• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.339-341
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• 2000

문서요약이란 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도를 줄이는 작업이다. 인터넷과 같은 정보기술의 발달로 정보의 양이 급증함에 따라, 정보 과적재(information over load) 문제의 해결을 위해 자동 문서요약시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 의사 적합성 피드백(pseudo relevance feedback)에 의한 질의확장(query expansion) 기법을 적용한 자동 문서요약 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 특징은 질의를 분해함으로써, 적합성 피드백 과정에서 질의가 편향(bias)되어 요약이 잘못되는 문제를 방지할 수 있다는 것이다. 신문기사를 대상으로 평가한 결과 제안한 모델이 질의확장을 적용하지 않은 방법이나 하나의 질의만을 유지하는 일반적인 적합성 피드백 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제32권3호
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• pp.277-293
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• 2015

본 논문에서는 문헌의 적합성수준을 적합성정도에 따라 4그룹(부적합한, 조금 적합한, 적합한, 매우 적합한)으로 나눈 후 서로 다른 심사자가 적합성 판정을 내린 4개의 적합성 판정세트(A, B, C, D)에서 "조금 적합한" 문헌을 부적합문헌으로 분류했을 때와 적합문헌으로 분류하였을 때에, 초록/표제 시스템과 전문검색시스템에서 적합성피드백으로 인한 검색효율성의 증진은 어느 쪽이 더 혜택을 받게 되는 지를 연구하였다. "조금 적합한" 문헌을 적합문헌으로 포함시켰을 때 초록/표제시스템이 전문검색시스템보다 모든 적합성판정세트에서 검색효율성의 증가율이 높았고, 반면에 전문검색시스템에서는 "조금 적합한" 문헌을 적합문헌그룹에서 제외시켰을 때 검색효율성의 증가율이 일관성 있게 높아지는 것을 발견하였다. 이는 전문검색시스템에서는 적합문헌으로 포함된 "조금 적합한" 문헌으로부터 얻어지는 적합성피드백 정보는 잡음의 역할을 하게 되어 검색효율성의 증진에 도움이 안 되고 있음을 암시하고 있다. 특히, 매우 동질적인 문헌을 색인 및 검색대상으로 하고 있는 전문검색시스템에서는 잡음에 의해 초래되는 낮은 정확률을 개선하는 정교한 검색기법에 대한 연구가 지속되어야만 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.101-104
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• 2002

본 문서에서는 사용자 적합성 피드백을 적용한 멀티미디어검색 기법을 제안한다. 적합성 피드백은 멀티미디어검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 이 실험에서는 긍정적 피드백과 부정적 피드백을 함께 사용하였다. 실험결과, 적합성 피드백을 이용하면 적은 횟수의 반복검색으로 우수한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.26-39
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• 2005

본 연구는 웹 구매 적합성의 측정 기준인 웹 구매 잠재력 매트릭스를 제시하였으며, 아울러 다양성, 혁신성, 자기실현성, 정보성 등과 같은 인터넷 소비자 특성의 온라인 구매 의도에 대한 영향을 웹 구매 적합성이 매개하는 효과가 있는지를 실증적 분석을 통해 검증하고자 하였다. 분석 결과, 웹 구매 적합성은 '가격정보 민감도'와 '제품가치 선호도'라는 두 가지 차원으로 분류되었으며, 인터넷 소비자 특성에 따라 이 두 가지 차원에 차별적인 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 웹 구매 적합성이 인터넷 소비자 특성의 온라인 구매에 대한 영향력을 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.183-190
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• 2001

본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제14권2호
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• pp.123-141
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• 1997

본 논문에서는 문헌의 전문을 대상으로 얻어진 4개의 상이한 적합성 판정 세트가 전문검색시스템의 검색효율성 평가에 미치는 영향을 살펴보았다. 각 적합성 판정 세트간의 검색효율성에는 주목할 만한 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 이는 적합성 개념에 대한 다양한 관점이 검색효율성의 평가에는 커다란 영향을 미치지 못하고 있음을 암시하는 것이다. 그러나, 적합성 정보를 효과적으로 이용하는 정교한 검색기법인 적합성 피이드백을 통합한 검색실험은 계속 연구되어야 할 과제로 제시하고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.609-618
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• 2024

조직의 정보 자원에 대한 체계적인 관리의 필요성이 제기되면서, 조직들은 정보보안 투자를 높이고 있다. 정보 노출 사고는 단 한 건의 실수로 발생할 수 있으므로, 내부자까지 정보보안 준수가 요구된다. 본 연구는 내부의 보안 목표 수준을 높이는 것을 목적으로, 보안정책 목표 공유와 개인의 가치 인식, 그리고 적합성이 내부자의 준수 의도에 미치는 영향을 제시하였다. 조직 행동 및 보안 분야의 선행연구를 기반으로 연구 가설을 제시하였으며, 366건의 표본을 활용하여 가설 검정을 하였다. 결과적으로, 정보보안 정책 목표 공유가 조직원의 정책에 대한 가치 인식을 높여 준수 의도로 연계되는 것을 확인하였다. 또한, 개인-조직 적합성과 요구-능력 적합성이 준수 의도 관련 선행 요인들과 조절 효과를 가졌다. 연구 결과는 조직 환경과 조직원 가치, 그리고 적합성 관점에서 보안 목표 달성을 위한 조건을 제시하여, 조직의 보안 수준을 유지하는 방안을 제시한다.

• 정보관리학회지
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• 제31권1호
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• pp.189-206
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• 2014

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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.65-71
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• 1997

이 논문은 부산대학교 전자계산학과 인공지능 연구실에서 개발한 정보검색 시스템 "미리내"의 적합성 피드백 방법을 분석하고, 그 방법들의 검색 효율을 비교 분석하였다. "미리내"에서 질의문은 자연언어 질의문을 사용하고 재검색을 위한 적합성 피드백은 원질의문에서 검색된 문서 중 이용자가 직접 선택한 적합 문서에서 추출한다. 적합성 피드백은 크게 단어 확장(Term Expansion)을 위한 단어 선택 방법과 추가될 단어에 가중치를 부여하는 단어 가중치 부여(Term Weighting)의 2가지 요소로 이루어진다. 단어 선택을 위해서는 적합 문서에 나타난 단어 빈도합(tf), 역문헌빈도(idf), 적합 문서 중에서 해당 단어가 있는 적합 문서의 비율(r/R) 등의 정보를 이용한다. 단어 가중치 부여 방법으로는 정규화 또는 코사인 함수를 이용하여 부여하였다. 단어확장에는 tfidf가 tfidf(r/R)보다 정확도 면에서 나은 향상율을 보였으나, 30위 내 검색된 적합문서의 수를 비교해 보았을 때 tfidf(r/R)의 정확도가 높았다. 단어 선택 방법에서 계산된 값을 정규화하여 가중치를 부여하였을 때 보다 코사인 함수를 이용하여 가중치를 부여하였을 때 정확도가 높았다. 실험은 KT-Set 2.0 (4391 건), 동아일보 96 년 신문기사(70459 건)를 대상으로 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.594-596
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• 1998

지금까지 적합성운용시험이란 용어는 서로 다른 유형의 광의 적합성시험을 구별없이 일컫는 방법으로 사용되어왔으며, 상호운용시험이란 용어도 다양한 가능한 시험구조레 대하여 무차별적으로 사용되어왔다. 본 연구는 적합성시험을 접속적합성시험과 개체적합성시험으로 구분하여, 상호운용성시험구조의 시험능력이 달라짐에 따라 상호운용성시험이 이들 적합성시험과 어떻게 연결 지워질 수 있는지를 탐구한다.