쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유 속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘에서 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색 결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, 야후 Q/A와 같은 소셜 검색엔진의 검색 결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자 중 영향력 자를 찾는 것에 목적을 둔다. 이에 국내 소셜 검색엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 소셜 네트워크 기반으로 정의하고, 사용자간의 관계를 중앙성으로 분석하는 영향력 지수 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 영향력 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 랭킹화 함으로써 질문에 적합하고신뢰성 있는 답변을 하는 사용자를 분별하는 지표가 되며 이를 바탕으로 지식검색 서비스내의 영향력 자를 식별 가능하게 된다. 이는 지식검색 서비스사용자의 최대 목적인 사용자가필요로 하는 정보와 지식을 보다 용이하게 획득 가능케 함으로써 검색 만족도 향상에 큰 기여를 할 것이다.
본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 핵심기술인 온톨로지 기술을 블로그에 접목하기 위한 블로그 모델링 방식을 제안한다. 블로그에 사용되는 개념과 개념 간의 관계를 온톨로지로 표현하여 공유된 지식으로 이용함으로써 블로그 상에서 보다 세부적이고 정확한 검색 및 추론을 가능하게 하였다. 블로그에 시맨틱 웹 기술인 온톨로지를 적응시킴으로써 사용자의 특성에 맞는 개별화된 블로그 서비스를 제공할 수 있으며 사용자에게 관심 블로그 커뮤니티에 대한 링크 추천이나 사용자 관점에 따른 커뮤니티를 동적으로 구성 할 수 있다. 또한 사용자가 중요하게 생각하는 관점에 따라 원하는 블로그 컨텐츠 검색이 가능하다.
지역에서 생산되는 문화행사 및 문화 콘텐츠가 다양하고 많지만 관련한 경제소비의 확대를 위한 지역정보의 유통과 확산이 부족하다. 본 연구는 지역 문화정보의 확산과 사용을 목적으로 위치기반 서비스 관점에서 지역광고주의 지역광고를 질문과 답변 형식의 지식검색 방법과 결합하고 서비스화 하였다. 접근 방법으로는 지역에 기반한 지식검색에 대한 국내외 사례와 위치기반 광고 연구를 살펴보고, 위치문답형 정보서비스의 커뮤니티 모델 그리고 지역광고의 수익 모델을 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 지역 문화행사와 문화콘텐츠의 정보유통을 위한 문답기반 커뮤니티와 지역광고의 운영구조 모델을 설계하고 정보 서비스 시스템을 프로토타이핑 형태로 개발하였다. 사용자간의 문답 데이터의 유통을 위치정보에 확장함으로써 지역의 문화콘텐츠 정보와 사용자 접근의 수요를 지역광고의 수익모델과 결합하여 제공하는 비즈니스 서비스 모델을 제시하였다는 의의를 갖는다.
질문(Question)과 답변(Answer)을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 신뢰성있는 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 있으며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 연결어등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 QualityRank 알고리즘을 제안한다. QualityRank는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 분석 기반의 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 한다 실험결과 제안한 알고리즘을 사용했을 경우 텍스트/비텍스트 모델 보다 랭킹성능에 있어 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
보건복지부는 "보건복지 내부업무 포탈 및 EAM시스템 구축" 이라 명명된 Enterprise Portal 프로젝트를 공공기관 최초로 추진하여 기존의 정보시스템들이 업무 및 지식 기반 하에 유기적으로 상호 연계 및 연동되는 체계적이고 확장성이 뛰어난 포탈시스템으로 구축하였다. 본 논문에서는 보건복지부 정보화 비전 및 추진 현황에 대한 설명과 EP(Enterprise Portal)시스템 도입의 개념 및 장점에 대해 기술하고, 보건복지부가 Enterprise Portal 시스템을 도입하게 된 추진 배경과 기존 시스템(전자결재, 지식관리, 문서관리, 커뮤니티, 게시판, 검색)에 어떻게 적용하였는지에 대해 설명하고자 한다. 아울러 Enterprise Portal 시스템의 적용으로 인한 실제적 효과 및 고려해야 할 문제점에 대해 기술함으로써 향후 Enterprise Portal 시스템을 도입하고자 하는 공공기관/기업체에 추진 방안 및 대응 방안을 제시하고자 한다.
지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.
