첫 논문

이번 달에 첫 논문 A Probabilistic Retrieval Model for Semistructured Data 을 발표하러 프랑스 툴루즈에서 열리는 ECIR (유럽 정보검색 학회)에 다녀왔습니다. ‘첫’ 기억은 항상 소중하지만, 연구자에게 첫 논문이 주는 감회는 남다른 것 같습니다.

이번 작업은 굉장히 단순한 관찰에서 시작되었습니다. ‘감독’, ‘배우’, ‘제목’ 등의 정보가 항목(element or field)별로 기록된 문서(XML or Database record)를 생각해봅시다. 저의 착안점은 이런 종류의 구조화된 데이터베이스를 검색하는 사용자의 질의어는 문서의 각 항목에 매핑(mapping)될 수 있다는 것입니다. 예를 들어 ‘meg ryan romance’라는 질의어에 대해서 문서를 평가할 때 ’meg’과 ’ryan’은 배우의 이름이고, ’romance’는 장르일 것이라는 것을 어렵지않게 알 수 있습니다.

더 중요한 것은 이러한 매핑을 간단한 (그리고 효율적인) 분류(bayesian classification) 알고리즘을 통해 찾을 수 있으며, 이 관계를 바로 검색 결과를 향상시킬 수 있다는 사실입니다. 앞의 예제를 계속 살펴보면 질의어 ’meg’과 ’ryan’에 대해서는 ‘배우’ 항목에 더 큰 가중치를 부여하고, ’romance’에 대해서는는 ’장르’에 더 큰 가중치를 부여하는 것입니다. 또한 이렇게 계산된 가중치는 기존 language modeling 검색 모델에 자연스럽게 통합됩니다.

이렇게 각 질의어에 대해 적절한 문서의 항목을 찾고 이를 검색 모델의 항목별 가중치로 활용하는 기법은 문서를 통째로(bag-of-words) 처리하거나 각 항목에 대해 고정된 가중치를 부어햐는 기법에 비해 훨씬 나은 성능(20~30% 향상)을 보입니다. 예컨대 영화 문서를 찾는 데에는 “’제목’이 ’줄거리’보다 2배 더 중요하다”고 일괄적으로 단정짓기보다는 각 질의어(query-term)에 대해 적절한 항목을 찾아주는 것이 효과적이라는 거죠.

논문에서는 영화(IMDB)와 이력서(Monster.com) 데이터베이스를 사용한 실험을 소개했지만, 대부분의 웹 서비스가 이렇게 구조화된 형태로 데이터를 보관하며 웹 문서를 구조화하려는 XML, Semantic Web등의 움직임을 미루어볼때 이러한 알고리즘의 쓰임새는 점점 넓어질 것입니다.

이번 연구를 통해 느낀 것은 꼭 복잡한 기법이 더 가치있는 것은 아니며, 나은 성능을 가져다주는 것도 아니라는 점입니다. 오히려 직관적이며 어쩌면 너무나 당연해 보이는 모델이 놀랄만큼 좋은 결과를 나타낼 수 있다는 생각을 했습니다. 인간의 편단 과정을 흉내내려는 검색 연구에 있어서 어쩌면 너무나 당연한 일일까요?

P.S. 더 자세한 정보는 영문 포스팅 과 발표 슬라이드 를 참조하시면 됩니다.

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SIGIR 2008의 교훈 - 질의어에 따라 검색 방식을 결정하라!

IR분야의 최고 컨퍼런스인 SIGIR 2008이 얼마전에 싱가포르에서 열렸습니다. 그 권위만큼이나 대표적인 연구자들의 최신 성과들이 집대성되기에, 발표된 논문을 훑어보면 지금 IR 연구의 state-of-the-art, 그리고 앞으로의 방향까지 짐작케합니다.

그중 저의 눈길을 끌었던 것은 사용자의 질의를 분류하여 적절한 검색 방식을 선택하는 주제였습니다. 어떤 쿼리가 들어오든지 정해진 검색 모델을 사용하여 랭킹을 계산하던 모델은 사용자 및 검색 의도(query intent)가 제한적이었던 시절에는 유효했을 겁니다. 하지만 거의 모든 사람이, 온갖 목적으로 검색엔진을 이용하는 요즘에는 질의어에서 속성(feature)을 추출하여 분류(classification) 혹은 군집화(clustering)하고, 이에 따른 적절한 처리를 하는것이 중요한 이슈가 되고 있습니다.

