검색이란?
Lay Jeon
7분
∙
2024. 8. 28.
컴퓨터 정보 검색 기술의 역사
검색 기술의 역사는 컴퓨터 과학의 발전과 함께 발전해왔으며, 웹의 발전과 밀접하게 연결되어 있습니다. 검색 기술은 대량의 정보를 효율적으로 찾고, 필터링하며, 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 여기서는 검색 기술의 주요 발전 단계를 설명하겠습니다.
1. 초기 검색 기술 (1960-1980년대)
검색 기술의 초기 단계는 컴퓨터 과학의 기초와 함께 시작되었습니다. 1960년대와 1970년대에는 주로 구조화된 데이터베이스에서 텍스트 기반 검색이 이루어졌습니다. 이 시기에는 정보 검색(Information Retrieval, IR) 분야가 발전하기 시작했으며, 벡터 공간 모델(Vector Space Model), 부울 검색(Boolean Search)과 같은 기본 개념들이 개발되었습니다.
벡터 공간 모델(VSM): 문서를 수학적 벡터로 표현하여 유사도를 측정하는 모델입니다. 단어의 빈도수(TF, Term Frequency)와 역문서 빈도수(IDF, Inverse Document Frequency)를 사용해 검색어와 문서 간의 유사도를 계산합니다.
부울 검색(Boolean Search): AND, OR, NOT 연산자를 사용하여 문서에서 특정 키워드의 존재 여부를 기반으로 검색합니다.
2. 초기 웹 검색 엔진 (1990년대)
1990년대에 월드 와이드 웹(World Wide Web, WWW)의 탄생과 함께 웹 검색 엔진이 등장했습니다. 초기 웹 검색 엔진은 정적 페이지 인덱싱을 통해 정보를 검색했습니다.
Archie (1990년): 최초의 인터넷 검색 엔진으로, FTP 서버에 저장된 파일들을 인덱싱하여 검색할 수 있게 했습니다.
Veronica와 Jughead (1991년): Archie와 유사하게 고퍼(Gopher) 프로토콜을 사용해 인터넷 리소스를 검색할 수 있게 했습니다.
웹 검색 엔진의 등장: 1993년의 "Wandex"와 1994년의 "Aliweb"과 같은 초기 웹 검색 엔진은 웹 페이지의 메타 태그와 제목을 인덱싱했습니다.
3. 현대 검색 엔진의 탄생 (1996-2000년대 초반)
1990년대 후반부터 2000년대 초반까지는 검색 엔진의 발전에 중요한 시기였습니다. 이 시기에는 검색 알고리즘이 발전하고, 대규모 인덱싱 및 랭킹 기술이 개발되었습니다.
AltaVista (1995년): 첫 번째로 자연어 검색 기능을 제공했으며, 이미지, 비디오 등 멀티미디어 검색을 지원했습니다.
Google의 등장 (1998년): Google은 페이지랭크(PageRank) 알고리즘을 도입하여 웹 페이지의 중요도를 계산했습니다. 페이지랭크는 링크의 수와 품질을 기반으로 페이지의 중요성을 평가하여 검색 결과의 순위를 결정했습니다. 이는 검색 정확도와 관련성 측면에서 큰 발전이었습니다.
4. 검색 기술의 혁신과 발전 (2000년대 중반-현재)
2000년대 중반 이후 검색 기술은 정보 검색을 넘어서 사용자 경험을 최적화하는 방향으로 발전했습니다.
문맥 기반 검색(Contextual Search): 사용자의 검색 의도와 문맥을 이해하여 관련된 검색 결과를 제공하는 기술입니다. 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP) 기술이 적용되었습니다.
개인화 검색(Personalized Search): 사용자의 검색 이력, 위치, 관심사 등을 기반으로 맞춤형 검색 결과를 제공합니다.
모바일 검색과 음성 검색의 부상: 스마트폰의 보급으로 모바일 검색의 중요성이 커졌으며, 음성 인식 기술의 발전으로 음성 검색이 점점 인기를 끌고 있습니다. Apple의 Siri, Google Assistant, Amazon의 Alexa 등이 대표적입니다.
딥 러닝과 AI 기반 검색: 딥 러닝 기술이 검색 알고리즘에 적용되면서 검색의 정확도와 효율성이 크게 향상되었습니다. Google은 2019년에 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 알고리즘을 도입하여 검색 쿼리의 의미를 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다.
