[White Paper]다시보는 시맨틱 웹 그리고 시맨틱 기술 그림 6. Wikipedia의 Korea inforbox와 dbpedia.org의 Korea 데이터 sheet 진정한 성공을 원한다면, 머리는 구름 위에 있어도 그 발은 땅을 굳게 디디고 있어야 한단다. 시맨틱 웹의 비전이 나 LOD의 발전은 분명 미래에 대한 수 많은 가능성을 제시하고 있다. 하지만, 우리는 현재의 한계와 도전 과제들을 명확히 이해해야만 한다. LOD에서 발견되는 가장 큰 과제를 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 1. 품질 문제 : LOD에는 사람이 정성 들여 만든 데이터 셋과, 기계가 자동으로 생성한 데이터 셋이 동시에 존재 하고 있다. 기계가 자동 생성한 데이터의 경우, 종종 심각한 오류가 보고되고 있다. 즉, 부분적으로 데이터의 정확도를 신뢰할 수 없다는 것이고, 데이터의 유효성 또한 확인할 방법이 없는 것이다. 현재는 데이터를 공 개 하는 일이 우선이겠지만, 향후에는 어떻게 품질과 유효성을 유지할 수 있을 지가 큰 과제가 될 것이다. 2. 중복 문제 : 동일한 의미의 데이터가 서로 다른 이름 혹은 URI로 LOD에 동시 연결되어 있는 문제이다. 거의 모든 데이터 셋이 오랜 기간 개별 구축되어 왔기 때문에, 이들의 중첩과 중복 문제를 해결 하기란 정말 쉽지 않다. 중복 데이터는 데이터 량을 증가시킬 뿐 아니라, 서비스 단계에서 서비스 품질과 만족감을 저하시킨다. owl:sameas를 통해 문제를 해결하는 방안이 시도되고 있다. 중요한 데이터에 대해서는 수작업이 고려되고 있으며, 자동화할 방법도 연구되고 있다. 3. 일관성 문제 : 시맨틱 웹의 발전 관점에서 심각한 문제 중 하나이다. 일관성(consistency)은 논리적 추론을 위 한 중요한 전제 조건이다. 동일한 사안에 대해 서로 다른 답이 제시될 때, 어디에서 오류가 시작되었는지를 판단하기 어려울 수 있다. 특히, 그래프 구조의 시맨틱 네트워크에서 오류를 찾아내기란 무척이나 쉽지 않다. 검증된 온톨로지와 추론 기술이 LOD 전체에 폭넓게 적용될 수 있다면, 일관성 문제를 개선될 수 있을 것이 다. 그러나 이는 당분간 기대하기 어렵다. 현재, 여러 문제가 있음에도 LOD에 대한 열기는 당분간 식지 않을 것으로 판단된다. 품질 문제를 포함해 LOD 전 체는 분명 여러 한계가 있지만, 각 도메인 별 전문 연구자들이 이러한 한계를 해소해 나가고 있다. 특히, LOD를 활 용하는 응용 서비스들이 빠르게 늘어나고 있는 것은 좋은 징조라 하겠다. 2.4 데이터 웹 기반의 응용 서비스들 지난 2년간 LOD 기반해 매우 다양한 응용 시스템이 개발되어 왔다. 무엇보다도, 검색부분의 응용이 가장 활발히 연구되었다. 그 중 가장 주목할 만한 시스템이 바로 Sindice이다. Sindice는 DERI의 연구프로젝트로 시작되었다. Sindice는 웹 상에 공개된 RDF와 microformat을 크롤링하고, 인덱싱과 검색을 수행한다. 트리플로 검색이 가능할 뿐 아니라, 검색된 개체의 데이터를 바로 참조하는 것이 가능하다. 참고로 Sindice는 필자가 몸담고 있는 솔트룩스로부 터 Best Paper Award를 수상하기도 했다. 검색과 연결된 재미있는 서비스가 바로 sameas.org이다. 이 서비스는 Linked Data URI 혹은 Sindice를 통해 키워드로 검색된 URI들 중 동일 의미를 가진 것들을 묶어서 출력해 준다. 앞 에서 거론한 중복 문제를 해결하는데 큰 도움이 될 것이다. LOD를 위한 다양한 브라우징 서비스도 선보이고 있다. FireFox 플러그인 및 Ajax기반의 데이터 브라우징을 제공 copyright(c) 2010 by Saltlux 13 www.saltlux.com
