정보 검색이란 사용자의 요구에 가장 적합한 정보를 검색하는 것이다. 그러나 정보의 바다라고 불리는 인터넷에서 사용자 질의에 의하여 검색되는 결과는 (검색 시스템에 다라 다양하지만) 방대하다. 따라서 본 논문은 방대한 결과에 대하여 사용자의 요구에 만족하는 문서를 보다 정확하고 빨리 검색할수 있도록 하기 위하여 다양한 제시를 시각적으로 제공하는 결과 렌즈(Results Lens ; RL)를 제안한다. 본 논문에서 제안한 결과 렌즈는 검색된 결과들에 대하여 여러 가지 제시(검색어조정 , 분류, 상호 정보, 검색어이합집산)를 시각화를 통하여 검색결과들을 효과적으로 제시할수 있다.
과학기술분야의 빠른 발전 속도와 함께 그에 연관된 전문용어의 출현이 끊임없이 이루어지고 있다. 이에 사용자가 찾고자 하는 용어의 정확한 의미를 구하는 일이 점점 어려워지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 검색방식을 의미적으로 접근 가능케 하고, 사용자가 요구하는 과학기술정보와 관련된 전문용어를 시각적으로 검색 할 수 있는 검색 시각화 애플리케이션을 개발, 구현하였다.
국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 국가 연구 개발 사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하기 위해 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발한 세계 최초의 국가R&D정보 지식포털이다. 본 연구에서는 현재 NTIS에서 제공하고 있는 정보서비스의 한계점을 짚어보고 일반 이용자의 정보 요구를 분석, 이를 만족시킬 수 있는 정보의 재구성 및 시각화 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 '일반 이용자'에 대한 정의를 명확히 하고 일반 이용자 집단을 세 그룹으로 세분화하여 각각의 예상되는 정보 요구 조건을 분석하였다. 또한 이용자 그룹별 정보 요구에 따른 '검색단계의 단순화'와 '원하는 정보의 시각화'라는 검색요구를 충족시키기 위한 정보시각화 결과를 예시를 통해 보였다. 나아가 기존 NTIS 정보 서비스를 활용하여 제안한 정보시각화의 구현 방안을 제시함으로써 실현 가능성을 타진하였다.
최근 휴대폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 기기로 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 이에 모바일 기기로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 검색 및 요약하는 서비스에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 이전 연구에서 개발된 라이프 브라우저를 소개하고, 이전 연구에서 확장된 내용으로 LPS 서버와 GPS 위치 보정을 추가로 설명하며, LPS 성능 평가 및 키워드 확장 검색에 대한 평가 실험 결과를 보인다. 라이프 브라우저는 모바일 기기에서 수집된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 이용하여 일반 상식으로부터 단편적인 키워드에 관련된 정보를 검색하는 기능을 지원한다. 사전 지식을 통해 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 확률적으로 연관성이 있는 장소를 검색할 수 있는 기능도 지원한다 실험에서는 실제 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 시각화 하였으며, LPS 서버를 사용할 경우에 더 정확한 결과를 보일 수 있다는 점과 사용자 질의어의 개념을 개념 네트워크와 베이지안 네트워크로 확장하여 검색한 경우 더 유용한 결과를 보임을 확인하였다.
웹 상에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XML은 이러한 자원들과 정보들을 구조화하기 위해서 개발되었다. XTM(XML Topic Maps)은 XML의 형태로 자원들과 정보들에 의미를 부여할 수 있는 언어이다. XTM은 Topic과 Association을 이용해서 자원들과 정보들이 가진 의미를 표현한다 XTM상에서 나타나는 Topic과 Association은 매우 거대하고 다양하기 때문에 모든 Topic과 Association을 한꺼번에 표현하기 어렵다 또한, 사용자가 수백만개의 Topic과 Association에서 원하는 Topic과 Association을 찾기 어렵다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 시각화 방법이 연구되었다. 현재 Topic Maps을 표현할 때 트리, 그래프, 맵 등 하나의 구조를 이용해서 표현한다. 하지만 추상화정도에 따라 시각화 방법은 장ㆍ단점을 지닌다. 본 논문에서는 웹 상의 자원, 정보들과 의미 사이에 여러 계층이 존재하는 다층적 시각화를 제안한다. 각 계층은 독립적인 표현구조로 나타내어 추상화정도에 따라 최적화된 구조를 사용한다. 사용자는 자신이 원하는 Topic과 Association을 점진적 접근을 통해서 원하는 Topic과 Association을 검색할 수 있다. 또한 Topic이 Association의 member처럼 사용되는 경우, 시각적으로 Topic이 표현되면 Topic은 연결된 Association과 직접적인 연결을 갖는다.
