이런 현상은 기존 검색엔진이 모바일 환경에 맞는 구조가 아니기 때문이다. 단순한 정보 위주의 검색이었던 'Web'과 Contextual Web이 주가 되는 'Mobile Web'의 근본적인 차이에서 생기는 문제이기도 하다. 최근들어 이러한 한계를 극복하고자 하는 시도들이 계속되고 있으며, 이들은 기존 Search와의 차별성을 강조하기 위해 종종 'Discovery'라는 단어를 사용한다. 아직은 일반화된 단어는 아니지만 구분을 하는데에 있어 좋은 선택이라는 생각이다.
Augmented Reality
AR 기술과의 접목하는 검색이야 말로 Context Discovery의 가장 선두주자라고 할 수 있다. AR 기술의 시도는 흔히 찾아볼 수 있는데, 그 중 MIT 미디어랩에서 소개하는 식스센스 Interface는 최근들어 가장 인상깊게 본 서비스이다. 식스센스 Interface는 정확히는 AR 기술 자체이지, Discovery는 아니다. 하지만 입력과 출력을 완벽하게 AR로 구현하고 있으며, 검색 또한 중요한 기능으로 자리 잡고 있다. 아래 발표 동영상을 플레이 해보기 바란다. (딱딱한 국내 발표 현장과의 차이를 느껴보는 것도 또 다른 감상 포인트이다.)
문제는 Database
이러한 AR 기술은 미래 지향적인 Discovery임에는 분명하지만 상용화하는데 커다란 문제가 있다. 기존 Data와 호환이 어렵고, AR에서 사용될 Data가 부족하기 때문이다. 접근성과 Impact가 아무리 좋다고 한들 Database가 없는 검색은 상용화가 불가능하다.
상용화를 위해서 AR 기술이 선택한 방법은 AR에 기반한 Input을 Text로 바꾸어 기존 Search Engine이나 방대한 Database와 연동을 하는 방법이다. 이러한 상용 AR Discovery는 현재 대부분 카메라 모듈을 응용한 이미지를 입력으로 이루어져 있으며, 비교적 Database가 잘 되어 있는 책, DVD, 음악 CD, 영화 포스터 등이 주로 검색 대상이 된다. 대표적인 서비스로는 Snaptell, Otello, ER Search. Point and Find 등이 있다. 이 중 본 블로그에서 아직 소개하지 않았던 ER Search 동영상을 소개한다.
검색의 시작은 폰안의 컨텐츠부터
AR Discovery는 아직까지 현실과 괴리감이 있는 것이 사실이다. 실상, 사용자들이 원하는 검색의 시작은 머나먼 곳에 있는 서버에서 이루어지는 것이 아니라 폰 안에 있는 개인 정보부터 이루어져야 하는 것이 아닐까? 주소록, 메모, 일정관리, 메일, SMS 수신 내용, 다운받은 컨텐츠 등의 정보가 고스란히 폰 안에 저장되어 있으나 이런 정보를 찾아내고, 외부 서비스와 연동되게 하는 검색(Discovery)는 극히 부족한 형편이다.
다행히도 최근 디바이스내 Content Discovery를 지원하기 위한 다양한 솔루션과 서비스들이 시장에 나타나고 있으며, 관련된 정보는 아래와 같다.
Action Engine
Adobe(FlashCast)
Airmedia
Cibenix
Communology (mobile catalogue)
Comverse
Crisp Wireless (mLogic platform)
Everypoint
Geniem (MediaCast and Superstore)
Handmark (Pocket Express)
InFusio (nMap)
ITfinitiny (2Go)
mPortal
MobiComp
Mobinex
Nellymoser (ASAO platform)
Nokia (Content Discoverer)
Opera Platform
Qualcomm (uiOne)
Reporo
RefreshMobile (Mobizines)
Streamezzo
SurfKitchen (SurfKit series)
Tricastmedia (TWUIK)
U-Turn
Volantis (BuzzCast)
weComm (wave)
Yahoo! Go
UIActive
- Source : msearchgroove.com
구글의 음성 검색이 시장에 등장하면서 이러한 차세대 모바일 검색에 대한 관심이 부쩍 늘어났다. 하지만 구글의 음성 검색은 Discovery와는 분명히 구별된다. 구글의 음성 검색은 단순히 Text를 Voice가 대신하여 주는 것 이상의 의미가 없다. 위치 기반의 검색을 해주기는 하지만 기존의 Local Search과 동일한 Logic 이다.(개인적으로 구글의 음성 검색은 구글이 했다는 것 외에 큰 의미를 두지 않는다.)
Discovery 검색이란 기존의 검색 Database와 비교해서 좀더 사용자 중심의 Contextual 결과를 보여준다. AR을 통해 건물을 비출 때 단순히 그 건물의 정보 뿐만 아니라, 그 건물에 약속이 있는지, 내가 아는 지인이 있는지, 예전에 방문한 기록이 있는지 등을 함께 사용자에게 전달해야 하며, 이러한 정보는 Web과 Device 내의 컨텐츠를 통해서 얻어내야 진정한 Discovery라고 할 수 있다.
Discovery가 멀게 느껴지는 것은 사실 기술의 문제는 아니다. 현재의 기술로 상당 부분을 소화해 낼 수 있게끔 발달되어 있다. 문제는 정보위주의 검색에 익숙한 사용자들에게는 아직은 낯선 환경이고, 사용될 수 있는 개인화 Database가 부재라는 것 뿐이다.
Comments List
Ted는 MIT에서 개발한 기술이 아니라 저명한 지식인들의 발표 및 지식공유로 유명한 Organization 입니다.
지적 감사합니다. 본문 내용 수정 했습니다. ^^
흠.. 항상 좋은 자료, 연관성 있는 보고서형식의 포스팅 정말 소중하게 잘 보고 있습니다.