프로젝트 관리자의 역활
1. 기업가적 능력
2. 관리 능력
3. 지휘능력
4. 의사소통 능력
5. 기술적 지식
환경의 실시간 모니터링, 제어, 물류 및 작업내역 추적 관리, 상태파악, 불량관리 등에 초점을 맞춘 현장 시스템
생산공정 내의 모든 자원(인력, 장비, 자재)의 공정단위의 생산계획을 현장에서 실행하는 것은 물론 생산관련 품질 데이터까지 다루는 공장정보화시스템.
제조현장의 실시간 모니터링, 제어, 물류와 작업내역 추적관리, 상태파악, 불량관리에 초점을 맞추고 있으며, 이를 현장에 국한하지 않고, on-line system을 이용하여 계층 간 구성요소들을 상호교환, 공유를 가능하게 하는 시스템이다.
비즈니스 모델의 개념
기업으로 하여금 수익을 유지하게 하는 일련의 활동들을 의미하며 수익모델이라고도 한다. 다만 수익모델의 경우 비즈니스 모델의 하위(?)의 개념이다.
아래의 질문에 충실히 답변할수 있는 비즈니스 모델이 필요하며, 이를 통한 기업의ㅏ 이익창출이 가능하다고 판단된다.
고객에게 어떠한 가치를 제공하는가?
어떤 고객에게 가치를 제공하는가?
가치의 가격은 어떻게 책정하는가?
누구에게 비용을 청구할 것인가?
가치를 제공하기 위한 전략은 무엇인가?
어떻게 가치를 제공하는가?
가치 제공으로부터 얻은 이익을 어떻게 유지하는가?
[출처] [경영빅데이터 분석사 2급] 4. 비즈니스모델|작성자 호두집사
OLTP [online transaction processing ]
온라인 업무의 처리 형태의 하나이다. 터미널에서 받은 메시지를 따라 호스트가 처리를 하고, 그 결과를 다시 터미널에 되돌려주는 방법을 말한다.
네트워크상의 여러 이용자가 실시간으로 데이터베이스의 데이터를 갱신하거나 조회하는 등의 단위 작업을 처리하는 방식을 말한다. 주로 신용카드 조회 업무나 자동 현금 지급 등 금융 전산 관련 부문에서 많이 발생하기 때문에 ‘온라인 거래처리’라고도 한다. 이 방식의 특징은 기존 컴퓨터 통신에서 이용해 온 온라인 방식과 달리 다수의 이용자가 거의 동시에 이용할 수 있도록 송수신 자료를 트랜잭션(데이터 파일의 내용에 영향을 미치는 거래 ·입출고 ·저장 등의 단위 행위) 단위로 압축, 비어 있는 공간을 다른 사용자들이 함께 쓸 수 있도록 한 점이다.
[네이버 지식백과] OLTP [online transaction processing] (두산백과)
OLAP [On-Line Analytical Processing ]
사용자가 대용량 데이터를 쉽고 다양한 관점에서 추출 및 분석할 수 있도록 지원하는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 기술이다.
OLAP(On-Line Analytical Processing) 즉 온라인 분석 처리는 다차원 데이터 구조를 이용하여 다차원의 복잡한 질의를 고속으로 처리하는 데이터 분석 기술이다. 기업의 분석가, 관리자 및 임원들은 OLAP 기술을 통해 필요한 정보에 대해 대화형으로 빠르게 접근 가능하다. 기업 성능 관리(Corporate Performance Management, CPM), 전사적 자원관리(Enterprise Resource Planning, ERP), 예산, 재무 보고, 시뮬레이션 모델(Simulation Models), 지식 탐사(Knowledge Discovery) 등의 많은 BI(Business Intelligence) 응용은 OLAP 기술에 기반을 두고 있다.
OLAP의 개념은 1970년대부터 시작되었지만, 용어는 1993년 E.F. Codd 박사가 OLAP 제품을 위한 12가지 규칙을 제안한 논문에서 처음 소개되었다. 첫 OLAP 제품은 1975년에 출시된 Express로 후에 Oracle 9i OLAP으로 그 기술이 흡수되었다. 1990년에서 2000년에 걸쳐 Cognos의 PowerPlay, Hyperion의 Essbase, Microstrategy의 DSS, Microsoft OLAP Services, SAP의 Business Objects 등과 같이 다양한 벤더들이 OLAP 제품들을 내놓았다.
