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[검색엔진 전문가 인터뷰] SW 개발 역량은 기본, 고객과의 커뮤니케이션 능력이 중요

작성자
관리자
작성일
2020-09-17 16:55
조회
79

“SW 개발 역량은 기본, 고객과의 커뮤니케이션 능력이 중요”

최광선 솔트룩스 전략사업본부장 





• 솔트룩스에 대해서 소개해 달라.

솔트룩스는 번역 전문회사인 모비코 인터내셔날과 검색엔진 업체인 시스메타가 2003년에 합병해서 지금에 이르고 있다. 현재 크게 두 가지 부문에서 사업을 하고 있다. 하나는 직접 번역하는 번역사업과 IT를 이용한 텍스트 분석사업을 하고 있다. 

이중 IT 부문에서는 검색엔진, 텍스트 마이닝. 텍스트와 연결된 비정형 빅데이터 분석과 자동번역을 주된 사업으로 하고 있다. 우리 회사의 미션은 날리지 커뮤니케이션(Knowledge Communication), 즉 지식을 전파시키자는 데 있다. 빛이란 의미의 럭스와 세상의 소금(솔트)과 같이 세상사람 누구나 쓸 수 있는 기술을 만들자는 의미에서 2005년 솔트룩스로 사명을 변경했다.

 

•  현재 국내 검색엔진 기술의 수준은.

기업들에게 있어서 검색은 기본적 시스템이자, 의사결정을 위해서 필수적이다. 사람 이름과 같은 선언적 의미를 갖고 있는 단어에 대해서는 검색에 대한 결과가 바로 나온다. 반면에 기업에서는 방대한 콘텐츠에 대한 자동화를 하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 인공지능과 같은 새로운 기술이 필요하다. 

예를 들어 의사가 환자의 상태에 대해서 임상 경험 상 여러 질병 중에서 우선순위가 높은 분야를 먼저 의심하고, 이를 환자에게 설명하는 것과 같다. 이것이 현재 검색기술의 지향점이다. 이를 위해서는 기업들이 지식 베이스를 구축해야 하는데 아직 우리나라는 초기시장이라고 볼 수 있다. 

현재 국내 검색엔진업체들의 기술 수준은 엇비슷하다고 본다. 국내기업들의 검색 기술 완성도는 콘텐츠 자동 분석은 대체로 90%의 정확도를 보이고 있고, 개체명 인식은 80~90% 정도이고 분야에 따라서는 40%에 그치는 경우도 있다. 

그렇다고 정확도가 낮은 분야에선 검색기술이 불필요할까? 그건 절대 아니다. 예를 들어 테러와 관련된 분야는 정확도가 단 10%만 되어도 반드시 있어야 한다. 물론 정확도와 완성도를 더욱 높이기 위한 기술 개발은 현재도 이어지고 있다.

 

•  기업에서 검색엔진 솔루션이 꼭 필요한가.

일반기업들도 퍼블릭(public)한 검색을 원한다면 굳이 기업용 검색엔진을 도입할 필요가 없다. 하지만 고품질의 검색, 분석 기능을 원한다면 전문업체의 제품을 사용해야 할 것이다. 

예를 들어 특허분야에서는 동의어, 반의어 등의 구별이 필요하고, 아울러 검색 대상이 제품 이름인지, 고유명사인지 등도 구별할 수 있어야 한다. 이는 범용적인 제품만으론 한계가 있다. 이런 분야에서 검색엔진 솔루션 구축은 필수적이다.

 

•  현재 검색엔진 시장 상황은 어떠한가.

기업이나 공공기관에서 검색기능 위주의 전통적 검색엔진 분야는 더 이상 시장이 없다고 해도 과언이 아니다. 기존에 구축된 전자문서관리시스템(EDMS)이나 KMS에 기본적인 검색기능이 들어있기 때문이다. 

현재는 검색은 기본이고 이후 분석에 대한 요구가 높다. 기존의 검색 대상이 문서였다면 이제는 로그 데이터를 분석하는 분야로 나아가고 있다. 특히 콘텐츠를 분석하고 추출하는 큐레이션(curation) 분야에 집중하고 있다. 

