본 연구는 정보검색의 핵심 개념인 적합성을 사용자 중심 관점에서 접근한 연구이다. 적합성에 관한 기존 연구들은 적합성 판단에 영향을 주는 다양한 기준들을 정의해 왔다. 본 연구는 적합성 유형별로 사용자가 적합성을 판단하는 기준과 적합성 유형 간의 관계를 정보 검색 과제별로 연구함으로써 사용자 중심 적합성 판단 모형을 알아보았다. 본 연구는 7개의 사용자 적합성 판단 기준-주제성, 신선성, 신뢰성, 이해가능성, 특수 성, 구체성, 흥미성-과 3가지의 사용자 적합성 유형-인지 적합성, 상황 적합성, 정서 적합성-을 고려하였다. 이를 대학생 사용자들을 대상으로 검색 과제 수행 후 설문에 답하는 반 제어(semi-controlled) 설문 방법을 이용하여 자료를 수집하였고, 구조방정식 모형으로 분석하였다. 연구 결과 주제성, 신뢰성은 모든 검색 과제에 중요한 적합성 판단 기준이었고, 과제 유형별로 볼 때 사실 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 신선성, 구체성, 흥미성이, 문제 해결 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 이해가능성, 특수성이, 의사 결정 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 신선성, 이해가능성, 구체성, 특수성, 흥미성이 적합성을 판단하는 주요 기준들이라는 것을 확인할 수 있었다. 또한 적합성 유형들 간의 관계도 실증적으로 밝힐 수 있었다. 본 연구는 적합성 판단 기준과 적합성 유형 간의 관계를 정보 검색 과제별로 확인함으로써 보다 구체적인 사용자 중심의 적합성 판단 모형을 확립하였다는 점에서 의의를 가진다.
본 연구는 한국 통합 검색 환경에서의 이용자 적합성 판단 기준에 관한 탐색적 연구이다. 이를 위해 10명의 참가자들을 대상으로 반구조화(semi-structured) 인터뷰를 수행하여 데이터를 수집하였다. 참가자들은 네이버, 다음 등과 같은 통합 검색 환경에서 본인들이 관심 있거나 필요로 하는 다양한 검색을 수행하고, 그 과정에서 문서가 적합한지와 그 판단 기준에 대해 기술하였다. 연구 결과 8개의 적합성 판단 기준과 비적합성 판단 기준, 그리고 검색 환경이 변화하여도 이용자가 적합성을 판단하는 기준들이 크게 변화하지는 않지만 데이터 증가와 이용자 요구의 고도화로 특수성과 구체성이 중요한 적합성 판단 기준으로 부각되는 점을 발견하였다.
본 연구는 정보활용능력의 여러 영역 중에서 대학생이 과제를 해결하는 상황에서 정보의 적합성을 판단하고 평가해나가는 과정을 심층적으로 분석하고, 중요 문제를 규명함으로써 정보활용교육에 반영할 개선사항을 도출하는데 목적을 두고 있다. 대학생 9명을 대상으로 과제해결과정에서 적합성 판단이 어떻게 이루어지는 지에 대해 심층면담을 통해 분석하였으며, 그 결과 연구참여자의 의견과 부합되는 내용 정보 판단의 어려움, 신문기사의 신뢰성에 대한 판단의 어려움, 과제의 특성상 적합성 판단 시간 확보의 어려움, 적합한 정보원 판단과 과제평가결과 연관의 어려움이 주요 문제로서 분석되었다. 따라서 권장사항으로서 객관적인 적합성 판단기준의 교육, 신뢰성 있는 정보원 안내, 교수자의 참고 정보원 활용 가이드라인 제시, Big 6 4.1단계 교육의 강조 등이 제시되었다.
본 연구는 정보 검색 과제별 주요 적합성 판단 기준을 실제 정보 검색 시스템으로 구현해 보고 사용자 평가를 통해 그 효과를 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 사용자 적합성 판단 기준들을 정보 검색 시스템에서 적합성을 결정하는 검색 랭킹 모델의 랭킹 요소들로 적용하였다. 그리고 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델을 시스템으로 구현하였고, 이에 대한 사용자 평가를 진행하여 비교해 보았다. 총 45명의 참가자가 실험에 참여하였고, 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델이 적용된 각각의 검색 시스템에서 3개의 검색 과제를 수행하였다. 3개의 정보 검색 과제로는 사실 검색 과제, 문제 해결 검색 과제, 의사 결정 검색 과제가 사용되었다. 각 참가자는 검색 결과 첫 페이지 상위 5 개의 검색 결과에 대해 적합성 정도를 7 점 척도로 평가하였다. 그 결과, 사용자는 전반적으로 모든 검색어에 동일하게 반응하는 정적 검색 랭킹 모델을 적용한 시스템보다 정보 검색 과제별로 사용자 적합성 판단기준의 변화에 따라 랭킹 요소 가중치를 달리한 동적 검색 랭킹 모델을 더 높이 평가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 이를 통해, 정보 검색 과제를 고려한 정보 검색 시스템 디자인의 필요성과 함께, 사용자 중심 적합성 판단 모형 연구 결과를 실제 정보 검색 시스템으로 구현하여 평가함으로써 사용자 중심 적합성 연구 결과의 타당성을 검증하였다는 점, 그리고 사용자 연구 접목을 통한 시스템 개선의 중요성을 강조하였다는 점에서 의의를 가진다.