OLAP은 데이터를 다차원 큐브 형태로 저장하고 측정 항목(measure)과 차원(dimensions)이라는 두 가지 기본 형태로 구분한다. 측정 항목은 의사 결정 시 참고할 대상이 되는 수치 데이터를 의미하고, 차원은 이러한 측정 항목을 조직화 하기 위해 사용되는 계층 형태의 속성, 즉 카테고리 값을 말한다. 예를 들어, 특정 회사의 매출액을 제품별, 지역별, 기간별로 분석하고자 할 때 매출액은 측정 항목 값 데이터가 되고, 제품/지역/기간은 차원 데이터가 된다.
일반적으로 OLAP은 기존의 데이터의 입력과 조회 업무 위주의 운영 시스템인 온라인 트랜잭션 처리(On-LineTransaction Processing, OLTP) 시스템과 비교된다. 은행 업무나 항공 티켓 예약과 같은 트랜잭션 중심의 OLTP 시스템에서는 개별 정보의 입력, 조회, 삭제, 수정이 효율적으로 이루어지도록 데이터가 정규화되어 저장되며, 한 번에 소량의 데이터를 처리하는 연산에 초점을 맞춘다. 반면 OLAP 시스템은 사용자가 관심을 가지는 주제를 중심으로 분석을 수행하기 위해 보고서 및 계획 작성에 초점을 가지고 있으며 데이터를 다차원적으로 저장한다. 또한 대량의 데이터에 다양한 패턴으로 접근하고 요약 정보를 빠르게 조회하도록 중복 데이터의 저장을 허용한다.
OLAP 시스템은 분석하고자 하는 데이터를 저장하는 방식(저장 모델)에 따라 일반적으로 MOLAP(Multidimensional OLAP), ROLAP(Relational OLAP), HOLAP(Hybrid OLAP)으로 크게 구분할 수 있다. MOLAP은 데이터를 최적화된 다차원 배열 형태로 저장하고, ROLAP은 기존의 관계형 데이터베이스(RelationalDatabase)에 직접 데이터를 저장한다. MOLAP은 빠른 질의 성능을 보장하는 반면 ROLAP은 다른 방식에 비해 확장성(scalability)이 좋다. HOLAP은 MOLAP과 ROLAP의 장점을 결합시킨 OLAP 시스템이다. 이 외에도 WOLAP(Web-based OLAP), DOLAP(Desktop OLAP), 그리고 RTOLAP(Real-Time OLAP)과 같은 시스템도 사용된다.
[네이버 지식백과] OLAP [On-Line Analytical Processing] (두산백과)
빅데이터 비즈니스 모델 유형
교육 및 컨설팅 비즈니스 모델
솔루션 및 도구 공급 관련 비즈니스 모델
빅데이터(원시, 분석, 가공) 판매 비즈니스 모델
빅데이터 기반 서비스 비즈니스 모델
빅데이터의 투입가치
광고 산업의 기생충, 애드웨어 사용자와 광고 사기범들
애드웨어는 사용자 노리고, 광고 사기는 광고주 노리고
피해자는 수사에서 중요한 단서... 방어자들에게 분류는 필요한 작업
[보안뉴스 문가용 기자] 애드웨어(adware) 공격과 광고 사기(ad fraud)는 매우 흡사한 개념의 ‘나쁜 사업’이다. 게다가 이런 류의 행위를 하는 사람들은 자신들의 행위가 애드웨어인지 광고 사기인지 특별히 구분하려 하지 않는다. 어떻게든 수익만 발생하면 그만이다. 그러나 방어자의 입장에서 이 둘의 구분은 중요하다. 일단 그 차이를 좀 더 깊이 들여다보자.
1. 애드웨어
먼저 애드웨어는 광고를 뜻하는 advertise와 무료 소프트웨어인 freeware를 합한 말로, 광고를 노출시키는 모든 종류의 소프트웨어 애플리케이션을 말한다. 사용자 입장에서는 소프트웨어를 무료로 사용하는 대신 그 소프트웨어를 통해 나오는 광고를 봐야 한다. 이렇게 원론적으로 보면 이처럼 합리적일 수가 없다.
