Curie: Deep-linking & App-indexing based mobile search engine

Curie / Musicurie
Deep-Linking과 App-Indexing을 이용한
모바일 어플리케이션 검색 엔진
SW Maestro 과정
Team Tehran Slippers
류원경 남성필 엄두성 정헌재

목차
• 팀 소개
• 시장 배경 - 문제점
• 서비스 개요
• Deep-Linking? App-Indexing?
• 주요 경쟁사 분석
• 비지니스 모델
• 목업 (가안)
• Musicurie
• Software Overall Structure
• Front-End Develop
• Back-End Develop

팀 소개
Dooseong EomHunjae Jung Wonkyung Lyu Sungpil Nam
Wooseok Seo

시장 배경 - 문제점
• 오늘날의 검색엔진은 웹 상의 데이터만 보여 줄 수 있음
• 그러나, 전 세계적으로 웹 컨텐츠 생산량은 감소하는 반면,
모바일 컨텐츠 생산량은 증가하는 추세

시장 배경 - 문제점
• 따라서 검색엔진 사용자는 사용자 경험과 유익이 감소
• 검색엔진의 입장에서도 컨텐츠 감소에 따른 광고 수익 경감
문제 발생
• 앱 소유주(광고주)는 새로운 유저 유입을 위해 매우 비효율
적인 마케팅 자원 소비

서비스 개요
• 큐리(Curie)는 앱 인덱싱(App Indexing)과 딥 링킹(Deep
Linking) 기술을 이용해 모바일 앱 내부의 데이터를 사용자
들이 검색할 수 있고, 또한 바로 실행할 수 있도록 해주는 신
개념 검색엔진

Deep-Linking? App-Indexing?
• Deep-Linking: 앱 내부의 고유 컨텐츠 자원에 대한 링크 
(http://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_deep_linking)
• 가령, Facebook 앱의 경우 ‘fb://' 프로토콜로 시작되어 ‘fb://
profile/1781740177' 등과 같이 특정 자원에 바로 접근할 수
있게 됨

Deep-Linking? App-Indexing?
• App-Indexing: 모바일 앱에 있는 컨텐츠 자원들을 색인화
하여 Deep-Link를 통해 외부에서 접근 가능하도록 하는 것

How to find Deep-Link URL?
- 웹 서비스(크롬 개발자 도구에
서 모바일 버전으로 접속)에
들어가서, 노래 재생 버튼을
눌렀을 때 모바일 어플리케이
션으로 넘어가는지 확인한다.
- 만약 어플리케이션으로 넘어
가서 정상적으로 노래가 재생
되면, 어플리케이션에 deep
link가 구현되어 있는 것이므
로, Deep link URL을 찾을
수 있을 거라 기대해도 좋다.

How to find Deep-Link URL?
- 크롬 개발자 도구를 이용하여, 재생버튼을 눌렀을 때 어떤 함수가 실행되는지 확인해보면,
최종적으로 위와 같이 deep link url을 포함하고 있는 함수를 발견할 수 있다.

주요 경쟁사 분석
번호 이름 주요 서비스 설명
투자 금액 및
매출액
1
Quixey
(http://www.crunchbase.com/
organization/quixey)
앱 검색 API를 개발하고 있는 기업으로 현재
Quixey 안드로이드 어플을 북미 시장에 출시
한 상태이다. 이 어플은 모바일 기기 내부의 어
플들의 기능들을 쉽게 검색해서 사용할 수 있
도록 해준다.
총 10개의 투자사로부터
5번의 라운드를 통해 약
760억 원($750M) 유치
2
URX
organization/urx)
앱 검색 API를 개발하고 있는 기업으로, 자연
검색, 소셜미디어, 이메일, 푸시메시지, 광고
리타게팅 등 다양한 분야에 당사의 검색 API
를 응용하고 있다.
총 34개의 투자사로부터
3번의 라운드를 통해 약
160억 원($15M) 유치
3
Branch Metrics
organization/branch-metrics)
특정 딥링크를 통한 앱 설치 시, 핑거프린팅 기
술을 통해 앱 설치 이후에 회원가입 이후에도
바로 맥락에 맞는 랜딩페이지로 이동시켜주는
기술.
총 3개의 투자사로부터 1
번의 라운드를 통해 약
30억 원($3M) 유치

비즈니스 모델
• 기술을 활용한 엔드포인트 서비스를 통해 수익 창출 
 
기존 웹 검색엔진과 유사한, 검색 결과에 대한 특정 모바일 어플
리케이션으로의 트래픽 전달에 대한 광고 수익 모델
• DB 축적 및 엔진 개량을 통한 자산 확보  
 
추후 App-Indexing 맥락과 사용자 흐름에 따라 맞춤형 광고 노
출로 CTR, 전환율, 서비스 체류 기간을 획기적으로 증가시키도
록 함. 더 나아가 자연어 검색, 소셜 미디어, 이메일, 푸시 메시지,
광고 리타게팅 등을 통해 광고 채널을 더 풍부하게 하는 것이 목
적.

