This study is concerned with predicting human search performance using a visual lobe. The most previous studies on human performance in visual search have been limited to a single-target search. This study extended the visual search research to multiple-target search including targets of different types as well as targets of same types. A model for predicting visual search performance was proposed and the model was validated by human search data. Additionally, this study found that human subjects always did not use a constant ratio of the whole visual lobe size for each type of targets in visual search process. The more conspicuous the target is, the more ratio of the whole visual lobe size human subjects use. The model that can predict human performance in multiple-target search may facilitate visual inspection plan in manufacturing.
Objective: This study aims to survey visual search performance models to assess and predict individual's visual tasks in everyday life and industrial sites. Background: Visual search is one of the most frequently performed and critical activities in everyday life and works. Visual search performance models are needed when designing or assessing the visual tasks. Method: This study was mainly based on survey of literatures related to ergonomics relevant journals and web surfing. In the survey, the keywords of visual search, visual search performance, visual search model, etc. were used. Results: On the basis of the purposes, developing methods and results of the models, this study categorized visual search performance models into six groups: probability-based models, SATO models, visual lobe-based models, computer vision models, neutral network-based models and detection time models. Major models by the categories were presented with their advantages and disadvantages. More models adopted the accuracy among two factors of accuracy and speed characterizing visual tasks as dependent variables. Conclusion: This study reviewed and summarized various visual search performance models. Application: The results would be used as a reference or tool when assessing the visual tasks.
The primary purpose of this study was to investigate a robust search methodology that could be used in full-text information retrieval systems. A robust search methodology is one that can be easily used by a variety of users (particularly naive users) and it will give them comparable search performance regardless of their different expertise or interests In order to develop a possibly robust search methodology, a fully functional prototype of a fuzzy knowledge based information retrieval system was developed. Also, an experiment that used this prototype information retreival system was designed to investigate the performance of that search methodology over a small exploratory sample of user queries To probe the relatonships between the possibly robust search performance and the query organization using fuzzy inference logic, the search performance of a shallow query structure was analyzes. Consequently the following several noteworthy findings were obtained: 1) the hierachical(tree type) query structure might be a better query organization than the linear type query structure 2) comparing with the complex tree query structure, the simple tree query structure that has at most three levels of query might provide better search performance 3) the fuzzy search methodology that employs a proper levels of cut-off value might provide more efficient search performance than the boolean search methodology. Even though findings could not be statistically verified because the experiments were done using a single replication, it is worth noting however, that the research findings provided valuable information for developing a possibly robust search methodology in full-text information retrieval.
본 연구는 중소기업의 외부 정보 탐색전략이 기업의 혁신성과에 미치는 영향에 대해 파악하는 것을 목적으로 한다. 한국의 중소기업 3,398개를 대상으로 실증분석을 수행한 결과, 깊이 추구의 탐색전략과 범위 추구의 탐색전략은 상호 대체적 관계를 가지며, 이러한 대체적 관계는 기업이 협업경험을 보유할 때 약화되는 것으로 나타났다. 또한 두 유형의 탐색전략은 모두 기업의 혁신성과를 향상시켜 주지만, 깊이 추구 탐색전략이 범위 추구 탐색전략보다 상대적으로 더 큰 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 범위 추구의 탐색전략을 실행하는 기업이 공식적인 정보보호 방안을 채택할 경우 탐색전략의 혁신성과에 대한 효과가 약화되는 것으로 나타났다.
본 연구는 정보탐색이 신제품개발 과정과 성과에 미치는 영향을 검증하기 위해 5개 기업의 82개 신제품개발과제에 대한 실증조사를 진행하였다. 정보탐색은 일반정보, 내부정보와 외부정보에 대한 탐색으로 구분하였고, 신제품개발과제의 성과는 기술성과와 시장성과로 구분하였다. 본 연구의 실증결과는 다음과 같다. 내부정보 탐색은 신제품개발과제의 기술지식을 증가시키고, 외부정보 탐색은 신제품개발과제의 시장지식을 증가시켰다. 신제품개발과제의 기술지식과 시장지식은 각각 기술성과를 향상시키고, 시장지식만이 시장성과를 향상시켰다. 전체적으로 신제품개발과제의 기술지식은 내부정보 탐색과 기술성과간의 관계를 완전 매개하였다. 신제품개발과제의 시장지식은 외부정보 탐색과 기술성과간의 관계를 완전 매개하고, 외부정보 탐색과 시장성과간의 관계를 완전 매개하였다. 기술지식 혹은 시장지식은 여기 언급된 조합 이외에 정보 탐색과 신제품개발 성과간의 어떤 관계도 매개하지 않았다. 연구결과에 대한 시사점과 향후 연구방향에 대해 논의하였다.
