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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 사용자의 중심의 시스템을 지향하고 있는 현 시점에서 사용자 인터페이스 연구의 동향을 분석하는 것이 그 어느 때 보다 중요하다고 보고, 최근 10년 동안에 정보학분야에서 수행된 사용자 인터페이스 연구를 정량적으로 그리고 정성적으로 살펴보았다. 즉, 6개의 정보학관련 학술잡지에 수록된 128편의 논문을 분석하여 다음과 같은 4가지의 연구질문에 답하였다: 1) 어떠한 주제들이 연구되었는지, 2) 어떠한 학술지가 주로 어떠한 주제의 논문을 출판하는지, 3) 어떠한 방법론이 어떤 주제에서 많이 사용되고 있는지, 4) 연도별 연구변화는 어떠한지. 이에 따라 본 연구는 주제별 분포, 학회지별 분포, 학회지별 주제 분포, 방법론별 학회지 분포, 방법론별 주제 분포, 연도별 주제 분포와 연도별 학회지 분포를 살펴보고 정성적으로 각각의 논문들을 주제별로 리뷰하였다. 그 결과, 「정보관리학회지」가 비율적으로 이 주제를 가장 많이 다루고 있는 것으로 나타났고, ‘웹사이트 평가’, ‘탐색 인터페이스’, ‘정보설계’, ‘상호작용 스타일 설계’ 순으로 연구가 많이 수행되었다. 또한 방법론은 서베이 연구 방법론, 비개입적 연구방법론, 실험연구 방법론 순으로 많이 사용된 것으로 나타났다. 그리고 사용자 인터페이스 연구는 2000년대 초반에 후반보다 더 많은 연구가 수행된 것을 알 수 있었다. 앞으로 사용자 인터페이스 연구가 보다 확고한 정보학의 소주제 영역으로 자리 잡기 위해서는 폭넓은 연구주제와 연구방법론의 선택이 필요하다고 본다.
Abstract
The aims of this study are to provide an overview of research trends on user interface in the field of Information Science. This study attempts to address the following four questions: 1) what are the research areas or subject topics, 2) what are the patterns of user interface publication, 3) what methods are often used to what topics, and 4) what are the changes in the subject topics and research methods over the past ten years. It analyzed a total of 128 research articles published in four Korean LIS journals and one U.S. journal. The study also reviewed 72 articles published in Korean journals for identifying research trends. The study found that the most productive areas were ‘web site evaluation’, followed by ‘search interface’, ‘information design’ and ‘interaction style design’. The most frequently used research methods were survey methods, followed by unobtrusive methods, and experiments. Journal of the Korean Society for Information Management published the most articles on research of user interface. The research of user interface was conducted more frequently in the early 2000s than later years.
초록
정보시대의 도래로 정보량은 기하급수적으로 증가하게 되었고, 이러한 대량의 정보로부터 이용자 개개인에게 적합한 정보를 적시에 제공할 수 있는 방법으로 SDI 서비스가 연구개발되어 왔지만, 현실적으로 그 활용도는 매우 낮은 것으로 조사되었다. 이에 본 논문에서는 그 원인을 분석하고 SDI 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 적합성 피드백 기반 SDI 시스템을 개발하고자 하였다. 본 연구의 실험을 위해 개발된 실험시스템은 이용자 최소개입 피드백기반 SDI 시스템, 완전자동 피드백기반 SDI 시스템, 그리고 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이며, 새로 개발된 3개 시스템의 성능 개선정도를 평가하기 위해 네 번째 시스템으로서 전통적인 SDI 서비스에서 사용하고 있는 방법으로 시스템을 개발하였다. 실험결과 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이 가장 높은 성능을 보여 주었고, 완전자동 피드백 기반, 이용자 최소개입 피드백기반, 전통적 SDI 시스템 순으로 나타났으며, 피드백 기반 시스템들은 피드백이 진행될수록 그 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
Abstract
As the Internet facilitates the rapid increase of information availability, the study on SDI service that provides users with relevant document in a timely manner has been developed. However, the practical use of this service has been low. This thesis aims at analyzing the reasons for this and developing relevance feedback based SDI system to improve the performance of the existing SDI system. Experimental systems that are developed for this study are SDI system based on users' minimum intervention feedback, SDI system based on perfect automation feedback, and SDI system based on users' maximum intervention feedback. The fourth system that utilizes the traditional SDI system is also studied to evaluate the level of performance improvement of the newly developed three types of SDI system. As a result of this study, SDI system based on users' maximum intervention feedback showed greatest performance improvement. The next performance improvement happened in order of SDI system based on perfect automation feedback, SDI system based on users' minimum intervention feedback, and the traditional SDI system. Feedback based systems showed greater performance improvement as they went through more feedback processes.
초록
정보통신기술의 발달로 학술 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하기 위한 자동화된 텍스트 처리의 필요성이 대두되었다. 생의학 문헌에서 생물학적 의미와 치료 효과 등에 대한 정보를 발견해내는 바이오 텍스트 마이닝은 문헌 내의 각 개념들 간의 유의미한 연관성을 발견하여 의학 영역에서 상당한 시간과 비용을 줄여준다. 문헌 기반 발견 연구로 새로운 생의학적 가설들이 발견되었지만 기존의 연구들은 반자동화된 기법으로 전문가의 개입이 필수적이며 원인과 결과의 한가지의 관계만을 밝히는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 중간 개념인 B를 다수준으로 확장하여 다양한 관계성을 동시출현 개체와 동사 추출을 통해 확인한다. 그래프 기반의 경로 추론을 통해 각 노드 사이의 관계성을 체계적으로 분석하여 규명할 수 있었으며 새로운 방법론적 시도를 통해 기존에 밝혀지지 않았던 새로운 가설 제시의 가능성을 기대할 수 있다.
Abstract
Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus, this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.