[한스경제=이성노 기자] 포도원을 뜻하는 ‘비네아’는 계량 정보분석 서비스, 시스템통합 사업, 데이터베이스 구축 사업 등을 개발·공급하고 있는 대전의 IT 서비스 전문기업이다.

비네아가 ‘링크드 오픈 데이터 클라우드 정보 서비스를 위한 트리플 변환 및 저장 시스템 및 그 방법’에 대한 특허권을 비롯해 총 7건의 특허를 가지고 있으며 이 가운데 '고부가 가치화 콘텐츠 정보서비스를 위한 콘텐츠 객체화 방법...매체에 저장된 컴퓨터프로그램'에 대해서는 특허 출원한 상태다.

특히 비네아는 처방적 분석 기반 빅데이터 고부가가치화 플랫폼 개발에 성공, 분석 기법의 새 지평을 열었다고 평가받고 있다. 이는 비네아가 처방적 분석 기반의 자동 분류 기술, 패스파인더 네트워크 척도 구현 알고리즘 등 처방적 분석 개념이 발명의 핵심이 되는 선행기술문헌은 존재하지 않아 원천특허 확보에 성공했기 때문이다.

행복한 공동체를 꿈꾸는 비네아가 이처럼 성공할 수 있었던 것은 소비자의 심리나 상황을 실시간으로 파악, 분석해 줌으로써 소비자의 만족도를 제고하고, 적절한 마케팅 계획을 수립, 이윤을 극대화 할 수 있는 빅데이터 서비스가 중심을 설 것으로 예상했기 때문이다.

또한 비네아는 가전서비스 활성화로 인해, 각 기기에 특화된 소프트웨어 개발을 위한 투자가 일어나고 이를통해 관련 분야의 많은 프로그래밍 서비스 수요가 예상된다고 보았다. 이에 2017년에는 점진적 빅데이터 학습모델 기반의 인공지능형 LOD 콘텐츠 큐레이션 서비스인 ‘모아(Moa)’를 개발하는가 하면 2018년에는 콘텐츠 큐레이션 서비스 시장 창출을 위한 인공지능형 LOD 클라우드 플랫폼 ‘비네아(Vinea)’ 개발했다.

이 같은 작업을 통해 비네아는 ISO 9001-2015 품질경영 인증 획득하는가 하면 2019년에는 일하기 좋은 중소기업으로 선정되기도 했다. 이처럼 비네아가 성장할 수 있었던 비결은 열린 마음·창조적 혁신·인간 중심의 깨끗한 기업이란 경영이념이 바탕이 됐기 때문이다.

비네아는 텍스트 마이닝 기술을 기반으로 하는 지능형 시스템을 운영하기 위해선 분류 정보의 정확성과 신뢰성을 높이는 기술을 확보해야 하며 전체적인 시스템 분석 수준을 상시 모니터링하면서 시스템의 프로세싱 체계를 정비하는 피드백 환경이 구비돼야 한다고 봤다. 

다양한 유형으로 생산되는 대량의 정보 자원을 신속하게 처리하고 효과적으로 관리하며, 미 분류된 학술 정보가 대량으로 유입되는 경우, 일관성 있는 방식으로 모든 자원에 분류코드를 부여하기 위해 처방적 분석 기반 자동 분류 방식의 기술 개발이 필요하기 때문이다.

최근 새로운 분석 기법으로 떠오르는 처방적 분석 방법론은 능동적 학습이 양질의 학습 데이터를 확보함으로써, 기계적인 학습 모델의 성능을 개선하고 주어진 시스템을 최적화해 성능을 극대화하는 처리 프로세싱 과정을 다루며, 판단의 근거가 되는 이유를 제시하고 있다.

처방적 분석 방법론은 범주 정보가 없는 데이터가 주어졌을 때 기계가 이를 살펴보고 애매한 것 혹은 경계 지점에 놓인 것들을 찾아내 사람이 판단하도록 함으로써, 값비싼 범주 데이터를 효과적으로 구축하는 방식으로 지능형 서비스 개발을 위한 최상의 분석 방법이다.

◆ 지능형 연구정보 큐레이션 서비스 개발

비네아의 ‘처방적 분석 기법에 기반한 연구정보 고부가가치화 플랫폼’은 대용량의 문헌을 빠르게 학습하는데 특화된 처방적 분석 기반 자동 분류 기술을 적용해 데이터들을 연계 분석하고 정보의 주제 범주 간 특성을 파악하기 위해 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 학문의 전역적 지식 구조를 분석, 데이터가 가진 가치(완전성·정확성·편의성·독립성·활용성·재사용성·상호운용성 등)를 확장하는 것을 의미한다.

이을 위해선 처방적 분석 기법 기반 데이터 자동 분류기 개발이 필요하다. 대용량의 학술문헌을 수집하고 투표방식의 분류기(FVC)를 이용한 자동분류 기능과 패스파인더 네트워크(PFNet) 기반 학문영역 간의 전역적인 지적 구조를 시각화하고 해석하는 기능, 처방적 분석 기법의 개념을 도입한 분류시스템 최적화 가능이 이에 해당한다.