하지만 더 깊이 들여다보면 이런 시장 원리에 암시적인 ‘룰’이 존재한다는 걸 알 수 있다. 바로 ‘수량’이다. 노출되는 광고 수가 적당해야 이 계약은 성립되는 것이다. 또, 게임이 한창 진행되는 중간에 광고가 노출된다면 어떨까? 즉, 송출 방식과 타이밍도 매우 중요한 ‘룰’의 일부다. 성인 광고가 시도 때도 없이 팝업으로 나타나는 애플리케이션은 버림받을 확률이 높다.
그밖에 애드웨어를 분류할 때 보안 업체들이 고민하는 항목들은 다음과 같다.
- 해당 소프트웨어를 기기에서 삭제할 때 광고들도 전부 함께 삭제되는가?
- 설치 과정 동안 광고 노출에 대한 설정을 사용자가 변경시킬 수 있는가?
- 애드웨어가 시스템에 가하는 변경은 근본적으로 어떤 ‘성질’을 가졌는가?
- 정상적인 방법으로 소프트웨어 삭제가 간단히 해결되는가?
- 사용자 프라이버시에 어느 정도나 영향을 주는가?
- 애드웨어도 업데이트 할 때 사용자의 허용을 득하는가?
보통 표준적으로 ‘보안스러운’ 답변을 달 수 있는 경우, 애드웨어들은 멀쩡한 소프트웨어의 등급을 얻는다. 아니, 애드웨어라고 불리지도 않는다. 정상 소프트웨어일 뿐이다. 하지만 위 질문들 중 하나라도 걸리는 것이 있다면 그건 애드웨어를 넘어, 스파이웨어, 트로이목마로 불리기까지 한다. 애드웨어인지 아닌지 판단해야 할 때 저 질문들을 활용해보라.
2. 광고 사기
광고 사기란, 광고 노출수를 과대 포장하여 광고주가 엄청난 돈을 내도록 유도하는 행위를 말한다. 광고 노출수를 속이는 방법은 이미 다양하게 개발되어 있는데, 그중 일부를 여기에 소개해본다.
- 검색엔진 최적화(SEO) 사기 : 검색엔진 최적화만을 잘 해 웹사이트의 인기가 실제보다 높은 것처럼 꾸미는 것으로, 검색엔진에서 잘 노출된다는 것 하나만 믿고 광고주들이 높은 금액으로 계약을 진행한다. 하지만 실제로 광고가 노출되는 빈도는 매우 낮다.
- 스태킹(stacking) 혹은 스터핑(stuffing) : 웹사이트를 수많은 광고들로 가득 채우는 방법이다. 광고를 겹쳐서 배치하기도 하고, 1픽셀 크기로 아주 작게 만들어서 집어넣는다. 이 사이트에 누군가 한 번 들어오면? 엄청난 노출수가 기록된다. 실제 눈에 보이는 건 거의 없는데 말이다.
- 도메인 스푸핑 : 광고주가 광고물을 원래 배치하려고 했던 곳과 다른 곳에 광고를 진행하는 것이다. 광고주는 사실상 고비용을 트래픽도 발생하지 않는 웹사이트에 투자하는 것이다.
- 클릭 사기 : 봇넷의 일부를 활용되거나 트로이목마에 감염된 시스템이 활용된다. 방문자들을 강제로 광고 사이트로 보내거나 URL을 클릭하도록 만드는 것이다. 강제로 광고 사이트를 방문하고 클릭하니 노출수는 엄청나게 높다. 하지만 해당 광고를 보거나 클릭한 사람들은 악감정만 생긴다. 노출수 만큼 역효과가 나는 경우다.
이런 공격에 동원된 멀웨어들은 주로 트로이목마의 일종이다. 원격에서 뭔가를 조정해야 할 필요가 있기 때문이다. 범죄자들은 서버 팜을 대량으로 운영하기도 하지만, 비용 문제 때문에 봇넷을 더 선호한다. 때문에 다크웹에서는 봇넷 대여 서비스가 큰 인기를 끌고 있기도 하다.
애드웨어나 광고 사기나 결국 온라인 광고 산업에 기생하여 돈을 빨아먹고 있다는 점에서는 같다. 하지만 애드웨어의 가장 주된 피해자는 악성 소프트웨어를 설치해야만 했던 사용자들이고, 광고 사기의 경우 노출수 하나만 보고 돈을 지불하는 광고주들이다. ‘피해자’가 보안 사고 수사에서 점점 더 중요한 요소가 되고 있는 때에, 애드웨어와 광고 사기를 구분하는 것이 매우 중요해진다.
