Cognitive Knowledge Structure and Information Seeking Framework to Reduce Cognitive Burden

사용자의 인지부담 절감을 위한 인지 기반 지식 구조 및 정보 탐색 프레임워크

As the Web and digital libraries have become a commodity, they are used for a variety of purposes and tasks that may require a great deal of cognitive efforts. However, most search engines in the Web and digital libraries support users with only searching and browsing capabilities, leaving all the cognitive burdens of manipulating information objects to the users. We propose a two-level model for human-Web interactions, consisting of knowledge and information spaces, and a tool that provides knowledge space and inter-space operations in addition to searching and browsing at the information level. Knowledge space is an explication of user's conceptual view of the information objects being explored through interactions with the Web or a digital library. Topics are created and related with associations at the knowledge level and connected to information objects in information space. The tool implemented using the Topic Maps framework has been tested for efficacy as an aid to reducing cognitive burden under exploratory search task.

웹과 디지털 라이브러리가 대중화되면서, 사용자들은 이를 정보 조사나 학습 같은 높은 인지부담을 수반하는 작업에 활용하기 시작한다. 그러나 대부분의 검색엔진 및 브라우저는 사용자에게 단순한 질의 기반 검색 및 항해탐색 기능만을 제공하므로 정보를 해석하고 연계하며 통합하는 등의 역할은 사용자에게 전가한다. 본 논문에서는 인간-웹 상호작용을 위한 이단 모델(Two-level M여el)이라고 부르는 개인화된 지식구조를 제안한다. 이 구조는 지식공간과 정보공간으로 구성되어 있으며, 새롭게 지식공간을 구성하고 이를 이용하는 명령(Operation)을 제공한다. 지식 공간은 웹에서 상호작용을 통해 검색된 결과에 대한 개념적인 해석이라고 할 수 있으며, 토픽 및 토픽간의 관계를 통해서 이 지식 공간이 구성된다. 이러한 지식 공간은 정보공간의 정보객체와 연결되어 있어 지식공간으로부터 원하는 정보에 대한 접근이 가능하다. 이 모델에 기반 하여 구현된 시스템을 통해 정보탐색 태스크 중 가장 높은 인지부담을 요구하는 탐험적 검색 환경 아래서의 실험을 수행하여 사용자 인지부담 절감 효과를 확인 할 수 있었으며, 향후 개인의 효과적인 정보 탐색을 위한 가치 있는 메타데이터로서의 활용이 기대된다.