• 한국문헌정보학회지
• /
• 제6권
• /
• pp.87-103
• /
• 1979

Information storage and retrieval is a part of general communication process. In the Shannon's information theory, information contained in a message is a measure of -uncertainty about information source and the amount of information is measured by entropy. Indexing is a process of reducing entropy of information source since document collection is divided into many smaller groups according to the subjects documents deal with. Significant concepts contained in every document are mapped into the set of all sets of index terms. Thus index itself is formed by paired sets of index terms and documents. Without indexing the entropy of document collection consisting of N documents is $log_2\;N$, whereas the average entropy of smaller groups $(W_1,\;W_2,...W_m)$ is as small $(as\;(\sum\limits^m_{i=1}\;H(W_i))/m$. Retrieval efficiency is a measure of information system's performance, which is largely affected by goodness of index. If all and only documents evaluated relevant to user's query can be retrieved, the information system is said $100\%$ efficient. Document file W may be potentially classified into two sets of relevant documents and non-relevant documents to a specific query. After retrieval, the document file W' is reclassified into four sets of relevant-retrieved, relevant-not retrieved, non-relevant-retrieved and non-relevant-not retrieved. It is shown in the paper that the difference in two entropies of document file Wand document file W' is a proper measure of retrieval efficiency.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제22권
• /
• pp.361-396
• /
• 1992

The purpose of this study is to verify the correlations between the amount of the online searcher's search experience and their search effect. In order to achieve this purpose, the 28 online searchers working at the chosen libraries and information centers have participated in the study as subjects. The subjects have been classified into the two types of cognitive style by Group Embedded Figure Test. As the result of the GEFT, two groups have been identified: the 15 Field Independance ( FI ) searchers and the 13 Field Dependance ( FD ) searchers. The subject's search experience consists of the 3 elements: disciplinary, training, and working experience. In order to get the data of these empirical elements, a questionnaire have been sent to the 28 subjects. An online searching request form prepared by a practical user was sent to all subjects, who conducted searches of the oversea databases through Dialog to retrieve what was requested. The resultant outcomes were collected and sent back to the user to evaluate relevance and pertinence of the search effect by the individual. In this study, the search effect has been divide into relevance and pertinence. The relevance has been then subdivided into the 3 elements : the number of the relevant documents, recall ratio, and the cost per a relevant document. The relevance has been subdivided into the 3 elements: the number of the pertinent documents, utility ratio, and the cost per a pertinent document. The correlations between the 3 elements of the subject's experience and the 6 elements of the search effect has been analysed in the FI and in the FD searchers separately. At the standard of the 0.01 significance level, findings and conclusions made in the study are summarised as follows : 1. There are strong correlations between the amount of training and the recall ratio, the number of the pertinent documents, and the utility ratio on the part of FI searchers. 2. There are strong correlations between the amount of working experience and the number of the relevant documents, the recall ratio on the part of FD searchers. However, there is also a significant converse correlation between the amount of working experience and the search cost per a pertinent document on the part of FD searchers. 3. The amount of working experience has stronger correlations with the number of the pertinent documents and the utility ratio on the part of FD searchers than the amount of training. 4. There is a strong correlation between the amount of training and the pertinence on both part of FI and FD searchers.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.159-168
• /
• 2011

본 연구에서는 온톨로지기반의 정보검색 모델이 프로젝트를 수행하기 위해 필요한 정보를 학생들이 검색하는데 미치는 효과를 분석하였다. 본 연구의 분석 결과는 온톨로지 기반의 검색에 의해 검색된 관련 정보의 양이 기존의 검색에 의한 것보다 더 많음을 볼 수 있었다. 뿐만 아니라, 온톨로지 기반의 검색에 의해 찾아진 북마크 정보의 관련성 비율이 기존의 검색 방법에 비해 높음을 알 수 있었다. 학생들의 인터뷰 결과에 의하면 온톨로지 기반의 검색 모델은 프로젝트 수행을 위한 자료를 검색하는 데 매우 유용했으며, 이에 따라 그들이 프로젝트를 보다 쉽게 수행할 수 있도록 도움이 되었음을 알 수 있었다. 또한, 온톨로지기반 검색 모델에서 제공하는 학습 개념들간의 관련성 정보는 검색뿐만 아니라 한 학습 주제에 관련된 학습 개념들을 이해하는데도 도움을 주었음을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.722-727
• /
• 2008

