다음 단계 문화 혁명은 모바일에서

최근에 모바일에 대하여 공부를 했습니다.

저와 같은 40대는 유선 인터넷에 너무 익숙해져 있고, 지금 환경에서도 무엇이던지 다 할 수 있는데, 굳이 모바일이 필요할까? 이런 생각을 많이 했었습니다.

그래서, Apple의 IPhone 열풍도 단지 마케팅 관점과 일부 메니아들에 의한 일시적인 바람일 것이라는 것이 저의 기본 예측이었습니다.

근데, 이번 조사에서 보면 생각보다 각 기업들이 모바일에 대해서 심각하게 생각하고 있고, 실제로 모바일 관련 기반 기술 및 비즈니스 모델에 대하여 대비하고 있는 것을 볼 수 있었습니다.

특히, 인터넷 회사인 구글이 왜 안드로이드라는 모바일 OS를 만들었을까? 라고 생각해 보면 문제가 간단해 지는 것 같습니다. 모바일 기술 및 시장에 대한 선점을 선포한 것이죠.

몇 가지 기본적인 모바일 동향에 대하여 살펴보면,

- 초기의 음성통화중심의 시장 --> 데이터 통신 중심의 시장 --> 멀티미디어데이터 통신 중심의 시장으로 변화하고 있고,
- 멀티미디어데이터 통신 중심의 시장에서는"앞으로 10년 안에 모든 기기, 언어, 형식(문자,음성,사진,동영상), 장소의 제한을 넘어 콘텐츠를 서로 전환하고 검색하는 게 가능해질 것"를 예측할 수 있습니다.

- 구글의 차세대 영업 모델은 모바일 광고에 있습니다. 구글의 가장 큰 사업 모델이 인터넷 광고인데, 이것을 모바일로 전환하고자 하고 있습니다. 그래서 구글 CEO Eric Schmidt는 "광고에서 차세대 큰 흐름은 모바일 (2008)"라고 이야기를 하였습니다.

- 다음은 모바일 광고 시장 규모의 전망입니다. 향후 3년간 2배 이상의 성장을 예상하고 있습니다. 특히 스마트 폰의 보급으로 기존의 유선 인터넷에서만 가능하였던 노출광고(display advertising), 검색광고(search advertising) 등이 가능해졌고, 이 시장도 빠른 속도로 성장하고 있습니다.




- 실제로 모바일 환경에 맞게 여러가지 서비스들이 개발되고 있습니다.

- 인터페이스 기술에 급격한 변화가 있을 것으로 예상되고 있는데, 음성인식 인터페이스, 검색결과를 작은 창에 제시하기 위한 컨텐츠 요약 기술, 입력작업을 최소화하기 위한 카테고리 브라우징 기술 및 키워드 자동 완성, 자동 통역/번역 기술등이 개발되고 서비스되고 있습니다.

- 모바일의 특징이 개인화와 이동성에 있습니다. 즉 개인 휴대폰을 기반하기 때문에 휴대폰에 저장된 개인 정보 (검색 히스토리, 이동 히스토리)를 이용하여 맞춤형 검색 및 서비스가 가능하고, 현대 위치 정보, 위치의 특징 정보 등을 이용하여 현재 상황정보를 이용한 서비스가 가능하게 됩니다. 즉 현재 위치의 인근에서 사용자의 취향에 맞는 식당을 자동으로 검색할 수 있습니다.

- 또 모바일 폰은 디스플레이가 작기 때문에, 작은 화면에 정보를 요약해 주는 기술이 필수적입니다. 따라서 기존의 인터넷 검색과는 달리, 검색 결과로 단순히 사이트 리스트를 보여주는 것이 아니라, 각 사이트의 핵심 내용을 추출하여 제시하거나, 여러 사이트의 핵심 내용을 종합하는 서비스가 필요합니다. 기존의 정보검색 분야에서 많이 이야기하던 자동 질의 응답(question & answering) 시스템의 발전된 형태가 될 것 같습니다.

