지역 검색은 주로 모바일 단말기를 이용해서 진행되기 때문에 모바일 지역 검색(mobile local search)이라고도 하며, 기존의 연구들은 몇 개의 큰 분류로 나눌 수 있다. 대표적인 연구 분야로는 지역 검색의 유용성 등에 대한 연구 [4]-[6], 이미지를 이용해서 모바일 랜드마크를 검색하는 연구[12],[13], SNS와 연계하여 지역 검색에 대해서 연구하는 경우[7] 등으로 나눌 수 있다.

Jaime Teevan[4]은 그의 연구에서 929명에 대한 조사에서 지역 검색은 상황(지역적 특성, 사회적 상황 등)에 많은 영향을 받는데, 그중에서 사용자의 위치가 매우 중요하다는 결과를 얻었다. Gan[5]의 웹 검색 엔진의 로그 분석 결과에 따르면 질의어의 약 13%가 지리적으로 관련 있는 것으로 밝혀졌다. 유사하게 Sohn[6]의 연구에 의하면 모바일 정보 요구의 38%는 방향, 관심 지역, 교통 정보 등 지역에 관련된 것이었으며, 지역 검색은 검색 엔진에서 중요한 요소로 여겨지고 있다.

[7]의 연구는 위치기반 SNS에서 추천시스템에 대한 논문들을 조사한 연구이다. 지리정보를 포함한 콘텐츠는 사진, 노트 등이 있으며, 위치기반 SNS에서 콘텐츠들은 사용자 행동 및 추천 서비스에 활용될 수 있다. [7]의 연구는 데이터 소스, 추천 방법론, 추천 목적 등으로 기존 논문들에 대해서 분류해서 분석하였다. [7]에 따르면 위치 정보는 <그림 1>과 같이 3가지 방법으로 특성을 표현할 수 있다. 첫 번째는 지역에 대한 정보를 포함 관계를 통해 계층적으로 기술하는 방법이고, 두 번째는 사용자를 중심으로 측정 가능한 거리를 바탕으로 특성 을 기술하는 방법이다. 세 번째는 사용자의 이동 경로 등을 파악하기 위해서 위치들의 연속으로 표현하는 것이다.

[8]은 관심지역(POI, Point Of Interest)을 검색하기 위해서 위치 검색 엔진(LSE, Location Search Engine)에 대해서 언급한다. [8]의 위치 검색 엔진은 지역 정보(local information)가 아닌 위치(location)을 찾는다. 검색 엔진에서 제공하는 지도 서비스는 특정 지역 주변의 관심지역 정보를 제공하며, POI의 이름을 이용해서 검색할 수 있는 서비스를 제공한다. 대표적인 서비스로는 <그림 2>의 네이버 지도 서비스[13]와 Y. Lv의 연구[14]가 있다.

지역 검색에서 사진과 카메라를 이용하여 응용 분야를 넓힌 연구들이 있는데, 이와 관련된 연구들은 사진 정보를 이용해서 지역 정보를 검색하는 모바일 랜드마크 검색(Mobile Landmark Search)이다. 모바일 랜드마크 검색에서 주요한 연구 주제는 검색을 어떻게 진행할 것인가에 대한 연구가 주를 이루는데, 대표적인 것은 이미지를 텍스트로 해싱하는 방법[12], [13]과 이미지 내용 기반으로 검색하는 방법[10]이 있다. 이와 관련되어 대표적인 서비스는 구글 렌즈 앱[9]이다. 구글 렌즈 앱은 카메라를 이용해서 사물 혹은 지역을 인식하는 경우에 구글의 시각 검색 기능을 활용하여 사물 혹은 지역에 대한 정보를 사용자에게 제공한다. <그림 3>은 구글 렌즈를 이용해서 식당을 인식하는 경우에 식당에 대한 평가 정보가 검색을 통해서 제공되는 것을 보여준다.

구글 렌즈는 증강현실과 검색을 결합할 수 있다는 것을 보여주었으며, 사용자는 스마트폰 카메라와 사진을 이용하여 주변의 사물 혹은 장소에 대해서 쉽게 검색할 수 있다는 장점을 갖는다.

현재 검색 엔진들이 지역 검색 기능을 제공하지만, 지역 기관의 정보에 대해서는 검색 기능을 제공하지 못한다. 시나리오1은 사용자가 지역 정보뿐만 아니라 지역 기관에 포함된 정보를 검색할 필요가 있으며, 현재 검색 엔진은 이러한 시나리오 상황에서 효과적인 해법을 제시하지 못한다는 것을 보여준다.

시나리오1.

A씨는 동네에 위치한 시립도서관이 자신이 원하는 책을 소장하고 있는지 여부와 대출 가능한지 여부를 검색하려고 한다. 도서관은 소장 도서 검색 서비스를 도서관 홈페이지와 도서관에 구비한 전용 컴퓨터에서만 지원한다. 도서관의 홈페이지 주소를 기억하지 못하는 A씨는 검색 엔진에서 도서관의 홈페이지를 찾고, 홈페이지에서 검색 링크를 찾아 방문한 후에 키워드로 도서 정보를 검색해야 한다.

시나리오1처럼 지역 기관이 제공하는 정보를 검색하기 위해서는 몇 단계의 작업을 거쳐서 진행해야한다. 또한 각 작업 단계가 어려움 없이 바로 진행되지 않고, 사용자가 육안으로 정보를 찾아서 원하는 링크를 찾아서 이동해야하기 때문에 번거로움과 어려움이 있다.

