본 연구의 목적은 객관적으로 측정가능한 이용자 중심의 정보검색시스템의 인터페이스 평가항목과 세부평가지표를 도출하는 데 있다. 이를 위하여, 정보검색시스템의 이용자 요구사항과 인터페이스 요소를 분석하여 상관관계를 밝히고, 인터페이스 평가영역에 포함되는 인터페이스 요소와 이용자 요구사항을 파악한다. 국내외 인터페이스 평가모델을 종합하여 인터페이스 평가영역 및 지표를 도출하고 전문가 집단의 설문조사를 통해 타당성과 신뢰성을 검증한 인터페이스 평가지표를 정립하고자 한다.
본 연구에서는 주요 검색 포털들의 검색어 추천 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 추천되는 연관 검색어의 적합도 및 최신성을 평가하고, 연관 검색어의 개수 및 분포, 연관 검색어가 제공되지 않는 질의의 특징을 조사하였다. 또한 연관 검색어의 유형을 질의와 연관 검색어의 관계 측면에서 분석하고, 연관 검색어들 중 유해 검색어의 유형 및 특징, 비표준어의 유형 및 특징도 조사하였다. 마지막으로, 한글 질의와 영어 질의, 대중적인 질의와 전문적인 질의의 연관 검색어의 특징을 비교하였다. 연구 결과, 네이버가 구글보다 연관 검색어의 적합도와 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 새로운 연관 검색어를 제시하기보다는 질의에 단어를 추가 또는 삭제하거나, 질의와 동일한 검색어나 동의어 검색어를 제공하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 검색어 추천 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.
내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들인 구글 코리아, 네이버, 네이트, 다음, 야후 코리아의 모바일 검색 기능을 분석, 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 이 연구에서는 유선 검색과 차별화되는 모바일 검색 기능인 음성 검색, 음악 검색, 코드 검색, 비주얼 검색(사물 검색) 등에 초점을 맞추고, 이러한 검색 기법의 특징을 포털별로 조사하고, 검색 성능을 인식의 정확도와 인식 속도에 근거하여 비교, 평가하고자 한다. 조사 결과, 네이버와 다음이 가장 다양한 모바일 검색 기능을 제공하고 있었으며, 구글은 음성 검색만을 제공하고 있었고, 네이트와 야후는 어떠한 특화된 기능도 제공하지 않고 있었다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 모바일 검색 기능의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.
최근 인터넷과 정보통신기술의 발달로 정보검색시스템과 DB의 구축 및 정보서비스가 급격하게 증가하고 있다. 인터넷의 등장과 함께 DB 검색은 도서관이나 정보센터는 물론 일반 국민들에게도 생활화되어 가고 있다. 따라서 늘어나는 DB 중 검색목적이나 필요에 적합한 DB를 선정하여 효율적으로 이용하는 일이 점점 더 중요해지고 있다. 이와 같이 적합한 DB를 선정하여 효율적으로 이용하는 일에는 정보검색시스템이나 DB에 대한 올바른 평가가 전제되어야만 가능한 일이다. (중략)
본 연구는 이용자 중심의 탐색엔진 평가방법을 바탕으로, 국내 인터넷 탐색엔진 한글알타비스타와 네이버를 검색효율성, 검색결과의 정확률, 검색결과의 갱신성, 이용자의 만족도로 비교, 평가하고자 한다. 이용자가 자신의 검색질의를 가지고 직접 검색을 하고 그 결과에 대해 평가하게 한 연구의 결과, 한글알타비스타와 네이버의 검색효율성, 갱신성, 이용자의 만족도에 대하여 차이가 있었던 반면에, 검색결과의 정확률에는 현저한 차이가 없었다. 이 연구를 통해 이용자 중심의 탐색엔진 평가방법을 제시하고 국내 탐색엔진의 기능의 향상과 이용자에게 적합한 국내 웹 탐색엔진을 개발하는데 기여하고자 한다.
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 정복머색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.
수많은 인터넷 쇼핑몰들과 상품검색 시스템이 생겨났지만 사용자가 일하는 상품정보를 얻기 위해 많은 노력이 있어왔다. 각각의 쇼핑몰들의 개성과 가격, 그리고 부가서비스를 비교하는 것 또한 일반 사용자의 입장에서 수많은 몰들을 다 검색한다는 것은 매우 힘든 일이다. 제안된 IHWA(Information Harvest WArehouse) 상품검색 시스템은 정확하고 많은 정보를 사용자들로부터 직접 받아 자체 저장소에 저장할 수 있는 검색 컴포넌트 시스템이다. 본 논문에서는 IHWA 상품 검색 컴포넌트 시스템에 대한 성능평가 및 개선방향을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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