- STS2008에 참가한 학계 및 업계 관계자 약 450여명이 참여한 설문조사 결과
- 검색솔루션 도입에 앞서, 제품성능을 비중 있게 여기는 것으로 나타남

국내를 대표하는 기업용 검색솔루션 5개사는 앞으로 검색 시장에서 가장 주목받을 검색 기술로 의미기반(시맨틱) 검색, 개인화 검색을 꼽았다.
 
2008년 국내 최초의 검색전문 컨퍼런스인 STS 2008(Search Technology Summit 2008)과 검색기업축구대회를 공동으로 주최하는 등, 검색기술 및 기업용 검색솔루션의 저변 확대를 위하여 협력한 다이퀘스트(대표 강락근 www.diquest.com), 솔트룩스(대표 이경일 www.saltlux.com), 오픈베이스(대표 송규헌 www.openbase.co.kr), 코난테크놀로지(대표 김영섬 www.konantech.co.kr), 코리아와이즈넛(대표 박재호 www.wisenut.co.kr) 검색솔루션 전문 기업 5개사는 STS2008 설문 결과를 공개하였다.
 
이번에 공개된 설문조사 결과는 지난 10월 학계 및 기업 관계자 1,000여명이 참석한 채 성황리에 마친 STS 2008(Summit) 설문 결과를 바탕으로 정리되었다.
 
우선 학계 및 기업 관계자들은 앞으로 가장 주목 받을 차세대 검색기술 키워드로 의미기반(시맨틱) 검색을 꼽았다. STS2008 컨퍼런스에서도 ‘의미기반 검색엔진의 동향과 핵심 기술’, ‘시맨틱 서치: 자연어처리와 클러스터링 기술의 활용’과 같은 의미기반(시맨틱 검색)과 그 요소기술에 대한 주제 발표가 높은 만족도를 끌어내는 등, 시장의 관심을 보여줬다.
 
의미기반(시맨틱) 검색은 사용자 질의에 대하여 의미 정보에 기초한 정확도 높은 검색 결과를 제공할 수 있다는 점에서 앞으로 개인화 검색과 함께 차세대 검색 기술의 주요 동향으로 자리잡을 것으로 전망된다.
 
한편, 과반수 이상의 기업들은 검색솔루션을 도입할 때, 제품의 성능을 가장 비중 있게 고려한다고 답했고 그 뒤로 구축 관련 프로젝트 노하우를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 이는 벤더를 선정할 때 가격보다는 벤더의 기술력과 전문성을 중요시 하는 경향이 나타나는 대목을 엿볼 수 있어 긍정적이다.
 
이날 행사에서 '검색기술의 현황과 전망' 이란 주제로 기조연설에 나선 KAIST 최기선 교수는 “1,000여명의 참가자 중 기업의 비중이 80% 이상을 차지하여 검색솔루션 시장에 대한 관심을 확인하는 데 충분한 자리였다"며, 글로벌 검색 시장을 지향하기 위해서는 컨퍼런스 참가 목적이 기술 동향 파악 보다는 도입후의 전망을 보여줄 수 있는 다양한 비전제시가 필요하다”라고 밝혔다.
 
또한 "앞으로 STS컨퍼런스가 검색기술의 경쟁력 제고와 기업간 상생협력"을 이룰 수 있는 Keystone으로서의 역할이 필요하다"고 강조하였다.

최고의 검색 기술력을 보유한 ㈜코리아와이즈넛이 자체 개발한 WISE IF는 단일 페이지 내 특정 섹션 정보만 선택적으로 수집할 수 있으며, 댓글과 인증사이트 등 다양한 페이지에서의 고성능 정보 수집 및 편리한 관리도구 등을 타사 제품과 차별화한 것이 특징이다.

이미 통합검색 솔루션을 공급한 바 있는 대표 공영방송 중 한 곳에서는 ㈜코리아와이즈넛의 기술력을 인정하여 정식 버전 출시 전부터 ‘저작물 인터넷 모니터링 시스템 개발’에 착수했다. 방송사 측 관계자는 “이번 시스템 개발로 한층 효과적인 저작물에 대한 보호가 가능할 것”이라고 기대감을 나타내고 있다.

㈜코리아와이즈넛의 박재호 대표는 “WISE IF는 학술정보, 인터넷 정보, 사용자 리뷰, FAQ 및 VOC 등 다양한 정보들을 선택적으로 수집하고 분석하여 기업 및 기관에서 신속하게 대응할 수 있도록 지원하게 될 것”이라고 말한다.

현재 쇼핑몰의 상품정보를 수집하여 비교해 주는 상품 비교 쇼핑몰과 각 증권 정보를 수집하여 제공하는 증권 검색 포털 등에서 본 솔루션을 적용하기 위하여 협의 중인 것으로 알려졌다.

박 대표는 “코리아와이즈넛은 전통적인 기술 선도 기업으로써 기술 개발에 대한 지속적인 투자를 통해 순수 토종 기술의 우수성을 알리겠다”고 전하며, 불황에도 그칠 줄 모르는 기술 개발에 대한 열정을 불태우고 있다.

보도 된 언론매체

형태소 분석은 정보검색의 기반 기술이며, 형태소 분석은 검색 관련 솔루션의 품질을 결정짓는 핵심적 기반 모듈입니다.

