이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.
Human Genome Project와 같은 대형 Sequencing 프로젝트와 High-throughput Sequencing 기술의 발전으로 현재 Expressed Sequence Tag (EST)와 같은 대량의 DNA 서열들이 생산되고 있다. 이를 효과적이고 효율적으로 분석해야 할 필요성이 증대되고 있다. 대부분의 실험자들이 서열 분석을 위해 우선적으로 BLAST 검색을 이용하고 있다. 하지만 대량의 서열, 검색 DB의 크기, BLAST 검색 결과의 복잡성에 의해 어려움을 겪고 있다. 이에 빠르고 정리된 결과를 보여줄 수 있는 BLAST 검색 시스템의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 논문은 미국 생명공학연구소(NCBI)에서 제공하는 유전자 서열 검색 툴인 BLAST(Basic Logical Alignment Tool)를 클러스터 수퍼 컴퓨터 구축 기술을 기반으로 한 병렬처리와 Gene Ontology를 이용하여 방대한 양의 서열 검색 결과를 요약하는 모형을 제시한다. 이것은 신약개발 및 유전자 발굴 등의 연구기간을 획기적으로 단축시켜 신약 개 발, 농업, 화학, 의료, 환경 등 생명공학 연구에 핵심적인 역할을 할 수 있다. 또한 성능 실험을 통하여 분석결과 대기시간을 최소화하는 병렬처리모형의 효율성을 검증하였다.
지식검색서비스의 사용자들이 많아지면서 정보를 획득하고 전파하는 새로운 방법으로 각광받고 있고 많은 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 연구는 단순히 사용자의 만족도에 관한 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 기존의 사용자 만족도에 관한 연구와 더불어 개인이 느끼는 자신의 컴퓨터 활용능력에 따라 지식검색서비스에 대한 만족도가 상이할 것이라는 가정 하에 연구를 진행하였다. 연구결과 만족도에 정보 품질과 서비스 품질, 재미, 웹 사이트 신뢰도가 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 조절 변수로 사용한 자기 효능감은 서비스 품질에 대해서만 조절 효과를 가지고 있음을 확인하였다. 이는 자기 효능감은 정보품질과 재미, 웹 사이트 신뢰도에는 영향을 미치지 않는 것으로 볼 수 있다. 이 연구를 통해서 앞으로 지식검색서비스 사용자 만족도에 대한 연구들이 더욱 활발히 진행되고 사용자들을 유인할 수 있는 컨텐츠의 개발에 도움이 되고 사용자들의 손쉬운 정보 공유와 활용에 더 큰 역할을 할 수 있게 되기를 기대한다.
인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 몇가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 검색포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.
정보화사회에서 효율적인 정보검색(information retrieval)은 각종 의사결정에 매우 중요하다. 주어진 정보검색 문제가 있을 때 과거에 검색되었던 자료는 그 적절성 여부에 대한 평가를 데이터베이스에 첨가하여 지식베이스(knowledge base)화 할 수 있다. 본 연구는 이 지식베이스에 대한 논리적 패턴을 분석하여 새로운 정보의 '적정성(relevance)' 여부를 판별하는 확률화 정보검색 모형을 만들고 이에 대한 실험을 하였다.
법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는목적을 달성하기 위하여텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을추론하는데유용함을 알 수 있었다.
국가간 자료교환(Exchange)이나 기증에 의존하는 외국정부 간행물의 수집과 검색은 전자정부시대를 맞이하면서 새로운 관리제도가 필요하게 되었다. 그에 대한 대안으로 인터넷상의 외국정부정보에 대한 메타사이트를 만들고, 서브젝트 게이트웨이를 검색모형으로 제시함으로써 외국정보에 관한 정보원개발(Collection Development)과 이용자 서비스로 이용하고자 한다. 우수한 메타사이트를 선정하기 위하여 AltaVista의 anchor 기능과 link 기능을 이용하여 계량적인 평가를 하였으며, 서브젝트 게이트웨이 검색모형으로는 분산 메타데이터베이스의 통합 검색 시스템인 Isaac Network 구조를 제시하였다.
