• 한국도서관정보학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.139-164
• /
• 2000

본 연구는 이용자 지향적 평가의 의의와 타당성을 규명하기 위하여 연구과정에서 개인의 지식과 상황 및 인지적 요인의 변화에 따라 이용자가 인식하는 검색문헌의 적합성을 평가하는 기준들의 변화를 규명하는데 그 목적이 있다. 연구의 방법은 이론가설을 설정하고 이의 검증을 위하여 실제 연구문제를 가지고 있는 5명의 이용자를 대상으로 그들의 연구과정에 따라 적합성을 평가하는 기준들과 그 기준들의 변화양상을 관찰하는 실험을 수행하였다. 실험결과의 분석에는 빈도분석, 상관분석, 일원분산분석이 활용되었다. 그 결과 연구자들은 연구과정에 따라 적합성을 평가하는 기준이 다르게 나타났으며, 평가자에 따라서도 각기 다른 평가기준이 사용되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.7-30
• /
• 2001

본 연구는 불질의 기반의 OPAC에서 정렬과 적합성 순위화알고리즘의 효과를 분석하고, 순위화의 성능을 평가하는 척도를 연구하였다. 연구결과 출판년도순 정렬이 저자명순, 서명순, 출판사순 정렬보다 우수하였으나 유의한 차이는 아니었다. 용어빈도수에 기반을 퍼지나 DNF 모델보다는 위치정보에 기반을 둔 알고리즘의 순위화 성능이 더 우수하였다. 6개의 순위화 성능평가척도간에 차이는 없었으며, 순위화시스템에서 정확률 P보다 분별력이 높은 단순 척도의 유용성이 확인되었다.

• 정보관리학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.67-81
• /
• 2000

본 연구는 IR시스템 평가에 가장 많이 사용되는 R과 P가 순위화된 검색결과를 제공하는 시스템의 효과를 측정하는데 적절한가를 논의하고, R과 P 대신 순위화된 검색결과를 평가하는데 사용되고 있는 평가척도들을 고찰하고, 새로운 평가척도를 제안하였다. 또한 이들 평가척도가 어떤 환경에서 타당한지를 이론적으로 규명하고 사례를 들어 검증하였다. 11-포인트 평균정확률(평균)이 11-포인트 평균정확률(최고)보다 판별력이 있는 것으로 나타났고, 보다 간편한 여러 측정척도가 11-포인트 평균정확률을 대신할 수 있을 정도로 충분히 유사도가 높은 것으로 검증되었다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.5-22
• /
• 1998

본 연구는 인터넷을 사용하는 교육학 분야 연구자들을 주제전문가인 최종이용자와 탐색전문가 그룹으로 나누어 이들의 검색엔진을 사용한 정보탐색 행태가 어떻게 다른지를 비교하였다. 탐색과정과 탐색결과에서 밝혀진 결과는 아래와 같다. 탐색과정에서 사용된 탐색어 수와 연산자 수는 주제전문가가 탐색전문가 보다 약간 많았으며 탐색시간도 길었다. 그러나 탐색결과 주제전문가보다 탐색전문가에 의해 검색된 문헌에서 적합문헌수가 더욱 많았으며 정확률도 더욱 높은 것으로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.129-143
• /
• 2012

웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 중요 기술인 적합성을 만족시키기 위해 재현율과 정확율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 검색어의 재현율을 높일 수 있도록 유사어 관계 확장을 위한 온톨로지 스키마 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 추론을 통해 검색어의 확장을 제시하였다. 확장된 검색어들을 이용하여 문서 검색을 하기 위한 다단계 유사도 검색 순위화 알고리즘을 제안하였다. 설계된 온톨로지 스키마와 온톨로지 저장소의 데이터를 기반으로 추론과 유사도 검색 순위화 엔진이 포함된 웹사이트 형식의 사용자 의도 적응형 검색 솔루션을 구현하였다. 구현된 검색 솔루션을 통해 다양한 검색어를 입력하여 제안 방법의 타당성을 입증하였고 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 솔루션의 필요성을 설명하였다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제52권1호
• /
• pp.79-108
• /
• 2021

헬스 분야에서 정보 검색의 어려움 중의 하나는 일반 사용자들이 전문적인 용어들을 이해하기가 어렵다는 점이다. 헬스와 관련된 전문 용어들은 일반 사용자들이 검색어로 사용하기 어렵기 때문에 이러한 전문 용어들이 자동적으로 검색어에 더해질 수 있다면 좀 더 검색의 효과를 높일 수 있을 것이다. 제안된 검색어 확장 모델은 전문 용어를 포함하는 MeSH(Medical Subject Headings)를 검색어 확장을 위한 단어 후보 군으로 이용하였다. 문서들은 MeSH용어들로 표현이 되고 이렇게 표현된 문서들의 집합에 대해서 LDA(Latent Dirichlet Analysis) 토픽들이 생성된 후, (검색어+초기 검색어에 의해 검색된 상위 k개 문서들)에 연관된 토픽 단어들이 원래의 검색어를 확장하는 데 쓰여졌다. MeSH로 구성된 토픽 단어들은 임의로 정해진 토픽 확률 임계값과 토픽을 구성하는 단어의 확률 임계값보다 높았을 때 초기의 검색어에 포함되었다. 특정수의 토픽을 갖는 LDA 모델에서 이러한 적절한 임계값의 설정을 통해 선택된 토픽 단어들은 검색어 확장에 이용되어 검색시에 infAP(inferred Average Precision)와 infNDCG(inferred Normalized Discounted Cumulative Gain)를 높이는데 효과적으로 작용하였다. 또한 토픽 확률값과 토픽 단어의 확률값을 곱하여 계산된 토픽 단어의 스코어가 높은 상위 k개의 단어를 검색어를 확장하는 데 이용하였을 때에도 검색의 성능이 향상될 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.63-77
• /
• 2011

