• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.81-83
• /
• 2000

최근 고성능 PC의 보급과 네트워크의 발달로 인하여 인터넷의 가용 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 우리는 인터넷을 사용하여 많은 정보를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹 서버에 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심 있는 정보의 사이트를 재방문하기 위하여 웹 브라우저 북 마크 기능을 사용한다. 그러나, 북 마크를 효율적으로 사용하기 위해서는 북 마크 분류, 수정, 편집, 정렬등의 북 마크 관리가 필수적이지만 이와 같은 북 마크 관리 작업이 전반적으로 수작업으로 이루어져야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로 웹 문서 분류를 위한 기계학습법을 적용하여 사용자의 북 마크를 카테고리별로 자동으로 분류, 재정렬해주는 북 마크 자동 분류 에이전트를 개발하고자 한다. 대표적인 분류 에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스 기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트 선별 에이전트인 Ringo 등이 있으며, 이러한 시스템들은 분류 대상과 분류 방법, 기능 등에서 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 대표적인 교사학습 방법인 나이브 베이지안 학습법을 사용하여 북 마크를 자동으로 분류하는 북 마크 자동 분류 에이전트를 설계, 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.405-408
• /
• 2000

최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
• /
• pp.387-395
• /
• 2000

기존의 BISAgent(Bookmark Information Sharing Agent)는 사용자에 의해 저장되는 북마크를 공유를 기반으로 협동적 웹 브라우징(Collaborative Web Browsing)을 통해 Information Overload를 해결코자 하였다. 하지만, 사용자의 북마크의 메타 정보 입력에 대한 부담은 Information Noise 발생의 원인이 되었고, 그로인한 부작용이 발생하였다. 본 연구에서는 BISAgent에 Ontology의 결합을 통해 사용자가 방문한 사이트의 내용 정보를 해석하여 개념화 하였으며, XML을 이용하여 표현하였다. 그럼으로써 북마크 메타정보의 자동화 및 북마크 자체의 자동 삽입을 통해 사용자의 부담을 최소화하는 효과를 가져왔다. 실험으로써 Ontology를 이용한 일반 HTML 문서의 개념화된 XML 문서로의 변환을 수행하였으며 북마크 정보 저장의 자동화를 위해 사이트 방문 패턴 해석을 실시하여 시스템의 성능을 평가하였다. 양적으로 많은 사용자 북마크를 추출하지는 못했지만 추출된 북마크는 사용자의 재방문이 이루어짐으로써 상당히 높은 정확성을 얻을 수 있었다.

• 정보관리학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.59-80
• /
• 2009

웹을 통해 접할 수 있는 정보의 양이 급격하게 증가함에 따라, 북마크는 이용자가 정보요구에 적합한 웹 정보를 효율적으로 재이용할 수 있게 해주는 도구라는 점에서 중요해졌다. 이 연구에서는 웹에서의 정보 수집 및 관리 도구로서의 북마크 이용 행태를 파악하고, 이와 관련하여 북마크 기능이 어떻게 개선되어야 하는지를 분석하였다. 이를 위해 응답자 5명을 대상으로 인터뷰 및 관찰을 실시하고, 180명의 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 북마크 이용 목적에 따라 이용 행태와 기능 개선에 대한 요구사항 에 차이가 있는지를 조사하였다. 분석 결과, 웹 정보의 수집을 위해 북마크를 이용하는 경우 맥락 정보에 대한 요구사항이 높은 것으로 나타났다. 또한 북마크 이용 빈도가 낮은 집단은 웹 정보 재이용이라는 목적에 대해 북마크 기능이 필수적이라고 여기는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.804-806
• /
• 2006

인터넷상의 정보량이 폭발적으로 증가하면서 웹 활용성 향상을 위한 많은 방법들이 제시되고 있다. 북마크 시스템의 유용성은 북마크에 수록되는 정보의 양이 증가할수록 북마크를 제대로 사용하려면 사용자의 관리가 필요하지만 등록된 북마크가 늘어날수록 관리가 어려워지고 본래의 목적인 즐겨찾기 효과가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 개인화된 북마크 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 웹 탐색 선호도를 반영하여 자동적으로 북마크의 내용을 수정할 수 있게 하였다. 또한 북마크의 내용을 서버상에서 관리하도록 함으로서 장소에 관계없이 북마크의 내용을 접근할 수 있게 하였다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.181-195
• /
• 2010