출처 : http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=53729&kind=4
보안뉴스
2. 검색엔진최적화 - 잘 보게 하기
검색엔진이 내사이트에 대해서 잘 봤다면, 이제 서비스의 정체를 상세히 알려줘야 한다.
여러가지 측면에서의 정보를 제공하는 것도 있지만, 일단은 sitemap.xml를 통해 서비스의 정체를 알려줄 수 있다.
sitemap.xml은 일반적인 사이트맵 페이지와 다르다. 사이트맵 페이지도 검색엔진 최적화 측면에서의 커스텀 이슈도 있지만, 일단 Sitemap.xml은 파일이다.. Root 경로에 올려야하는 파일...
해당 파일의 이용은 아래의 구글 도움말에서 확인할 수 있고, 다른 파일형식과 혹은 다른 이름으로도 작성이 가능하다.
https://support.google.com/webmasters/answer/183668?hl=ko
www.example.com/sitemap.xml 파일과 같이 해당 파일은 검색엔진이 내사이트에 들어와서 제일 먼저 참조 하는 책의 목차, 인덱스와 같은 역활을 하며, 이를 통해 서비스가 보여주고자 하는 내용에 대해서 1차적으로 설명이 가능해진다.
없다면,,,,,
별 문제 없다. 없어도 된다.. 다만 있다면.. 좀 더 좋을거다.....
하지만 만드는 방법이 어렵지 않고, 무료 Tool을 이용하면 약 500개 URL 까지는 파일이 무료로 생성된다.
가장 흔하게 쓰는 SEO 툴 중 아래의 screaming frog.툴은 사이트 내/외부의 링크 및 메타 정보들을 자세히 설명해주며, sitemap.xml 파일도 생성이 가능하다. 다만 분석 갯수 500개 한정으로 불편할수 있지만,
어느정도 기본적인 내용은 확인 가능할 듯 싶다.
Screaming frog.
https://www.screamingfrog.co.uk/seo-spider/
사실 해당 작업은 가장 마지막에 진행되어야 한다. 책 내용이 완성되지 않았고, 목차만 있고 내용이 없는 페이지를 검색엔진에게 안내해도 효과가 미비할 거고, 또한 잘못된 URL(404,500 Error Page)을 소개하여 웹마스터도구에서의 에러메세지를 종종 볼수도 있다.
순수하게 내가 개발한 HTML 사이트가 아닌 플랫폼을 이용한 웹사이트의 경우 100% 만족하게 할수 없다. 항상 조금씨 조금씩 여러 방면에서의 작은 작업들이 큰 효과를 보게 하는 것이 검색엔진 최적화이기도 하다.
네이버는 왜 '검색+AI'에 공을 들일까
국내 검색 최강인 네이버가 바쁘게 움직이고 있다. 인공지능(AI) 기술을 적극 결합하면서 차원이 다른 검색 서비스를 제공하겠다고 선언했다.
검색은 네이버가 국내 최고 인터넷 기업으로 성장하는 밑거름이나 다름 없었다. 정보 홍수 속에서 필요한 것들을 찾아주면서 빠르게 성장했다. 탄탄한 검색 기술 덕분에 손쉽게 서비스 영역을 효율적으로 확대할 수 있었다.
하지만 모바일과 AI가 주도하는 시대가 되면서 상황이 조금 달라졌다. 검색은 여전히 중요하지만 소비 행태는 많이 달라졌다. 예전처럼 무차별적으로 찾아주는 것보다는 개인에 최적화된 정보 확보에 대한 욕구가 더 강해졌다. 빅데이터 분석이 일상화되면서 이용자의 수요를 예측해서 한 발 먼저 움직이는 서비스도 중요해졌다.
네이버가 최근 들어 힘을 쏟는 것도 그 부분이다. AI 기술을 통해 변화된 검색 환경과 사용자 취향을 반영한 고도화된 검색 엔진을 개발하겠다는 것이다.
이는 곧 국내 검색광고 시장에서 네이버의 영향력을 높이고, 여기에서 발생한 수익으로 구글과 페이스북 등 글로벌 기업에 맞서는 원천이 될 것이란 전망이다.
네이버 김광현 리더.
■ “검색하지 않은 것까지 찾아준다”
지난 7일 열린 ‘2017 네이버 X AI 콜로키움’은 네이버 검색 기술의 미래를 잘 보여준 자리였다. 이날 행사에서 네이버는 인공지능(AI)을 비롯한 차세대 검색기술을 선보였다.
