본 연구에서는 휴대폰에서의 효과적인 사진 검색을 지원하기 위해 사진 정보를 이용한 검색 기능을 개발하고, 이의 사용성 평가 실험을 수행함으로써 개발된 검색기능의 효용성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 사진 검색 기능은 크게 날짜 검색기능과 키워드 검색 기능의 두 가지로 구분된다. 날짜 검색 기능은 입력한 날짜에 해당하는 사진이 포함된 화면을 사용자에게 제시하는 방식이며, 키워드 검색 기능은 사용자가 입력한 키워드가 포함된 파일 이름을 갖는 사진을 검색하여 그 결과를 제시하는 방식이다. 개발된 검색 방식과 기존의 사용자 조작에 따른 화면 네비게이션을 통한 검색 방식을 대상으로 사용성 평가 실험을 수행하였다. 또한, 휴대폰에 저장된 사진 장수에 따른 작업의 수행도 및 주관적 만족도를 비교 분석하기 위하여, 120, 240, 360 장의 사진을 저장하고 있는 프로토타입을 개발하여 사용성 평가 실험에 활용하였다. 사용성 평가 실험 결과, 사진 장수가 120, 240 장일 경우는 날짜 검색과 키워드 검색의 두 방식이 검색 편의성, 기능의 적합성, 전반적 만족도 등의 주관적 만족도 측면에서 기존 검색 방식에 비하여 우수한 사용성 수준을 갖는 것으로 분석되었다. 사진 장수가 360 장인 경우, 날짜 검색과 키워드 검색의 활용시 검색 편의성, 기능의 적합성, 전반적 만족도가 기존 검색 방식에 비하여 우수한 성능을 갖는 것으로 분석되었고, 특히, 키워드 검색을 활용한 경우 검색 시간이 기존 검색과 날짜 검색을 활용한 경우에 비하여 우수한 성능을 갖는 것으로 확인되었다. 본 연구는 화면 크기가 작고 입력 방식이 제한된 휴대폰 인터페이스 환경에서 효과적인 사진 검색방식을 제안하고 검증하였다는 데 의의를 가진다. 본 연구 결과는 휴대폰 메뉴 검색, 일반 파일 검색 뿐만아니라 디지털 카메라의 사진 관리 기능에도 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 정보 검색 과제별 주요 적합성 판단 기준을 실제 정보 검색 시스템으로 구현해 보고 사용자 평가를 통해 그 효과를 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 사용자 적합성 판단 기준들을 정보 검색 시스템에서 적합성을 결정하는 검색 랭킹 모델의 랭킹 요소들로 적용하였다. 그리고 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델을 시스템으로 구현하였고, 이에 대한 사용자 평가를 진행하여 비교해 보았다. 총 45명의 참가자가 실험에 참여하였고, 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델이 적용된 각각의 검색 시스템에서 3개의 검색 과제를 수행하였다. 3개의 정보 검색 과제로는 사실 검색 과제, 문제 해결 검색 과제, 의사 결정 검색 과제가 사용되었다. 각 참가자는 검색 결과 첫 페이지 상위 5 개의 검색 결과에 대해 적합성 정도를 7 점 척도로 평가하였다. 그 결과, 사용자는 전반적으로 모든 검색어에 동일하게 반응하는 정적 검색 랭킹 모델을 적용한 시스템보다 정보 검색 과제별로 사용자 적합성 판단기준의 변화에 따라 랭킹 요소 가중치를 달리한 동적 검색 랭킹 모델을 더 높이 평가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 이를 통해, 정보 검색 과제를 고려한 정보 검색 시스템 디자인의 필요성과 함께, 사용자 중심 적합성 판단 모형 연구 결과를 실제 정보 검색 시스템으로 구현하여 평가함으로써 사용자 중심 적합성 연구 결과의 타당성을 검증하였다는 점, 그리고 사용자 연구 접목을 통한 시스템 개선의 중요성을 강조하였다는 점에서 의의를 가진다.
