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웹에서 메타정보원의 획득

전문가 제언: ○ 인터넷의 성장으로 웹 사이트를 통해 다양한 정보가 제공되고 있다. 현재의 웹은 사용자가 사이트에 접속하고 원하는 목적지에 이르기까지 링크를 따라 검색해야 한다. 따라서 웹 사이트의 구조를 절대로 이해하고 있지 않으면 정보 획득에 많은 어려움이 따른다. 특히 사이트의 구조가 복잡할 경우 정보검색은 더욱 어려운 작업이 된다. 이런 한계를 극복하기 위해서 검색엔진 등의 다양한 기법이 적용되고 있으며, 사용자와의 대화를 통해 원하는 정보를 쉽고 친숙하게 제공하는 대화형 에이전트의 연구가 최근 활발히 진행되고 있다.

○ 여기서는 웹에서 유용한 정보수집을 목적으로, 정보수집의 대상으로서 메타정보원이라고 하는 새로운 카테고리 정보원을 제안하고, 정보수집에 필요한 요소기술을 대화적 문서검색, 웹에서 정보스트림 획득, 웹 커뮤니티의 발견과 획득으로 보고, 이 기술들을 통합한 메타정보원 통합 시스템을 제안하였다. 또한, 제안된 시스템의 정보가시화 수법을 이용하여 온 라인 뉴스 기사집합을 시계열적으로 처리한 실험을 실시하였으며, 실험결과 클러스터링은 랜드마크(Land Mark)에 의해 추출하기 쉽다는 것을 알 수 있었다.

○ 현재 국내외에서 사용되고 있는 검색엔진들은 혁신적인 발전을 거듭하여 상당한 수준에 이르고 있다. 최근에는 AI 기술을 이용한 검색엔진에 대한 연구가 진행 중에 있다. 자연어 검색, 객체 인식 및 통계적 기계학습 등과 같은 AI 기술이 성숙단계에 이르면 웹이 지능적으로 일을 대신해 주고 지겨운 작업을 대신 떠맡아하는 단계에까지 이를 수 있을 것이다. 향후에는 웹과 정보의 양이 더욱 엄청난 속도로 증가할 것으로 예상되며, 따라서 지식을 활용하고 효율적으로 사용하여 사람들에게 도움을 주는 지능형 시스템을 구축하는 것이 더 이상 피할 수 없는 과제가 될 것으로 예상된다.

저자: Seiji Yamada ; Takashi Onoda ; Yasufumi Takama ; Tsuyoshi Murata
자료유형: 학술정보