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안녕하세요. 저는 John입니다.
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저는 구글에서 검색 및
머신 러닝팀을 이끌고 있습니다.
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저는 전세계의 모든 사람들이
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소소한 질문부터
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매우 중요한 문제까지
답을 찾기 위해 검색 엔진을 켜는 것이
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놀랍도록 고무적인 일이라 생각합니다.
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그래서 우리는 큰 책임감을 갖고
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가능한 한 최선의 답을 제공하고자 합니다.
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안녕하세요. 제 이름은 Akshaya이고
Bing 검색팀에서 일하고 있습니다.
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우리는 수 차례에 걸쳐
인공지능과 머신러닝
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조사를 시작할 수 있었지만
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결국 가장 중요한 것은
우리가 사회에 영향을 주길 원했기 때문에
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사용자가 이를 어떻게 이용할지에 관해
답을 찾아야 합니다.
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간단한 질문을 하나를 해보죠.
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화성까지 가는 데 얼마나 걸릴까요?
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검색결과가 어디에서 나왔으며,
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다른 결과 보다 이것들이
먼저 나열된 이유가 무엇일까요?
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좋아요, 검색 엔진이
요청을 결과로 어떻게 바꿔놓는지
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한번 살펴볼까요.
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먼저 알아야 할 것은
검색을 언제 하는가 입니다.
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사실 검색엔진은 실시간
검색을 위해
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월드와이드웹으로 나가지 않습니다.
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인터넷에는 수 십억개 이상의
웹사이트가 있고
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매 일분마다 수 백개 이상이
새로 만들어지기 때문입니다.
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그래서 검색엔진이
사용자가 원하는 것을 찾고자
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각 사이트 하나 하나를
조사하는 일이 어려우면,
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그냥 한없이 시간을 끌게 될 것입니다.
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그래서 더 빠르게 검색하기 위해,
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검색엔진은 미리 웹을
계속해서 스캐닝하여
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나중의 검색에 도움이 될만한
정보를 기록합니다.
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이런 식으로, 화성까지의
여행에 관한 검색을 할 때,
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검색엔진은 이미 실시간
으로 답을 주기위해 필요한
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내용을 갖게 됩니다.
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어떤식으로 이루어지는지 볼까요.
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인터넷은 하이퍼링크에 의해
서로 연결된 페이지들의 웹(거미줄)입니다.
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검색엔진은 이러한 웹 페이지를
서로 이어주는
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스파이더라고 불리는 프로그램을
계속해서 실행하여
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그것들에 관한 정보를 수집합니다.
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하이퍼링크를 찾을 때마다
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전체 인터넷 상에서
그것이 찾을 수 있는
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모든 페이지를 방문할 때까지
그것을 따라갑니다.
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스파이더가 방문하는 각 페이지마다
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검색 인덱스라고 부르는 특수
데이터베이스를 추가함으로써
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검색에 필요한
정보를 기록합니다.
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이제, 더 이전의 검색으로
되돌아 가서
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검색엔진이 검색결과를
어떻게 생성하는지
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살펴보도록 할까요.
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화성까지 가는데 어느 정도
걸리는지 물어볼 때,
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검색엔진은 검색인덱스에
타이핑된 단어 하나 하나를
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보고 그 단어가 들어 있는
인터넷 상의 모든 페이지
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목록을 즉시
가져옵니다.
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하지만 검색 용어만을 기준으로 하면
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수 백개의 페이지가 나열될 수 있습니다.
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그래서, 검색엔진은 맨 처음 표시할
요청에 가장 잘 일치하는 결과를
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결정할 수 있어야 합니다.
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이러한 결정은 검색엔진이
사용자가 무엇을 찾고 있는지
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추축해야 하기 때문에
힘들 수 있습니다.
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각 검색엔진은 각자
자체 알고리듬을 사용하여
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사용자가 원한다고 생각하는 바에
기초하여 페이지 순위를 정합니다.
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검색엔진의 순위 알고리즘은
사용자의 검색용어가
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페이지 타이틀에 들어 있는지
확인할 것입니다.
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검색엔진은 단어 모두가 옆에 나란히
나와 있는지 확인하거나
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또는 사용자가 보길 원하는 페이지와 그렇지 않을
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페이지를 결정하는데 더 도움이
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많은 수의 계산식을
확인할 것입니다.
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구글은 어느 한 주어진 페이지에
몇 개의 다른 웹 페이지가
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연결되었는지를 고려함으로써
검색과의 관련성이 가장 큰
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결과를 선택하기 위한 가장 유명한
알고리즘을 발명했습니다.
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이 알고리즘은 많은
웹사이트가 어느 한 웹페이지가
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흥미롭다고 생각하면,
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그 웹페이지가 사용자가 찾고 있는
것이라는 생각에 바탕을 둡니다.
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이 알고리즘은 웹페이지를
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평가하기 때문이 아니라 이 알고리즘의
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발명자이자 구글 창립자 중 한명인
Larry Page 이름을 따서
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페이지 랭크라 부릅니다.
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웹사이트는 사용자가 그 사이트를
방문할 때 수익을 창출하기 때문에
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스패머는 검색 알고리즘을
교란하여
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그들 페이지가 결과 목록에서
상위에 표시되게 하는 방법을
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계속해서 찾고 있습니다.
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검색엔진은 정기적으로
알고리즘을 업데이트하여
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가짜 또는 신뢰할 수 없는 사이트가
상위에 표시되는 걸 방지합니다.
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궁극적으로, 웹 주소를 잘 살피고
신뢰할 수 있는 출처인지
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확인함으로써 신뢰할 수 없는 페이지를
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계속해서 분별해 내는 일은
사용자의 능력에 의해 좌우됩니다.
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검색 프로그램은 항상 진화하여
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경쟁자보다 더 나은 결과를
더 빠르게 가져오는 알고리즘
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으로 개선됩니다.
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오늘날의 검색엔진은
심지어 명쾌하게 제공되지 않은
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정보를 사용하여 검색 범위를
좁혀나갈 수 있게 합니다.
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그래서, 예를 들어,
강아지 공원을 검색한다면,
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현재 위치를 입력하지 않아도
많은 검색 엔진이
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근처에 있는 모든 강아지 공원
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애 관한 검색 결과를
제공할 것입니다.
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현대 검색엔진 역시
사용자가 찾고 있는 것과
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가장 잘 일치하는 결과를 찾기 위해
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페이지 상의 단어만이 아닌
그것이 실제로 의미하는 바를
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이해합니다.
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예를 들어, 사용자가
빠른 투수를 검색하면
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검색엔진은 사용자가 운동선수를
찾고 있음을 알것입니다.
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하지만, 큰 피처를 검색하면
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검색엔진은 부엌용품을
찾을 것입니다.
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단어를 더 잘 이해하기 위해,
우리는 인공지능의 한 유형인
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머신 러닝이라 부르는 것을 사용합니다.
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이것은 검색
알고리즘에게
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단순히 페이지 상의 개별 문자
또는 단어만이 아닌
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그러한 단어 밑에 있는 의미를
찾아내게 합니다.
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인터넷은 기하급수적으로 성장하고 있습니다.
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하지만 검색엔진을 설계하는 팀이
우리의 일을 제대로 잘하면,
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사용자는 항상 원하는 정보를 단지
몇 번의 키보드 입력으로 얻을 수 있어야 합니다.
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