오늘날 인터넷을 통한 정보검색이 일상화되면서 생활상식에서부터 기존에 서적이나 논문 등을 통해서만 알 수 있었던 전문지식까지도 손쉽게 찾을 수 있게 되었다. 즉, 현대생활에 있어서 검색엔진은 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있게 해준다는 점에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 이러한 중요성에도 불구하고 검색엔진 기술적인 연구이외에는 서비스 품질이나 고객만족에 대한 연구는 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 검색엔진 서비스에 있어서 서비스 품질과 서비스가치, 고객만족, 충성의도의 관계를 연구모형으로 설정하고 이들간의 관계를 분석하였다. 그 결과 서비스품질의 정확성, 정보함유량, 사이트 이미지, 편리성이 서비스가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그중에서 정확성, 사이트 이미지, 신뢰성은 고객만족에도 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 서비스가치가 높을수록 고객만족은 상당히 높아지는 것으로 나타났으며 고객만족이 충성의도에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론은 검색엔진 서비스 기업이 경쟁우위를 유지하기 위해서는 서비스가치의 구현을 통한 지속적인 고객만족을 달성해야 하며, 이를 위해 정확성, 정보함유량, 편리성, 사이트 이미지에 중점을 둔 고품질 서비스 전략의 필요성을 시사하고 있다.
기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 사용자가 원하는 정확한 정보를 찾기가 어렵다. 따라서 최근에는 개인의 검색 패턴을 분석하여 검색에 반영함으로써 검색 결과에 대한 만족도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화 검색을 통해 사용자는 방대한 웹상의 정보들 중 자신의 검색 의도에 보다 적합하고 정확한 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사용자들의 질의어 사용 빈도수(Frequency)에 대한 랭킹 정보를 통해 최근 주요 관심사(Interest)를 파악하고, 주요 관심사 별로 형성된 커뮤니티(Community)를 기반으로 수행되는 개인화 검색 방안을 제안한다. 실험결과 질의어 빈도수, 관심사 및 커뮤니티를 검색에 반영할 경우 개인의 검색 의도에 보다 적합한 검색 결과가 제공되는 것을 확인할 수 있다.
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.
웹 상에 존재하는 정보의 량이 방대해 질수록 사용자가 원하는 정보를 찾는데 더 많은 노력이 필요하게 되었다. 따라서 사람들은 인터넷상에서 원하는 정보를 보다 효율적으로 검색하기 위해 많은 검색 알고리즘들을 개발하였다. 하지만 지금까지 개발된 알고리즘들은 웹 검색자들의 검색의도, 즉 관심사를 파악하는데 어려움이 있다. 따라서 검색자들의 의도에 맞는 정보를 보다 정확하고 효율적으로 검색하기에는 많은 제한사항들이 있다. 본 논문에서는 사용자의 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 검색하고 검색된 커뮤니티를 기반으로 보다 효율적인 검색 결과를 획득하기 위한 시스템을 제안한다.
성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 그러나 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이 연구는 고객이 상품을 구매하기 전 인터넷 검색엔진에서 해당 상품에 대한 검색을 하는 경우가 일반화되고 있다는 사실과 고객이 검색엔진에 입력하는 키워드는 고객의 의도를 대변한다는 사실을 기초로, 키워드로 표현된 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 측정하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.이 연구는 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 구매의도를 가진 잠재고객의 자사 웹 사이트 방문수로 정의한다. 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)는 [해당 키워드의 조회수(Q) ${\times}$ 구매의도 비율(R) / 경쟁 사이트의 수(S)]의 수식으로 나타낼 수 있으며, 수식을 구성하는 변수 중에서 해당 키워드의 조회수(Q)와 경쟁 사이트의 수(S)는 검색엔진에서 쉽게 제공 받을 수 있으므로, 구매의도 비율(R)만 알 수 있다면 BIA를 비교적 정확히 추정할 수 있다. 연구자는 특정 분야 키워드 100개를 선정한 다음, 전문가로 하여금 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 추정하게 하고, 전문가 추정 없이도 구매의도 비율을 예측할 수 있도록 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 예측하는 주요 데이터를 의사결정 나무 기법으로 도출하고, 의사결정 나무 기법으로 도출된 데이터로 구성된 회귀식을 제시함으로써 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 객관적으로 평가하는 방법을 제시한다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가있다.
서브토픽 마이닝은 입력 질의에서 나타날 수 있는 검색 의도들의 중의성 해소 및 보다 명확한 의도 전달을 위해 관련 서브토픽들을 연관성, 선호도, 다양성을 고려하여 추출 및 순위화하는 것을 말한다. 본 논문은 웹 자원의 활용에 대한 기존 연구의 한계점을 명시하고, 이를 극복하기 위해 계층적 검색 의도와 웹 자원을 기반으로 한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝 방법론을 제안한다. 우리는 서브토픽 마이닝 평가 대회에서 제공한 웹 문서 및 각 자원의 특성을 고려하여 제 2계층 서브토픽들을 추출, 확장 및 재순위화하고, 넓은 검색 의도를 가진 서브토픽 내의 단어들은 제 1계층 서브토픽들을 구성하는데 활용하였다. 본 방법론은 관련 평가 대회에서 최고 성능을 보인 기존 연구들의 결과들과 비교했을 때, 대부분의 평가 척도에서 높은 성능을 보였다.