- 또한 의미적인 요약뿐만 아니라, 유사한 검색 사이트를 통합하여 보여주는 기술들도 필요합니다. 이 단계의 기술은 기존의 포털사이트에서도 이미 많이 서비스되고 있네요.

- 모바일 환경에서 자동요약의 필요성은 Opinion mining으로 대표된다고 할 수도 있을 것 같습니다. 이동시에 실시간으로 기존 사용자의 의견을 참조하여 자기의 의사결정을 할 필요가 있죠. 이럴 때는 opinion mining 기술을 사용하여 기존 사용자의 의견들을 요약제공할 수 있겠죠. 최근에 opinion mining이 각광을 받는 이유가 여기에 있을 것 같습니다.

- 광고 분야는 말할 필요도 없지요. 구글은 이미 AdSense의 모바일 서비스를 제공하고 있습니다. 국내는 아직 서비스되고 있지 않은 것 같은데요. 기존에 광고주가 작성한 AdSense 광고를 모바일 화면에 맞게 요약 편집해서 서비스해 주는 기술입니다.

- 마이크로소프트도 날씨, 뉴스, 식당, 영화 등의 검색에서 사용자 상황정보와 전문분야 지식베이스르 활용하여 사용자 맞춤형 정답 제시 서비스를 하고 있습니다. 물론 이런 기술들은 기존의 정보검색 엔진에 포함되어 있는 경우가 많아서 기존 사용자들은 잘 모를 수도 있습니다.

- 정보 검색에서 이런 흐름은 크게 두 가지 발전방향을 제시하고 있는데요, 한가지는 시멘틱 웹으로 대표되는 기계 주도형 지능형 검색이 될 것 같습니다. 좀 학문적인 이야기가 되겠죠. 어떻게 하면 자동으로 또는 수작업을 최소화하여 기존 인터넷 검색보다 한 단계 발전한 시멘틱 검색을 할 수 있냐?라는 문제인데, 이상도 높고 관련된 기술도 많이 개발되었지만 상용화되기에서는 아직 많은 시간이 필요한 것 같습니다. 또 다른 한가지는 전문분야 DB를 구축한 후 정교한 서비스를 하는 방법이 될 수 있겠네요. 맛집 검색등이 이 경우에 해당되겠죠. 정교한 맛집 DB를 얼마나 많이 보야하고 있냐가 서비스의 질을 좌우하게 됩니다. 현재는 전문 DB 기반 서비스가 주류를 이루는 것 같습니다.

- 모든 기술이 모바일로 집중되고 있는 것은 사실입니다.

- 우리나라 이통사들도 이런 환경에서 갈팡질팡하고 있는 것 같습니다. 차세대의 흐름은 파악하고 있지만 어떤 길로 가야하나? 가 큰 문제가 되겠죠. IPhone의 도입이 늦어지는 것도 IPhone의 도입과 함께 급격하게 변화할 시장의 흐름을 예측하기 어렵기 때문이 아닐까요?

by 루아씨 | 2009/10/27 10:14 | 내가쓴글 | 트랙백 | 덧글(1)

Video lecture: WWW09

WWW 09에서 발표되었던 몇가지 이슈에 대한 Soren Auer 의 비디오 렉처를 링크합니다.
전체적인 이슈는 웹에 퍼블리쉬되는 데이터를 잘 구조화하자라는 것이고, 방법론으로는 triplify같은 것이 있고,
DBPedia와 같은 프로젝트에서 이를 추진중이다라는 것입니다.

Triplify - Light-weight Linked Data Publication from Relational Databases
as author at World Wide Web 2009 Conference,

DBpedia - A Linked Data Hub and Data Source for Web Applications and Enterprises
as author at World Wide Web 2009 Conference,

DBpedia: A Nucleus for a Web of Open Data

In-Use 1: OntoWiki - A Tool for Social, Semantic Collaboration

by 루아씨 | 2009/06/29 09:25 | 정보 | 트랙백 | 덧글(0)

모바일 애플리케이션 개발


  • 지난 주에는 MOBAS2009 워크샵 (http://www.mweb.or.kr/mobas2009/)에 다녀왔습니다.
    모바일 기술, 서비스 동향과 관련하여 여러가지 발표가 있었는데,
    모바일 에플리케이션 개발을 위해서 고려해야할 내용을 개발자 관점에서 발표한 다음의 김지현 본부장의 발표 내용을 간단하게 정리해 봅니다.

