불과 얼마 전, 이를테면 1990년대만 해도 사람들은 ‘검색의 시대’를 살았다. 누군가가 수(手)작업으로 완성해놓은 카테고리와 디렉토리를 훑어본 후 그 안에 들어가 정보를 찾는 데 익숙했다. 야후(Yahoo!)가 앞장섰던 디렉토리 서비스가 대표적 예다. 이런 유(類)의 서비스는 사람들이 실제로 관심 갖는 키워드를 중요하게 다룬단 점에서 미덕을 갖췄다. 편리하기도 했다. 하지만 인터넷이 성장하며 정보량이 폭발적으로 늘자, 금세 ‘규모(scale)’의 벽에 부딪쳤다.

‘내가 뭘 아는지’ 가늠 못하는 현대인, 갈수록 검색 어려워해

1990년대 말, 알타비스타(altavista)·라이코스(Lycos)·인포시크(Infoseek) 등 수많은 브랜드가 쏟아지며 인터넷 검색 엔진 시장은 백가쟁명(百家爭鳴)을 이뤘다. 급증하는 정보량을 고려할 때 이는 지극히 자연스러운 일이었다. 하지만 몇몇이 책상에 앉아 세상 사람 모두의 관심사를 디렉토리로 구분하거나, 엄청난 규모의 정보를 카테고리로 나누는 일은 이 즈음 이미 효용 면에서 수명을 다했다. 그런 의미에서 1997년 구글의 등장은 가히 혁신적이었다. 검색 속도와 정확성의 수준을 확연히 올려놓으며 검색 시장의 새 국면을 열었기 때문이다. 구글의 검색 결과는 사람이 분류한 디렉토리 안에 저장된 정보처럼 사용자가 찾는 키워드와 관련성이 높았다.

‘페이지랭크(Pagerank)’란 알고리즘으로 무장한 구글이 천하를 평정하자, 기존 디렉토리 서비스는 빠른 속도로 폐기됐다. 이후 검색의 시대가 본격적으로 시작됐다. ‘인터넷을 사용한다’는 말은 곧 ‘인터넷으로 검색한다’와 동의어였고, 그마저도 대부분은 구글 검색을 의미했다. 검색은 모든 곳에 존재했다. 한쪽에선 구글 검색으로 원하는 정보를 누가 빨리 찾는지 겨루는 대회가 열렸고 다른 쪽에선 검색엔진 최적화[1]나 애드센스[2], 애드워즈[3] 등 관련 사업과 생태계가 꽃피었다. 사람들은 하루에도 수십 번씩 검색을 수행하고 결과를 확인하며 지식을 확장해갔다(그건 지금도 별반 다르지 않다).

하지만 사람들이 미처 느끼지 못하는 새, 검색의 독주는 슬그머니 끝났다. 그 틈을 비집고 들어온 건 ‘추천’이었다. 디렉토리 서비스가 검색에 자리를 내어준 것처럼 몇 해 전부터 검색은 추천과의 공존을 서서히 꾀하고 있다. 이렇게 생각해보자. 당신이 뭔가를 검색하려 한다면 일단 검색 대상을 한두 개 단어로 표현해야 한다. 찾고 있는 게 구체적으로 뭔지 이미 알고 있어야 한단 뜻이다. 구글이 처음 등장한 1990년대 말이라면 충분히 가능한 설정이었다. 하지만 오늘날 인류에게 그건 상당히 어려운 얘기다. 인터넷 안에 짐작조차 어려울 만큼 많은 정보(데이터)와 서비스, 상품이 존재하기 때문이다. 이런 ‘정보의 바다’에서 사람들은 자신이 뭘 아는지(모르는지) 좀처럼 가늠하지 못한다.

