• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.379-384
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• 2006

본 논문은 컴포넌트 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 또한 피드백 함수에 사용자 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백은 가우시안 함수를 적용한 피드백 함수와 사용자 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있는 적응형 검색 방법이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.68-79
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• 2011

본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-9
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• 2010

Web 2.0으로 불리는 새로운 세대의 웹에서, 블로그를 통하여 누구나 손쉽게 정보나 의견을 세상에 알릴 수 있게 되었고 이러한 블로그를 효과적으로 검색하기 위해서 블로그의 특성을 고려한 검색 알고리즘들이 새롭게 제안이 되고 있다. 그러나 실제 블로그 검색 시스템에 적용된 키워드 기반 검색이나 블로그간의 링크 분석을 통한 랭킹만으로는 사용자가 기대하는 성능을 발휘하지 못한다. 본 논문에서는 검색 결과를 향상시키기 위해 블로그 글과 검색어와의 연관성을 고려한 주제어 가중치 기반의 블로그검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 블로그 글 마다 주제어(Topic)를 추출하여 색인어보다 더 높은 가중치를 부여한다. 기존 시스템과의 비교에서 제안된 방법이 실제 검색 결과에서 재현율이 향상됨을 알 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제25권2호
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• pp.25-48
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• 2008

본 연구는 디지털 콘텐츠로 변환된 한국화 이미지를 이용자가 원하는 접근점을 이용하여 특정적으로 검색할 수 있으며 동시에 한국화만이 지니는 형태적 또는 소재적 특징을 이용하여 폭넓게 브라우징 할 수 있도록 하는 한국화 검색 인터페이스를 설계하였다. 이를 위해서는 먼저 한국화를 설명하기 적합한 상세한 한국화 기술요소 세트(26개의 핵심요소와 172개의 하위 속성요소)를 2차에 걸친 실무자 및 전문가의 검토를 걸쳐 구축하였다. 다음으로, 이용자가 선호하는 한국화검색 접근점을 파악하기 위하여 전공자와 일반이용자로 구성된 300명에게 26개의 기술요소의 검색접근점 선호도에 대한 설문 조사하였다. 설문조사결과를 바탕으로 전공자와 일반이용자가 접근점으로 가장 선호하는 각각의 15개 기술요소를 선정하였다. 마지막으로, 이를 기반으로 전문가와 일반인을 위한 한국화검색 인터페이스와 디스플레이 인터페이스를 제안하였다. 이와 같은 이용자 중심의 검색이 가능한 플랫폼을 제공함으로서 이용자의 이미지 검색 만족도를 높일 수 있을 것으로 본다.

• 정보관리연구
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• 제38권3호
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• pp.183-209
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• 2007

정보검색을 이용한 비즈니스 모델의 대표적인 예는 인터넷 포털서비스라고 할 수 있다. 네이버, 엠파스, 구글과 같은 포털사이트가 정보검색을 기반으로 하는 대표적인 비즈니스 모델이다. 포털사이트에서 제공하는 정보검색은 이용자에게 다양한 정보를 손쉽게 제공하며 정보격차의 해소에 일조한다는 점에서 커다란 사회적 기여를 하고 있다고 본다. 그렇지만 최근 검색서비스를 제공하는 포털사이트를 통하여 많은 이슈들이 제기되고 있다. 따라서 이러한 이슈들을 해결하기 위해 정보검색의 공공성에도 불구하고 그에 대한 규제론이 강력히 제기되고 있는 것이 사실이다. 즉, 검색사업자에 대한 법적 잣대를 대려는 시도가 이루어지고 있다. 포털사이트를 통하여 이루어지는 많은 문제에 대해 온라인서비스 제공자(online service provider, 이하 'OSP'라 한다)로서 법적 지위를 가지고 있는 포털사업자를 통하여 직접적인 책임을 물으려고 하는 것이다. 그러나 과연 포털사업자에게 인터넷을 통하여 이루어지는 많은 문제의 관련성을 가지고 책임을 물으려는 시도가 합리적인 지는 의문이라고 하겠다. 왜냐하면, 포털사업자에게 표현의 자유를 저해하는 사적 검열이라는 의무를 부과하는 것과 같은 결과가 도출될 수 있기 때문이다. 더욱이, 인터넷을 통하여 많은 논란들이 포털사업자가 의도하여 도출시킨 것인지, 아니면 이용자의 정보이용 행태에 따른 것인지, 인터넷 산업의 특성에 따른 것인지, 이에 대한 충분한 검토와 법적 평가 없이 무조건적인 책임이 있음을 주장하는 것은 과연 합리성이 담보된 것인지 의문이라고 하겠다. 따라서 포털사업자의 정보검색과 관련된 서비스에 대한 비판에 관하여 법적 측면에서 살펴보고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.559-568
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• 2014