    • Connect (항상연결되어 있다.), Context (사용자의 위치), contact (지인과의 contact 정보) ==> 모바일의 특징 ==> communication, information의 제공 방식이 pc와 달라질 수 있다. ==> 개인화가 가능하다.
    • Communication: 통화를 뛰어넘는 다양한 서비스
      • 일정관리 공유 등등 ...
    • 웹과 모바일은 다르다.
      • context (사용자의 위치 등), connect (항상 연결되어 있기 때문에 push (예: sms)가 가능하다. 기존 웹은 pull 방식), contact (휴대폰에는 contact list, call list 가 등록되어 있다.)
      • 모바일 전략의 3대 고려 요소
        • HW: spec (cpu, graphic codec, gps ...), ux (touch, physical button, ...)
        • SW: os (sdk, api), marketplace (install, marketing ...) ==> SW가 HW보다 더 중요, hw는 상향 평준화되고 있음.
        • Network: 3g (hsdpa, wibro, wimax), wireless (wifi, bluetooth, ...)
    • 서비스의 제공방식
      • application vs mobile web
      • application :ui 등 사용성이 좋다, platform (windows mobile, ipone, android 등) 중복 문제 --> 투자가 많이 필요
      • mibile web: 로그인 등 복잡한 사전 절차 필요. browser 종류가 많아서 좀 힘들수도 있지만 application 보다 대응이 쉽다.
      • 어떤 플랫폼에 주력할 것인가? ==> 스마트폰 보급률에 따라서 플랫폼 선택이 달라짐.
        • windows mobile vs android vs iphone vs blackberry
        • 한국 스마트폰 보급률은 1%미만 ==> 최근 분위기가 달라진다.
      • 스마트폰 보급률이 낮은 이유
        • 쓸만한 단말기가 없음.
        • 요금제가 문제 --> 무선으로 인터넷?
        • 쓸만한 sw가 없음
      • 미국시장에서 iphone 보급률은 3등 정도이지만 이를 사용하여 internet 접속량은 1등
        • 다른 스마트폰(심비안, 블랙베리)은 인터넷 접속할 필요가 별로 없는 듯....
    • 스마트폰 용 application과 모바일 웹의 접점이 향후 생길것. 점점 가까워짐.
      • google에서는 mobile web  형식으로 감.
    • 모바일 웹은 동영상 (플래쉬) 등을 아직 제공하지 못하는 브라우저가 있음.
    • 스카이프는 모바일 웹으로 제공되지 않음.
    • 웹과 모바일웹과의 seamless 연결 필요.
      • 모바일 사용량이 하루 1-2시간 정도가 될 것이기 때문에 나머지 시간에 pc에 시간을 보낸다고 가정하면, 모바일과 pc를 연결할 필요가 있음.
      • 즉 생활의 연속성 차원에서 필요.
    • application 개발 기준
      • push, offline, 개인화 ux

    by 루아씨 | 2009/06/10 10:41 | 내가쓴글 | 트랙백 | 덧글(0)

    엔써즈 김길연 대표의 ‘인디정신’

    동아일보 기사에 엔써즈 김길연 사장 기사가 났습니다.

    국내에서 텍스트 기반 검색 엔진은 많이 개발되었지만, 동영상을 대상으로 본격적인 검색엔진은 처음인것 같습니다.
    기존의 동영상 검색엔진은 메타정보(동영상 제목, 길이, 주변에 함께 나타나는 어휘)를 이용하는 경우가 많았는데, 엔써즈는 동영상 자체의 특징을 파악하고 비교하는 방법을 개발했다는 점에서 의의가 있겠습니다.

