에픽 슈미츠 구글 CEO가 한국에 왔다. 국내 R&D 센터가 설립되고 본격적으로 구글의 서비스를 국내에 적용할 듯 하다. 한가지에 눈에 띠는 것은 요며칠 사이에 구글의 단조롭던 메인화면이 변경되었다.

한개의 텍스트 검색 박스만 제공했던 구글은 이제 웹문서, 이미지, 뉴스, 블로그, 그룹스 등의 카테고리를 나누어 검색을 제공한다. 하단에는 약간의 디자인이 첨가된 부가서비스들의 아이콘들이 배치됐다.
통합검색이라는 방식이 네이버에서 처음나와 이제는 거의 대다수의 검색엔진이 이러한 총체적인 분류들에 대한 검색을 지원한다. (초기에 네이버에서 특허를 생각을 못했다는 후문)
네이버에서는 검색의 분리보다는 결과화면에서 나뉘어 보여주게 되지만 구글은 사용자가 선택한 카테고리에 대해서 충실하게 결과를 보여준다. 구글스럽다는 말처럼 글로벌하고 가용성이 넓은 방식으로 국내에서 어떤 서비스로 로칼라이징을 어떻게 할지 궁금하다. 이에 대한 첫걸음이라고 보면 될거 같다.

다른 한가지는 구글랩에서 보여준 Experimental Search라는 것이다. 아직은 단조로운 구글의 결과 페이지에 대한 다양한 실험으로 보이는데 간략하게 소개하자면...

 첫번째는 타임라인과 맵과 결과를 연동해서 보여주는 방식으로 시간별로 검색 키워드와 연관된 페이지는 타임라인에 요약해서 보여주고, 컨텐츠와 관련된 장소도 지도에 표시하게 된다. 국내 포탈에서는 이미 제공하는 방식이지만 구글의 컨텐츠와 서비스(구글맵)과 연동된다면 검색결과 이해에 있어 많은 도움이될 듯 하다.

두번째는 검색 결과 리스트에 단축키를 활용하여 네비게이션을 도와주는 방식으로 쇼컷에 익숙한 유저에게정도 도움이 될 듯하다.

세번째는 Ask.com 등에서 이미 사용하고 국내 포탈에서도 관련검색어라는 형태로 보여지는 서비스로 사용자가 입력한 검색 키워드에 대해 연관된 검색어와 카테고리를 제안하는 검색 네비게이션이라는 방식이다.

네번째는 검색 네이게이션과 유사하지만 검색 키워드에 컨텍스트를 고려하여 카테고리나 관련 검색어를 제안하는 방식으로 컨텍스츄얼 검색 네비게이션이라 한다.

페이지랭크라는 신뢰성 있는 검색 가중치 모델로 단순한 텍스트 창과 단조로운 결과 페이지만으로도 지금의 정상에 오른 구글, 이제는 다른 모습으로 변화하고 있는거 같다. 누가 그랬던가, '공룡은 잠자면서도, 꿈을 꾼다고'

그동안 보여주는 면에 있어서 국내서비스들이 잘해왔던게 사실이다. 그래서 구글도 국내시장에 설부른 진입을 못했던거 같고, 하지만 연구결과물과 분석이 이제야 쌓인듯 하다. 국내 검색 서비스 시장에 있어서 '제국의 역습'이 시작된 것이다. :)

그렇다면 여기서 한가지 고민을 해본다. 통합검색을 해주든, 사용자가 원하는 카테고리를 선택해서 검색을 해주든 간에, 검색 결과를 어떻게 보여주는것이 좋을가? 라는 고민이다. 물론 시맨틱한 관점에서 말이다.

예를들어 사용자가 'apple' 이라고 검색했을 때 웹 페이지에서, 블로그에서, 뉴스에서, 이미지에서 'apple' 이란 키워드가 나온 페이지를 통합해서 보여줄 것인가? 아니면 컴퓨터 apple사와 과일 apple을 구분해서 각각을 통합해서 보여줄 것인가? 잘할 수 만 있다면 후자가 당연히 좋을듯한데, 조금 보기에 복잡할 수 도 있겠다. (클러스트링 검색과 약간은 다르다.)

그럼, 문제를 좁혀서 뉴스 검색을 할려고 할 때는 어떻게 보여줄 수 있을까? '김승연' 이라는 키워드로 뉴스 문서를 대상으로 검색을 수행하면 어떻게 보여줄 수 있을까? 물론 김승연이란 키워드가 포함된 모든 뉴스 문서를 검색하고, 날짜순으로 기사 섹션별로 구분해서 보여주는것 ... 그 이상 머가 있을까라는 고민이다. 어떻게 보여주면 좀더 의미적이고 사용자에게 어필할 수 있을까라는 고민... 물론 기술적으로도 가능해야 할 것이다.

일단 의미적으로 태깅된 컨텐츠가 있다면 조금 더 잘 보여줄 수 있을거 같다. '김승연' 사건의 이슈들로 부터 생성된 기사들과 의미적인 태그들, 이들을 이용하면 한화 김승연 회장의 뉴스기사들을 사용자에게 좀더 효과적으로 전달할 수 있을것이다. 물론 사용자가 입력된 태그들과 자동으로 추출할 수 있는 태그들을 전부 이용해야 한다. 그럼 어떤것을 자동으로 뽑아낼 수 있을것인가? 현재의 정보추출 기술로 인물, 장소, 시간, 조직 정도를 뽑아낼 수 있다고 한다.