추천시스템은 사용자를 행으로, 항목을 열로 하는 ‘희소 행렬’

추천시스템(Recommender systems)은 오래 전부터 수많은 웹사이트에서 활발하게 사용되고 있다. △아마존 전자상거래 서비스 △넷플릭스 영화 스트리밍 서비스 △구글 뉴스 서비스 △스포티파이(Spotify) 음악 스트리밍 서비스 등이 대표적. 적용 분야도 금융·보험·헬스케어·(온라인)광고 등에 한정됐던 초기와 달리 현대인의 일상 곳곳에 자연스레 스며들고 있다. 2000년대, 도처에 검색이 있었듯 2010년대엔 사방에 추천이 있다. 물론 차이는 존재한다. 검색은 텍스트 입력이 필요한 검색 창을 전제로 하므로 눈에 잘 보이지만 추천은 웬만해선 눈에 띄지 않는다.

검색은 사용자가 입력한 키워드를 기준으로 그것과 관련성 높은 문서를 찾아 사용자에게 보여주는 형태다. 반면, 추천은 사용자가 좋아할 거라고 예측되는 항목(item)을 컴퓨터가 알아서 예측한 후 제시되는 결과다. 추천시스템의 경우, 사용자가 키워드 따위를 직접 입력하지 않기 때문에 검색보다 훨씬 넓고 깊은 데이터 분석을 필요로 한다. 자연히 검색보다 인공지능에 좀 더 가깝다.

검색에서 핵심이 되는 데이터 모델은 입력된 키워드, 그리고 그에 상응하는 문서다. 인터넷에 존재하는 대다수 정보가 문서 단위로 조직되기 때문이다. 반면, 추천에서 중요한 데이터 모델은 사용자와 항목이다. 이때 사용자란 이름·성별·나이 등 단순 속성의 집합체가 아니다. 과거 어떤 제품을 선호하고 구매했는지, 무슨 링크를 클릭했는지 등 ‘행위’ 관련 정보를 모아놓은 형태다. 또 항목은 영화·음악·도서, 혹은 상품·서비스 등 컴퓨터가 사용자에게 권할 수 있는 전부를 아우르는 개념이다.

추천시스템 알고리즘은 크게 ‘협업 필터링(Collaborative filtering)’과 ‘콘텐츠 기반 필터링(Content based filtering)’으로 나뉘며, 앞서 언급한 대로 사용자와 항목 관련 정보를 기반으로 작동된다. 사용자를 행(row)에, 항목을 열(column)에 각각 놓은 행렬(matrix)을 떠올리면 쉽다. 각 칸은 특정 항목에 대한 사용자의 평점을 담고 있다. 일단 이 행렬은 거대하다. 아마존·구글·넷플릭스 등의 인터넷 서비스 가입(사용)자 수, 그리고 각각의 서비스가 판매하는 상품 종류를 생각하면 그 크기를 어느 정도 예측할 수 있다. 심지어 이 행렬에서 대부분의 칸은 아무런 값을 가지지 않는다. 한 명의 사용자가 구매(혹은 평가)하는 상품 수는 전체와 비교했을 때 극도로 제한돼 있기 때문이다. 따라서 추천시스템이 다루는 행렬은 대부분의 칸이 비어있는 ‘희소행렬(sparse matrix)’이다.

‘사이트 방문 없이도 작동하는’ 추천 알고리즘 활약 기대할 만

결국 추천시스템은 이처럼 비어있는 칸에 들어갈 값을 예측하는 엔지니어링이다. 다양한 행렬 계산과 통계학 방법을 동원, 발전을 거듭해온 추천시스템은 최근 신경망(neural network)과 딥러닝을 등에 업고 계산 측면에서 한층 정확해졌다. 속도도 눈에 띄게 향상됐다. 내가 애용하는 음악 서비스이기도 한 스포티파이 역시 딥러닝을 활용하기 시작하며 추천 음악에 대한 사용자(물론 나도 포함돼 있다) 반응이 전보다 좋아졌단 후문이다.

한 시대를 풍미했던 야후 디렉토리 서비스는 이미 오래전 구글 검색에 자리를 내줬다. 그리고 오늘날 검색은 추천과 공존한다. 시장에 안착한 기업 중 추천시스템을 적극적으로 활용하지 않는 곳은 찾아보기 힘들 정도다. 추천시스템의 질이 향상될수록 사람들은 점점 더 검색 기능을 사용하지 않게 될 것이다. 아닌 게 아니라 매번 적확한 키워드를 떠올려야 하는 검색은 추천에 비하면 꽤 귀찮다. 그런데 이 상황, 생각하기에 따라선 야후 디렉토리 서비스의 부활처럼 느껴진다. 커튼 뒤에서 작업하는 존재가 사람이 아니라 컴퓨터 알고리즘이란 사실, 전보다 훨씬 정교한데다 스케일 문제도 거의 없단 사실만 빼면 말이다.