이중 MSR에서 질의어를 분석하여 가장 적합한 검색엔진으로 검색한 결과를 보여주는 주제로 논문이 나왔습니다. 여기서는 더 나은 검색엔진을 만들어도 이미 구글에 락인(lock-in)된 사용자들을 유인하기 쉽지 않은 MS의 고민이 엿보입니다. 브라우저 플러그인 형태로 만들어져 가장 좋은 검색결과가 예측되는 검색엔진을 자동 선택해주기 때문에, 검색엔진간의 자유경쟁 시대를 예고하는 잠재력을 가진 연구라고 할까요. 물론 MS에서 개발된 플러그인은 웬만하면 Live Search를 추천하겠지만요;)

또한 질의어 분석을 통해 검색 개인화(personalization) 여부를 결정하는 논문도 흥미있었습니다. 개인화가 중요한 화두임에는 분명하지만, 이를 무차별적으로 적용했을 때는 오히려 검색결과의 품질이 전반적으로 떨어진다는 점이 문제인데, 여기서는 질의어와 상위 랭크된 문서를 분석하여 개인화가 성능을 높일 것으로 예측되는 질의에만 선택적으로 적용한다는 해결책을 내놓고 있습니다. 그리고 검색 의도가 분명치 않아 다양한 종류의 결과가 나오는 질의어일수록 개인화에 의해 성능을 높일 수 있다는 분석 결과를 밝히고 있습니다. 이와 유사한 연구로 질의어를 통해 지역화(localization)여부를 결정하는 논문도 있군요.

마지막으로 쿼리 분류를 랭킹 학습(Learning to Rank)에 접목시킨 연구도 눈여겨볼만 합니다. 기존 랭킹학습이 쿼리의 종류에 관계없이 단일한 랭킹 함수를 학습했다면, 여기서는 일단 기존의 질의어 집합을 K-Nearest Neighbor알고리즘으로 클러스터링하여 각 클러스터별로 랭킹을 학습한 뒤 새로 들어온 질의어에는 이와 유사한 질의어 클러스터의 랭킹 함수를 조합한 랭킹 함수를 적용한다는 아이디어입니다. 예를들어 어떤 질의에는 검색 결과의 최신성(recency)이, 다른 질의에는 권위(authority)가 중요할텐데요, 질의어를 보고 이를 예측하여 적절한 처리를 하겠다는 겁니다.

해마다 SIGIR에서는 발표 논문의 소주제(예 : 웹검색, 개인화, 랭킹 학습 등등)가 10가지 정도 결정되곤 하는데, 그 주제 자체가 매년 상당수 바뀝니다. 이렇게 역동적인 분야에서 연구를 한다는 것은 분명 도전이지만 그만큼 흥미진진합니다. 무럭무럭 자라는 아이를 지켜보는 느낌이랄까요. 내년에는 그 아이의 성장에 저도 한 숟가락(?) 기여해 보렵니다.

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새로 나온 IR 교과서를 받아보고...

자연어 처리(NLP)를 중심으로 관련 분야를 폭넓고 싶게 다루었던 ‘Foundation of Statistical Natual Lanugage Processing(일명 주사위책)’을 기억하시는 분이 많으실 겁니다. 그 필진에 야후 리서치 책임자이신 분이 가세하여 집필한 IR책이 나와서 오늘 받아서 몇 챕터를 읽어보았습니다. 이미 국내 블로그에 소개된 바 대로, 웹에 초판이 꾸준히 공개되면서 널리 알려진 책입니다.

사실 처음 시작하는 입장이 아니라, IR이라는 분야를 1년간 주로 논문 및 실제 연구를 통해 공부한 후에 ’교과서’로 다시 읽는 기분은 조금 남다른 데가 있습니다. 학부때처럼 ‘요걸 언제 다 읽어’가 아니라, ‘이걸 이렇게 쓰셨구나.. 그런데 이 부분은 좀 이상한데?’가 되기 때문입니다. 산 아래에서 올려다보는 아득함과, 조금 올라와서 한숨 돌리며 내려다보는 여유의 차이라고 할까요? 아직은 아득함이 압도적이지만 말입니다.

