현재 인터넷에는 많은 종류의 검색사이트가 존재하며 이를 통해 보다 쉽게 정보를 이용하고 얻을 수 있다. 또한 대다수 검색사이트의 경우 단순히 검색서비스를 제공하는 사이트로서보다는 전자우편, 쇼핑, 경매 등과 같은 다양한 서비스를 제공하는 포탈(Portal)사이트로 발전해 가고 있다. 이는 한가지 컨텐츠만으로는 인터넷에서 확고한 자리 매김을 할 수 없기에 일어나는 현상으로 보여진다. 그렇지만, 현재 검색사이트가 가진 서비스와 검색에서 활용성에 대한 문제가 있다고 보여진다. 그것은 기존의 검색사이트가 포탈서비스로 전환함에 따라 고유의 기능을 잃거나 포탈의 모형완성에만 노력을 기울여 검색에는 소홀한 것으로 보여진다. 이에 논문에서는 현존하는 한국의 검색사이트들의 현황을 파악하고 이러한 검색사이트들이 어떠한 컨텐츠를 지향하고, 어떠한 방향으로 나아갈 것인가에 대한 분석을 하였다. 이 논문에서는 현재까지 선행되었던 연구들이 검색엔진에 대한 것이었으나 검색사이트의 검색형태나 검색의 능력에 관한 연구가 보고되고 있다. 현재검색사이트가 포탈형태로 나아가고 있는 시점에서 검색사이트의 포탈형태에 대한 연구는 매우 부족하다. 이번 연구에서는 국내의 7개 검색사이트를 중심으로 검색결과와 카테고리 형태에 대하여 분석하고, 제공서비스 측면에서는 메일서비스, 쇼핑서비스의 문제점과 특징적 서비스의 잘못된 방향에 대한 문제점을 파악하고 개선안을 제시하였다.
사용자들은 검색할 때 각자 자신이 애용하는 포털 사이트를 이용한다. 우리나라의 경우 네이버, 다음, 구글 등의 포털 사이트를 주로 이용하는 경향이 있다. 각 포털 사이트는 사이트마다 검색이 용이 하도록 검색 연산자들을 제공하고 있다. 하지만 각 포털 사이트마다 제공하는 검색 연산자의 종류, 사용 방법 등이 다양하게 제공 되고 있다. 일반적으로 대부분의 사용자들은 검색 연산자 활용이 저조할 뿐만 아니라 각 포털 사이트에서 제공되는 연산자를 인식하지 못하는 경향이 많이 발생 된다. 이 논문에서는 다양한 포털 사이트에서 활용 가능한 통합 검색 프로그램을 제공함으로써 포털 사이트 검색 및 각 포털 사이트의 검색 연산자 활용을 통한 검색 효율 극대화를 기하고자 하였다.
인터넷이 일반인들에게 널리 활용되면서 웹 사이트의 수가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 각각의 웹 사이트에 저장된 정보의 양도 급속히 증가하고 있다. 따라서, 웹 사이트에서 자신이 보유한 정보를 방문자들이 쉽게 검색할 수 있도록 자체 검색 서비스를 제공해야 하는 필요성이 점차 커지고 있다. 이를 위해, 각 웹 사이트의 정보를 중앙 데이타베이스에 저장하고. 검색 범위를 자신의 사이트에서 제공한 데이타에 제한하여 검색하는 사이트 제한 검색이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 오디세우스 정보검색용 객체관계형 DBMS 를 사용하여 사이트 제한 검색을 효율적으로 구현하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로, 본 논문에서 제안한 사이트 제한 검색의 구현 방법은 대용량 데이타베이스에서 사이트 제한 검색을 수행하더라도 검색 속도가 전혀 저하되지 않음을 실험을 통해 입증한다.
여러 검색 엔진이 낸 결과를 결합하여 성능의 향상을 얻고자 하는 정보 검색 방법을 메타 검색(metasearch)이라고 한다. 정보 검색에서의 사용자 요구가 다양화되고 있지만, 기존의 메타 검색에 관한 연구는 이를 제대로 반영하지 못하고 웹 문서를 대상으로 검색(topic relevance task)한 결과를 결합하는 데에만 치중해 있다. 최근에는 사이트 검색(entry page finding task)만을 목적으로 한 시스템도 개발되고 있다. 본 논문에서는 사이트 검색 엔진들의 결과를 결합하는 메타 검색 방법을 제시한다. 웹 문서 검색 결과를 결합시에는 여러 검색 엔진에서 중복(overlap)하여 나타난 문서에 가중치를 두는 방법이 효과적이다. 하지만 이 방법을 그대로 사이트 검색에 적용하면 웹 문서 검색에서와 같은 좋은 결과를 낼 수 없다. 본 논문에서는, 여러 검색 엔진에 중복하여 나타난 문서에 가중치를 두는 것보다는 그 문서가 속한 사이트를 고려하여 사이트 단위로 중복된 정도를 반영하는 것이 사이트 검색 엔진의 견과를 결합하는 데 더 효과적임을 보인다.
인터넷이 널리 활용되면서 웹 사이트의 수가 기하급수적으로 증가하는 동시에, 각각의 웹 사이트에 저장된 정보의 양도 급속히 증가하고 있다. 사용자가 이러한 웹 환경에서 원하는 정보를 효과적으로 찾을 수 있도록 하기 위해서는 크게 두 가지 요소가 중요한데, 첫 번째는 웹 검색 사이트에서 다양한 제한 검색 기능들을 제공하는 것이고 두 번째는 일반적인 웹 사이트에서 홈서치 서비스를 제공하는 것이다. 제한 검색은 각 웹 사이트의 정보를 중앙 데이타베이스에 저장하고, 검색 범위를 특정 범위로 한정시켜 검색 결과를 제공하는 방법으로, 이를 활용하면 일반적인 웹 사이트들도 저렴한 비용으로 방문자들에게 홈서치 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 제한 검색 기능들과 홈서치 기능을 오디세우스 정보검색용 객체관계형 DBMS를 사용하여 실제로 어떻게 구현할 수 있는지에 대해 SQL 및 HTML 레벨에서 설명한다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 구현 방법은 Oracle, MySQL등의 정보검색 기능이 제공되는 관계형 DBMS들에 대해 모두 적용될 수 있다.