전체 검색 관련 시장이 1,000억 원이라고 한다면 전통적 검색엔진 솔루션 시장은 500억 원 정도로 추정된다. 단순 검색 기능에서 벗어나 점차 분석 기반의 검색 혹은 인공지능 등으로 대체되고 있는 상황이다.

 

•  빅데이터 이슈와 관련해서 업계의 관심이 높은데.

일반적으로 새로운 기술이 나오는 처음 단계는 컨설팅 시장이 열리고 이후 이것을 어떻게 구축할 것인가의 솔루션 시장이 열리고, 이후로 패키지 시장과 서비스 시장이 열린다. 

현재 국내 빅데이터 시장은 컨설팅과 솔루션 구축 사이의 단계에 있다고 생각된다. 현재 미국의 경우 서비스 시장으로 넘어가면서 심화되고 있고, 도메인(domain)에 특화된 시장이 열리고 있다. 아직까지 국내에서는 이 단계에 이르지 못하고 있다. 

아울러 현재 국내에서 일고 있는 빅데이터 이슈는 마케팅적 요소가 다분히 강하다고 본다. 빅데이터도 중요하지만 더 중요한 것은 이 데이터를 가지고 어떤 의사결정을 할 것인가이다. 이미 미국에서는 빅 데이터가 아닌 스마트 데이터란 용어를 사용하고 있다.

 

•  검색엔진 전문가가 되기까지의 경력이 궁금하다.

학부에서는 컴퓨터 관련 전공을 하지 않았지만 큰 관심을 가지고 있었고, 석사와 박사과정을 컴퓨터학을 공부했다. 오픈소스 커뮤니티와 동아리 활동을 하면서 알고리즘 개발 등에 큰 관심을 갖고 공부했던 것이 지금의 검색엔진 분야와 인연이 되었다. 

검색엔진 분야 이전에는 주로 지식관리 분야에서 일해 왔는데 대우정보시스템에서 지식관리시스템(KMS), 그룹에어 등을 개발했고, 인공지능 업체인 에이전트 리더란 회사를 설립하기도 했다. 

원래 전공은 객체 지향이었는데 아키텍처 수준의 객체 지향과 검색엔진 업계의 시맨틱 기반 기술이 비슷한 면이 많다. 이러한 점이 검색엔진 분야에 관심을 가지는 계기가 됐고 현재에 이르고 있다.

 

•  검색엔진 분야에 적합한 성격이나 인재상이 있는가.

무엇보다 소프트웨어 개발 역량이 중요할 것이다. 또 검색엔진은 특성상 고객과 직접 대면하는 경우가 빈번하다. 따라서 고객의 요구에 즉각적이고 적절하게 대응하는 능력, 일종의 커뮤니케이션 능력이 매우 중요한 요소라고 생각한다. 

예컨대 기업들이 주로 쓰는 용어가 대답을 해야 하는 위치에 있는 엔지니어에게는 다른 의미로 해석될 수 있다. 즉 동일한 지식 베이스가 아닐 수 있기 때문에 고객의 언어를 이해하는 능력이 필수적이다. 

또한 검색엔진의 입력, 처리 등과 같은 기능적인 부문 외에 수학, 통계, 회계 등과 같은 특정 알고리즘에 대한 이해가 높으면 핵심 엔지니어가 될 수 있다. 

이러한 분야에 역량을 갖추고 있다면 검색 컨설턴트나 전문가로서 입지를 다질 수 있을 것이다. 아울러 오픈소스 커뮤니티에서 적극적으로 활동하거나 대학에서 석사 이상의 전공을 통해 전문성을 쌓는 것을 권하고 싶다.

 

•  검색엔진 전문가를 꿈꾸는 후배들에게 해줄 말이 있다면.

검색엔진 분야는 지식기반 산업의 핵심 분야 중 하나이다. 그러나 현재 기술 완성도 면에서 미국과의 격차가 10년 정도 되는 것으로 보고되고 있다. 이를 빠른 시일 안에 극복을 하지 못한다면 검색엔진 등과 같은 우리나라의 지식 기반 인프라 산업은 구글과 같은 외국계 기업에 흡수될 가능성도 있다. 

따라서 검색엔진 분야에 대한 열정과 사명감을 가지고 이에 걸맞는 지식과 경험을 쌓으라고 충고하고 싶다. 특히 오픈소스 커뮤니티 등에서 보다 깊이 있는 공부를 할 것을 권한다.