몇 해 전 해외 IT 컨설팅을 위해 개발도상국에 출장업무를 하던 중 해당 국가에 파견 나온 대사와 식사할 기회가 있었다.
그 대사는 이런저런 이야기 중 원하는 데이터와 정보가 조직 내부 시스템에 존재하는 것은 알겠는데, 어디서 어떻게 찾아야 할지 모르겠다며 지식검색에 대한 불만을 얘기했다.
아무리 이리저리 검색을 해봐도 단편적인 자료뿐이지 그와 연계된 자료를 찾기 쉽지 않았다는 내용이었다.
근래 들어 디지털 자료로 생산되거나 구 자료를 디지털 데이터로 변경해 정보화 및 지식화해 활용하려는 시도가 다각적으로 추진되면서 이러한 디지털 데이터들이 기하급수적으로 쌓이다 보니 점점 단순한 키워드 방식의 정보검색으로는 한계에 부딪쳐오히려 지식검색으로 활용하기 더 힘들어지고 있다.
이러한 문제를 극복하기 위한 세계적 흐름으로 시맨틱 텍스트 마이닝, 온톨로지 구축, 시맨틱 검색, 연계 공개 데이터(LOD, Linked Open Data) 구축, 빅데이터 같은 IT 기술이 주목받고 있다.
지식을 추구하는 신기술 고도화의 중심에는 분명한 키워드가 존재하는데, 바로 `연관정보'라는 것이다.
연관정보는 인간이 사물이나 사건을 중심으로 생각하거나 판단할 때 주로 사용되는 방법인 연상작용과 유사한데, 이와 같이 어떤 사물에는 반드시 상호 연상되고 연계되는 또 다른 사물이나 사건이 있다는 것이다.
최근에 전 세계적으로 공공 데이터 개방이 트렌드화 돼가면서 우리나라도 `정부3.0'이라는 기치 아래 유용한 공공 데이터 개방에 박차를 가하고 있다.
지식정보자원을 체계적으로 디지털화하고 접근성과 편리성을 위해 데이터 공유기술인 LOD를 구축하고 데이터의 제공과 활용을 위한 기반을 마련하고 있으며, 정부 차원에서는 비즈니스 수요가 큰 국가 데이터베이스(DB)를 발굴해 국민들에게 제공함으로써 우리나라 공공 지식 데이터 활용이라는 건강한 지식생태환경을 조성하고 있다.
이같은 노력에도 반드시 간과하지 말아야 할 사항이 있다.
독립적 공공 데이터 공유가 아무리 훌륭해도 데이터간의 연계성 없이 개방되면 결국 단편적인 지식으로 활용될 수밖에 없다는 사실이다.
인간이 사용하는 총체적 지식에는 어떠한 데이터라도 연계성을 가질 수 있다.
이러한 연관관계를 종합적으로 적용하기 위해서는 인문, 사회, 자연, 경제 등 모든 차원에서 상호 연계구조를 가질 수 있도록 데이터 모델링이 돼야 하고, 이러한 모델링은 온톨로지라는 구조적 표준을 사용해 이뤄져야 한다.
구글은 중소기업들이 지도상에 회사 데이터를 매핑(좌표 데이터와 사업 데이터의 연계)해 시각화하게 함으로써 의사결정을 쉽게 할 수 있도록 매핑 툴을 제공하는 사업을 벌이고 있다.
우리나라도 국토지리정보원에서 국가지도 기반으로 전국 지명 온톨로지를 구축하고 일부 시도의 인문지리를 온톨로지화해 지도상에서 활용할 수 있게 할 뿐 아니라전국지명 및 인문지리 온톨로지를 LOD로 구축 및 공개해 누구든지 활용할 수 있도록 하고 있다.
결과적으로 LOD는 단순한 데이터의 연계가 아니라 분류 및 속성을 사용자 중심의 경험을 포함해 구축 및 공유해야 하며, 단순 공유 차원이 아니라 의미적 검색(Semantic Search)을 통해 궁극적으로 사용자가 원하는 데이터를 제공하는 것이 중요하다.
최근 빅데이터가 이슈화되고 있지만 시스템적으로만 진보할 뿐이지 사용자가 정확히 요구하는 빅데이터 활용은 아직 잘 이뤄지고 있지 못하고 있다.
이는 보다 많은 데이터의 효율적 활용의 전제로 지식 모델링(온톨로지 구축)이 사용자 중심으로 이뤄져야 한다는 의미이기도 하다.
공개용으로 사용되는 공공 데이터는 진정한 인간적 사고와 유사하게 구조화된 온톨로지 DB가 중심이 돼야 인간의 뇌에서 이뤄지는 연상, 추론과 같은 방식으로 원하는 정보와 지식을 끄집어 낼 수 있는 것이다.
말머리에서 언급했던 그 대사처럼 해외에 있는 사람들에게도 인터넷상에 개방된 전 세계의 다양하고 심도 있는 연관정보를 손쉽게 얻어 업무에 적극 활용할 수 있는 길이 열리게 될 것이라는 기대감을 갖게 되는 것도 이러한 방향성에 대한 공감이 커져가고 있기 때문일 것이다.