월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권12호
• /
• pp.3052-3062
• /
• 1997

정보 검색이란 사용자의 정보 요구를 만족하는 관련 정보를 검색하는 것이다. 그러나 정보 검색 시스템의 하나의 역활은 관련 정보의 집합들을 단순히 제시하는 것이 아니라 주어진 요구 사항에 가장 가까운 문서를 결정하는데 도움을 주는 것이다. 최근에 여러 가지 텍스트 분석 시스템들에서 내용을 인식하기 위해 구문 분석 방법 사용이 시도되고 있다. 불행히도 단독의 구문 이해 방법으로는 임의의 텍스트 예들을 완벽하게 분석하기 위해 불충분한 것으로 알려지고 있다. 이 논문에서는 2단계 문서 순위에 기반한 문서 순위 결정 방법에 대하여 논한다. 1단계는 문서를 검색하기 위해 사용하고 2단계는 검색된 문서를 재순서화하는데 사용한다. 1단계에서 이용된 주키워드는 문서를 구별할 수 있는 좋은 능력을 가지는 명사나 복합명사로서 정의될 수 있다. 2단계에서 이용된 부 키워드는 주키워드나 기능어가 아닌 형용사나 부사 또는 동사로 정의 될 수 있다. 실험은 23,113 항목을 가지는 한국어 백과사전과 일반 사용자들로부터 수집된 161개의 한국어 자연언어 질의로부터 이루어졌다. 자연언어 질의의 85％가 부 키워드를 가지고 있었다. 2단계 문서 순위 방법은 일반 문서 순위 방법보다 현격한 검색 효율의 향상을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제9권1호
• /
• pp.60-69
• /
• 2003

역화일을 파일구조로 이용하는 정보 검색 시스템에서는 검색자가 검색할 분야의 완전 단어를 알고 있어야 검색이 가능하다. 그러나 검색자가 완전 단어가 아닌 단어의 부분 문자열을 알고 있는 경우가 많다. 이럴 경우 부분 문자열을 포함하는 색인어들을 검색할 수 있다면 관련 문서들을 검색할 수 있다. 또한 검색된 문헌 수가 너무 적을 경우 부분 문자열을 포함하는 단어를 색인어로 가지는 모든 문서들을 검색하기 위한 방법이 필요하다. 이런 요건들을 충족시키기 위해서는 사용자는 용어 절단 방법을 이용하여 질의어를 구성할 수 있어야 하고, 검색 시스템은 절단 검색을 지원할 수 있는 전자 사전이 필요하다. 본 논문에서는 절단검색을 효율적으로 지원할 수 있는 전자 사전 구조를 설계하고 구현한다. 이 전자 사전은 저장된 단어 수에 관계없이 주어진 한 개의 단어 검색 시간 및 역 문자열로 구성된 단어 검색 시간이 빠르고 일정하다. 절단검색을 효율적으로 지원하기 위하여 트라이 구조를 이용하였으며, 빠른 검색 시간을 지원하기 위해 배열을 이용한 방법을 사용하였다. 절단된 용어의 검색 과정에서 확장할 문자열의 길이를 최소화하여 검색 시간을 줄였다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제57권3호
• /
• pp.249-277
• /
• 2023

본 연구의 목적은 인용 지표가 인용 색인 데이터베이스의 검색성능 향상에 기여할 가능성을 파악하는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구는 문헌정보학 분야 10개의 질의를 Web of Science에서 검색하여 수집한 3,467건의 문헌과 2000년부터 2021년까지 SSCI 문헌정보학 분야 저널 85종에 수록된 60,734건의 문헌을 기반으로 적합성 판단을 거쳐, 검색 결과의 상위 100순위에 대한 성능 및 검색 방식과 인용 지표를 활용한 재순위화, 그리고 벡터 공간모형 검색시스템 구축 등에 따른 질의 확장 실험을 수행하였다. 그 결과 첫째, 인용 지표를 단독으로 사용한 재순위화의 성능은 Web of Science의 검색성능과 상이하였으며, 인용 지표는 Web of Science 기존 시스템에 적용되지 않는 독립적인 지표로 작용하고 있었다. 둘째, 고유 질의어 수에 질의어의 총 출현 빈도를 조합하고 인용수를 보조적으로 사용했을 때, 성능에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 확인하였다. 셋째, 질의 확장에서는 전반적으로 벡터 공간모형 기반 검색시스템의 기본 성능 대비 성능이 향상되었다. 넷째, 이용자 적합성을 통해 질의 확장을 적용한 경우가 시스템 적합성을 적용한 경우보다 성능이 향상 되었다. 다섯째, 피인용 수를 적합 문헌과 더불어 사용하면 최상위권 내 적합 문헌에서의 순위 변동 가능성을 보여주었다.