[White Paper]다시보는 시맨틱 웹 그리고 시맨틱 기술 하는 Tabulator와 Sindice에 기반한 데이터 매쉬업 및 브라우징 서비스인 sig.ma는 꼭 한번 경험해 봐야 할 대상이 다. 또한, SemaPlorer나 DBpedia Mobile 경우는 LOD 데이터와 지도, 각종 멀티미디어 정보를 매쉬업하여 서비스가 가능함을 제시하고 있다. 바이오 산업은 LOD가 활용되고 있는 매우 중요한 응용 분야 중 하나이다. 솔트룩스와 협 력 연구를 하고 있는 스웨덴의 세계적 제약 회사인 에스트로제네카는 LOD의 바이오 및 의료 데이터를 통합 연계하 여, 추론 시스템과 연동함으로 신약 개발 부문에 활용하고 있다. 2010년을 정점으로, 상상했던 것 이상의 다양한 서비스들이 제시되고, 실험되고, 실패할 것이며, 그 중의 일부는 아마도 대단한 성공의 기회를 거머쥐게 될 것이다. 특히, 올해는 대한민국 정부도 국가 데이터를 공개하겠다고 선언 했다. 이러한 세계적 변화들은 새로운 웹이 현실화 되는 과정을 가속화 시킬 것이다. 그림 7. Sindice.com과 sameas.org 서비스 최근 HTML5가 큰 관심을 받고 있다. 오디오, 비디오와 같은 멀티미디어 콘텐트의 표준화된 인터페이스 제공과 HTML 만으로 RIA 환경 구현이 가능하게 될 것이란 기대가 사람들을 들뜨게 하고 있다. HTML5가 가지고 올, 또 다 른 큰 변화 중 하나가 바로 Microdata, RDFa로 대변되는 마이크로포멧의 대중화일 것이다. HTML5가 표준화 완료되 고 본격 보급된다면, RDFa 형태로 XHTML 내에 부분적으로 사용되던 마이크로포멧이 웹 상에서 포괄적으로 활용될 것이다. 이미 구글과 야후 등 선도 업체에서는 검색 서비스의 향상과 랭킹 성능 향상을 위해 시맨틱 메타데이터를 활용하기 시작했다. 1부에서는 이미 여러 차례 기고 되었던 시맨틱 웹 개념이나, RDF, OWL과 같은 얘기들은 과감하게 다루지 않았다. LOD 중심의 최근 동향을 제시하며, 데이터의 웹으로서 시맨틱 웹이 어떤 발전 과정을 거치고 있는지 요약해서 설 명하였다. 다음 2부에서는 지식 표현과 시맨틱 웹 기반 추론에 대해 보다 깊게 고찰해 보도록 하자. [2부] 1. 지식의 표현 2. 데이터 지능화 [3부] 1. 데이터 상호운용 2. 시맨틱 검색과 분석 3. 실행 전략과 향후 전망 - 참고 자료 - [1] http://www.w3.org/standards/semanticweb/ [2] http://en.wikipedia.org/wiki/semantic_web#practical_feasibility [3] http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw [4] http://www.w3.org/designissues/linkeddata.html [5] http://en.wikipedia.org/wiki/linked_data#linking_open_data_community_project copyright(c) 2010 by Saltlux 14 www.saltlux.com