WWW(World-Wide Web)을 이용하여 정보를 찾는 사람들이 크게 증가하고 있으나 대부분의 검색엔진들은 검색결과의 긴 문서를 리스트 형태로 스크롤하여 표현할 뿐이다. 본 논문에서는 검색엔진을 이용하여 검색된 문서의 내용을 보다 효과적으로 시각화하기 위해서 Focus+Context 기법을 이용한 줌 브라우저(Zoom Browser)를 Java로 구현하였다. 본 줌 브라우저는 검색엔진을 이용하여 검색된 결과의 전체정보를 일정한 크기인 페이지 단위로 나누어서 표현하고, 동시에 사용자가 원하는 페이지를 클릭하면 보기 쉬운 형태로 확대된다. 이것은 리스트 형태로 표현된 것보다 사용자로 하여금 지루함을 덜게 하면서, 찾고자 하는 특정부분으로 건너뛰는 것을 보다 더 쉽게 한다.
본 연구에서는 대용량의 야구 데이터를 R 패키지인 googleVis를 이용하여 시각화하는 웹페이지를 구축하고, 버블 차트로 시각화하여 표현하였다. 웹페이지에서는 시각화하는 객체를 버블로 나타내며, 객체는 타자, 투수, 팀 3가지이다. 각 객체의 속성들을 버블 색상, 버블 사이즈, X-Y좌표, 연도에 설정함으로써 5차원으로 시각화하여 표현할 수 있게 한다. 웹페이지 기능 중 타임슬립 애니메이션을 사용하여 시간의 흐름에 따른 기록 변화를 한 눈에 관찰할 수 있으며, 선수 검색 기능을 통해 특정 선수들을 선택하여 비교 및 분석하는 것이 가능하다.
최근 모바일 기기의 다양한 센서들을 통하여 데이타를 수집하여 개인의 삶을 기록하는 연구들이 진행 중이다. 효율적인 모바일 라이프로그의 저장과 탐색을 위해 연관 검색이 가능한 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크가 제안되었다. 기존의 시맨틱 네트워크 상의 검색은 텍스트 기반으로 관계를 바탕으로 하는 사용자의 능동적인 연관 검색에 한계가 있었다. 본 논문에서는 모바일 라이프로그의 연관 검색을 위해 검색 과정과 결과를 시각화된 네트워크로 데이타간의 관계를 보여주는 선택 연관 검색과 키워드 연관 검색을 제안한다. 복잡한 시맨틱 네트워크에 대해서 사용자의 이해도를 높이기 위해 의미 추상화를 적용하였다. 실제 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크 데이타를 바탕으로 질의를 해결하는 과정을 기존 연구에서 보였던 텍스트 기반 연관 검색 방법과 비교하고 사용성 평가를 시행함으로 유용성을 입증하였다.
인터넷 웹사이트의 규모가 커지면서 그 안에 담고 있는 정보의 양과 종류가 많아지고 복잡해지고 있다. 이에 사용자는 같은 사이트 내에서도 정보를 찾는 것에 어려움을 느끼고 있다. 이에 대한 해결책으로써 웹사이트 안에 있는 각 페이지들의 하이퍼링크 정보로부터 얻어낸 연결 정보를 분석하여 그 안에서 관계성을 추출 하고 이를 관련 있는 페이지들끼리의 모임으로 분류해서 시각화 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 시각화 인터페이스로써 태양계의 행성들을 메타포로 이용하였다. 즉 웹사이트 안의 페이지는 하나의 행성의 모습으로 표현되고, 페이지들의 하이퍼링크에 의한 연결된 수는 중력으로써 다른 페이지를 끌어 당기는 힘으로 사용된다. 이때 행성의 모습으로 시각화된 모든 페이지들은 서로의 끌어당기는 힘에 악해 유기적으로 재배치되는 모습의 인터랙션을 제공한다. 서로 다른 사이트는 구성 페이지들의 연관관계에 따라서 서로 다른 태양계의 모습으로 표현될 것이다. 결국 이 연구는 사용자에게 웹사이트의 대략적인 성격을 파악하는 것에 도움을 주고 웹 사이트 안에서의 페이지 탐색 시, 관련 주제의 정보가 속해있는 비슷한 페이지 들을 알려 줌으로써 보다 효율적인 정보 검색을 돕는다.
영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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