멀티미디어 콘텐츠 검색
텍스트 이어 사진ㆍ영상ㆍ음악 검색기술 급속 발달
메타데이터 필요없는 콘텐츠 특징 식별방식 각광
국내서도 파란닷컴ㆍ코난테크놀로지 등 사업 나서
그동안 검색 대상의 대부분은 텍스트였습니다. 하지만, 웹 2.0 시대의 도래로 디지털 이미지와 비디오ㆍ오디오 데이터의 양이 빠르게 늘어나면서 이를 색인하고 검색할 수 있는 방법이 필수적으로 요구되고 있습니다. 이에 따라 검색엔진 역시 사진ㆍ영상ㆍ음악 등 멀티미디어 자료를 검색할 수 있는 기술이 보강되고 있는 추세입니다.
그렇다면 멀티미디어 콘텐츠는 어떻게 검색하는 것일까요?
지금까지는 이미지나 동영상 검색에서 멀티미디어 데이터를 묘사하기 위해 화상 데이터에 대해 메타 데이터(데이터를 설명해 주는 데이터로, 속성정보라고도 합니다)를 부여하고 메타 데이터를 검색하는 방법을 취해왔습니다. 하지만 이 방법은 사람이 직접 내용을 기입하고, 색인을 구축해야 하기 때문에 시간과 인력의 소모가 큽니다. 또 멀티미디어 데이터가 가진 속성을 정확하게 표현하기 힘들고, 개인의 주관에 따라 검색 질의어로 사용하는 키워드가 달라지는 문제점이 있습니다.
이 때문에 최근에는 이미지를 분석해 특징을 추출한 다음, 이를 색인하고 유사한 특징을 가진 이미지를 검색하는 내용 기반 `이미지 검색' 기법이 많이 이용되고 있습니다. 색상이나 형태ㆍ질감과 같이 이미지를 대표할 수 있는 특징 정보를 이미지에서 추출해 그 정보를 이용하는 것입니다.
동영상이나 이미지ㆍ음성을 특징별로 분해해 검색하는 방식도 도입되기 시작하고 있습니다.
`Riya.com'은 경찰 등에서 이용되던 화상인식 수법을 일반 비즈니스에 적용해 인물사진에서 얼굴을 인식하고 동일인물이 나오는 사진을 검색해 자동으로 보여주는 서비스를 제공하고 있습니다. 이와 같이 특징을 이용한 검색을 사용이면 사용자는 별도로 메타 데이터를 넣지 않은 멀티미디어 자료에 대해서도 유사검색이 가능해지므로 효과적으로 검색대상을 확대할 수 있습니다.
동영상이나 음성 검색에서 사용되는 사례는 `Blinkx.tv'에서 볼 수 있는데, 웹 또는 계약된 방송국에서 수집된 동영상 자료 등의 콘텐츠에서 음성의 파형 패턴을 인식해 사용자가 지정한 주제에 관한 내용을 포함하는 동영상을 리스트업(list-up)하는 서비스를 제공하고 있습니다.
이같은 기술은 방송국 등 대량의 멀티미디어 콘텐츠를 보유한 기업의 미디어 자산 관리나 감시카메라 동영상의 분석ㆍ감시 자동화 등 한정된 분야에서 이용되고 있지만, 단순 텍스트에 근거한 검색을 뛰어넘는 정보의 발견을 실현하는 기술로 상용화하기 위해 진화하고 있습니다.
현재 국내에서는 파란닷컴이 사진 속 얼굴을 분석해 닮은꼴 연예인을 찾아주는 푸딩 얼굴인식 검색 서비스를 제공하고 있습니다.
또 기업용 검색엔진 솔루션 기업인 코난테크놀로지는 멀티미디어 자산 관리 솔루션을 통해 쌓은 대용량 멀티미디어 콘텐츠 관리기술, 연구개발을 통해 자체 보유한 이미지 추출ㆍ인식, 색상ㆍ음성 검색, 동영상 장면 전환 추출, 동영상 필터링 등 내용 기반의 멀티미디어 검색관련 기술을 활용해 멀티미디어 검색 애플리케이션의 상용화를 눈앞에 두고 있습니다.
