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.
취업 정보 시스템에서의 인재정보 및 채용정보의 검색결과에서 원하는 일자리와 인재를 빠른 시간내에 검색하는 문제는 사용자 만족도에 밀접한 영향을 미치는 중요한 요소 중의 하나라고 할 것이다. 본 연구에서는 키워드를 이용하여 채용정보를 검색할 경우 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 때의 정확도를 판단하기 위한 정량적 평가의 효과성을 검토한다. 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 경우와 적용하지 않았을 경우의 채용검색 결과를 취업정보 시스템 관련 담당자를 대상으로 관련성 점수를 5점 척도로 평가한다. 실험결과, 채용정보 항목에 가중치를 적용하였을 때 관련 정확도 평가값이 더 높았으며, 상위 20개의 검색결과 평가값을 순위에 따라 정확성 추이를 살펴본 결과 순위가 높을수록 더 높은 정확성을 보였다.
기록을 관리하는 궁극적인 목적은 안전한 보존과 효율적 활용이다. 그러나 공공기록물 관리의 수장인 국가기록원의 검색서비스인 국가기록포털은 검색 시스템이 도입된 지 10년이 넘어 노후화되었고, 검색도구도 이원화되어 있다. 또한, 국가기록물을 열람하고자 하는 이용자의 검색 만족도를 충족시키지 못해 개선이 필요하다. 본 연구는 국가기록물 검색 고도화를 위한 사전 연구로, 현재의 국가기록원 검색시스템의 검색 품질 현황을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국가기록원에서 사용 중인 검색도구인 CAMS와 국가기록포털의 현황을 분석하고 검색서비스 품질을 점검하기 위한 평가셋을 구축, 이용자 관점에서 국가기록포털의 검색 품질 평가를 실시하였다. 국가기록포털의 성능평가를 위한 척도로는 정확률과 재현율, F-score, MRR 등을 활용, 다양한 각도에서 분석하였다. 검색 품질 평가결과 전반적으로 검색 성능이 낮은 것으로 나타났으며, 특히 '주제별상세검색'의 경우 정확률, 재현율, MRR이 모두 낮게 나와 개선이 시급할 것으로 보인다. 본 연구를 통해 구축된 평가셋이 향후 국가기록원 검색시스템의 고도화 이후 시스템의 성능이 얼마나 개선되었는지를 객관적으로 측정할 수 있는 기틀로 활용되기를 기대한다.
본 연구에서는 모바일 검색의 주 이용자 계층인 대학생들을 대상으로 이들의 모바일 검색 행태를 조사하고, 설문조사와 실험을 통하여 검색 포털들의 모바일 검색 서비스에 대한 평가를 수행하고자 한다. 즉, 실제 이용자들이 실제 질의를 이용하여 모바일 검색을 수행한 후, 검색 포털들의 모바일 검색 서비스를 다양한 기준에 근거하여 평가하고, 모바일 검색 서비스에 대한 개선 방안을 제시하고자 한다. 조사 결과, 검색 포털의 모바일 검색에서 개선이 가장 시급한 분야는 컨텐츠로 나타났으며, 이어서 인터페이스, 접근성, 모바일 검색 기능 등의 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 모바일 검색 서비스의 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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 논문에서는 제안된 관련성 분포 정보(Relevance Distribution Information: RDI)를 이용하여 메타검색 시스템을 제안한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원(source)을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 RDI를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 수집하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다 이를 위해 본 논문에서 질의와 정보원 사이에 대한 RDI를 표현할 수 있는 평가요소들을 설계하고, 이들 평가 요소를 기반으로 RDI를 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 질의에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의 에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 수집하는 HoleInOne(wHOLE INformation ONEtime) 메타검색 시스템을 제시한다.
정보의 중요성이 날로 부각되고 인터넷 사용인구가 급격히 증가함에 따라 국내에서도 정보검색에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 여기에 PC의 보급이 일반화되어 사무실이나 가정에서 쉽게 온라인에 접속하여 정보검색을 할 수 있게 됨에 따라 정보검색이 일부 전문가들의 영역을 벗어나 일반인들 사이로 확산되고 있다. 이제는 정보검색을 전문적인 기능으로 국가에서 관리하는 방안을 검토할 때이다. 전문 검색인의 발굴 및 평가 체제를 일본의 사례를 통해 알아보자.
본 논문은 통합 검색에서 이질의 정보원으로부터 정보를 검색할 때 주어진 질의에 대해 가장 적합한 정보원 선택에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 질의어와 검색에 참여한 정보원간의 관련성 분포 정보를 사용하였다. 이때 관련성 분포 정보는 질의어와 정보원 사이의 관련성 정도를 말하며, 이에 대한 평가는 질의에 대해 정보원으로부터 임의의 크기 N 만큼 검색 문서를 수집한 후에 이들을 평가하여 추정하였다. 본 논문에서 제안한 관련성 분포 정보는 검색 문서의 재평가 값, 관련 문서의 순서 정보, 정확도 등으로 평가한다. 또한 제안된 알고리즘은 정보원 평가에서 검색 인덱스 정보가 필요 없으며, tf, df, N등의 메타 데이터로만 평가할 수 있는 장점이 있어, 동적인 환경에 적용하기가 매우 쉽다.
본 논문에서는 웹을 기반으로 한 인터넷에서 유전자 알고리즘을 이용한 정보검색 방법을 제시한다. 특정 문제에 대한 가설 공간을 탐색하여 최적의 해를 찾을 때 지역성과 전역성을 함께 고려하는 유전자 알고리즘의 특성을 웹에서의 정보검색에 이용한다. 여기에서 고려할 점은 탐색속도와 탐색방향인데 본 논문에서는 탐색속도를 고려하지 않았다. 탐색방향은 사용자의 정보 요구와 검색된 문서와 유사도 평가함수로 조절하였다. 본 논문에서 제안한 유사도 평가함수로 실험을 한 결과, 사용자의 초기 정보요구에 대한 검색결과의 적합성 여부에 대한 사용자의평가가 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 HTML 문서의 특성을 고려해서 검색하는 경우에는 검색어에 대해 보다 특정적인 결과를 제시했으며, 문서 내에서 검색어의 지역 중요도만을 고려하는 경우는 보다 일반적인 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었다.
사용자가 질의와 문서 사이의 유사도를 효과적으로 계산하는 정보 검색 모델에 대한 많은 연구가 수행되어 왔다. 이러한 연구들에 의해 개발된 정보 검색 모델들은 우수한 검색 효과를 제공한다고 알려져 있다. 그러나 이들에 대한 분석 및 검색 효과에 대한 비교 평가가 수행되지 않았기 때문에, 정보 검색시스템의 개발시 어떠한 정보 검색 모델을 사용할 것인가에 대한 결정이 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 최신정보 검색 모델인 피벗 문서 길이 정규화, 추론 네트워크 모델, 2-포아송 모델을 분석하고, 실험을 통하여 검색 효과에 대한 비교 평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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