[White Paper]다시보는 시맨틱 웹 그리고 시맨틱 기술 [6] http://www.w3.org/designissues/semantic.html [7] http://www.w3.org/2000/talks/1206-xml2k-tbl/ [8] http://www.w3.org/2007/talks/0130-sb-w3ctechsemweb [9] http://www.w3.org/designissues/rdfnot.html [10] http://www.w3.org/2009/sparql/wiki/main_page [11] http://www.w3.org/tr/rdf-sparql-query/ [12] http://www.w3.org/teamsubmission/turtle/ [13] http://www.w3.org/tr/2005/wd-rdf-sparql-query-20050419/ [14] http://data.gov.uk/home [15] http://www.rdfabout.com/demo/census/sparql.xpd [16] http://en.wikipedia.org/wiki/triple_store [17] http://swat.cse.lehigh.edu/projects/lubm/ [18] http://blog.larkc.eu/?p=1911 [19] http://www.w3.org/designissues/linkeddata.html [20] http://esw.w3.org/topic/sweoig/taskforces/communityprojects/linkingopendata [21] http://esw.w3.org/topic/taskforces/communityprojects/linkingopendata/datasets/statistics [22] http://esw.w3.org/topic/sparqlendpoints [23] http://dbpedia.org/about copyright(c) 2010 by Saltlux 15 www.saltlux.com
[Column] 시맨틱 검색이 왜 필요할까? 시맨틱 검색이 왜 필요할까? 김건오, 솔트룩스 기술이사 시맨틱 검색에 대해 많이 회자되면서 시맨틱 검색의 정의나 방향에 대한 얘기도 많이 쏟아져 나오고 있다. 시맨 틱 검색에 대한 정의의 방향이야 말로 시맨틱스 가 필요한 대상이 아닌가 할 정도다. 예를 들면, 문장이나 단락에 기술된 주제를 파악하고 이를 대상으로 검색하는 것 이라는 정의에서 사용자의 검색 의도와 의미를 정확히 파악해 주는 검색 이라는 정의도 있고, 기술적으로는 RDF 와 같은 시맨틱 웹 기술을 사용한 검색 이라고 범위를 좁혀 사 용하는 경우도 있다. 정의는 나름 해야겠지만, 잠시 생각을 다른 방향으로 틀어 보면, 우리에게 왜 시맨틱 검색이 필요한 걸까라는 질 문을 하게 된다. 아주 오래 전에 엠파스에서 자연어 검색 이라는 용어를 사용하면서, 자연어 검색은 기존 키워드 검색 보다 검색어를 입력하기가 훨 편하다는 장점과 혜택을 강조했었다. 여기에는 사람은 기계와는 달리 문장으로 생각을 표현하거나 검색 의도를 표현하기에 더 친숙하다는 배경이 있다. 우리에게 왜 자연어 검색이 필요하냐는 질 문을 하면, 그 대답은 위와 같이 사람은 검색식 보다는 자연어 문장에 더 익숙하기 때문이라고 답하면 될 것이다. 