지식검색이 다시 관심을 받는 이유

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2012년 5월초 기준으로 국내 휴대전화 가입자수는 5,255만명이고 이중 스마트폰 사용자수는 전체 휴대폰 가입자의 50.84%인 2,672만명이라고 합니다. (출처 : SBS CNBC 보도기사 중)
 
우리나라 전체 인구수는 2012년 2월말 현재 5,076만명정도 됩니다. 이중 19살 미만과 60세 이상을 제외한다면 3000만명정도 추산됩니다. (전체유권자수 3800만명 –  60세이상 유권자수 800만명)

즉, 대부분의 성인들이 스마트폰을 사용한다고 해도 과언이 아닙니다. 단지 피쳐폰이 거의 공급되지 않고 대부분 스마트폰이 시장에 공급되기 때문이라고 하기에는 확산속도나 사용자수의 증가폭이 큽니다.

일반 PC는 사용이 복잡하지만 전화기에 기능이 추가된 형태로 보여지는 스마트폰은 대부분의 사용자들에게 직관적인 UX를 제공하며서 쉽고 빠르게 여러 가지 기능을 사용하는 것 같습니다.

말 그대로 모바일이 대세이고 전부인 환경으로 급속하게 변화되고 있는 시점에서 재미있는 기사를 보았습니다.

관련기사 : MS 빙, 브리태니커와 손잡고 지식검색 시작


당신이 필요로 하는 것을 더 빨리 찾을 수 있도록 관련 정보를 조직적으로 제공하게 될 것”이라고 설명했다. 검색 엔진의 질의응답
기능이 질문이나 검색어와 관련된 정보를 백과사전에서 우선적으로 찾아 요약 제공한다. 웹페이지에 방문하지 않고도 답을 얻을 수
있도록 만든 것이다.

또 위키피디아, 프리베이스, 큐위키와 같은 백과사전형 웹서비스의
링크도 함께 제공한다.

MS의 새 검색 기능이 구글의 ‘지식그래프’와 경쟁하긴 힘들 것이란 예상도 있다. 구글의 지식검색은 검색어에 대한 정보를 자동
편집하거나, 사용자들의 자발적 편집을 통해 제공한다. MS는 정보의 조각을 나열하는 방식으로만 보여줘 차이가 있다.

관련기사 : 개방형포털 ‘줌’ 지식검색 서비스로 날개달까? 

질문자가 텍스트, 링크, 이미지, 투표 등 4가지 답변 방식 가운데 자신이 원하는 유형을 선택해
답변을 받을 수 있도록 했다. 이를 통해 질문자는 답변에 대한 만족도를 높일 수 있고, 답변자는 답변 채택률을 높여 포인트를 더
빨리 쌓을 수 있다.

MS의 빙이나 이스트인터넷의 줌 모두 지식검색을 강화하려고 하는 모습이 눈에 띕니다. 이 부분은 제가 과거 여러 포스트에서 주장했던 ‘모바일 검색은 Q&A이다’라는 측면에서 이해될 수 있을 것 같습니다.

모바일 검색을 보면 음성인식이나 QR코드나 바코드 또는 사진 검색 등과 같은 입력 방식의 편리함을 제고하는 쪽으로 노력하고 있는
것을 잘 알 수 있습니다. 이것은 모바일 기기에서의 입력의 어려움(작은 키보드에 익숙하다 해도)을 해소하기 위해서입니다.

하지만 모바일 검색에 있어서 당면한 가장 큰 문제는 검색 결과의 확인입니다.

사용자 입장에서 검색은

1) 질의어 입력
2) 검색결과 리스트 확인
3) 리스트의 개별 건에 대한 Click & Browsing
4) 3)의
반복 의 순으로 이루어집니다.

사용자 삽입 이미지

검색결과에서 하나를 선택하여 클릭(Click)하고 내용을 확인(Browsing)

기존의 PC나 데스크탑에서는 참을 수 있지만, 속도도 PC환경에 비해 느리고 화면도 작은 스마트폰에서 검색을 한 뒤 ‘Click & Browsing’을 반복하라고 하는 것은 사용하지 말라고 하는 것이나 다름 없습니다.

그렇다면 이 문제를 해결하는 방법은 위의 예제에서 처럼 사용자가 검색을 위한 질의어로 ‘우리나라 인구수’라고 입력(text, 음성, 이미지 등)하면 ‘우리나라 전체 인구수는 2012년 2월말 현재 5,076만명정도 됩니다.’라고 답변할 수 있어야 합니다.

검색 질의어에 답변을 하려면, 현재의 검색결과와 같이 정보의 조각을 단순히 나열한 형태로는 답변이 될 수 없습니다.

조작난 정보를 구조화하여 답변으로 생성해야 합니다. 이를 위해서는 결국 정보의 의미를 기계가 이해하고 모으고(Clustering) 분류하는(Classification)것 뿐만 아니라 이어 붙이는(Quilt) 기술까지 필요합니다.

아마도 정보의 의미를 분석하고 모으고 분류하는 것에 대해서는 들어보신적이 많으시겠지만, 정보를 이어 붙이는 기술에 대해서는 생소하실 수 있습니다.

제가 예전 포스트(2009/05/19 – 차세대 인터넷 컨텐츠는 사진이다.)에서 소개한 포토신스(http://photosynth.net/)가 정보 이어붙이기의 대표적인 사례인데요. 안타깝게도 이러한 기술은 음성인식, 이미지 검색 수준 정도까지도 현실화되어 있지 못하는 기술입니다.

사용자 삽입 이미지

검색의 미래 - 'Earth'에 대해서 설명하라는 사용자의 질의에 답변하는 기계

그렇다면 현실적으로 답변에 근접한 검색결과를 만들려면 어떻게 해야 할까요?위의 기사에서 언급한 2가지 방식이 최선이 될 수 있습니다.

1. 정보의 조각을 나열
2. 정보의 구조화

즉, 최근에 몹쓸 마케팅 활동 등으로 쓰레기장에 버금가는 수준으로 떨어진 지식검색이 답변을 하기 위한 검색으로서 모바일 검색을 위해 반드시 필요한 검색입니다.

쓰레기장을 정화하는 것도 필요하지만, 쌓여 있는 Q&A 셑을 잘 모으고(Clustering) 분류하는(Classification)것 뿐만 아니라 이어 붙이면(Quilt) 당장은 경쟁력있는 컨텐츠가 될 수 있습니다. (기술이 발전할때까지 사람의 힘을 빌어서 할 수 밖에 없겠지만요.)

시간이 앞으로 많이 흘러가도 영화 WALL-E에서 보여주는 것처럼 정보를 소비하는 대표적인 방식은 ‘묻기’ 그리고 ‘답하기’입니다. 정보의 단순 나열은 그저 쓰레기일뿐입니다.

글: 마루날
출처: http://ithelink.net/891

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