데스크톱 검색
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1. 개요
데스크톱 검색은 컴퓨터에 저장된 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 기술로, 색인 데이터베이스를 활용하여 빠른 검색 속도를 제공한다. 파일 이름, 메타데이터, 문서 내용을 색인하며, 컴퓨터 유휴 시간이나 배터리 사용 시 인덱싱을 조절한다. 윈도우, macOS, 리눅스 등 다양한 운영체제에서 발전해 왔으며, 각 플랫폼별로 고유한 검색 엔진과 기능을 제공한다. 이미지, 사운드, 비디오 파일 내용 검색 기능도 개발되고 있다.
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| 데스크톱 검색 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 검색 엔진 |
| 목적 | 개인용 컴퓨터의 파일, 콘텐츠, 이메일 및 기타 데이터를 빠르게 찾도록 설계됨 |
| 개발자 | Apple Microsoft X1 Search dtSearch Copernic Lookeen 외 다수 |
| 상세 정보 | |
| 작동 방식 | 데스크톱 검색 프로그램은 컴퓨터의 파일 및 콘텐츠를 색인화하여 작동하며, 사용자가 쿼리를 입력하면 프로그램이 색인 데이터베이스를 참조하여 결과를 표시한다. |
| 기능 | 전체 텍스트 검색 미리보기 다양한 파일 형식 지원 이메일 검색 네트워크 드라이브 검색 실시간 검색 |
| 역사 | 데스크톱 검색은 2000년대 초반에 인기를 얻었으며, Google 데스크톱 검색, Copernic 데스크톱 검색 및 Yahoo! 데스크톱 검색과 같은 초기 프로그램이 출시되었다. |
| 용도 | 개인용 컴퓨터에서 파일 및 정보를 빠르게 찾기 이메일 검색 및 관리 문서 및 기타 콘텐츠 검색 생산성 향상 |
| 장점 | 검색 속도 향상 오프라인 검색 가능 다양한 파일 형식 지원 생산성 향상 |
| 단점 | 색인 생성에 시간 소요 시스템 리소스 사용 개인 정보 문제 |
| 참고 사항 | 데스크톱 검색은 웹 검색과 달리 개인용 컴퓨터 내의 정보에 초점을 맞춘다. |
2. 기술
데스크톱 검색 엔진은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 검색하기 위해 색인 데이터베이스를 구축하고 관리한다. 데스크톱 검색 도구는 파일 및 폴더 이름, MP3, PDF, JPEG 등 파일 형식의 제목, 작성자, 설명 등이 포함된 메타데이터, 파일 내용의 세 가지 유형의 정보를 수집한다.[11][12]
2. 1. 색인 생성
색인 데이터베이스를 만들어 관리함으로써 수 기가바이트의 데이터를 검색할 때 상당한 성능을 발휘하도록 하고 있다. 컴퓨터가 유휴 상태이면 색인 저장 작업을 하며 휴대용 컴퓨터가 배터리 모드로 동작 중이면 절전을 위해 대부분의 검색 응용 프로그램들이 잠시 정지한다. 파일을 색인할 때 데스크톱 검색 도구는 다음 세 가지 종류를 수집한다.대부분의 데스크톱 검색 엔진은 대량의 데이터를 검색할 때 성능을 향상시키기 위해 색인 데이터베이스를 구축하고 유지 관리한다. 색인 생성은 일반적으로 컴퓨터가 유휴 상태일 때 이루어지며, 대부분의 검색 응용 프로그램은 전력 소비를 줄이기 위해 휴대용 컴퓨터가 배터리로 작동할 경우 색인 생성을 일시 중단하도록 설정할 수 있다. 그러나 주목할 만한 예외가 있다. 파일 내용이 아닌 파일 이름만으로 검색을 수행하는 Voidtools의 Everything Search Engine[9]은 처음부터 몇 초 만에 색인을 구축할 수 있다. 또 다른 예외는 Vegnos Desktop Search Engine[10]으로, 색인을 구축하지 않고 파일 이름과 파일 내용을 검색한다. 쿼리를 수행할 때 색인이 최신 상태가 아닐 수도 있다. 이 경우 반환된 결과가 정확하지 않을 수 있다(즉, 더 이상 존재하지 않을 때 적중이 표시될 수 있으며, 실제로 적중일 때 파일이 표시되지 않을 수 있음). 일부 제품은 소프트웨어에 실시간 색인 생성 기능을 구축하여 이러한 단점을 해결하려고 노력했다. 색인 생성을 하지 않으면 단점이 있다. 즉, 쿼리를 완료하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 발행된 쿼리는 리소스를 많이 사용할 수도 있다.
