본 논문은 사용자가 정보 욕구를 정확하게 질의어로 입력하고, 원하는 정보가 검색될 수 있도록 지원하기 위한 사용자 의도 자동추출과 이를 이용한 인텐션 맵 구축 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동일한 검색어를 입력한 사용자들의 검색 이력 데이터를 이용하여 사용자 의도 자질을 선정하고, 클러스터링 알고리즘과 사용자 의도 추출 알고리즘을 이용하여 사용자 의도를 추출하였다. 추출된 사용자 의도는 지식표상 이론에 근거한 인텐션 맵으로 표현하였다. 제안한 인텐션 맵의 효용성 분석을 위하여 현재 국내 상용 검색엔진에서 제공받은 2,600개의 사용자 검색 이력 데이터를 이용하였다. 실험결과 인텐션 맵을 이용한 정보검색이 일반 검색엔진을 이용 할 때 보다 통계적으로 유의미한 만족도를 나타내었다.
이 연구는 이미지 특성 범주와 관련하여 질의 재구성 패턴을 탐색하고자 하였다. 이러한 연구 목적을 수행하기 위해서 Excite 웹검색 엔진 로그 데이터가 사용되었으며, 총 592 세션과 2,445 질의어가 분석되었다. 데이터 분석은 Batley의 정보 형태 구분과 선행 연구에서 밝혀진 팻싯과 서브팻싯을 활용하여 수행되었다. 분석결과는 두가지 형태로 구분하여 제시되었다. 첫째, 질의 재구성에 관한 분석결과이다. 질의 분석 결과, 가장 많은 부분을 차지하는 범주는 특정어(specific)와 지칭어(nameable)이며, 이러한 경향은 다양한 정보 탐색 단계에서도 지속적으로 나타났다. 둘째, 질의 재구성 패턴과 관려하여, 평행이동이 가장 많이 나타났으며, 이러한 경향은 최초 혹은 직전 질의 범주에 따라 근소한 차이를 보였다. 범주 전환 분석에서는 높은 비율(60%-80%)로 검색 질의의 범주가 지속적으로 동일한 범주에 머무르는 경향을 밝혀내었다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템 설계와 구현에 있어서, 이용자의 질의 선정 과정에 도움을 제공하고 효과적인 시소러스 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 정보시스템과 정보의 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스의 검색 효율에 어떤 영향을 미치는 지를 알아 보기 위해서 두 가지 작업을 수행하였다. 첫째는 이 두 시스템의 검색 성능에 대한 기초 자료를 얻기 위해서 두 시스템의 특성을 비교/분석하고 설문지를 통해 에너지 및 경제 분야 정보 이용자들의 정보 이용 행태를 조사하였다. 두 번째는 에너지와 경제 분야의 20개의 정보 질문들을 이용하여 탐색 실험을 하여 두 시스템의 검색 효율성을 측정/비교하였는데 검색 효율성을 좀 더 효과적으로 비교하기 위해서 9가지 가설들을 설정하였다. 연구 결과를 종합해 보면 정보 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스 시스템의 적합성에 영향을 미칠 것이라는 가설들은 별 무리없이 검증되었으나 DIALOG를 활용한 검색 결과의 적합도가 인터넷을 활용한 경우의 적합도 보다 높을 것이라는 가설은 경제 분야만 통계적으로 검증되고 에너지 분야는 검증되지 못했다. 본 연구 결과에서 상대적으로 인터넷의 검색 효율이 높게 나온 이유로는 먼저 인터넷 검색에서 전문 정보가 비교적 많이 수록된 전문 검색엔진을 사용하게 한 점을 들 수 있고, 둘째는 인터넷 데이터베이스의 질적인 성장을 들 수 있으며, 끝으로 경제 및 에너지 분야의 주제 특성상 인터넷 데이터베이스를 통해 관련 자료를 많이 얻을 수 있지 않았을까 하는 가정을 해 볼 수 있다.