5. 미래의 검색 기술
미래의 검색 기술은 더욱더 인공지능(AI)과 기계 학습에 의존하게 될 것입니다. 멀티모달 검색(텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형식을 동시에 검색)과 같은 기술이 발전하고, 더욱 정교한 개인화와 예측 검색 기능이 추가될 것으로 예상됩니다. 또한, 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 환경에서의 검색 기술도 발전할 것입니다.
검색 기술의 역사는 컴퓨터 과학의 발전과 사용자의 요구 변화에 따라 계속해서 진화해왔으며, 앞으로도 다양한 기술 발전과 함께 그 범위와 깊이가 확장될 것입니다.
정보 검색의 시작
컴퓨터가 나오기 전, 검색 기술은 주로 물리적인 문서와 서적을 관리하고 검색하는 방법을 중심으로 발전했습니다. 이 시기에는 컴퓨터가 없었기 때문에 전자적인 검색이 아닌 수동적인 방식으로 정보 검색이 이루어졌습니다. 도서관과 같은 정보 기관에서는 체계적인 분류와 색인 시스템을 통해 자료를 관리하고, 필요한 정보를 효율적으로 찾을 수 있도록 했습니다.
컴퓨터 등장 이전의 검색 기술
도서관 분류 시스템:
듀이 십진 분류법 (Dewey Decimal Classification, DDC): 1876년 멜빌 듀이(Melvil Dewey)에 의해 개발된 도서 분류법입니다. 도서관의 책을 10개의 주요 주제 범주로 나누고, 이를 다시 세분화하여 숫자 코드를 부여하는 방식으로 책을 분류했습니다. 이 시스템은 책의 주제에 따라 책장을 정리하고, 사용자가 특정 주제의 책을 쉽게 찾을 수 있도록 했습니다.
미국 의회 도서관 분류법 (Library of Congress Classification, LCC): 미국 의회 도서관에서 개발한 또 다른 분류법으로, 알파벳과 숫자를 조합하여 책의 주제를 분류하는 방식입니다. 이 분류법은 특히 학술 도서관에서 널리 사용되었습니다.
카드 색인 시스템 (Card Catalog):
19세기부터 20세기 초반까지 도서관에서는 카드 색인 시스템을 통해 문헌을 관리했습니다. 카드 색인은 각각의 책이나 문헌에 대해 제목, 저자, 주제 등을 기록한 카드를 제작하고, 이를 알파벳 순서로 정리하여 서랍식 카드함에 보관했습니다.
사용자가 도서관을 방문하여 특정 책이나 주제를 찾고자 할 때, 해당 카드를 찾아보고 책이 있는 위치를 확인하는 방식이었습니다. 이는 매우 체계적이고 효율적인 방법이었지만, 방대한 양의 자료를 관리하기에는 한계가 있었습니다.
색인 및 초록(abstracts) 시스템:
특정 주제에 대한 학술 논문이나 문헌을 색인화하고 초록(abstract)을 제공하는 서비스가 있었습니다. 예를 들어, 과학 논문이나 기술 보고서를 제공하는 기관에서는 주제별 색인 목록과 논문의 요약본을 제작하여 배포했습니다. 이를 통해 연구자나 학자들이 필요한 정보를 찾을 수 있도록 했습니다.
색인 저널(Index Journal): 학술 분야에서는 특정 주제와 관련된 논문이나 서적의 제목과 저자, 출판 연도 등을 모아 정기적으로 발행하는 색인 저널이 있었습니다. 이러한 색인 저널은 연구자들이 자신이 관심 있는 주제에 대해 최신 문헌을 쉽게 찾을 수 있게 도와주는 역할을 했습니다.
전화번호부와 상업 디렉토리:
일반 대중을 위한 정보 검색 수단으로는 전화번호부와 상업 디렉토리 같은 것들이 있었습니다. 전화번호부는 사람들이 다른 사람이나 회사의 연락처를 쉽게 찾을 수 있게 했고, 상업 디렉토리는 지역의 상점이나 서비스를 목록화하여 검색할 수 있도록 했습니다.
