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검색어: 시각 정보검색, 검색결과: 7
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Abstract

The ability of the searcher to express their information problem to an information retrieval system is fundamental to the retrieval process. Query by visual example is the principal query paradigm for expressing queries in a content-based image retrieval environment yet there is little empirical evidence to support its efficacy in facilitating query formulation. The aim of this research was to investigate the usability of the query by colour method in supporting a range of information problems in order to contribute to the gap in knowledge regarding the relationship between searchers’ information problems and the query methods required to support efficient and effective visual query formulation. The results strongly suggest that the query method does not support visual query formulation and that there is a significant mismatch between the searchers information problems and the expressive power of the retrieval paradigm.

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본 연구는 시각화 정보검색시스템이 실제 정보검색환경에서 이용자에게 원활하게 수용될 수 있는지에 대한 경험적인 분석을 제공하고자, 상용 학술데이터베이스의 텍스트 기반 검색과 비주얼검색의 사용성을 비교․평가하고, 실험순서에 따라 사용성 평가에 있어 차이가 있는지 분석하였다. 검색소요시간과 처리동작횟수에 있어서 텍스트 기반 검색이 비주얼검색보다 더 효율적인 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 사용성에 대한 인식에 있어서도 텍스트 기반 검색이 비주얼 검색보다 전체적으로 더 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

This study examined the usability of text-based search and visual search of a large multidisciplinary library database to provide an empirical analysis of the acceptability of visual systems in the information retrieval environment. It also examined if there are differences in the usability assessment based on experimental order. The results indicated that the text-based search supported users' search behaviors more efficiently than the visual search. Also the text-based search was rated higher than the visual search in terms of user perceptions of four usability factors.

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정은경(이화여자대학교) ; 정선영(이화여자대학교) 2012, Vol.29, No.4, pp.273-294 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.273
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세대적 특성과 정보기술의 발달은 이미지의 생산과 이용을 가속화한다. 본 연구는 이미지 이용자의 일상생활 맥락에서 정보요구를 분석하여 이미지 접근점 확장에 관한 논의를 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜 Q&A 서비스인 네이버 지식인에서 이미지를 검색하고자 하는 질문 105건을 추출하였다. 이미지 질문은 이용 목적과 이미지 속성으로 구분한 프레임워크를 이용하여 분석하였다. 분석결과로서 이용 목적은 총 8가지로, 이미지를 데이터로서 이용하고자 하는 목적이 두드러졌으며, 이중에서 ‘보고그리기’는 기존 연구결과에서 찾아볼 수 없었던 이용 목적으로 새롭게 도출되었다. 이미지 속성에서는 의미, 비시각적, 구성 측면에서 의미와 비시각적 속성이 우세하게 나타났다. 전통적으로 이미지 검색과 접근에서 의미 측면의 속성은 중요하게 인식되어 왔으나, 본 연구의 분석결과에서 보여주는 바와 같이 비시각적 측면 특히, 맥락 요소의 비중은 접근점 제공에 있어서 중요한 시사점으로 볼 수 있다.

Abstract

Images have been substantially searched and used due to not only the advanced internet and digital technologies but the characteristics of a younger generation. The purpose of this study aims to discuss the ways on expanding the access points to images by analyzing the needs of users in context of everyday life. In order to achieve the purpose of this study, 105 questions of image seeking in NAVER, which is one of social Q&A services in Korea, were analyzed. For the analysis, a two-dimensional framework with image uses and image attributes were utilized. The findings of this study demonstrate that considerable use purposes on data oriented pole, such as information processing, information dissemination and learning are identified. On the other hand, image attributes from the needs of image show that non-visual aspects including contextual attributes are recognized substantially in addition to the traditional semantic attributes.

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정기태(Assistant Professor University of Oklahoma School of Library and Information Studies) ; 박일종(계명대학교) 2004, Vol.21, No.3, pp.1-14 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2004.21.3.001
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이용자들은 유사문서를 검색할 때, 각 가지 문서의 시각적표현을 통하여 도움을 얻게 되며, 모든 정보검색에 관한 연구는 이용자들의 다양한 요구를 충족시키기 위한 여러 가지의 해결책을 제시하고 있다. 제안되어진 해결책은 알파벳 순서로 만들어 진 파피루스 문서로부터 카드목록, 마이크로 필름을 이용한 저장, 컴퓨터 디스크를 이용한 파일 보관 등에 이르기까지 다양한 방법들을 들 수 있을 것이다. 또한 대부분의 정보검색 시스템들은 Document Surrogate(문헌을 대체할 수 있는 것들), 즉 요약문, 목차, 초록, 리뷰한 내용, 기계가독형목록(MARC) 기록물 등과 같은 서지자료들을 전체논문을 대체하여 이용하게 된다.본 논문에서는 또 다른 형태의 Document Surrogate로서 용어 리스트의 집단화 방법을 이용해서 찾아보았다. 이 Document Surrogate들은 Multidimensional Scaling (MDS)을 이용해서 2차원 그래프 위에 좌표로써 표현되어지고 있다. 사용된 2차원의그래프 위에서 좌표간의 거리는 문헌들의 유사성을 나타낸다고 해석할 수 있으며 거리가 가까우면 가까울수록 두 문서는 더욱 유사한내용을 포함하고 있다고 해석할 수 있는 것으로 밝혀졌다.