특히 많은 관심을 모은 것은 AI를 적용한 각종 검색, 추천 서비스였다. 하나의 질문을 던지면, 그 다음 질문까지 예상해 결과 값을 보여주는 방식이었다. ‘사용자가 검색을 하지 않아도 필요한 정보를 미리 보여주는 것’이 네이버 검색의 최종 목적지란 것을 한 눈에 보여줬다.
이런 야심을 위해 마련한 것이 AI 추천 시스템 ‘에어스’다. 에어스란 명칭은 공기처럼 보이지는 않지만 언제 어디서나 꼭 필요한 정보를 추천해준다는 의미를 담은 말이다. 네이버는 상당수 검색이 추천을 통해 이뤄진다는 점에 착안해 에어스 시스템을 개발하게 됐다고 밝혔다.
당시 발표를 맡은 최재호 에어스 리더는 “넷플릭스의 소비 콘텐츠 중 75%는 추천을 통해 소비되며, 아마존은 추천을 통해 발생한 매출이 전체의 35%에 이른다”며 “AI를 검색과 콘텐츠 추천 기능에 도입하면 폭발적인 수요를 창출할 수 있을 것”이라고 말했다.
네이버는 정교한 추천 시스템을 만들기 위해 ▲사용자 특징 ▲콘텐츠 특징 ▲이용 패턴 등을 기준으로 ‘협력필터’를 만들었다. 딥러닝 기술이 협력필터를 더욱 똑똑하게 만들어주는 역할을 한다. 이 시스템을 계속 사용하면서 정보가 쌓일수록 결과값이 더 정교해진다. 이렇게 정교해진 필터를 활용해 AI가 사용자에게 꼭 알맞은 정보를 보여주는 것이다.
네이버 AI 추천 서비스 '에어스'
에어스 시스템은 현재 네이버 홈과 뉴스, 스포츠 정도에만 적용돼 있다. 하지만 앞으로 연예 섹션뿐 아니라 음악, 여행, 웹툰, 쇼핑 등 다양한 분야로 확대될 예정이다.
또 다른 비장의 무기는 사진과 AI를 결합한 이미지 검색 서비스다. 네이버는 상반기 중 사진을 찍어 올리면 사진 속 사물이나 상품 정보를 찾아주는 이미지 검색 서비스를 선보일 계획이다.
특히 이 서비스는 쇼핑 영역에서 활용도가 높을 것으로 기대된다. 네이버는 하반기엔 쇼핑 상품을 찍으면 해당 상품을 찾아주고 바로 구매할 수 있는 기능도 제공한다는 방침이다.
■ 웹문서검색 벽 허물고 다른 사이트 정보도 일목요연하게
네이버검색 공식 블로그에 공개된 이미지. 이해를 돕기 위한 시안으로, 4월 중 국내 팟캐스트 및 오디오 서비스 일부에 적용될 예.
네이버는 또 천편일률적으로 나열됐던 웹문서검색 영역도 질적 성장을 꾀하고 있다. 이런 변화를 엿볼 수 있는 것이 지난달 30일 공식 검색 블로그에 올라온 웹문서검색 개편 소식이다.
앞으로 네이버는 각각의 웹페이지 콘텐츠 특성에 맞는 정보로 검색 결과를 재구성해 보다 다양한 정보를 쉽게 발견할 수 있도록 개선한다는 방침이다.
지금까지 네이버는 웹문서 검색에 있어 구글에 비해 경쟁 사이트에 올라온 정보를 제대로 노출시키지 않는다는 비판을 받아왔다. ‘가두리 양식장’이란 부정적인 수식어도 따라 다녔다.
이번 개편에선 이런 부분도 많이 개선했다. 앞으로는 웹문서검색 결과가 보다 사용자 중심으로 개방되고 진화할 예정이다.
차세대 검색의 또 다른 경쟁 포인트는 '오디오 콘텐츠'다. 최근 들어 음성인식 기술 경쟁이 본격화되면서 관련 콘텐츠도 쏟아지고 있기 때문이다.
이런 부분을 감안해 네이버는 이달 중 오디오 콘텐츠 웹문서 검색도 제공할 계획이다. 이 서비스가 본격화될 경우 국내 팟캐스트와 오디오 콘텐츠 사이트에서 서비스 하는 방송 정보를 네이버에서도 쉽게 확인할 수 있게 된다.
