• Title/Summary/Keyword: 구글 학술검색

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A Comparative Study on Metasearch System and Google Scholar in the Digital Library Environment (디지털도서관 환경에서 메타서치시스템과 구글스칼라에 관한 비교 연구)

  • Yang, Ji-Ann;Nam, Young-Joon
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2010.08a
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    • pp.45-54
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    • 2010
  • 정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라가 갖는 검색속도와 조작의 편의성이라는 장점에 따라 데이터베이스의 학술적 가치에도 불구하고 구글스칼라를 가장 많이 이용하고 있다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 조사하였다. 조사 대상은 메타서치시스템이 갖는 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 비교 분석하였다. 이러한 새로운 검색채널로써 메타서치시스템을 이용하는 기관의 이용통계를 분석하여, 이를 바탕으로 구글스칼라와 같은 웹 검색엔진이 갖는 이용자선호가치를 수용하는 상황에서 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 탐색 행위 등을 조사하였다.

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Development of Functional Web/App Program for Improving Google Search Operator Utilization (구글 검색연산자 활용성 향상을 위한 기능성 Web/App 프로그램 개발)

  • Yoon, Kyung Seob;Choi, JinHyeok
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.01a
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    • pp.181-184
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    • 2020
  • 사용자들은 필요한 자료 검색을 위해서 다양한 포털 사이트를 활용하고 있으며, 현재 구글을 이용한 활용이 증가하고 있다. 그러나 일반적으로 필터링을 위하여 사용자들은 구글에서 제공 되는 검색 연산자의 활용에 어려움을 격고 있다. 검색 연산자를 활용하여 검색의 효율성을 극대화 시켜 불필요한 검색 결과를 필터링하고 원하는 검색 결과를 획득 할 수 있는 효율적인 검색연산자의 사용 방법의 필요성이 제기 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 크롬의 확장 프로그램기능을 이용해서 일반인들이 크롬 환경에서 편히 검색 연산자들을 통해서 검색 결과를 필터링 할 수 있는 크롬 확장 프로그램을 Web/App으로 개발 하였다.

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A Study on User Information Seeking Behavior of Metasearch System in the Academic Library (대학도서관 이용자의 메타서치시스템 이용행태 연구)

  • Nam, Young-Joon;Yang, Ji-Ann
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.27 no.3
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    • pp.307-323
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    • 2010
  • The amount of online scholarly information rapidly expands in numerous resources, while user behavior demands single search box interface like Google Scholar. Despite scholarly values of e-resources libraries provide, users consider Google Scholar as the most efficient research tool attracted by its speed, simplicity, ease of use, and convenience. Characteristics of Metasearch System compared with Google Scholar are analyzed from perspectives of the interface and e-resource. Based on usage statistics of Metasearch System along with a link resolver in one academic library, e-resource accessibility patterns and information seeking behaviors of subject-specific areas are investigated for electronic information services.

Relation Analysis of Disease and Biomarker based on Google Scholar (구글 학술 검색 기반의 질병과 바이오마커 관계 분석)

  • Oh, Byoung-Doo;Kim, Yu-Seop
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.238-241
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    • 2017
  • 본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 하며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

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Relation Analysis of Disease and Biomarker based on Google Scholar (구글 학술 검색 기반의 질병과 바이오마커 관계 분석)

  • Oh, Byoung-Doo;Kim, Yu-Seop
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.238-241
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    • 2017
  • 본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

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Big Deal, Open Access, Google Scholar and the Subscription of Electronic Scholarly Contents at University Libraries (빅딜, 오픈액세스, 구글학술검색과 대학도서관의 전자학술정보구독)

  • Shim, Wonsik
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.29 no.4
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    • pp.143-163
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    • 2012
  • The dominant model of acquiring scholarly contents at academic libraries is so called big deal where libraries subscribe to a bundle of hundreds, if not thousands of journals in a multi-year contract with fixed annual rate increase. The bid deal, started in the mid-1990s, offered a number of advantages for academic libraries and their users. However, escalating prices for these packages have become a serious issue casting doubts about the sustainability of the subscription-based model. At the moment, it appears there is no viable alternative other than pay-per-view method that is being tested at some libraries. Libraries' budget situation will remain a key factor that might change the situation. Open access started in the 2000s as a vehicle to eliminate barriers to publishing and distributing peer-reviewed scholarly journal articles. Open access publishing is witnessing two-digit growth annually. Open access articles now occupy close to 20% of two major citation databases: Scopus and Web of Science. Google Scholar service, debuted in late 2004, is now a popular tool for discovering and accessing scholarly articles from a vast selection of journals around the world. There is a call for taking Google Scholar seriously as a potential replacement of library databases amid concerns regarding the quality of journals indexed, limited search capabilities vis-$\grave{a}$-vis library databases, and monopoly of public goods. Escalating budget problems, rapid growth of open access publishing and the emergence of powerful free tool, such as Google Scholar, need to be taken seriously as these forces might bring disruptive changes to the existing subscription-based model of scholarly contents at academic libraries.

