인터넷 쇼핑몰을 통하여 사용자들은 다양한 상품의 구입과 유통정보시스템의 구축으로 복합적이고, 차별화된 전략을 통해 소비패턴의 큰 변화를 가져왔다. 이러한 추세는 대형마트를 중심으로 확산되었고, 대형마트를 선호하고 구매력을 향상시키는 요인이 되었으며, 경제성장과 소득수준의 향상으로 사용자들의 욕구 또한 고급화되고 다양화되는데 큰 영향을 끼치고 있다. 이로 인하여 인터넷에서 처리되는 정보의 종류가 점차 확대되고 다양화되면서 정보를 처리하기 위한 구현기법도 복잡해지고 있으며, 웹사이트들은 단순히 정보제공 차원을 넘어서고 있다. 이에 따라 사용자들은 동적인 정보제공, 보안기능, 통계처리들의 기능도 요구하고 있다. 이러한 요구를 수용하기 위해서는 웹 자원을 효율적으로 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 이러한 이유로 현재 대형마트별로 홈페이지가 구축되어 있어 사용자들이 원하는 생필품을 검색할 수 있으나, 어느 특정지역을 대상으로 통합하여 검색할 수 있는 시스템은 없는 상황이다. 본 논문에서는 D 지역의 대형마트를 선정하여 사용자들이 주로 이용하는 생필품들의 가격을 조사하여 상품에 대한 가격을 웹상에서 보다 쉽게 비교하여 검색할 수 있도록 MPP(Mart Products Price) 통합 검색 시스템을 구현하였다.
웹을 이용하는 사용자들은 통상적으로 짧은 시간 내에 포탈의 여러 페이지를 방문하는 현상이 있는데, 이 때 방문하는 각 페이지 상에 위치 정보를 필요로 하는 콘텐츠(위치 기반 광고 배너, 위치 기반 날씨 등)가 존재한다면 웹의 특성상 짧은 시간 내에 동일 IP에 대한 위치 정보 검색을 반복하게 된다. 본 논문에서는 이러한 웹 사용 패턴을 캐시를 통해 반영한 고성능 인터넷 위치 검색을 제안, 구현하고 그 성능을 검증한 것이다. 이는 초당 2-3천 건 이상의 대용량 위치 정보를 검색을 수행하데 특히 적합한 방법으로, 적은 비용으로 위치 검색 성능을 획기적으로 높일 수 있었다.
검색이 편재화 되고 있다. 사용자들은 PC를 너머 스마트폰과 스마트TV에서도 검색을 일상적으로 사용하고 있다. 따라서 사용자의 검색행태도 진화 중이다. 하지만 검색행태 연구는 서버의 트랜잭션 로그(transaction log)를 기반으로 하거나 사용자 로그(user log)를 관찰하는 경우에도 개별 쿼리(query instance)를 분석단위로 삼기에 여러 매체와 여러 시간을 가로지르는 검색 행태를 분석하기에 부족하다. 본 연구에서는 사용자가 직접 덩어리 지운 쿼리 뭉치(bundled query)를 살펴보아 시간과 매체를 가로지르며 궁금증을 해결해 나가는 사용자의 검색행동을 분석해 보았다. 연구를 위해 사용자 PC에 웹로그 캐처를 설치하고, 취합된 웹검색 기록을 사용자들이 직접 덩어리 지워 같은 궁금증을 가진 뭉치를 만들도록 하였다. 또한 각 뭉치에 대한 설문을 통해 검색의 동기, 계기, 만족도 및 검색 후 활동을 조사하였다. 사용자에 의해 만들어진 뭉치는 전화 인터뷰를 통해 검증하였고 맥락을 확인하였다. 뭉치를 통한 인터뷰는 검색 당시의 기억을 떠올리는 힌트로 작용하여 사용자의 검색 회상을 생생하게 하였다. 분석 결과 사용자들은 하루에 평균 4.75개의 검색 뭉치를 발생시키고, 각각의 검색 뭉치는 평균 2.75개의 쿼리로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한 뭉치 내 쿼리의 발전을 '쿼리의 정교화'와 '주제의 정교화'라는 상위 범주 아래 9개의 패턴으로 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.205-212
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2013
기존 채팅 시스템은 일반적으로 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 목표 문장들 사이의 어휘 일치도에 기반을 둔 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법은 어휘 불일치 문제를 자주 일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순차적으로 적용되는 3단계 문장 검색 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 어휘 수준에서 사용자 입력 문장과 목표 문장들 사이의 공통 키워드 열을 비교하는 것이다. 두 번째 단계는 의미 수준에서 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 문장들 사이의 문장 유형과 의미 표지를 비교하는 것이다. 마지막 단계는 미리 정의된 어휘-구문 패턴을 사용자 입력 문장과 매칭하는 것이다. 실험에서 제안된 방법은 단순 키워드 매칭 방법 보다 더 나은 응답 정확도와 사용자 만족도를 보였다.