시나리오1에서는 지역 기관의 정보를 쉽게 검색할 수 없다는 문제를 보여준다. 이제는 검색 엔진에서 검색 결과를 보여줄 때 우선순위에 대한 문제이다. 시나리오2의 상황을 살펴보자.

시나리오2.

A씨는 시립 도서관에서 책을 읽고 있었는데, 그 책에서 “ABC” 책을 추천하기에 도서관이 “ABC” 책을 소장하고 있는지와 대출 가능한지를 검색하기 위해서 검색 엔진에서 “ABC” 책을 검색한다. A씨는 도서관에 책이 구비되어 있으면 대출하고, 그렇지 않으면 주변 서점에서 책을 구입하고 싶어서 검색 엔진에 검색한다. 검색 엔진은 “ABC” 책에 대한 일반적인 정보를 제공하지만, 그 외에 A씨가 필요로 하는 정보는 제공하지 못한다.

시나리오2의 경우처럼 현재 검색 엔진은 지역에 대한 정보를 제공하지 못하기 때문에 향후 검색 엔진은 사용자의 위치에 따라 인근 지역의 검색 시스템의 결과를 먼저 보여주고, 일반적인 내용을 나중에 보여줘야 한다(혹은 사용자의 옵션에 따라 정보의 배치 순서는 달리 할 수 있게 해야 한다). 예를 들어, 도서관에서 “ABC”을 검색한다면, 도서관 시스템에서 “ABC” 도서에 대한 정보를 먼저 보여주고, 근처 서점에서 “ABC” 책의 판매 가격 정보, 마지막으로 일반적인 정보 등으로 위치에 따라 검색 결과의 순위가 변경되어야 한다.

지역 검색은 지리 정보를 이용해서 사용자 주변의 장소에 대한 정보를 검색하는 서비스이다. GPS 정보가 많지 않은 데스크톱을 주로 사용하던 시기에는 지역 명을 검색 키워드로 같이 사용하였지만, 모바일 단말기에 GPS 정보가 포함되면서 사용자는 키워드만 입력해서 지역 검색 서비스가 가능해졌다. 하지만 아직도 지역 검색에서 지역 명과 키워드를 같이 사용하고 있다. 모바일 단말기에서 GPS 정보를 사용하기 위해서는 브라우저에서 GPS 등의 정보를 검색 엔진에 전달해야 지역 검색이 가능해진다.

지역 검색에서는 장소(위치, 명칭, 간략 정보 등)를 찾을 수 있지만, 그 장소에 위치한 기관이 제공하는 정보 서비스를 활용한 서비스는 사용할 수 없다. 예를 들어, 도서관이 소장한 도서 검색 서비스, 지역 쇼핑몰이 제공하는 상품 정보 (상품 할인 정보, 상품 위치 정도 등), 지역 공공기관이 제공하는 각종 정보 서비스 등은 지역 검색 서비스를 이용해서 활용할 수 없다. 따라서 검색 엔진이 지역 정보 검색을 확장해서 지역 기관에서 제공하는 정보 검색 서비스를 제공할 필요성이 있으며, 이러한 검색 기능을 메타 지역 검색(meta local search)라고 부르기로 한다.

검색 엔진에서 저장하고 검색하는 정보를 엔티티(entity)라고 하고, 엔티티에 대한 정보를 메타 정보(meta information)이라고 하자. 정보를 검색하는 기능을 F라고 하면, 정보 검색은 다음과 같이 표현할 수 있다. 단, k는 키워드이다.

시나리오1에서 제시한 검색 시스템은 검색 엔진 혹은 다른 시스템을 통해서 획득한 정보, 예를 들어, 도서관의 URL 주소를 활용하여 다음 단계로 키워드 검색을 진행할 수 있다. 이것은 다음과 같은 형태로 표현할 수 있다. 단, L은 지리정보를 의미한다.

메타 지역 검색 서버는 사용자의 질의어에 대해서 정보를 검색하고 제공하는 역할을 한다. 서버는 구성 형태에 따라서 다음과 같이 세 가지 형태로 설계할 수 있다.

메타 지역 검색 시스템의 설계 UI는 <그림 4>에서 2번을 따랐고, 서버 설계는 검색 엔진이 필요시 지역 기관에 접근하는 모델을 따랐다. 이러한 설계를 선택한 것인 구현이 용이하고, 개발 비용을 절감할 수 있기 때문이다. <그림 9>는 프로토타입 시스템의 검색 처리 단계를 보여준다.

<그림 9>에서 검색 엔진 서버는 사전에 지역 기관들에 대한 위치 정보, URL 등의 정보를 데이터 베이스에 관리하고 있으며, 클라이언트에서 위치 정보를 전달하면 서버는 위치를 바탕으로 등록된 기관들 목록을 클라이언트에 전달한다. 사용자는 원하는 기관을 선택하고, 질의어 키워드를 입력하면 검색 엔진 서버는 그 기관에 키워드를 전달해서 정보를 검색하고, 검색 결과를 추가 처리해서 클라이언트에 전달한다.

<그림 10>는 클라이언트의 모습을 보여준다. 클라이언트는 사용자의 위치를 파악하고, 서버에 위치 정보를 전달해서 주변의 기관 목록을 받아서 사용자가 원하는 기관을 선택할 수 있게 한다.

검색 엔진은 <그림 7> 구조로 구현되었으며, 사용자의 질의어를 외부 기관에 전달해서 검색 결과를 가공해서 사용자에게 전달한다. <그림 11>은 지역 기관에서 검색한 결과를 보여주는 화면이다.