추천은 아직 ‘웹사이트 방문’이란 사용자 행위를 필요로 한다. 하지만 앞으로의 추천 알고리즘은 채팅봇·메시지·SNS 등 다양한 인터페이스를 활용, 지금보다 훨씬 전방위적으로 확산될 것이다. 당장 떠오르는 모델만 해도 여럿이다. △목적과 예산에 맞춰 계획을 수립해주는 여행 플래너 △계절과 장소에 맞춰 입을 옷을 대신 선택해주는 의류 코디네이터 △취향과 다이어트 식단을 기반으로 매일 먹을 음식을 결정해주는 푸드 가이드 △무크(MOOC)[4] 등의 방식을 활용, 최적의 학습 계획을 세워주고 진행을 돕는 학습 에이전트… ‘추천의 시대’를 살아가는 당신 앞에 곧 펼쳐질 서비스의 면면이다.

※이 칼럼은 해당 필진의 개인적 소견이며 삼성전자의 입장이나 전략을 담고 있지 않습니다.

[1] Search Engine Optimization(SEO). 검색 엔진에 특정 글을 효과적으로 싣고 널리 알릴 수 있도록 웹페이지를 구성, 검색 결과 상위에 오르게 만드는 작업
[2] AdSense. 구글이 운영하는 광고 프로그램. 웹사이트(블로그) 소유자가 가입하면 구글이 해당 사이트 내용을 분석, 그에 걸맞은 광고를 올려주고 방문자가 해당 광고를 클릭하면 구글이 광고주에게서 돈을 받아 그 일부를 웹사이트(블로그) 소유자에게 나눠주는 방식으로 운영된다
[3] AdWords. 구글의 검색광고 네트워크 서비스. 검색광고를 신청하면 제휴 검색 엔진에도 광고가 동시에 게재되는 방식이다. 클릭당 광고비와 클릭율(CTR)을 동시에 적용, 입찰 경쟁 방식으로 제공된다
[4] ‘온라인 공개 수업(Massive Open Online Course)’의 약자

룩앳미는 타인과 소통하는 법을 ‘훈련’하는 앱입니다. 룩앳미 앱을 통해 자폐 어린이는 여섯 가지 미션과 한 개의 보너스 미션을 수행하게 되는데요. 이에 소요되는 시간은 하루 20분입니다.

각각의 미션은 단계가 올라갈수록 난이도가 높아집니다. 아이가 지나치게 어려워할 경우 미션을 건너뛰게 해줄 수도 있습니다. 하지만 어려운 미션을 통과할수록 아이의 소통 능력도 커지는 만큼 지나친 건너뛰기는 지양하는 게 좋겠죠.

표정 읽기 훈련_’순서대로 착착착’

타인과 소통할 때 중요한 것 중 하나는 상대의 감정을 파악하는 일입니다. 상대가 화났을 때나 슬퍼할 때 혼자 즐겁게 웃고 있으면 소통이 단절될 수밖에 없죠. 자폐 어린이는 상대의 감정에 대한 공감 능력이 떨어지기 때문에 어려움을 겪습니다.

‘순서대로 착착착’은 무작위로 나열된 네 장의 사진을 보고 표정의 순서를 맞추는 훈련입니다. 사용자는 무표정한 얼굴이 특정 감정을 드러낸 얼굴로 점점 변해가는 과정을 순서에 맞게 바로잡아야 하는데요.

과제는 총 4회에 걸쳐 주어집니다. 그 중 두 번은 자신의 표정을 찍은 사진으로, 나머지 두 번은 앱에 저장돼 있는 사진으로 각각 문제를 풉니다.

이 과제를 통해 사용자는 타인의 표정 변화를 학습할 뿐 아니라 자신의 표정을 자연스레 짓는 법도 익히게 됩니다. 자기 표정을 이해하는 과정을 통해 타인의 표정과 그에 담긴 감정까지도 더 잘 이해하게 되는 거죠.