본 연구에서는 스마트 폰의 사용 시 가장 많은 이용 목적을 가진 정보 검색의 인터페이스의 정보 구조와 사용자 경험 패턴을 분석하여 보다 효율적인 사용자 경험을 제공하는데 목적을 두었다. 대표적인 모바일 인터넷 접속 기기인 스마트폰의 특징과 사용자 경험 요소에 대해 알아보는 것을 우선으로 정보 검색에 있어 가장 많이 사용되는 포털 사이트인 네이버와 다음의 메인 페이지를 중심으로 분석하였다. 연구의 결과 네이버와 다음은 각각 28개와 15개의 카테고리로 구성되어 있었다. 또 네이버와 다음 모두 하향식 순차 구조를 가지고 있었으며 네이버의 카테고리에서는 3Depth 계층을 가지고 있음을 알 수 있었다. 네이버의 경우는 중복된 뉴스 콘텐츠와 과도한 스크롤의 사용으로 인지 부하의 가능성이 제기 되었으며 다음의 경우는 하단의 쇼핑 카테고리에 있어 터치 제스처 사용의 오류 가능성이 제기 되었다.
본 논문은 적외선센서를 이용한 사용자의 손동작 패턴 검출에 관한 연구이다. 사람의 움직임 패턴을 파악하기 위해, 카메라를 이용하여 실시간 영상을 획득하는 방법과, 가속도센서 및 자이로스코프를 이용한 사용자의 모션검출에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존의 연구들은 사용자의 모션을 검출하기 위해 고가의 장비와 이를 운용하기 위한 고성능의 모션처리기가 필요하다. 또한 조명이나 피부색, 센서의 정밀도에 따른 모션검출의 한계가 있다. 본 논문은 적외선센서를 이용하여 사용자의 손동작을 간편하게 검출할 수 있는 방법에 대한 연구로써, 적외선센서를 가로.세로 형태로 배치한 기구부와 이를 제어하기 위한 센서보드를 이용하여 사용자의 손동작을 검출한다. 또한 보다 정확한 손동작 검출을 위해 사용자 손동작을 패턴단위로 구분하고, 센서의 감지순서와 감지시간 차이를 이용하여 분류한 손동작 패턴을 매칭시키는 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 이동로봇이나 컴퓨터 어플리케이션을 직접 제어하는 것으로 그 효용성을 검증한다. 컴퓨터 어플리케이션은 웹 기반의 지도 검색 프로그램인 구글어스를 사용한다.
일반적인 문서에 대한 정보 검색 연구는 활발히 진행되고 있으며, 일상 생활 속에서도 대중화되어 많이 사용되고 있다. 이에 따라 음성, 이미지 검색 등 특정 분야의 검색에 대한 연구도 활발히 진행되고 있지만, 수학식 검색에 대한 연구는 비교적으로 미비한 실정이다. 수학식 검색과 관련된 연구들은 대부분 MathML (Mathematical Markup Language), TeX 등으로 작성된 수학식을 대상으로 진행되었지만, 특정 언어나 별개의 수학 입력 툴들을 이용한 검색 방법은 일반 사용자들이 사용하기에는 쉽지 않다는 단점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 일반 문서 검색과 마찬가지로, 수학식을 읽듯이 한글을 입력했을 때 색인어 추출 방법 및 검색 방법에 대해 제안한다. 실험을 위해서 수학 문제집에 나오는 1,432개의 수학식을 한글화 시켰고, 한글화된 결과에 대해 패턴 등을 추출하여 MRR (Mean Reciprocal Rank), $Rel_{EQ}$@N(Relevance evaluation at N)로 평가하였다. 100개의 한글 질의어에 대해 MRR@5로 계산된 수학식 검색 결과가 약 0.6 정도 되는 것을 확인할 수 있었고, 학습 데이터에 포함되지 않은 질의수학식 5개에 대해 $Rel_{EQ}$@5로 계산했을 때 평균 60% 의 정확률을 보였다.
본 논문은 전자상거래에서 판매와 구매방법의 획일화된 검색기법을 이용한 상품의 검색 및 사용자 인터페이스를 지능형 대화 판매 에이전트를 설계함으로써 보다 편리하고 효율적인 사용자 인터페이스를 제공하는 시스템을 설계하였다. 기존 사이버 쇼핑몰에서 구매자의 검색에 의한 방식을 판매자와의 대화에 의한 검색방법으로 전환하여 구매자의 구매의욕을 증가시키고 검색에 소요되는 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 구매자 어휘를 분석하고 구매패턴을 파악하여 추가의 수요를 창출 할 수 있는 데이터를 축적하는 방법을 제시하고 많은 고객을 동일한 시간에 상대해야 하는 웹의 전자상거래 시스템에서 판매를 담당하는 에이전트를 설계하게 되었다.
인터넷의 성장에 따라, 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보들이 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에서 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 찾는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 위하여 한글 전처리 방법과 근사패턴매칭기법을 제안한다. 사용자가 문장을 입력하면, 동의어처리와 형태소 분석을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어 낼수 있다.
웹으로부터 사용자가 원하는 정보에 잘 부응하는 정보를 추출하는 것은 검색엔진이 갖추어야 할 기본적 요소라 할 수 있다. 그러나 질의어와의 패턴 매칭 방식에 의존하는 기존의 대부분의 검색엔진은 질의어가 갖는 애매성으로 인하여 사용자의 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기가 쉽지 않다는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 5가지 과정, 즉, (i) 질의어 형성, (ii) 질의어 확장, (iii) 검색, (iv) 순위 재생성 및 (v) 지식베이스로 구성되는 지식기반 의미 메타 검색엔진의 기본 구조를 제안한다 영어로 구현된 웹 문서에 대한 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 지식기반 의미 메타 검색엔진이 기존의 검색엔진(구글)을 사용하여 얻은 결과보다 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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