컴퓨터가 등장하기 전의 검색 기술은 주로 도서관과 같은 물리적 정보 기관에서의 체계적인 분류와 색인 시스템을 기반으로 했습니다. 이 시기의 검색은 전자적인 방법이 아닌, 수동으로 관리되고 사용자가 직접 탐색해야 하는 방식이었습니다. 이러한 방식은 정보의 체계적인 관리와 접근을 가능하게 했지만, 컴퓨터와 전자적인 검색 기술이 도입되면서 더욱 효율적이고 빠른 검색이 가능해졌습니다.
웹 검색 vs AI 검색
가장 넓은 의미에서 검색은 물리적 도서관, 디지털 데이터베이스 또는 전체 인터넷 등 데이터 모음에서 정보나 콘텐츠를 찾는 프로세스입니다. 검색 메커니즘은 알고리즘을 사용하여 쿼리를 기반으로 사용자에게 가장 관련성이 높은 결과를 검색하고 순위를 매기고 표시합니다.
웹 검색
메커니즘: Google, Bing 또는 Yahoo와 같은 웹 검색 엔진은 키워드 기반 알고리즘을 사용하여 인터넷에서 인덱싱된 페이지를 검색합니다. 관련 검색, 인기 검색어 및 키워드 일치와 같은 요소를 기반으로 순위를 매기고 결과를 반환합니다. 이러한 엔진은 일반적으로 봇이 크롤링한 웹 페이지의 방대한 인덱스에 의존하며, 인덱스가 업데이트되지 않는 한 결과는 정적입니다.
사용 방식: 사용자가 특정 키워드나 문구를 입력하면 엔진은 해당 용어와 일치하는 웹 페이지에 대한 링크 목록을 보여줍니다. 사용자는 원하는 정보를 찾기 위해 이러한 결과를 살펴보아야 합니다.
한계: 웹 검색 결과는 키워드 뒤에 숨은 의도를 이해하는 알고리즘의 능력에 달려 있습니다. 고급 수준에서는 모호한 쿼리나 깊은 상황별 이해가 필요한 쿼리로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다.
AI 검색
메커니즘: AI 검색은 인공 지능과 머신 러닝을 활용하여 보다 복잡한 쿼리를 이해하고 해석합니다. AI 검색 시스템은 키워드 일치에만 의존하는 대신 자연어를 이해하고 사용자 의도를 추론하며 상황에 맞는 결과나 예측 결과도 제공할 수 있습니다. 그들은 방대한 양의 데이터에 대해 훈련된 모델을 사용하여 응답을 생성하거나 개선합니다.
사용 방식: 사용자는 대화식 또는 자연어 쿼리에 더 많이 참여할 수 있으며, AI 검색 엔진은 기존 웹 페이지에 링크하는 대신 직접적인 답변, 요약을 제공하거나 즉석에서 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT와 같은 AI 기반 시스템은 단순히 검색하고 표시하는 것이 아니라 다양한 소스의 정보를 종합하여 자세한 질문이나 요청에 응답할 수 있습니다.
한계: AI 검색은 강력하기는 하지만 때때로 정확하지 않은 정보(할루시네이션)를 생성할 수 있으며 이는 데이터의 품질과 최신성에 크게 좌우됩니다.
주요 차이점
목적 및 결과값: 웹 검색은 기존 문서나 웹 페이지를 검색하고 순위를 매기는 데 중점을 두는 반면, AI 검색은 사용자 입력을 기반으로 정보를 실시간으로 이해하고 생성하는 것을 목표로 합니다.
쿼리의 복잡성: AI 검색은 맥락과 의도를 이해하여 더욱 복잡하고 대화적이며 모호한 쿼리를 처리할 수 있는 반면, 웹 검색은 간단한 키워드 기반 검색으로 처리합니다.
AI 검색의 장단점
AI 검색은 우리가 정보와 상호 작용하고 검색하는 방식이 크게 발전된 형태입니다. 그러나 다른 기술과 마찬가지로 여기에도 장단점이 있습니다.
AI 검색의 장점
상황에 따른 이해: AI 검색 엔진은 쿼리 뒤의 컨텍스트를 이해하여 보다 정확하고 관련성이 높은 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 기존 키워드 기반 검색이 실패할 수 있는 복잡하거나 모호한 쿼리에 특히 유용합니다. AI는 자연어를 해석하고 사용자 의도를 추론하여 상호 작용을 보다 자연스러운 대화와 직관적으로 만듭니다.