Abstract

Visualization of documents will help users when they do search similar documents, and all research in information retrieval addresses itself to the problem of a user with an information need facing a data source containing an acceptable solution to that need. In various contexts, adequate solutions to this problem have included alphabetized cubbyholes housing papyrus rolls, microfilm registers, card catalogs and inverted files coded onto discs. Many information retrieval systems rely on the use of a document surrogate. Though they might be surprise to discover it, nearly every information seeker uses an array of document surrogates. Summaries, tables of contents, abstracts, reviews, and MARC recordsthese are all document surrogates. That is, they stand infor a document allowing a user to make some decision regarding it, whether to retrieve a book from the stacks, whether to read an entire article, etc.In this paper another type of document surrogate is investigated using a grouping method of term list. Using Multidimensional Scaling Method (MDS) those surrogates are visualized on two-dimensional graph. The distances between dots on the two-dimensional graph can be represented as the similarity of the documents. More close the distance, more similar the documents.

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서은경(한성대학교) ; 성혜은(한성대학교) 2007, Vol.24, No.2, pp.71-87 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.2.071
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인터넷 환경과 디지털자원의 활용환경이 빠르게 변화됨에 따라 탐색과 브라우징을 제공해주는 정보시스템의 인터페이스 또한 새롭게 변해가고 있다. 특히 최근에 검색 인터페이스에서 많이 사용되고 있는 긴 리스트의 메뉴항목을 이용자가 보다 쉽게 브라우징하고 선택할 수 있도록 하기 위하여 시각화기법을 이용하여 디스플레이하고 있다. 본 연구는 이용자와 데이터 특성에 맞는 긴 메뉴항목 시각화 기법을 제안하기 위하여 긴 리스트의 메뉴항목을 시각화하기 위하여 많이 사용되고 있는 기법 즉 트리구조 메뉴, 목차방식 메뉴, 롤-오버방식 메뉴, 클릭방식 메뉴, 어안렌즈방식 메뉴를 비교하였다 그 결과 계층구조 메뉴 중에서는 전문가는 목차방식 메뉴를, 초보자는 트리구조 메뉴를 선호하고, 또 순차적 구조 메뉴 중에서는 전문가와 초보자 모두 롤-오보방식 메뉴를 선호하고 있음을 알 수 있었다.

Abstract

With the rapid change of the Web and E-transaction application, the search interface is providing more powerful search and visualization methods, while offering smoother integration of technology with task. Especially, visualization techniques for long menu-lists are applied in retrieval system with the goal of improving performance in users ability to select one item from a long list. In order to review visualization techniques appropriate to the types of users and data set, this study compared the five visualization browsers such as the Tree-structured menu, the Table-of-contents menu, the Roll-over menu, the Click menu, and Fisheye menu. The result of general analyses shows that among the hierarchical methods, the experienced group prefers the Table-of-contents method menu, whereas the novices group prefers the Tree-structure method menu. Among the linear methods, the two groups prefer the Roll-over menu. The Roll-over menu is most preferred among the five browsers by the two groups.

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최예진(이화여자대학교 문헌정보학과) ; 정연경(이화여자대학교) 2016, Vol.33, No.3, pp.63-83 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.063
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다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

Abstract

As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.

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본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.

Abstract

This study aimed to design a semi-automatic web-based pilot system 1) to build a Korean novel geo-name, 2) to update the database using automatic geo-name extraction for a scalable database, and 3) to retrieve/visualize the usage of an old geo-name on the map. In particular, the problem of extracting novel geo-names, which are currently obsolete, is difficult to solve because obtaining a corpus used for training dataset is burden. To build a corpus for training data, an admin tool, HTML crawler and parser in Python, crawled geo-names and usages from a vocabulary dictionary for Korean New Novel enough to train a named entity tagger for extracting even novel geo-names not shown up in a training corpus. By means of a training corpus and an automatic extraction tool, the geo-name database was made scalable. In addition, the system can visualize the geo-name on the map. The work of study also designed, implemented the prototype and empirically verified the validity of the pilot system. Lastly, items to be improved have also been addressed.

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