웹 2.0에 기반한 정보화 사회에 있어 참여를 통한 자료의 축적 속도는 더욱 더 가속화 되어가고 있다. 이러한 현상속에서, 웹 2.0으로 인해 정보의 저장 및 공유 형태 역시 단순 웹 페이지에서 블로그로 나아가 포드캐스팅, 비디오 등의 다양한 모습으로 분화되어가고 있는 실정인데, 이는 웹 상의 정보에 대한 통합적이고 효율적인 접근을 오히려 방해할 수 있는 요소이기에 보다 효과적인 정보 검색 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 특히 블로그 검색에 초점을 맞추어 기존 웹 검색 방식의 문제점을 도출, 해결하고자 한다. 논문에서 제안하고자 바는 특정 검색어에 대해 블로그 검색을 수행한 후, 검색 결과에서 주요 주제들을 효과적으로 추출하고, 주제별로 결과물들을 클러스터링하여 순위별로 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 블로그 검색에의 정보 추출에서 사용자에게 특정 검색어에 대해 보다 동적인 추가 주제 카탈로그를 제시함으로써 대량의 의미 없는 정보들을 단순 브라이징하는 방식을 벗어날 수 있으며, 빠르게 검색 의도에 유의한 자료들에 접근할 수 있도록 할 수 있다.
정보검색에서 질의는 다양한 유형이 존재한다. 추상적인 질의부터 구체적인 키워드를 포함하는 질의까지 다양한 형태로 구성되어 있어서 사용자의 요구에 정확한 결과 도출은 어려운 과제이다. 또한 검색시스템이 오타, 다국어, 코드와 같은 다양한 요소를 포함하는 질의를 다뤄야 하는 특징이 존재한다. 본 연구에서는 질의 유형을 분석하고, 이에 따라 딥러닝 기반 재순위화의 적용 여부를 결정하는 방법을 제안한다. 최근 연구에서 높은 성능을 보인 딥러닝 모델인 DeBERTa를 이용하여 질의에 대한 적합 문서의 학습을 통해 재순위화를 수행한다. 제안 방법의 유효성을 평가하기 위해 국제정보검색 평가대회인 TREC 2023의 상품 검색 트랙(Product Search Track) 테스트컬렉션을 이용하여 실험을 하였다. 실험 결과에 대한 정규화된 할인누적이득(NDCG) 성능측정 비교에서 제안 방법이 정보검색 기본 모델인 BM25 에 비해 질의 오류 처리를 통한 검색, 잠정적 적합성피드백을 통한 상품제목 기반 질의확장과 질의유형에 따른 재순위화에서 0.7810으로 BM25 대비 10.48% 향상을 보였다.
This paper proposes neighborhood reduction techniques in local search of the customer decomposition subproblem in the Multi Depots Vehicle Routing Problem with Time Windows (MDVRPTW) by using geospatial relation among depots and customers. The neighborhood of the customer decomposition subproblem can be simply and well defined but it should include excessively bad solution candidates. Our techniques find such candidates by using information of the problem domain, geographical relation. We use our techniques in Tabu Search and evaluate the effectiveness in computer experiment.
convergence networks (BcN). The problem seeks to minimize the total cost of switch and cable while satisfying the requirement of demand and quality of service (QoS). We develop mixed integer programming models to obtain the optimal switch location of the access network. We develop a Tabu Search (TS) heuristic algorithm for finding a good feasible solution within a reasonable time limit. We propose real networks with up to 25 nodes and 180 demands. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, we generate lower bounds from nonlinear QoS relaxation problem. Computational results show that the proposed heuristic algorithm provides upper bounds within 5% optimality gap in 10 seconds.
본 논문은 탐색자의 개인적 특성이 온라인 서지 데이터베이스 탐색과정 및 탐색 성 과에 미치는 영향을 구명하여 탐색 행태에 관한 모형을 구축하기 위한 것이다. 도서관학과 재학생들을 피험자(N=67)로 하여 측정한 적성, 성격, 정규 교육, 온라인 탐색 교육 효과, 탐 색 과정, 탐색 성과에 대한 29가지 요소를 기초로 하여 9개의 변인을 구성한 후, 12개의 가 설을 검증하여 영향인자를 식별하였고, 경로 분석을 수행하여 5가지의 인과 모형을 구축하 였다.
Jia, Wei;Hua, Qingyi;Zhang, Minjun;Chen, Rui;Ji, Xiang;Wang, Bo
Journal of Information Processing Systems
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제15권4호
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pp.986-1016
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2019
Mobile user interface pattern (MUIP) is a kind of structured representation of interaction design knowledge. Several studies have suggested that MUIPs are a proven solution for recurring mobile interface design problems. To facilitate MUIP selection, an effective clustering method is required to discover hidden knowledge of pattern data set. In this paper, we employ the semi-supervised kernel fuzzy c-means clustering (SSKFCM) method to cluster MUIP data. In order to improve the performance of clustering, clustering parameters are optimized by utilizing the global optimization capability of particle swarm optimization (PSO) algorithm. Since the PSO algorithm is easily trapped in local optima, a novel PSO algorithm is presented in this paper. It combines an improved intuitionistic fuzzy entropy measure and a new population search strategy to enhance the population search capability and accelerate the convergence speed. Experimental results show the effectiveness and superiority of the proposed clustering method.
본 연구의 목적은 과학기술정보사이트의 이용자 사용성 평가를 통해 시스템 개선사항을 도출하고 이를 시스템 운영 및 개발 과정에 반영시킴으로써 현 사이트에 대한 사용성 개선에 있다. 총 16명의 이용자에 대한 사용성 데이터를 수집하였다. 검색로그, 인터뷰, 씽크 어라우드 등 다수의 데이터 수집 테크닉들을 적용하였으며 연구자와 이용자 1:1 방식으로 이루어진 사용성 실험은 정해진 테스트 프로토콜에 의거하여 이루어졌다. 수집한 데이터는 정량적, 정성적 방법을 통하여 분석하였다. 검색로그 데이터는 효과성, 효율성, 만족도, 오류 등의 항목을 사용성평가 측정 기준에 따라 정량적으로 수치화한 후, 기술적 통계 분석을 하였다. 씽크 어라우드와 사후 인터뷰로부터 수집한 구두 데이터는 텍스트화한 후 정성적인 분석을 통해 개선시사점을 도출하였다. 시스템 개선 전과 후에 대한 사용성 수준을 비교해 보면 효과성이 15점 증가, 효율성이 35초 단축, 만족도가 5점 상승, 오류횟수가 1.1회 감소하는 등 시스템에 대한 사용성이 전반적으로 향상하였음을 알 수 있다.
이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.
본 논문에서는 지식 표상 방식을 이용한 정보 검색 시각화 도구를 제안한다. 제안하는 정보 검색 시각화 도구는 사용자 검색이력 데이터를 이용하여 검색의도를 자동 추출하고, 추출된 검색의도를 지식 표상 방식 구조로 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 검색의도 표상 방식을 위한 스키마는 인지 심리학적 지식 표상 방법론을 활용하였으며, 행동실험을 통해 그 효용성을 증명하였다. 실험결과 정보 검색 시각화 도구는 기존 검색방법에 비해 사용자 만족도 측면에서 약 39%의 향상이 있었으며, 정보 검색 과정에서의 재검색 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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