2. 2. 검색 기능
데스크톱 검색 엔진은 색인 데이터베이스를 만들어 관리함으로써 수 기가바이트의 데이터를 검색할 때 상당한 성능을 발휘하도록 하고 있다. 컴퓨터가 유휴 상태이면 인덱싱(색인 저장) 작업을 하며 휴대용 컴퓨터가 배터리 모드로 동작 중이면 절전을 위해 대부분의 검색 응용 프로그램들이 잠시 정지한다. 파일을 인덱싱할 때 데스크톱 검색 도구는 다음 세 가지 종류의 정보를 수집한다.대부분의 데스크톱 검색 엔진은 대량의 데이터를 검색할 때 성능을 향상시키기 위해 색인 데이터베이스를 구축하고 유지 관리한다. 색인 생성은 일반적으로 컴퓨터가 유휴 상태일 때 이루어지며, 대부분의 검색 응용 프로그램은 전력 소비를 줄이기 위해 휴대용 컴퓨터가 배터리로 작동할 경우 색인 생성을 일시 중단하도록 설정할 수 있다.
파일 내용이 아닌 파일 이름만으로 검색을 수행하는 Voidtools의 Everything Search Engine[9]은 처음부터 몇 초 만에 색인을 구축할 수 있다. 또 다른 예외는 Vegnos Desktop Search Engine[10]으로, 색인을 구축하지 않고 파일 이름과 파일 내용을 검색한다. 쿼리를 수행할 때 색인이 최신 상태가 아닐 수도 있다. 이 경우 반환된 결과가 정확하지 않을 수 있다. 일부 제품은 소프트웨어에 실시간 색인 생성 기능을 구축하여 이러한 단점을 해결하려고 노력했다. 색인 생성을 하지 않으면 단점이 있는데, 쿼리를 완료하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 발행된 쿼리는 리소스를 많이 사용할 수도 있다는 것이다.
데스크톱 검색 도구는 일반적으로 파일에 대한 세 가지 유형의 정보를 수집한다.
데스크톱 검색의 장기적인 목표에는 이미지 파일의 내용, 사운드 파일 및 비디오를 문맥별로 검색하는 기능이 포함된다.[11][12]
3. 플랫폼별 역사
플랫폼별로 데스크톱 검색 기술이 어떻게 발전해 왔는지 살펴보자.
Windows1996년 8월, 색인 서비스가 처음 출시되어 파일 형식별로 색인화하여 검색 속도를 높였다. 하지만, 파일이 추가될 때마다 색인화를 다시 해야 했고, RAM에 전체 색인을 캐시했기 때문에 하드웨어에 큰 부담을 줬다.[14]
2003년에는 Windows Desktop Search(WDS)가 출시되어 콘텐츠 색인화를 도입, 파일 내부를 검색하여 더 정확한 결과를 제공했다. 또한 "즉시 검색" 기능으로 사용자가 입력하는 즉시 검색이 가능해졌다.[15] 하지만, 여전히 색인화에 시간이 오래 걸렸고, 색인 크기도 컸다.
Windows Vista와 함께 출시된 Windows Search 3.1은 색인화된 위치와 색인화되지 않은 위치를 모두 검색할 수 있게 되었고, RAM 및 CPU 요구 사항이 감소하여 색인화 시간이 단축되었다. 현재 Windows 7 이상에서는 Windows Search 4.0이 사용되고 있다.
macOS1994년, AppleSearch가 도입되어 파일 형식, 메타데이터, 파일 내 콘텐츠를 검색할 수 있었다. 하지만, 클라이언트/서버 응용 프로그램이었기 때문에 별도의 서버가 필요했고, 높은 사양의 하드웨어와 비싼 소프트웨어 가격이 문제였다.[16]
1997년에는 셜록이 Mac OS 8에 통합되어 데스크톱 검색 기능을 웹으로 확장했다. 플러그인을 통해 기능을 추가할 수 있었지만, Mac OS X 10.4 타이거에서 스포트라이트와 대시보드로 대체되면서 더 이상 사용되지 않게 되었다.
