• 정보관리학회지
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• 제31권2호
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• pp.79-97
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• 2014

본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교 평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권2호
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• pp.255-279
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• 2017

본 연구는 NAVER 전문정보의 학술자료 검색 기능에 대한 이용자 만족과 관련된 인식을 조사한 질적 연구이다. 다양한 전공영역의 학부 학생들이 자신의 전공영역과 관련된 학술목적의 정보요구를 기반으로 스스로 선정한 탐색주제를 가지고 검색을 수행하는 과정에서 학술정보 전문포털에 대한 만족이나 불만족 등의 인식과 그 이유에 대한 조사가 이루어졌다. 수집된 데이터를 기반으로 한 연구결과는 인터페이스, 검색메커니즘 및 검색결과 등 세 가지 범주에 속하는 다양한 평가 항목 별로 제시되었다. 본 연구의 제언점은 1) 이용자들의 기본적인 관련 용어에 대한 제한한 지식 등을 토대로 한 시스템 인터페이스 개선 및 도움말 기능의 확대, 2) 상이한 맥락에서 사용된 검색어를 토대로 한 검색결과가 이용자 불만족으로 연결됨에 따른 검색 메커니즘의 개선 필요성, 그리고 3) 이용자들의 기본 용어 이해 부족과 더불어 검색 메커니즘 및 탐색기능에 대한 미흡한 식견을 기반으로 한 이용자교육의 제공 필요성으로 요약된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.227-228
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• 2023

본 눈문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 장애 예술인 활동에 도움이 되는 애플리케이션을 설계 및 구현하였다. 이 애플리케이션의 특징은 TTS, STT 기능을 이용한다. STT 기능은 청각 장애인이 예술 작품을 올리면 작품에 대한 정보를 입력받고, TTS 활용하여 작품에 대한 설명을 음성으로 서비스하도록 구현한다. Naver Map을 사용하여 사용자가 전시회에 대한 위치를 등록하면 Naver Map을 통하여 전시회를 찾아올 수 있도록 길 안내 서비스를 구현한다.

• 정보관리학회지
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• 제30권1호
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• pp.33-50
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• 2013

이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.441-442
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• 2023

본 논문에서는 GPS 센서, Naver Map API, Geocoder를 사용하여 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 실행되는 'HealthSchedule' 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션에서는 운동 소요시간, 운동 종목, 날짜, 도착 위치를 입력하여 등록한 후, 해당 스케줄을 실행하여 사용자의 실시간 이동 좌표를 표시하고, 이동 거리, 전체 및 현재 속도, 운동 종목별 소모 칼로리 등을 출력한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.237-238
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• 2022

본 연구에서는 언택트 시대에 여행 트렌드가 된 차박을 위한 모바일 앱 'GO차박'을 설계하고 구현하였다. 코로나 19로 인해 언택트 문화가 새로운 트렌드로 자리 잡게 되면서 '차박'에 대한 관심이 급격하게 증가하게 되었다. 이에 따라 차박에 대한 정보를 찾는 수요자와 정보는 증가하였으나 방대한 정보에 대한 용이한 접근을 제공하고 증가하는 수요자를 만족시킬 수 있는 어플리케이션은 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 많은 차박 수요자들에게 쉽게 접근하여 차박에 대한 정보를 종합적이고 간편하게 찾아볼 수 있고 서로 정보 공유도 할 수 있는 모바일 앱을 제공하고자 'GO차박'을 개발하게 되었다. 방대한 정보를 다루기 때문에 깔끔한 UI를 구성하였고 Firebase와 NaverSearch API, Naver Map API, OpenWeatherAPI를 사용하여 정보의 정확도를 높이고자 하였다. 본문에서는 차박 앱에 대한 주요 기능들을 설명하고 결론에서는 'GO차박'의 기대 효과와 향후 확장 방향에 대해 제시하고 있다.