정은환 프로토마 기업부설연구소장
그 대사는 이런저런 이야기 중 원하는 데이터와 정보가 조직 내부 시스템에 존재하는 것은 알겠는데, 어디서 어떻게 찾아야 할지 모르겠다며 지식검색에 대한 불만을 얘기했다.
아무리 이리저리 검색을 해봐도 단편적인 자료뿐이지 그와 연계된 자료를 찾기 쉽지 않았다는 내용이었다.
근래 들어 디지털 자료로 생산되거나 구 자료를 디지털 데이터로 변경해 정보화 및 지식화해 활용하려는 시도가 다각적으로 추진되면서 이러한 디지털 데이터들이 기하급수적으로 쌓이다 보니 점점 단순한 키워드 방식의 정보검색으로는 한계에 부딪쳐오히려 지식검색으로 활용하기 더 힘들어지고 있다.
이러한 문제를 극복하기 위한 세계적 흐름으로 시맨틱 텍스트 마이닝, 온톨로지 구축, 시맨틱 검색, 연계 공개 데이터(LOD, Linked Open Data) 구축, 빅데이터 같은 IT 기술이 주목받고 있다.
지식을 추구하는 신기술 고도화의 중심에는 분명한 키워드가 존재하는데, 바로 `연관정보'라는 것이다.
연관정보는 인간이 사물이나 사건을 중심으로 생각하거나 판단할 때 주로 사용되는 방법인 연상작용과 유사한데, 이와 같이 어떤 사물에는 반드시 상호 연상되고 연계되는 또 다른 사물이나 사건이 있다는 것이다.
최근에 전 세계적으로 공공 데이터 개방이 트렌드화 돼가면서 우리나라도 `정부3.0'이라는 기치 아래 유용한 공공 데이터 개방에 박차를 가하고 있다.
지식정보자원을 체계적으로 디지털화하고 접근성과 편리성을 위해 데이터 공유기술인 LOD를 구축하고 데이터의 제공과 활용을 위한 기반을 마련하고 있으며, 정부 차원에서는 비즈니스 수요가 큰 국가 데이터베이스(DB)를 발굴해 국민들에게 제공함으로써 우리나라 공공 지식 데이터 활용이라는 건강한 지식생태환경을 조성하고 있다.
이같은 노력에도 반드시 간과하지 말아야 할 사항이 있다.
독립적 공공 데이터 공유가 아무리 훌륭해도 데이터간의 연계성 없이 개방되면 결국 단편적인 지식으로 활용될 수밖에 없다는 사실이다.
인간이 사용하는 총체적 지식에는 어떠한 데이터라도 연계성을 가질 수 있다.
이러한 연관관계를 종합적으로 적용하기 위해서는 인문, 사회, 자연, 경제 등 모든 차원에서 상호 연계구조를 가질 수 있도록 데이터 모델링이 돼야 하고, 이러한 모델링은 온톨로지라는 구조적 표준을 사용해 이뤄져야 한다.
구글은 중소기업들이 지도상에 회사 데이터를 매핑(좌표 데이터와 사업 데이터의 연계)해 시각화하게 함으로써 의사결정을 쉽게 할 수 있도록 매핑 툴을 제공하는 사업을 벌이고 있다.
우리나라도 국토지리정보원에서 국가지도 기반으로 전국 지명 온톨로지를 구축하고 일부 시도의 인문지리를 온톨로지화해 지도상에서 활용할 수 있게 할 뿐 아니라전국지명 및 인문지리 온톨로지를 LOD로 구축 및 공개해 누구든지 활용할 수 있도록 하고 있다.
결과적으로 LOD는 단순한 데이터의 연계가 아니라 분류 및 속성을 사용자 중심의 경험을 포함해 구축 및 공유해야 하며, 단순 공유 차원이 아니라 의미적 검색(Semantic Search)을 통해 궁극적으로 사용자가 원하는 데이터를 제공하는 것이 중요하다.
최근 빅데이터가 이슈화되고 있지만 시스템적으로만 진보할 뿐이지 사용자가 정확히 요구하는 빅데이터 활용은 아직 잘 이뤄지고 있지 못하고 있다.
이는 보다 많은 데이터의 효율적 활용의 전제로 지식 모델링(온톨로지 구축)이 사용자 중심으로 이뤄져야 한다는 의미이기도 하다.
공개용으로 사용되는 공공 데이터는 진정한 인간적 사고와 유사하게 구조화된 온톨로지 DB가 중심이 돼야 인간의 뇌에서 이뤄지는 연상, 추론과 같은 방식으로 원하는 정보와 지식을 끄집어 낼 수 있는 것이다.
말머리에서 언급했던 그 대사처럼 해외에 있는 사람들에게도 인터넷상에 개방된 전 세계의 다양하고 심도 있는 연관정보를 손쉽게 얻어 업무에 적극 활용할 수 있는 길이 열리게 될 것이라는 기대감을 갖게 되는 것도 이러한 방향성에 대한 공감이 커져가고 있기 때문일 것이다.
정은환 프로토마 기업부설연구소장
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