본 논문은 탐색자의 개인적 특성이 온라인 서지 데이터베이스 탐색과정 및 탐색 성 과에 미치는 영향을 구명하여 탐색 행태에 관한 모형을 구축하기 위한 것이다. 도서관학과 재학생들을 피험자(N=67)로 하여 측정한 적성, 성격, 정규 교육, 온라인 탐색 교육 효과, 탐 색 과정, 탐색 성과에 대한 29가지 요소를 기초로 하여 9개의 변인을 구성한 후, 12개의 가 설을 검증하여 영향인자를 식별하였고, 경로 분석을 수행하여 5가지의 인과 모형을 구축하 였다.
검색전략(檢索戰略)은 효과적인 탐색을 수행하는 수단이다. 검색전략(檢索戰略)의 여러 연구 중에서 베이츠의 탐색전술은 자주 인용되고 소개되어 왔으나, 대부분의 연구는 피상적이었다. 본 논문에서는 베이츠의 탐색전술의 내용을 자세하게 조사하고 베이츠의 탐색전술에 기초하여 실제 온라인 탐색과정을 기술하려고 노력하였다. 사용된 전술(戰術)을 구분하기 위하여 다음의 3가지 유형의 조사가 이루어 졌다. (1) 다른 유형의 조직에 속하고, 다른 유형의 데이터베이스를 사용하는 7명의 탐색자와의 면담 (2) 온라인 탐색 레코드의 분석 (3) 1년간 신문 데이터베이스의 검색 신청서의 분석 결론적으로 베이츠 전술의 일부가 빠지고 자주 사용된 새로운 전술이 추가되었다. 다음의 5가지 요소가 온라인 검색행위(檢索行爲), 검색전략(檢索戰略), 검색전술(檢索戰術)에 영향을 미친다. (1) 탐색요구의 난이도 (2) 데이터베이스의 내용 (3) 온라인 탐색의 요금정책(검색비용의 부담자) (4) 탐색과정에서 이용자의 동석여부 (5) 탐색자의 온라인 경험 제한된 조건에서 전형적인 전술이 제안되었다. 그러나 전술의 사용유형을 일반화하기 위해서는 많은 조사연구가 필요하다.
본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.425-437
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1997
본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.
본 연구는 초기수용자를 대상으로 수집자공급형 웹기반 학술정보데이터베이스의 사용성에 대한 정량적 및 정성적 평가를 실시하고, 개인의 특성에 따른 사용성 평가에 있어서의 차이를 분석한 탐색적 연구이다. Kolb 학습유형, 성별, 이용자교육 참가여부와 같은 이용자의 특성에 따른 탐색소요시간과 이용자 관점에서의 사용용이성, 용어이해도, 주제분류 이해도 및 만족도에 있어서의 차이가 있는지 살펴보았다. 분석 결과, Kolb 학습유형에서의 동화적 학습자와 조절적 학습자 간에 탐색소요시간에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 사용용이성과 용어이해도에 대한 인식에 있어서 성별에 따른 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 그러나 이용자교육 참가여부에 따른 탐색소요시간과 사용성 인식에 있어서는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다.
유사도 측정자 (similarity measure)에 따라 문의자 (query)의 최적 정합자 (the best match)를 찾는 최적 검색 (optimal retrieval)을 위해서는 데이터베이스의 모든 영상들에 대해 전역 탐색 (exhaustive search)을 수행해야 한다. 그러나, 일반적인 전역 탐색은 방대한 계산량을 요구한다. 그 계산량을 줄이기 위해, 본 논문은 영상 데이터베이스의 클러스터링 (clustering)에 기반한 고속 다 해상도 전역 탐색 기법을 제안한다. 먼저 데이터베이스 내의 모든 영상들을 일정 수의 클러스터 (cluster)들로 나눈다. 각 클러스터는 유사한 특징 (feature)을 갖는 영상들로 구성된다. 그리고, 각 클러스터와 문의자 간 거리 (distance)의 하계(lower bound)를 구하고, 가능성이 전혀 없다고 판단될 경우 그 클러스터를 제거한다. 가능성이 있다고 판단된 클러스터들에 속한 후보 영상들 중에서 최적 정합자를 찾는다. 또한, 불필요한 특징 정합 연산을 줄이기 위해 다 해상도 데이터 구조에 기반한 거리 부등식 성질 (distance inequality property)을 유도하여, 탐색 과정에 적용한다. 제안한 기법은 고속 다 해상도 전역 탐색 기법으로서 단일 최적 정합자뿐만 아니라 다수의 상위 최적 정합자들도 정확하게 찾을 수 있다. 가장 보편적인 밝기 히스토그램 (luminance histogram)특징을 사용하여, 제안한 기법이 고속의 탐색 속도와 함께 최적 검색을 보장함을 증명해 보인다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
본 연구는 온라인 데이터베이스 이용자와 비이용자의 선행 정보탐색이 이용자 만족도에 끼치는 영향에 관하여 알아보기 위해 시도되었다. S대학 학생들의 도서관 시스템 이용 행태를 분석해봄으로써, 도서관의 정보서비스 및 시스템 점검과 효율성 측정 그리고 이용자 만족도를 높이기 위해 고려해야 할 사항들을 파악해보는데 목적이 있다. 그 결과 온라인 시스템을 이용하는 이용자가 이용하지 않는 이용자 보다 만족도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 이용자들의 요구를 만족시키기 위하여 다양한 정보 접근점을 제공해야 할 것으로 생각된다.
본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.
본 연구는 인지양식이 온라인 학습의 성취도에 영향을 미치는 요인중의 하나라는 선행연구 결과들을 토대로, 인지양식이 온라인 정보탐색능력에도 영향을 미치는지 그리고 어떤 다른 개인적인 특성들이 온라인 정보탐색행위와 연관성이 있는지 고찰 하였다. 연구 대상은 대학원 석사과정과 박사과정에 재학중인 학생 36명이었으며, 인지양식검사와 Ellis와 Haugan (1997)의 정보탐색행위 모델에 근거하여 연구자에 의해 제작된 설문조사를 실시하였다. 학생들에게 연구 주제를 주고 온라인상에서 정보를 탐색하도록 시켰으며, 이들의 정보탐색행위 과정과 특성을 관찰하고 기록하였다. 인지양식검사 결과와 설문조사 결과를 양적 분석하고, 정보탐색행위 과정과 특성에 관한 질적 분석한 결과에 의하면, 개인의 인지양식과 온라인시스템을 이용한 정보탐색능력과는 아무런 상관관계가 없었다. 반면에, 정보탐색행위는 컴퓨터 이용 능력, 온라인 도서관 시스템 사용경험/능력과 상관관계를 보였다. 또한 검색한 정보에 대한 만족도는 정보탐색에 보내는 시간과 반비례 상관관계를 가지며, 대부분의 학습자들이 총 8단계의 정보탐색과정 중 " Browsing" 단계에 대부분의 시간을 보내는 것으로 관찰 되었다. 끝으로 대부분의 학생들이 도서관 시스템 사용능력에 높은 효능감을 보였지만, 학교 온라인도서관 시스템이 사용하기 편리하지 않도록 설계되어있다고 대답했으며, 자신들의 연구를 위해서 인터넷 검색엔진보다는 도서관 데이터베이스를 더 자주 사용하고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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