기존의 감정분석을 통한 극성 분류는 주로 평점을 기반으로 하는 상품평을 기준으로 문장규칙을 이용하여 분석해왔다. 이러한 분석방법은 평점이 없는 블로그 같은 경우 적용되기 어려움 점이 있고 댓글 아르바이트나 관리자에 의해 상품평이 조작될 가능성이 있어서 상품평 만으로는 상품, 매장에 대한 의견을 파악하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 고려할 때 개인들의 솔직한 의견이 담겨 있는 블로그를 분석하여 극성을 분류하면 상품, 매장에 대한 올바른 이해가 가능하다. 본 논문은 도메인별로 블로그 글에 대한 고빈도 단어를 추출하여 주제어를 선정하고, 선정된 주제어를 기준으로 제안하는 감정분석 기법을 적용하여 블로그 글에 대한 극성을 분류한다. 감정분석 기법의 성능을 평가하기 위하여 정보 검색 분야에서 사용되는 측정지표 Precision, Recall, F-score를 사용하여 본 연구의 극성 분류기법의 유용성을 검증한다. 평가 결과 기존의 상품평을 문장규칙을 이용하여 분석하여 극성 분류를 하는 기법들에 비해서 제안한 감정분석 기법을 적용할 경우에 우수한 성능으로 극성 분류를 하는 것으로 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권1호
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• pp.195-215
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• 2006

정보기술과 인터넷의 발전은 정보의 대량생산과 함께 정보검색의 대중화를 가져왔으며, 검색포털사이트의 성장은 정보이용자들에게 정보를 획득할 수 있는 유일한 정보원으로서의 도서관에 대한 인식의 변화를 가져 왔다. 이용자들은 검색포털사이트를 보다 편리하고 다양한 정보를 획득할 수 있는 효과적인 정보원으로 각인하고 선호하게 되었다. 이러한 사회환경의 변화 속에서 도서관과 사서는 이용자의 정보요구에 보다 적극적이고 현실성 있는 정보서비스를 제공함으로써 그 사회적 역할과 위상을 정립하고 진일보할 수 있는 도전과 기회로 삼아야 할 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 도서관, 특히 공공도서관의 적극적인 정보서비스 방안으로서 정보검색대행서비스를 제안하고, 이러한 서비스의 가능성과 기대효과를 정보이용자에 대한 직접 설문을 통하여 조사하였다. 특히 대부분의 이용자들이 친숙하고 편리하게 이용할 수 있는 전화와 PDA등을 활용한 정보서비스에 대한 가능성 및 방법론에 대하여 제안하고자 한다.

• 유통과학연구
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• 제20권6호
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• pp.109-123
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• 2022

Purpose: This research presents a practical tool aimed at increasing collaboration between designers and marketers for effective retail space branding. We present a design-related information processing model (DIP Model), which is a schematic map that includes cognitive theories which have design applications to retail space branding. Research design, data and methodology: Through literature review and practitioner opinion survey, 43 theories pertaining to the brand communication in retail spaces were selected, and design applications of the theories were analysed through field trips to stores of global brands. Results: The DIP Model consists of two axes: the information processing axis (i.e., encoding vsretrieval) and the regulatory focus axis(i.e., promotion vs prevention). Theories related to information processing axis are theories that facilitate the encoding and retrieval of information as intended by the company. Theories related to regulatory focus axis are theories that reinforce positive cognition and prevent negative cognition regarding the brand. Conclusions: The DIP Model is developed as a tool to categorise cognitive theories that are applicable to the design of brand communication in retail spaces. As such, the model can provide a better understanding of the role of behavioural design, with the aim of building stronger brands in retail spaces.

• 한국비블리아학회지
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• 제17권2호
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• pp.239-259
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• 2006

본 연구의 목적은 중앙 행정기관 자료실이 이용자에게 보다 효율적인 웹기반 정보서비스를 제공하기 위한 방안을 제시하기 위한 것이다. 그러기 위하여 국내 중앙행정부처 18개 기관 자료실을 대상으로 '전용 홈페이지 구축 기관'과 '전용 홈페이지 미구축 기관'으로 나누어 이용자의 요구사항이 어떻게 다른지를 분석하였다. 그 결과 '전용 홈페이지 구축 기관'은 홈페이지 홍보, 홈페이지 이용률 향상을 위한 교육프로그램 제공 다양한 홈페이지 서비스를 위한 시스템 유틸리티 개선이 필요한 것으로 나타났으며. '미구축 기관'은 강력한 검색기능, 다양한 컨텐츠, 질 높은 정보서비스를 받을 수 있는 홈페이지 구축이 필요하다는 이용자의 요구가 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.