네이버검색 공식블로그 예시 화면. 왼쪽이 해외 호텔 검색, 오른쪽이 영화 검색 내용이다.
또 전세계에 있는 작은 호텔, 수많은 호스텔에 대한 위치와 가격대 정보도 제공될 계획이다. 아울러 해외 영화, 모바일 앱 등 사용자들이 남긴 평가 정보도 쉽게 노출된다. 이 밖에 이벤트 날짜와 장소 정보 등도 네이버 검색 결과에서 확인할 수 있게 된다.
네이버는 일단 일부 사이트에만 이 같은 진화된 웹문서검색 서비스를 시범 적용한다는 방침이다. 하지만 앞으로는 여러 사이트들과 제휴해 적용 대상을 늘려갈 예정이다. 이에 네이버 웹문서검색에 노출을 희망하는 사이트들의 지원을 요청한 상태다.
네이버의 웹문서 개편 작업은 사실 지난 2014년에도 회사가 ‘타우린 프로젝트’란 이름으로 공개된 바 있다.
타우린은 외부에 있는 좋은 문서들을 이용자들이 쉽고 편리하게 검색할 수 있는 기술을 개발, 네이버 검색에 활력을 불어넣자는 취지로 당시 검색연구센터가 맡아 추진한 중장기 프로젝트다. 시용자들의 패턴을 분석해 가장 필요로 하고 궁금해 하는 내용을 바로 보여주는 기술이 바로 타우린인데, 네이버가 밖에 있는 신뢰할 만 한 검색 결과도 보여준다는 것이 핵심이었다.
현재의 웹문서검색 개선 작업은 타우린의 업그레이드 버전으로 풀이된다.
■ AI시대 준비하는 네이버의 해법은?
한성숙 네이버 대표.
네이버가 검색 기술을 고도화하는 것에 “왜”라고 묻는 것은 다소 뜬금 없는 질문일 수도 있다. 검색은 네이버의 어제와 오늘을 지탱해 온 핵심 서비스이기 때문이다.
사용자가 궁금해 하는 내용을 잘 파악하고, 최적의 정보를 찾아 제시하는 방법과 기술을 연구하고 발전시키는 일은 네이버에겐 빼놓을 수 없는 중요한 과제다.
검색 엔진에 AI 기술을 도입함으로써 검색 정확도와 효율을 높이는 작업 또한 같은 맥락이다. 네이버는 본연의 일을 하고 있을 뿐이다.
하지만 네이버가 검색에 특히 더 공을 들이는 이유를 깊이 들여다 볼 필요가 있다.
그 동안 검색 포털은 최대한 많은 정보를 끌어와 모든 독자들에게 같은 내용을 제시했다. 하지만 이젠 이런 양적 성장만으론 경쟁 우위를 유지하기 힘들어졌다. 다양한 관심사와 취미를 가진 사용자 개인에게 맞는 검색 결과, 즉 질적 성장이 훨씬 더 중요해졌다. 검색의 패러다임이 바뀐 것이다.
이런 패러다임 변화에 불을 붙인 것이 AI 기술이다. 구글, 페이스북, 아마존과 같은 글로벌 기업들이 뛰어난 AI 기술력을 앞세워 맞춤형 서비스를 속속 내놓고 있다.
네이버의 최근 행보 역시 글로벌시장 변화와 맥을 같이 하는 것으로 풀이된다. 기존 방식의 검색 방식과 기술을 고수할 경우 안방 시장이 위협받을 수도 있기 때문이다. 국내 시장에서 지금 같은 지위를 유지하기 위해선 더 정교한 알고리즘과 가치있는 빅데이터, 그리고 이를 뒷받침하는 기술과 인프라를 기반으로 검색 서비스를 한 단계 끌어올리는 것이 필수조건이 됐다.
김광현 리더는 콜로키움 키노트에서 "최근 AI의 급격한 발전은 인프라와 빅데이터로 표현되는 대용량 데이터, 딥러닝을 비롯한 다양한 알고리즘이 뒷받침된 것"이라며, "검색 역시 데이터, 인프라, 알고리즘을 바탕으로 발전해 온 대표적인 서비스로, AI 연구개발에 필수적인 요소들을 토대로 이미 상호 연계가 진행되고 있다"고 말했다.
네이버의 AI 플랫폼 '클로바'의 인터페이스는 음성 뿐만 아니라 인간의 모든 종류의 감각을 인식하는 것을 목표로 한다.
