오늘날 폭발적인 정보의 증가로 이용자들은 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 엄청난 시간과 노력을 기울여야 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 이용자의 정보요구를 분석하고 이용자에게 적합한 논문을 추천해주는 논문추천시스템이 등장하고 있다. 그러나 대부분의 논문추천시스템은 논문추천시스템의 핵심인 이용자 프로파일을 간과하고 있다. 따라서 이 연구는 논문추천시스템의 성능을 좌우하는 이용자 프로파일을 기존의 평균으로 계산하지 않고 새로운 TPIPF(Topic Proportion-Inverse Paper Frequency)로 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 방법을 모두 논문추천시스템에 적용하여 각각의 성능을 온라인 참고문헌 관리도구인 CiteULike에서 제공된 데이터 실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 제안된 TPIPF 방법을 적용한 논문추천시스템의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 이용하여 트위터 이용자들을 대상으로 언어에 따른 자기노출과 경계불투과성에 대한 양상을 파악하였다. 6개월 동안 5천4백만 명의 트위터 이용자가 작성한 4억여 개의 트윗을 수집하였으며, 이들 중 트윗 수 상위 10개 언어권 이용자의 프로파일 및 관련 데이터를 조사하였다. 이를 통해 트위터 이용자의 언어가 이용자 프로파일, 프로파일 이미지, 지리정보, URL, 사용자 설명 등 자기정보 공개 항목의 공개비율과 경계불투과성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 경계 불투과성과 자기노출 비율(프로파일, 프로파일 이미지, URL, 이용자 설명, 지리정보)은 언어권에 따라 각각 통계적으로 유의한(p<0.001) 차이가 있는 것으로 나타났다. 자기노출 비율과 평균 점수는 포르투갈어, 인도네시아어 및 스페인어 이용자가 아랍어, 일본어, 터키어, 한국어 이용자에 비해 높은 것으로 파악되었다. 또한 리트윗을 포함한 트윗 수가 많은 이용자일수록 경계 불투과성이 높아지는 것으로 나타났다.
이용자(利用者) 중심(中心)의 대화방식(對話方式) 시스팀을 개발(開發)하고 시험(試驗)하였다. 2년(年)동안 280개의 프로파일로 CA - Condensates 데이터 베이스내에서 정보(情報)를 검색(檢索)해 보았다. 그 시스팀의 작업능률(作業能率)을 사용(使用)한 데이터 베이스와 하드웨어의 구조(構造), 소프트웨어 패키지, 이용자(利用者)의 수(數), 그리고 정보(情報)센터에서 제공(提供)한 보조(補助)에 따라 평가(評價)하였다. 대화식(對話式) 검색방법(檢索方法)이나 이용자(利用者)의 요구(要求)를 양화(量化)하는 것, 그리고 여러가지 분야별(分野別)로 검색(檢索)하는 방법(方法) 등 이용자(利用者)의 요구(要求)를 보다 충실(充實)하게 만족(滿足)시킬 수 있는 여러가지 방법(方法)들을 논의(論議)하였다. 모든 정보(情報)시스팀의 목적(目的)은 적시(適時)에 올바른 정(情)보를 적자(適者)에게 제공(提供)하는 것이라고 잘 알려져 있다. 다시 말해서, 정보(情報)시스팀의 주요목적(主要目的)은 이용자(利用者)의 요구(要求)를 충족(充足)시켜 주는 것이다. 이러한 관념(觀念)의 변화(變化)는 정보처리(情報處理)에 큰 변화(變化)를 가져와 정보(情報)시스팀의 적응성(適應性)을 증가(增加)시키기 위해 여러 가지 새로운 방법(方法)들이 개발(開發)되었다. 