본 연구에서는 인터넷 정보 검색엔진으로부터 2007년부터 2009년까지 3년 동안 인기 검색어를 주제별로 분석함으로써 이용자의 검색어들이 시간이 흐름에 따라 주제별 변화양상을 살펴보았다. 또한 2009년도 네이버에서 제공하고 있는 상위 500개의 인기 검색어를 이용자의 검색의도에 따라 정보획득형(informational), 탐색형(navigational), 트랜잭션(transactional)형태로 구분하여 특성을 분석하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 이용자의 관심 주제가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 또한 이용자의 검색의도에 따라 인기 검색어를 분류한 결과 정보획득형 82%, 탐색형 10.8%, 트랜잭션형 7.2%로 나타났다. 이러한 연구는 미래의 검색엔진 또는 포털시스템에서 주제별 콘텐트를 구축하여 제공하는 정책수립에도 도움이 될 것으로 기대한다. 더 나아가서 이용자들의 사회적, 문화적 관심사를 분석함으로써 인기키워드의 주제 분석을 통해 나타난 사회 문화적 특성을 파악하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 정보 검색(Information Retrieval)과정에 있어 검색 기술의 적합성을 향상하기 위하여, 질의어 사이의 유용한 관계를 드러내도록 사례를 분석하고, 질의자의 의도를 파악할 수 있게끔 구체화하도록 연구한 것이다. 이를 위하여 먼저, 질의어가 가지는 어휘 의미적 연구 분야와 존재론적 연구 분야의 관련 연구들을 분석하였으며, 국내.외의 어휘 의미론적 네트워크 사례와 정보 검색 기술이 적용된 사이트의 실제 데이터를 분석하여 관계 유형을 추출하고 분석하였다. 다음으로는 일반적으로 검색자가 직면하는 검색 상황에서 자주 발생하는 문제를 중심으로 문제점을 정의하여 해결 방안을 모색하였다. 현행 검색 기술에서 색인어와 질의어를 단순 비교하여 결과를 쏟아주는 검색은 사용자를 혼란하게 하기 때문에 개선이 필요하고, 질의자의 의도에 맞는 질의 결과를 줄 수 있도록 지능적 검색으로 개선할 필요가 있다. 문제점 해결 방안에 있어서는, 두 질의어 사이의 관계를 드러냄으로써, 검색자의 의도를 인식하고 식별 및 처리할 수 있는 방안이 필요하였다. 질의어들에 관한 실제 사례를 분석하고 관계 유형을 9가지로 분류함으로써, 관계 유형을 디자인하는 방법을 적시하였으며, 관계 유형의 명칭 부여와 관계 역할의 명칭을 부여할 수 있는 방법과 제한점도 예시하였다.
영상으로부터 여러 가지 내용을 추출하여 검색에 사용함으로써 내용기반 영상검색에서 검색의 정확도를 높이고 있다. 내용기반 영상검색 방법은 영상 검색을 위하여 물리적 속성을 이용한다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 물리적인 속성 또는 이들의 공간적인 배치등의 내용을 상당부분 알아야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 그러므로, 이방법은 사용자의 의도를 반영하는데 제약이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 의도를 반영하는 감성기반 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 의도를 추정하기위해 relevance feedback을 이용한다는 점에 있어 기존의 내용기반 영상 검색 방법과 다르고, 제안된 시스템은 내용기반 영상검색 방법에 기반하고 있으므로 기존의 내용기반 검색방법과 통합이 용이하다. 속성들과 유사도측도들은 MPEG-7 칼라 기술자를 사용하였다. 벽지 영상을 이용하여 이같은 실험을 행하였고, 감성형용사들을 적용하여 DB에 저장된 벽지 영상들을 대상으로 검색한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
현재 NTIS(National Technology Information Service)는 인공지능 기술을 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축하고 있다. 이용자의 검색 의도를 파악하고 과제정보를 제공하기 위해 딥러닝 모델과 형태소 분석기를 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축한다. 딥러닝 모델은 NTIS와 대화형 검색 서비스를 활용할 때 적재되는 로그 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 이용자의 검색 의도를 파악한다. 그리고 단계별 검색을 통해 과제정보를 제공한다. 검색 의도 파악은 예외처리를 용이하게 해주며 단계별 검색은 통합검색보다 쉽고 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 향후연구로는 인공지능 기술이 접목된 성장형 대화형 검색 서비스로써 이용자에게 제공하는 정보의 범위를 확대해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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