이 책의 존재를 접하고 처음 들었던 의문이 있었습니다.

‘왜 IR책을 NLP연구자가 쓰는거지?’

사실 1저자인 Christopher D. Manning의 출판물 목록을 보면 IR쪽 연구는 거의 하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 연구 관심사를 살펴 보아도 IR은 빠져있군요. NLP와 IR이 그만큼 깊은 관련을 맺고있다는 측면에서 이해할 수도 있고, 그만큼 IR이라는 분야가 널리 각광을 받고 있다고 생각할 수도 있지만, 관련 분야의 연구자가 교과서를 쓰겠다고 나설 수 있을 정도로 아직 IR이라는 분야의 역사나 저변이 충분치 못해서라는 생각이 듭니다. 사실 DB 교과서를 OS 연구자가 쓴다는 건 말이 안 되지 않습니까.

어쨌든 책을 받아들고 읽으면서 이런 우려를 상당 부분 떨쳐버릴 수 있었습니다. 정통 IR에 해당하는 인덱싱이나 검색 모델 부분, 웹 검색에 대부분의 지면이 할애되어 있고, 예전에 주사위책에 있던 Latent Semantic Indexing도 거의 새로 씌인 것 같습니다. 오히려 NLP의 색채를 지우기 위한 노력의 일환인지, 제가 관심을 가졌던 NLP와 IR의 연계 연구에 대해서는 내용이 빈약하다는 느낌을 받을 정도였습니다.

하지만, 역시 본격 IR 교과서로는 미흡하다고 할만한 부분도 눈에 띕니다. 우선 지난번 책에 이어 Clustering과 Classification을 지나치게 많이 (그것도 비슷한 내용으로) 다루면서 IR의 주요 분야인 Question Answering이나 Cross Language IR, Multimedia IR을 누락시킨 것은 이해하기 힘듭니다. 또한 정통 IR 연구의 핵심인 검색 성능 평가(evaluation)부분에서는 평가 결과의 유의성 테스트(significance test)가 전혀 다루어지지 않으며, 평가의 효율성을 높이기 위한 최근 연구성과가 많이 누락되어 있음을 확인했습니다. (사실 이 부분은 실제 IR 연구를 하지 않고서는 깊이있게 쓰기 힘든 점이 있습니다.)

검색 모델 측면에서도 거의 모든 부분에 걸쳐 Vector Space Model(VSM)을 기준으로 설명이 이루어집니다. 단, 별도로 독립된 Language Model(LM)관련 챕터에서는 LM의 상대적 장점을 분명히 인정하고 있습니다. 작년 말 Draft에서는 좀더 LM쪽에 인색한 평가를 내렸던 점으로 미루어볼때, 그사이에 IR 연구자들의 의견을 반영한 듯 합니다. 어쨌든 이론적으로나 성능으로나 이미 학계의 대세가 된 LM 관련 내용이 부족한 것은 사실입니다. (LM과 관련된 대부분의 연구가 최근에 이루어졌다는 것은 인정합니다만)

이처럼 구성 측면의 아쉬움에도 불구하고 복잡한 개념을 명쾌한 예와 간결한 문장으로 풀해내는 저자들의 능력은 이 책에서도 유감없이 발휘되고 있습니다. 조만간 정통 IR에 더 가까운 책이 나오겠지만, 이 책은 앞으로도 많이 쓰일 것 같습니다. 단, IR로 밥멀이를 하시는 분이 아닌 분이라면 (특히 주사위 책을 갖고계시다면) 웹사이트에서 부분적으로 출력해 보시는 것도 좋지 않을까 하는 판단입니다.

P.S. 이 책의 별명(~책)은 뭐가 될까요? 파란 색이라 물결?, 아니면 표지의 태그?

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새로운 알고리즘의 성능이 훌륭한가? - 유의성 테스트

IR 연구를 하다 보면 매일 데이터를 접하고, 이를 통계적으로 해석하여 결론을 내리게 됩니다. 검색이 다루는 대상(문서, 질의어 등)이 불확정적인 대상이며, 검색의 목표 역시 결국에는 통계적으로 최대 다수의 사용자를 만족시키는 결과를 제공하는 것을 목표로 하기 때문입니다.