    역설적으로 추정하면, 김길연 사장이 동영상의 전문가가 아니고, 음성처리의 전문가이기 때문에 가능했던 것 같습니다.
    동영상을 이차원으로 표현하고, 음성처리 기술을 응용하여 동영상들을 비교하는 기술을 개발한 것 같습니다.
    이 방법을 이용하여 동영상 비교 속도가 크게 향상되었다고 추정할 수 있겠네요.

    만날 기회가 있으면 직접 물어봐야겠습니다.


    http://www.donga.com/fbin/output?n=200903210234


    김길연 대표의 꿈은 구글보다 더 좋은 회사를 한국에서 만들어 보겠다는 것

     
    '아직도 벤처하고 있어?'

    한 때 '첨단'과 '대박'을 상징하는 키워드로 각광받았던 '벤처(Venture)'의 존재감은 봄날의 눈 녹듯 사라진지 오래다. 요즘 '벤처'는 야근에 박봉, 그리고 암울한 미래를 은유하는 표현에 가까운 게 현실이다.

    벤처 엑소더스 와중에도 벤처정신을 강조하며 세계화의 선봉에 선 벤처인이 있다. 바로 동영상 검색 분야에 신선한 바람을 불어넣고 있는 '엔써즈(www.enswer.me)' 김길연 대표(34)다.

    현재 베타 서비스 중인 검색 엔진 '엔써미'는 급성장한 동영상 컨텐츠 시장에 변화의 바람을 몰고 온 장본인이다. 기존 동영상 검색이 제목과 관련 텍스트 검색에 머물렀다면 '엔써미'는 인공지능 기술인 컴퓨터비전(화상정보로 대상을 인식하는 기술)을 활용해 동영상의 DNA를 검출해 내는 신기술을 선보였다.

    제목이나 키워드 같은 텍스트가 아니라 동영상 자체를 분석해 내기 때문에 수없는 복제를 통해 확산된 동영상의 중복 여부를 검증할 수 있다. 검색의 효율성과 정확성이 높아지자 포털과 동영상 업체는 물론 저작권 침해를 우려해 웹 시장 진출을 꺼려왔던 방송계까지도 이 검색 기술이 방송의 미래까지 바꿀 것이라고 기대한다.

    현재 '엔써미'는 전 세계에 흩어진 8000만 건 이상의 동영상 컨텐츠를 검색해 유튜브에 필적하는 동영상 검색 엔진으로 부각했다. 덕분에 엔써즈는 최근 일본 소프트뱅크와 벤처투자업체인 본엔젤스의 투자를 받는 데 성공해 화제를 낳았다. 작은 벤처 회사가 오늘날 업계의 이목이 집중되는 대상으로 성장하게 된 것은 가슴 속에 '불가능한 꿈' 하나를 품고 안정적이고 편한 길 대신 제 발로 뚫는 길을 선택한 김 대표의 '인디정신' 덕분이다.


    차세대 검색엔진으로 각광받는 엔써즈 김길연대표
    ● 불가능한 꿈을 갖자

    포항공대와 KAIST 대학원에서 컴퓨터 공학을 전공한 김 대표가 처음 관심을 가졌던 분야는 '음성인식 기술'이었다. 한 동안 TV-CF에서 '휴대폰에 대고 '우리집~!'이라고 소리치면 집 전화로 연결된다고 광고한 시스템이 대표적이다.

    그는 2001년 KAIST 대학원을 졸업한 뒤 선후배들과 함께 SL2라는 음성인식 기술 회사를 차렸다. 2000년대 초반은 "KAIST 연구원 5명만 모이면 벤처를 차린다"는 말이 나돌 정도로 IT기술을 가진 이들에게 투자자의 관심이 폭발한 때였다. 그러나 그가 벤처 행을 택한 이유는 시류에 편승해서가 아니었다.