국내에 정착된 높은 수준의 인터넷 문화는 건강에 대한 대중적 관심과 맞물려 건강정보와 의료상담이라는 새로운 형태로 보건의료체계를 변화시켰으며, 건강정보와 의료상담 시장이 지난 잠재적 가치는 매우 크다고 할 수 있다. 본 연구는 2011년 건강정보의 검색 실태와 온라인 의료상담에 대한 인식도를 알아보기 위해 서울시에 거주하는 20대를 대상으로 임의 추출방법을 통하여 sampling된 499명을 대상으로 설문 조사하였다. 응답자 중 75.2%가 건강정보검색 경험이 있다고 응답했으나, 온라인 의료상담 서비스 이용경험은 7.2%에 불과했다. 의료상담 서비스의 이용목적은 증상치료법(36.9%), 자기관리법(21.4%), 병명 검색(18.8%), 예방법(6%), 병원비(5.4%)순이었다. 건강정보 검색시 이용한 사이트는 포털사이트 지식검색(46.5%), 블로그(26.0%), 인터넷커뮤니티(14.6%), 병원홈페이지(9.9%), 국가운영홈페이지(2.9%) 순으로 집계되었으나, 향후 이용하고 싶은 사이트는 국가운영 홈페이지 (53.0%)와 병원홈페이지(32.8%)로 현재 이용하고 있는 검색 사이트와는 차이점을 보였다. 또한, 사이트 선택기준은 상담자의 신뢰성 (24.1%), 홈페이지 운영기관의 신뢰성(23.7%), 신속한 답변(21.2%), 상담의 비공개 여부(11.2%), 가입시 기재해야할 개인정보의 정도(8.3%), 회원가입절차 없이도 상담 가능 여부(6.8%), 홈페이지 상담란의 접근성(2.7%)등의 순으로 나타났다. 결론적으로, 20대들에게 건강정보 검색 및 의료상담의 이용이 아직은 미흡한 상태이므로, 인식도를 높이고 사이트의 선택기준, 개인정보공개 정도 및 선호도 등에 맞는 사이트 구축 및 활성에 대한 노력이 필요하다.
인터넷은 지식정보화 사회의 새로운 커뮤니케이션 도구가 되면서 사람들 간의 정보 교류와 의사소통의 장으로 확장되고 있다. 최근 로봇교육기관들도 인터넷을 이용한 각자의 홈페이지들을 구축, 운영하면서 다양한 로봇관련 자료들을 제공하고 있다. 그러나 로봇교육기관 홈페이지들은 대부분 제한적인 검색기능과 일반적인 자료만 제공하고 있어 사용자들을 위한 유용한 로봇교육정보들과 교육활동들을 공유할 수 있는 기능은 미흡한 실정이다. 이에 로봇교육교사들과 사용자들을 위한 로봇교육소식제공, 로봇학습기능, 다양한 로봇교육경험의 공유, 실시간 정보교류를 할 수 있는 온라인 로봇교육 커뮤니티 시스템을 연구하였다.
본 연구는 정보채집(information foraging) 이론을 적용하여 웹 정보자원을 조직, 검색, 공유하는 폭소노미 이용자의 상호작용을 체계적으로 연구, 분석하는 개념적 틀을 제시하고자 한다. 폭소노미 상호작용 이해를 위한 개념적 틀은 최종 이용자의 세 가지 정보행위간의 유기적인 관계로 구성되어 있다: (1) 태그를 활용하여 웹 정보자원을 분류하고 조직하는 태깅; (2) 폭소노미 내에서 유용한 정보 자원을 발견하고 검색하는 정보탐험; (3) 폭소노미를 통해 유사한 관심을 갖고 있는 다른 이용자를 발견하고 커뮤니티를 구성하며, 협업을 통해 새로운 정보자원을 창출해내는 지식공유. 이 틀에서 최종이용자는 정보환경에 유연적으로 적응하며 폭소노미를 통해 줄곧 관심사에 관한 정보를 수집, 모니터하며 다른 이용자와의 효율적인 공유와 검색을 위해 끊임없이 탐험하는 정보채집자(information forager)로 이해된다. 본 연구에서 제시한 개념적 틀은 이용자와 폭소노미의 역동적이고 복잡한 상호작용 현상을 포괄적으로 조망함으로써, 향후 폭소노미를 비롯한 웹 정보서비스의 유용화 연구 설계에 보다 체계적인 이론적 토대를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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