• 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.

• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.29-38
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• 2016

본 연구는 전자책 제작 도구의 하나인 SNS형식의 '네이버 포스트'를 이용하여 전자책을 제작하는 수업활동이 학생들의 학습 태도와 학업 성취도에 미치는 영향을 알아보는 데 목적이 있다. 연구는 한 공립 초등학교 4학년 2개 학급 중, 1개 반 25명은 실험집단으로 사회과 교과에 대하여 SNS형식의 전자책 제작활동 수업을 적용하였으며, 다른 1개 반 25명은 비교집단으로 일반적인 사회과 수업을 실시한 후 그 효과를 비교분석하였다. 실험 분석 결과, SNS형식의 전자책 제작 활동 수업은 실험집단의 학업성취도 향상에는 유의미한 영향을 주지 못하였으나 학습태도 향상에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 정보관리학회지
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• 제33권1호
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• pp.181-196
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• 2016

본 연구의 목적은 고령층을 위한 웹 사이트의 정보 구조를 조직화 체계와 레이블링 체계의 측면에서 평가하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 고령자들이 비교적 많이 이용하는 국내 웹 사이트 한 곳(네이버)을 선정하고, 실험참가자들은 주어진 세 가지의 정보탐색 과제를 수행한 후, 사후 설문과 필요한 경우 추가적인 인터뷰를 통하여 총 74명의 실험 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 SPSS Ver.20으로 통계분석을 실시했다. 연구 결과를 요약하면, 실험대상으로 선정한 웹 사이트는 정보 구조의 조직화 측면에서 실험참가자들에게 긍정적인 평가를 받았는데, 특히 콘텐츠의 체계적인 주제별 분류와 시간순이나 연대순 브라우징에 대하여 긍정적이었다. 또한 실험참가자들은 단어 레이블보다 아이콘 레이블을 더 잘 이해하는 것으로 파악되었고, 이는 실험참가자 개인의 학습정도에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.171-185
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• 2017

Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.

• 정보화정책
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• 제25권4호
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• pp.37-64
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• 2018

본 연구는 빅데이터 분석을 통해 한국사회의 미래를 예견해보고자 한 것이다. 이러한 목적을 위해 일차적으로 국내 127개 주요 언론사의 뉴스기사(매체지) 및 사회과학 우수학술지 논문초록(학술지) DB에서 '미래사회' 관련 텍스트를 선정한 후, 해당 기사의 제목 및 논문 키워드로부터 주제어를 추출하였다. 추출한 핵심 주제어의 출현 빈도, 연도별 추세 및 주제어/연관어 연결망구조에 의거해 한국사회의 미래적 관심사를 탐지한 결과, 매체지의 미래 관심사는 '경제', '정치', '과학기술', 학술지의 그것은 '심리', '직무', '문화' 관련 사항들이 주축을 이루고 있음이 확인되었다. 여기에 $J{\ddot{u}}rgen$ Habermas의 '체계와 생활세계(system and life-world)' 개념틀을 적용하면, 매체지와 학술지의 미래 관심은 각기 '체계' 및 '생활세계' 범주에 집중되어 있다는 결론에 이르게 된다. 이 같은 미래 관심사의 분화 양상에 착안해 사회적 도전 과제들을 상이한 여건이나 가치들 간의 불일치의 소산으로 인식하는 '부조화론(mismatch theory)'을 미래연구를 위한 대안적 패러다임으로 제시함으로써, 절대적 혹은 상대적 빈곤 문제에 천착해 온 미래사회의 인식 수준을 한 단계 높이고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권1호
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• pp.47-65
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• 2022

본 연구는 대학생들의 학술정보 포털에 대한 수요를 조사하고 ScienceON이 대학생들의 친화적 포털이 될 수 있도록 개선방안 도출을 진행했다. 이를 위해 ScienceON과 유사한 학술정보 포털을 조사하여 ScienceON과 비교 분석하였으며, 대학생을 대상으로 FGI 면담을 실시하여 대학생이 느끼는 ScienceON의 문제점을 기반으로 개선점을 도출하였다. 연구결과를 바탕으로 제시하는 개선방안은 다음과 같다. 첫째, 통합검색 기능을 강화하고 대학생들이 원하는 정보를 모두 ScienceON에서 얻을 수 있다는 확신을 심어주어야 한다. 둘째, 대학생들이 선호하는 구글 및 네이버와 같은 UI를 갖출 필요가 있으며, 현재의 딱딱한 디자인의 개선이 필요하다. 셋째, 대학교 저학년을 타겟으로 홍보를 진행하여 ScienceON을 익숙하게 만들어야 한다. 현재 대학생들은 MZ세대에 속하는 연령층으로 MZ세대는 향후 사회적 핵심을 이루는 세대가 될것으로 전망되며, 이에 MZ세대에 대한 관련 연구가 늘어나고 있다. 따라서 본 연구는 MZ세대에 대한 연구의 기초자료로 활용될 수 있으며, 특히 MZ세대의 정보검색 및 서비스에 대한 수요에 대해 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.