그럼 '김승연' 이란 키워드로 부터 검색된 뉴스 문서들을 앞서 말한 태그들로 구분해서 보여준다면? 결과는 '김승연'과 관련된 인물들, 장소들, 조직들, 시간순으로 보여주게 된다. 얼핏 상상해보면 그나마 시간 순과 카테고리별로 분류된 기사들 보다는 유익할 거 같다. 그렇다면 적용된 정보추출 기술이 글로벌 할 수 있을까? 그리고 모든 기사들에 공통적으로 적용될 수 있을까? 마지막으로 대용량으로 실시간으로 가능한가?

아직은 기술적으로 미비하다. 정보추출의 시간이 대용량 처리와 실시간으로는 부족하고, 사용자 태그와 자동추출 태그의 연결고리도 난해하다. 현 기술이 미비하고 난해하지만, 우리는 이러한 시맨틱 처리를 위한 인프라를 구축해야 한다. 태그들과 정보추출, 자동태깅을 연결할 온톨로지, 일련의 프로세스를 담당할 글로벌 플랫폼이 바로 그것이다.

아직은 시작단계이다. 하지만 sb는 시맨틱 검색 기술이 구글이 조금씩 변하듯 결과물이 쌓여서 국내 시장에 진출하듯이 조금씩 변하고 쌓여서 세상에 나오리라 생각한다.

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개인적으로 가고 싶었던 컨퍼런스였는데, 아쉽게도 프로젝트 셋업 기간이라
시간을 낼 수 없었다. 5월에 산호세에서 있는 Semantic Technology 컨퍼런스를 노려봐야 겠다.
아무튼 구글 에릭의 인터뷰 내용을 간접적으로 보면서 눈에 확 띠는 구절이 있었다.

Q> 온라인 비즈니스에 있어서 가장 중요한 것이 무엇이라고 생각하는가?
A> Scalability이다. 얼마나 일찍 scalability를 고려했는가가 그 비즈니스에 매우 중요한 영향을 끼칠 것이다. Global해야 하고, 여러 플랫폼에서 다양한 정보를 제공해야 하며 현금 흐름이나 인력 구성에 있어서도 scalability는 중요하다. Google Map은 Blackberry 등 모든 플랫폼에서 동작하고 Google Earth의 경우는 사막이나 아프리카까지도 커버할 수 있다.
- 오픈마루팀 글 발췌

에릭의 다른 질답과는 다르게 이 구절은 전적으로 동의하는 바이다.
우리는 새로운 기술을 웹 어플리케이션에 적용하면서 얼마나 Scalability를 고려하고 있는가?
이 모델이 정말로 글로벌하며 커버레이지가 충분한가? 프로토타입을 벗어날 수 있는 모델인가?
심각히 고민해야 한다.
 
시맨틱 웹 테크놀러지가 보기 좋은 떡이지만 많은 사람들이 쉽게 먹을 수 있는 떡인가?
강원도 두메산골의 장터에서도 팔 수 있는 떡인가? 보기 좋은 떡의 외관에 홀려 기술의 사용성에
대한 본질을 잊어서는 안될 것이다. 

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차세대 검색 엔진은 어떤 모습일까?
과연 차세대 검색 엔진이라는게 필요한건가?

오늘 회의 시간 "차세대 검색엔진"에 대한
막연한 브레인스토밍을 부서원들과 나눴다.

먼가 조금은 지능적인, 3번 찾을걸 한번에 찾아준다?
정말 내가 궁금했던 작은 사건에 대해 낱낱이 파헤쳐준다?
알아서 분류하고 알아서 비교하여 요약해 준다 -_-;

막연하다.
그럼 사용자 입장에서 본다면..
"과연 이효리는 배꼽수술을 한걸까? 했다면 어디서?"
"우리집 근처 셀프세차장은?"

현재 검색엔진에서 검색 안되면 차세대 검색엔진에서는
되야하는걸까? 그렇다면 어떤것은 꼭 되야하는걸까?

얼마전까지는 나는 이렇게 생각했다.
정말 기술적으로... 그것도 검색엔진개발자 그룹에서
목소리 높여 떠들었다.

검개그 토론글 보기

기술적으로 보면 그럴듯하다. 어느정도 legacy 에 문제도 있는것 같고, needs도 있는거 같다.

하지만 지금은 약간의 의구심이 든다.
웹2.0, 시맨틱 웹이라면 차세대 검색엔진이 머든지 해결해준다?
그건 아닌것 같다.

얼마전에 짧게 키워드만 정리한 현 검색엔진의 개발동향이다.
구글 같은 공룡들 말고 차세대 검색엔진을 만들어 구글을 능가하려는
많은 회사들이다.

검색엔진 동향글 보기

그럴듯 한가?

정말 사용자들이 원하는 검색엔진은 어떤 모습일까?
설마 현재 키워드 검색 만족하고 있다면?

정말 스모그처럼 앞이 보이지 않지만 가봐야 한다.
가봐야 알 수 있으니 ...

갑자기 혁신은 새로운 창조가 아닌 기존것을 버림으로부터
시작된다는 누구의 말이 생각난다.

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