    초등학교 시절 8비트 컴퓨터를 처음 접한 뒤부터 KAIST를 졸업할 때까지 그가 가져온 믿음은 'IT가 세상을 변화 시킨다'는 것. 이를 실현시키려면 대기업 취업 대신 공통의 비전을 가진 이들이 함께 밑바닥에서부터 완전히 새롭게 시작해야 한다고 생각했다.

    "당시 우리 모토는 '음성기술이 세상을 바꾼다'였습니다. 사람은 누구나 말을 하고 귀로 듣기 마련이잖아요. 이를 실현시킬 완벽한 기술을 준비했는데, 문제는 정작 사람들이 그 기술을 사용하지 않는다는 거죠. 사업에 실패한 다음에야 기술이 전부가 아니라는 점을 알아 챌 수 있었죠."

    결국 2006년 회사 문을 닫았다. 끓어오르던 IT거품도 꺼졌다. 당시 벤처업계에서 한 번 실패한 이들은 대개 신용불량의 고통을 겪어야 했기 때문에 벤처로 재기할 수 있다는 꿈조차 갖기 힘들었다. 때문에 대부분 고스란히 대기업에 들어가 평범한 직장인으로 성공적인 변신을 마쳤다.

    김 대표도 이 같은 선택의 기로에서 갈등했다. 그에게도 적지 않은 빚과 가장이라는 현실적 압박이 없지 않았다. 그러나 당시 그의 머리 속에 떠오른 건 전설적인 혁명가 체 게바라의 교훈이었다.

    "우리 모두 현실주의자가 되자, 그러나 가슴 속에 불가능한 꿈을 갖자."

    "그 때 '세계 최고 업체인 구글보다 더 크고 좋은 기업을 만들자'고 스스로에게 다짐했어요. 그래서 대기업 입사 대신 프리랜서로 남는 길을 선택했습니다. 한 번 입사를 결정해 버리면 영영 꿈을 실현시키기 어려울 지도 모르니까요."

    그는 SKT나 삼성전자 등 대기업들의 SI 하도급 개발자로 일하면서 생활을 꾸렸다. 프리랜서로 일하면서 이전의 실패에서 아쉬웠던 지점을 차근차근 복기해 나갔다. 성공의 비결은 몰라도, 실패를 피해가는 법에 대한 수업료는 지불했다고 생각했다. 프리랜서를 통해 번 돈으로 빚을 갚는데 그치지 않고 새로 시작할 벤처 사업용 자금을 따로 모으며 치밀하게 이후를 준비했다.


    동영상 검색엔진 엔써닷미는 전세계 100여개 동영상 사이트에서 9000만개 동영상은 비교 검색한다



    ● '일지매' '꽃남'이 금칙어? 동영상 검색을 혁신하자!

    그는 처음 도전했던 음성 인식기술을 한 차원 발전시켜 동영상 검색에 구현하기로 결심했다. 모두들 'UCC 혹은 웹2.0'을 외치며 동영상 시장에 뛰어들지만 마땅한 검색 기술이 뒷받침 되지 못했기 때문이다.

    "이제는 누구나 인터넷으로 동영상을 접할 수 있잖아요. 그런데 '김연아'라고 검색해 보세요. 중복된 동영상이 너무 많아 시간을 낭비하기 일쑤죠. 게다가 보고 싶은 드라마나 영화는 대개 저작권법 위반으로 쉽게 접할 수가 없잖아요. 그 점을 혁신해보고 싶었죠."

    이를 위해 그는 처음 창업에 도전했던 동지들을 다시 규합했다. 그간 여러 대기업들을 떠돌던 이들의 기술력과 비즈니스 마인드도 대폭 향상됐다. 첫 번째 벤처 도전이 완전한 실패는 아니었던 셈이다.

    현재 동영상 시장은 심각한 모순에 빠져 있다. 높은 비용을 들여 제작한 저작물이 불법으로 유통되고 있기 때문이다. 문제는 이 상황이 강력한 단속의지만으로 해결되지 않는다는 것이다.

