본 연구는 시각화 정보검색시스템이 실제 정보검색환경에서 이용자에게 원활하게 수용될 수 있는지에 대한 경험적인 분석을 제공하고자, 상용 학술데이터베이스의 텍스트 기반 검색과 비주얼검색의 사용성을 비교 평가하고, 실험순서에 따라 사용성 평가에 있어 차이가 있는지 분석하였다. 검색소요시간과 처리동작횟수에 있어서 텍스트 기반 검색이 비주얼검색보다 더 효율적인 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 사용성에 대한 인식에 있어서도 텍스트 기반 검색이 비주얼 검색보다 전체적으로 더 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
국내 검색 포탈들이 제공하는 다양한 서비스들 중 가장 대중적이고 인기가 있는 서비스는 통합 검색 서비스이다. 따라서 급변하는 국내 인터넷 환경에서 검색 포탈들의 경쟁력을 강화하기 위해서는 우수한 통합 검색 서비스를 이용자에게 제공하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포탈들인 네이버, 다음, 야후, 엠파스의 통합 검색 서비스를 결과의 적합도 측면에서 비교, 분석하였다. 통합 검색 서비스 평가 시 본 연구에서는 실제 이용자들이 입력한 실제 질의들을 활용하였다. 또한 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 실제 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 참고하였다. 본 연구의 결과는 향후 통합 검색 서비스의 개선에 활용되고, 이용자가 우수한 통합 검색 서비스 선택 시 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
웹상에서 영어 이외의 언어들로 이루어진 정보가 빠르게 증가하고 있지만, 여전히 영어 정보가 가장 큰 비중을 차지함에 따라 공통어(lingua franca)로서의 지배적인 영향을 미치고 있다. 따라서 영어가 비모어인 이용자들이 보다 다양하고 풍부한 정보를 획득할 수 있도록 하기 위해서는 비영어권 화자의 모어 정보검색행위와 영어 정보검색행위에 대한 조사를 통해 주요 특징 및 차이점을 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 한 사립대학의 대학생 24명을 대상으로 동시적 사고구술 기법을 적용한 정보검색 실험을 실시해 한글 정보검색행위 및 영어 정보검색행위와 인지과정을 조사하였다. 관찰데이터 및 사고구술데이터의 정성적 데이터를 기반으로, 검색 언어에 따른 웹 정보검색행위의 양상 차이에 대한 빈도분석을 실시하였다. 연구 결과, 한글 검색에서 능동적이고 적극적이며 독립적인 특성의 양상이, 영어 검색에서 수동적이고 소극적이며 의존적인 특성의 양상이 나타났다. 한글 검색에서는 이용자, 태스크, 시스템 등 다양한 출처에서 용어를 추출 조합한 검색어 구성, 여러 수준에서의 검색범위 조정, 검색엔진 검색결과페이지 내 탐색대상 아이템의 선택과 관련한 원활한 필터링, 다수 아이템의 탐색 및 비교, 웹 페이지의 전체 내용 브라우징 등이 주요 특징으로 확인되었다. 반면, 영어 검색에서는 주로 태스크 추출 용어 중심 검색어 구성, 제한된 검색범위 선호, 카테고리나 링크 등 아이템과 아이템 간 관련성에 의존한 탐색 대상 아이템 선택, 동일 아이템의 반복적 탐색, 웹 페이지의 일부 내용 브라우징, 그리고 사전 및 번역기와 같은 언어지원도구의 빈번한 사용 등이 두드러진 특징으로 파악되었다.
Databases publicly available for online searching permit both citation and subject searching, however, subject searching has dominated the online search environment. Despite the power of citation searching, it may be underutilized This study explored the relationship between the number of cited references used in a citation search and information retrieval effectiveness, a relatively unstudied phenomenon. Three articles in the library and information science literature were chosen to represent sample questions. Cited reference searches were conducted for each article and each of its references. All searches were conducted in Social Scisearch and Scisearch on DIALOG. Relevance judgments on the retrieved citations were obtained from the authors of the original articles. This research focused on analyzing, in terms of information retrieval effectiveness, the overlap among postings sets retrieved by various combinations of cited references. The findings from the three case studies clearly showed that the more cited references used for the citation search, the better the performance, in terms of retrieving more relevant documents, up to a point of diminishing retums. In addition, generally the overall level of overlap among relevant documents sets was found to be low. Therefore, if only some of the cited references among many candidates are used for a citation search, a significant proportion of relevant documents may be missed. The analysis of the characteristics of cited references provided the ways to predict which cited refereces would be useful to improve information retrieval. The findings of this comprehensive exploratory study are of interest for both theoretical and practical reasons. They contribute to the development of a theoretical model for the effective use of the citation search. This model might also be implemented in operational online systems. In addition, the findings potentially will help online searchers improve their search strategies using the citation search so that they can better achieve their information retrieval goals: the retrieval of items relevant to a given question and the suppression of nonrelevant items.