Musicurie
Deep-Link & App-Indexing을 이용한 습작

1. Software Overall Structure
2. Front-End Develop
3. Back-End Develop

Front-End Develop
1. 개발환경
• MAC OSX
2. 사용기술
• Build Tool – Yeoman, Bower, Grunt
• MVC Framework – Angular.js –v 1.3.0 (animate, aria,  
material, route)
• jQuery –v 2.1.3
3. 개발도구
• SublimeText
4. 저장소
• Github : https://github.com/teheranslippers/curie-front-angular

Yeoman + Grunt + Bower
• Yeoman: AngularJS, 웹앱 개발에 필요한 여러 구성요
소들을 초반에 단 하나의 커맨드로 세팅해주며, 부트스트
래핑을 도와주는 도구.
• Grunt: SCSS 컴파일, Minify, Auto loading 등 다양한
작업들을 자동화시켜줘서 개발 및 배포 시 빠른 시간안에
특정 태스크를 수행할 수 있도록 해주는 도구.
• Bower: 개발 시 사용하는 다양한 써드파티 라이브러리들
의 버전 및 상호의존성을 관리해주고, 쉽게 설치할 수 있
도록 해주는 도구.

Yeoman 활용 예시
1. yo angular로 angular 세팅
2. bower install로 써드파티 의존성 체크
3. grunt serve 개발 시 명령어 실행 
(Chrome LiveReload extension 설치)
4. grunt test로 테스트 및 배포 시 grunt 명령어 실행

Front-End Develop - OffCanvas
• common.css • common.js

Back-End Develop
1. 개발환경
• MAC OSX
2. 서버 환경
• Digital Ocean
3. 사용기술
• Framework – Flask (Python 3.4)
• Main DataBase – MariaDB (10.0.15)
• Sub DataBase(1) - ElasticSearch (+ elasticsearch-analysis-korean)
• Sub DataBase(2) - Memcache
• Crawler – Python (Beautiful Soup 4.0)
4. 저장소
• Github : https://github.com/teheranslippers/curie-front

Back-End Develop - Crawler
1. Github: https://github.com/teheranslippers/Curie-Crawler
2. Python (Beautiful Soup 4.0)으로 제작
3. 크롤러는 크게 아래의 2가지 역할을 담당
1. getBeatMusicInfo.py: 음악 정보 수집
• 음악 정보(가수, 노래 제목, 앨범명, 앨범 이미지 URL)을 가지고 있는 특정 사이
트(Beat)에서 해당 정보들을 크롤링 해온다. 최종 결과물로 CSV 파일이 생성
된다.
2. getTrackIDs.py: 각 어플리케이션 별 Track ID 수집
• 음악 정보를 담고 있는 CSV 파일을 기반으로, 크롤러에게 가수/노래 제목/앨범
명을 입력으로 주면 음악 어플리케이션 별 (멜론, 벅스, 유튜브 등) Track ID를
수집한다. 수집된 Track ID는 바로 Database(MySQL)로 Insert 되어, 수집
되자마자 서비스에서 이용 가능하다.

Back-End Develop – Flask Framework Structure
1. Micro framework이기 때문에 전체구조를 직접 정의해야 하는 이슈
• Degital Ocean에서 작성한 Article을 참조하여 구조 정의
• https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-structure-
large-flask-applications
2. 동일 출처 정책과 관련된 이슈.
• CORS 적용 : http://flask-cors.readthedocs.org/en/latest/

Back-End Develop - ElasticSearch
1. RESTful 분산 검색엔진 http://www.elasticsearch.org/
2. Elastic Search Plug-in
• Head: http://mobz.github.io/elasticsearch-head/
• Elasticsearch-analysis-korean
• JDBC River Plugin: https://github.com/jprante/elasticsearch-river-
jdbc 
3. 참고: elasticsearh로 로그 검색 시스템 만들기 
http://helloworld.naver.com/helloworld/textyle/273788

Back-End Develop - MariaDB
1. https://mariadb.org/
2. 구조

Back-End Develop - MariaDB
- Data retrieving procedure 
 
CREATE PROCEDURE `proc_get_app_links`(IN songid INT)
BEGIN
SELECT app.name,CONCAT(app.android_prefix, link.link_id, app.android_appendix)
AS android_deeplink, app.googleplay_url, CONCAT(app.ios_prefix, link.link_id,
app.ios_appendix) AS ios_deeplink, app.iTunes_url
FROM curie_finish.app_info AS app
INNER JOIN curie_finish.link_ids AS link
ON app.id = link.app_id
WHERE link.song_id = songid;
END

Back-End Develop - Memcached
1. http://memcached.org/ 
 
DB 레벨까지 내려가 데이터를 가져오는 것이 매우 큰 비용을 소모하기 때문에, 
자주 검색되는(HIT) 결과에 대해 Memcached를 이용하여 캐싱을 진행함 
2. Memcached Python3 Plug-in 
 
https://github.com/eguven/python3-memcached/

Demo
Now we give a demonstration
http://tehranslippers.com/

Thank you
Tehranslippers
Software Maestro 5th

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