최근 들어 이 기종 간의 문서 교환을 위해 SGML(Standard Markup Language) 문서보다 XML(eXtend Markup Language) 문서가 인터넷 기반에서 표준으로 자리잡고 있다. 앞으로 인터넷상의 수많은 정보들을 XML을 기반으로 할 것이고 이를 위해 문서 정보 검색 시스템이 필요하게 된다. 문서의 논리 구조를 표현하는 DTD(Document Type Definition) 기반으로 구조 검색을 할 수 있지만 본 논문에서는 XSL(XML Style Sheet Language) 문서에서 DTD의 Element를 지정하는 Pattern을 이용하여 문서 구조와 속성을 새로운 Tree로 표현하며 검색에 필요한 질의어 또한 XSL의 Pattern 자체를 이용하고 있다. 사용자에게 편하고 효율적인 검색 환경을 위해서 검색 인터페이스의 모형을 제안하였다.
실업은 개인의 경제적 활동뿐 아니라 사회적 문제와 관련되어 있기 때문에 많은 국가들은 실업률을 낮추기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 기존의 실업 실태 조사 방식에서는 조사시간 지연으로 인해 실업률 자료 확보에 많은 시간이 소요된다. 시의 적절한 실업 정책을 개발하기 위해서는 신속하고 정확한 실업 예측 관련 자료를 확보하는 것이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 개선하기 위해 최근에 인터넷 검색 정보를 활용한 분석 기법이 제안되고 있다. 본 연구는 우리나라의 실업률을 예측하는데 인터넷 검색 정보가 어떤 영향을 미치는가를 조사하였다. 선택한 검색어 중에서 '실업급여' 검색어의 트렌드는 실업률과 상당히 높은 상관관계를 보여 주었다. 본 연구는 네이버 트렌드에서 제공하는 인터넷 검색어 정보를 시계열 자료의 분석에 널리 사용되는 ARIMA 모형에 추가하여 검색 정보의 활용이 실업률 예측력에 미치는 영향을 분석하였다. 예측모형의 선택 기준으로 제시되는 예측치의 평균 제곱 오차와 예측 오차 측면에서 실업 관련 인터넷 검색어를 활용한 모형이 그렇지 않은 모형보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실업률 예측에 있어서 검색 정보의 활용 가능성을 제시하고 있으며 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 학술정보검색에 있어 국내 대학생과 대학원생들이 외국어 탐색문을 어떻게 활용하는지, 그리고 이용자의 특성에 따라 외국어 탐색문의 활용도에 차이가 나타나는지 파악하고자 하였다. 연구 모형은 Ellis의 정보탐색 과정 모형을 바탕으로 설계되었으며, 실험, 인터뷰, 통계분석 등 양적 질적인 연구방법을 모두 활용하였다. 연구결과, 학술정보검색의 각 단계에서 국문 검색 전략과는 다른 다양한 외국어 검색 전략들이 발견되었고, 이러한 검색 전략들은 특히 이용자의 전공분야와 학력에 따라 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 특히 인문 사회과학분야 피실험자들이 과학기술분야 피실험자들에 비해 외국어 탐색문을 선정하는 데 큰 어려움을 겪으며, 이에 따라 외국어를 활용한 검색을 선호하지 않는 점을 확인하였다. 또한 외국어 학술정보검색에서 인용정보나 발행지 정보 등 본문 이외의 정보들에 대한 의존도가 높아지는 모습을 보였다. 결과적으로 이용자의 특성에 따라 학술정보검색 과정에 외국어를 활용하는 비중이나 느끼는 어려움의 정도에 차이가 존재한다는 점을 파악할 수 있었으며, 향후 대학도서관은 이러한 이용자의 특성에 맞추어 이용자교육이나 도서관 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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