검색은 소프트웨어 개발에서 프론트엔드부터 백엔드까지 영역을 가리지 않고, 꼭 필요한 요소 중 하나입니다. 과거 자료를 아카이빙하는 기관이나 업체들은 문서 파일 내부의 내용까지 검색할 수 있어야 하고, 서버 관리자들은 실시간으로 쌓이는 로그를 관리해야 합니다. 다양한 서비스가 완성한 검색 기능을 살펴보고, 최근 업데이트 속도를 올린 엘라스틱서치와 많은 관심을 끌고 있는 챗봇의 이론과 예시를 중심으로 개발 방향을 소개합니다.

S1. 인공지능시대의 집단지성과 지식 검색 서비스의 고찰
S2. 말하지 않아도 맞춰보자
O1. 개발자의 포트폴리오 인생
O2. 기계는 생각할 수 있는가
O3. DB전문가를 꿈꾸는 당신에게
O4. 커뮤니케이션 능력을 키워라
F1. 말뭉치를 털어라
F2. 자녀 세대 문자 언어, ㅇㄱㄹㅇ 실화냐?
F3. 포켓몬고의 지도와 오픈스트리트맵에 대한 잡다한 이야기
T1. 엘라스틱서치를 넘어 엘라스틱 스택으로
T2. 잡플래닛의 채용 검색 개인화
T3. 홈쇼핑모아의 엘라스틱서치 최적화
T4. 실시간 한국어 이슈 감지 시스템
T5. Elastic Stack을 이용한 NetFlow 분석
T6. 문서 본문 검색 랩소디
W1. 위키데이터, 컴퓨터에 지식의 근원을 제공한다
W2. 파이썬을 이용한 위키피디아 탐험 프로그램
W3. 챗봇은 거창한 것이 아니다
W4. 챗봇의 이론과 응용사례
W5. 마이크로소프트 챗봇과 한글 지원 서비스
A1. Xamarin.Forms로 만든 올비 크로스 플랫폼 앱
A2. 리모트콜 페이스’와 영상인증의 미래
A3. MySQL과 마리아DB의 발전
R1. 실외 군집 드론 비행의 영역확장
R2. 비식별 개인 정보 생성 및 거래 현장 적용 실증 연구
R3. C/C++은 여전히 현재진행형이다
E1. 주원장과 스티브 잡스 4가지 닮은 꼴
E2. 구글 빅쿼리
E3. 김광현 네이버 서치 리더 “검색이 필요없는 검색 시대를 준비한다”
E4. 네이버 서치팀 추천 논문
E5. 에어스(AiRS)의 작동 원리는?
E6. 코딩은 창의적인 글짓기다

지속적으로 검색 결과의 품질을 개선하고 나아가 개인화를 이루기 위해서는 기장 기본이 되는 핵심 개념을 잘 이해하고 있어야 한다. – 전호상

오픈스트리트맵의 미래는 상당히 밝다. 사물인터넷, 인공지능 시대에 부응할 수 있는 한 축이 되기를 바라며, 한국 사용자들의 다양한 참여와 기여를 희망한다. – 신상희

인간처럼 자연스러운, 어떤 유저도 응대할 수 있는 그런 멋진 챗봇을 만들 수 있는 날이 오기를 기대한다. – 김성동

위키데이터는 가장 큰 규모의 시맨틱웹 구현체로서 양적·질적 발전을 거듭하고 있으며, 방대한 데이터를 바탕으로 인간의 복잡한 질의에 답변을 해내는 인공지능의 핵심축이 될 것이다. – 김정민

위키피디아의 내용이 어떻게 만들어지는지, 어떻게 고칠 수 있는지를 아는 사용자는 생각만큼 많지 않다. – 이만재

직접 데이터를 쌓고 활용해보면 자신만의 인사이트를 얻을 수 있을 것이라고 확신한다. -조인중