• 한국문헌정보학회지
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• 제8권
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• pp.73-101
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• 1981

Retrieval effectiveness is the principal criterion for measuring the performance of an information retrieval system. The effectiveness of a retrieval system depends primarily on the extent to which it can retrieve wanted documents without retrieving unwanted ones. So, ultimately, effectiveness is a function of the relevant and nonrelevant documents retrieved. Consequently, 'relevance' of information to the user's request has become one of the most fundamental concept encountered in the theory of information retrieval. Although there is at present no consensus as to how this notion should be defined, relevance has been widely used as a meaningful quantity and an adequate criterion for measures of the evaluation of retrieval effectiveness. The recall and precision among various parameters based on the 'two-by-two' table (or, contingency table) were major considerations in this paper, because it is assumed that recall and precision are sufficient for the measurement of effectiveness. Accordingly, different concepts of 'relevance' and 'pertinence' of documents to user requests and their proper usages were investigated even though the two terms have unfortunately been used rather loosely in the literature. In addition, a number of variables affecting the recall and precision values were discussed. Some conclusions derived from this study are as follows: Any notion of retrieval effectiveness is based on 'relevance' which itself is extremely difficult to define. Recall and precision are valuable concepts in the study of any information retrieval system. They are, however, not the only criteria by which a system may be judged. The recall-precision curve represents the average performance of any given system, and this may vary quite considerably in particular situations. Therefore, it is possible to some extent to vary the indexing policy, the indexing policy, the indexing language, or the search methodology to improve the performance of the system in terms of recall and precision. The 'inverse relationship' between average recall and precision could be accepted as the 'fundamental law of retrieval', and it should certainly be used as an aid to evaluation. Finally, there is a limit to the performance(in terms of effectiveness) achievable by an information retrieval system. That is : "Perfect retrieval is impossible."

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제3권2호
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• pp.75-96
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• 1996

This study is intended to compare the effectiveness of the neural network inductive learning model with a vector space model in information retrieval. As a result, searches responding to incomplete queries in the neural network inductive learning model produced a higher precision and recall as compared with searches responding to complete queries in the vector space model. The results show that the hybrid methodology of integrating an inductive learning technique with the neural network model can help solve information retrieval problems that are the results of inconsistent indexing and incomplete queries--problems that have plagued information retrieval effectiveness.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제11권1호
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• pp.24-31
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• 2017

Face-based video retrieval has become an active and important branch of intelligent video analysis. Face profiling and matching is a fundamental step and is crucial to the effectiveness of video retrieval. Although many algorithms have been developed for processing static face images, their effectiveness in face-based video retrieval is still unknown, simply because videos have different resolutions, faces vary in scale, and different lighting conditions and angles are used. In this paper, we combined content-based and semantic-based image analysis techniques, and systematically evaluated four mainstream local features to represent face images in the video retrieval task: Harris operators, SIFT and SURF descriptors, and eigenfaces. Results of ten independent runs of 10-fold cross-validation on datasets consisting of TED (Technology Entertainment Design) talk videos showed the effectiveness of our approach, where the SIFT descriptors achieved an average F-score of 0.725 in video retrieval and thus were the most effective, while the SURF descriptors were computed in 0.3 seconds per image on average and were the most efficient in most cases.

• 정보관리학회지
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• 제15권1호
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• pp.129-148
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• 1998

본 연구의 목적은 기존의 불논리 검색 시스템에서 사용할 수 있는 실용적인 피드백 검색 기법을 찾아내는 것으로서, 이용자의 적합성 평가 부담을 덜어줄 수 있도록 사전에 이용자 모형을 구축하여 놓고 피드백 검색시 시스템이 자동으로 적합성 평가를 하는 이용자 모형 기반 피드백 검색 기법을 제안하고 이의 유용성을 실험적으로 입증하였다. 이를 위하여 먼저 증진된 불논리 검색 모형인 DNF 검색 모형과 P-norm 검색 모형을 사용한 피드백 검색 실험을 실시한 후, 검색효율이 높게 나온 DNF 모형을 채택하여 이용자 모형 기반 피드백 검색을 실시하였다. 실험 결과 모든 피드백 검색은 초기검색에 비해 검색효율이 크게 향상되었으며, 이용자 모형 기반 피드백 검색은 DNF 피드백 검색 결과에는 못미치지만 P-norm 피드백 검색 결과와는 거의 같은 수준의 검색효율을 보였다.