컴퓨터 기술과 인터넷 산업의 발달로, 우리는 손쉽게 원하는 상품을 구입할 수 있다. 하지만 다양한 쇼핑몰과 엄청난 양의 상품들 중에서 원하는 물건을 적절하게 찾는 작업은 쉽지 않다. 몇몇의 키워드로 상품을 검색할 경우 한정된 상품 카테고리 안의 많은 상품들의 정보를 볼 수 있으나 원하는 상품이 그 안에 있을지는 장담할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 효율적으로 상품을 검색할 수 있는 인터페이스를 제안한다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제30권2호
• /
• pp.420-438
• /
• 2020

Recently, with the advance of the wireless Internet access via mobile devices, a myriad of game development companies have forayed into the mobile game market, leading to intense competition. To survive in this fierce competition, mobile game developers often try to get a grasp of the rapidly changing needs of their customers by operating their own official communities where game users freely leave their requests, suggestions, and ideas relevant to focal games. Based on the heuristic-systematic model (HSM) and the data quality (DQ) framework, this study derives key content, non-content, and hybrid cues that can be utilized when game developers accept suggested postings in these online communities. The results of hierarchical multiple regression analysis show that relevancy, timeliness, amount of writing, and the number of comments are positively associated with mobile game developers' knowledge adoption. In addition, title attractiveness mitigates the relationship between amount of writing/the number of comments and knowledge adoption.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.1-17
• /
• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제33권5호
• /
• pp.483-497
• /
• 2001

In this work, a neuro-fuzzy inference system combined with the wavelet denoising, PCA (principal component analysis) and SPRT (sequential probability ratio test) methods is developed to detect the relevant sensor failure using other sensor signals. The wavelet denoising technique is applied to remove noise components in input signals into the neuro-fuzzy system The PCA is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. The PCA makes easy the selection of the input signals into the neuro-fuzzy system. Also, a lower dimensional input space usually reduces the time necessary to train a neuro-fuzzy system. The parameters of the neuro-fuzzy inference system which estimates the relevant sensor signal are optimized by a genetic algorithm and a least-squares algorithm. The residuals between the estimated signals and the measured signals are used to detect whether the sensors are failed or not. The SPRT is used in this failure detection algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was verified through applications to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate sensors in pressurized water reactors.

• 인지과학
• /
• 제10권1호
• /
• pp.67-78
• /
• 1999

네트워크의 기술 발달로 웹상의 정보 제공자가 증가함에 따라 정보 사용자가 필요한 정보를 신속하고 정확하게 획득하기는 것이 더욱 어려워졌다. 이를 위해서 키워드 정합 방식의 검색 엔진이 많이 개발 보급되고 있으나 여전히 많은 부담이 사용자에게 주어지고 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 특정 영역인 동문 분야에 대한 지식 베이스를 기반으로 사용자의 의도에 보다 적합하고 해당 영역에 적절한 형태로 사용자 질이를 가공하고, 대용량의 다양한 정보로부터 사용자가 필요로 하는 정보를 제공하는 일을 해주는 지능적인 정보검색 대리자, 정보 에이전트(HIIA-la : Hongik Information Agent)를 제안한다. HIIA-la는 온톨로지 형태에 접근한 동물 관련 지식 베이스를 가지고 있으며, 이를 기반으로 사용자 또는 다른 에이전트 시스템의 정보 요청에 대해 필요한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 관련 웹 문서 정보도 제공된다. 효율적인 웹 문서의 제공을 위하여 방대한 양의 웹 문서를 대상으로 동물 영역에 관련된 문서를 저장·색인하는 웹DB를 가지고 있다. 또한 사용자의 의도를 좀더 명확하게 표현할 수 있도록 유연한 연사자로의 질의 확장을 하였으며, 축적된 처리 결과와 사용자의 피드백 정보를 통해 학습을 하게 된다. 본 논문에서는 이와 같이 요소들을 포함하는 HIIA-la를 구현하고, 실험을 통해 시스템의 효율성을 보인다.

• 정보기술과데이타베이스저널
• /
• 제3권2호
• /
• pp.3-24
• /
• 1996

In this paper a data replicator scheme with a distributed join architecture is suggested with its cost functions and the performance results. The contribution of this scheme is not only minimizing the number of base relation locks in distributed database tables but also reducing the remote transmission amount remarkably, which will be able to embellish the distributed databse system practical. The differential files that are derived from the active log of the DBMS are mainly forcing the scheme to reduce the number of base relation locks. The amount of transportation between relevant sites could be curtailed by the tuple reduction procedures. Then we prescribe an algorithm of data replicator with its cost function and show the performance results compared with the semi-join scheme in their distributed environments.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제14권2호
• /
• pp.122-129
• /
• 2014

Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.