인공지능 시대, 출판 생태계에 부는 혁신의 바람

인공지능 기술 도입으로 출판서비스 고도화 추세

최근 학술출판 분야에도 인공지능 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.

4차 산업혁명이 시작되면서 다양한 산업 분야에 인공지능 기술이 도입되었으나 유독 출판 산업, 특히 학술출판 산업은 매우 느리게 대응해왔던 것이 사실이다. 이러한 동향은 출판 산업의 전반적인 위기와 맞물려 출판의 경쟁력을 저하해왔다.

하지만, 학술출판계의 느린 행보가 인공지능 기술의 성숙기와 만나 오히려 강점으로 작용하는 모양새다. 학술 데이터의 폭발적 증가, 오픈 엑서스 저널의 성공적 확대, 지식생산 체계의 선순환 등 학술출판이 인공지능을 적용할 기반이 충분히 조성되었기 때문이다.

이제 막 혁신의 바람을 탄 학술출판 서비스의 변화, 인공지능 적용 현황을 살펴보자.

최근 학술출판 분야에도 인공지능 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. Ⓒ게티이미지뱅크

고부가가치 출판물 생산부터 학술출판 산업의 혁신 견인

정보통신정책연구원이(KISDI) 지난달에 발행한 ‘학술출판 서비스 인공지능 적용 현황’ 보고서에 따르면 인공지능을 학술출판 산업의 성장과 개혁의 도구로 주목하고 있다. 이 같은 현상에 대한 외부 배경은 이렇다.

최근 몇 년간 인공지능 기술이 급성장했고, 이와 더불어 인공지능 기술 도입 비용 대비 효과성이 증대되었으며, 학술출판물의 TDM(Text and Data Mining) 허용을 위한 법제화가 마련되었기 때문이라는 분석이다.

이러한 이유로 인공지능은 고부가가치 출판물을 생산하는 데 활용될 뿐만 아니라 비즈니스 인텔리전스 산업 발전을 견인할 것으로 예상된다.

포브스 테크놀로지 위원회(Forbes Technology Council)가 인공지능으로 혁명을 일으킬 상위 13개 산업 중 하나로 학술출판을 포함한 비즈니스 인텔리전스 분야를 선정한 것과 같은 흐름이다.

인공지능은 고부가가치 출판물을 생산하는 데 활용될 뿐만 아니라 비즈니스 인텔리전스 산업 발전을 견인할 것으로 예상된다. Ⓒrtinsights.com

메타데이터로 잘 구성된 학술출판콘텐츠, 인공지능에 제격

KISDI 보고서는 “학술출판 산업이 인공지능 기술을 적용하기에 이상적인 분야”라고 언급했다.

실제로 최근 출판사 및 국내 학술출판협의회 세미나에서는 인공지능 기술 도입을 통해 다양한 효율성 증대 사례가 보고되고 있다. 주로 생산 효율성 증대, 편집 및 마케팅·영업 활동의 효율성 향상, 콘텐츠 검색 및 검색 기능 향상, 개인화 지원, 콘텐츠 자산의 가치 향상, 사용자 이해 증진 등이 대표적.

무엇보다도 학술출판콘텐츠의 정규화된 메타데이터, 정제된 언어와 텍스트는 머신러닝 기반의 인공지능을 가능하게 하는 장점으로 꼽힌다. 게다가 저널에 투고되는 논문의 양은 매년 폭발적으로 증가하는 추세다. 따라서 무한히 증식하는 잘 구조화된 콘텐츠 데이터를 보유한 학술출판 분야는 인공지능 적용 범위가 넓다는 것이 전문가들의 공통된 의견이다.

학술출판콘텐츠의 이러한 특장점으로 △편집 △심사자 자동추천 △텍스트 주제 자동분류 △텍스트 기반 검색 정확도·관련도 향상 △개인정보 보호 △연구개발주기 지원 및 부상하는 연구주제 예측 등에 인공지능이 활발하게 적용되고 있다.

KISDI 보고서는 “학술출판 산업이 인공지능 기술을 적용하기에 이상적인 분야”라고 언급했다. Ⓒ게티이미지뱅크

KISDI 보고서는 학술출판에 인공지능이 도입되면서 편집·제작, 서비스, 활용에 큰 변화가 시작됐고, 연계 효과를 나타낸다는 분석을 내놨다. 일반적으로 학술출판물, 학술논문에는 많은 개념과 의미가 포함돼 있다. 따라서 고차원 데이터를 적절하게 처리하는 것이 중요한데, 이 과정에 인공지능 기술이 도입되기 시작한 것.

대표적으로 기존의 분류법과는 다른 텍스트 주제 자동분류가 연계적으로 검색의 정확도를 높이고, 새롭게 부상하는 연구주제를 예측할 수 있게 하고 있다.

텍스트 주제 자동분류는 머신러닝(특히 비지도학습)을 기반으로 주제가 자동 추출되고, 의미적으로 관련된 콘텐츠를 군집화하고 구조화하는 방식이다. 지금까지 기구축된 주제분류법과 온톨로지 기반은 아니지만, 유연하고 세분화하여 주제분류 되는 것이 특징이다.

특히 머신러닝, 딥러닝으로 처리된 데이터의 활용성은 크게 확장되었다. 인공신경망과 시퀀스 생성을 통해 계층적 분류된 학술논문 데이터는 아이디어, 개념, 경향 및 맥락을 쉽게 검색할 수 있게 만들었고, 또 다양한 기준으로 식별하여 주제 변화의 추이도 쉽게 예측할 수 있게 됐다.

때문에 이미 해외에서는 학술출판 분야에 인공지능 기술 도입에 거는 기대가 높아진 분위기다. 학술출판 미디어 산업을 이끌어온 거대 출판사와 인공지능 테크 기업의 협업, Open AI, 글로벌 이니셔티브와의 협력을 통해 이 분야에 대한 서비스 고도화가 활발하게 이뤄지고 있는 이유다.

이 같은 추세는 앞으로 학술출판이 새로운 지식생산 체계의 선순환을 만들고 인텔리전스 산업 발전을 선도할 것으로 예측된다.

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