정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라와 같은 상업용 검색엔진의 검색속도 와 조작 편의성이라는 상대적 장점 때문에 학술데이터베이스가 갖고 있는 학술적 가치와 신뢰성에도 불구하고 이용자는 구글스칼라를 선호하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 분석하였다. 또한 이러한 새로운 검색채널로서 메타서치시스템과 이와 연계된 링크리졸버를 이용하는 대학도서관의 이용통계를 분석하였다. 이를 바탕으로 구글스칼라와 차별화될 수 있는 도서관만의 특징인 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 이용행태를 도출하여 전자정보 서비스의 방안으로 활용할 수 있음을 조사하였다.
다양한 도서관 포털시스템의 서브셋인 통합 유저인터페이스 시스템을 (1) 검색(searching)기능, (2) 이용자 상호작용, (3) 인터페이스 customization, (4) 이용자 인증(authentication), (5) 디자인, (6) 데이터베이스 통신 프로토콜, (7) 벤더의 지원, (8) 소프트웨어 플랫폼 같이 8개 기준으로 비교 분석하였다. 그 결과 통합 유저인터페이스는 EnCompass. MetaLib, Musesearch, SingleSearch가 가장 높은 평가 점수를 얻었으며 국내에서는 KDB의 메타서치가 가장 좋은 점수를 얻었다.
정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라가 갖는 검색속도와 조작의 편의성이라는 장점에 따라 데이터베이스의 학술적 가치에도 불구하고 구글스칼라를 가장 많이 이용하고 있다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 조사하였다. 조사 대상은 메타서치시스템이 갖는 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 비교 분석하였다. 이러한 새로운 검색채널로써 메타서치시스템을 이용하는 기관의 이용통계를 분석하여, 이를 바탕으로 구글스칼라와 같은 웹 검색엔진이 갖는 이용자선호가치를 수용하는 상황에서 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 탐색 행위 등을 조사하였다.
최근 도서관은 웹기술을 이용하여 이용자들의 참여와 만족을 이끌어 내는데 노력하고 있다. 이 연구는 Open API 기술을 활용하여 다양한 정보원들을 검색할 수 있게 한 D대학 도서관시스템에 대하여 이용자 만족도를 평가하였다. 이를 위하여 90명의 학생들에게 시사적 주제 2개와 학업관련 주제 2개를 가지고 검색하게 한 후, 홈페이지의 통합검색 기능 및 연계기능에 대한 만족도와 연계된 콘텐츠에 대한 만족도를 측정하였다. 그 결과 학생들은 대체적으로 만족하고 있었으며 검색기능의 용이성과 미리보기의 유용성 면에서 가장 높은 만족을 보인 반면 디스플레이 방식에 대해서는 불만족하고 있음을 알 수 있었다. 특히 사진자료보기 및 동영상보기, 검색결과의 배열 및 브라우징, 검색결과의 양과 검색속도에 대한 낮은 만족도를 보였다. 또한 콘텐츠를 최신성, 적합성, 유용성, 활용성면에서 평가한 결과가 지식인, 도서관 소장자료, 학위논문/학술지, 이미지자료 순으로 만족하였다. 검색확장에 대한 불만족 사항은 유용성이 높은 검색 인터페이스를 구축함으로써 개선될 수 있을 것으로 본다.
본 논문에서는 제안된 관련성 분포 정보(Relevance Distribution Information: RDI)를 이용하여 메타검색 시스템을 제안한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원(source)을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 RDI를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 수집하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다 이를 위해 본 논문에서 질의와 정보원 사이에 대한 RDI를 표현할 수 있는 평가요소들을 설계하고, 이들 평가 요소를 기반으로 RDI를 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 질의에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의 에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 수집하는 HoleInOne(wHOLE INformation ONEtime) 메타검색 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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