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검색어: 사용자 피드백, 검색결과: 6
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이 연구의 목적은 대량의 최신정보를 제공하는 정보필터링 시스템에서 이용자 피드백에 의해 수정질의를 자동생성하여 재검색을 수행함으로써 검색 성능을 최적화할 수 있는 방안을 찾는 데 있다. 이용자가 입력한 초기질의를 사용하여 정보필터링 시스템이 검색한 문헌에 대해 이용자가 적합성 여부를 온라인으로 입력하도록 하고, 이 피드백 결과를 토대로 '중복제거법'과 '저빈도제거법' 두 가지 방법에 의해각각 17개의 수정질의를 생성하여 재검색한 결과를 초기 검색결과와 비교 분석하였다. 수정질의는 각각의 방법마다 17개 패턴의 불논리 질의형태를 미리 만든 다음 초기질의에 디스크립터와 분류기호를 결합하여 생성하였으며, 재검색 결과에 대한 적합성 평가를 통해 최적의 수정질의식을 도출하였다.

Abstract

In this study an information filtering system was implemented and a series of relevance feedback experiments were conducted using the system. For the relevance feedback, the original queries were searched against the database and the results were reviewed by the researchers. Based on users' online relevance judgements a pair of 17 refined queries were generated using two methods called "co-occurrence exclusion method" and "lower frequencies exclusion method." In order to generate them, the original queries. the descriptors and category codes appeared in either relevant or irrelevant document sets were applied as elements. Users' relevance judgments on the search results of the refined queries were compared and analyzed against those of the original queries. [ 더 많은 내용 보기 ]

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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.

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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.

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기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.

Abstract

For the purpose of extending the Web that is able to understand and process information by machine, Semantic Web shared knowledge in the ontology form. For exquisite query processing, this paper proposes a method to use semantic relations in the ontology as relevance feedback information to query expansion. We made experiment on pharmacy domain. And in order to verify the effectiveness of the semantic relation in the ontology, we compared a keyword based document retrieval system that gives weights by using the frequency information compared with an ontology based document retrieval system that uses relevant information existed in the ontology to a relevant feedback. From the evaluation of the retrieval performance, we knew that search engine used the concepts and relations in ontology for improving precision effectively. Also it used them for the basis of the inference for improvement the retrieval performance.

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본 연구는 기관 레포지터리에 셀프 아카이빙하고 있는 미국 연구중심 대학 교수 109명의 데이터를 혁신확산이론의 주요 개념을 바탕으로 분석한 것이다. 이들 교수들의 대다수가 기관 레포지터리 담당자의 직접적인 연락이나 발표를 통해 기관 레포지터리를 인식하고 있었다. 혁신의 5가지 특성과 관련하여 디지털 보존과 이용통계 제공이 기관 레포지터리의 상대적 우위성을 강조할 수 있는 서비스 기능으로 나타났다. 또한 기관 레포지터리의 기반이 되는 오픈액세스의 가치와 학자들이 지향하는 지식과 학문의 발전이라는 가치 사이에 적합성이 존재하는 것으로 나타났다. 파일럿 프로젝트를 통한 기관 레포지터리의 시험적 사용가능성을 확인할 수 있었으며 기관 레포지터리의 수용을 통해 긍정적이고 가시적인 피드백을 얻은 교수들은 기관 레포지터리를 보다 적극적으로 지원하고 있었다. 혁신의 계속 수용이라는 측면에서 볼 때 기관 레포지터리의 수용을 지속시킬 수 있는 안정적이고 효율적인 서비스를 제공하는 것이 필요할 것이다.

Abstract

This study examined perceptions of 109 professors at doctorate-granting universities in the U.S. who have self-archived in Institutional Repositories(IRs), predicated on the Diffusion of Innovations Theory. The majority of the faculty learned about IRs through the contact from IR staff or their presentations. Relating to five characteristics of an innovation, digital preservation and usage statistics of an IR were considered to be its relative advantage. The principle of Open Access(OA) was found to have compatibility with the values that professors ultimately pursued. The trialability of an IR was determined by the fact that IRs were adopted by faculty through the participation of pilot projects. Professors who gained positive and visible results from IR adoption seemed more strongly support the repository. In addition, it is necessary for IRs to provide stable and effective services that support the continued adoption of IRs.

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유지윤(서울대학교 중앙도서관 주무관) 2020, Vol.37, No.4, pp.151-179 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.4.151
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본 연구는 대학도서관 이용자를 대상으로 도서관 챗봇을 설계하고 구현하여 언택트 시대의 새로운 비대면 디지털 참고정보서비스를 모색하고자 했다. 데이터 분석을 통해 이용자 요구 및 도서관 서비스를 분석하고, 적합한 챗봇 개발 방법을 선정하여 시나리오를 설계했다. 이용자 친화적인 상호작용을 위해 챗봇의 퍼스널리티를 설계하고 이용자 인터페이스를 디자인하여 사용성을 평가했다. 또한 챗봇의 응답정확도 평가 및 성능평가를 통해 정확도를 검증하고, 이용자 만족도 조사를 통해 챗봇의 효용성을 평가했다. 챗봇 운영관리 및 서비스 품질 유지를 위해 이용자-챗봇 간의 대화를 주기적으로 모니터링하고, 이용자 피드백을 반영하여 서비스를 개선했다. 챗봇 개발 과정 및 결과를 다각도로 분석하여 도서관 챗봇 설계 및 구현을 위한 구체적인 방안을 제시하고자 했다.

Abstract

This study explores the potential of using a library chatbot to improve the non-face-to-face digital reference services for academic library users by designing and implementing a library chatbot. Through data analysis, user needs and library services were analyzed, and a scenario was designed by selecting an appropriate development method. For user-friendly interaction, the personality of the chatbot and user interface was designed to evaluate its usability. In addition, the accuracy was verified through the response accuracy evaluation and performance evaluation of the chatbot, and the effectiveness of the chatbot was evaluated through a user satisfaction survey. In order to manage the operation and maintain service quality, the chatbot is improved by monitoring user-chatbot conversations and reflecting user feedback. Based on these findings, recommendations for designing and implementing a library chatbot were made to help improve library reference services.

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