이어 다음은 지능형 연구정보 고부가가치화 플랫폼 요소기술 개발을 위해 전자원문이나 XML 메타데이터 등에서 객체화 대상을 추출하고 저장하는 기술이다. 객체화돼 저장된 개체를 다른 개체와 유일하게 구별할 수 있도록 식별하는 기술이다. 이렇게 식별된 개체 간의 연계 구조를 파악하고 이를 통해 새로운 정보를 생산하며 전자원문이나 XML에서 연구정보 콘텐츠의 키워드를 추출하고 생성한다.

최종적으로 비네아는 지능형 연구정보 큐레이션 서비스를 개발했다. 이는 연구자를 위한 지능형 연구정보 큐레이션 서비스와 저널 구족 후보 추천, 전자저널 정보 가용성 큐레이션 서비스가 있다.

기존의 유사 플랫폼은 인간이 직접 다량의 이질적인 데이터를 통합하거나 고려해 최상의 대안 도출에는 한계가 존재했다. 반면에 본 기술의 처방적 분석은 전략적 분석을 지원하기 위해 새롭게 등장한 방법으로 비즈니스 역량 강화라는 목표와 함께 목적, 요구 사항, 제약 조건 등 복잡한 집합 아래에서 대체할 수 있는 행위를 계산적으로 결정할 수 있다.

또한 능동적 학습이 양질의 학습 데이터를 확보함으로써, 기계적인 학습 모델의 성능을 개선하고 주어진 시스템을 최적화해 성능을 극대화하는 처리 프로세싱 과정을 다루며, 판단의 근거가 되는 이유를 제시하는 기술이다.

지능연구정보 큐레이션 솔루션의 목표고객인 대학교(원)·연구소·기업·공공기관·의료기관 등 다양한 사업분야에 적용 가능하다.

특정한 기술 분야에 대한 연구자 분석, 예측 및 추천은 미래 연구 계획 및 전략 수립에 있어 매우 중요한 부분이다. 하지만 기존의 서비스 및 도구들은 단순한 평가 기준에 근거한 연구자들의 단편적인 분석에 그치고 있으며, 예측 및 추천보다는 분석 중심의 서비스를 제공하고 있기 때문에 분석 결과에 대한 판단 및 향후 계획 수립은 여전히 연구자의 몫으로 남게 된다.

따라서 비네아는 지능형 연구정보 큐레이션 서비스를 통해 다양한 평가 요소를 기반으로 연구자의 역량을 평가하고 이에 기반하여 가장 적합한 지능형 연구정보 큐레이션 서비스를 제공하고자 한다.

◆ 7건 특허·10건 저작권 보유

폭발적으로 증가하는 데이터와 급변하는 기술적, 사회적 발전은 과거와 현재를 넘어 미래를 예견하고 대응할 수 있는 새로운 분석 패러다임을 요구한다. 처방적 분석은 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 구체적 행동과 그 결과를 요구한다는 점에서 기존의 기술적 분석, 예측적 분석과는 근본적인 차이점을 보여준다.

구조적으로 매우 신속하게 재학습 과정을 수행할 수 있으므로 문헌 분류 수준을 다양하게 변화시키면서 전체 문헌 집단의 구조가 어떻게 변화하는 가에 대한 시각화 데이터를 빠르게 생성하여 제공할 수 있으며, 최적화의 과정을 통해 다양한 선택지를 사용자에게 제공할 수 있다. 

이에 따라 학문 주제 간 유사도와 내용적 연관성을 고려한 범주 재설정 과정을 통해 시스템의 추천 성능과 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다.

비네아는 이 같은 기술력을 바탕으로 7건의 특허와 10건의 저작권을 보유하고 있으며, 특히 처방적 분석 기반의 자동 분류 기술, 패스파인더 네트워크 척도 구현 알고리즘 등의 처방적 분석 개념이 발명의 핵심이 되는 선행 기술문헌은 존재하지 않아 원천특허 확보에 성공했다.

비네아는 콘텐츠 큐레이션 서비스 시장 창출을 위한 인공지능형 LOD 클라우드 플랫폼인 ‘비네아(Vinea)’ 개발했으며 링크드오픈데이터클라우드 기반 Multi-Tenant 환경을 지원하는 시설물 안정 및 유지관리서비스에 나서고 있다.

또한 국내 학술단체인 한국학술지인용색인 (KCI)이 발간하는 학술지의 학술지정보, 논문정보, 참고문헌을 DB화해 논문간의 인용관계를 분석했으며 한국과학기술정보연구원의 의뢰를 받아 과학기술 지식인프라 ScienceON은 과학기술정보, 국가 R&D 정보, 연구데이터, 정보분석서비스 및 연구인프라를 연계·융합해 연구자가 필요로 하는 지식인프라를 한곳에서 제공하는 서비스를 제공하기도 했다.

비네아의 최미숙 대표는 “행복한 공동체를 꿈꾸는 비네아인(人)의 열망으로 연구개발을 하고 있으며, 정보의 새로운 가치를 발견하는 인공지능 원천 기술을 확보해 지능형 지식 산업 가치 창출에 기여할 것이다”고 말했다.

이성노 기자 sungro51@sporbiz.co.kr