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  1. 2008.06.24 소프트웨어의 사용성과 검색

컴퓨팅 파워와 하드디스크 용량이 증가함에 따라 개인의 노트북과 데스크탑에 존재하는 정보의 양도 기하급수적으로 함께 늘고 있다.  현재 개인적으로 사용하고 있는 노트북의 경우 200G HDD인데 거의 80% 정도 데이타가 쌓여 있다. 사실 이들 정보 중 찾지 못해서 제대로 이용하지 못하는 정보도 상당수 존재한다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 구글이나 네이버 같은 검색 업체는 데스크탑 검색 프로그램을 무료로 제공하고 있다. 개인적으로 이들 프로그램이 유용하기는 하지만 색인 과정에서 발생하는 CPU의 Load와 색인 파일의 크기 때문에 별로 선호하지는 않는다.

- 디렉토리와 폴더에 의한 파일 검색

과거 가장 유용하게 파일을 분류.활용하는 방법이 바로 사용자가 자신의 입맛대로 폴더와 디렉토리를 생성하고 이를 잘 분류하여 사용하는 것이었다. 가장 손쉬운 방법이지만 정보가 많아지면 원하는 정보를 찾기가 만만치 않다. 아마도 얼마지나지 않아 "  아니 그 파일이 그게 어디 있더라?" 내지는 기억하지 못해 다시 관련된 정보를 인터넷에서 검색하는 경우가 반복될 가능성이 크다. ( 나만 이런가? ^-^ )  이러한 방법은 실제 정보를 물리적인 분류(디렉토리와 폴더)로 매핑시키고 이를 통해 찾는 것이다. 과거에 기억으로 지식관리 시스템에서 이를 물리적인 맵(Physical Map)이라고 하고 개발했던 적이 있었는데 그다지 감동적인 방법은 아니었다.

- 태그 등 논리적인 방법에 의한 파일 분류 및 검색

보통 하나의 정보는 그 의미에 따라 여러 분류를 갖는다.  가령, Voip 기술이 모바일 시장에 미치는 영향 이란 보고서는 [ 기술 -> Voip ] 디렉토리에 속할 수도 있지만 [ 시장 동향 -> 모바일 시장 ]에 속할 수도 있다. 이 경우, 물리적인 맵으로는 파일을 복사하여 두 개의  폴더에 중복해서 둘 수 밖에 없다. 이러한 것을 피하기 위해 과거 지식관리 시스템에서 하나의 물리적인 파일(정보)에 여러 논리적인 맵을 매핑하는 1 :   N 매핑을 사용하였다. 이러한 방법을 맵 형태로 구현할 경우 논리 지식맵이 되고 , 일반 텍스트 나열 방식으로 구현하면 흔히 말하는 태그라 말 할 수 있다.

이러한 물리적인 방법과 논리적인 방법은 혼합되어 사용되어 질 경우 정말로 대량의 파일을 관리할 때 편하게 사용할 수 있다. 실제 , 이 방식으로 크게 성공한 회사는 바로 애플과 구글이다.
 
- 애플의 소프트웨어의 사용성은 검색에서 시작해서 검색으로 끝난다.

애플이 제공하는 소프트웨어는 대부분 스마트 분류와 검색을 제공한다. 여기서 스마트 분류와 검색이란 파일은 하나만 존재하지만 여기에 다양한 분류 기준과 검색 기준을 제공하여 논리적인 폴더를 구성하게 해주는 기능을 말한다.

가령, 애플은 윈도우의 탐색기에 해당하는 파인더라는 유틸리티를 제공한다. 파인더는 스마트 폴더라는 것을 제공하는 데 , 스마트 폴더는 특정 범위에 있는 문서의 제목이나 내용 중 특정 내용을 포함하는 문서들만을 논리적으로 구성하여 디렉토리처럼 관리할 수 있다. 가령, 아래 그림 처럼 파일 중  thinkfree가 제목이나 내용에 포함되어 있는 파일들만을 논리적으로 구성하여 왼편의 맵(사이드바)에 추가하여 파일을 활용할 수 있다.

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애플 스마트 폴더


또한 메일에서도 스마트 메일 상자라는 기능을 제공하는 데 수신되는 메일 중 특정 조건에 해당하는 메일을 논리적으로 분류하여 관리할 수 있다. 가령, 외부 웹2.0 관련된 그룹에서 오는 메일들을 분류하여 관리할 수 있다.

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애플 메일



사진 또한 마찬가지 이다. 스마트 앨범이라는 기능을 제공하여 사진의 속성별(앨범,모든 텍스트,....,제목)로 기준을 정해 놓고 이들을 논리적으로 구분하여 관리할 수 있다.

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애플 아이포토


이러한 사용성이 가장 극대화하여 효과를 본 프로그램은 아이튠이다. "아이튠의 스마트 재생 목록"은 39개의 음악 파일의 속성을 AND 나 OR로 조합하여 검색한 음악 파일을 가상 폴더를 만들어 분류하여 관리할 수 있다. 이렇게 분류한 가상 폴더를 아이팟에 바로 동기화하여 휴대할 수 있으니 사용자 입장에서는 대량의 음악 파일을 관리하는 데 있어 기존의 폴더 폴더 방식 보다 편리할 수 밖에 없다. 그냥 연결하면 자동으로 원하는 파일이 항상 동기화가 된다.

