• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.573-576
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• 2006

기존의 인폼드 검색 모델에서 자원 보유 피어의 검색 결과는 검색 과정에서 선택된 피어들 각각의 라우팅 결정 정보로 저장되는데, 자원 적중률에 따라 다음 피어를 선택할 때 주요 결정 요인으로 작용한다. 이러한 라우팅 결정 정보를 이용하여 검색 트래픽과 검색 성공률 등의 측면에서 기존의 Random Walks 등에 비해 효과적인 성능 평가 결과를 보인 LTO(Leveled The Orienteering) 검색 알고리즘은 검색 과정에서의 라우팅 경로가 편중되어 있어 해당 노드들에 검색 부하 집중 경향을 보인다. 이에 본 논문에서는 검색 적중 빈도에 다라 LTO 검색 알고리즘이 검색 과정상에서 라우트 대상 노드들의 성능을 고려한 적응적 P2P 검색 알고리즘으로 확장 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가 결과 노드들의 검색 부하 집중률과 자원 검색 노드의 검색 성공률 측면에서 적절한 타협점에서 동작함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.210-215
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• 2000

HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정보검색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.2
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• pp.85-100
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• 2000

Meta search engines have been used as the first engine because they let users several search engines at once for their queries and give them the search results. The purpose of this study is to examine the features and functions of 17 meta search engines in order that it helps users select and execute effective searches on meta search engines. Each selected engine is analyzed based on the criteria evaluating both meta search engines and general search engines. The results show that each meta search engine has its own characteristics while there are common features among them. It is expected that the results of this study will help users utilize meta search engines and provide meta search engine designer basic ideas.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.53-58
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• 2000

본 연구의 목적은 인터넷 전산학분야 대학강의안을 대상으로 메타데이터 요소를 달리하여 두 개의 시스템 - DC기반 시스템과 DC확장 시스템 - 을 구축한다. 이 두 시스템의 평가를 위하여 검색실험을 수행하여 검색의 효율성, 검색결과의 정확률, 이용자 만족도를 측정, 비교함으로써 각 시스템에서 채택한 메타데이터 요소들을 평가한다. 또한 시스템의 브라우징 검색 실험을 통하여 메타데이터에 대한 분류체계의 자체평가를 수행하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.3
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• pp.177-197
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• 2003

The purpose of this study is to suggest the subject and standards of evaluation on integrated IR interface. For this study, we studied the preceding research about major IR interface models. We took the survey for interface elements which were verified by experts. These interface elements are divided twe viewpoints. One is the cognitive viewpoints which are the page design, content design, site design, output form, usability and aesthelic facet. The other is the objective viewpoints which are page design, dontent design, site design, output for and usability. We found that these evaluation elements have a crediblilty.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.46 no.2
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• pp.133-156
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• 2012

This study aims to develop and evaluate the authority data-based academic retrieval system that may provide search tools and additional information for search of academic papers with users. To evaluate the usability of authority data-based academic paper search system, this work studied 60 subjects who had experienced the academic paper service to measure their satisfaction on both search efficiency and system usability and additionally analyzed whether the difference between search efficiency and system availability is significant in the experimental search system among user groups. As a result, the authority data-based academic paper search system was analyzed to show a higher search efficiency and user satisfaction than the ordinary system.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.36 no.3
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• pp.69-91
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• 2002

This study examines overall user experience associated with Web search engine use including selection, usage of search features, evaluation. The data were collected through individual interviews with 28 faculty members and graduate students. It was found that users tend to select a search engine based on experience and knowledge of certain features and familiarity with an engine itself more than based on previous experience with search results. The results showed the users had mixed opinions regarding cross language retrieval while they did not believe the usage of operators effect the search results. It appears that users are interested in interface design as well as the accuracy of search results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.175-177
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• 2002

본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 음악검색 시스템을 개발한다. 기존의 음악검색 시스템은 찾고자 하는 음악에 대한 정보를 필요로 하기 때문에 사용자가 시스템이 요구하는 정보를 가지고 있지 않는 경우 검색이 힘들다. 하지만 대화형 유전자 알고리즘을 통한 질의어 생성방식을 이용하면 사용자의 주관적 감정에 의한 음악검색을 할 수 있다. 먼저 사용자가 초기 유전자형에 의해 선택된 음악을 듣고 주관적인 평가를 내리면 이 평가값으로 유전자 알고리즘을 이용하여 질의어를 생성, 가장 가까운 음악을 검색하여 들려준다. 사용자는 이러한 과정을 반복하여 자신의 주관적 평가에 따라 진화되는 유전자형에 의해 원하는 음악을 점진적으로 검색한다. 이를 통해 사용자는 전문적인 음악적 지식이나 찾고자 하는 음악에 대한 특별한 정보없이 개인의 주관에 의한 검색을 할 수 있을 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.68-81
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• 2000

This paper proposes a single metric to measure and evaluate the retrieval effectiveness of image database retrieval system that requires an ordered ranking. There are four conditions to be a good ranking system. First, the number of relevant images among the retrieved should be as large as possible. Secondly, the number of irrelevant images should be smaller. Third, the average rank of relevant images should be higher. Last, the relevant images should be clustered close together. The conventional evaluation measures only reflect a part of the conditions listed above, and the evaluated results are coarse or inaccurate. The proposed NDS, however, resolves all those problems. In order to prove the efficiency of the NDS, we generate patterns of ${\_nC_r(_10C_5=252, _20C_9=167,960)}$ to evaluate and compare with other measures. The patterns were generated automatically by a recursive function call on the assumption the 'r' relevant images are retrieved within the range of 'n'.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.83-90
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• 2010

We describe a novel method for improving the performance of the UCC retrieval using content reputation and user reputation. The UCC retrieval is a part of the information retrieval. The goal of the information retrieval system finds documents what users want, so the goal of the UCC retrieval system tries to find UCCs themselves instead of documents. Unlike the document, the UCC has not enough textual information. Therefore, we try to use the content reputation and the user reputation based on non-textual information to gain improved retrieval performance. We evaluate content reputation using the information of the UCC itself and social activities between users related with UCCs. We evaluate user reputation using individual social activities between users or users and UCCs. We build a network with users and UCCs from social activities, and then we can get the user reputation from the network by graph algorithms. We collect the information of users and UCCs from YouTube and implement two systems using content reputation and user reputation. And then we compare two systems. From the experiment results, we can see that the system using content reputation outperforms than the system using user reputation. This result is expected to use the UCC retrieval in the feature.