2005년, Mac OS X 10.4 타이거와 함께 출시된 스포트라이트는 선택 기반 검색 도구로, 마우스만으로 쿼리를 호출할 수 있다. 인터넷 검색, 계산기, 사전 기능도 제공하며, 백그라운드에서 지속적으로 업데이트되어 빠른 검색이 가능하다.[18]
Linux리눅스는 사용자의 숙련도, 데스크톱 환경, 선호도에 따라 다양한 데스크톱 검색 도구를 선택할 수 있다. 많은 사용자가 PDF, DOC, DOCX, ODT 문서 추출 및 색인, vcard, LDAP 등 디렉토리/연락처 데이터베이스와 함께 작동하는 기능, `find` 및 `locate` 명령을 활용하여 자체적인 인덱싱을 생성한다.
Ubuntu는 Feisty Fawn 7.04 릴리스부터 Tracker[19] 데스크톱 검색을 제공하여 이메일 및 인스턴트 메시지 검색도 지원했다. 2014년에는 Recoll[20]이 추가되어 효율적인 전체 텍스트 검색을 지원하며, 인덱싱되는 항목을 더 세밀하게 사용자 정의할 수 있다.[21]
KDE4부터는 NEPOMUK이 도입되어 다양한 데스크톱 콘텐츠와 이메일을 색인하고 RDF와 같은 시맨틱 웹 기술을 사용하여 데이터베이스에 주석을 달 수 있게 했다. 초기에는 트리플 스토어 기반의 문제점이 있었지만, Virtuoso 오픈 소스 에디션으로 전환하여 쿼리 성능이 향상되었다. 하지만, 색인 기능은 여전히 사용자들의 불만이 많았다.
사용자 피드백을 바탕으로 Nepomuk 색인 및 검색 기능은 Xapian 기반의 Baloo 프레임워크로 대체되었다.
3. 1. Windows
색인 서비스는 "파일에서 콘텐츠를 추출하여 효율적이고 신속한 검색을 용이하게 하기 위해 색인화된 카탈로그를 구성하는 기본 서비스"로, 1996년 8월에 처음 출시되었다.[13] 이 서비스는 개인 데스크톱 및 기업 컴퓨터 네트워크에서 파일을 수동으로 검색하는 속도를 높이기 위해 제작되었다. 색인 서비스는 Microsoft 웹 서버를 사용하여 원하는 하드 드라이브의 파일을 색인화하는 방식으로 작동했다. 색인화는 파일 형식별로 이루어졌다. 사용자가 제공한 용어를 사용하여 파일 형식 내의 데이터와 일치하는 검색이 수행되었다. 색인 서비스가 직면한 가장 큰 문제는 파일을 추가할 때마다 색인화해야 한다는 사실이었다. 이는 색인화가 전체 색인을 RAM에 캐시한다는 사실과 결합되어 하드웨어에 큰 제약이 되었다.[14] 따라서 대량의 파일을 색인화하려면 매우 강력한 하드웨어와 매우 긴 대기 시간이 필요했다.
2003년, Windows Desktop Search(WDS)가 Microsoft 색인 서비스를 대체했다. WDS는 파일 형식 및 파일 이름의 세부 정보와 용어를 일치시키는 것 외에도, 모든 Microsoft 파일 및 이메일, 텍스트 파일과 같은 텍스트 기반 형식에 콘텐츠 색인화를 도입했다. 즉, WDS는 파일 내부를 살펴보고 콘텐츠를 색인화했다. 따라서 사용자가 용어를 검색하면 WDS는 더 이상 파일 형식 유형 및 파일 이름과 같은 정보만 일치시키는 것이 아니라, 해당 파일 내에 저장된 용어와 값도 일치시켰다. WDS는 또한 "즉시 검색" 기능을 도입하여 사용자가 문자를 입력하면 쿼리가 즉시 검색을 시작하고 사용자가 더 많은 문자를 입력함에 따라 쿼리를 업데이트할 수 있도록 했다.[15] Windows Search는 많은 처리 능력을 사용한 것으로 보이며, Windows Desktop Search는 직접 쿼리되거나 PC가 유휴 상태일 때만 실행되었다. 그럼에도 불구하고, 전체 하드 드라이브를 색인화하는 데 몇 시간이 걸렸다. 색인의 크기는 색인화된 모든 파일 크기의 약 10%였다. 예를 들어, 색인화된 파일이 약 100GB에 달하면 색인 크기는 10GB였다.
