지금 우리는 정보의 홍수 시대에 살고 있습니다.
하루에도 수없이 많은 메시지가 오가고 다양한 기록을 남기며, 많은 웹페이지와 서비스들이 트래픽을 발생시키고 있죠.
이 모든 정보에는 '언어'가 개입된다는 공통점이 있습니다.
언어는 인간의 정보를 전달하고 저장하는 아주 효율적인 방법이니까요.

많은 데이터 관련 기업들은 이 언어를 분석하여 숫자를 만드는 것에 상당한 열을 올리고 있습니다. 소위 빅데이터를 말이죠.
단어 집합을 규정하고, 원소의 숫자를 세고, 트래픽의 전송 방향으로 관계를 만들고, 이것들을 종합하여 '관련성'을 도출하고 있습니다.

저희 그라밀은 현재의 데이터들이 보여주는 '관련성', 즉 관련성이 있다/없다 라는 존재의 관련성만으로는 앞으로도 세상 속의 정보를 분석하지 못할 것으로 생각합니다. 문제는 관련성을 보이는 그 키워드들이 '어떤 종류'의 관계를 형성하고 있느냐라는 것이죠.

키워드들 간의 관계를 정의하는 것으로 단어는 우연적이 아닌 논리적인 결합을 이룰 수 있게 됩니다.
"'밀가루'와 '국수'는 관련이 있다"라는 문장이 둘 사이의 관련성 존재를 서술하고 있다면,
"'국수'는 '밀가루'를 원료로 포함한다"라는 문장이 둘 사이의 논리적 관계를 서술하고 있는 것 처럼요.

저희는 이와 같은 논리적 관계를 이용하여 키워드 검색을 넘어서는 지식의 연산 및 검색 시스템을 구현하고자 합니다.
지금까지 저희 팀은 이것을 구현하기 위한 논리들과 구현방안들, 그리고 지식을 모듈화하기 위한 여러 규칙들도 고안하였습니다.

비슷한 의미로 시작했던 '온톨로지'의 개념이 결국 빅데이터를 위한 분석툴로 자리잡고 있다는 점에서 본 프로젝트가 어떤 방향으로 나아갈지는 알 수 없으나, 저희는 이것이 사람 간의 지식전달에 있어 새로운 도구가 될 수 있으리라는 기대, 그리고 그 결과로 세상의 지식들이 원활하게 접목될 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

세상에 정보가 많아지고 그 복잡성이 높아짐에 따라 우리는 이제 단순한 키워드 검색만으로는 최적의 결과를 찾기 어려운 시대를 맞이하고 있습니다. 95년 알타비스타가 시작되었고, 어느새 검색 플랫폼은 20년 이상의 역사를 갖게 되었고, 그 사이에 검색창이 담는 세상의 정보는 너무나도 커지고 많이 변했죠. 결과적으로 우리는 검색결과를 다시 분석해서 수용해야하는 상황에 이르렀고, 정보량의 폭증에 따라 이 상황은 정보 접근에의 한계에 봉착할 것으로 예상됩니다.

이런 맥락에서 저희는 지금이 지식의 형식이 또 한번 변할 수 있는 적기라고 생각합니다.
그리고 저희와 함께 이 변화를 예측하고 이끌어나갈 동료를 찾고자 합니다.
반드시 이것이다, 전망이 밝다, 성공할거다 라는 약을 팔고싶지는 않지만,
이러한 여러 도전들이 모이고 경합하면서 새로운 변화는 탄생하는 것이라고, 저희는 믿고 있습니다.

저희의 어리석은 욕심일지도 모르겠지만, 하둡이나 루비, R엔진 같은 고도의 기술자가 아닌, 저희와 함께 지식과 변화라는 키워드에 대해 치열하게 논쟁하고, 연구하고, 만들 수 있는 사람들과 해나가고 싶습니다. 현재 학교 근처에서 주 1~2회 정도의 모임을 가지며, 모임이나 활동을 위한 간단한 사무실(장지역 주변)도 마련되어 있습니다. 개발의 논리만을 구성해두었고, 개발 능력이 없으므로 코딩에 익숙하시거나 시도하실 수 있는 분이 오신다면 더 빠르게 진행할 수 있을 것 같습니다.

해당 내용은 특허출원중의 지식으로 출원자의 우선권 주장이 가능함을 알려드립니다.
긴 글 읽어주신 점 감사드립니다. 열정과 통찰을 갖춘 분들의 연락을 기다리겠습니다.

경영학과 07학번 김상훈 binkarter@gmail.com이나 010-4641-4651로 연락주세요.
출처 : 고려대학교 고파스 2024-05-29 02:25:25: