초록

웹은 지금까지 연구되어온 전통적인 정보검색 시스템과는 차별되는 새로운 정보환경이므로 웹상에서 발생하는 이용자와 정보검색 시스템 간의 상호작용에 대한 이해를 위해 새로운 관점에서의 연구가 충분히 이루어져야 하며 이러한 연구를 뒷받침해줄 웹 기반 정보탐색 패러다임이 정착될 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 웹 정보탐색행위를 연구한 문헌에서 제시된 이론적 모형들을 검토하고 비교 분석하였다. Wang, Hawk, Tenopir, Hsieh-Yee, Choo, Detlor, Turnbul, Chun과 Cooper, Rieh, Spink의 연구에서 제시된 모형들이 논의되었다. 분석 결과, 웹 정보탐색 모형은 크게 상호작용 모형, 정보탐색행위 모형, 평가 모형으로 구분되며, 전통적인 정보탐색과정 모형에 비해 복합요인들의 상호작용과 정보탐색행위의 비선형적 관점이 강조되었다는 특징을 갖는다.

Abstract

The web is a new information environment, which has different characteristics from a traditional IR environment. Needed are more research from a new point of view as well as the adoption of a new research paradigm in order to understand a user-system interaction on the web. The purpose of this study is to review and analyze models of web-based information seeking behavior, which Wang, Hawk & Tenopir, Hsieh-Yee, Choo, Detlor & Turnbull, Chun & Cooper, Rieh, and Spink proposed. The comparative analysis indicates that web-based information seeking models are categorized into three area: interaction model, information seeking behavior model, and evaluation model, and that they are based on a multifaceted interaction and a nonlinear perspective.

초록

이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화 검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천 서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.

Abstract

This study proposes an expanded model of personalized search service based on community activities on a Korean Web portal. The model is composed of defining subject categories of users, providing personalized search results, and recommending additional subject categories and queries. Several experiments were performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model. It was found that users’ activities on community services provide valuable data for identifying their interests, and the personalized search service increases users’ satisfaction.

초록

시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안한다. 실험은 제안된 방법에 따라 서술 논리와 SWRL의 표현 방법을 이용한 공리 규칙을 기반으로 온톨로지를 모델링하여 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하였으며, 구축된 온톨로지의 검증을 위한 온톨로지 추론 실험을 통해 온톨로지 성능을 검증하였다. 구축된 웹 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹 응용의 예로 지능형 이미지 검색 시스템을 실험 시스템으로 구현하였다. 실험 시스템의 성능 평가를 위해 비교 대상 시스템과의 검색 실험 결과, 실험 시스템이 재현율과 정확율에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract

Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.

초록

본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다.

Abstract

The purpose of this study is to review the characteristics of a web-based question-answer service and to analyze the information needs and use behavior of the service for a more efficient question-answer service plan. On the basis of the findings, this study makes suggestions for the question-answer service in respect of reinforcing the effectiveness of information itself and the efficiency of question-answer services. The speciality, accuracy, and specificity including the variety of themes should be improved for more effective information. Also, interactivity, readiness, and convenience should be improved for a more efficient service.

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

이용자 정보이용환경이 웹으로 변화하면서, 기록관리기관들도 종전보다 더 많은 서비스를 웹을 통해 제공하고 있다. 이 연구는 국가기록원 웹사이트를 이용하는 이용자의 최근 유입경로와 10년 반 동안 매달 상위 100개의 검색어 데이터를 분석하고 그에 맞는 기록정보서비스방안을 제시한다. 분석 결과 유입경로는 크게 포털 사이트별 접속, 국가별 접속, 유사기관별 접속 및 모바일 접속으로 분류할 수 있었다. 이용자들의 검색어를 분석한 결과 이용자들이 10년 반 동안 가장 많이 검색한 검색어는 ‘토지조사부’였으며, 꾸준한 관심을 갖고 검색한 검색어 또한 ‘토지조사부’였다. 그 외에 정부 기관에서 생산한 문서 또는 관보에 대한 관심도 높음을 확인하였다. 그리고 이용자들이 가장 많이 검색한 검색어와 꾸준히 등장한 검색어를 파악한 결과, 검색어들을 크게 토지, 일제강점기, 6․25 전쟁과 남북관계, 기록관리 및 이용으로 묶어볼 수 있었다. 분석결과를 토대로 포털 사이트 및 모바일 등을 활용한 국가기록원 웹사이트의 연계성 강화와 검색 서비스의 고도화 방안을 제안하였다. 이 연구는 이렇게 웹로그나 이용자 검색어 등을 분석하면 기록관리기관 이용자들에게 제공하는 서비스를 고도화할 수 있는 의미 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

Abstract

As the users’ information use environment changes to the Web, the archives are providing more services on the Web than before. This study analyzes the users’ recent inflow route and the highly ranked 100 search terms of each month for 10 and half years in the Web site of National Archives of Korea, and suggests suitable information services. As a result of the analysis, it was found out that the inflow route could be divided into access from portal site, by country, from related institutions, and via mobile platform. As a result of analyzing the search terms of users for the last 10 and half years, the most frequently searched term turned out to be ‘Land Survey Register’, which was also the search term that was searched for with steady interests for 10 and half years. Also, other government documents or official gazettes were of great interests to users. As results of identifying the most frequently searched and steadily searched terms, we were able to categorize the search terms largely in terms of land, Japanese colonial period, the Korean war and relationship of North Korea and South Korea, and records management and use. Based on the results of the analysis, we suggested strengthening connection of the National Archives Web site with portal sites and mobile, and upgrading and improving search services of the National Archives. This study confirmed that the analysis of Web log and user search terms would yield meaningful results that could enhance the user services in archives.

초록

Abstract

The purpose of this study is to investigate image search query reformulation patterns in relation to image attribute categories. A total of 592 sessions and 2,445 queries from the Excite Web search engine log data were analyzed by utilizing Batley’s visual information types and two facets and seven sub-facets of query reformulation patterns. The results of this study are organized with two folds: query reformulation and categorical transition. As the most dominant categories of queries are specific and general/nameable, this tendency stays over various search stages. From the perspective of reformulation patterns, while the Parallel movement is the most dominant, there are slight differences depending on initial or preceding query categories. In examining categorical transitions, it was found that 60-80% of search queries were reformulated within the same categories of image attributes. These findings may be applied to practice and implementation of image retrieval systems in terms of assisting users’ query term selection and effective thesauri development.

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.

초록

이야기 쓰기를 돕는 본문 및 문장 검색시스템의 구축을 위해서 (1)이야기와 단락 및 문장의 구조를 분석하고 (2)색인작성과 탐색 질문에 적용되는 언어 추론을 연구하였다. 이야기 쓰기에 필요한 이야기, 단락, 그리고 문장으로 구성된 사항 데이터베이스와 필요한 추론규칙으로 이루어진 지식베이스와 온톨로지가 고안되었다. 추론의 기초인 실례(實例) 파일들은 시맨틱 웹 환경에서 작동될 마크업 언어 형식으로 만들어졌다. 시맨틱 웹 환경에서 실용적인 시스템이 되려면 단락과 문장을 정확히 대변하는 색인 방법론과 이를 정밀하게 지식베이스화 할 수 있는 마크업 언어의 창조가 필수적이라 사료된다.

Abstract

Structures of stories, paragraphs, and sentences and inferences applied to indexing and searching were studied to construct the full-text and sentence retrieval system for storytelling. The system designed the database of stories, paragraphs, and sentences and the knowledge-base of inference rules to aid to write the story. The Knowledge-base comprised the files of story frames, paragraph scripts, and sentence logics made by mark-up languages like SWRL etc. able to operate in semantic web. It is necessary to establish more precise indexing language represented the sentences and to create a mark-up languages able to construct more accurate inference rules.

초록

최근 웹 환경이 대중화되고 개방됨에 따라 웹은 단순한 정보 획득의 공간이 아닌, 의견 표출과 교환의 장이 되어 가고 있으며, 이에 따라 웹 상에서 표출된 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 자동으로 검색하기 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 의견 문서 검색 문제는 사용자 질의와 문서간의 적합성만을 고려하는 일반적인 정보검색 방법으로는 해결하기 어려우며, 문서 내 의견 포함 여부 분석을 수행할 수 있는 더욱 진보된 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존 검색 시스템의 구조 하에서, 의견 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 의견 검색을 수행하기 위해 문서 내 의견 분석 방법에 대해 기존의 사전 기반 방식과 기계학습 기반 방식을 결합한 새로운 혼합 방식을 제안하고, 실험을 통하여 검색 성능을 개선하는 효과가 있음을 보였다.

Abstract

Recently, as its growth and popularization, the Web is changed into the place where people express, share and debate their opinions rather than the space of information seeking. Accordingly, the needs for searching opinions expressed in the Web are also increasing. However, it is difficult to meet these needs by using a classical information retrieval system that only concerns the relevance between the user's query and documents. Instead, a more advanced system that captures subjective information through documents is required. The proposed system effectively retrieves opinionated documents by utilizing an existing information retrieval system. This paper proposes a kind of hybrid method which can utilize both a dictionary-based opinion analysis technique and a machine learning based opinion analysis technique. Experimental results show that the proposed method is effective in improving the performance.