점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도는 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 필수적이다. 본 연구는 유사가 가지는 입도분포를 파악하기 위해 통계학적 접근법을 적용하여 분석하였다. 점착성 유사의 입자가 가지는 입도 분포를 구체화한 결과를 유사의 입도 분포를 위한 수치 모의 연구에 적용하여 모의 결과를 향상시키고 유사 문제의 분석에 용이하도록 하려 한다. 통계학적인 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사의 입도가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 수집된 입도 분포 자료에 적합도 검정 방법 중 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정을 이용하였으며 유의수준 5%를 통과할 경우 이론 분포가 점착성 유사의 입도 분포를 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 점착성 유사의 입도 분포를 수집하고 그 자료를 바탕으로 적합도 검정을 실시한 결과 많은 연구에서 점착성 유사의 입도 분포로 가정하고 있는 Log-normal 분포가 유의수준 5%를 기준으로 적합도 검정을 통과한 경우는 많지 않았다. 본 연구에서 검정한 결과로는 기존에 이용되는 Log-normal 분포는 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수 분포를 사용할 경우에만 점착성 유사의 입도 분포를 모사한다고 판단된다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양하고 점착성 유사가 가지는 특성을 파악하여 어떠한 입도 분포 형태를 나타낼지 미리 예측하여 이론 분포를 가정한다면 수치모형을 통해 점착성 유사의 입도 분포를 모사할 때 그 정확도가 크게 증가할 것으로 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도 분포로서 제시한 GEV 분포와 Gamma 분포, Log-normal 분포를 FM 모형에 결합하여 입도 분포를 모의한 후 그 결과를 실제 현장에서 측정된 입도 분포와 비교하는 과정을 통해 실제 어떠한 분포가 가장 적합하게 모의하는지도 검증할 필요성이 있다고 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 새로 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있으며 유사와 관련된 문제를 용이하게 분석할 것으로 판단된다.
본 연구는 뇌파측정기술(EEG/ERP)을 적용하여 멀티미디어 자료의 주제 적합성의 단순 모형과 복합 모형을 제안하였다. 즉, 단순 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 단순 모형으로 기술하고, 복합 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 복합 모형으로 설명한다. 단순 모형은 이미지의 의미 분석을 기술하는 N300과 작업 분류에 대한 판단을 할 때 발생하는 P3b 요소들을 이용하였다. 한편 복합 모형은 이미지 기반 표현과 개념적 표현을 하나의 문맥으로 통합시킬 때 나타나는 N400과 복잡한 인지 과정을 기술하는 P600 요소들을 이용하였다. 제안된 적합성 모형들은 EEG 측정 정보에 기초한 멀티미디어 정보시스템의 상호 작용 인터페이스 설계의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
본 연구는 '자아'와 친한 정도를 나타내는 '사회적 거리'와 사고에 관여하는 요인으로 알려진 유발된 정서가 도덕적 딜레마에서의 도덕 판단에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 실험 1은 딜레마 속 행위자의 사회적 거리에 따라 도덕성 및 행동 적합성에 대한 판단이 달라지는지 살펴보았다. 실험 결과, 사회적 거리에 따라 도덕성에 대한 판단에 차이가 있다는 것을 확인하였다. 즉, 동일한 행동이라도 낯선 사람보다 자신과 가까운 대상이 했을 때 행위의 도덕성에 대해 덜 엄격하게 판단하였다. 이러한 사회적 거리에 따른 도덕성의 판단 차이는 비개인적 딜레마에서 두드러지게 나타났다. 반면 행동의 적절성 판단에 있어서 사회적 거리에 따른 차이는 발견되지 않았다. 실험 2에서는 유발된 정서에 따라 딜레마 속 행동에 대한 도덕성 및 행동 적합성에 대한 판단이 달라지는가를 알아보고자 하였다. 실험 결과, 정서의 쾌-불쾌 차원은 도덕성을 가늠하는 데에는 차이를 보이지 않지만, 행동이 얼마나 적절한 것인가를 판단하는 경우에는 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 사회적 거리와 정서에 따라 도덕 판단이 달라질 수 있다는 것을 밝혔다. 또한 두 종류의 딜레마 모두에서 사람들이 도덕성과 행동 적합성을 구분한다는 것을 확인하였을 뿐만 아니라 이들을 판단하는데 영향을 미칠 수 있는 요인이 다를 수 있다는 것을 보여주었다는 데에 그 의의가 있다.
