유노, 개념(Concept) 기반의 새로운 지식검색 시스템

연구자들에게 자신의 연구 분야와 주제와 관련된 정보와 자료를 검색하는 것은 핵심적인 일 중 하나입니다. 그런데 현재까지는 검색엔진을 통해 메타데이터와 키워드에 기반한 검색이 주류를 이룹니다. 이런 방식의 가장 큰 문제는 시간이 지날수록 관련된 자료가 누적되어 적절한 검색이 어려워지고, 유효한 자료를 찾기는 더 어려워지고 있습니다. 따라서 검색의 한계가 곧 연구의 효율성을 저하시키는 결과를 낳습니다. 이에 대응하여 검색 서비스를 다른 시각으로 접근한 서비스가 나왔는데 바로 유노(Yewno)입니다.  유노는 개념(concept) 기반의 검색 서비스로 연구자의 키워드와 연관된 개념들을 보여 주면서 그 개념들을 활용한 창의적인 지식 활동을 유도합니다.

인간의 두뇌는 “서로 연결되어 있지만 표면적으로 무관한 것처럼 보이는” 개념들을 연결하고 종합하여 새로운 개념이나 아이디어를 만들어냅니다. 이런 수평적 사고(Lateral thinking)를 통해 창의적인 해결방법이 나옵니다.

유노는 전통적인 키워드 방식의 검색 엔진이 아닙니다. 전통적인 검색 방식은 단순히 해당 키워드가 들어간 컨텐츠를 나열해서 보여 주지만, 유노는 그 키워드가 들어간 학술 자료나 논문, 도서 등을 검색하면서 개념(concept)의 형태로 의미 있는 결과를 추출해 냅니다. 특정 키워드를 입력하면 그와 연결된 개념들이 나열되고 그 개념들을 따라가면 새로운 연결 노드와 개념들이 나타납니다. 이런 과정을 통해 선택된 개념들 간의 관계가 재정립됩니다. 물론 이용자는 언제든지 연관된 개념에 대한 자료와 정보를 데이터베이스로부터 즉시 확인할 수 있습니다. 유노는 이런 방식을 통해 인간의 자연적인 추론 및 연결 능력을 고양시키고 활용합니다. 결론적으로 유노는 키워드 기반의 검색 엔진이 아니라, 특정 키워드와 연관된 개념들을 보여 주면서 새로운 연결고리를 찾게 해주는 맥락적(contextual) 검색 서비스라고 볼 수 있습니다. 유노는 이를 위해 컴퓨터 언어학(Computational Linguistics), 의미 분석(Semantic Analysis), 신경망(Neural networks), 데이터 시각화를 결합한 것입니다.

유노는 현재 주요 출판사, 정부기관 및 대학 등으로부터 4천5백만개 이상의 논문, 도서 그리고 기타 저작물들의 데이터베이스를 확보하고 있고, 옥스포드대 출판부, 스탠포드대 출판부 등 24개 이상의 출판사와 컨텐츠 배급기관의 컨텐츠를 분석하고 있습니다. 유노는 2016년 6월 미국도서관협회 연례회의에서 공식적으로 선보였고 많은 관심을 끌었습니다. 현재 하버드대, 스탠포드대, MIT대 등에서 베타 테스트를 진행하고 있고, 미국 내 다른 도서관으로도 보급을 확대할 예정입니다.

유노를 테스트해 본 관계자들은 모두 유노의 특성과 유용성에 대해 긍정적으로 평가합니다. 수잔원즈 하바드 대학 디지털전략 및 혁신 디렉터는 유노는 예상하지 못했던 개념들 간의 연계성을 찾아주면서 연구자들의 지식 활동에 도움을 주고 있다고 말했습니다. 크리스 부어그 MIT대 도서관 디렉터도 연구자들이 새로운 연결고리와 아이디어를 찾는 혁신적인 방법을 늘 모색해 왔고, 유노가 이와 관련된 정보 검색에 완전히 새로운 시각을 제공한다고 평가했습니다.

유노의 사례를 볼 때 앞으로 학술적인 지식 검색도 단순히 키워드가 들어간 자료만 보여 주는 게 아니라 인간의 두뇌 활동에 더 가깝고, 또 이를 직접 지원해 주는 형태로 발전해 갈 것입니다. 연구자들도 이를 통해 더 다양한 아이디어와 기회를 더 용이하게 만들어 나갈 것으로 기대됩니다.