Visual search in an unstructured search field is a fruitful research area for computational modeling. Search models that describe relationship between search time and probability of target detection have been used for prediction of human search performance and provision of ideal goals for search training. Until recently, however, most of models were focused on detecting a single target in a search field, although, in practice, a search field includes multiple targets and search models for multiple targets may differ from search models for a single target. This study proposed a random search model for multiple targets, generalizing a random search model for a single target which is the most typical search model. To test this model, human search data were collected and compared with the model. This model well predicted human performance in visual search for multiple targets. This paper also proposed how to determine optimal stopping time in multiple-target search.
Job search research has been criticized for failing to study the dynamics and change of the job search process. A lot of previous researches have used cross-sectional designs and treated job search as a static process. As a result, job search research has failed to examine how job seekers' behaviors change during the course of their search. This paper examined changes In job search behaviors(preparatory and active job search behavior, and job search intensity) and the effects of individual difference variables(self-esteem, self-efficacy, extroversion, agreeableness, conscientiousness, openness) on job search behaviors. Data were gathered from 404 university students who had not found employment at the time of beginning of second semester The results of t-test pairs indicated that job seeking students increased their preparatory job search behavior and active job search behavior, but didn't job search intensity. The results of multiple regression showed that self-efficacy had strong relationship with preparatory and active job search behavior, and job search intensity, but self-esteem had not any relationship with them. Among big-5 personality, extroversion had relationship with active job search behavior and job search intensity, and agreeableness only with job search intensity.
The purpose of this study was to determine the satisfaction, trust and word-of-mouth intention of online information according to the type of information search by female cosmetics consumers in their 20's to 40's. For this study, online and offline surveys were conducted by 307 people. Factor, correlation, and multiple regression analysis were used to analyze the data. The main results are summarized as follows. First, the cosmetic consumer's information search types were identified as active, playful, and economic information search types. Second, the results of examinations on the effect of consumer information search types on satisfaction, reliability, and word-of-mouth intention of the online information searches showed that the active information search type had a positive effect on satisfaction, reliability, and word-of-mouth intention. The economic information search type had a positive effect on satisfaction. The active information search type was confirmed to have high satisfaction, reliability, and word-of-mouth intention for the provided information and thus, the acceptance of the provided information was high. The playful information search type was divided into continuous, habitual, and independent information search and a tendency to assign a low value to consumer information was confirmed. The economic information search type showed high satisfaction with the information obtained by searching, but also a passive attitude toward trust or word-of-mouth intention and was categorized as a passive search type. Online information search is a communication channel with a great influence that can provide various benefits to cosmetic consumers.
The primary purpose of this study was to investigate a robust search methodology that could be used in full-text information retrieval systems. A robust search methodology is one that can be easily used by a variety of users (particularly naive users) and it will give them comparable search performance regardless of their different expertise or interests In order to develop a possibly robust search methodology, a fully functional prototype of a fuzzy knowledge based information retrieval system was developed. Also, an experiment that used this prototype information retreival system was designed to investigate the performance of that search methodology over a small exploratory sample of user queries To probe the relatonships between the possibly robust search performance and the query organization using fuzzy inference logic, the search performance of a shallow query structure was analyzes. Consequently the following several noteworthy findings were obtained: 1) the hierachical(tree type) query structure might be a better query organization than the linear type query structure 2) comparing with the complex tree query structure, the simple tree query structure that has at most three levels of query might provide better search performance 3) the fuzzy search methodology that employs a proper levels of cut-off value might provide more efficient search performance than the boolean search methodology. Even though findings could not be statistically verified because the experiments were done using a single replication, it is worth noting however, that the research findings provided valuable information for developing a possibly robust search methodology in full-text information retrieval.
This study is concerned with predicting human search performance using a visual lobe. The most previous studies on human performance in visual search have been limited to a single-target search. This study extended the visual search research to multiple-target search including targets of different types as well as targets of same types. A model for predicting visual search performance was proposed and the model was validated by human search data. Additionally, this study found that human subjects always did not use a constant ratio of the whole visual lobe size for each type of targets in visual search process. The more conspicuous the target is, the more ratio of the whole visual lobe size human subjects use. The model that can predict human performance in multiple-target search may facilitate visual inspection plan in manufacturing.
In these days everyone search the information easily with the Internet as the rapid distribution and active usage of the Internet. The search engines were developed specially to accuracy of information retrieval. User search the information more quickly and variously with them. The search portal system will be embossed with representation and basic services. The Internet user needs the result of text, image and video, knowledge search. The keyword based search is used generally for getting result of the information retrieval and another method is category based search. This paper investigates the classification of knowledge search structure for oriental medicine in market leader of search portal system by ranking web site. As a result, each classification system is unified and there is a possibility of getting up a many confusion to the user who approaches with classification systematic search method. This treatise proposed the improved oriental medicine classification system of internet information retrieval in knowledge search area. if the service provider amends about the classification system, there will be able to guarantee the compatibility of data. Also the proper access path of the knowledge which seeks is secured to user.
This paper relates to a node structure of a multiway search tree and a search method using the node structure and, more particularly, to a search method for accelerating its search speed by reducing the depth of each small tree in a multi-way search tree. The proposed idea can increase the number of keys capable of being recorded on a cache line by using one pointer at a node of the multi-way search tree so that the number of branches in a network address search is also increased and thus the tree depth is reduced. As a result, this idea can accelerate the search speed and the speed of the forwarding engine and accomplish a further speed-up by decreasing required memories and thus increasing a memory rate.
In this study, the author uses a MATLAB simulation to develop and test a generalization of the traditional Random Search model which allows both the searcher and target to move and to be in different, but overlapping, areas. Also the best evasion speed for a randomly moving target against a Systematic Search is studied.
In this paper, we present an application called Semantic Search which is built on different supporting technologies and is designed to improve traditional web searching. The Semantic Search is becoming crucial challenges on semantic web. The assessment and the implementation of the research on Semantic Search is not full-fledged whereas its research is highly interested. Also there exists only little research that offers a commercial use Semantic Search System that should be taken into the account in measuring the effectiveness of a Semantic Search System. This paper proposes an implementation and evaluation for the Semantic Search System. Firstly, we built Semantic Search System which includes a case of development and it's procedure. Secondly, We presented the measurement of our Semantic Search System's effectiveness. Finally, the evaluation offers useful implications to the researchers and practitioners to improve the research level to the commercial use.
웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 중요 기술인 적합성을 만족시키기 위해 재현율과 정확율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 검색어의 재현율을 높일 수 있도록 유사어 관계 확장을 위한 온톨로지 스키마 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 추론을 통해 검색어의 확장을 제시하였다. 확장된 검색어들을 이용하여 문서 검색을 하기 위한 다단계 유사도 검색 순위화 알고리즘을 제안하였다. 설계된 온톨로지 스키마와 온톨로지 저장소의 데이터를 기반으로 추론과 유사도 검색 순위화 엔진이 포함된 웹사이트 형식의 사용자 의도 적응형 검색 솔루션을 구현하였다. 구현된 검색 솔루션을 통해 다양한 검색어를 입력하여 제안 방법의 타당성을 입증하였고 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 솔루션의 필요성을 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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