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.
지식정보자원의 급속한 증가에 따른 정보문제를 보다 효율적으로 해결하기 위해 다양한 기능을 갖춘 검색엔진들이 개발되고 있다. 메타검색은 다른 웹 검색서비스보다 더 포괄적인 검색을 수행할 뿐만 아니라 더욱 안정된 검색 기술로써, 다양한 검색 정보원들에 대한 검색결과를 시스템이 통합하여 제공하기 때문에 검색에 소요되는 시간과 노력이 덜 든다는 점에서 효율적이고 사용하기 용이한 장점이 있다(Selberg 1999). 그러나 이러한 메타검색의 장점에도 불구하고 기존의 연구에서는 많은 이용자들이 각 데이터베이스를 통합하여 검색하는 것보다 개별적으로 검색하고 그 결과를 스스로 통합하는 분리 인터페이스를 더 선호하고 검색결과에 더 만족하였으며, 검색 효율성도 더 높은 것으로 나타나고 있다.(박소연 1999). (중략)
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 연구에서는 이미지 인지유형 및 질의방식에 따른 검색방법의 효율성을 분석하기 위해 32명의 대학생들이 구글 이미지 검색시스템을 이용하여 검색실험을 실시하였다. 이미지 인지유형은 구체적(specific), 일반적(generic), 추상적(abstract) 유형으로 구분하였으며, 각 유형별 이미지를 텍스트검색, 예제에 따른 검색(QBE: Query by example), 하이브리드검색 등 3가지 질의방식으로 구분하여 실험을 실시하였다. 독립변수는 이미지 인지유형 및 질의방식이며 종속변수는 검색된 적합한 이미지의 수이다. 데이터 분석은 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)과 이원배치분석(Two way ANOVA)을 이용하여 검증하였다. 분석결과로는 구체적 이미지와 일반적 이미지 인지유형에서는 텍스트 및 하이브리드 방식이 검색효율성이 높게 나타났고 추상적 이미지 인지유형에서는 QBE이 검색효율성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 이미지 검색에서 검색효율성을 높이기 위한 방안을 마련하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 정보시스템과 정보의 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스의 검색 효율에 어떤 영향을 미치는 지를 알아 보기 위해서 두 가지 작업을 수행하였다. 첫째는 이 두 시스템의 검색 성능에 대한 기초 자료를 얻기 위해서 두 시스템의 특성을 비교/분석하고 설문지를 통해 에너지 및 경제 분야 정보 이용자들의 정보 이용 행태를 조사하였다. 두 번째는 에너지와 경제 분야의 20개의 정보 질문들을 이용하여 탐색 실험을 하여 두 시스템의 검색 효율성을 측정/비교하였는데 검색 효율성을 좀 더 효과적으로 비교하기 위해서 9가지 가설들을 설정하였다. 연구 결과를 종합해 보면 정보 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스 시스템의 적합성에 영향을 미칠 것이라는 가설들은 별 무리없이 검증되었으나 DIALOG를 활용한 검색 결과의 적합도가 인터넷을 활용한 경우의 적합도 보다 높을 것이라는 가설은 경제 분야만 통계적으로 검증되고 에너지 분야는 검증되지 못했다. 본 연구 결과에서 상대적으로 인터넷의 검색 효율이 높게 나온 이유로는 먼저 인터넷 검색에서 전문 정보가 비교적 많이 수록된 전문 검색엔진을 사용하게 한 점을 들 수 있고, 둘째는 인터넷 데이터베이스의 질적인 성장을 들 수 있으며, 끝으로 경제 및 에너지 분야의 주제 특성상 인터넷 데이터베이스를 통해 관련 자료를 많이 얻을 수 있지 않았을까 하는 가정을 해 볼 수 있다.
본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.
정보화 시대에 방대한 양의 정보에서 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 것은 그 무엇보다도 중요하다. 이를 위해 많은 검색 엔진이 효율적인 검색 결과 제공을 위해 노력하고 있지만 그 인터페이스의 문제로 인하여 사용자가 검색결과를 효율적으로 받아들이기 어려우며 또한 원하는 정보를 검색하기 위해서는 일정 수준 이상의 검색 능력을 필요로 한다. 이 논문에서는 기존의 검색 엔진의 인터페이스 변경을 통하여 시각적인 연관성 정보를 제공하며 이를 통해 사용자가 검색 능력에 구애받지 않고 정확한 답을 얻을 수 있도록 유도한다. 또한 이 과정에서 기존의 키워드 추출 알고리즘의 문제점을 발견하여 이를 단어간의 수식 관계를 이용하여 해결하였다. 또한 단어간의 수식 관계를 이용하여 효율적으로 문서간의 연관성을 생성할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
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.
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.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.257-260
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2001
내용 기반 영상 검색 시스템의 전체 구조를 살펴볼 때 질의영상을 입력하는 입력부, 입력된 질의영 상의 색상 및 형태정보를 분석하여 DB내의 영상과 유사도를 측정하는 검색 엔진부, 그리고 유사도 측정 결과 검색된 영상을 사용자에게 보여주는 출력부로 나눠볼 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 검색 결과를 얻기 위해서 입력부에서는 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스 설계를 논의하고, 검색엔진부 에서는 질의영상의 한 빈에 대하여 비교영상의 인접한 빈 중 유사도가 높은 빈을 검색한 후 그 위치 가 가까울수록 인접 빈에 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하여 히스토그램 인터섹션이 가지는 장점을 그대로 계승하면서 색상이나 명도, 태도에 약간의 차이가 존재하는 영상들들 효율적으로 검색할 수 있는 검색 기법을 제안하였다. 또한 출력부에서는 검색 시스템의 검색 효율이 뛰어나더라도 그것을 사용자에게 효과적으로 제시되지 못할 경우 일어날 검색 시스템의 효율성 반감을 고려하여 영상 특징 간의 관계성과 전체적인 일견의 효과를 제공할 수 있는 Iandscape 모델을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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