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.
최근 들어 인간과 컴퓨터 상호작용 분야에서 기존의 인지적인 측면 이외에 정서의 역할에 대한 관심이 증폭되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 사용자가 좁은 화면을 통해 정보검색을 수행 할 때 정서 상태에 따라 정보 검색 패턴이 다른지 알아보고자 하였다. 실험참가자들의 정서 상태를 인위적으로 유도하기 위해 검색과제를 수행하기 전에 긍정적인 정서와 부정적인 정서를 유발시킬 수 있는 음악을 듣게 하였고 동시에 자신의 과거 기역으로부터 긍정적인 정서 혹은 부정적인 정서를 유발 시킬 수 있는 과제를 수행하도록 하였다. 정서 유발 과정이 끝난 뒤 각 실험 참가자들은 좁은 화면을 통해 정보 탐색 과제를 수행하였다. 정보 탐색 과제는 주어진 시간 동안 제시되는 나라들에 대한 여행 정보를 검색하는 것이었고 정보 검색이 이루어지는 동안 소요된 시간 및 검색 페이지 링크가 기록되었다. 실험결과 긍정적인 정서상태에서는 중립 상태와 부정적인 정서 상태에 비해서 보다 광범위하고 빠른 정보검색이 이루어지는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 웹 환경에서의 학습 방법이 학생들의 정보검색 및 정보종합 능력에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 정보검색 능력 중 정보성취도 검사점수가 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (t=3.59, p〈.05). 둘째, 네이버 국내 웹 1차 검색 (재현율 t=1.81, 정확율 t=.61)에서 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단간에 재현율과 정확율 모두 유의미한 차이가 없었다 (p〉.05). 그러나 2차 검색 (재현율 t=2.93, 정확율 t=2.45)과 3차 검색 (재현율 t=3.48, 정확율 t=2.50)에서는 과제중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 재현율과 정확율이 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (p〈.05). 셋째, 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단은 정보종합 능력의 검사 점수 차이가 통계적으로 유의미하지 않았다 (t=1.95, p〉.05). 위 실험 결과를 종합해 보면, 인터넷에서 정보를 검색하는 경우에 과제에 대한 분석과 그에 알맞는 정보검색 기법을 적용하는 것이 중요하다. 기법에 의존하기보다는 과제를 분석하고 그에 알맞는 검색을 수행해야 한다. 또 정보 이용 교육이 정보검색 수준에서 머무르는 것이 아니라, 정보검색과 정보종합에 관한 교육이 정보 문제 해결의 맥락에서 이루어져야 할 것이다.
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.
국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 국가R&D 과제정보를 중심으로 참여인력, 성과(물), 참여기관 등의 정보를 연계하여 제공하고 있다. 각 과제정보는 한글 및 영문 키워드와 과학기술표준분류를 포함하고 있어, 과제정보를 중심으로 한 국가R&D정보 검색 및 분류에 활용하기 적합하다. 이러한 국가R&D정보를 서비스함에 있어 단순 검색을 벗어나 다양한 형태로 가공된 정보를 제공하기 위해서는 국가R&D 정보에 적합한 과학기술용어사전 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 국가R&D 과제 키워드를 활용해 국가R&D정보에 적합한 과학기술용어사전을 구축하는 방안을 제안하고자 한다.
야후 앤서(Yahoo! Answers)와 네이버 지식인과 같은 지식검색 커뮤니티는 인터넷에서 정보를 찾고 공유하는 중요한 수단으로 부상하였다. 그러나 지식검색 커뮤니티의 인기가 날로 높아지는 것과 비례하여 정보자원으로서의 유효성에 대한 우려 또한 커지고 있는 것이 주지의 사실이다. 이러한 맥락에서 본 논문은 지식검색 커뮤니티와 관련된 신뢰성 문제에 대한 선행 연구들을 정리하고 향후 연구 과제를 제시함으로써 지식검색 커뮤니티 신뢰성에 관한 연구를 활성화시키는데 도움이 되고자 한다.
국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 투자의 효율성을 기하기 위하여 연구사업 선정과정에서 데이터베이스로부터 중복과제 혹은 유사과제를 검색하는 과정을 거친다. 최근 부얼리언 기반의 키워드 매칭 검색알고리즘의 발전 및 이를 채택한 검색엔진의 개발로 인하여 검색의 정확도가 많이 향상되었지만, 사용자가 입력하는 제한된 수의 키워드들에 의한 검색은 유사과제 파악과 우선순위의 결정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제안된 과제의 문서를 분석하여 다수의 색인어들을 추출하고, 이들에게 가중치를 부여한 후, 기존의 문서들과 비교하여 유사과제를 찾아내는 문서단위의 검색 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 벡터공간검색(Vector-Space Retrieval)모델의 한 종류인 TFIDF(Term Frequency Inverse document Frequency)를 기본 구조로 채택한다. 또한 개발되는 알고리즘에는 연구과제 제안문서의 구조에 적합한 속성별 가중치(feature weighting)를 반영하고 검색속도의 향상을 위하여 K-최근접 문서(KNN: K-Nearest Neighbors) 기법도 반영한 알고리즘을 제시한다. 실험을 위하여 실제 연구제안 문서와 구조가 동일한 기존의 보고서를 사용하였는데, KISTI에서 운영하는 과학기술정보포털서비스인 NDSL에서 이미 분류해 놓은 4분야의 1,000 개 연구 보고서 문서를 발췌하여 실험을 하였다.
Patent Map이란 특허기술정보를 분류ㆍ분석ㆍ가공ㆍ정리하여 필요한 기술정보를 쉽게 파악할 수 있도록 한 특허기술정보 해석서로써 특허청과 한국발명진흥회에서는 2000년부터 매년 24개 테마를 발굴, 최근 2003년까지 산업분야별 96개의 테마를 개발하여 CD-ROM과 Web Service를 통해 지속적으로 보급하여 왔습니다. 여기에서는 2003년에 기 수행된 PM보고서 중 전기/전자분야 '인터넷 정보검색'과제에 대하여 기술의 주요 구성도, 기술 및 산업시장동향, 주요 특허동향분석 결과, 향후전망 등에 대하여 간략하게 소개하고자 합니다. 이 과제에 대하여 자세한 내용을 알고자 할 경우에는 Patent Map 홈페이지[http://www.patentmap.or.kr/]에서 무료 서비스를 시행하고 있으므로 많은 열람 바랍니다.
지금까지 대부분의 정보검색 시스템은 명사만을 색인어로 추출하여 사용하였다. 명사는 문서를 대표할 수 있는 어휘 요소이다. 그러나 명사 색인어만 가지고는 문서의 주제를 정확하게 나타낼 수 없다. 본 논문은 명사 색인어와 함께 용언도 색인어로 추출하여 사용하는 한국어 정보 검색시스템을 제시한다. 또한, 용역 색인어와 명사 색인어의 상대적 가중치를 검색에 이용하여 사용자의 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있도록 한다. 이러한 과정에서 발견된 문제점은 향후 연구 과제로 계속 향상시켜나갈 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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