너무 당연한 얘기를 길게 썼는데, 다시 시맨틱 검색이라는 주제로 돌아오면 얼마 전에 심리학과 교수가 쓴 행복 에 걸려 비틀거리다 (원제: Stumbling on happiness, Daniel Gilbert 지음) 라는 책을 읽으면서 우리에게 시맨틱 검색 이 필요한 이유를 발견하는 계기를 가졌다. 심리학 연구 결과, 뇌는 현실을 있는 그대로 반영하지 않고 왜곡하여 정 보를 받아들이거나 채워서 저장한다고 한다. 위 책에서 소개한 실험 내용 중 일부이다. 먼저 아래 단어 목록을 읽고, 손으로 이 목록을 재빨리 가린다. 침대, 휴식, 깨어 있는, 피곤함, 꿈, 일어나기, 졸기, 담요, 꾸벅꾸벅, 선잠, 코골기, 낮잠, 평화, 하품하기, 나른한 다음의 단어들 가운데 목록에 없던 단어는 무엇인가? 침대, 졸기, 잠자기, 가솔린 많은 사람들이 가솔린만을 선택하지만, 실제로는 잠자기라는 단어도 목록에 없던 단어인데, 사람의 뇌는 각각의 단어를 모두 기억하기 보다는 단어의 핵심, 즉 잠자기와 관련된 단어의 집합이라고 저장을 하기에 잠자기라는 단어 를 명확히 본 기억이 있다는 확신을 한다고 한다. 사람의 뇌는 이처럼 주제를 파악하여 기억하려 함으로써, 없던 사실을 채워 넣기도 한다는 사실인데, 시맨틱 검색 이 나열된 단어만이 아닌 그 단어들의 관련성과 핵심을 파악(주제, 의미)하기란 점에서 사람을 닮은 검색이 시맨틱 검색이라는 생각도 해 보았다. 이처럼 사람의 뇌는 기계적으로 있는 그대로 인식하여 저장하지는 않을 뿐만 아니라 모호한 자극과 여러 가지 의 미로 해석이 가능한 상황에서 맥락(Context), 빈도(Frequency), 최신성(Recency) 등에 영향을 받아 자극을 받아들이 고 해석한다고 한다. 예를 들어 Bank 라는 단어를 보게 되면, 은행인지, 강둑인지를 판단해야 하는데 주변에 사용된 단어를 보고 판단하고(Context), 평소에 자주 사용한 의미로 해석하고(Frequency), 최근에 사용한 의미로 쓰려는 경 향이 크다는 말이다. 이제 내가 던진 질문에 자답을 해야겠다. 시맨틱 검색이 필요한 이유는 사람은 실제 자극(단어)에 반응하지 않고 의미에 반응하기 때문이라고 본다. 아울러 개인의 선호, 시간 장소 등 주변 맥락, 여러 사용자 들의 사용 빈도, 지식 생성 시기 등과 같은 사람의 인지 심리적 특성을 닮은 기능을 갖춘 시맨틱 검색이 더욱 사람들에게 만족스런 결과 를 제시할 수 있을 것이다. 왜냐면, 사람의 뇌가 자극을 이해하고 저장하는 방식이 <시맨틱 스럽기> 때문이다. copyright(c) 2010 by Saltlux 16 www.saltlux.com
[Tech Dictionary] 스마트폰 시대의 정보검색, 모바일 검색 스마트폰 시대의 정보검색, 모바일 검색 안태성, 솔트룩스 시맨틱 그룹 수석부장 1. 모바일 검색 개요 1.1 모바일 검색의 정의 - 피처폰, 스마트폰, MID(Mobile Internet Device)등 휴대용 단말기를 통해 단말기 내, 인터넷 웹, 파일 등의 필요 한 정보를 찾는 정보검색 1.2 모바일 검색의 등장배경 - 스마트폰의 성능 증가: 수백 MHz 수준의 CPU 및 수 GB의 대용량 저장 메모리 채용으로 몇년 전 PC 수준의 성능을 가져옴 - 혁신적 UI 및 전용 OS 등장: 햅틱, 멀티 터치 등의 화면 터치 기술과 윈도 모바일 및 아이폰 OS 등의 스마트 폰 전용 OS 발전 - 무선 인터넷 요금 인하: 스마트폰 전용 요금제 등장과 더불어 무선 인터넷 사용 요금의 인하 1.3 모바일 검색의 요구사항 항목 설명 접근방법 화면 적합성 모바일 기기는 대부분 PC에 비해 작은 화면을 가지고 있다. 