The development in information technology allowed most of the information around us into digital information, in other words, a database. The innovation increased the accessibility and helped this society change into an informational age. However, there is a shortcoming of this open source as the users have difficulty in assorting the information that s/he needs and realizing if the information provided is important. Therefore, the need for search engine has risen in such a way to increase the accessibility and facilitation of information provided to the users through searching the necessary information in the database by an easy and accurate way. This study aims to increase the utilization of search engine through relationship analysis between purpose of user and interface design factors of search engine. Also, it intends to propose design guidelines for search engine interface design in order to increase user satisfaction and usability. This study categorized and correlated the relationships of the purpose in using the search engine and types of search engine interfaces. This study explicates the critical properties in designing each search engine interface according to the purpose of the users in using them. Also, this study proposes recommendations for appropriate design guidelines for search engine interface and effective advertisement use through properties of interface and their importance. The search engine interface suggested from the result provides interface that allows efficient search for desired information and embrace a variety in users, eventually increasing the usability in search engine.
The development in information technology allowed most of the information around us into digital information, in other words, a database. The innovation increased the accessibility and helped this society change into an informational age. However, there is a shortcoming of this open source as the users have difficulty in assorting the information that s/he needs and realizing if the information provided is important. Therefore, the need for search engine has risen in such a way to increase the accessibility and facilitation of information provided to the users through searching the necessary information in the database by an easy and accurate way. This aim of study should propose the important design attribute to increase the utilization of search engine through relationship analysis between purpose of user and interface design factors of search engine. In other words, these attributes, as design guideline, could apply to the search engine interface design considering of user's search goal. For this, the purpose in using the search engine and types of search engine interfaces were categorized and correlated the relationships. The search engine interface suggested from the result provides interface that allows efficient search for desired information and embrace a variety in users, eventually increasing the usability in search engine.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2002.05a
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pp.225-231
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2002
A specialized web search engine is an internet tool for detecting information in finite cyber world. It helps to retrieve necessary information in internet sites quickly In this paper, we design and implement a prototype search engine using method of mining for the association rule discovery. It consists of a search engine part and a search robot part. The search engine uses keyword method and is considered as various user oriented interface. The search robot fetches information related to ship parts n world wide web. The experiments show that our search engine(AISE) is superior to other search engines in collecting necessary informations.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.3
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pp.288-291
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2004
This paper proposes an intelligent search modeling using avatar agent. This system consists of some modules such as agent interface, agent management, preprocessor, interface machine. Core-Symbol Database and Spell Checker are related to the preprocessor module and Interface Machine is connected with Best Aggregate Designer. Our avatar agent system does the indexing work that converts user's natural language type sentence to the proper words that is suitable for the specific branch information retrieval. Indexing is one of the preprocessing steps that make it possible to guarantee the specialty of user's input and increases the reliability of the result. It references a database that consists of synonym and specific branch dictionary. The resulting symbol after indexing is used for draft search by the internet search engine. The retrieval page position and link information are stored in the database. We experimented our system with the stock market keyword SAMSUNG_SDI, IBM, and SONY and compared the result with that of Altavista and Google search engine. It showed quite excellent results.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.36
no.3
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pp.69-91
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2002
This study examines overall user experience associated with Web search engine use including selection, usage of search features, evaluation. The data were collected through individual interviews with 28 faculty members and graduate students. It was found that users tend to select a search engine based on experience and knowledge of certain features and familiarity with an engine itself more than based on previous experience with search results. The results showed the users had mixed opinions regarding cross language retrieval while they did not believe the usage of operators effect the search results. It appears that users are interested in interface design as well as the accuracy of search results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.6
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pp.797-804
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2002
As internet use is being generalized central of WWW(World Wide Web) service of multimedia based recently, we could acquire many informations that exist to all over the world's computer network .Therefore, picking up of information became important problem before that internet is generalized, but it is risen to important problem to acquire correct information rapidly on modem society that use of internet is generalized. This paper designed internet search engine and understand structure of internet search engine drawing URL that is optimized, and secure embodiment technology using Java that is language of object base. Search engine that proposed in this paper maintained user's the convenience by offer keyword search, and simplify user interface And although quantity of searched information site is few, search engine show that the bad link rate of searched result is improved compare with existent domestic manufacture search engines.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.2
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pp.50-59
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2000
This study aims to design the structure of User Interface Agent System through finding out the user's intention on internet search engine. When building an agent system by using the intelligent method. we can Introduce the RBR system that is generally accepted as an efficient means of solving the problems in Interface Agent System. The RBR system turned out to be a success due to the modularity, uniformity naturalness and the like, but it also has various problems such as bottle-neck in knowledge acquisition, memory absence and limited application. To get rid of such problems, the CBR cycle was introduced in this study.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.4
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pp.268-273
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2013
In this paper, we propose a document classification model using Web documents as a part of the training corpus in order to resolve the imbalance of the training corpus size per category. For the purpose of retrieving the Web documents closely related to each category, the proposed document classification model calculates the matching score between word features and each category, and generates a Web search query by combining the higher-ranked word features and the category title. Then, the proposed document classification model sends each combined query to the open application programming interface of the Web search engine, and receives the snippet results retrieved from the Web search engine. Finally, the proposed document classification model adds these snippet results as Web documents to the training corpus. Experimental results show that the method that considers the balance of the training corpus size per category exhibits better performance in some categories with small training sets.