This paper examines how multiple performance feedbacks influence firm's technological search, using two types of indicators : accounting-based performance and market-based performance. Also we investigate how CEO's attention shift depends on firm specific factors such as firm size and outsider ownership. For empirical analysis, we utilized financial data on 675 manufacturing firms in Korea during the period between 1998 and 2009. The results show that technological search based on accounting-based performance feedback is moderated by focal firm's size. However, as outsider ownership increases, technological search increases in response to market-based performance feedback.
This study identified cognitive styles of online searchers in terms of Field Dependence (FD) and Field Independence (FI) dimension and determined whether searching performance was affected by FD / FI cognitive differences between online searchers and the extent to which searching performance was affected by the FD / FI dimension of cognitive style. This study used a quasi experimental design with 41 student subjects using the Lockheed DIALOG system and ERIC ONT AP database. Cognitive styles of student subjects were measured by using GEFT (Group Embedded Figure Test) and the subjects were divided into two cognitive groups- FD and FI based on the GEFT scores. Each subject was assigned two predetermined searches which had different search goals-a 'high precision search' and a 'high recall search.' Search performance of the two cognitive groups on the two problems was compared in order to see how these two groups responded to achieving different search goals in terms of search strategy, search inputs, and resulting search outputs. The major findings of this study were: 1. The pattern of approaching a search problem regardless of whether it was a high precision search or a high recall search was not significantly different between the two cognitive groups. 2. The FI group tended to use significantly more terms for the high recall search than the FD group but slightly less time than the FD group. However, significant differences in connect time between the two groups were not revealed. 3. For both search problems the FI group achieved a significantly higher success rate than the FD group. The FI group were significantly more successful searchers than the FD group. As for unit / cost, although the FI group were more cost effective than those of the FD group for both searches, these differences were too small to be statistically significant. 4. Mean differences of the search performance variables between the FD / FI groups were consistent across the two types of search questions. The FI group seemed to be equally effective for both types of search questions. In conclusion, the differences found in number of terms used and success rate between the two cognitive groups apparently resulted from different cognitive styles.
Visual search in an unstructured search field is a fruitful research area for computational modeling. Search models that describe relationship between search time and probability of target detection have been used for prediction of human search performance and provision of ideal goals for search training. Until recently, however, most of models were focused on detecting a single target in a search field, although, in practice, a search field includes multiple targets and search models for multiple targets may differ from search models for a single target. This study proposed a random search model for multiple targets, generalizing a random search model for a single target which is the most typical search model. To test this model, human search data were collected and compared with the model. This model well predicted human performance in visual search for multiple targets. This paper also proposed how to determine optimal stopping time in multiple-target search.
라우터는 입력되는 패킷을 인터넷 주소 검색을 통하여 패킷의 목적지로 향하는 포트로 포워딩하는 역할을 하는데, 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷을 포워딩하기 위해서는 매우 빠른 검색을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 이진 검색을 이용한 IP 주소 검색구조에 대해 연구하였다. 대부분의 이진 검색 알고리즘들은 균형 이진 검색을 진행하지 않아 과도한 메모리 접근을 야기함으로써 검색속도가 느린 단점이 있다. 한편 영역분할을 이용한 이진 검색 알고리즘은 매우 빠른 검색 성능을 보이지만, 메모리 요구량이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영역분할 이진 검색에서 불필요한 엔트리와 항목을 삭제함으로써 라우팅 테이블의 크기를 최적화하여 메모리 요구량을 감소시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이러한 최적화를 통하여 프리픽스의 개수와 비슷하거나 적은 수의 엔트리를 갖는 영역분할 이진 검색 라우팅 테이블을 구성할 수 있음을 보였다. 실제 사용되는 다양한 크기의 라우팅 테이블을 이용하여 영역분할 이진 검색의 원래 구조와 최적화된 구조의 검색 성능을 비교하였으며, 다른 여러가지 이진 검색 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.31-38
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2018
As the use of open source databases grows, so does need to evaluate, the performance of search queries for these databases. This paper compares the search query performance of SQL-based open source databases with commercial databases through experiments. The targets are MySql, MariaDB, and MS-SQL Server. In this study, the execution time of various types of search queries are measured. Also, search query performance was experimented according to change of index and number of tuples. Experimental results show that SQL-based open source databases have the potential to replace commercial databases when indexes are used and the number of tuples is not very large.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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