해외에서도 구글ㆍ야후 같은 대형 포털이 앞다퉈 관련 기술을 가진 기업을 인수하며 기술력을 확보하고 있습니다.
멀티미디어 검색에서 중요하게 고려해야 할 사항은 검색속도와 정확성 등입니다.
검색속도는 검색대상 데이터의 양ㆍ검색방법ㆍ비교방식 등에 따라 결정되는데, 검색속도를 높이기 위해서는 색인ㆍ분류ㆍ클러스터링 부분에 대한 지속적인 연구개발이 필요합니다.
검색의 정확성은 사용자마다 채택되는 각기 다른 표현방법에 구애받지 않고 원하는 결과를 제공하는 것을 의미합니다. 정확도를 올리기 위해 다수의 키워드를 이용하거나 사용자 피드백을 제공하는 내용 기반의 다단계 검색을 통한 유사 콘텐츠 선정, 텍스트와 콘텐츠 특징을 동시에 만족시키는 다중검색, 검색범위를 제한하거나 세밀한 특징을 표현하도록 하는 방법이 사용될 수 있습니다.
이밖에 사용자 인터페이스, 저작권 보호 등도 고려해야 할 요소입니다.
멀티미디어 검색은 아직까지는 기술적 어려움으로 인해 색상ㆍ크기ㆍ형태 등을 이용해 검색하는 수준에 그치고 있지만, 기업의 적극적인 도입과 기술력을 가진 기업의 투자가 이뤄진다면 품질이 획기적으로 개선될 것으로 보입니다.
여기에는 사용자 인터페이스 기능 강화, 멀티미디어 추출ㆍ표현ㆍ인덱싱 기술의 발전, 표준 포맷을 이용한 정보표현 및 검색, 확장성표기언어(XML)를 이용한 메타 정보의 표현 및 검색 등에 대한 꾸준한 지원과 연구개발이 필요합니다.
강동식기자 dskang@
텍스트 이어 사진ㆍ영상ㆍ음악 검색기술 급속 발달
메타데이터 필요없는 콘텐츠 특징 식별방식 각광
국내서도 파란닷컴ㆍ코난테크놀로지 등 사업 나서
그동안 검색 대상의 대부분은 텍스트였습니다. 하지만, 웹 2.0 시대의 도래로 디지털 이미지와 비디오ㆍ오디오 데이터의 양이 빠르게 늘어나면서 이를 색인하고 검색할 수 있는 방법이 필수적으로 요구되고 있습니다. 이에 따라 검색엔진 역시 사진ㆍ영상ㆍ음악 등 멀티미디어 자료를 검색할 수 있는 기술이 보강되고 있는 추세입니다.
그렇다면 멀티미디어 콘텐츠는 어떻게 검색하는 것일까요?
지금까지는 이미지나 동영상 검색에서 멀티미디어 데이터를 묘사하기 위해 화상 데이터에 대해 메타 데이터(데이터를 설명해 주는 데이터로, 속성정보라고도 합니다)를 부여하고 메타 데이터를 검색하는 방법을 취해왔습니다. 하지만 이 방법은 사람이 직접 내용을 기입하고, 색인을 구축해야 하기 때문에 시간과 인력의 소모가 큽니다. 또 멀티미디어 데이터가 가진 속성을 정확하게 표현하기 힘들고, 개인의 주관에 따라 검색 질의어로 사용하는 키워드가 달라지는 문제점이 있습니다.
이 때문에 최근에는 이미지를 분석해 특징을 추출한 다음, 이를 색인하고 유사한 특징을 가진 이미지를 검색하는 내용 기반 `이미지 검색' 기법이 많이 이용되고 있습니다. 색상이나 형태ㆍ질감과 같이 이미지를 대표할 수 있는 특징 정보를 이미지에서 추출해 그 정보를 이용하는 것입니다.
동영상이나 이미지ㆍ음성을 특징별로 분해해 검색하는 방식도 도입되기 시작하고 있습니다.