특히 사용자가 입력한 검색어를 분석하고, 검색 대상 문서 내에서 색인어를 추출하는 것이 프로세스의 처음과 끝인 검색솔루션에서는 형태소 분석의 품질이 검색엔진의 품질을 좌우한다고도 볼 수 있습니다.

• 형태소란?
     일정한 의미가 있는 가장 작은 말의 단위.
            예) “아까 약자를 도왔던 사람들이다”의 형태소 분석 결과
            [아까] : 아까(부사)  
            [약자를] : 약자(명사) +를(조사)
            [도왔던] : 돕(동사) + 았(선어말어미) + 던(어미)
            [사람들이다] : 사람(명사) + 들(접미사) + 이(서술격조사) + 다(어미)
  
  

최근의 자료들은 복합적인 주제를 담고 다양한 형태로 존재하고 있습니다. 또한 디지털 시대에 접어들면서 자료의 생성은 물론 변형, 복제가 용이해져 그 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
이에 따라 근래엔 단순 검색을 통해 정보를 획득하는 것이 거의 불가능해졌으며 많은 이들은 단발적인 '사실(fact)'이 아니라 연속과 체계 속에서의 '의미(meaning)'를 원하고, 정보는 '찾는' 것이 아닌 '발견'하는 것이 되어가고 있습니다.

사업군과 업종을 망라하고 대부분의 서비스/시스템 제공자 및 운영자들은 확보된 자료들을 정보화 ,지식화하는 방법을 고민해왔습니다. 방대한 양과 다양한 분야, 다양한 주제의 정보들이 홍수를 이루는 요즈음, 그 고민은 더욱 치열해졌습니다. 같은 자료일지라도 보다 체계적이고 논리적으로 제공되는 경우 정보로의 접근 속도는 물론 활용도가 높아져 정보 경쟁력 즉, 정보의 '가치'가 급 향상되기 때문입니다.
오늘날의 정보 경쟁력이란 단순히 정보를 많이 획득하는 능력이 아닌 보다 가치있는 정보를 빨리 찾아 내어 나의 것으로 만드는 능력입니다. 넘쳐나는 다양한 정보들 속에서 체계를 찾고 이런 체계 속에서 '가치있는 정보'에 집중하는 힘. WISE Classifier가 제공하겠습니다.

정확한 분류

• 정확성 향상을 위해 학습문서별 최적의 분류 알고리즘 사용
• 학습/규칙 기반을 병행 사용하여 자동 분류 정밀도 향상

다양한 데이터 처리

• 정형/비정형의 다양한 데이터 처리 가능
• doc,hwp, ppt, pdf, txt,xml 등 대부분 형태의 데이터 커버 가능

유연성 & 안정성

• 기존 솔루션과의 연계 가능
• 향후 고도의 의미 기반 시스템 구현 시 기반 솔루션으로 활용 가능

효율적 관리

• 웹 기반의 편리한 관리
• 관리기능 편의성 제공 (ex. 설치기능, 환경 설정)
• 운영의 편의성 증진 (ex. 분류 결과 보고 기능)

뉴스, 언론 게시물 자동분류

• 끊임없이 증가하는 뉴스 콘텐츠의 카테고리 자동 지정
• 내용 기반으로 자동 분류되어 정밀한 콘텐츠 관리 가능

풍문 추적을 위한 자동분류

• 갑작스레 작성, 순식간에 배포되는 풍문들을 신속하게 분류
• 루머, 유해 정보 성격의 위법 정보들을 신속하게 선별

CRM(Customer relationship Management) 자동분류

• 기업으로 접수된 기업, 제품 관련 민원 자동 분류
• 가장 적합한 해당 부서로 자동 통보 가능

학술 자료 자동분류

• 내용 기반으로 자동 분류되어 정밀한 분류 가능
• Faceted Navigation(다차원 분류) 제공

e-Mail 자동분류

• ‘내용’에 따른 수신폴더 지정가능 (단순키워드분류 아님)
• 수많은 메일에서 유의미한 메일들만 필터링 가능
• 보다 정교한 스팸 차단 가능

민원 관리를 위한 자동분류

• 공공기관, 단체로 접수된 민원을 자동 분류
• 민원 내용에 가장 적합한 부서로 해당 민원 즉시 통보 가능>
• 최적의 답변을 신속하게 제공

로그 관리

• 모듈 실행 확인 및 제어
• 서버 시스템정보 조회

텍사노미 관리

• 텍사노미 및 카테고리 편집/관리
• 멀티텍사노미, 멀티레벨 텍사노미 사용 가능
• 카테고리 추천 기능

학습 기능

• Text File 기반의 학습문서 처리
• 사용자 판단에 따른 학습 알고리즘 선택 가능
• 학습 문서의 다중 포맷 지원 (WEB, DB, FILE)
• 자동 자료 수집 기능 (WISE IF 및 Bridge 이용)
• 학습문서 특성에 따른 최적 학습 알고리즘 추천 기능
• 학습문서 버전 관리 기능

분류 기능

• 분류 API 제공 (여러 서비스에 분류 기능 적용 가능)
• 여러 학습 알고리즘 사용 가능
• 오분류 가능성이 높은 문서에 대한 추정 기능
• 멀티 쓰레드를 지원 (빠른 속도로 대용량 분류 처리 가능)

규칙 관리

• AND, OR, NOT 연산
• 카테고리에 적합한 규칙 추천 가능
• 키워드 별로 가중치 설정 가능

시스템 모니터링
학습 관리
Taxonomy 관리
분류 관리