하지만 저는 불행히도 통계를 정식으로 배운 적이 없기에 이런 상황에서 항상 마음 한구석에 불편함을 느꼈습니다. 하지만, 이론적 틀이 없다는 약점은 스스로 자유롭게 사고할 수 있다는 기회를 제공하나 봅니다. 배우고 연구하면서 생긴 의문을 해결하기 위해 고민하고, 주변의 자문을 구하는 동안 통계라는 것이 단순히 학문이라기보다는 세상을 바라보는 방식이라는 느낌이 들었습니다.

통계적으로 세상을 바라본다는 것은 어떤 뜻일까요? 대부분의 통계 기법은 불확정적인 현상을 주어진 모델(주로 확률 분포) 중 하나에 대입하는 데에서 출발합니다. 모든 현상이 몇 안되는 분포에 들어맞으리라는 보장은 없지만, 중심극한정리로 설명되는 자연의 규칙성으로 말미암아 실제로 대부분의 현상은 정규분포로 대표되는 통계학적 모델에 부합합니다. (모델 선정이 적절한지는 그 자체로 통계학의 주요 관심사로 이를 모델비평(model criticism)이라고 합니다.)

일단 현상이 모델화되면 그 다음부터는 다양한 방법으로 데이터에 대한 결론을 유도할 수 있습니다. 모델과 관찰값을 비교하여 관찰값이 모델에서 나왔을 확률을 구할수도 있고, 서로 다른 관찰값으로부터 생성된 두 모델을 비교하여 서로 유의미한 차이가 있는지를 알아볼 수도 있습니다. 물론 모델에 의존하지 않는 통계 기법도 존재합니다만, 이들은 좀더 폭넓은 응용법위를 갖는 반면에 데이터에 대한 가정이 적은 만큼 정확성에 있어 제약을 받습니다.

이제 관심을 IR로 돌려봅시다. IR에서 내려야 하는 중요한 문제는 ‘새로운 알고리즘의 성능이 기존 알고리즘에 비해 훌륭한가?’입니다. 이는 위에서 언급한 두 모델을 비교하는 문제의 일종인데, 우선 기존 알고리즘과 새 알고리즘의 쿼리별 성능을 두 벡터의 형태로 얻고, 이 두 벡터가 하나의 분포에서 나왔다는 가설을 세우는 겁니다. 이때 세우는 가설은 우리가 증명하고자 하는 사실(새로운 알고리즘이 기존 알고리즘과 다른 분포에서 나왔다는 것)의 반대를 가정하기에 귀무가설(null hypothesis)라고 합니다.

이 과정은 두 사건(기존 알고리즘과 새 알고리즘의 성능)의 차이가 통계적으로 유의미한가(statistically significant)를 가리는 과정이기에 유의성 테스트(significance test)라고 하며, IR시스템의 평가를 다룬 최근 논문에서는 알려진 방법 중에 t-test를 사용하는 것을 권장하고 있으며, 적어도 50개의 토픽(질의어)를 대상으로 유의성 테스트와 상대적인 평가 지표(MAP)에서 10% 이상의 향상이 있는 경우에만 의미있는 성능 향상이라는 결론을 내고 있습니다.

통계 분석을 위해서는 주로 R이라는 패키지를 사용하는데, 이는 S라는 상용 통계 패키지의 공개 구현(implementation)으로 벡터와 행렬을 기본 데이터형으로 사용하는 등 Matlab과 유사한 형태를 띠나 좀더 통계 분석에 특화된 것으로 보입니다. R 참고문서로는 다음 자료를 추천합니다. 약간 생소한 언어학(linguistics) 데이터를 사용하고는 있지만, 기본 문법부터 고급 데이터 분석까지 충실히 설명하고 있습니다.

Reference

• 구체적인 예로 이 포스팅을 추천합니다.
• 좀더 자세한 설명은 다음 책의 샘플 챕터를 참조하시기 바랍니다.

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정보 검색(Information Retrieval) 연구 개론

예전에 잠깐 정보 검색 연구를 소개한 적이 있지만, 앞으로 정보검색론(Information Retrieval이하 IR)에 대해 써볼 생각입니다. 아직 풋내기 대학원생이지만, 지난 1년간의 공부를 정리하고 앞으로의 방향을 잡아보는 차원에서 시작합니다.