타인 얼굴 바라보기 훈련_’얼굴 캡처하기’

타인과 소통하려면 일단 그 사람의 얼굴을 바라봐야 합니다. 자폐 어린이는 자신이 관심 있는 것에만 집중하느라 타인의 얼굴에 신경을 안 쓰는 경우가 많은데요.

‘얼굴 캡처하기’는 타인의 얼굴을 포착하는 과제입니다. 과제가 시작되면 카메라 화면에 얼굴 윤곽과 눈·코·입 등의 가이드라인이 나타나는데요. 가이드라인에 상대 얼굴을 맞추면 자동으로 사진이 찍힙니다.

한 번 사진이 찍히면 가이드라인이 다른 곳에 나타나고, 아이는 또다시 달라진 가이드라인에 얼굴을 맞춰야 합니다. 단계가 높아질수록 가이드라인이 생략돼 난이도가 높아집니다. 얼굴 윤곽만 나오기도, 눈이나 코만 제시되기도 하죠.

이 과정을 통해 사용자는 타인의 얼굴을 더욱 잘 인지하고 바라볼 수 있게 됩니다. 그러면 점차 타인과의 대화도 수월해질 수 있습니다. 대화는 상대의 얼굴을 보고 하는 거니까요.

감정·의사 표현하기 훈련_’이럴 땐 어떤 표정’

자폐 어린이가 겪는 또 하나의 어려움은 바로 감정 표현이 제대로 되지 않는 겁니다. 자신의 감정을 정확하게 드러내지 못하니 상대가 자신의 심정을 알아챌 길이 없고, 그로 인해 타인과의 사이에 벽이 생기거나 조직 생활에서 손해를 겪곤 하는데요.

‘이럴 땐 어떤 표정’은 사용자의 감정 표현을 돕는 훈련 과제입니다. 프로그램이 시작되면 화면에 얼굴만 비어 있는 상황도가 나타나는데요. 기쁨, 슬픔, 분노, 실망, 웃음 등 다양한 상황이 제공됩니다. 아이는 빈 얼굴에 자신의 얼굴을 맞추고 사진을 찍어야 하죠. 이 훈련을 반복하다보면 사용자는 점차 상황에 맞는 의사 표시를 할 수 있게 됩니다.

타인 감정 파악하기 훈련_’분위기 파악하기’

집단생활을 하다보면 분위기 파악이 필요할 때가 있습니다. 그러지 못하면 자칫 아웃사이더 취급을 당하기 일쑤인데요.

‘분위기 파악하기’는 바로 그 사실에 착안, 개발된 훈련 과제입니다. 과제가 시작되면 짧은 시간 동안 화면 좌우에 9개의 얼굴이 나타나는데요. 각 얼굴은 저마다 다양한 표정을 짓고 있습니다.

사용자는 화면이 사라진 후 어떤 쪽에 특정 표정(기쁨·무서움·화남 등)을 짓는 사람이 많은지 맞혀야 합니다. 이 훈련은 많은 사람들의 감정을 직감적으로 읽어 대중과 자연스레 어울릴 수 있는 능력을 키워줍니다.

타인과 눈 맞추기 훈련_’누구였을까’

사람들은 보통 상대의 눈을 보며 얘기합니다. 표정 못지않게 눈맞춤도 감정을 전달하는 비언어적 의사소통이죠 그런데 대화를 할 때 상대의 눈을 보지 않고 엉뚱한 곳을 보고 있다면 상대도 대화할 마음이 사라지기 마련입니다. 하지만 자폐 어린이는 대부분 이 눈맞춤을 어려워하는데요.

‘누구였을까’ 과제 훈련은 눈맞춤 능력을 향상시킬 목적으로 개발됐습니다. 프로그램이 시작되면 얼굴 사진이 제시되고 그 눈동자에 또 다른 사람의 얼굴이 조그맣게 떴다가 금방 사라집니다.

그런 다음, 얼굴 사진 아래쪽에 여러 사람의 얼굴이 보기로 제시되는데요. 아이는 그 중 방금 전 눈동자 위치에 나타났던 얼굴을 알아맞혀야 합니다.

