무제로그

지난 4월 24일 Search Day 2008 첫째 날...

무엇보다 우리나라 포털들은 어떤 생각을 가지고 서비스 방향을 잡고 있는지 궁금했다.
네이버, Daum, SK컴즈, 야후코리아... 등등

그래서, 주로 Track #2 - 전략과 전망 세션들을 들었다.
Track #1 으로 잠깐 자리를 옮기기도 했다.

T2: 지식검색과 검색의 미래 ( 서범석 실장 / NHN )
T2: 카페검색의 대안적 가능성 ( 김상균 팀장 / 다음커뮤니케이션 )
T2: 통합검색의 이상과 현실 ( 김봉균 이사 / 야후코리아 )
T1: Human-powered Search ( 이병철 책임연구원 / 소프트뱅크 미디어랩 )
T2: 버티컬 검색 그 의미와 미래 ( 문정수 팀장 / 파란닷컴 )
T2: 검색에 대한 실험적 접근 ( 황현수 팀장 / 싸이월드 ) - 발표자료

전반적으로, 포털을 중심으로 하는 검색 시장은 달라질 게 없다는 느낌이었다.
부족한 나의 안목때문인가? 아니면, 다들 속사정들을 다 숨기려 해서인지...
새로운 전략도, 서비스도, 기술도 없었다. 이게 현실적인 것일 수도...
이거 너무 답답하고 재미없게 돌아가는 거 아니야? -_-a

한가지 아쉬운 점 한 가지...
형태는 조금씩 달랐지만, 세션마다 서두에 검색서비스의 발전과정이나 히스토리가 꼭 들어가 있었다.
왜 다들 같은 이야기를 다르게 하는지... 여러 Track을 듣는 참석자 생각도 좀 해주시지... -_-;

다른 이야기지만, 이 날 득템은 바로...
Daum 부스에서 받은 브리태니커 백과사전 영문판 패키지...

위 이미지는 위 부분이 조금 잘렸다. 아래 URL에서 보면, 좀 더 편하게 볼 수 있다.
Clickable online version :

http://informationarchitects.jp/start/

지하철 노선을 본따 구성한 게 재밌다. 노선 하나하나를 따라가면서 보는 맛도 있고.
A3 사이즈의 pdf 파일로 다운 받아 출력해서, 세계지도 옆에 붙여 놔도 좋을 것 같다.

위 맵을 보기 직전에 web trend 라는 글자에서 web 2.0 이 머릿 속에 떠올랐다.
web 2.0 기업들로 알려진 서비스를 찾고 있었는데, 전통적인 서비스들도 많이 볼 수 있었다.

이쩜영, 2,0 ... ...
자꾸 듣다 보니까, 어느 새 web하면 web 2.0 이라는 것에 갇혀 버린 듯...

1년 뒤의 맵이 기다려진다. 신설 노선이 많이 생겨났으면...
어떤 신설 노선이 생길지...

구글에서 위키피디아 같은 지식 서비스를 한다고 한다고 발표했다.
서비스 이름은 놀(knol) 이라 한다.
놀(knol)은 unit of knowledge를 의미하며, 놀(Knol) 서비스에서의 문서 단위를 가리킨다.
각각의 놀(knol)은 사용자 한 사람이 작성하고, 하나의 주제(키워드)에 여러 개의 놀(knol)이 있을 수 있다.
아직까지는

만 공개된 상태이다.

( 20분 정도 써 내려간 글이 다 지워졌다. 오랜만에 X31을 쓰는데, 자꾸 커서 키 위에 뒤로가기 키를 누르게 된다.
  암튼 대략 내용은 이랬다. )

1. 놀 = 위키피디아 툴 (컨텐츠 작성 및 편집을 사용하기 쉽도록...) + 블로그 툴 (개인 브랜딩 미디어...)
          + 커뮤니티 툴 (QnA + 평가 + 리뷰 + 코멘트 + 링크 + 참조 + 부가 정보 등) + 애드센스 (광고 수익 쉐어) + etc.
2. 놀의 서비스 범위는 구글의 미션대로 온 세상 정보 정복하기.
   지들로 미션 수행이 부족하다 여겼는지 사용자들도 자신의 미션을 따르도록 하는 서비스. (맘대로 잘 될지 흥미롭다...)
3. 어쩌면 기존 블로그 (컨텐츠 생산), 검색 (광고) 시장의 포화로 생각하고, 둘 다 잡을 수 있는 서비스 = 전문컨텐츠 + 트래픽 + 광고수익을 엮은 서비스로 그 다음을 준비하고 있는 건 아닐까.
4. 구글의 핵심 역량은 일종의 contents marketplace인 검색인데, contents publisher 또는 provider로서의 서비스도 잘 할 수 있을까? Blogger.com 사례도 있고...
5. (구글 자신이 페이지랭크 최고값.) 놀 서비스의 페이지랭크 값이 검색 랭킹에 유리하게 주어질 수도... (설마~)
   위키피디아, 블로그 등의 다른 서비스 페이지는 상대적으로 하위 랭킹으로 떨어져서 불공정 랭킹 우려.
  -

: 10 / 10 ; 

: 8 / 10 ;
  -

: 8 / 10 ; 

 : 9 / 10 ;
  -

 : 7 / 10

지난 번에 읽은 Article. (작성일: 2007. 10. 03.)
Guest Columnist : David Bailey (

profile보기

)

구글의 Universal Search가 네이버를 비롯한 한국의 통합검색과 비교가 많이 되고 있다. 구글이 네이버의 통합검색을 벤치마킹했다고 하는 말도 오고간다. (참조:

Naver from Wikipedia

,

Google copied Naver

)
구글의 Universal Search는 웹문서 이외의 뉴스나 이미지, 비디오 형태의 검색결과를 어디에서 어떻게 보여줄 것인가에 대해서 고민한 결과물이다. 그 과정에서 여러가지 형태의 실험과 테스트를 진행했으며, 정식 서비스에 반영되었다. (크게 3가지 정도의 bucket test를 진행한 듯 하다.)

