9개 공간 자동 분류
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