이 과제는 확보된 원시데이터를 분류해 이미지·텍스트·오디오·비디오 등 형상이 다른 이종 데이터를 추출한다. 이들의 메타(의미) 정보를 파악해 연관성 높은 다른 데이터를 증식하는 '종적 증식' 기술과, 다른 서비스 도메인에서 의미적 연관성이 높은 데이터를 검색·융합해 다종의 데이터를 확장하는 '횡적 증식' 기술을 개발해 상용화하는 목표로 진행됐다.
먼저 이 과제의 핵심 기술 중 하나인 '이종 정보 활용' 기술은 기존에 확보된 이미지로부터 텍스트 정보를 추출하거나, 비디오에서 음성을 추출해 본래의 이미지·비디오뿐 아니라 다른 종류의 정보를 활용해 연관 데이터를 확장·분석하는 것이다. 또 다른 핵심 기술인 '데이터 융합' 기술은 하나의 데이터에 대해 여러 서비스 분야에 대한 복합적 분석이 필요한 경우 기존 데이터셋과는 다른 서비스 도메인의 데이터를 검색·융합해 분석을 보강하는 것이다.
와이즈넛에 따르면 이 두 기술을 골자로 한 이번 연구는 기존 단순 데이터 증식과 달리, 증식된 데이터의 상호 연관성 정보를 바탕으로 △증식 데이터의 정합도 측정 △유효성 검증 △데이터 시각화 도구 △데이터 간 확장 모델 관리 △원시데이터에서 추출된 메타데이터의 카테고리 분류 기술 등을 복합적으로 적용함으로써 증식 데이터의 품질을 향상했다는 점에서 주목받고 있다.
와이즈넛은 총 3년간의 연구를 통해 각 비즈니스 분석 목적에 맞는 양질의 빅데이터를 손쉽게 확보, 다양한 분야의 AI(인공지능)·빅데이터 분석 니즈를 충족하고 높은 분석 정확도로 신뢰도 높은 데이터를 기대할 수 있게 됐다고 설명했다. 각종 플랫폼에서 제공하는 데이터와 연동해 데이터 탐색 과정을 자동화하는 AI 플랫폼을 구성, 빅데이터 수집 사업에 활용할 예정이다.
강용성 와이즈넛 대표는 "와이즈넛은 이종 데이터 증식 기술과 함께 다크데이터 분석 기술, 빅데이터 인과 추론 기술을 복합적으로 연구 개발하며 차세대 빅데이터 분석 및 인공지능 기술력에 대한 로드맵을 계속적으로 만들어 나가고 있다"며 "앞으로도 비정형 빅데이터 및 인공지능 기술 분야의 끊임없는 기술 개발을 통해 데이터 기반 디지털 전환을 선도해나갈 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.
팽동현기자 dhp@dt.co.kr
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