IR은 웹 검색이다?

제 연구분야를 간단히 소개할 때 검색엔진을 연구한다고 말하곤 합니다. 그러면 보통 ‘검색엔진? 그거 다 연구된거 아냐?’ 라는 반응을 봅니다. 사실 저도 구글 등 상업용 검색엔진을 쓰면서 불편함을 많이 느끼지 못했기에 비슷한 의문을 가졌습니다.

하지만 IR은 단순히 웹 문서의 검색을 연구하는 것이 아닙니다. IR은 좀더 넓은 의미에서 사용자의 정보 욕구(information needs)를 만족시키는 정보물(information object)를 찾아주는 것을 목표로 하기 때문입니다. 웹 문서 검색이 가장 잘 알려진 분야인 것은 사실이지만, 우리가 ‘아 그게 뭐지?’, 혹은 ‘아 그것이 어디 있을까?’라고 궁금해 하는 순간순간이 모두 IR연구자들이 해결하고자 하는 문제인 것입니다. 실제 세상의 모든 유무형의 사물은 정보의 형태로 표현될 수 있으며, 이들 정보물의 양에 비해 사람의 인지능력은 항상 턱없이 부족하기에 검색 연구는 앞으로도 계속될 것입니다.

흔히 우리가 보는 웹 검색, 질문과 답변을 찾는 지식 검색, 뉴스 검색, 이미지와 비디오 검색, 지도와 전화번호 검색 이외에도 어떤 분야의 전문가를 찾아주는 전문가 검색, 도서 검색, 음악 검색, 제품 검색 등 검색의 대상에는 제한이 없습니다. 또한 현재 연구중인 RFID 기술 등이 보편화되어 세상의 모든 물체에 센서가 달리게 되면 실제 사물역시 검색의 대상이 될 수 있겠습니다.

검색의 방식 측면에서도 한국어로 검색어를 입력했을 떄 적절한 영어 문서를 찾아주는 교차어 검색(cross-language IR)이나 키워드가 아닌 질문 형태의 검색어를 받아 적절한 답(문서가 아닌)을 구해주는 질의 응답(question answering – 컴퓨터가 답변해주는 지식인이라고 생각하시면 됩니다.), 여러 곳에 나누어진 정보를 모아서 검색해주는 분산 검색(distributed IR) 역시 검색의 세부 분야로 연구되고 있습니다.

무엇을 어떻게 연구하나?

검색을 연구한다면 정확히 뭘 하는지 궁금하실 겁니다. 우선 사용자의 정보욕구는 검색어(query) 형태로 표현되기 때문에, 질의어를 분석하는 것이 필요합니다. 질의어에서 어구(phrase)나 사람 이름 등의 고유명사를 추출하기도 하고, 질의어에서 단어를 빼거나 추가하면 검색 결과가 좋아지는 경우가 많은데 관련된 기술을 질의어 확장(query expansion)이라고 합니다.

질의어가 분석되었다면 정보물(여기서는 문서를 가정)을 분석해야 할 것입니다. 문서는 미리 색인화(indexing)를 거쳐 속성 집합(feature set) 형태로 표현되는데, 이 속성에는 문서에 포함된 단어나 어구, 문서의 인기도나 최선성 등의 관련 정보가 모두 포함됩니다. 어떤 속성(feature)를 검색에 사용하느냐가 검색 성능을 좌우하기 때문에 검색회사나 연구자들은 검색에 도움이 되는 속성을 개발하느라 열심입니다. 상업용 검색엔진에는 수천개의 속성이 사용되고 있으며, 지금도 계속 추가된다고 하는군요!

질의어와 문서가 분석되고 나면 이를 비교해서 관련성(relevance)이 높은 문서 순으로 정렬해야 할 것입니다. 이를 위해 각 문서에 점수를 매기는데, 이때 사용되는 수식이 검색 모델입니다. 검색모델은 기본적으로 검색어와 문서의 유사성(textual similarity) 및 문서의 품질 등을 종합적으로 고려하여 순위를 매기는데, 검색어와 문서를 벡터로 놓고 비교하는 방법, 문서를 확률 변수로 보는 방법 등이 있지만 어느 모델이 더 우월한지는 결론이 나지 않은 상황입니다. 최근에는 각 속성간의 중요도를 자동으로 결정하는 기계학습 기반의 방법이 개발되어 널리 사용되고 있습니다.