• 정보관리연구
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• 제38권1호
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• pp.1-19
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• 2007

이 연구에서는 최근 검색성능을 향상시키기 위한 전략으로 사용되는 데이터 결합기법을 웹 문서 검색에 적용하고, 실험을 통해 문서표현 방법의 결합이 검색성능에 미치는 영향을 분석하였다. 문서 표현 방법으로는 내용기반 표현, 링크기반 표현,URL 등을 선정하고, 단일 표현 방법에 의한 검색결과와 표현방법의 결합을 통한 검색결과를 비교하였다. 분석결과 다른 문서표현 방법의 결합이 웹 문서의 검색성능을 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.

• 한국비블리아학회지
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• 제14권1호
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• pp.219-230
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• 2003

인터넷을 비롯한 대다수의 정보검색에서 사용자가 느끼는 공통된 어려움중의 하나는 검색결과가 너무 많다는 것이다. 본 연구는 검색결과를 줄이는 방법의 하나로써 검색 문헌에 대한 정제 방법에 대하여 논의한 것이다. 궁극적으로 종전의 검색시스템에서 제대로 고려하지 않은 개념망을 통한 질의어 확장과 확장 질의어와 전처리된 문서와의 유사도 측정을 통한 문서의 선택, 백과사전 정보에 의한 의미 확장과 클러스터링, 필터링 기법 등이 정보검색의 효율을 향상시키는데 효과적인 방안임을 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제16권
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• pp.177-205
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• 1989

Retrieval effectiveness is the principal criteria for measuring the performance of an information retrieval system. This paper deals with the characteristics of 'relevance' of information and various measuring techniques of retrieval effectivess. The outlines of this study are as follows: 1) Relevance decision for evaluation should be devided into the user-oriented and the system-oriented decisions. 2) The recall-precision measure seems to be user-oriented, and the recall-fallout measure to be system-oriented. 3) Many of composite measures can not be justified III any rational manner unfortunately. 4) The Swets model has demonstrated that it yields, in general, a straight line instead of a curve of varying curvature and emphasized the fundamentally probabilistic nature of information retrieval. 5) The Cooper model seems to be a good substitute for precision and a useful measure for systems which ranked documents. 6) The Rocchio model were proposed for the evaluation of retreval systems which ranked documents, and were designed to be independent of cut-off. 7) The Cawkell model suggested that the Shannon's equation for entropy can be applied to measuring of retrieval effectiveness.

• 정보관리학회지
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• 제10권1호
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• pp.31-52
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• 1993

본 연구에서는 이진색인체계를 유지하면서 퍼지디소러스를 통해 퍼지정보검색을 구현할 수 있는 시스템을 구축하고 그 검색결과를 불리언 검색결과와 비교해 보았다. 실험결과는 재현율의 경우 퍼지집합검색이 75%로 불리언 검색의 60% 보다 15% 높았으며, 정확률의 경우 불리언검색이 73%로 퍼지집합검색의 69% 보다 4% 정도 높았다.

• 정보관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.125-145
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• 2005

이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 $92\%$의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 $67\%$ 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 $39.6\%$의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 $36\%$의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 $37\%$와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 $7.4\%$의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 $3\%$의 성능 저하율을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제12권1호
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• pp.87-97
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• 1995

부울 검색 시스템은 구현이 용이하고 빠를 검색 시간을 제공하기 때문에, 오늘날 정보 검색 분야에서 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 순수한 부울 검색 시스템은 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정도에 따라 정렬 할 수 없다. 부울 검색 시스템에 순위 결정 기능을 부여하기 위하여 퍼지 집합, Waller-Kraft, Paice, P-Norm, Infinite-One과 같은 확장된 부울 모델들이 개발되어 왔다. 이들 모델에서 부울 연산자 AND와 OR에 대한 계산식은 순위 결정의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 부울 연산자 계산식의 수학적 특성을 제시하고, 이들이 검색효과에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과는 P-Norm 모델이 높은 검색 효과를 얻기에 가장 적합함을 보여준다.