Beyond Web

Context란 어떤 개체의 상황을 나타내는 정보를 의미한다. Context-Awareness Computing이란 바로 이러한 Context를 염두에 둔 컴퓨팅을 의미한다. ETRI에서 발행한 "상황인식 컴퓨팅 기술 동향"에 따르면 일반적으로 아래와 같은 Context를 컴퓨팅에 응용할 수 있다고 한다.

• 사용자 상황
• 신원 상황(ID, 성명)
• 신체 상황(맥박, 혈압, 체온, 음성)
• 물리적 환경 상황
• 공간 상황(위치, 방향, 속도)
• 시간 상황(일자, 시각, 계절)
• 환경 상황(온도, 습도, 조도, 소음)
• 활동 상황(인접인, 행동, 일정)
• 컴퓨팅 시스템 상황
• 가용 자원(배터리, 디스플레이, 인터넷, 시스템)
• 가용 상황(자원, 장비, 시설)
• 접근 상황(사용자, 허용정보, 인접성)
• 사용자-컴퓨터 상호 작용 이력
• 이력 상황(사용자, 서비스, 시간)
• 장애 상황(시간-사용자-서비스)
• 기타 미분류 상황

Web 2.0은 결국 사용자에 기반한 콘텐트와 이를 링크와 태깅 등을 이용해 연결하는데에 있다. 문제는 이러한 연결이 정확하지 않을 수도 있다는 점이며 더 큰 문제는 연결에 대한 정보가 부족할 수 밖에 없다는 점이다. 연결의 부정확성, 특히 악의에 의한 부정확성은 신뢰를 기반으로한 웹에서 주목을 받지 못하고 도태되어 버리겠지만 연결 정보의 부재는 신뢰할 만하고 주목을 받을 만한 콘텐트가 사장된다는 점에서  웹의  확장성을 크게 위협한다.

이러한 연결 정보의 부족은 사용자에 기반한 콘텐트 생산의 딜레마일 수 밖에 없다. 태깅의 경우만 보더라도 웹 2.0에 대한 똑같은 콘텐트를 사용자에 따라 web 2.0, 웹 2.0, web2 등 다양한 태그로 입력할 수 있으며 심지어 아예 태그 입력을 생략하는 경우도 많다. (나도 최근에는 대부분의 글을 미분류로 올렸다. 귀찮다는 이유도 있고, 사실 대부분의 글이 이러한 분류 하나에 속하기에는 조금은 애매하다는 생각을 했기 때문이다.)

이러한 연결 정보의 부족에 대한 해결책은 무엇일까? 결국 자동 태깅, 자동 링킹이 해답이 될 것이다. 즉, 컴퓨터가 유저가 작성한 콘텐트에 대한 연결 정보를 자동으로 만들어 주는 것이다. 여기에는 두 가지 방법이 있는데, 첫번째는 콘텐트 자체를 가지고 유추해 내는 것이며, 두번째는 콘텐트를 작성하는 기기, 사람, 장소 등의 Context를 이용하는 것이다.

콘텐트 자체를 가지고 연결 태그나 링크를 유추해 내려면 컴퓨터가 콘텐트를 처리 또는 이해할 수 있어야 한다. 가장 간단한 수준은 고유 명사를 검색하여 이에 대한 링크를 자동으로 생성하는 것이다. (Wikipedia나 네이버 사전으로?) 먼 미래에는 컴퓨터가 콘텐트를 보고 그 내용에 적합한 태그나 링크를 추천할수도 있을 것이다. (물론 아주 먼 미래가 될 것이다. 하지만 Web 2.0 같은 중요 단어가 들어간 웹 페이지를 Web 2.0 태그로 분류하는 등의 간단한 수준은 가능할 것이다. 물론 정확하지는 않겠지만...)

하지만 콘텐트 자체를 가지고 유추할 수 있는 정보는 매우 제한적이다. 사람들이 사용하는 자연언어를 비롯한 음성, 영상은 그 자체로만 이해될 수 없으며 그 사람이 처한 상황이나 위치, 사회/문화적 배경등 Context 정보가 있어야만 이해될 수 있다. 따라서 콘텐트 자체만을 가지고 그 콘텐트를 분류하거나 앞에서 말했던 것 처럼 특정 단어를 특정 링크에 연결시키려는 시도는 실패할 수 밖에 없다.

바로 이러한 문제를 해결하는데 Context Awareness Computing이 큰 도움이 될 수 있다. 가장 현실에 다가온 것은 위치 정보이다. 네이버는 My 지역정보를 통해 지역정보를 검색 결과에 응용하며 핸드폰에서 LBS는 검색 뿐만 아니라 게임에 까지 응용되고 있다. 바로 이러한 Context 정보를 사용자가 콘텐트를 저작하는 환경에 응용한다면 비교적 정확한 정보를 태깅이나 링킹에 응용할 수 있을 것이다. 예전 모바일 웹 2.0에서 든 위치 정보와 사진 등을 연동하는 서비스는 그 좋은 예이다.

물론 이러한 Web 2.0에서 사용될 수 있는 Context 정보가 위치 정보에만 국한되는 것은 아니며 PC나 핸드폰에 국한된 것은 더더욱 아니다. 위에서 예를 든 신원상황, 신체상황, 활동 상황등 일반적인 정보는 물론 각각의 장치에 국한된 다양한 정보가 이용될 수 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 거의 모든 장치를 인터넷에 연결하도록 만들 것이며 그 장치를 이용해 인터넷을 할 경우에 인식할 수 있는 다양한 Context 정보는 One Web의 필요성을 가중시킬 것이다.

예를 들어 회의실의 컴퓨터를 이용해 회의록을 작성할때 현재 회의실에 있는 사람들을 참조할 수 있으며 인터넷 TV 같은 경우에는 현재 보고 있는 프로그램이나 장면를 연결하는 콘텐트를 작성할 수 있을 것이다. 또한 냉장고를 이용해 인터넷을 할 경우에는 냉장고에 들어있는 식품들을 기반으로 할 수도 있다. 그리고 먼 미래에는 현재 콘텐트를 작성하는 사람의 심정 같은 정보까지 참조할 수 있을 것이다.

결국 Web 2.0의 목적은 웹의 연결성을 강화하는 것이며 Context Awareness는 이를 전적으로 사람한테 맡겼을 때 발생할 수 있는 부정확성의 문제나 정보의 부족 문제를 해결하는데 큰 도움을 될 것이다.

http://kidbs.itfind.or.kr/WZIN/jugidong/1142/114201.htm
http://twlog.net/wp/index.php?p=309
http://twlog.net/wp/?p=376
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