정보(情報)시스팀들 사이의 상호작용(相互作用), 사람과 컴퓨터와의 대화(對話), 그리고 컴퓨터의 조력(助力)으로 이용자(利用者)의 프로파일을 작성(作成)하는 것 등은 이용자(利用者)의 요구(要求)를 존중(尊重)하고, 필요(必要)한 정보(情報)를 쉽게 찾기 위해서 고안(考案)된 것이다. 한편, 우리들은 이용자(利用者)의 특성(特性)이나 배경(背景), 그리고 문헌(文獻)에 대한 그의 습성(習性) 등에 대해서 얼마나 모르고 있는가를 깨닫게 된다. 상기(上記)의 내용(內容)을 요약(要略)하면, 근대정보(近代情報) 시스팀은 다음의 필요조건(必要條件)을 만족(滿足)해야 한다. 1) 이용자(利用者)의 요구(要求)에 호응(呼應)하기 위해서 적합(適合)한 일련(一連)의 정보(情報)를 제공(提供)해야 한다. 2) 이용자(利用者)와의 관계(關系)에서 시스팀은 적극적(積極的)이어야 한다. 즉, 프로파일 검색공식(檢索公式)에서 유발(誘發)되는 잘못을 지시(指示)하고 지적(指適)할 수 있어 야 한다. 나아가서 컴퓨터의 조력(助力)으로 프로파일을 작성(作成)하고 쉽게 수정(修正)할 수 있는 바람직하다. 우리들은 상기(上記)한 필수조건(必須條件)에 일치(一致)하도록 노력(努力) 하고 Bratislava에 위치(位置)하고 있는 슬로박 과학원(科學院)의 무기화학연구소(無機化學硏究所)와 화학공업경제연구소(化學工業經濟硏究所)가 공동(共同)으로 개발(開發)한 시스팀이 상기(上記)의 특수성(特殊性) 최소(最少)한 몇가지 도입(導入)하였다. 시스팀은 CACS라는 작업명하(作業名下)에서 운영(運營)되었다. 대략 15개월동안 280여개의 프로파일로 CA- Condensates 데이터베이스에서 정보(情報)를 검색(檢索)하여 이용자(利用者)들에게 최신정보(最新情報) 주지사업(周知事業)을 해 보았다. 우리들은 시스팀의 작업능률(作業能率)을 평가(評價)하고 이용자(利用者)의 요구(要求)를 만족(滿足)시키는 최선(最善)의 방법(方法)을 모색(摸索)하였다. 우선 이용자(利用者)와 시스팀사이를 밀접(密接)하게 연결(連結)하는데 중점(重點)을 두었다. 작업능률(作業能率Z)을 분석(分折)해 보고 우리들은 효율(效率)에 영향(影響)을 주는 인자(因子)는 다음의 4가지 주요분류(主要分類)에 속한다는 결론(結論)을 얻었다. (1) 검색(檢索)하는 데이터 베이스 (2) 情報시스팀, 소프트웨어 패키지 그리고 하드웨어 구조(構造) (3) 이용자(利用者)의 특성(特性)과 그의 요구(要求) (4) 정보(情報)센터가 이용자(利用者)에게 제공(提供)하는 보조(補助)
인터넷의 발전과 성장은 웹상에서의 정보의 량에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔다. 이러한 웹상에서의 정보량의 증가는 정보이용자의 요구와 필요에 맞는 정보 제공을 위한 서비스로서 웹기반의 개인화서비스에 대한 요구를 더욱 더 강조하게 되었다. 개인화서비스는 정보이용자의 요구와 필요에 의해 현실화 될 수 있으며 이러한 정보이용자의 관심사와 정보요구는 지속적으로 또한 급격하게 변화되고 있다. 웹상의 수많은 정보로부터 정보이용자의 요구와 필요를 만족 시킬 수 있기 위하여 본 논고에서는 이용자의 관심과 요구를 표현하기 위하여 이용자 프로파일 정보를 이용하였으며 이러한 이용자의 프로파일 정보는 이용자의 요구와 흥미에 대한 변화를 반영하기 위하여 지속적으로 갱신하였다. 본고에서는 정보이용자의 정보요구와 흥미의 변화를 지속적으로 이용자프로파일에 반영하기 위한 방안으로서 학습알고리즘을 제안하였다. 정보이용자의 정보에 대한 피드백을 기반으로 이용자의 정보에 대한 흥미와 요구는 본 고에서 제안한 학습알고리즘을 통하여 지속적으로 갱신 되므로서 정보이용자에게 보다 정확한 정보를 제공할 수 있다고 할 수 있다. 이러한 학습알고리즘은 보다 개선된 하이브리드 정보추천시스템에 적용하였다.