문제를 풀어내려면 사용자는 사진 속 인물의 눈에 집중해야 합니다. 이 과정을 통해 상대와 눈 맞추는 능력을 키울 수 있게 되죠.

타인 모방하기 훈련_’날 따라 해봐요’

타인의 행동을 따라 할 줄 아는 건 사회생활에서 중요한 덕목 중 하나입니다. 비단 아이일 때뿐 아니라 어른이 돼서도 필요한 부분이죠. ‘날 따라 해봐요’는 바로 이 점에 주목한 과제 훈련입니다.

부모나 아이가 먼저 포즈를 취해 사진을 찍은 후, 서로의 동작을 모방해 사진을 찍습니다. 그런 다음, 어떤 포즈가 더 비슷한지 고르면 되는데요.

이 훈련을 통해 사용자는 부모나 타인의 행동을 조금씩 따라 할 수 있게 됩니다. 사회성 향상과 조직적응에 필수적인 능력 하나를 키우게 되는 셈이죠.

부모와 교감하기 훈련_’함께 찍어요’

‘함께 찍어요’는 특정 능력을 계발하기 위해서라기보다 사용자가 부모와 보다 잘 소통할 수 있도록 돕는 데 초점을 둔, 일종의 ‘보너스 미션’입니다. 부모와 다정한 모습으로 사진을 찍는 게 이 훈련 과제의 핵심이죠.

부모와 같은 표정으로 사진 찍는 행위는 두 사람의 친밀도를 한층 높여주는데요. 실제로 부모와의 친밀도는 자폐 증상 완화에 필수라고 합니다.

각 과제를 성공적으로 수행하면 점수가 누적되고, 일정 점수에 도달하면 예쁘고 멋있는 캐릭터를 얻을 수 있습니다. 또한 매일 훈련을 완수하면 ‘루비’를 얻게 되는데요. 루비는 미션 완료 시 점수를 올릴 수 있는 ‘특별 아이템’이죠.

이런 장치들을 통해 사용자는 게임을 하듯 훈련에 참여할 수 있습니다. 보상 심리를 자극하는 캐릭터 카드도 훈련의 집중도를 높여줍니다.

다음 편에선 룩앳미 앱 임상실험에 아이와 함께 참여한 한 어머님 얘길 들려드릴 예정입니다. 룩앳미가 자폐 개선에 얼마나 효과가 있었는지 보다 생생하게 들을 수 있는 시간이 될 테니 기대 많이 해주세요!

※ 룩앳미 애플리케이션은 구글플레이스토어에서 다운로드할 수 있습니다.

  'Google Goggles'를 다운받기


Google Goggles는 안드로이드마켓에서 다운 받으실 수 있습니다. 영문으로 검색을 해야 하기 때문에 조금 번거로움이 있지만, 일단 Google Goggles를 다운을 받아서 설치해봅니다.

설치가 완료된 'Google Goggles'의 첫 화면은 마치 카메라와 비슷하게 시작이 됩니다. 사진촬영 기능을 가진 버튼이 오른쪽에 자리하고 있으며 사진을 자를 수 있는 버튼이 오른쪽 위에 자리하고 있습니다.

'Google Goggles'는 Text(글), Landmark(명소), Book(책), Contact information(명함), Artwork(예술품), Wine(와인), Logo(상표)등을 카메라로 찍으면 자동으로 Google 구글 검색이 이루어 집니다. 하지만 구글이라는 사이트에 한해서 검색이 되기 때문에 국내에서만 이용되는 것들은 검색이 되지 않을 수도 있으니 참고하시길 바랍니다.

  카메라를 이용한 정보검색 시작!
사용법은 많이 단순하게 이용이 가능한 어플입니다. 먼저 Text를 한번 검색해보도록 하겠습니다. 우리나라 사람이 한글 검색을 하는 것은 의미가 없으니, 모르는 단어나 문장을 사진으로 찍어보도록 하겠습니다. 잡지에 BREAK라는 글씨가 크게 나와있네요. BREAK를 사진으로 찍어 검색해보면 아래와 같이 나타나게 됩니다.