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애플 아이튠


- 구글 서비스의 사용성은 검색에서 시작해서 검색으로 끝난다.

애플이 데스크탑상에서 검색 기능을 활용해서 멋진 소프트웨어를 개발했다면 웹에서는 구글이 이러한 기능을 자사 서비스에 적극 채용하여 사용자를 감격하게 만든다.

G메일은 대용량 메일을 제공한다. 사용자는 대용량 메일을 마치 메일 아키이브로 사용한다. 나도 거의 모든 메일을 Gmail로 포워딩한 후 이를 저장해 둔다. 이렇게 보관된 메일을 분류하여 찾는 것은 무척 어려운 일이다. 그러나 G 메일에서는 너무도 쉽다. 라벨(태그)을 만들고 이를 이용하여 수신된 메일에 대한 필터를 만들면 해당 메일이 자동으로 분류되기 때문이다. 애플의 스마트 메일상자와 동일한 기능을 제공한다.

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구글 메일


구글 리더 또한 마찬가지이다. 태그를 명시하고 구독하는 블러그에 태그를 명시하면 모든 분류가 해결된다.

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구글 리더


구글 Docs 또한 "Search Options"이란 기능을 통해 문서에 대한 검색을 하고 이를 가상 폴더로 만들 수 있다.

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구글 Docs


특히, 웹 서비스의 경우 Ajax 프로그래밍은 이러한 기능을 구현하는 데 아주 적합하다.  구글의 서비스들이 그러한 사실을 잘 증명한다. Ajax를 마치 윈도우 프로그래밍이나 자바 스윙 프로그래밍처럼 생각할 경우 심각하게 이기적인 서비스를 개발하게 된다. 이후에 Ajax를 사용하여 개발한 이기적인 서비스에 대해서는 다시 언급하기로 한다.

- 새로운 소프트웨어 개발에서 사용성은 검색에서 시작해서 검색으로 끝나야 한다.

현재의 소프트웨어와 서비스는 대량의 정보를 생성,분류,검색,공유 하는 기능을 효율적으로 제공하고  있다. 이미 과거의 경험에서 우리는 대용량 정보 분류와 검색에서 더 이상 물리적인 폴더와 디렉토리 만으로는 만족할 수 없다는 사실을 알았다. 따라서 이들 방법외에 논리적인 분류와 검색 방법을 효과적으로 제공해야 한다. 개인적으로 이들 기능은 모든 소프트웨어와 서비스들의 기본 기능 중의 하나라고 생각한다.

실제, 다음의 항목들은 정보의 속성들이다. 이러한 속성을 이용하여 다양한 논리적인 검색과 가상의 폴더를 만들어 활용할 수 있다.

파일 타입 , 파일 명, 파일 크기 , 작성 일, 최종 수정일 , 태그 , 작성자 , (협업 시) 공동 작업자 ,버전 정보 , 코멘트 , 중요도 그리고 본문 , 폴더 명, 폴더 위치(웹 또는 데스크탑 또는 모바일 ),...

예를 들어,  C 드라이브에 있는 정보중 파일 타입은  HWP 이고 2008년에 작성한 문서들 중에서 박재현과 그의 패밀리들이 작성한 파일을 모으되 웹 오피스와 씽크프리가 들어가 있는 문서들. 이런 기능은 오피스 프로그램에 반드시 필요한 것이다. 마찬가지로 다른 분야에서도 기본적으로 필요하다.

이러한 생각을 아주 제대로 반영한 훌륭한 프로그램이 있어 소개한다. Leap가 바로 이러한 생각을 가장 잘 반영한 프로그램이다. 지난 주 사용하던 맥의 파일 시스템이 깨져서 시스템을 새로 정리하던 중에 발견한 프로그램으로 사용하면 할 수록 감탄이 나왔다. 아쉽게도 맥버전만 제공하기 때문에 윈도우에서는 이용할 수 없다.

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Leap


물리적인 맵과 태그,  파일 속성에 기반한 논리적인 맵을 기준으로 한 실시간 검색을 제공한다. 기존의 데스크탑 검색 프로그램처럼 전문 검색을 위해 비싼 색인 과정도 없다. 파일 타입 등의 속성과 태그 그리고 물리적인 위치 등을 조합하여 바로 원하는 문서를 찾을 수 있다. 화면의 오른쪽에 위치한 태그 생성기는 파일을 드래그하여 놓으면 관련된 태그를 입력하는 창이 나온다. 이 창에 태그를 입력하면 태그가 생성된다. 다소 아쉬운 것은 이렇게 찾은 문서를 논리적인 폴더로 구성(저장)할 수 없다는 것이다. 이 점을 제외하고는 직관적인 UI를 포함하여 아주 멋진 소프트웨어이다. 개인적으로는 웹 서비스 또는 응용 프로그램의 기획자나 개발자가 꼭 한번 사용해 보고 기억해 두는 것이 좋은 사례라 할 수 있다. 아마도 당분간 새로운 충격이 없는 한 새롭게 구상하는 프로그램은 이러한 프레임웍 기반으로 하게 될 것 같다^^.

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Posted by 박재현

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