점착성 유사는 비점착성 유사보다 작은 입자 크기를 가지며 전자기적 점착력에 의해 연속적인 응집과 파괴의 과정인 응집현상을 겪는다. 응집현상에 의해 생긴 유사 덩어리를 플럭(Floc)이라고 하며 유사의 응집현상은 점착성 유사가 가지는 입자 크기, 침강속도, 밀도를 변화시킨다. 유사의 이동은 크기, 침강속도, 밀도에 영향을 받는다. 따라서 점착성 유사의 여러 특성에 관여하는 입자의 크기에 대한 충분한 이해는 점착성 유사의 이동을 파악하는 데에 필수적이다. 본 연구에서는 점착성 유사의 여러 특성 중, 입자 크기 분포에 대한 특성을 분석하는 것을 수행하였다. 일반적으로 점착성 유사의 연구에서 입도 분포는 Log-normal 분포로 가정하여 사용되고 있다. 그러나 그 적합성에 대해서는 검증된 바가 없다. 따라서 과거 연구에서 조사된 점착성 유사의 입도 분포 자료를 현장에서 측정된 자료와 실험실에서 측정된 자료로 나누어 수집한 후, 표본에 통계학적인 방법인 적합도 검정을 사용하여 실제 어떠한 분포를 모사하는지 살펴보았다. 적합도 검정은 Kolmogorov- Smirnov (K-S)검정을 이용하였으며 K-S 검정의 결과가 유의수준 5%를 통과하는 경우 가정된 분포가 실제 표본을 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 적합도 검정 결과, 점착성 유사의 입도 분포는 현장 실험과 실험실 실험에서 다른 특징을 나타내었다. 현장 실험의 경우 입도 분포의 형태가 지수 분포의 형태를 나타내는 경우가 많았으며 Gamma 분포가 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 입도 분포는 일반적인 양의 왜곡도를 가지는 분포를 그렸으며 GEV 분포와 Gamma 분포가 우수하게 모사하였다. 두 경우 모두 Log-normal 분포가 적합하다고 판단되는 경우는 많지 않았다. 그러나 Log-normal 분포에 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수의 분포로 모사한 경우 유의수준 5%를 통과하는 경우가 크게 증가하였다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다. 2 매개변수의 분포를 점착성 유사의 입도분포로 사용할 경우, Gamma 분포를 추천하며, 기존에 사용되던 Log-normal 분포를 사용할 경우 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수의 Log-normal 분포를 이용할 것을 추천한다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 설문지를 이용한 데이터 수집과 데이터 마이닝에서 클러스터링 기법으로 군집하여 지도학습을 이용하여 유사성을 판단하고, 성격들의 상관 관계의 적합성을 분석하기 위해 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하는 것을 목표로 진행한다. 연구 수행은 설문조사를 진행 후 그 설문조사를 토대로 모인 데이터들을 정제하고, 오픈 소스 기반의 데이터 마이닝 도구인 WEKA의 클러스터링 기법들을 통해 데이터 세트를 분류하고 지도학습을 이용하여 유사성을 판단한다. 그리고 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하여 성격에 대해 적합한 결과가 나오는지에 대한 적합성을 판단한다. 그 결과 유사성 판단에 가장 정확도 높게 도움을 주는 것은 EM 클러스터링으로 3개의 분류하고 Naïve Bayes 지도학습을 시킨 것이 가장 높은 유사성 분류 결과를 도출하였고, 적합성을 판단하는데 도움이 되도록 특징추출과 지도학습을 수행하였을 때, Big-5 각 성격마다 문항에 추가되고 삭제되는 것에 따라 정확도가 변하는 모습을 찾게 되었고, 각 성격 마다 차이에 대한 분석을 완료하였다.
데이터 클러스터링 분야에서 최적의 클러스터 개수를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 그것은 클러스터링의 적합성을 판단할 기준을 정하고 그 적합성을 극대화 하는 최적의 클러스터의 개수를 찾는 것이다. 본 논문에서는 클러스터의 적합성을 판단할 기준으로써 클러스터링 균형을 사용하여 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 효율적인 휴리스틱 방법을 제안하였다. k-means 사용하여 가상 및 실제 데이터 셋에 적용한 결과, 제안한 알고리즘이 계산효율 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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