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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정 결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상 초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다 더 높게 나타나 영상 초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털 도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.
Abstract
This study is designed to assess whether storyboard surrogates are useful enough to be utilized for indexing sources as well as for metadata elements using 12 sample videos and 14 participants. Study shows that first, the match rates of index terms and summaries are significantly different according to video types, which means storyboard surrogates are especially useful for the type of videos of conveying their meanings mainly through images. Second, participants could assign subject keywords and summaries to digital video, sacrificing a little loss of full video clips' match rates. Moreover, the match rate of index terms (0.45) is higher than that of summaries (0.40). This means storyboard surrogates could be more useful for indexing videos rather than summarizing them. The study suggests that 1)storyboard surrogates can be used as sources for indexing and abstracting digital videos; 2) using storyboard surrogates along with other metadata elements (e.g., text-based abstracts) can be more useful for users' relevance judgement; and 3)storyboard surrogates can be utilized as match sources of image-based queries. Finally, in order to improve storyboard surrogates quality, this study proposes future studies: constructing key frame extraction algorithms and designing key frame arrangement models.
초록
웹 상의 의학 분야 자료들은 방대한 규모로 존재하며, 각 검색엔진에서는 이를 분류하여 제공하고 있으나 그 구성에 있어서 일관성과 체계성이 부족하다. 따라서 본 논문은 검색엔진에서 의학 분야 웹 자료 분류체계를 구성하기 위하여 의학 전문 문헌분류표인 NLMC를 준용하고, 항목의 배열이 주제간 관련성을 기반으로 이루어져야 한다는 것을 제안하였다. 또한 순환성을 고려한 1차 분류 및 2차 분류 항목에서의 중복 분류시, 그에 대한 명확한 기준이 설정되어야 하며, 분류 항목명을 의학 분야 표준 용어집인 MeSH와 의학용어집의 용어로 선택하여 기존의 도서관 정보검색시스템과의 상호호환성을 높여야 한다는 것을 제안하였다.
Abstract
There are lots of Web materials in the field of medicine and many search engines classify the medical materials on the Web through directories. But the organization of these directories are wanting in consistency and systematization. In order for manager of search engines to organize medical materials on the Web systematically, this paper suggests several guidelines. NLMC, a special classification system for medicine, need to be applied to develop directories of medicine in search engines. Also, items of the directories should be arranged based on the relevance of subjects among subfields of medical science. For classifying an item to several directories repeatedly, clear criteria should be established. In addition to, controlled vocabularies or glossaries for medicine such as MeSH and the English-Korean, Korean-English Medical Terminology Collection should be used for selection of the name of items in medical directories.
초록
본 논문은 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성 해소를 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 의미 정보를 이용하여 질의어의 중의성을 해소하는 검색 과정은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있다. 이를 위해 검색의 색인이 되는 명사 중심의 의미범주를 기반으로 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류한다. 검색 과정에서는 사용자의 질의 의미 선택과 정답 문서에 대한 참조 행위를 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.
Abstract
This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.
초록
온톨로지는 웹자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모할 수 있는 새로운 기술인 시맨틱 웹의 구현을 위한 가장 핵심적인 요소 기술로 알려지고 있다. 온톨로지는 사람간에 그리고 서로 다른 응용 시스템간에 지식을 공유하고 재이용하는 방법을 제공하는 기술로서 특정 주제에 관한 지식 용어들의 집합으로서 이들 용어뿐만 아니라 용어간의 의미적 연결 관계와 간단한 추론 규칙을 포함한다. 본 연구에서는 인터넷 웹상에서 국제기구에 관한 정보를 체계적으로 관리하고 검색하기 위해서 국제기구 온톨로지를 설계하고 이 온톨로지에 기반 하여 검색 시스템을 구현해 보고, 이 시스템을 20개의 탐색 질문들을 이용하여 기존의 인터넷 검색엔진과 적합성과 탐색 시간이라는 두 가지 요인을 통해서 비교해 보았다. 실험 결과에 의하면 적합성 측정은 온톨로지 기반 시스템은 평균 4.53, 인터넷 검색엔진은 평균 2.51로 온톨로지 기반 시스템의 적합도가 1.80배 높은 것으로 나타났다. 또한 탐색시간은 온톨로지 기반 시스템은 평균 1.96분, 인터넷 검색엔진은 평균 4.74분으로 인터넷 검색엔진이 온톨로지 기반 시스템 보다 2.42배 정도 더 많은 탐색시간이 필요한 것으로 나타났다.
Abstract
Ontologies are formal theories that are suitable for implementing the semantic web, which is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, integration, and reuse of web resources. Ontologies provide a way of sharing and reusing knowledge among people and heterogeneous applications systems. The role of ontologies is that of making explicit specified conceptualizations. In this context, domain and generic ontologies can be shared, reused, and integrated in the analysis and design stage of information and knowledge systems. This study aims to design an ontology for international organizations, and build an Internet web retrieval system based on the proposed ontology, and finally conduct an experiment to compare the system performance of the proposed system with that of Internet search engines focusing relevance and searching time. This study found that average relevance of ontology- based searching and Internet search engines are 4.53 and 2.51, and average searching time of ontology-based searching and Internet search engines are 1.96 minutes and 4.74 minutes.