이 연구에서는 TRBC이 제시한 토픽 검색의 정의에 따라 질의에 적합한 웹 사이트를 검색하는 효과적인 토픽 검색 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 이 연구의 토픽 검색 알고리즘은 먼저 질의에 대한 웹 페이지 검색 결과로부터 적합한 웹 사이트를 선정한 다음, 선정된 사이트의 구조를 이용하여 질의에 대한 적합성 점수를 산출한다. TREC의 .GOV 실험 문헌 집단과 TREC-2004 실험의 질의 및 적합문헌 리스트를 이용한 검색 실험 결과 이 토픽 검색 알고리즘은 상위 10위 안에 최소 2개 이상의 적합 사이트를 검색하여 비교적 높은 수준의 성능을 보였다. 또한 TREC-2004의 적합문헌 리스트 분석을 통해 적합문헌 선정에 토픽 검색의 정의가 엄격하게 적용되지 않은 경우가 있음을 확인하고, 수정된 적합문헌 리스트를 이용하여 토픽 검색 성능을 재평가한 결과 이 연구에서 제안한 토픽 검색 알고리즘의 성능이 월등히 향상되었다.
본 논문은 검색엔진을 이용하여 대상 웹사이트의 링크 사이트 전체를 수집하고, 각 링크 사이트의 페이지를 인덱싱하여 데이터베이스화하는데, 특히 가장 최신의 페이지를 분류하여 시간에 의해 검색단어의 정확도가 가려지는 경우, 이를 이용할 수 있도록 하였다. 본 논문은 검색엔진에 의해 검색 서비스를 제공하는 기본적인 웹 로봇의 구현에 대한 연구이며, 웹 로봇의 역할은 크게 링크 사이트를 수집하는 것 이외에 제목, 메타태그, 멀티미디어 다운로드등의 역할들을 수행하며 이를 인덱싱 하여 데이터베이스화한다.
인터넷 포털 사이트는 단순한 검색엔진을 넘어 네티즌들이 항해하는 사이버스페이스 그 자체를 의미할 정도로 영역과 개념이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라 전문 연구자도 필요로 하는 학술정보를 포털 사이트에서 서비스하기 때문에 포털 사이트를 많이 이용한다. 그 동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색 결과로 제시해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질적인 측면에 보다 많은 관심이 주어지고 있다. 이 논문은 포털에서 제공하는 전문 학술정보 검색의 문제점을 제시하고, 주제어 사전 서비스와 연계하여 보다 신뢰성 높은 학술정보를 검색할 수 있게 하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와, 해당 표제어를 키워드로 하는 권위있는 연구 성과를 같이 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 연구 성과까지 검색할 수 있게 하여, 검색의 효율성과 정보의 신뢰성을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
최근 인터넷상에는 매일 방대한 양의 정보가 창출되어 유포되고 있으며, 수많은 정보 제공 사이트들이 늘고 있다. 이용자들은 필요한 정보를 찾고 활용하기 위해 야후(Yahoo), 알타비스타(AltaVista) 등 국외 검색엔진(search engine)들과 심마니, 미스 다찾니 등 국내 검색엔진 등 인터넷상에 운용되고 있는 이들 시스템들을 이용하고 있지만, 대부분의 시스템들은 자체 정보 제공보다는 로봇 에이전트를 이용하여 인터넷 사이트에 등록되어 있는 다양한 분야의 홈페이지 정보들을 수집/분석하여 관련 사이트를 연결해주는 방식의 메타 검색엔진들로서 불필요한 정보들까지 제공함에 따라 이용자들이 필요로 하는 정보를 찾기에는 너무 많은 노력과 시간을 소모하게 되는 문제점을 안고 있다. 이에 본 고에서는 형태소 분석 및 시소러스 사전을 이용하여 검색의 정확성 및 재현율 향상을 고려하고, 주제어 중심의 불리언 검색뿐만 아니라 하이퍼텍스트 기반의 주제어 카탈로그 검색, 각기 다른 사이트의 검색엔진들로부터 질의한 결과를 통합하여 제공하는 지능형 통합검색, 이용자 프로파일에 근거하여 최신 업데이트된 정보를 주기적으로 제공해주는 맞춤정보서비스(Selective Dissemination of Information Service: SDI) 등을 통합한 인터넷 기반의 한글 정보검색시스템의 구현에 대한 내용을 기술하고자 한다.
본 연구는 국내 의약품 검색 사이트를 국가와 사기업의 두 그룹으로 나누어 사용 경험을 평가하였다. 피터 모빌의 허니콤 모델을 해당 연구에 맞게 수정하여 편리성, 정보접근성의 차이점, 그리고 신뢰도에 대한 설문 조사지를 작성하였다. 일반인을 대상으로 총 18개의 문항으로 설문을 진행하였으며, 구글 설문지를 통해 10대에서 60대까지의 219명에게 답변을 받았다. 분석방법은 다중로지스틱회귀분석으로 사용경험이 재방문 여부에 미치는 영향을 살펴보았다. 설문결과 91%가 사기업 사이트를 더 선호하였다. 본 연구는 향후 개발될 의약품 정보 검색과 앱개발에 기반자료가 될 수 있고 보다 편리한 검색환경의 개선 자료로 활용될 수 있음에 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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