검색 결과가 나온 다음에는 이를 평가해야 할 것입니다. 제가 검색 연구를 시작하기 전에 가장 궁금했던 부분인데, 결국에는 사람이 판단해준 결과를 바탕으로 검색 품질을 점수화하는 것이었습니다. 예컨데, 상위 10개 문서중 7개가 관련성이 있다면 0.7점을 주는 식이죠. 언뜻 간단하게 보이지만, 이 과정에는 비용도 많이 들어가고 고려해야 할 점이 많기에 검색 결과의 평가는 검색 연구의 중요한 축을 형성하고 있습니다.

아직 궁금하다면…

검색을 다루는 글이니만큼 참고자료도 ‘정보검색’ 이라는 키워드를 사용한 검색결과로 제공하겠습니다;) 목록을 보시면 위키피디아 페이지, 책 등의 자료가 첫페이지에 있는 것을 보실 수 있습니다. 저희학교 정보검색 수업 홈페이지도 있군요.

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국내 인터넷 서비스의 생존방정식

오늘 국내 포탈에서 검색과 관련된 일을 하시는 분을 뵈었습니다. 검색을 학문으로 공부하는 입장에서 현업 종사자의 생생한 경험을 들을 수 있는 기회였습니다. 보안상 구체적인 사항을 언급할 수는 없지만, 아직 우리나라 웹 서비스 회사의 기술적인 수준은 세계 수준과 상당한 격차가 있다는 생각이 들었습니다.

우선 검색 모델 개발 및 개선 절차가 체계화되어야 된다는 생각이 들었습니다. 흔히들 구글 검색이 검색어 매칭과 PageRank만을 기반으로 하는 것처럼 생각하시지만, 실제로는 수천개의 Feature가 정교하게 결합된 결과압니다. 이렇게 Feature의 개수가 많아질수록, 각 Feature의 결합은 각각이 검색 결과의 품질에 미치는 영향에 대한 엄밀한 분석을 바탕으로 해야 할 것입니다.

최근 학계에서 각광받고 있는 Learning to Rank 와 같은 기법을 사용하면 사용자의 클릭 등을 바탕으로 최적의 랭킹을 위한 주어진 Feature의 결합 가중치를 자동으로 학습할 수 있습니다. 지속적으로 검색 품질을 모니터링하고, 위와 같은 기법을 활용하여 주어진 Feature에서 최선의 결과를 끌어낼 수 있도록 해야 할 것입니다.

물론 위와 같은 기법의 활용을 위해서는 구글의 MapReduce, 야후!의 Hadoop과 같은 컴퓨팅 클러스터가 구축되어야 할 것입니다. 구글에서 나온 최근 논문 을 보면 구글이 활용하는 자동화된 알고리즘은 대부분 MapReduce연산의 반복으로 구현된다는 것을 알 수 있습니다. 구글이나 야후가 전세계를 상대로 인터넷 서비스를 제공할 수 있는 데에는 이와 같은 기본기가 바탕이 되는 것입니다.

아직 국내 인터넷 서비스는 토종 포털이 압도하고 있지만, 자동화된 알고리즘과 이를 뒷받침하는 컴퓨팅 파워를 갖춘 구글 등의 공세가 만만치 않을 것입니다. 국내 업체는 현지화를 강점으로 내세우고 있지만, 구글 등은 현지화를 넘어 모든 서비스의 개인화 에 도전하고 있습니다. 그것도 사람이 전혀 관여할 필요가 없는 방식으로 말입니다. 한국인 모두를 대상으로 최적화된 랭킹과 자신만을 위한 랭킹 중 어떤 것을 선택하시겠습니까.

이에 더 나아가 외국 업체들은 국경 없는 서비스 제공을 위한 기반 기술 개발에도 열심입니다. 구글이 막대한 투자를 아끼지 않고 있는 기계번역 기술이 어느 수준에 다다르는 순간, 각국 인터넷 업체와 구글간의 힘의 균형이 무너질 것이라는 예측은 지나친가요?

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