윈도우

포항공대 황승원 교수, 마이크로소프트 지원 받아 빅데이터 연구해


  • 이직 기자
    • 기사
    • 프린트하기
    • 크게
    • 작게

    입력 : 2015-04-08 05:20:23

    마이크로소프트연구소 인재 육성 플랫폼 교수 협력 사례 - 포항공대 컴퓨터공학과 황승원 교수의 빅데이터(Data Intelligence, Web Mining)를 활용한 연구 사례


    한국마이크로소프트는 6일 간담회를 갖고 포항공대 컴퓨터 과학과 황승원 교수의 빅데이터 연구사례를 발표했다. 황승원 교수는 마이크로소프트 연구소 인재 육성 플랫폼의 지원을 받아 연구를 진행해 왔다.


    마이크로소프트연구소 ‘인재 육성 플랫폼’은 ‘사람 중심’의 ‘플랫폼’이다. ‘사람 중심’이란 연구 성과나 기술 개발이 중요한 것이 아니라 사람이 성장하는 것을 핵심에 두고 성장 단계에 맞추어 연속적으로 지원하는 것이다.


    이를 위해 ▲연구 개발 및 협력을 통해 미래에 기여한다는 ‘가치 공유’ ▲학생, 젊은 연구원, 교수, 여성 공학도 등 누구나 참여할 수 있는 ‘개방성’ ▲전세계 컴퓨터 과학자와 엔지니어가 네트워킹을 통해 스스로 성장하는 ‘생태계’ ▲마이크로소프트연구소의 기술과 정보, 멘토 등 필요한 자원을 제공하는 ‘확장성 있는 인프라’ 와 같은 인재 육성을 위한 모든 것을 제공하고 있다.
     


    황승원 교수의 주된 연구분야는 “빅데이터”로, 웹에서 계속 생성되는 정보로부터 인간의 지능에 해당하는 정보를 추출하고 이를 지능형 소프트웨어를 만드는데 활용하고 있다. 거대한 데이터가 필요하고 이 데이터를 분석할 수 있는 기술과 환경이 있어야 할 수 있는 연구이기 때문에 학교에는 진행하기 어려운 부분이 많았다.




    황승원 교수는 마이크로소프트연구소와 긴밀한 연구협력 및 학술교류를 통해 연구분야에서 영감을 받고 연구를 발전시켜나가고 있다. 연구실 학생들은 베이징에 위치한 마이크로소프트연구소 아시아나 미국 레드몬드의 마이크로소프트 연구소에 인턴십의 형태로 방문해서 빅데이터 연구 및 실제 서비스 구현까지 참여하고 돌아오는 등 인재육성 프로그램에도 참여했다. 또한 학부생들의 경우에는 운영체제 연구를 위해 100만 줄 이상의 윈도우 코드를 교육용으로 제공받았고 윈도우를 설계한 아키텍트가 학교에 찾아와 직접 무엇이 중요한 내용인지 세미나를 해주고 교육 자료를 활용할 수 있게 해주기도 하는 등 교육 커리큘럼 혁신 차원에서도 협업했다.
     


    황승원 교수의 연구는 “데이터 인텔리전스”로 일종의 빅데이터와 관련된 주제이다. 기존 검색 방법에 지능을 더해 사용자에게 더 유의미한 검색결과를 제공하고 이 결과를 소프트웨어에 지능형 방식으로 제공해 결과적으로 인공지능을 부여하는 수준까지 염두에 두고 있다. 예를 들어 잘 알려진 유명인과 같은 고유명사는 검색 결과를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다. 하지만 잘 알려지지 않은 일반인을 검색한다고 했을때, 같은 이름이 10명이 있는 경우 기존의 검색엔진은 어떤 값이 사용자가 찾고자 하는 값인지 찾아내지 못하고 엉뚱한 사람을 결과로 제공하는 경우가 많다.

     이것은 번역에서도 마찬가지 문제이다. 일반적인 문장으로 이루어진 문장은 번역했을 때 어느정도 올바른 번역이 되는 확률이 높지만, 자연어의 경우 완전히 말도안되는 번역을 도출하기도 한다.
     

    마이크로소프트에서 연구협력 분야를 담당하고 있는 이미란 상무


    황승원 교수는 이러한 문제를 해결하기 위해 마이크로소프트연구소와 긴밀히 협업하여 데이터 인텔리전스를 연구하고 있으며, 연구 결과는 마이크로소프트 검색 엔진인 Bing에도 적용되어 있다(Bing 검색 50%의 효율 향상 효과). “부트스트래핑 기법” 이라는 이 방법으로는 빅데이터를 활용해 퍼즐을 맞출 때 맞추기 쉬운 모서리부터 맞추고 그모서리에 연결되는 조각을 맞추고 나면 그 다음부터는 더 쉽게 맞출 수 있는 것처럼 연관된 데이터를 활용해 더 정확한 결과값을 얻는 방식이다.



    만약 “MS”를 검색한다고 하면 기업 이름일 수도 있고, 병명일수도 있는데, 검색자가 평소에 IT나 기술 기반 관련 검색을 많이 했다면 마이크로소프트와 일치 시켜 검색값을 보여주는 식이다. 이 지능은 웹 사용자들에 의해 자동적으로 훈련되며 계속적으로 진화하게 되어 데이터가 더 쌓일수록 정교해진다. 부트스트래핑 기법을 활용하면 번역 및 검색 모두에서 덜 알려진 개체의 정확도를 잘 알려진 개체 수준으로 끌어올릴 수 있는데, 이는 향후 기업이나 개인화된 제품 등에서 더 유용하게 사용될 수 있다.
     
    황교수는 이 기술을 향후 플랫폼으로서 소프트웨어에 모두 접목할 수 있도록 연구를 더욱 발전시켜나갈 계획이다. 연결된 소프트웨어에서 끊임없이 검색이 일어나고 웨어러블/IoT와 접목해 시/공간까지 검색에 넣을 수 있다면, 보다 높은 수준의 인공지능 비서가 가능하게 된다. 예를 들어서, 사용자가 누군가와 미팅이 잡혀 있는데, 이 사람이 사업적으로 중요한 인물이라는 것을 인공지능 비서가 판단하고, 현재 위치를 파악해서 가까운 레스토랑에 예약이 가능한지, 영업을 하고 있는지 등을 파악해 알려줄 수 있다.


    베타뉴스 이직 기자 (leejik@betanews.net)
    Copyrights ⓒ BetaNews.net





    http://m.betanews.net/611785?rebuild=on