본 연구는 온라인 검색서비스 이용자들이 검색 결과를 이용하면서 경험하는 문제적 요소들이 만족도에 어떤 영향을 미치는지 주이용 검색 결과 유형별로 살펴보았다. 조사 결과, 통합검색 결과 중 특정서비스 영역의 검색 결과 이용시 부정적 경험이 가장 많은데, 이는 이용률이 가장 낮은 검색 결과 유형이라는 점과도 무관하지 않다. 특히 이용자들은 특정서비스 영역의 검색 결과에서 광고성 정보 및 가치 없는 또는 유용성이 낮은 정보를 접하게 되는 경우가 많으며, 정보의 부정확성, 편향성, 개인정보유출 경험도 상대적으로 다른 검색 결과보다는 높은 편으로 조사되었다. 온라인 검색서비스의 검색 결과 유형별 만족도는 검색 결과의 흥미성에서만 차이를 보이고, 그 외 만족도 요인은 검색 결과 유형별로 차이가 발견되지 않았다. 검색 결과 유형별로 만족도에 영향을 미치는 이용 경험 요인을 살펴보면, 검색광고 등 추천 웹사이트와 검색광고를 제외한 일반통합 검색 결과의 경우 정확한 정보가 제공될수록 검색 결과에 대한 만족도를 증가시키며, 일반 통합 검색 결과의 경우는 가치 및 유용성이 높은 정보 제공도 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결국 온라인 검색서비스 사업자가 서비스 개선을 위해 가장 최우선으로 고려해야 할 부분은 정보의 정확성과 정보의 가치 및 유용성 제고에 있음을 시사한다.
본 논문에서는 문헌의 전문을 대상으로 얻어진 4개의 상이한 적합성 판정 세트가 전문검색시스템의 검색효율성 평가에 미치는 영향을 살펴보았다. 각 적합성 판정 세트간의 검색효율성에는 주목할 만한 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 이는 적합성 개념에 대한 다양한 관점이 검색효율성의 평가에는 커다란 영향을 미치지 못하고 있음을 암시하는 것이다. 그러나, 적합성 정보를 효과적으로 이용하는 정교한 검색기법인 적합성 피이드백을 통합한 검색실험은 계속 연구되어야 할 과제로 제시하고 있다.
해상을 통해 반출입되는 항만 컨테이너는 선박과 항만에서의 안전사고를 예방하기 위해 국제해상위험물규칙의 규정을 준수하였는지 검사하고 컨테이너의 안전성을 점검한다. 하지만 지금까지의 컨테이너 및 위험화물의 검색은 대부분 사람에 의한 수동 운용으로 이루어지고 있어 향후 자율운항선박의 도래에 따른 자동화 항만을 위해서는 자동화된 검색 기술과 더불어 대상 컨테이너의 무인 자동화 검색이 가능하도록 운영이 될 필요가 있으며, 보다 진보적이고 효과적인 컨테이너 검색기술을 활용하기 위해 컨테이너 검색정보 표준을 개발하여 컨테이너 보안검색의 효율성 및 검색 활동에 대한 업무 비효율적인 문제를 해결하고자 한다.
정보 저장 검색 기술의 발달로 여러 개의 데이터베이스를 한꺼번에 검색할 수 있는 분산통합검색 시스템에 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스의 종류 및 검색방식이 다양하기 때문에 분산통합검색 시스템의 구축에는 통합검색의 확장성과 데이터베이스간의 독립 운영성이 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 문제점 해결을 위해 기존 데이터베이스들의 질의 구조를 분석해서 질의 구조의 핵심 요소들과 관련 요소들을 추출한 후, XML을 사용하여 대부분의 데이터베이스의 질의어를 포괄할 수 있는 질의어 Meta Format을 설계한다. 이렇게 작성한 표준화된 XML 질의어 Meta Format(DTD)은 분산통합검색에 적용되어 분산통합검색 시스템과 지역 데이터베이스들간의 독립 운영성 및 확장성을 증대시킬 전망이다.
최근 웹 상에서 여러 가지 정보에 대한 접근이 용이하여 많은 사람들이 다양한 검색 시스템을 이용하여 원하는 정보를 얻고 있다. 그러나 웹의 크기가 점점 커지고 그에 따른 사용량 또한 증가함에 딸 원하는 시간 안에 원하는 수준의 정보를 얻기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자의 요구수준에 보다 가까운 저오를 검색하는 학습방법에 대해 고찰한다. 검색 엔진의 초기 검색 결과로부터 만들어진 색인어들이 하나의 염색체로 구성한다. 염색체를 구성하고 있는 각 유전자는 사용자의 기호에 맞는 URL을 추천하기 위해 검색된 문서들과 연관성 값을 비교하여 유전 연산자에 의해 변형된다. 제시된 저오 검색 방식은 기존의 검색 엔진으로부터 반환되는 검색 결과로부터 사용자가 원하는 장보에 연관된 하나 이상의 색인어를 생성한 다음 재검색하여 연관성이 높은 소수의 정보만을 사용자에게 제공한다. 제안된 학습 방식과 기존 검색 엔진으로 검색된 결과를 초기의 사용자 정보 요구와의 연관성에 있어서 비교 분석하였다.