뉴스나 이미지 버티컬 검색결과 영역을 따로 나누지 않고 news result for <query>나 image result for <query> 로  하나의 웹 문서 검색결과처럼 묶어서 보여주고 있다. 이러한 버티컬 검색이 가능한 query에 따라, Web 옆으로 버티컬 검색 링크가 생겨난다. 이 링크의 노출 로직은 어떻게 되는걸까?

( Global 사이트와 구글 Korea 사이트의 모습은 또 다르다. )

서비스명 : Google 학술 검색
URL : http://scholar.google.co.kr/

Google Scholar의 한글버전 서비스이다.
원래 영문 서비스를 하고 있다가, 이번에 한글 서비스가 오픈했다.

"거인의 어깨에 올라서서 더 넓은 세상을 바라보라" - Sir Isaac Newton
눈에 띄는 문구다. 멋지게 번역을 잘 한 듯... (참고: Standing on the shoulders of giants)

구글을 탄생시킨 PageRank는 논문 검색 서비스의 ranking 모델로 적합하다는 생각이 든다. 관련 논문들의 참조에 헛된 것이 거의 없고, 학술 자료간의 인용 구조는 페이지랭크에서 가정하는 웹페이지간의 링크 구조와 일치한다. 페이지랭크의 기본 컨셉이 웹페이지에 인용된 링크에 있는데, 어쩌면 그 시작은 논문 참조에서 아이디어를 떠올린 듯 하다.

실제로 대학원에서 논문이 실리는 학술지들의 영향력이나 권위 등의 연구를 위해, 논문이 인용 혹은 참조된 회수를 조사하는 것을 본 적이 있는데, 페이지랭크를 활용해 점수화하면 좋겠다는 생각이 들었었다.

논문은 대부분 특정한 형식을 따르기 때문에, 일반 웹페이지보다 구조적인 분석이 가능할 것이다.
그래서, Google Scholar에는 일반 웹검색과는 달리, 1) 인용된 논문 정보, 2) 관련 논문 정보, 3) 각 대학 도서관으로 연결 4) 그룹단위 문서 등이 있다. 고급검색기능으로, 저자 검색, 발행물별, 날짜별 검색이 가능하고, 제목에서만 검색도 가능하다. 이러한 검색기능은 사용자가 정확히 알고 있는 정보를 활용하여, 정확한 자료를 찾는 데에 도움이 될 듯 하다.

사실, 학술자료를 찾고자 하는 학생이나 연구원들은 Google Scholar가 아니더라도 구글검색을 많이 이용해왔다. 학술 연구를 목적으로 검색하는 사람들은 굳이 한글 논문자료를 검색하려고 하지 않지만, 구글 학술검색은 한글 논문까지 그 검색범위를 넓혔다는데에 의의가 있다. 아직 국내 논문은 많지 않은 듯...

현재 국내 여러 사이트에서 논문 검색 서비스를 하고 있으나, 검색결과의 관련성이 떨어지는 경우가 많다.
구글의 검색결과는 관련성이 높은 자료들이 검색되어서 검색이 편하지만, 대부분의 검색결과가 서지정보만 제공하는 페이지로 연결이 된다. 실제 자료을 보거나 다운받아야 할 경우에는, 결국 해당 사이트에서 별도로 가능하다는 불편함이 있다. 그래도, 이 정도로 대량의 학술 자료들 중에서, 꽤 관련성이 높은 자료들을 빠르게 검색해 주는 것은 구글의 강점 중의 하나인 듯하다.

개인적으로, 구글이 진행하고 있는 정보 집적과 관련된 프로젝트들에 관심이 간다. Google Library, Google University, Google Store or Google Mart, Google Bank, Google Credit, Google Hospital 같은 게 생길지가 기대된다. (전혀 사실무근)

::: Google Labs 구경하러 가기~

이용자에 의해 생성되는 키워드 길이에 대한 조사결과를 보다가, 재미있는 것을 발견했다.
조사결과의 히스토그램을 보는 순간, 포아송 분포와 닮았다는 생각이 들었다.
평균길이가 대략 4 ~ 5 인 포아송 분포를 따르는 것처럼 보였다.

이용자가 특정 키워드 하나를 생성할 때 발생하는 음절 수를 확률변수라고 한다면,
그 확률변수는 포아송 분포를 따를 수도 있을 것 같다.
자세한 것은 검증이 필요할 수도 있지만, 위 생각은 틀렸을 수도?
각 음절이 독립적으로 발생한다고 보기에는 무리가 있으려나?

So what ?
이러한 지적 호기심에서, 그 다음으로 무엇이 이어질 수 있는지는 모르겠다.
깊게 들어가면, 항상 내공이 부족함을 느끼게 된다.

책장에 꽂아두었던 확률 책을 다시 한번 꺼내 봐야겠다.
꺼내 본다고, 알 수 있으려나 ~ -_-;;
다시는 볼 일이 없을 줄 알았는데......

확률 공부를 깊이있게 하지 않았던 게... ...
기초가 참 중요한데... 알고 있지만, 어렵단 말이다.