Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1997.03a
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pp.89-106
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1997
현재 웹(Web)상에서 운용되고 있는 검색엔진의 활용실태에 관한 체게적 검토를통해 각 엔진에 대한 가능을 비교·분석함으로써 각각의 특징과 효율성을 평가해보고자하였다. 효율적인 검색을 위해서는 각 검색엔진의 특성을 파악하여야 하며 얻고자 하는 정보의 특성(정보분류, 사용분야, 정보 형태 등)에 의해서도 검색엔진의 선별이 필요하다. 검색엔진들은 자신만의 독특한 검색방법을 지니고 있으며 사용자 인터페이스, 질의(Query)의 형태와 검색결과에 차이를 보일 수있다. 그러나 이들 검색엔진의 효율성을 비교하기 위한 기준은 아직까지 정립되지 않았으며 학문적으로 검증된 명확한 기준이 없다. 따라서 본 연구에서는 검색엔진의 효율성 비교를 위해 현재 인터넷상에서 통용되고 있는 검색능력평가에 관한 보고서들에서 평가기준으로 삼고있는 기준들을 수집, 분석한후 가장 타당한 것으로 평가기준들을 선정, 체계화하는 작업을 선행하였다. 그리고 각 검색엔진의 검색효율성을 평가하여 그 결과를 분석함으로써 최적의 검색엔진 선택과 정확한 정보의 검색 및 활용에 일조하고자하였다.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.31
no.4
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pp.191-212
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2000
This study is intlded to ampre the effectiveness of the Northemlight and Google, which are based on Datamining kdmique with a Metacrawler, one of metasearch engines. As a result, searches responding to queries in the Northemlight and Google produced a higher precision and recall as comparrd with searches nspcdhg to queries in the metacrawler. The results show that the Datamining techniques can help improve information retrieval effectinveness.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.47
no.3
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pp.321-342
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2013
The purpose of this study was to compare and evaluate retrieval effectiveness of three types of image perception using different retrieval methods. Image types included specific, general, and abstract topics. The retrieval method included text only search, query by example (QBE) search, and a hybrid/hybrid search. Thirty-two college students were recruited for searching topics using Google image search system. The search results were compared with One-Way and Two-Way ANOVA. As a result, text search and hybrid search showed advantage when searching for specific and general topics. On the other hand, the QBE search performed better than both the text-only and hybrid search for abstract topics. The results have implications for the implementation of image retrieval systems.
지식정보자원의 급속한 증가에 따른 정보문제를 보다 효율적으로 해결하기 위해 다양한 기능을 갖춘 검색엔진들이 개발되고 있다. 메타검색은 다른 웹 검색서비스보다 더 포괄적인 검색을 수행할 뿐만 아니라 더욱 안정된 검색 기술로써, 다양한 검색 정보원들에 대한 검색결과를 시스템이 통합하여 제공하기 때문에 검색에 소요되는 시간과 노력이 덜 든다는 점에서 효율적이고 사용하기 용이한 장점이 있다(Selberg 1999). 그러나 이러한 메타검색의 장점에도 불구하고 기존의 연구에서는 많은 이용자들이 각 데이터베이스를 통합하여 검색하는 것보다 개별적으로 검색하고 그 결과를 스스로 통합하는 분리 인터페이스를 더 선호하고 검색결과에 더 만족하였으며, 검색 효율성도 더 높은 것으로 나타나고 있다.(박소연 1999). (중략)
Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.3
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pp.277-293
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2015
This study examined the relative retrieval effectiveness after relevance feedback between two systems (Title/Abstract and Full-text) using four different sets of relevance judgment. Four relevance levels (not relevant, marginally relevant, relevant, highly relevant) are also used, each of which is determined by referees giving a relevance score to documents. This study also investigated how much the average precision was improved after relevance feedback when "marginally relevant" documents are included in the relevant class with the Title/Abstract system, and with the Full-text retrieval system as well. It is found that the Title/Abstract system benefited from relevance feedback with the marginally relevant documents. In case of the Title/Abstract system, the higher percentage of improvement was consistently obtained when including the marginally relevant documents in the relevance class, however the result was vice versa in case of the Full-text retrieval system. It implied that the marginally relevant documents in the relevant class had caused noises in the Full-text retrieval system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.228-232