모바일 검색은 이러한 작은 화면에 적합한 형태로 중요한 소수의 검색 결과 를 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 이렇게 하기 위해서는 재현율 재현율보다 정확율 향 상 비주얼 출력 보다는 정확률을 높여야 한다. 입력 편의성 모바일 기기는 작은 키보드, 터치스크린 등 PC 키보드보다 입력 편의 비주얼 리스트 선택 성과 속도가 낮다. 그렇기 때문에 사용자의 최소 입력으로 검색이 가 등의 혁신적 UI 도입 능한 사용자 인터페이스를 갖춰야 한다. 낮은 네트워크 용량 사용 무선 인터넷을 통해 검색을 수행하기 때문에 무선 인터넷 요금 등의 부담을 덜기 위해 최소한 네트워크를 사용해야 한다. 텍스트 및 압축 알고 리즘을 활용한 검색 적은 Footprint 일반 PC 대비 상대적으로 느린 CPU와 저장 공간을 사용하기 때문에 HW 자원의 소모가 적어야 한다. 전용 Apps 혹은 텍스 트 기반 검색 2. 모바일 검색의 분류 및 구성요소 2.1 모바일 검색의 종류 (시장조사기관: jupitor research 분류) 분류 설명 적용 사례 일반 웹 검색 (General WAP 브라우저나 풀브라우저로 구분한 것이 아니고 현재 위치정보 구글 웹 검색 Web Search) 없이 일반적인 쿼리를 기반으로 하는 검색 휴대폰 내부 검색 (On 내장 메모리나 SD, CF 등의 외장 메모리(미디어) 등에 있는 파일 등의 윈도모바일용 모바일 Device Search) 정보를 검색하는 것으로 주로 주소록, 문자 검색 등 휴대폰의 내부 서치 기능 요소의 데이터를 검색하는 것이 대표적이다 지역 검색 (Local 휴대폰 내장 GPS 등을 사용하여 사용자의 위치 정보를 기반으로 주 모바일 야후 거기검색 Search) 변의 지역 정보와 연계 사용자 관심 지역을 검색한다. 야후, 다음 등 포털을 중심으로 근처 맛집을 검색하는 등의 LBS가 제공되고 있으나, 아직 지역정보의 충분성과 최신성이 부족하여 계속 발전하고 있다 이동통신사 내 콘텐츠 SHOW, NATE 등의 이통사에서 제공하는 포탈(초기 화면)에서 원하는 SHOW, NATE 포털 검색 (On Portal 정보나 컨텐츠를 검색하는 것을 말한다. Content Search) 기타 포탈 내에 콘텐츠 네이버, 다음, 야후 등의 포털 사이트 내의 콘텐츠를 검색하는 형태를 아이폰 용 다음 검색 검색 (Off Portal 의미한다. 검색의 효과성을 위해 검색 전용 응용프로그램을 무료로 Content Search) 배포하기도 한다. copyright(c) 2010 by Saltlux 17 www.saltlux.com
[Tech Dictionary] 스마트폰 시대의 정보검색, 모바일 검색 2.2 모바일 검색의 구성요소 요소 휴대용 기기 검색 전용 UI 검색 엔진 메타 정보 SNS(Social Network Service) 설명 애플의 아이폰, 삼성의 옴니아폰, LG의 인사이트폰, HTC, 소니에릭슨의 Xperia 등의 스마트폰, IPAD, IPOD Touch 등의 WIFI 연결 디바이스, PMP등의 멀티미디어 기기의 WIFI 연결 구글 웹검색과 같은 Text 기반의 검색, EVRI 아이폰 Apps 같은 그래프 UI 에서 선 택 형식의 다양한 검색 입력 방식 및 결과 출력 방식 기존 검색보다 사용자의 profile, 현 위치 등의 다양한 Context 정보를 입력하고 이 를 기반으로 최적의 검색 결과를 검색하는 추론 기술과 지능형 요소를 탑재한 검색 엔진 온톨로지(RDF, OWL), 토픽맵, URI, DOI 등의 메타데이터 표현 체계를 사용한 콘텐츠 의 분류 및 정보 저장 트위터 등과 같은 사회망 기반 서비스와 결합한 실시간 검색 기능 제공 3. 