개인화: AI 검색은 사용자의 선호도, 행동, 기록을 기반으로 결과를 맞춤화할 수 있습니다. AI 검색 엔진은 과거 상호 작용을 통해 학습함으로써 보다 개인화된 추천을 제공하여 각 개인에게 제시되는 정보의 관련성을 향상시킬 수 있습니다.
효율성과 속도: AI 검색은 방대한 양의 데이터를 빠르게 선별하여 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 사용자가 여러 링크를 탐색해야 하는 경우가 많은 기존 검색과 달리 AI 검색은 직접적인 답변이나 요약을 제공하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP): AI 검색은 일상 언어로 제기된 쿼리를 처리할 수 있으므로 사용할 정확한 키워드를 모르는 사용자가 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 디지털 검색 도구에 익숙하지 않은 사람들을 포함하여 더 많은 청중에게 검색 기능을 제공합니다.
멀티 모달 검색: AI 검색 엔진은 텍스트, 이미지, 비디오, 심지어 오디오까지 다양한 형식의 정보를 처리하고 통합하는 능력이 점점 더 커지고 있습니다. 이를 통해 사용자는 다양한 유형의 미디어를 동시에 검색할 수 있어 보다 전체적인 검색 경험을 제공할 수 있습니다.
지속적인 학습 및 개선: AI 검색 시스템은 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선될 수 있습니다. 더 많은 쿼리를 처리하고 더 많은 데이터를 수집할수록 사용자 요구 사항을 더 잘 예측하고 응답의 정확성을 개선할 수 있습니다.
AI 검색의 단점
정확성과 신뢰성: AI 검색 엔진은 강력하지만 오류가 없는 것은 아닙니다. 그들은 ‘환각’을 일으키거나 부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 수 있습니다. 이는 사용자가 확인 없이 AI 출력을 신뢰하는 경우 특히 문제가 됩니다.
편견과 공정성: AI 검색 시스템은 훈련받은 데이터에 존재하는 편견을 의도치 않게 영속시킬 수 있습니다. 훈련 데이터가 왜곡된 경우 AI의 반응은 이러한 편향을 반영하여 불공평하거나 불균형한 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 편견을 해결하는 것은 지속적인 과제입니다.
투명성 및 설명 가능성: AI 검색 엔진은 블랙박스처럼 작동하는 경우가 많아 사용자가 특정 결과가 어떻게 생성되었는지 이해하기 어렵습니다. 이러한 투명성 부족은 사용자가 특정 정보가 왜 표시되었는지, 어떻게 파생되었는지 알 수 없기 때문에 신뢰 문제로 이어질 수 있습니다.
개인정보 보호 문제: 결과를 개인화하는 AI 검색 엔진은 종종 사용자 데이터 수집 및 분석에 의존합니다. 이는 민감한 정보가 사용자의 명시적인 동의 없이 저장, 공유 또는 사용될 수 있으므로 개인정보 보호에 대한 우려를 불러일으킵니다.
의존성 및 비판적 사고 감소: AI 검색 엔진이 더욱 보편화되고 효율적이게 됨에 따라 사용자가 AI 검색 엔진에 지나치게 의존하게 되어 잠재적으로 비판적 사고 및 연구 기술이 저하될 위험이 있습니다. 사용자는 추가 질문이나 대안적 관점 탐색 없이 AI가 생성한 답변을 받아들일 수 있습니다.
자원 및 에너지 소비: AI 검색 엔진, 특히 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 검색 엔진에는 상당한 컴퓨팅 성능과 에너지가 필요합니다. 이러한 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 에너지가 상당할 수 있으므로 이는 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.
결론
AI 검색은 데이터 검색에서 맞춤형 정보 생성으로 이동하는 검색 기술의 차세대 진화를 나타냅니다. AI 검색은 정보 검색에 대한 혁신적인 접근 방식을 제공하며 정확성, 개인화 및 사용자 경험 측면에서 상당한 이점을 제공합니다. 그러나 정확성, 편견, 개인 정보 보호 및 리소스 소비와 관련된 문제도 제시됩니다. AI 검색이 계속 발전함에 따라 위험을 최소화하면서 잠재력을 극대화하려면 이러한 단점을 해결하는 것이 중요합니다.
참고자료
Written by Lay Jeon
BDM of DeepNatural. With deep expertise in AI technologies, I deliver value to our clients. I'm excited to share their insights on the future of AI and how they can transform business operations.