현재 웹(Web)상에서 운용되고 있는 검색엔진의 활용실태에 관한 체게적 검토를통해 각 엔진에 대한 가능을 비교·분석함으로써 각각의 특징과 효율성을 평가해보고자하였다. 효율적인 검색을 위해서는 각 검색엔진의 특성을 파악하여야 하며 얻고자 하는 정보의 특성(정보분류, 사용분야, 정보 형태 등)에 의해서도 검색엔진의 선별이 필요하다. 검색엔진들은 자신만의 독특한 검색방법을 지니고 있으며 사용자 인터페이스, 질의(Query)의 형태와 검색결과에 차이를 보일 수있다. 그러나 이들 검색엔진의 효율성을 비교하기 위한 기준은 아직까지 정립되지 않았으며 학문적으로 검증된 명확한 기준이 없다. 따라서 본 연구에서는 검색엔진의 효율성 비교를 위해 현재 인터넷상에서 통용되고 있는 검색능력평가에 관한 보고서들에서 평가기준으로 삼고있는 기준들을 수집, 분석한후 가장 타당한 것으로 평가기준들을 선정, 체계화하는 작업을 선행하였다. 그리고 각 검색엔진의 검색효율성을 평가하여 그 결과를 분석함으로써 최적의 검색엔진 선택과 정확한 정보의 검색 및 활용에 일조하고자하였다.
본 연구는 국내 아동 전용 인터넷 검색서비스 야후꾸러기와 쥬니어네이버를 이용자 중심에서 비교, 평가하고, 두 검색서비스를 이용하는데 있어 아동이 나타내는 문제점을 밝히고자 하는 것이다. 정량적 연구를 통해 야후꾸러기와 쥬니어네이버의 검색효율성, 검색결과의 정확률, 검색결과의 연결성, 검색결과의 유용성, 검색서비스의 만족도를 이용자 중심에서 비교, 평가하고, 정성적 연구를 통해 이용자가국내 아동 전용 인터넷 검색서비스를 이용하여 자신이 찾고자 하는 검색질의로 검색하는 과정을 분석한 후 아동들이 인터넷 검색서비스를 이용하는데 갖는 문제점들을 밝힌다. 이 연구를 통해 아동의 정보 요구가 최대한 반영된 인터넷 검색서비스를 개발하는데 기여하고자 한다.
기업에서 업무 시스템들을 활용하여 업무를 진행하다 보면 기하급수적으로 증가하는 정보를 얼마나 신속하고 정확하게 사용자에게 제공할 수 있는가 하는 것이 기업 경쟁력의 중요한 요소이다. 검색 적합성 향상을 통한 양질의 검색 결과 제공은 기업 경쟁력의 중요한 요소가 되었으며, 가치 있고 효율적인 검색 서비스 제공을 위해 검색엔진에서 제공하는 단순한 검색 서비스 이상을 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 검색 과정에서 Tag 정보와 그 가중치 값을 활용하여 검색 적합성을 향상 시키는 방안에 대해서 연구함으로써 검색엔진에서 제공하는 검색 적합성의 한계를 극복하는 방안을 제안한다. 또한, 제안된 방법에 대한 검색 성능을 비교하기 위해서 제안 기법을 기존 웹 검색 서비스에서 제공하는 검색결과와의 적합성 평가 및 연관 검색어와 비교함으로써 우수성을 검증하였다.