웹 2.0을 이끌어가는 원동력이라고 할 수 있는 일반 개인 사용자의 참여와 공유는 블로그, 소셜 네트워크(Social Network), 집단지성, 소셜 북마크(Social Bookmark), 태깅(Tagging) 등의 다양한 형태로 나타나고 있다. 이 중에서 소셜 북마크는 개인이 사용하는 북마크를 웹에 추가하여 공유함으로써, 다수의 사람들이 유용하다고 생각하는 북마크에 대한 정보를 기반으로 한 다양한 서비스를 제공하는 개념이다. 딜리셔스(Delicious.com)는 소셜 북마크 서비스의 대표적인 사례라고 할 수 있으며, 북마크에 사용자들이 붙인 태그를 이용하여 검색 서비스를 제공한다. 본 논문은 북마크 검색에 대해 개인화된 검색결과를 추천하기 위하여 사용자 태그를 기반으로 하여 딜리셔스가 제공하는 북마크들의 순위를 재순위화 하는 방법론을 제안하였다. 또한 태그유사도를 기반으로 한 태그 네트워크를 이용하여 사용자의 검색어에 의미적으로 유사한 다른 태그들도 순위에 반영될 수 있도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 딜리셔스가 제시하는 순위에 비해 본 논문에서 제안하는 시스템의 재순위화 결과가 사용자들에게 더 만족스러우며 정확성도 높음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제8B권5호
• /
• pp.455-462
• /
• 2001

웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2006년도 제13회 학술대회 논문집
• /
• pp.215-222
• /
• 2006

도서관이 이용자에게 장애가 없는 도서관 서비스를 제공하기 위해서는 OPAC의 접근성과 검색성을 향상시키고, 도서의 검색, 식별 및 브라우징의 도구로써 ISBN의 활용가치를 높이는 것이 필요하다. 북마크릿은 웹브라우저의 '즐겨찾기에 추가' 또는 '연결(Links)' 툴바에 저장할 수 있는 작은 크기의 자바스크립트이다. 그리고 오픈소스인 북마크릿은 온라인서점의 웹페이지에서 ISBN을 추출한 다음, 해당 ISBN으로 도서관의 OPAC에서 도서를 검색할 수 있는 간단하지만 강력한 검색도구이다. 본 연구에서는 도서관 정보시스템의 새로운 환경인 Web 2.0, Library 2.0, OPAC 및 북마크릿에 대해 개괄적으로 고찰하였다. 그리고 해외에서 개발되어 활용되고 있는 네 가지 유형의 북마크릿에 대하 적용 사례를 비교 분석하고 그 특징과 장 단점을 정리하였다. 이를 통해서 국내 도서관의 OPAC과 온라인서점에서 북마크릿을 활용한 LibraryLookup 서비스 제공방안을 제안하였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.49-68
• /
• 2006

도서관 이용자에게 장애가 없는 정보서비스를 제공하기 위해서는 OPAC의 접근성, 사용성 및 검색성을 향상시키고, 도서의 검색, 식별 및 브라우징의 도구로써 ISBN의 활용가치를 높이는 것이 필요하다. 북마크릿은 웹브라우저의 '즐겨찾기에 추가' 또는 '툴바'에 드래그하여 저장할 수 있는 작은 크기의 자바스크립트이다. 그리고 오픈소스인 북마크릿은 웹페이지에서 ISBN을 추출한 다음, 해당 ISBN으로 도서관의 OPAC에서 도서를 검색할 수 있는 간단하지만 강력한 검색도구이다. 해외의 도서관 시스템 벤더, 도서관, OCLC등은 이용자가 온라인서점의 웹페이지를 살펴보면서 동시에 도서관의 소장 및 대출 정보를 실시간으로 검색할 수 있는 북마크릿을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외에서 개발되어 활용되고 있는 네 가지 유형의 북마크릿에 대한 적용사례 분석을 통해 북마크릿의 특징과 장 단점을 정리하였다. 이를 통해서 북마크릿의 기본요건과 적용모델을 도출하고, 국내 도서관의 OPAC과 온라인서점에서 북마크릿을 활용한 Library Lookup 서비스 제공방안을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.1245-1255
• /
• 2010

현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.