본 연구는 외국인 유학생들의 웹 검색엔진을 사용한 정보검색행위를 분석하였다. 실험에 참가한 15명의 외국인 유학생들은 3가지 검색 태스크에 포함된 6개의 검색질문에 대한 답을 찾도록 하였으며, 각 태스크 별로 사전 설문지 작성, 검색 수행, 사후 설문지 작성으로 실험이 진행되었다. 검색 태스크의 특성에 따라 검색성과와 검색행동에는 차이가 있었으나 공통적으로 한국어의 유창성이 높은 참가자들의 검색 성과가 높은 것으로 나타났다. 그러나 검색주제에 관한 사전지식이 검색성과에 항상 영향을 미치는 것은 아닌 것으로 나타났다. 메뉴와 링크를 통하여 웹사이트를 탐색해서 답을 찾는 태스크의 경우, 정답이 포함된 웹페이지 앞에서도 정답을 간과하는 경우가 발견되었다. 또한 오답을 찾고 그것을 인지하지 못하는 경우도 있었다. 국내의 외국인 거주자들에게 정보를 제공하기 위해서는 비원어민들이 탐색하기에 용이한 웹사이트를 디자인하고 양방향 소통 수단이 소셜미디어를 사용하는 것이 필요하다고 제안되었다.
본 연구의 목적은 학술논문 전거데이터 구축시스템을 통해 생성된 전거데이터를 기반으로 한 학술논문 검색시스템을 구축하고 검색 효율성과 시스템 유용성을 평가하는데 있다. 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템은 저자 및 소속기관에 대한 전거데이터를 활용하여 질의어 자동완성, 검색결과 군집화, 저자네트워크 및 주제네트워크와 같은 부가 정보를 적용하였다. 본 연구에서 제안한 학술논문 검색시스템에 대하여 연구원, 도서관사서, 대학원생 이용자 집단 60명을 대상으로 검색 효율성과 시스템 유용성 평가를 수행하였다. 그 결과 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템이 일반적인 학술논문 검색시스템에 비해 검색 효율성과 시스템 유용성이 높은 것으로 분석되었다.
최근 도서관은 웹기술을 이용하여 이용자들의 참여와 만족을 이끌어 내는데 노력하고 있다. 이 연구는 Open API 기술을 활용하여 다양한 정보원들을 검색할 수 있게 한 D대학 도서관시스템에 대하여 이용자 만족도를 평가하였다. 이를 위하여 90명의 학생들에게 시사적 주제 2개와 학업관련 주제 2개를 가지고 검색하게 한 후, 홈페이지의 통합검색 기능 및 연계기능에 대한 만족도와 연계된 콘텐츠에 대한 만족도를 측정하였다. 그 결과 학생들은 대체적으로 만족하고 있었으며 검색기능의 용이성과 미리보기의 유용성 면에서 가장 높은 만족을 보인 반면 디스플레이 방식에 대해서는 불만족하고 있음을 알 수 있었다. 특히 사진자료보기 및 동영상보기, 검색결과의 배열 및 브라우징, 검색결과의 양과 검색속도에 대한 낮은 만족도를 보였다. 또한 콘텐츠를 최신성, 적합성, 유용성, 활용성면에서 평가한 결과가 지식인, 도서관 소장자료, 학위논문/학술지, 이미지자료 순으로 만족하였다. 검색확장에 대한 불만족 사항은 유용성이 높은 검색 인터페이스를 구축함으로써 개선될 수 있을 것으로 본다.
본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색 서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사 · 분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해서는 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해서는 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다. 이에 대한 구체적 방안으로 답변자나 답변내용의 제한, 지식 자체의 가치결정, 커뮤니케이션 수단의 확대, 질문처리과정 확인 기능, 질문자나 답변자의 로그온 상태 표시, 지능형 검색방식의 확충 등을 제안한다.
정보검색에서 가장 많이 사용되는 불리언(Boolean)검색에서는 키워드 일치에 의해서만 검색하는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 정보원에서 추출한 관련 용어들을 원질의어에 첨가하여 검색의 효율을 높이기 위한 질의 확장 방법들이 모색되어 왔다. 본 논문에서는 질의 확장을 위하여 사용자가 검색에 사용하였던 질의어들의 연속성을 찾아내어 첨가할 용어를 선택하고 질의 확장을 하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력한 질의어의 연속성을 찾아내는 방법으로는 데이터 마이닝 기법중 연관 규칙 탐사 방법을 이용한다. 실험은 현재 구축된 정보통신 기술기준 정도시스템에서 사용자들이 검색한 키워드 정보를 이용하였으며 사용자 검색 패턴(USP) 정보를 이용함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 좀더 연관성 있는 용어로 확장하여 사용자 중심적 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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