모바일 검색의 기술 요소 및 주요 사례 3.1 모바일 검색의 기술 요소 요소 설명 질의 처리 기술 사용자의 자연어 질의 처리를 위한 언어분석 기술 및 주요 용어와 개체명을 인식하 는 특성 추출 및 개체명 인식 기술 지능형 검색 엔진 RDF/OWL 등으로 구성된 지식베이스를 검색하는 Semantic Search(Sparql, SWRL)와 사용자의 상황정보와 콘텐츠를 결합한 상황인지 검색 네트워크 WIFI(802.11 a/g/n 표준기술), HSDPA, Wibro 등의 3G 기술 및 이후 LTE와 Wibro Advanced 기술 메타 정보 RSS, RDF, OWL, ATOM등의 구조적 정보 기술 및 RDFa, GRDDL, Microformat 등의 콘 텐츠 처리, 가공, 재사용 기술 미디어기술 MPEG4 등의 동영상 검색 결과 스트리밍 처리 및 MPEG7을 이용한 내용기반 검색 기능 제공, mobile DRM을 활용한 저작권 콘텐츠 검색 및 제공 기술 3.2 모바일 검색의 주요 사례 - 지역 검색 다음, 구글, 야후 등과 같은 포털을 중심으로 GPS 정보 등을 활용한 지역검색 기능을 제공하고 있다. 사용자 위 치, 주변 지역정보, 사용자 평판 정보를 복합적으로 분석하고 이를 기반의 최적의 위치를 추천하는 형식이다. copyright(c) 2010 by Saltlux 18 www.saltlux.com
[Tech Dictionary] 스마트폰 시대의 정보검색, 모바일 검색 - 모바일 웹 검색 야후의 One Search, 구글 모바일 검색 등 모바일 기기에서 웹을 통해 접속할 수 있는 작은 화면의 웹 사이트를 구 축하고 이를 통해 검색할 수 있도록 한다. 특히 스마트 폰 뿐만 아니라 피처폰에서도 검색할 수 있는 작은 규모로 구성제공하고 있다. 4. 모바일 검색의 성공을 위한 고려사항 및 발전 방향 4.1 모바일 검색 성공 고려사항 -웹 검색의 중요성인 필터링+사용성+비즈니스 모델과 더불어 모바일 환경의 위치, 사회망, 푸시, 행위, 연락정보, 히스토리를 잘 결합한 검색 서비스 제공 필요 - 다양한 모바일 기기에서 효과적인 사용성을 제공할 수 있는 UX 측면의 연구 및 UI 개발 중요 4.2 모바일 검색의 발전 방향 증감현실(Augmented Reality)을 활용한 검색과 공간지리정보와의 결합을 통한 위치 기반 검색 서비스가 유비쿼터 스 환경에 적합한 형태로 발전할 것으로 예상한다. copyright(c) 2010 by Saltlux 19 www.saltlux.com
[Use Case] 삼성전자 신기술 센싱 및 트렌드 분석 삼성전자 신기술 센싱 및 트렌드 분석 박형준, 솔트룩스 SD영업1팀 부장 프로젝트 개요 고객사 : 삼성전자 분야 : KMS 시스템 프로젝트 명 : 삼성전자 신기술 센싱시스템 구축사업 프로젝트 수행기간 : 2009년 10월 ~ 2009년 12월 적용솔루션: [IN2]DISCOVERY, [IN2]TopicRank, [IN2]TMS, NLP URL : 삼성전자 내부 시스템 고객사 소개 삼성전자는 대한민국을 대표하는 글로벌기업으로 첨단기술 및 제품의 전세계적인 Trend 를 이끌고 있다. 