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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
기계학습 기반 문서범주화 기법에 있어서 최적의 자질을 구성하는 것이 성능향상에 있어서 중요하다. 본 연구는 학술지 수록 논문의 필수적 구성요소인 저자 제공 키워드와 논문제목을 대상으로 자질확장에 관한 실험을 수행하였다. 자질확장은 기본적으로 선정된 자질에 기반하여 WordNet과 같은 의미기반 사전 도구를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 키워드와 논문제목을 대상으로 WordNet 동의어 관계 용어를 활용하여 자질확장을 수행하였으며, 실험 결과 문서범주화 성능이 자질확장을 적용하지 않은 결과와 비교하여 월등히 향상됨을 보여주었다. 이러한 성능향상에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 파악된 것은 정제된 자질 기반 및 분류어 기준의 동의어 자질확장이다. 이때 용어의 중의성 해소 적용과 비적용 모두 성능향상에 영향을 미친 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과로 키워드와 논문제목을 활용한 분류어 기준 동의어 자질 확장은 문서 범주화 성능향상에 긍정적인 요소라는 것을 제시하였다.
Abstract
Identifying optimal feature sets in Text Categorization(TC) is crucial in terms of improving the effectiveness. In this study, experiments on feature expansion were conducted using author provided keyword sets and article titles from typical scientific journal articles. The tool used for expanding feature sets is WordNet, a lexical database for English words. Given a data set and a lexical tool, this study presented that feature expansion with synonymous relationship was significantly effective on improving the results of TC. The experiment results pointed out that when expanding feature sets with synonyms using on classifier names, the effectiveness of TC was considerably improved regardless of word sense disambiguation.
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
이 연구는 공공기관을 대상으로 한 행정감시자들이 국정감사와 정보공개 청구 등의 설명책임 메커니즘을 통해 공공정보를 추구하는 절차와 그 과정에 영향을 주는 요인들을 밝히는 것을 목적으로 한다. 공공기관에 대해 직업적으로 행정감시 활동을 수행하는 국회의원 보좌관, 시민사회단체 활동가, 언론 기획탐사보도팀의 전문리서처 등의 정보추구자들을 연구대상으로 하여 심층 인터뷰와 참여관찰을 통해 자료를 수집하였고, 근거이론에 따라 자료를 분석하여 행정감시자들의 공공정보 추구절차를 정의하였으며, 추구과정에 연관된 56개의 개념, 17개의 범주, 6개의 상위범주를 도출한 후 각 범주들이 추구과정에 미치는 영향의 범위에 따라 배경요인, 상황요인, 절차 상의 요인으로 구분하였다. 이 연구는 그동안 다뤄지지 않았던 행정감시자의 정보행동모형을 구성했다는 점에서 이론적 공헌이 있으며, 행정감시자의 공공정보 추구과정에서 나타나는 독특한 양상을 질적 자료를 통해 의미있는 개념을 범주화했다는 점에서 방법론적 의의가 있으며, 행정감시자 집단에게 공공정보 추구 전략에 필요한 정보를 제공하고 공공기관에게 행정감시자들의 정보요청에 대응하기 위한 전략 요건의 기초를 제시하고 있다는 점에서 실무적 공헌이 있다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the information-seeking procedure of surveillants against public sector organizations in Korea. The surveillants used accountability mechanisms such as National Assembly Inspection and information disclosure to find out information they wanted. Examples of such group include social activists, professional supervisors, aides of the National Assembly congressman and the press members. Using data collected by in-depth interviews and participative observations, we studied their information seeking behaviors and factors that affect the procedure. Based on the Grounded Theory approach, we first generated 56 concepts, 17 categories and 6 super-categories about the participants' feeling, experiences and perception related to their information seeking. Then we developed a factor model among those generated concepts. The main contributions of this study are a) the results provide a useful guidance for the public information seekers b) we draw the requirements for enhancing public sector organizations' information management systems