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2007
정보화 시대에 방대한 양의 정보에서 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 것은 그 무엇보다도 중요하다. 이를 위해 많은 검색 엔진이 효율적인 검색 결과 제공을 위해 노력하고 있지만 그 인터페이스의 문제로 인하여 사용자가 검색결과를 효율적으로 받아들이기 어려우며 또한 원하는 정보를 검색하기 위해서는 일정 수준 이상의 검색 능력을 필요로 한다. 이 논문에서는 기존의 검색 엔진의 인터페이스 변경을 통하여 시각적인 연관성 정보를 제공하며 이를 통해 사용자가 검색 능력에 구애받지 않고 정확한 답을 얻을 수 있도록 유도한다. 또한 이 과정에서 기존의 키워드 추출 알고리즘의 문제점을 발견하여 이를 단어간의 수식 관계를 이용하여 해결하였다. 또한 단어간의 수식 관계를 이용하여 효율적으로 문서간의 연관성을 생성할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.15
no.1
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pp.129-148
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1998
The objective of this study is to develop a useful relevance feedback retrieval technique that can be applied to the current Boolean retrieval system. A feedback retrieval technique based on user model is recommended here to achieve this objective. To prove the usefulness of this feedback retrieval technique, two enhanced Boolean retrieval models including DNF model and P-norm model were evaluated first through retrieval effectiveness experiments. After selecting DNF model as the retrieval model, two feedback retrieval experiments were performed using initial and extended user models. It is proved that the feedback retrieval based on user model can greatly enhance the effectiveness of a Boolean retrieval system with a small modification.
이미지나 비디오, 오디오와 같이 멀티미디어 데이터들은 기존의 단순한 텍스트 기반의 데이터에 비하여 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어서 검색시 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 대규모의 이미지 데이터베이스에서 효율적이고 신속하게 사용자가 원하는 이미지를 검색할수 있는 내용 기반 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해서 본 논문에서는 최근 여러 장점으로 인하여 신호 분석이나 이미지 압축 분야에 많이 사용되는 웨이브릿 변환을 이용하여 이미지 데이터로부터 내용 기반 검색에 사용되는 특징 벡터를 효율적으로 추출하는 기법과 유사성 측정 방법을 제안한다. 그리고, 이러한 특징 추출방법과 유사성 측정 방법을 이용하여 내용 기반 질의 및 검색을 수행할 경우, 검색 조건을 만족하는 객체인데 실수로 검색해내지 못하는 경우인 false dismissals 이 발생하지 않음을 보인다. 또한 대규모 이미지 데이터베이스에서 신속한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여 고차원 데이터에 대한 효율적인 색인을 제공하는 X-tree를 이용한 이미지 색인 방법을 보이며 이것이 기존의 순차 검색이나 R*-tree를 이용한 색인 방법보다 신속하게 이미지 데이터들을 검색할 수 있다는 것을 다양한 실험을 통해 보인다. 마지막으로 QBIC에서 제안한 검색 적합성 측정 방법을 이용하여 본 논문에서 제안하는 내용 기반 이미지 검색시스템의 검색 적합성을 보인다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.14
no.2
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pp.123-141
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1997
This study examined the extent to which variations in relevance assessments affect the evaluation of the performance of full-text retrieval system. Four sets of relevance judgments obtained by examining the full-text of documents were used to test the retrieval effectiveness. There was no noticeable difference in retrieval performance among the four relevance judgment sets. It implies that a variety of definitions of relevance has no effect on the evaluation of the performance of the full-text retrieval system. Furth r retrieval experiments on this topic incorporating relevance feedback, which is one of the sophisticated retrieval techniques using relevance information, are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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