`Riya.com'은 경찰 등에서 이용되던 화상인식 수법을 일반 비즈니스에 적용해 인물사진에서 얼굴을 인식하고 동일인물이 나오는 사진을 검색해 자동으로 보여주는 서비스를 제공하고 있습니다. 이와 같이 특징을 이용한 검색을 사용이면 사용자는 별도로 메타 데이터를 넣지 않은 멀티미디어 자료에 대해서도 유사검색이 가능해지므로 효과적으로 검색대상을 확대할 수 있습니다.
동영상이나 음성 검색에서 사용되는 사례는 `Blinkx.tv'에서 볼 수 있는데, 웹 또는 계약된 방송국에서 수집된 동영상 자료 등의 콘텐츠에서 음성의 파형 패턴을 인식해 사용자가 지정한 주제에 관한 내용을 포함하는 동영상을 리스트업(list-up)하는 서비스를 제공하고 있습니다.
이같은 기술은 방송국 등 대량의 멀티미디어 콘텐츠를 보유한 기업의 미디어 자산 관리나 감시카메라 동영상의 분석ㆍ감시 자동화 등 한정된 분야에서 이용되고 있지만, 단순 텍스트에 근거한 검색을 뛰어넘는 정보의 발견을 실현하는 기술로 상용화하기 위해 진화하고 있습니다.
현재 국내에서는 파란닷컴이 사진 속 얼굴을 분석해 닮은꼴 연예인을 찾아주는 푸딩 얼굴인식 검색 서비스를 제공하고 있습니다.
또 기업용 검색엔진 솔루션 기업인 코난테크놀로지는 멀티미디어 자산 관리 솔루션을 통해 쌓은 대용량 멀티미디어 콘텐츠 관리기술, 연구개발을 통해 자체 보유한 이미지 추출ㆍ인식, 색상ㆍ음성 검색, 동영상 장면 전환 추출, 동영상 필터링 등 내용 기반의 멀티미디어 검색관련 기술을 활용해 멀티미디어 검색 애플리케이션의 상용화를 눈앞에 두고 있습니다.
해외에서도 구글ㆍ야후 같은 대형 포털이 앞다퉈 관련 기술을 가진 기업을 인수하며 기술력을 확보하고 있습니다.
멀티미디어 검색에서 중요하게 고려해야 할 사항은 검색속도와 정확성 등입니다.
검색속도는 검색대상 데이터의 양ㆍ검색방법ㆍ비교방식 등에 따라 결정되는데, 검색속도를 높이기 위해서는 색인ㆍ분류ㆍ클러스터링 부분에 대한 지속적인 연구개발이 필요합니다.
검색의 정확성은 사용자마다 채택되는 각기 다른 표현방법에 구애받지 않고 원하는 결과를 제공하는 것을 의미합니다. 정확도를 올리기 위해 다수의 키워드를 이용하거나 사용자 피드백을 제공하는 내용 기반의 다단계 검색을 통한 유사 콘텐츠 선정, 텍스트와 콘텐츠 특징을 동시에 만족시키는 다중검색, 검색범위를 제한하거나 세밀한 특징을 표현하도록 하는 방법이 사용될 수 있습니다.
이밖에 사용자 인터페이스, 저작권 보호 등도 고려해야 할 요소입니다.
멀티미디어 검색은 아직까지는 기술적 어려움으로 인해 색상ㆍ크기ㆍ형태 등을 이용해 검색하는 수준에 그치고 있지만, 기업의 적극적인 도입과 기술력을 가진 기업의 투자가 이뤄진다면 품질이 획기적으로 개선될 것으로 보입니다.
여기에는 사용자 인터페이스 기능 강화, 멀티미디어 추출ㆍ표현ㆍ인덱싱 기술의 발전, 표준 포맷을 이용한 정보표현 및 검색, 확장성표기언어(XML)를 이용한 메타 정보의 표현 및 검색 등에 대한 꾸준한 지원과 연구개발이 필요합니다.
강동식기자 dskang@
