This pilot study explored the effect of mental demand on a Web searcher's thoughts, emotions, efforts, and performance in Web searches in order to address whether or not there is any difference between searchers exposed to mental demand manipulation and searchers not exposed. Research data were collected via think-aloud protocol (TAP) with a dual-task in experiments and interviews with 10 subjects who participated in this study. For the searcher's thoughts, relevance judgment was found to be hindered by mental demand. For the searcher's emotions, the experimental group was more frustrated than the control group. With respect to the searcher's efforts, searchers for the experimental group with mental demand manipulation were more likely to spend more time, make fewer queries, and visit fewer pages but work harder to find more relevant information that they needed. Lastly, with regard to the searcher's performance, it is likely that performance was highly dependent upon the completion of the search tasks for both groups. The NASA-TLX six components and cognitive load scores of searchers did not make a significant difference in the outcome. The findings support the use of a dual-task methodology as a promising approach for the assessment of cognitive load induced by complex Web searches.
2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확 신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.
쉽고 유연한 조작과 역동적인 화면구성에 초점을 맞춘 인터넷서비스 맞춤기술인 RIA(Rich Internet Application) 기술들은 웹2.0기술 중 사용자 편의성을 강조한 차세대 UI기술로 기대되고 있다. 본 논문은 평면적이고 순차적인 방법의 고급검색을 동적UI로 구현하고 사용자가 개인화 검색정보를 저장해서 검색에 활용할 수 있도록 구현하였다. 또한 사용자중심의 선호도를 통해 기존 웹 검색보다 개인화된 검색 결과물을 발견할 수 있는 검색구조를 설계하였다. 본 연구는 RIA 기술을 활용한 개인화 검색 관리자의 적용을 통해 검색된 페이지양의 감소를 입증하여 사용자에게 더욱 정제된 데이터를 제공하며 결론적으로 사용자들이 더욱 유연하고 편리한 방법으로 개인화된 웹 검색을 이용할 수 있음을 보였다.
Mobile devices compared with personal computers on the desktop have low bandwidths, small screens, and relatively slow speeds. These systems have practical problems with information searches in a web environment. Information searching of various web contents on the small size screen has especially severe limitations. We propose a filtering technique of web contents which can overcome the limitations of small size screens and meet the user requirements in a PDA environment. For these constructions, we first divide the screen into segment blocks and then extract content blocks according to the user requirements, so that only filtered web contents will be shown. The performance evaluation of the proposed technique saves an average time of about 30% by displaying only the extracted information instead of the whole web page.
This study proposed a structural and semantic framework for the characterization of events and segments in Web videos that permits content-based searches and dynamic video summarization. Although MPEG-7 supports multimedia structural and semantic descriptions, it is not currently suitable for describing multimedia content on the Web. Thus, the proposed metadata framework that was designed considering Web environments provides a thorough yet simple way to describe Web video contents. Precisely, the metadata framework was constructed on the basis of Chatman's narrative theory, three multimedia metadata formats (PBCore, MPEG-7, and TV-Anytime), and social metadata. It consists of event information, eventGroup information, segment information, and video (program) information. This study also discusses how to automatically extract metadata elements including structural and semantic metadata elements from Web videos.
웹상에 존재하는 정보의 량이 방대해 질수록 사용자가 원하는 정보를 찾는데 더 많은 노력이 필요하게 되었다. 따라서, 원하는 정보를 보다 정확하고 효율적으로 검색하기 위한 많은 검색 방법들이 연구되고 있다. 하지만 기존 검색방법들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 검색 의도에 부합되는 적합한 정보를 찾기 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서 사용자들의 검색 의도에 맞는 정보를 효율적으로 검색하기에 부족하다. 본 논문에서는 웹 사용자들의 관심사와 검색 의도를 파악하여 이를 검색에 반영함으로써 정보를 효율적으로 검색하기위한 방안을 제안한다. 이를 위해 형성된 커뮤니티들 중 신뢰할 수 있는 온라인 커뮤니티를 식별하고, 식별된 커뮤니티를 기반으로 검색을 수행한다. 실험결과 제안하는 방법이 기존 방법보다 검색의 정확성 측면에서 향상된 것을 확인할 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.21-26
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2006
In this paper, we propose a customer personalized system that presents the web pages to users which are customized to their individuality. It analyzes the action of users who visit the shopping mall, and preferentially supplies the necessary information to them. When they actually buy some items, it forecasts the user's access pattern to web site and their following purchasable items and improves their web page on the bases of their individuality. It reasons the relation among the web documents and among the items by using the log data of web server and the purchase information of DB. For reasoning, it employs Apriori algorithm, which is a method that searches the association rule. It reasons the web pages by considering the user's access pattern and time by using the web log and reasons the user's purchase pattern by using the purchase information of DB. On the basis of the relation among them, it appends the related web pages to link of user's web pages and displays the inferred goods on user's web pages.
In this paper, we propose a customer personalized system that presents the web pages to users which are customized to their individuality. It analyzes the action of users who visit the shopping mall, and preferentially supplies the necessary information to them. When they actually buy some items, it forecasts the users' access pattern to web site and their following purchasable items and improves their web pare on the bases of their individuality. It reasons the relation among the web documents and among the items by using the log data of web server and the purchase information of DB. For reasoning it employs Rough Set, which is a method that searches the association rule and offers most suitable cases by reduces cases. It reasons the web pages by considering the users' access pattern and time by using the web log and reasons the users' purchase pattern by using the purchase information of DB. On the basis of the relation among them, it appends the related web pages to link of users' web pages and displays the inferred goods on users' web pages.
Web is greatly contributing in providing a variety of information. Especially, as media for the purpose of development and education of human resources, the role of web is important. Furthermore, E-Learning through web plays an important role for each enterprise and an educational institution. Also, above all, fast and various searches are required in order to manage and search a great number of educational contents in web. Therefore, most of present information is composed in HTML, so there are lots of restrictions. As a solution to such restriction, XML a standard of Web document, and its various search functions is being extended and studied variously. This paper proposes a search system able to search XML in E-Learning or var ious contents of non-XML using mobile device PDA.
본 논문은 사용자가 작업하는 문서에서 검색하고자 하는 검색어를 빠르고 단순하게, 그리고 다양한 검색의 범위를 조절할 수 있는 검색 방법을 제안하고 구현한 사례를 소개한다. 기존 웹 사이트 검색 방식은 하던 작업을 멈추고 웹 브라우저를 실행하고 사이트에 접속하며 키워드를 입력하는 지루한 과정이 필요하다. 또한 검색의 결과도 장황하며, 사전, 이미지, 동영상 등 동시 검색이 필요한 경우 여러 사이트에서 여러 번 검색하는 불편함이 있다. 본 논문은 사용자가 작업하는 어떤 문서에서도 간단히 검색어를 선택하고 CTRL키와 마우스 왼쪽 버튼을 동시에 누르는 것으로 검색이 이루어지도록 한다. 이를 위해 웹 서비스를 이용할 수 있는 Open API를 이용하여 여러 검색 웹 사이트의 검색 기능을 동시에 통합적으로 활용하는 매쉬업 검색 소프트웨어를 구현한다. 본 논문에서 개발한 검색 소프트웨어는 검색의 단순 즉시성, 결과의 간결성, 검색 범위의 다양성, 기능의 확장성뿐만 아니라 작업하는 어떤 문서에도 검색이 가능한 매쉬업의 좋은 사례로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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