Windows Vista가 출시되면서 Windows Search 3.1이 등장했다. 이전 버전인 WDS 및 Windows Search 3.0과 달리, 3.1은 색인화된 위치와 색인화되지 않은 위치를 모두 원활하게 검색할 수 있었다. 또한 RAM 및 CPU 요구 사항이 크게 감소하여 색인화 시간을 엄청나게 단축했다. Windows Search 4.0은 현재 Windows 7 이상을 사용하는 모든 PC에서 실행되고 있다.
3. 2. macOS
1994년에 AppleSearch 검색 엔진이 도입되어 사용자는 파일 형식, 파일의 메타데이터 및 파일 내 콘텐츠를 포함하여 Macintosh 컴퓨터 내의 모든 문서를 완전히 검색할 수 있게 되었다. AppleSearch는 클라이언트/서버 응용 프로그램이었으므로 작동하려면 주 장치와 별도의 서버가 필요했다. AppleSearch의 가장 큰 문제는 많은 리소스 요구 사항이었다. "AppleSearch는 최소 68040 프로세서와 5MB의 RAM이 필요합니다."[16] 당시 이러한 사양의 Macintosh 컴퓨터는 약 1400USD였으며, 이는 2015년 2050USD와 동일하다.[17] 이 외에도 소프트웨어 자체는 단일 라이선스에 대해 1400USD가 추가로 들었다.1997년에 셜록이 Mac OS 8.5와 함께 출시되었다. 셜록(유명한 소설 속 탐정 셜록 홈즈의 이름을 따서 명명됨)은 Mac OS의 파일 브라우저인 파인더에 통합되었다. 셜록은 데스크톱 검색 기능을 월드 와이드 웹으로 확장하여 사용자가 로컬 및 외부에서 모두 검색할 수 있도록 했다. 인터넷 액세스와 같은 추가 기능을 셜록에 추가하는 것은 비교적 간단했는데, 이는 일반 텍스트 파일로 작성된 플러그인을 통해 수행되었기 때문이다. 셜록은 Mac OS 8부터 모든 Mac OS 릴리스에 포함되었으며, Mac OS X 10.4 타이거에서 스포트라이트 및 대시보드로 대체되면서 더 이상 사용되지 않게 되었다. Mac OS X 10.5 레오파드에서 공식적으로 제거되었다.
스포트라이트는 Mac OS X 10.4 타이거의 일부로 2005년에 출시되었다. 이것은 선택 기반 검색 도구로, 사용자는 마우스만 사용하여 쿼리를 호출한다. 스포트라이트를 사용하면 사용자가 문서 또는 웹 페이지에 포함된 키워드 또는 구문에 대한 자세한 정보를 인터넷에서 검색할 수 있으며, 내장 계산기와 옥스포드 미국 사전(Oxford American Dictionary)을 사용하여 간단한 계산과 단어 정의에 빠르게 액세스할 수 있다.[18] 스포트라이트는 처음에 시작 시간이 오래 걸리지만, 하드 디스크가 인덱싱되면서 시간이 단축된다. 사용자가 파일을 추가하면 최소한의 CPU 및 RAM 리소스를 사용하여 인덱스가 백그라운드에서 지속적으로 업데이트된다.
3. 3. Linux
리눅스 사용자는 자신의 숙련도, 데스크톱 환경과의 통합 정도, 명령 셸 기능 선호도, 또는 브라우저 기반 사용자 인터페이스 사용 여부에 따라 다양한 데스크톱 검색 도구를 선택할 수 있다. 많은 사용자가 PDF, DOC, DOCX, ODT 문서를 추출하고 색인하는 기능, vcard, LDAP 및 기타 디렉토리/연락처 데이터베이스와 함께 작동하는 기능, 그리고 기존의 `find` 및 `locate` 명령을 활용하여 자체적인 인덱싱을 생성하기도 한다.