본 연구의 목적은 기존의 불논리 검색 시스템에서 사용할 수 있는 실용적인 피드백 검색 기법을 찾아내는 것으로서, 이용자의 적합성 평가 부담을 덜어줄 수 있도록 사전에 이용자 모형을 구축하여 놓고 피드백 검색시 시스템이 자동으로 적합성 평가를 하는 이용자 모형 기반 피드백 검색 기법을 제안하고 이의 유용성을 실험적으로 입증하였다. 이를 위하여 먼저 증진된 불논리 검색 모형인 DNF 검색 모형과 P-norm 검색 모형을 사용한 피드백 검색 실험을 실시한 후, 검색효율이 높게 나온 DNF 모형을 채택하여 이용자 모형 기반 피드백 검색을 실시하였다. 실험 결과 모든 피드백 검색은 초기검색에 비해 검색효율이 크게 향상되었으며, 이용자 모형 기반 피드백 검색은 DNF 피드백 검색 결과에는 못미치지만 P-norm 피드백 검색 결과와는 거의 같은 수준의 검색효율을 보였다.
본 연구는 검색의 궁극적인 니즈충족에 영향을 미치는 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인에 관한 실증적 연구이다. 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인을 위한 연구모델은 DeLone & McLean(2003)의 정보시스템 성공 모델을 기반하였다. 연구 결과, 상호작용성이 지식 충족도에, 정보의 재현성과 정보의 최신성이 각각 지식 충족도와 사용자 만족도에, 그리고 신뢰성이 사용자 만족도에 유의적인 영향을 보여주었으며, 또한 지식 충족도가 사용자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델은 시맨틱 검색 시스템 성공측정을 위한 유용한 평가 프레임워크로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷 포털 사이트는 단순한 검색엔진을 넘어 네티즌들이 항해하는 사이버스페이스 그 자체를 의미할 정도로 영역과 개념이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라 전문 연구자도 필요로 하는 학술정보를 포털 사이트에서 서비스하기 때문에 포털 사이트를 많이 이용한다. 그 동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색 결과로 제시해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질적인 측면에 보다 많은 관심이 주어지고 있다. 이 논문은 포털에서 제공하는 전문 학술정보 검색의 문제점을 제시하고, 주제어 사전 서비스와 연계하여 보다 신뢰성 높은 학술정보를 검색할 수 있게 하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와, 해당 표제어를 키워드로 하는 권위있는 연구 성과를 같이 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 연구 성과까지 검색할 수 있게 하여, 검색의 효율성과 정보의 신뢰성을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진인, Northernlight와 Google과 일반메타탐색엔진인 Metacrawler를 정도률, 제현률을 기준으로 검색효율성을 측정하였다. 분석결과 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진이 일반검색엔진에 비해 검색효율성이 높은 것으로 나타났다. 따라서, 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진이 앞으로 검색효율성을 높이는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 문헌의 적합성수준을 적합성정도에 따라 4그룹(부적합한, 조금 적합한, 적합한, 매우 적합한)으로 나눈 후 서로 다른 심사자가 적합성 판정을 내린 4개의 적합성 판정세트(A, B, C, D)에서 "조금 적합한" 문헌을 부적합문헌으로 분류했을 때와 적합문헌으로 분류하였을 때에, 초록/표제 시스템과 전문검색시스템에서 적합성피드백으로 인한 검색효율성의 증진은 어느 쪽이 더 혜택을 받게 되는 지를 연구하였다. "조금 적합한" 문헌을 적합문헌으로 포함시켰을 때 초록/표제시스템이 전문검색시스템보다 모든 적합성판정세트에서 검색효율성의 증가율이 높았고, 반면에 전문검색시스템에서는 "조금 적합한" 문헌을 적합문헌그룹에서 제외시켰을 때 검색효율성의 증가율이 일관성 있게 높아지는 것을 발견하였다. 이는 전문검색시스템에서는 적합문헌으로 포함된 "조금 적합한" 문헌으로부터 얻어지는 적합성피드백 정보는 잡음의 역할을 하게 되어 검색효율성의 증진에 도움이 안 되고 있음을 암시하고 있다. 특히, 매우 동질적인 문헌을 색인 및 검색대상으로 하고 있는 전문검색시스템에서는 잡음에 의해 초래되는 낮은 정확률을 개선하는 정교한 검색기법에 대한 연구가 지속되어야만 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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