수익 모델 측면에서도 이런 변화는 중요한 의미를 갖는다. 네이버는 그 동안 뛰어난 기술력과 이용자를 기반으로 검색 광고를 통해 많은 수익을 거두고 성장해왔다. 하지만 이젠 검색광고뿐 아니라 신사업과 기술력으로 승부수를 띄워야 하는 상황이다.
그러나 현실은 네이버에게 결코 유리하지 않다. 모바일 메신저 '라인'의 성공으로 일본과 미국에서 상장하는 데까지 성공했지만, 시가 총액 600조가 넘는 구글과 400조가 넘는 페이스북에 비하면 네이버 시가총액은 10분의 1도 안 되는 26조원에 불과하다.
이 같은 현실 진단과 고민은 최근 한성숙 대표의 발언을 통해 잘 나타난다.
한 대표는 지난 달 취임 후 출입기자단과 만나 “밖에서 보면 네이버가 자본도 있어 보이지만 글로벌 회사들과 대응하기에는 현실적으로 어려운 면이 있다”면서 “(글로벌 기업들과) 쉽지 않은 싸움이 시작될 거라 생각한다. 절박하지만, 이걸 버티지 못하면 3년 뒤 네이버는 어떻게 될까 고민이 크다”고 말했다.
네이버의 지난해 광고 매출은 2조9천670억원으로, 전년 대비 27.8% 성장했다. 네이버 전체 매출의 73.8%가 광고 수익이었다. 이 중 검색 광고 비중은 약 80%로, 네이버 수입의 상당부분이 검색광고 수익이란 뜻이다. 올해 네이버 광고 매출은 3조5천억원에 이를 것으로 전망된다.
■ 고객 욕구 파악+최적 정보제공= 수익 극대화
결국 네이버는 검색 품질을 계속 높여 매출 확대폭을 꾸준히 높여 가야 한다. 그래야 새로운 먹거리인 AI 관련 연구개발비도 늘리고, 좋은 인재들을 끌어모을 수 있다. 해외 진출에 필요한 마케팅비와 인프라 구축에 쓸 자금도 마련할 수 있다. 이로써 글로벌 기업과 싸울 체력이 생기는 것이다.
이런 고민을 풀 실마리 중 하나가 검색엔진 고도화라고 볼 수도 있다.
네이버는 검색 엔진 고도화를 통해 개인들에게 최적화된 상품 정보를 연결해 준다. 여기까지만 해도 예전보다는 한 단계 진전된 서비스다. 그런데 네이버는 여기서 한 발 더 나간다는 계획이다. 궁금해서 찾았을 뿐인데 가격이나 이벤트 정보까지 함께 제공해주겠다는 것이다. 여기에다 결제를 유도하는 방식의 추천 시스템을 보다 완벽하게 갖출 필요가 있다.
단순히 사용자들의 지갑을 열게한다는 뜻이 아니라, 개개인의 니즈를 잘 파악하고 이에 맞는 최적의 정보를 적절히 잘 제공함으로써 사용자 경험을 개선시키는 노력들을 하고 있는 셈이다.
이 밖에 네이버 검색 품질 강화는 모바일을 중심으로 세를 넓혀 나가는 구글로부터 안방 시장을 지켜야 하는 자존심 문제도 걸려 있다.
유럽 등 많은 국가들이 구글에게 안방 시장을 내준 것과 달리, 한국은 중국, 러시아 등과 함께 국산 토종 검색 서비스가 시장 점유율 1위를 차지하는 몇 안 되는 국가 중 하나다.
업계 관계자는 “네이버가 끊임없이 검색 엔진을 개선하는 이유는 변화한 검색 트렌드를 반영함으로써 다변화된 사용자 니즈를 맞추고, 검색광고 시장에서 더 많은 수익을 거둬들이기 위한 목적이 클 것”이라며 “이를 통해 새로운 기술력과 인재를 확보함으로써 글로벌 기업과의 경쟁에서 뒤쳐지지 않는 체력을 키우려는 전략”이라고 말했다.
출처 : http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20170413132205&type=det&re=
 IT와 인터넷, 소셜미디어와 블로그,구글와 애플, 아이폰와 안드로이드 보여지는 모든것들에 대한....고찰 오지랖은 넓고 깊이는 없고 다 아는 척하지만, 실상 아무것도 모르는.... by 불혜성 |
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