Objective: The purpose of this study was to investigate the effect of electroacupuncture on acute pancreatitis (AP). Method: The search engines that were used included PubMed, CNKI, OASIS, NDSL, the Korean Traditional Knowledge Portal, and J-STAGE. The search period was from the creation of the search engine to May 6, 2019; there were no language limitations. Extractions and selections from the literation were made by two authors. The study included randomized controlled trials with electroacupuncture for patients with acute pancreatitis. Cochrane's risk of bias (RoB) was used as the methodological quality assessment scale. Results: Nine studies were finally selected. It was observed that using electroacupuncture with general Western medicine treatment for AP was more effective than using only general Western medicine treatment. Although most of the studies showed a high risk of bias, there were significant differences among the indicators. Conclusion: The electroacupuncture treatment with Western medicine may be more effective in reducing symptoms of AP than Western medicine alone. However, due to the limitations of the research design, it was not enough to obtain reliable information. As a result, high quality research will be additionally required.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
A knowledge based expert system is a computer program that emulates the reasoning process of a human expert in a specific problem domain. This paper presents an expert system to diagnose the various faults in power system. The developed expert system is represented considering two points; the possibility of solution and the fast processing speed. As uncertainties exist in the facts and rules which comprise the knowledge base of the expert system, Certainty Factor, which is based on the confirmation theory is used for the inexact reasoning. Also, as the diagnosis problem requires the inductive reasoning process in nature, the solution is imperfect and not unique in general. So the expert system is designed to generate all the possible hypothesis in order of the possibility and also it can explain the propagation procedure of the faults for each solution using the built in backtracking mechanism. In realization of the expert system, the processing speed is greatly dependent upon the problem representation, reasoning scheme and search strategy. So, in this paper the fault diagnosis problem itself is analysed from the view point of Artificial Intelligence and as a result, the expert system has the following basic features. 1) The certainty factor is adopted in the inference engine for inexact reasoning. 2) Problem apace is represented using the problem reduction technique. 3) Bidirectional reasoning scheme is used. 4) Best first search strategy is adopted for rapid processing. The expert system was developed us ing PROLOG language.
웹 기술이 발전함에 따라 웹은 사용자의 요구에 맞는 맞춤 정보들을 제공하게 된다. 클릭 이벤트나 사용자의 질의어에 따라 정보가 제공되며 검색엔진으로는 검색이 어려운 정보가 제공되는 웹 서비스를 심층웹이라 한다. 이러한 심층웹은 표면웹보다 많은 정보를 포함하고 있지만, 방문 당시의 정보를 수집하는 일반적인 크롤링으로는 정보 수집이 어렵다. 심층웹은 javascript와 같은 스크립트언어를 브라우저에서 실행함으로 서버의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 심층웹 수집을 위해 스크립트를 분석하여 동적으로 변화되는 웹사이트의 탐색 및 정보 수집이 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 위해 질병관리청의 게시판의 스크립트를 분석하였다.
Johnathon R. McCormick;Matthew C. Kruchten;Nabil Mehta;Dhanur Damodar;Nolan S. Horner;Kyle D. Carey;Gregory P. Nicholson;Nikhil N. Verma;Grant E. Garrigues
Clinics in Shoulder and Elbow
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제26권1호
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pp.55-63
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2023
Background: Common questions about shoulder arthroplasty (SA) searched online by patients and the quality of this content are unknown. The purpose of this study is to uncover questions SA patients search online and determine types and quality of webpages encountered. Methods: The "People also ask" section of Google Search was queried to return 900 questions and associated webpages for general, anatomic, and reverse SA. Questions and webpages were categorized using the Rothwell classification of questions and assessed for quality using the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria. Results: According to Rothwell classification, the composition of questions was fact (54.0%), value (24.7%), and policy (21.3%). The most common webpage categories were medical practice (24.6%), academic (23.2%), and medical information sites (14.4%). Journal articles represented 8.9% of results. The average JAMA score for all webpages was 1.69. Journals had the highest average JAMA score (3.91), while medical practice sites had the lowest (0.89). The most common question was, "How long does it take to recover from shoulder replacement?" Conclusions: The most common questions SA patients ask online involve specific postoperative activities and the timeline of recovery. Most information is from low-quality, non-peer-reviewed websites, highlighting the need for improvement in online resources. By understanding the questions patients are asking online, surgeons can tailor preoperative education to common patient concerns and improve postoperative outcomes. Level of evidence: IV.
웹 검색 엔진의 검색 결과를 클러스터링하는 후처리 클러스터링 알고리즘은 그 특성상 일반적인 클러스터링 알고리즘과는 다른 요구조건을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 후처리 클러스터링 알고리즘의 요구조건들을 최대한 만족하는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 Concept ART는 문서 클러스터링에 있어 여러 가지 장점을 갖는 개념 벡터와 실시간 클러스터링 알고리즘으로 알려진 Fuzzy ART를 결합한 형태로써, 후처리 클러스터링뿐 아니라 범용의 클러스터링 알고리즘으로도 응용이 가능하다.
The purpose of this study was to examine the internet shoppers' new purchase behavior, to examine the general purchase behavior(i.e., purchase pattern, preference), and to examine the related factors to promotion strategies(i.e., e-mail, event) of internet shopping mall. Focus group interviews were done with 40 internet shopping-mall users on May, 2003 for the data collection. Data were analyzed by content analysis and descriptive statistics(i.e., frequency, percent). The results of this study were as following. First, competitive price, accurate product and service information and convenience were considered as important factors in the new purchase behavior among internet shoppers. Second, the more frequent purchasing time through the internet shopping mall were on weekdays rather than weeekends and the most preferred information search engine were category type, item type, and price type in order. Third, e-mails from internet shopping mall were most likely opened by internet shoppers, that is to say, e-mail can be the efficient communication tool as well as the possible promotion strategies. Specifically, the title of email was considered as an important factor to approach the target consumers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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