한국을 메 모리 분야 및 LCD 강국으로 성장시킨 전략적 행보 및 경쟁사 및 시장을 한발 앞선 투자와 기술개발은 성공적인 기 업성장 대표모델로 평가 받고 있고 기존 선도적인 가전 및 전자제품 벤더들에 비해 지속적인 성장을 이룩하고 있다. 현재 삼성전자가 생산하는 제품으로는 반도체, 광학소자 등 기술기반이 되는 제품 군으로부터 화이트가전, 모바일, Display, AV제품, 각종 IT기기 등 전자제품 전 분야에 걸쳐 업계 최상위 제품군을 가지고 있다. 삼성전자 홈페이지 (http://www.sec.co.kr) 도입배경 삼성전자에서 생산하고 있는 제품들은 IT기술을 응용한 모든 영역에 걸쳐 생산되고 있어 각 제품 이나 단위기술들 이 요구하는 기술정보 역시 특정 분야에 국한되지 않고 기술 전 분야에 관련되어 있다. 이러한 특성으로 인해 삼성 전자가 보유하고 이해하며 응용해야 하는 기술이 너무나 광범위해졌고 대규모 지식처리가 필수적으로 수행되어야 하는 결과를 가져왔다. 특히 Digital Conversion 으로 표현되는 복합응용기술 활용의 시대적 흐름은 기존 지식처리 방식으로는 해결하기 힘든 과제를 부여하게 되었고 다음 단계에서도 선도적인 위치를 차지하기 위해서는 이를 꼭 해결해야 했다. copyright(c) 2010 by Saltlux 20 www.saltlux.com
[Use Case] 삼성전자 신기술 센싱 및 트렌드 분석 도전과제 본 사업에 있어서 가장 큰 도전과제는 KMS에 축적되어 있는 내부 지식(Content)들과 함께KISTI(한국과학기술정보연 구원)와의 MOU 계약을 통해 공급받게 된 해외학술자료, 국내 학술회의 정보, 각종 연구보고서, 해외과학기술 동향 분석 정보 등 대량의 기술문서를 어떻게 자산화하고 효율적으로 분석해낼 수 있는 시스템을 구축하는 것이다. 단순한 질의에 의해 쏟아져 나오는 검색결과 리스트로는 의미 있는 정보를 얻거나 지식네트워크 전체를 바라볼 수 없다. 특히 신기술 창출이나 활용에 대한 최신 트렌드를 알아내는 부상기술 센싱은 업계의 기술을 선도하고 있는 삼성전자로서는 확보해야만 하는 요소였다. 적용 솔루션 삼성전자 신기술 센싱 시스템은 정보분석 솔루션인 [IN2]TMS, 연관관계정보 분석을 위한 [IN2]TOPIC RANK, 정보검 색을 담당하는 [IN2]Discovery 와 각종 자연어처리 모듈 등을 적용하여 KMS 시스템 내의 다양한 지식문서와 KISTI 로부터 유입되는 대용량의 기술문서들을 분석하여 신기술 트렌드 분석, 특정 기술의 연관기술관계망 분석, 다양한 기술 검색 서비스 등 기존 시스템에서 제공하지 못한 차별화된 기능들을 제공한다. 구축 및 도입 효과 [삼성전자 기술센싱 시스템 프로세스] 단순 검색 기능으로는 개별 기술, 혹은 개별 키워드에 대한 단순 나열의 결과 밖에는 얻을 수 없었고 이 제한된 기 능으로 전체 기술네트워크를 바라보거나 기술분석 트렌드를 알아내는 것은 불가능에 가까운 일이었다. 솔트룩스의 [IN2] 솔루션을 활용해 구축한 신기술 센싱 시스템은 나무가 아닌 숲을 바라볼 수 있는 능력과 적용기술 혹은 관심 기술의 트렌드 정보의 제공이 가능해 거대하고 개별적인 기술이슈를 가진 삼성전자 조직 구성원들의 기술 탐색 욕 구를 충족시킬 수 있었다. 이는 기존 시스템 Open 이후 기존 KMS 접속 및 사용자를 3~5배 증가시켜 삼성전자 지식관리 활동을 비약적으로 copyright(c) 2010 by Saltlux 21 www.saltlux.com