Job Search를 최근에 마무리했습니다. 여러 회사와의 Interview를 거쳐 Microsoft Bing에서 시작하는 것으로 결정했습니다. 제가 대학원에서 가장 값진 배움의 장으로 기억될만한 시간이었고, 결과적으로도 만족스럽습니다. 제 노력만으로 얻은 결과가 아님을 알기에, 여러 분들께 감사하는 마음입니다. 


Bing으로 결정한 몇가지 이유는 다음과 같습니다. 1) 다른 회사의 오퍼가 모두 Engineering 포지션이었던 반면 Bing에서는 Engineering / Research에 걸치는 Applied Researcher로 오퍼를 받았습니다. 2) 최근 Incremental한 개선에 주력하는 구글에 비해 Bing은 시장을 장악한 구글의 아성에 도전해야 하는 입장으로, 혁신적인 시도를 계속하고 있습니다. 3) 세계 최고수준의 연구진을 갖춘 Microsoft Research의 여러 그룹와 긴밀하게 일할 수 있으며, 지난 두번의 여름을 보낸 Seattle / Pacific Northwest라는 환경도 매력적이었습니다. 


Bing에서 제가 시작하게 될 팀은 검색 품질을 평가하는 업무를 담당합니다. 예전에 언급했지만 검색 성능의 평가는 정보검색 (IR) 연구 및 응용의 핵심에 해당합니다. 끊임없이 변화하는 환경에서 검색자의 마음을 읽어야하는 검색엔진 입장에서 객관적이고(unbiased) 포괄적인(comprehensive) 평가 기법과 척도를 갖는 것은 지속적인 개선과 혁신에 방향타를 제공하는 일이기 때문입니다. 


2009년 런칭후 Bing이 지속하고 있는 혁신 작업에도 제대로 된 평가는 중요한 역할을 합니다. 전통적인 웹 검색엔진이 ten blue link라는 이름의 문서 랭킹 및 평가에만 주력했다면, 최근 검색엔진은 사용자의 의도에 맞는 다양한 컨텐츠를 결과화면에 보여주고 있기에, 이러한 페이지 전체를 평가하는 기법이 Bing 및 MSR 연구자들에 의해 발표되었습니다. 


최근까지 검색 업계의 화두인 실시간 및 개인화 검색의 평가역시, 질의의 시점 및 사용자에 따라 적합한 문서가 다르다는 특성이 기존의 offline 평가기법의 도입을 어렵게 합니다. 이를 보완하는 다양한 online 평가기법이 개발되어 사용되고 있지만, 아직 개선의 여지가 많습니다. 또한 결국은 online과 offline이 결합되어야 온전한(holistic) 평가가 이루어지기에, 이종의 평가 방법론 및 지표를 결합하는 것도 중요한 문제입니다.


마지막으로, 최근 Bing에서는 Facebook 친구들과 협력하여 검색을 할 수 있는 Social / Collaborative Search를 내놓았습니다. 사용자 혼자 끊임없는 문서 목록을 상대해야 하는 기존 모델에 비해 분명 장점을 가진 모델이지만, 역시 이런 변화가 전통적인 방식에 비해 얼마나 검색을 쉽고 빠르게 (또한 재미있게;) 하는지를 평가하는 것은 흥미있는 문제입니다. 전통적인 검색 모델에 개인화 및 인터렉션을 통해 좀더 사용자에게 친화적인 검색을 구현하고자 했던 그동안의 연구를 세계 제 2의 검색엔진에 접목해볼 수 있는 기회라고 생각합니다. 


p.s. 다음주부터 약 2주간 서울에 머무를 예정입니다. 한국에 있는 동안 몇몇 대학 및 기업체에서 발표를 할 예정이지만, 이와 별도로 검색, 추천, 기계학습, 자연어처리를 포함한 Data Science 전반에 관심을 가진 분들과 주제 발표 및 식사를 통해 교류하는 자리를 만들어볼까 합니다. 


정확한 일정 및 세부 사항은 추후 다시 공지하겠지만, 참석 의사가 있으신 분들은 jykim@cs.umass.edu로 메일을 주시거나 트위터 @lifidea로 가능하신 일정 및 희망사항을 미리 알려주시면 좋을 것 같습니다. ^^ 저는 그동안의 연구 내용 요약이나, 최근까지 블로그에 공개했던 Self-Tracking에 대한 간단한 소개를 준비할 생각입니다. 현재 @gogamza님이 참석 의사를 밝혀주셨습니다 (참석자 목록은 본 포스트에 지속적으로 업데이트하겠습니다).


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