International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권2호
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pp.7-18
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2020
Communication is a process involving a group of interrelated elements working together for the purpose of information transfer. This paper discusses information retrieval as a communication process in the 21st century library. The difficulties associated with access to recorded knowledge through bibliographic control devices have been exacerbated by the interposition of additional encoding processes in the library and further decoding by the users. In addition, the innovation of internet/web has revolutionized the means and mode of communication process in the library by flooding information seekers with information and creating an illusion of self-sufficiency in many users. With these changes in information seeking behaviour and pattern, a cybernetic approach to information retrieval has emerged emphasizing adaptive control mechanisms and feedback processes. This paper argues that libraries should strive to continuously remain relevant by keeping abreast with changes in the behavior of information users. To this end, this paper proposes apomediatic-cybernetic model of communication, which illustrates information retrieval processes for the 21st-century library.
The purpose of the study is to understand the research trends in the hypertext information retrieval. Around 30 related papers were investigated, from which three distinctive streams of research trends are grasped: 1) a trend of incorporating the traditional retrieval models, especially the query-based searching model into the hypermedia system. 2) a trend of a n.0, pplying the hypermedia system as an interface to the OPAC system, 3) a trend of incorporating the artificial intelligence techniques into the hypermedia techniques. The research on the hypermedia is going on, and the research directions will be increasingly intend to incorporate the traditional retrieval models and artificial intelligence techniques into the hypermedia system.
수많은 정보의 홍수 속에 정보 과다는 현대인의 피할 수 없는 문제로 대두되었다. 특히, 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전으로 정보 자원이 급속도로 증가하고 있다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 것은 더욱 어려워졌다. 이러한 정보 검색 문제들을 해결하기 위하여 많은 정보 검색 시스템이 나타나게 되었다. 현재의 정보 검색 시스템들은 문서 검색에서는 사용자의 요구에 맞는 결과를 찾아 주고 있다. 그러나. 화상에 대한 검색 시스템의 연구는 초보 단계이기 때문에 사용자의 요구에 맞는 결과를 출력하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 화상 검색 시스템이 사용자 모델을 이용하여 사용자에게 적응할 수 있는 기능을 부여하기 위하여 지능 사용자 인터페이스에 관한 고찰을 통한 인간-컴퓨터의 상호 작용 모델인 HCOS(Human-Computer Symmetry) 모델을 적용하고 이를 기반으로 화상 검색 시스템에서의 사용자 적응 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 제안하였다. 지능 사용자 인터페이스는 정보 검색의 복잡성과 사용자와 시스템간의 의미상의 차이를 감소시켜야 하며 사용자의 질의 성향과 관심을 반영할 수 있도록 학습 기능과 적응 기능을 포함하고 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 화상 검색을 위한 사용자 모델에 기계 학습(Machine Learning) 알고리듬인 결정 트리(Decision Tree)와 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 사용하였다. 지능 사용자 인터페이스의 화상 검색 실험을 통하여 시스템이 사용자에 적응하여 검색 효율이 좋아짐을 알 수 있었다.
현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.
본 연구(硏究)는 불 정보 시스템의 단점을 보완하는 방법으로 퍼지 논리(論理)를 이용한 정보검색시스템을 설계하였다. 퍼지 정보검색 시스템은 질의어(質疑語)와 문헌들을 표현하는 각 용어(用語)들에 가중치(加重値)를 부여하고, 이것을 바탕으로 질의어에 대한 각 문헌들의 적합도(適合度)를 결정하는 것이다. 본 연구에서는 기존의 연구들을 비교 분석한 후, 효과적인 모델을 제시하고 시스템 성능을 평가하였다.
정보행태 연구 커뮤니티에서 그간 다수의 이용자 관련 모형들이 제시되어온바, 본 연구의 출발점은 정보검색 상호작용 모형을 포함한 대부분의 모형들이 포괄적 영역을 제시하는 다(多)영역 모형이라는 점이다. 본 연구는 다 영역 모형의 제한점을 논의한 후, 새로운 모형 유형 제시의 필요성을 제기한다. 이와 관련, 연구 커뮤니티내의 핵심 모형 네 가지를 분석 고찰한 후, 특정영역 초점 모형화(Specific Domain Focus Modeling - SDFM)에 기반한 새로운 모형 유형을 제시한다. 이러한 모형화의 예로써, 본 연구는 필자의 시스템-자료 군 연계정도 기반 정보검색 상호작용 모형을 제시한다.
In this study, the usability evaluation of a menu-structure was performed using spreading activation model with respect to human's memory retrieval. Spreading Activation Model is effectively used to understand the process of information retrieval, so it can be used as a theoretical background for modeling of the process of human's information retrieval. For spreading activation test (SAT), subjects were presented with 67 pairs of menu titles, which consist of a menu title in the high level menu item and a menu title for the next lower level menu item, from Korea University's web site. For performance tests, three scenarios were developed with longer reaction times and ambiguous associations found in the SAT to reflect the existing problems of the website. As a result, the SAT was found to bean effective tool to enhance the website usability because the SAT could bea substitute for the performance test with a high correlation $({\rho}=0.735,\;{\alpha}=0.05)$. After remaining menu titles with slow reaction times and ambiguous associations found in SAT, the website usability was significantly improved with faster reaction times and less ambiguous associations proven with smaller number of web-page visits. Therefore, the SAT could be used as a methodology to design and evaluate the user-centered menu structure related to human's association structure.
온라인 의학 문서의 폭발적 증가와 함께 질의응답 시스템에 대한 필요성이 늘어나고 있다. 최근에는 기계학습에 기반 한 질의응답 모델들이 다양한 영역에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 의학 영역에서 질의응답 모델들은 학습 데이터의 부족으로 인해 여전히 정보 검색 기술에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 다양한 정보검색 기술에 기반 한 의학문서 질의응답용 정답 스닛핏 검색 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 클러스터 기반 검색 기술을 이용하여 의학 문서로부터 많은 정답 후보 문장을 검색한다. 그리고 다양한 문장 검색 기술들에 기반 한 정답 후보 문장 재순위화 모델을 사용하여 신뢰성 있는 정답 스닛핏을 생성한다. BioASQ 4b 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 기존 모델보다 좋은 성능(MAP 0.0604)을 보였다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제5권1호
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pp.49-68
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2015
Given a query (a health question), retrieval of relevant frequently asked questions (FAQs) is essential as the FAQs provide both reliable and readable information to healthcare consumers. The retrieval requires the estimation of the semantic similarity between the query and each FAQ. The similarity estimation is challenging as semantic structures of Chinese healthcare FAQs are quite different from those of the FAQs in other domains. In this paper, we propose a conceptual model for Chinese healthcare FAQs, and based on the conceptual model, present a technique ECA that estimates conceptual similarities between FAQs. Empirical evaluation shows that ECA can help various kinds of retrievers to rank relevant FAQs significantly higher. We also make ECA online to provide services for FAQ retrievers.
본 논문에서는 객체 지향 멀티미디어 데이타베이스 모델 하에서 다중 키워드를 이용한 검색 기법을 제안하였다. 멀티미디어 데이타 검색에서의 부분 매칭 문제점을 가급적 줄이기 위한 다중 키워드 등록 띤 검색알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해 적절한 탐색 테이블의 저장 구조를 설계하였다. 또한 미디어 데이타 화일을 B+ 트리로 구성하여 검색 시간이 일정하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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