초록
최근, 키워드 기반의 정보검색의 한계를 극복하기 위한 구조문서 기반의 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 실제 적용에는 많은 어려움이 존재한다. 본 고에서는 구조문서에 대한 본문검색시스템을 제안한다. 본문검색시스템에 적용된 문서는 XML로 구축된 국가연구개발 보고서를 대상으로 하였으며, XML 연구보고서의 DTD, 본문 간의 이동을 위한 네비게이션 정보추출, 본문검색을 위한 검색엔진의 적용 방안에 관하여 살펴본다. 본 시스템은 XML 문서에 대해 문서의 구조정보를 저장하고 이를 검색하여 다양한 형태로 열람할 수 있는 검색 엔진의 부재 상황을 본문검색이라는 방법으로 극복하기 위한 것이다.
Abstract
Recently, to overcome the limit of keyword based retrieval system, the study based structured document has been studied. But it is hard for structured retrieval system to adapt a real service, in this paper, we propose a method of retrieval mechanism for the ful-text of XML documents. We explain DTD of XML based report, extracting navigation information and planing to adapt the retrieval system for article retrieval. Using the fulltext retrieval scheme, suggested system can be an alternative plan of professional structured based retrieval system.
초록
정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라와 같은 상업용 검색엔진의 검색속도와 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.
Abstract
The amount of online scholarly information rapidly expands in numerous resources, while user behavior demands single search box interface like Google Scholar. Despite scholarly values of e-resources libraries provide, users consider Google Scholar as the most efficient research tool attracted by its speed, simplicity, ease of use, and convenience. Characteristics of Metasearch System compared with Google Scholar are analyzed from perspectives of the interface and e-resource. Based on usage statistics of Metasearch System along with a link resolver in one academic library, e-resource accessibility patterns and information seeking behaviors of subject-specific areas are investigated for electronic information services.
초록
이 연구는 웹정보원의 지적 구조를 동시링크분석을 이용하여 시기별 변화와 검색엔진별 차이를 중심으로 분석하였다. 지적 구조의 시기별 변화를 분석한 결과, 이차원 지도상에 나타난 웹정보원의 군집과 위치는 6년간의 시간흐름에 따른 지적 구조의 변화를 나타냈다. AltaVista와 MSN Search 검색엔진을 대상으로 지적구조의 차이를 분석한 결과, 웹정보원 지도에 나타난 전체적인 지적 구조는 유사한 양상을 나타냈지만, 몇몇 웹정보원의 경우 소속 군집이 달라지는 경우가 발생했다. 인쇄 정보원에 적용되던 동시인용기법이 웹정보원에 대한 통시적 분석에도 응용될 수 있음을 확인하였다.
Abstract
This research analyzed changes of the intellectual structure of web information by examining time changes and search engines using the co-links analysis. According to the results, the co-links web information clusters on the two maps appeared to contain changes in the intellectual structure over the two time periods.The intellectual structure that appeared in the information map for AltaVista and MSN Search engines was relatively similar. However, there were also cases where the clusters of some web information was different. The results of the research revealed that the cocitation analysis could be applied simultaneously to diachronous analysis in the web information.
초록
포털사이트는 검색엔진을 넘어 사이버스페이스 자체를 의미할 정도로 개념과 영역이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라, 필요로 하는 학술정보가 서비스되기 때문에 연구자도 포털사이트를 많이 이용한다. 그동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색하게 해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질에 보다 관심이 많아지고 있다. 이 논문은 포털이 제공하는 학술정보검색의 문제점을 분석하고, 비교적 신뢰성을 인정받는 사전 서비스와 학술정보를 연계함으로써 학술정보검색의 질을 향상하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와 해당 표제어를 키워드로 하는 권위 있는 연구 성과를 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 주제어 관련 연구 성과까지 검색할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.
Abstract
Internet portals have been revolutionized not only as simple search engines but also as a new space for the Internet users. They have developed to give satisfying search results for academic information users. academic fields. However, their attention was given to the quantity rather than the quality of the results. This tendency is now changing. This study addresses the problems in the search process using the current portal sites and presents an integrated scholarly information service where users can access more organized and trustworthy information linked with online technical keyword dictionary. When a user enter a keyword on a portal site, he/she can access to high quality scholarly information resources linked with keyword. This could assure the user to get an expanded knowledge with confirmation.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 웹 인터페이스 에이전트 시스템인 웹 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특정 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However, as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user’s action and agent’s visit. The proposed agent system learns the user’s visiting actions following the input the data to be searched, and then helps rapid searches of data wanted.