Ubuntu는 Feisty Fawn 7.04 릴리스 전까지 데스크톱 검색 기능을 제공하지 않았다. 이후 Tracker[19] 데스크톱 검색을 통해 Mac OS의 AppleSearch 및 Sherlock과 유사한 기능을 제공했다. 파일 형식 정렬 및 메타데이터 일치와 같은 기본적인 기능 외에도 이메일 및 인스턴트 메시지 검색 지원도 제공되었다. 2014년에는 Recoll[20]이 리눅스 배포판에 추가되어 Tracker 및 Beagle과 같은 다른 검색 프로그램과 함께 작동하여 효율적인 전체 텍스트 검색을 지원했다. Recoll은 인덱싱되는 항목을 더 세밀하게 사용자 정의할 수 있다는 장점이 있다. Recoll은 기본적으로 전체 하드 디스크를 인덱싱하지만, 필요 없는 디렉토리를 제외하고 특정 디렉토리만 인덱싱하도록 설정할 수 있다.[21]
KDE4부터는 NEPOMUK이 도입되었다. NEPOMUK은 다양한 데스크톱 콘텐츠와 이메일을 색인하고 RDF와 같은 시맨틱 웹 기술을 사용하여 데이터베이스에 주석을 달 수 있게 했다. 도입 초기에는 몇 가지 문제점이 있었는데, 주로 트리플 스토어에 기반한 문제였다. 백엔드를 축소된 버전의 Virtuoso 오픈 소스 에디션으로 전환하여 쿼리 성능은 향상되었지만, 색인 기능은 여전히 사용자들의 불만이 많았다.
사용자 피드백을 바탕으로 Nepomuk 색인 및 검색 기능은 Xapian 기반의 Baloo 프레임워크로 대체되었다.
4. 대한민국의 데스크톱 검색
코난테크놀로지의 코난데스크톱 검색, 와이즈넛의 데스크톱 검색, MSN 데스크톱 검색 등이 있다. 네이버는 "네이버 데스크톱"이라는 이름의 서비스를 제공했으나 2009년 8월 7일 서비스를 중단하였다.[24]
참조
[1]
블로그
"What do you do for desktop search in VDI and RDSH?"
http://www.brianmadd[...]
brainmadden.com
2015-03-25
[2]
웹사이트
Lookeen offers a new way for Outlook users to search
https://venturebeat.[...]
2016-03-08
[3]
웹사이트
X1 rises again with Desktop Search 8, Virtual Edition
http://www.computerw[...]
2015-06-24
[4]
간행물
Security special report: Who sees your data?
http://www.computerw[...]
Computer Weekly
2006-04-25
[5]
뉴스
BBC NEWS - Technology - Search wars hit desktop computers
http://news.bbc.co.u[...]
2015-06-24
[6]
웹사이트
KMWorld - The Evolution of Desktop Search
http://www.kmworld.c[...]
2019-01-07
[7]
웹사이트
dtSearch UK Blog - Desktop Wars
https://www.dtsearch[...]
2019-01-08
[8]
웹사이트
SearchMax
https://web.archive.[...]
2015-06-24
[9]
웹사이트
Everything Search Engine
http://www.voidtools[...]
voidtools
2013-12-27
[10]
웹사이트
Vegnos
http://www.vegnos.co[...]
Vegnos
2013-12-27
[11]
웹사이트
The current state of video search
http://www.niallkenn[...]
2015-06-24
[12]
웹사이트
The current state of audio search
http://www.niallkenn[...]
2015-06-24
[13]
웹사이트
Indexing Service
https://msdn.microso[...]
Microsoft
2015-06-24
[14]
웹사이트
Indexing with Microsoft Index Server
https://msdn.microso[...]
Microsoft
2015-06-24
[15]
웹사이트
Windows Search: Technical FAQ
http://www.microsoft[...]
Microsoft
2015-06-24
[16]
웹사이트
AppleSearch
http://infomotions.c[...]
2015-06-24
[17]
웹사이트
Converter of current to real US dollars - using the GDP deflator
http://stats.areppim[...]
2015-06-24
[18]
웹사이트
Apple - Press Info - Apple to Ship Mac OS X "Tiger" on April 29
https://www.apple.co[...]
2015-06-24
[19]
웹사이트
A first look at Tracker 0.6.0
https://arstechnica.[...]
2015-06-24
[20]
웹사이트
Recoll user manual
http://www.lesbonsco[...]
2015-06-24
[21]
웹사이트
Linux.com
http://archive09.lin[...]
2015-06-24
[22]
웹사이트
Baloo - KDE Community Wiki
https://community.kd[...]
[23]
웹사이트
Home
http://www.opensuse.[...]
[24]
웹인용
네이버 데스크톱 서비스 종료안내
http://desktop.naver[...]
2009-10-21
본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
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