프로토마·퓨쳐누리 공동 개발
앞으로 국내 논문을 검색할 때 논문의 영향력, 인용 논문, 활용도 등을 한번에 검색할 수 있게 된다. 그동안 논문 검색은 특정 '단어'를 찾아 결과 값을 보여주는 단순형태로 필요한 논문을 찾는데 많은 어려움을 겪어왔다.
19일 업계에 따르면 한국교육학술정보원의 '학술연구정보서비스(RISS)'에서 제공되는 학술,학위논문 5만여편에 대해 논문간, 저자간 영향도 및 논문의 활용도 등 학술연구관계를 다각도로 분석해 시각화해 보여주는 지능형 검색(Ontology) 방식 학술관계분석서비스(SAM)를 구축했다.
새로운 서비스는 특정분야에서 활용도가 높은 논문이나 영향력이 높은 논문을 쉽게 확인하고, 인용 논문까지 확인할 수 있어 연구자 또는 연구결과물의 연관관계를 인포그래픽으로 확인할 수 있다. 이에 따라 논문을 준비하는 학생이나 논문을 연구활동에 활용하는데 참고문헌으로 선정하는 과정이 효율적으로 바뀔 것으로 보인다. 그동안 논문을 준비하기 위해서 관련 정보를 찾기 위해서는 관련 있는 '단어'를 조합해서 여러 차례 진행해야 했고, 해당 논문의 신뢰성이나 영향력은 직접 확인하는 수밖에 없었다. 이 서비스는 정보분석 전문업체 프로토마, 퓨쳐누리가 공동으로 개발했다. 프로토마 관계자는 "이전까지 정보의 가치는 해당 정보를 찾는데 집중 했지만, 최근에는 불필요한 정보를 배제하고 최대한 가치 있는 정보를 찾아내는 것이 중요해졌다"며 "정보의 홍수 속에서 필요한 정보를 쉽게 찾고 활용할 수 있는 방식으로 전환되고 있다"고 말했다.
실제 모바일 기기와 사물인터넷 시장에 맞춰 정보를 효율적으로 분류, 관리할 수 있는 기술의 요구는 커지고 있다. 통신장비업체 시스코에 따르면 오는 2017년에는 인터넷에 연결된 기기가 100억대를 돌파하고, 이 기기들이 만들어내는 데이터량은 2017년 133.9엑사바이트에 달할 것으로 예상된다. 이는 2012년부터 매년 66%씩 증가하는 셈이다.
업계에서 '온톨로지'로 부르고 있는 지능형 검색은 정보를 미리 분류해서 필요에 맞게 추출할 수 있도록 알고리즘을 만드는 것이다. 예를 들어 사람의 '눈'과 겨울철 하늘에서 내리는 '눈'은 전혀 다른 의미지만 단어 검색을 하면 두 차이를 구분하지 못한다. 하지만 지능형 검색을 사용하면 검색자의 의도에 맞도록 의도를 인식해 최대한 가까운 검색 결과를 내준다.
지능형 검색 분야는 잠재력이 높지만, 나라마다 언어와 문화 차이가 중요하기 때문에 글로벌 업체들의 영향력이 낮은 것이 특징이다. 국내 시장은 업체 추정 약 400억원 규모로 프로토마, 다이퀘스트, 솔트룩스 등 국내 업체 중심으로 구성돼 있다. 이들 기업은 한국과학기술정보연구원, 한국전자통신연구원 등이 개발한 원천 기술을 도입해 사업화 한 것으로 SW 산학연 대표 협력 모델로 꼽히고 있다.
SW업계 관계자는 "앞으로 정보 과잉 시대에서 정보를 구분하고 가치를 측정하는 기술에 대한 수요는 갈수록 증가할 것"이라며 "검색 알고리즘을 고도화 시켜 업무 방식과 효율을 바꿀 수 있기 때문에 기업들이 관련 기술을 주목하고 있다"고 말했다.
이형근기자 bass007@dt.co.kr
▶이형근기자의 블로그 바로가기
19일 업계에 따르면 한국교육학술정보원의 '학술연구정보서비스(RISS)'에서 제공되는 학술,학위논문 5만여편에 대해 논문간, 저자간 영향도 및 논문의 활용도 등 학술연구관계를 다각도로 분석해 시각화해 보여주는 지능형 검색(Ontology) 방식 학술관계분석서비스(SAM)를 구축했다.
새로운 서비스는 특정분야에서 활용도가 높은 논문이나 영향력이 높은 논문을 쉽게 확인하고, 인용 논문까지 확인할 수 있어 연구자 또는 연구결과물의 연관관계를 인포그래픽으로 확인할 수 있다. 이에 따라 논문을 준비하는 학생이나 논문을 연구활동에 활용하는데 참고문헌으로 선정하는 과정이 효율적으로 바뀔 것으로 보인다. 그동안 논문을 준비하기 위해서 관련 정보를 찾기 위해서는 관련 있는 '단어'를 조합해서 여러 차례 진행해야 했고, 해당 논문의 신뢰성이나 영향력은 직접 확인하는 수밖에 없었다. 이 서비스는 정보분석 전문업체 프로토마, 퓨쳐누리가 공동으로 개발했다. 프로토마 관계자는 "이전까지 정보의 가치는 해당 정보를 찾는데 집중 했지만, 최근에는 불필요한 정보를 배제하고 최대한 가치 있는 정보를 찾아내는 것이 중요해졌다"며 "정보의 홍수 속에서 필요한 정보를 쉽게 찾고 활용할 수 있는 방식으로 전환되고 있다"고 말했다.
실제 모바일 기기와 사물인터넷 시장에 맞춰 정보를 효율적으로 분류, 관리할 수 있는 기술의 요구는 커지고 있다. 통신장비업체 시스코에 따르면 오는 2017년에는 인터넷에 연결된 기기가 100억대를 돌파하고, 이 기기들이 만들어내는 데이터량은 2017년 133.9엑사바이트에 달할 것으로 예상된다. 이는 2012년부터 매년 66%씩 증가하는 셈이다.
업계에서 '온톨로지'로 부르고 있는 지능형 검색은 정보를 미리 분류해서 필요에 맞게 추출할 수 있도록 알고리즘을 만드는 것이다. 예를 들어 사람의 '눈'과 겨울철 하늘에서 내리는 '눈'은 전혀 다른 의미지만 단어 검색을 하면 두 차이를 구분하지 못한다. 하지만 지능형 검색을 사용하면 검색자의 의도에 맞도록 의도를 인식해 최대한 가까운 검색 결과를 내준다.
지능형 검색 분야는 잠재력이 높지만, 나라마다 언어와 문화 차이가 중요하기 때문에 글로벌 업체들의 영향력이 낮은 것이 특징이다. 국내 시장은 업체 추정 약 400억원 규모로 프로토마, 다이퀘스트, 솔트룩스 등 국내 업체 중심으로 구성돼 있다. 이들 기업은 한국과학기술정보연구원, 한국전자통신연구원 등이 개발한 원천 기술을 도입해 사업화 한 것으로 SW 산학연 대표 협력 모델로 꼽히고 있다.
SW업계 관계자는 "앞으로 정보 과잉 시대에서 정보를 구분하고 가치를 측정하는 기술에 대한 수요는 갈수록 증가할 것"이라며 "검색 알고리즘을 고도화 시켜 업무 방식과 효율을 바꿀 수 있기 때문에 기업들이 관련 기술을 주목하고 있다"고 말했다.
이형근기자 bass007@dt.co.kr
▶이형근기자의 블로그 바로가기
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
