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[[네이버]], [[Daum]] 등 국내의 검색 엔진은 뉴스, 블로그, 웹문서 등 각 데이터베이스 별로 얻은 상위 몇 개의 검색 결과를 보여주는 통합 검색을 사용해왔다. 구글로 대표되는 외산 검색 엔진은 한 데이터베이스에서 얻은 검색 결과를 집중적으로 보여주는 방식을 사용한다. 큐로보는 이와 다르게 웹문서 검색을 통해 얻은 결과를 문서의 주제 | [[네이버]], [[Daum]] 등 국내의 검색 엔진은 뉴스, 블로그, 웹문서 등 각 데이터베이스 별로 얻은 상위 몇 개의 검색 결과를 보여주는 통합 검색을 사용해왔다. 구글로 대표되는 외산 검색 엔진은 한 데이터베이스에서 얻은 검색 결과를 집중적으로 보여주는 방식을 사용한다. 큐로보는 이와 다르게 웹문서 검색을 통해 얻은 결과를 문서의 주제[* 엔터테인먼트, IT, 물리학, 명절, 음식 등]로 구분하여 보여주는 방식을 사용했다. 이 때 문서의 주제 판별은 사람이 개입하지 않고, 인공지능(로봇)을 통해 단어 사이의 의미 연관관계를 형성하는 방식으로 실시하여 차세대 검색엔진으로 분류되는 '시맨틱 검색엔진', 또는 '인식 기반 검색 엔진'으로 불리기도 했다. 이를 이용하여, 입력한 검색어와 관련된 단어를 짐작해내 그와 관련된 결과를 보여주는 '한뼘검색'을 초기부터 서비스했다.[http://cafe.naver.com/noothegilab/645] | ||
데이터베이스별 분류보다는 문서 주제별로 분류하는 데 초점을 맞췄다는 점에서 [[키워드 검색]]을 통해 얻은 검색 결과를 [[디렉토리 검색]]의 방식을 이용해 분류해 보여줬다고 말할 수 있다.[http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no=33883] 또, 기존의 디렉토리 검색의 가장 큰 한계 중 하나였던 문서의 주제별 분류의 어려움을 알고리즘을 통해 자동화시켰단 점에서 이 부분의 한계를 어느 정도 극복했다고 볼 수도 있다. | 데이터베이스별 분류보다는 문서 주제별로 분류하는 데 초점을 맞췄다는 점에서 [[키워드 검색]]을 통해 얻은 검색 결과를 [[디렉토리 검색]]의 방식을 이용해 분류해 보여줬다고 말할 수 있다.[http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no=33883] 또, 기존의 디렉토리 검색의 가장 큰 한계 중 하나였던 문서의 주제별 분류의 어려움을 알고리즘을 통해 자동화시켰단 점에서 이 부분의 한계를 어느 정도 극복했다고 볼 수도 있다. | ||
메인페이지에 [[구글]]과 비슷하게 검색창만 있었던 베타테스트 때와는 다르게 시간이 지나면서 한뼘검색 이외에도 다양한 종류의 검색과 정보를 제공해 [[인터넷 포털]]처럼 변해갔다. 로봇을 이용해 화제가 되는 뉴스를 탐색하는 방법으로 기사가 채워진 뉴스 페이지도 생겨났으며, 여러 검색어의 검색 통계를 한 눈에 비교해볼 수 있는 'VS검색', 검색 결과로 얻은 페이지 전체의 모습을 이미지로 간략하게 볼 수 있는 'VisualQ', 검색어 및 문서의 성향을 색깔로 표현한 '시맨틱컬러' 등이 새로 생겨난 서비스의 예시이다.[http://www.mydaily.co.kr/new_yk/html/read.php?newsid=201104291556184413][http://www.neoearly.net/2462565] | 메인페이지에 [[구글]]과 비슷하게 검색창만 있었던 베타테스트 때와는 다르게 시간이 지나면서 한뼘검색 이외에도 다양한 종류의 검색과 정보를 제공해 [[인터넷 포털]]처럼 변해갔다. 로봇을 이용해 화제가 되는 뉴스를 탐색하는 방법으로 기사가 채워진 뉴스 페이지도 생겨났으며, 여러 검색어의 검색 통계를 한 눈에 비교해볼 수 있는 'VS검색', 검색 결과로 얻은 페이지 전체의 모습을 이미지로 간략하게 볼 수 있는 'VisualQ', 검색어 및 문서의 성향을 색깔로 표현한 '시맨틱컬러' 등이 새로 생겨난 서비스의 예시이다.[http://www.mydaily.co.kr/new_yk/html/read.php?newsid=201104291556184413][http://www.neoearly.net/2462565] | ||
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