일반기술

맛집 웹 질의응답 기술

□ 기술개요해당 기술은 대용량의 웹 콘텐츠를 분석하여 지식을 추출하여 분산 색인 및 저장하고, 사용자 질문(Question)의 의도를 의미적으로 파악하여 정확하고 신뢰성 있는 정답(Answer)을 제공하는 질의응답 (이하 QA)에 관한 기술로, 이를 바탕으로 포털에서 버티컬(vertical) 검색 서비스 가능하도록 특정 도메인에 (여기서는 “맛집”) 특화시킨 기술에 대한 것이다.□ 기술이전목적인터넷의 발달 및 기업 정보의 전산화가 가속화되면서, 사람들이 접하는 정보의 양이 늘어난 반면 그 중에서 개인이 필요한 정보를 찾기는 매우 힘들어졌다. 그러므로 수 많은 정보로부터 사용자 질문에 가장 적합한 “정답”을 추출하는 질의응답 기술에 대한 요구 및 수요가 증가하고 있다.최근 NHN 등 국내 검색포탈은 자체 DB를 구축하여 타사와 차별화된 최적화 검색 서비스를 제공하나 지능형 검색에 한계가 있다 (NHN의 '지식iN' 서비스는 국내 정보검색에서 구글에 비해 경쟁력을 지니고 있으나 노동 집약적 검색 서비스로 지능형 검색 서비스는 아님).뿐만 아니라 불특정 다수의 사람들의 경험을 토대로 하여 지식검색에서 제공되는 지식은 계속하여 변경될 수 있는 상대적으로 불안정하고 유동적인 지식임으로 신뢰성 있고 실시간으로 동작하는 지식 검색이 필요하다.본 팀에서는 웹 QA 기술 개발을 통해 현재 구글 및 네이버가 주도하고 있는 검색기술의 한계를 극복하여, 차세대 웹 지능형 검색의 핵심기술을 확보하여 상용화의 토대를 마련하고자 한다. 더불어 지역정보 (POI: Point Of Interest) 인식 기술을 통해 다양한 형태와 장르의 문서집합에서 같은 지역에 관한 내용을 다루는 문서를 논리적으로 통합, 관리할 수 있는 기반 기술을 제공하고자 한다.□ 기술의 특징맛집 웹 QA 기술은 맛집 분야에 특화된 웹 QA 기술로, 다음과 같은 특성을 포함한다.-대용량 웹 콘텐츠 자동 수집 및 콘텐츠 신뢰도 기반 지능형 필터링-토픽맵 기반 주제 분류를 위한 언어자원 구축-개체명 인식을 포함한 고차원 언어분석 및 내용 분석-토픽맵 기반 지능형 주제 분류 기술-콘텐츠 신뢰도를 이용한 TrustRank 모델-이질(Heterogeneous) 정보원 대상의 단위 정답 추출-대용량 웹 콘텐츠 색인 및 이질(Heterogeneous) 정보원 통합 저장 및 관리-지역정보 자동 추출 및 중의성 해소특히, 맛집 웹 QA 기술은 지역 정보 자동 추출 기술을 적용하여 맛집 웹 QA를 위한 관련 지식정보를 제공할 수 있다.□ 기술이전내용 및 범위1.기술이전 내용“맛집” 웹 QA 기술은 콘텐츠의 내용을 분석하여 광고 콘텐츠 등의 부적합한 콘텐츠를 신뢰도를 기반으로 필터링 하며, 이를 기반으로 지식 베이스를 주제기반으로 구축하여 QA 서비스의 정답 도출 및 연계 서비스 제공에 활용하기 위한 색인 기술과 신뢰성을 보장하는 QA 모델은 정답을 도출하기 위하여, 정답의 출처에 대한 신뢰성 측정 및 다양한 정보원으로부터 정보를 취합하기 위한 정답 관리 기술로 구성된다. 이와 더불어, 사용자의 질문/문서에서 지역정보를 자동으로 추출하는 기술을 포함한다.2.기술이전 범위- 맛집 웹 QA를 위한 언어분석기- 맛집 웹 QA를 위한 질문분석기- 맛집 웹 QA를 위한 색인/저장기- 맛집 웹 QA를 위한 정답관리기- 지역정보 자동 추출기- 지역정보 자동 추출을 위한 학습 및 언어자원 사전- 오브젝트 코드 및 소스 코드 모두 기술이전 가능함 (가격은 소스코드가 오브젝트 코드의 2배)□ 기술의 활용방안 및 기대성과해당 기술이전 범위에 포함된 도메인 특화 QA 기술은 현재의 정보검색 기술 및 지식검색 서비스가 가지고 있는 신뢰성 부족, 특정 분야에 치우친 정보, 실시간 정보 제공 미흡 등의 어려운 점을 극복하고, 신뢰성 있는 정보를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 만족하는 검색 포털 서비스에 활용할 수 있다. 지식 분산 및 색인 저장 기술은 대용량의 이질화된 정보 및 지식을 분산 색인 등을 통해 체계적으로 관리함으로써 KMS, CRM 등 타 분야 지식정보자원 관리를 위한 요소 기술로 활용할 수 있다.특히 사용자 질문 및 문서에서 지역 관련 정보를 자동으로 추출하는 기술은 다양한 형태와 장르의 문서집합에서 같은 지역에 관한 내용을 다루는 문서를 논리적으로 통합, 관리할 수 있는 기반 기술로 활용 될 수 있다.□ 기술의 시장성- 네트웍과 컴퓨터 기술의 발달로 사람들이 접하는 정보의 양이 크게 증가하였다. 정보의 양의 증가와 함께 방대한 문서 집합에서 서로 같은 주제에 대한 문서들을 그룹화 하고, 관리하는 기술에 대한 요구가 대두되고 있다. 뿐만 아니라 사용자가 원하는 정보 욕구(information need)와 가장 부합되는 범주에 해당하는 문서를 제시함으로써 정보 획득을 용이하게 하는 기술 개발이 필요하다.- 향후 웹 서비스와 웹2.0의 접목이 가속화되면서 인터넷 비즈니스에 있어 근본적인 판도 변화가 일어날 것으로 예상됨. 현재 UCC 중에서도 사용자들이 많이 찾는 동영상 UCC의 경우, 포탈을 비롯한 대형 사이트의 판도에도 영향을 미치고 있으므로 웹2.0 콘텐츠에 대한 QA 시장의 중요성이 증가하고 있다.-국내 동영상 UCC 시장을 독점하던 판도라TV는 하루 순방문자 수만 100만명을 넘어서며 포탈 동영상 서비스를 누르고 있음-최근 몇 년 간 하락세를 보이던 프리챌의 경우 동영상 홈피 서비스인 Q를 통해 포털 사이트 9위에 이름을 올렸고, 곰TV, 엠군, 풀빵닷컴, 아프리카 등도 동영상 UCC를 통해 크게 성장했음. 다음의 `TV팟'은 네이버의 `네이버플레이'를 방문자 수에서 크게 앞지르는 등 포탈 판도에 영향을 미치고 있음