이 연구의 목적은 현재 보편화된 공공도서관 이용자의 프로파일이 만들어진 배경을 이해하기 위한 것으로, 구십년 대 이전에 미국에서 수행된 스무 편의 대규모 공공도서관 이용과 정보추구 연구의 문헌리뷰를 통해 급격한 정보환경의 변화 이전 이용자의 특성을 인구통계학적, 생활양식, 사회화 및 상황 변인의 측면에서 검토하였다. 사회경제적 중산계층에 속하는 적극적 참여자 및 커뮤니케이션 엘리트로서 공공도서관 이용자의 특성은 1940년대 Berelson의 연구 이후 거의 변하지 않았으나, 구십년 대 이후의 다양한 상황변동에 따른 이들의 요구와 행태에 대한 지속적 연구가 기대된다.
최근 정부가 지향하고 있는 이용자 중심의 충전인프라 구축방향은 실제 전기차 이용자들의 편의를 높이며, 새로운 전기차 이용자를 시장으로 유입할 수 있는 중요한 정책이다. 본 연구는 이러한 정책의 수립에 기초자료로 활용될 수 있는 실제 전기차 이용자들의 충전행태에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 것을 목적으로 수행되었다. 일주일 동안 수집된 충전일지 자료에 기반하여 전기차 이용자들의 충전행태를 일단위 및 주단위로 분석하였으며, 순차패턴 분석과 잠재계층 분석을 활용하였다. 그 결과, 5가지 일단위 충전 프로파일과 4가지 주단위 충전 프로파일을 도출하였으며, 이는 향후 이용자 중심 충전인프라 정책 수립뿐만 아니라 잠재 전기차 이용자들의 의사결정에 핵심적인 정보를 제공하여 전기차 시장을 활성화하는데도 기여할 것으로 판단된다.
이 연구는 이용자들이 문제해결을 위해 표현한 정보요구뿐 아니라 표현되지는 않았지만 내재된 정보요구를 모두 만족시키고, 이용자의 수준과 선호도에 따라서 시스템이 적응적으로 대처할 수 있도록 하는 적응형 인터페이스의 구성의 한 방안으로 기계적 학습과 결정트리를 이용한 이용자 프로파일 구축, 결합벡터를 이용한 적합성 피드백, 그리고 이용자 피드백을 활용한 지능적이고 이용자 지향적인 시스템을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 도서관과 정보센터에서 전통적으로 제공되어진 SDI 서비스와 함께 일부 기관에서 제공하고 있는 맞춤정보 서비스를 기반으로 한 개인화 정보 서비스 시스템의 기술요소 및 전체 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 개인화 정보 서비스 시스템은 이용자의 개인 프로파일정보를 바탕으로 이용자의 정보탐색행태 등을 추가 입력 값으로 해서 학습과정을 거쳐 이용자에게 가장 적절한 정보를 출력 값으로 제공할 수 있다. 이를 위해 개인화 정보 서비스 시스템에서가장 중요한 기능을 수행하는 학습시스템과 추천시스템을 구축하는데 필요한 요소에 대해 살펴보았다.
본 연구의 목적은 이용자의 자신의 성향 정보에 맞는 정확한 검색결과를 제공하기위한 개인화 검색시스템을 설계, 구현, 평가하는 것이다. 이를 위해서 주제 분류와 하이브리드기반의 이용자 프로파일을 구성하였다. 제안한 개인화 검색시스템의 성능 평가를 위해서 전문가들이 직접 국내과학기술 DB의 논문의 적합성을 판별하기위해서 MRR, MAP과 사용성 평가를 측정하였다. 그 결과 전문가가 직접 "컴퓨터공학"과 "문헌정보학" 분야에서 평가한 국내과학기술논문 결과에서도 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 정확도가 더 높았다. 특히 중의성을 가진 키워드 부분에서 더 높은 정확도를 보였다. 질적 평가인 심층면담을 통한 평가에서도 개인화 검색시스템이 이용자가 선호하는 문서들을 우선적으로 제공함으로써 정보검색 시간 및 정보 획득에 용이하다고 응답하였다. 또한 다양한 추천 시스템을 제공함으로써 새로운 정보 탐색에 도움이 된다하였으며, 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 이용자의 만족도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 전문가 직접 평가 결과 모두 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 더 높은 효율성을 제공하는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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