Due to the significant computation of full search in motion estimation, extensive research in fast motion estimation algorithms has been carried out. However, most of the algorithms have the degradation in predicted images compared with the full search algorithm. To reduce an amount of significant computation while keeping the same prediction quality of the full search, we propose a fast block-matching algorithm based on gradient magnitude of reference block without any degradation of predicted image. By using Taylor series expansion, we show that the block matching errors between reference block and candidate block are proportional to the gradient magnitude of matching block. With the derived result, we propose fast full search algorithm with adaptively determined scan direction in the block matching. Experimentally, our proposed algorithm is very efficient in terms of computational speedup and has the smallest computation among all the conventional full search algorithms. Therefore, our algorithm is useful in VLSI implementation of video encoder requiring real-time application.
Experts have designed popular and successful model architectures, which, however, were not the optimal option for different scenarios. Despite the remarkable performances achieved by deep neural networks, manually designed networks for classification tasks are the backbone of object detection. One major challenge is the ImageNet pre-training of the search space representation; moreover, the searched network incurs huge computational cost. Therefore, to overcome the obstacle of the pre-training process, we introduce a network adaptation technique using a pre-trained backbone model tested on ImageNet. The adaptation method can efficiently adapt the manually designed network on ImageNet to the new object-detection task. Neural architecture search (NAS) is adopted to adapt the architecture of the network. The adaptation is conducted on the MobileNetV2 network. The proposed NAS is tested using SSDLite detector. The results demonstrate increased performance compared to existing network architecture in terms of search cost, total number of adder arithmetics (Madds), and mean Average Precision(mAP). The total computational cost of the proposed NAS is much less than that of the State Of The Art (SOTA) NAS method.
본 연구의 목적은 DLS에서 초등학생의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 26명을 대상으로 DLS 검색 과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색 과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석 결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 검색 시간과 검색어 수가 많은 경우, 검색 결과가 지나치게 많은 경우 검색 만족도가 낮게 나타났다. 이에 교과 연계 메타데이터 요소를 개발하고 교과별 시소러스를 구축하여 목록 구축과 이용자 검색 지원에 활용해야 함을 강조하였다. 또 DLS가 외부 검색에서 기본적으로 제공하는 기능을 포함하고, 검색어 선정, 검색 후 결과 적합성 판단이 부족한 초등학생에게 정보활용교육을 체계적으로 실시할 수 있도록 자원 측면, 교육과정 측면의 기반을 마련해야 할 것이다. 또한 외부 자원과의 통합 검색 서비스, 개인 맞춤형 도서 추천 서비스를 제공하는 것을 제안하였다.
본 연구에서는 한의 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 시맨틱 검색은 사용자의 검색어가 어떤 개념에 속하는지 인식하고 온톨로지에서 검색어와 연관된 정보들을 보여주는 기능을 제공하는 장점이 있다. 본 연구에서 구현한 시맨틱 검색 시스템 또한 이와 같은 시맨틱 검색 기능을 구현하였다. 뿐만아니라 한의 온톨로지의 시맨틱을 분석해서 한의학적으로 의미 있는 검색 시나리오를 정의하고 이 시나리오를 수행하는 프로세스 및 사용자 인터페이스를 구현하였다. 이를 통해 단순히 온톨로지에서 연결된 정보를 검색해주는 것 뿐만 아니라 보다 의미 있는 검색 결과를 제공함으로써 한의 정보를 검색하는 사용자들이 유용한 검색 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
본 연구는 자연어 비불리언 탐색에서 탐색결과에 근거하여 질의를 수정, 확장, 결합하여 검색효과를 향상시키는 시스템들을 개념모델별로 성능을 고찰하고, 성능에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여, 이론적인 개념의 틀을 제시하였다. 용어의 가중치기법, 문헌의 순위화방법, 용어선정알고리즘, 질의확장에 사용된 문헌수와 용어수, 적합성판정정보의 출처 및 척도, 배움표본의 크기, 부적합문헌정보의 사용여부, 용어확장방법, 질의의 크기, DB의 종류와 크기 등에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다.
To reduce the bit-rate of video sequences by removing temporal redundancy, motion estimation techniques have been developed. However, the high computational complexity of the problem makes such techniques very difficult to be applied to high-resolution applications in a real time environment. For this reason, low computational complexity motion estimation algorithms are viable solutions. If a priori knowledge about the motion of the current block is available before the motion estimation, a better starting point for the search of n optimal motion vector on be selected and also the computational complexity will be reduced. In this paper, we present an adaptive block matching algorithm based on temporal correlations of consecutive image frames that defines the search pattern and the location of initial starting point adaptively to reduce computational complexity. Experiments show that, comparing with DS(Diamond Search) algorithm, the proposed algorithm is about 0.1∼0.5(㏈) better than DS in terms of PSNR and improves as much as 50% in terms of the average number of search points per motion estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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