KB증권, HTS·MTS에 광고성 뉴스 필터링 시스템 도입

[아이뉴스24 한수연 기자] KB증권이 자사 M-able Land Tribe(마블랜드 트라이브)에서 개발한 머신 러닝 기법의 광고성 뉴스 필터링 시스템을 홈페이지와 HTS인 H-able(헤이블), MTS인 M-able(마블)에 적용했다고 15일 밝혔다.

시범 테스트에서 약 97%의 정확도로 광고성 뉴스를 필터링한 이 시스템은 넘쳐나는 광고성 뉴스로 인해 필요 정보 선별에 시간이 많이 걸렸던 고객들의 불편함을 개선하기 위해 개발됐다는 설명이다.

하우성 M-able Land Tribe장은 "지금까지의 광고성 뉴스 필터링 기법은 특정 단어 몇 개 만으로 광고성 뉴스를 판별하도록 설계돼 재 생성된 광고성 뉴스를 탐지해내지 못하는 한계가 있었다"며 "이 같은 한계점을 극복하고자 일 평균 8천 여건 정도 되는 과거 6개월 간의 뉴스 기사를 머신러닝을 통해 학습시켰다"고 밝혔다.

이어 "뉴스 본문을 구성하는 전체 단어들의 조합을 계산하고 그 구성이 학습과정을 통하여 습득된 광고 뉴스의 단어 분포와 유사함을 보일 때 광고 뉴스로 판별하는 것이 주요 알고리즘"이라며 "기술 확장 차원에서 학습 데이터 관리는 아마존 클라우드 서비스를 활용하고 향후 효율적인 IT서비스 운영을 위해 상호 의존성 없이 교체 가능하고 기능별로 분리된 마이크로 서비스 아키텍처 기술을 접목시켰다"고 부연했다.

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