• 정보관리연구
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• 제36권4호
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• pp.71-89
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• 2005

본 연구는 검색 포털에서 제공되는 학술정보의 유형과 현황에 대하여 고찰하였다. 국내외에서 전문지식 검색 서비스를 제공하는 대표적인 포털 사이트인 네이버, 엠파스, Google Scholar를 대상으로 제공되는 정보자원의 종류와 검색방식 및 인터페이스에 대하여 분석하였다. 네이버의 전문지식 검색은 경매 사이트와 같은 C2C 형식으로 연구보고서, 논문, 특허정보 등을 이용자에게 판매하는 방식으로 구성되었으며, 엠파스의 과학기술 검색은 과학기술 전문 분야의 국내외 학술잡지, 연구보고서 및 회의자료를 무료로 지원하는 서비스이다. Google Scholar의 경우는 "Library Link"와 "Library Project"등을 통하여 이미 미국 내 주요 도서관들과 연계, 협력하는 프로그램들을 개발하고 있다는 점이 주목할 만한 부분이다. 국내의 검색 포털 사이트에서 Google Scholar과 같은 도서관 프로젝트를 실시할 경우, 도서관의 대응방안으로 양질의 정보를 바탕으로 하는 개인별 맞춤정보 서비스나 이용자의 정보이용의 편리성을 주는 도구들의 개발, 정보자원에 대한 접근성 향상, 도서관 간 협력을 통한 정보자원의 디지털화 작업과 공동이용 등을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제30권2호
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• pp.297-315
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• 2013

본 연구에서는 주요 검색 포털들의 검색어 추천 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 추천되는 연관 검색어의 적합도 및 최신성을 평가하고, 연관 검색어의 개수 및 분포, 연관 검색어가 제공되지 않는 질의의 특징을 조사하였다. 또한 연관 검색어의 유형을 질의와 연관 검색어의 관계 측면에서 분석하고, 연관 검색어들 중 유해 검색어의 유형 및 특징, 비표준어의 유형 및 특징도 조사하였다. 마지막으로, 한글 질의와 영어 질의, 대중적인 질의와 전문적인 질의의 연관 검색어의 특징을 비교하였다. 연구 결과, 네이버가 구글보다 연관 검색어의 적합도와 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 새로운 연관 검색어를 제시하기보다는 질의에 단어를 추가 또는 삭제하거나, 질의와 동일한 검색어나 동의어 검색어를 제공하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 검색어 추천 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.116-125
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• 2022

본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹 국면에서 코로나 발생과 확산에 따른 투자자 불안심리가 암호화폐 가격에 영향을 미치는지를 분석하고, 딥러닝 모형에 기반하여 암호화폐의 가격 예측을 실험하는 것이다. 투자자 불안심리는 네이버의 코로나 검색지수와 코로나 확진자 정보를 결합하여 산출하며, 암호화폐 가격과의 그랜저 인과성을 분석하고 딥러닝모형을 이용하여 암호화폐 가격을 예측한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, CCI 지표는 비트코인, 이더리움, 라이트코인의 수익률에 유의적인 그랜저 인과성을 보여주었다. 둘째, CCI를 입력변수로 하는 LSTM은 높은 예측성과를 보여주었다. 셋째, 암호화폐 사이의 비교에서는 비트코인의 가격 예측 성과가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 코로나 국면에서 네이버 코로나 검색 정보와 암호화폐 가격과의 관련성을 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 가격 예측 정확성을 높이기 위하여 다양한 딥러닝 모형으로의 확장 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.157-160
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• 2006

웹 자원이 방대함에 따라, 사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서가 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여 질의어의 모호성을 해결하고 의미적 정보검색의 기반을 마련하고자 한다. 우선, 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형의어를 구번하여 질의어로 선정하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어에 대해 두 개의 포탈사이트(Google, Naver)를 대상으로 웹 문서를 검색하여 정확률이 각각 81.5%(Naver), 65.5%(Google)로 나타났다.