모르는 단어는 아니지만, 확실하게 검색이 되는지 BREAK를 검색해보았습니다. 검색과 동시에 translate라는 부분을 touch하고 언어를 선택하면 번역까지 가능합니다. 보이시나요? 'BREAK'는 '쉬는'이라고 번역이 되었습니다. 영어 외에도 많은 언어 선택이 가능하기 때문에 해외여행을 할 때 특히 유용하게 사용이 될 것 같다는 생각이 들었습니다.

  명함을 찍어서 검색해보자


이번에는 명함(Contact Information)을 찍어보려고 합니다. 삼성 스토리텔러 2기 채승은, 바로 제 스토리텔러 명함입니다. 일단 명함을 찍어보도록 하겠습니다.

각도를 잡고 명함이 잘 나오도록 초점을 맞춰 주도록 하겠습니다. 그런데 제대로 초점을 잡아 사진을 찍어보았는데 검색이 되지 않고 'No Match'라고 에러메시지만 계속 떴습니다. 사용법에는 명함도 가능하다고 나왔는데, 인식율이 떨어져서일까요? 혹시 다른 분들은 어떠셨는지 댓글로 의견 주세요~! 다음으로는 Logo(상표)를 찍어보겠습니다.

  물건의 상표도 한번 찍어보도록 할까요?
문득, 디지털카메라를 찍으면 어떤 정보가 나올지 궁금해서 삼성 디지털카메라를 한번 찍어보았습니다. 디지털카메라를 찍으니 정면에 쓰여있는 'Samsung' 이 인식이 되어 Logo가 검색이 되었습니다.

Samsung 로고가 검색이 되어서 Samsung에 대한 정보가 많이 나왔네요. 일단 Logo로 검색하는 것은 바로 검색이 가능하여 많은 정보를 보여주고 있습니다.

친구와 햄버거 점을 들렸다가 케첩이 거꾸로 쓰여있는 문구가 신기하여 이것도 한번 정보를 봐야겠다는 생각이 들어서 초점을 맞추고 있습니다.

케첩에서 여러 가지 문구가 선택이 되었는데 Heinz Tomato Ketchup를 선택하니 Heinz Tomato Ketchup에 대한 내용과 함께 구글에서 찾을 수 있는 이미지까지도 상세하게 볼 수 있었습니다. 아마 수입품이기 때문에 더욱 자세한 내용을 볼 수 있었던 것 같습니다.

또한, 검색을 하고 나서 컴퓨터를 이용하여 구글에서 검색을 해보았습니다. 구글에서 검색한 것과 동일한 내용이 검색되는데 사진으로 찍어서 컴퓨터로 검색한 내용과 같다니, 검색방법으로는 다른 것들 보다 더욱 빨라지고, 쉽게 이용할 수 있는 점이 마음에 들었습니다.

구글에서 검색이 될 때에는 영어로 검색이 되는 경우가 많아서 번역을 해야 하는 번거로움이 있지만, 그래도 많은 정보를 사진을 찍어서 얻을 수 있다는 점이 너무 좋았습니다. 무척 신기하기도 했구요. 리뷰를 쓰면서 느꼈던 것은 바로 'Google Goggles'이 해외 여행 시 추천할 만한 어플이라는 점 이였습니다. 해외에서 글이나 명소, 또는 예술품 등을 가이드나 책자가 없이도 언제 어디서나 쉽게 검색할 수 있기 때문인데요. 저 역시 언젠가는 항상 꿈꿔왔던 유럽여행을 가면서 이 어플을 사용해 보고 싶어졌습니다.
 
과연 이 어플의 별점은 몇 점일까요?  제 평가는 별 5점 만점에 4점을 드리도록 하겠습니다. 별 한 개를 뺀 이유는 아무래도 구글 검색이기 때문에 국내에서 쓰기에는 한계가 있다고 생각을 했기 때문입니다. 그래도 간단하게 검색을 할 수 있는 'Google Goggles'. 여러분들도 해외여행을 갈 때, 갑자기 모르는 것이 궁금해졌을 때 'Google Goggles'를 이용하여 사진으로 검색을 해보는 것은 어떨까요?