Comparing the Performance of Internet Search Engines according to the Query Types (질문 유형에 따른 인터넷 검색엔진의 성능 비교)

  • 이재윤
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2003.08a
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    • pp.185-192
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    • 2003
  • 국내 인터넷 검색엔진의 성능을 질문의 유형별로 비교해보았다. 실험에는 30명의 대학생이 참여하여 탐색질문을 작성하고 직접 탐색하여 검색결과의 적합성을 판정하였다. 실험참가자마다 탐색어 1개, 2개, 3개짜리 질문을 하나씩 작성하도록 한 결과 총 90개의 질문이 실험에 사용되었다. 질문의 유형은 질문의 길이 이외에 주제의 최신성 여부와 고유명사의 포함 여부를 기준으로 나누었다. 실험 결과 전체적인 성능은 구글이 가장 뛰어났으나, 고유명사를 포함한 최신주제 질문에 대해서는 네이트와 엠파스가 구글보다 좋은 성능을 보였다.

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Open API를 활용한 다국어 정보검색 시스템 모델링에 관한 연구

  • Hwang, Se-Chan;Kim, Heung-Cheol;Kim, Seon-Jin;Jeong, Ju-Seok;Kang, Sin-Jae
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.129-132
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    • 2009
  • 본 논문은 오픈 API를 이용하여 다국어 정보검색 시스템을 모델링하는 방법론을 제시한다. 웹 2.0이 대두되면서 웹 2.0의 개념을 활용한 기술들이 발달하고 있는데, 그 중 한 기술이 오픈 API이다. 기업에서 개발한 새로운 서비스나 기능, 데이터 등을 API로 공개함으로써 사용자들이 공개된 API를 이용하여 새로운 서비스를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 구글, 플리커, 유튜브, 네이버, 다음 등의 사이트에서 제공하는 오픈 API를 이용하여, 다국어 정보 검색 시스템을 구현하였다. 구글 번역 API를 이용하여 한국어 질의어를 검색 대상 언어(영어, 일본어, 중국어 등)로 번역한 후, 소설 웹 사이트(플리커, 유튜브, 다음, 네이버 등)의 정보를 검색하고, 검색된 결과 내 텍스트를 다시 한국어로 번역한 후, 통합된 검색 결과를 사용자에게 보여준다.

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구글 어스 서비스를 활용한 전자문화지도의 설계

  • Kang, Ji-hoon;Moon, Sang-ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.453-455
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    • 2013
  • 전자문화지도는 지도를 인터페이스로 문화와 관련된 정보를 디지털화시켜 나타내는 시스템이며 공간데이터와 문화정보의 연계를 통해 다양한 정보를 제공한다. 이는 문화와 관련된 정보를 시 공간데이터와의 조합을 통해 유기적으로 연계된 형태의 정보를 효율적으로 검색할 수 있다. 기존의 전자문화지도는 2차원 지도(베이스맵)에 점, 선, 면 데이터를 활용해 정보를 표현하는 방법이 대부분이다. 이는 3차원 공간을 2차원 평면으로 표현하기 때문에 지리적 왜곡, 입체감 결여 등의 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 구글 어스에서 제공하는 3차원 형태의 지도서비스를 활용하여 전자문화지도를 설계한다. 전자문화지도는 문화(주제), 시간, 공간 데이터를 조합하여 검색이 가능하며 이는 지역연구의 방법으로 활용할 수 있다. 또한 3차원 지도를 활용해 시각적인 효과를 높임으로써 사용자의 사용성 및 이해도를 향상시킬 수 있다.

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A Study on the Quality of Academic Information Service of Internet Portal (인터넷 포털 학술정보서비스 품질에 관한 연구)

  • Kim, Seonghee;Park, Hyejin
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.31 no.2
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    • pp.79-97
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    • 2014
  • This study was to evaluate the quality of academic information services provided by Naver Academic Information Service, Google Scholar, and MS Academic Search. This academic information services were evaluated in terms of the contents, service, and effectiveness. 135 four year college students were recruited for the survey. The results showed that the Google Scholar in contents section had higher score than Naver and MS Academic Search. In regard to service, Google Scholar had higher score in retrieval section while Naver had higher score in design section respectively. Finally, both Google Scholar and Naver in the access section had higher score than MS Academic Search.