    검색엔진 '엔서미'로 동영상을 검색하면 초당 5장의 동영상 분석을 통해 특정 동영상이 다른 동영상에서 얼마나 중복됐는지, 그리고 어느 사이트 어느 국가에서 몇 회나 재생됐는지를 정확하게 파악할 수 있다. 김 대표는 이를 통해 불법 유통되는 동영상을 찾아내는 것 뿐 아니라 정확한 시청률을 집계하고 인터넷 광고의 효과도 정확하게 측정할 수 있다고 설명했다.

    ● '야근 하지 말자!'

    현재 엔써즈의 구성원은 30여명. CEO인 김 대표까지 알고리즘 개발에 매진해야 할 정도로 영세한 규모다. 그럼에도 '구글보다 좋은 회사'에 대한 꿈은 먼 미래의 일이라기보다 현재에 이뤄야 할 당면 과제다.

    벤처 기업이 젊은 인재들로부터 외면 받는 가장 큰 이유는 '박봉'보다는 되려 개인생활을 저당 잡히는 '불필요한 야근'이다. 김 대표는 회사에서 아예 야근을 없애 버렸다. 회사 일만 해서는 창의력이 발휘 될 수 없다는 이유에서다. 야근 없이 정시 근무만으로 생산성을 높이는 전략을 택했다. 직원 개개인도 더 큰 비전을 위해 자기 개발에 힘쓰고 가족과 함께 하라고 독려한다. 실제 무 야근 원칙에 대한 직원들의 만족도는 기대 이상이다.

    "미국에서는 검색할 때 '구글하다'라고 표현하잖아요, 앞으로 전 세계에서 동영상 검색을 할 때는 '엔써미하다'라는 표현이 나올 날이 있을 것이라고 봐요. 그렇게 되면 자연스럽게 구글보다 더 큰 회사가 되어 있겠죠."




    그의 마음속에선 '불가능한 꿈'이 '가능한 목표'로 여물고 있는 듯했다.

    정호재 기자 demian@donga.com




    by 루아씨 | 2009/04/08 01:09 | 뉴스 | 트랙백 | 덧글(0)

    Tim Berners-Lee: The next Web of open, linked data

    팀버너스리가 TED에서 차세대 웹의 발전 방향으로 Open, Linked data를 설명했습니다.

    http://www.ted.com/index.php/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web.html

    이 강연의 요약은 아래 링크에 있습니다.

    http://computemagazine.com/man-who-invented-world-wide-web-gives-new-definition#SlideFrame_1

    전체적인 요약은...

    "Raw Data Now"라는 것인데요, "Data, you cannot naturally use by itself" 즉 지금은 잘 모르지만, 앞으로 사용될 수도 있는 데이타는 combine되고 share 되어야 한다. 적극적으로 우리의 데이타를 공개하여야 하고, 또한 적극적으로 정부 또는 기업의 데이타를 공개할 것을 요구하여야 한다. 데이타에 접근하는 것이 WWW의 새로운 목적이다. 문서 기반의 web에서 데이타 기반의 web으로 발전하여야 한다.

    따라서
    1. URL은 데이타를 지정하여야 한다.
    2. 따라서 URL을 이용하여 데이타에 접근할 수 있어야 한다.
    3. 따라서 데이타 사이의 관계는 다른 URL을 pointing하는 것으로 표현된다.

    예로써 dbpedia를 들었네요. dbpedia는 wikipedia에서 테이블 정보를 모아서 db로 만든 것인데, data 수준의 정보들이 잘 연결되어 있죠.

    semantic web에서 이야기 하는 rdf 레벨의 표현이 웹에서 가능하여야 한다는 것이 이 강연의 요점인 것 같습니다.
    그렇게 하기 위해서 데이타를 잘 공유하고, 관리하고 .... 등등의 이야기를 했네요.

    by 루아씨 | 2009/03/19 11:49 | 정보 | 트랙백 | 덧글(0)

    ◀ 이전 페이지 다음 페이지 ▶