KAIST(총장 신성철)가 다양한 '순차 지식'을 자동으로 분석·비교해서 이용자 맞춤형 정보를 도출하는 알고리즘 플랫폼 기술을 개발했다. 수많은 정보에서 꼭 필요한 정보를 가려내 활용도를 높이는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
김주호 KAIST 전산학부 교수팀은 마네시 아그라왈라 미국 스탠퍼드대 교수팀, 프랑스 로잔공대 연구팀과 함께 각종 순차 지식을 정리하고 분석하는 플랫폼을 개발했다고 9일 밝혔다.
순차 지식은 여러 요소를 순서에 입각해서 이행하는 정보다. 다양한 재료나 재료별 가공 방법을 정리한 요리 레시피, 각종 기기·소프트웨어(SW)의 구동 순서, 화학 실험 순서 등이 대표 순차 지식이다. 각각의 순차 지식은 하나로 통일돼 있지 않아서 산업 매뉴얼 작성 및 교육, 신산업 분야 도출 등에 활용할 수 있지만 정리가 쉽지 않다. 같은 주제를 다루더라도 주체에 따라 정보 내용에 차이를 보인다.
연구팀은 순차 지식을 자동으로 분석해서 원하는 정보를 끌어내는 플랫폼을 개발했다. 같은 주제의 순차 지식을 비교해 핵심 내용만 추리거나 이용자의 상황에 맞춘 정보를 도출하는 것이 가능하다. 요리를 예로 들면 수백~수천가지 요리법 가운데 가장 단순하면서 빠른 것을 구성하거나 요리에 단맛·짠맛을 더하는 법을 찾을 수 있다.
순차 지식 내 주요 요소를 자연어 해석 알고리즘으로 추출, 순서대로 구조화하는 방법을 썼다. 또 단어별 의미를 비교하는 '워드 투 벡(VEC)' 알고리즘으로 개별 순차 지식의 차이점을 파악해 해석의 정확도를 높였다.
연구팀은 기술 시험을 위해 플랫폼을 요리 분야에 적용, 오픈소스로 공개했다. 화학 연구 분야에 플랫폼을 적용하는 것도 염두에 두고 있다. 순차 지식 분석으로 그동안 시도하지 못한 새로운 화학식 도출을 도울 수 있다. 각종 산업 매뉴얼 정리, 교육 분야에도 플랫폼을 활용할 수 있다.
김주호 교수는 “정보화 시대에 중요한 요건은 수많은 정보에서 원하는 정보를 가려내는 것”이라면서 “많은 정보에서 가장 효과 높은 정보를 뽑아내거나 그동안 시도되지 않은 새로운 방법을 찾는데 도움을 주는 기술을 개발했다”고 설명했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
