[인터뷰]FAST의 서비스 기술 담당 Nathan Treloar


▲ FAST SVP Interaction Technology Nathan Treloar



검색엔진을 이용하는 사람들은 저마다 다른 조건으로 만족할만한 검색결과를 얻기 희망한다. 그러나 로우엔드 검색엔진은 이를 만족시키지 못한다. 때문에 로우엔드 검색엔진과 하이엔드 검색엔진이 점차 융합되는 추세에 있다. 이것이 FAST의 사업전략 포커스다.


MS사가 FAST사를 인수한 목적은 무엇인가?

MS는 일찌감치 MSN을 통해 기존 로우엔드 검색엔진 서비스를 사용자들에게 제공해왔다. 그러나 검색엔진의 또 다른 영역인 하이엔드 검색엔진 업체 인수를 통해 로우엔드와 하이엔드 결합한 새로운 검색엔진을 만들어 나가길 희망한 것 같다. 또한, MS 플랫폼을 통해 FAST의 기술과 창의성을 대중에게 제공할 수 있다는 판단도 인수합병의 주요한 요인이다. 총체적으로 FAST의 인적자원, 기술, 비전과 MS가 공유할 경우 시너지 효과가 클 것이란 판단이었다.

인의적으로 정보검색 결과에 개입하게 될 경우 방대한 양의 정보 검색에 한계가 있을 것이다. 이 때문에 시맨틱 검색 기술이 새롭게 주목받고 있다. 또한, 기업 정보도 진화하기 마련이다. 그렇다면 끊임없이 커스터마이징이 필요하지 않은가? 그럴 경우 비용부담이 클 것 같다.

물론 검색엔진이 100% 유동적이라면 문제가 커진다. 그러나 유동적이지 않은 경우도 문제다. FAST의 검색엔진은 API와 플러그인을 통해 검색조건을 커스터마이징 할 수 있다. 현재 많은 파트너 업체들이 API와 플러그인을 다양하게 제공하고 있다. 이 점이 비용을 절감하면서도 최적의 검색조건을 만드는 FAST만의 장점이라고 생각한다.

웹2.0 중 참여, 개방, 공유 외에 정보의 영상화다. 영상정보, 이미지 정보 기술도 보유하고 있는가?

구글 유튜브 검색은 비디오 검색이 아니라 메타 데이터 검색으로 한정되어 있다. 하지만 FAST는 메타 검색뿐만 아니라 비디오, 텍스트 등의 매칭 검색기술도 보유하고 있다. 한국의 판도라TV도 FAST의 검색을 이용해 영상정보를 검색하고 있다.

또한, FAST는 이미지 서치를 검색할 수 있는 기술도 보유하고 있다. 그러나 마켓이 작아서 솔루션을 제공하고 있진 않다. 이미지 서치의 어려운 점은 키워드 검색이 어렵다는 점이다. 그러나 FAST는 비슷한 이미지를 찾아내는 검색기술을 이미 보유하고 있고, 향후 이미지 서치기술을 다양한 분야에 확장할 수 있도록 지속적인 연구를 하고 있다.

유통뿐만 아니라 모든 산업에 정보 단위가가 세분화되고 있다. 예를 들면, 고객 이동 정보, 센서 접근 정보, 예를 들면 RFID, USN을 통해 생성되는 정보도 검색에 반영되어야 한다고 생각된다. 이런 정보도 검색이 가능한가.

지난 2월 미국에서 FAST 사용자 컨퍼런스가 있었다. 이 컨퍼런스 참가자들에게 RFID 태그를 제공, 이 사람이 '어떤 세션을 방문하고', '어떤 관심이 있는지'의 정보를 확인해서 비슷한 사람끼리 커뮤니티를 주선해주는 기술을 선보인 바 있다. 또한, 검색을 사용한 사용자의 정보, 이동 경로를 추적하여 행동을 분석할 수 있는 지능형 검색엔진 기술을 보유하고 있다. 이처럼 FAST의 검색기술은 RFID/USN 등의 센서데이터를 유효한 정보 단위로 검색할 수 있는 기술을 포함하고 있다.

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