Recently, the rapid progress of a number of standardized web technologies and the proliferation of web users in the world bring an explosive increase of producing and consuming information documents on the web. In addition, most companies have produced, shared, and managed a huge number of information documents that are needed to perform their businesses. They also have discretionally raked, stored and managed a number of web documents published on the web for their business. Along with this increase of information documents that should be managed in the companies, the need of a solution to locate information documents more accurately among a huge number of information sources have increased. In order to satisfy the need of accurate search, the market size of search engine solution market is becoming increasingly expended. The most important functionality among much functionality provided by search engine is to locate accurate information documents from a huge information sources. The major metric to evaluate the accuracy of search engine is relevance that consists of two measures, precision and recall. Precision is thought of as a measure of exactness, that is, what percentage of information considered as true answer are actually such, whereas recall is a measure of completeness, that is, what percentage of true answer are retrieved as such. These two measures can be used differently according to the applied domain. If we need to exhaustively search information such as patent documents and research papers, it is better to increase the recall. On the other hand, when the amount of information is small scale, it is better to increase precision. Most of existing web search engines typically uses a keyword search method that returns web documents including keywords which correspond to search words entered by a user. This method has a virtue of locating all web documents quickly, even though many search words are inputted. However, this method has a fundamental imitation of not considering search intention of a user, thereby retrieving irrelevant results as well as relevant ones. Thus, it takes additional time and effort to set relevant ones out from all results returned by a search engine. That is, keyword search method can increase recall, while it is difficult to locate web documents which a user actually want to find because it does not provide a means of understanding the intention of a user and reflecting it to a progress of searching information. Thus, this research suggests a new method of combining ontology-based search solution with core search functionalities provided by existing search engine solutions. The method enables a search engine to provide optimal search results by inferenceing the search intention of a user. To that end, we build an ontology which contains concepts and relationships among them in a specific domain. The ontology is used to inference synonyms of a set of search keywords inputted by a user, thereby making the search intention of the user reflected into the progress of searching information more actively compared to existing search engines. Based on the proposed method we implement a prototype search system and test the system in the patent domain where we experiment on searching relevant documents associated with a patent. The experiment shows that our system increases the both recall and precision in accuracy and augments the search productivity by using improved user interface that enables a user to interact with our search system effectively. In the future research, we will study a means of validating the better performance of our prototype system by comparing other search engine solution and will extend the applied domain into other domains for searching information such as portal.
In this paper, we propose a Web page weighting scheme using the user preference in each sense of query word to improve the performance of Web search. Generally search engines assign weights to a web page by using relevancy only, which is obtained by comparing the query word and the words in a web page. In the information retrieval from huge data such as the Web, simple word comparison cannot distinguish important documents because there exist too many documents with similar relevancy In this paper we implement a WordNet-based user interface that helps to distinguish different senses of query word, and constructed a search engine in which the implicit evaluations by multiple users are reflected in ranking by accumulating the number of clicks. In accumulating click counts, they are stored separately according to senses, so that more accurate search is possible. The experimental results with several keywords show that the precision of proposed system is improved compared to conventional search engines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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