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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 논문에서는 문헌의 적합성수준을 적합성정도에 따라 4그룹(부적합한, 조금 적합한, 적합한, 매우 적합한)으로 나눈 후 서로 다른 심사자가 적합성 판정을 내린 4개의 적합성 판정세트(A, B, C, D)에서 “조금 적합한” 문헌을 부적합문헌으로 분류했을 때와 적합문헌으로 분류하였을 때에, 초록/표제 시스템과 전문검색시스템에서 적합성피드백으로 인한 검색효율성의 증진은 어느 쪽이 더 혜택을 받게 되는 지를 연구하였다. “조금 적합한” 문헌을 적합문헌으로 포함시켰을 때 초록/표제시스템이 전문검색시스템보다 모든 적합성판정세트에서 검색효율성의 증가율이 높았고, 반면에 전문검색시스템에서는 “조금 적합한” 문헌을 적합문헌그룹에서 제외시켰을 때 검색효율성의 증가율이 일관성 있게 높아지는 것을 발견하였다. 이는 전문검색시스템에서는 적합문헌으로 포함된 “조금 적합한” 문헌으로부터 얻어지는 적합성피드백 정보는 잡음의 역할을 하게 되어 검색효율성의 증진에 도움이 안 되고 있음을 암시하고 있다. 특히, 매우 동질적인 문헌을 색인 및 검색대상으로 하고 있는 전문검색시스템에서는 잡음에 의해 초래되는 낮은 정확률을 개선하는 정교한 검색기법에 대한 연구가 지속되어야만 한다.
Abstract
This study examined the relative retrieval effectiveness after relevance feedback between two systems (Title/Abstract and Full-text) using four different sets of relevance judgment. Four relevance levels (not relevant, marginally relevant, relevant, highly relevant) are also used, each of which is determined by referees giving a relevance score to documents. This study also investigated how much the average precision was improved after relevance feedback when “marginally relevant” documents are included in the relevant class with the Title/Abstract system, and with the Full-text retrieval system as well. It is found that the Title/Abstract system benefited from relevance feedback with the marginally relevant documents. In case of the Title/Abstract system, the higher percentage of improvement was consistently obtained when including the marginally relevant documents in the relevance class, however the result was vice versa in case of the Full-text retrieval system. It implied that the marginally relevant documents in the relevant class had caused noises in the Full-text retrieval system.
초록
본 논문은 주제분야 전문지식이 적합성 판단에 미치는 영향을 온라인 실험을 통해 살펴보고 주제분야 전문지식이 적합성개념의 기반이 될 수 있는 지를 검증해 보려고 하였다. 문헌정보학 전문가 6명, 문헌정보학 석사과정 학생 9명, 비전문가 12명이 실험에 참여해 문헌정보학 분야에 대한 14개 논문초록과 문헌정보학 영역 이외 14개 논문초록의 적합성을 판정을 실시하였다. 적합성 판단의 일관성은 공동 확률 일치성(Joint-Probability Agreement, PA)과 IBM SPSS의 클래스간 상관관계 계수(Interclass Correlation Coefficient, ICC)를 통해 산출되었다. PA를 사용한 경우, 비전문가는 과제나 그룹 구분에 상관없이 높은 일관성이 보였다. ICC 계산에 따르면, 문헌정보학 전문가들과 비교하였을 때, 문헌정보학 석사과정학생들은 비전문가들보다 높은 수준의 일관성을 가지고 있다는 것으로 나타났다. 2개 그룹(석사 및 박사를 통합으로 하는 전문가그룹과 비전문가)으로 구분하였을 때는 문헌정보학분야 과제에서 예상대로 전문가들이 더 높은 수준의 일관성을 보이는 경향을 볼 수 있었다.
Abstract
An online experiment was conducted to test the subject-knowledge view of relevance theory in order to find evidence of a conceptual basis for relevance. Six experts in Library and Information Science (LIS), nine Master’s students of LIS, and twelve non-experts judged the relevance of 14 abstracts within and outside of the LIS domain. Consistency among the judges was calculated by joint-probability agreement (PA) and interclass correlation coefficients (ICC). When using PA to analyze the judgements, non-experts had a higher consensus regardless of the task or division of groups. However, ICC calculations found Master’s candidates had a higher level of consensus than non-experts within LIS, although the experts did not; and the agreement rates on the non-LIS task for all groups were only poor to moderate. It was only when the groups were analyzed as two groups (experts including Master’s candidates and non-experts) that the expected trend of higher consistency among experts in the LIS task was seen.
초록
이 연구에서는 가장 적합한 엘리먼트 기반 XML 문서검색 기법을 제시하기 위해 언어모델 검색 접근법으로 다이버전스 기법, 보정 기법 그리고 계층적 언어모델의 검색성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가장 효율적인 검색 접근법으로 문서의 구조정보를 적용한 계층적 언어모델 검색을 제안하였다. 특히, 계층적 언어모델은 실제 검색에서 중요성을 가지는 검색순위 상위에서 뛰어난 성능을 보였다.
Abstract
This experimental study suggests an element-based XML document retrieval method that reveals highly relevant elements. The models investigated here for comparison are divergence and smoothing method, and hierarchical language model. In conclusion, the hierarchical language model proved to be most effective in element-based XML document retrieval with regard to the improved exhaustivity and harmed specificity.
초록
정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.
Abstract
Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.
초록
본 연구는 대학의 교수와 학생 이용자가 전통적인 형태의 물리적 도서관과 온라인 정보이용 중심의 디지털 도서관이 혼합된 하이브리드 형태의 도서관 환경에서 대학도서관을 이용하고자 하는 행동 의도 즉, 도서관 이용 의도를 결정하는 요인들과 그 요인들 사이의 구조적 관계를 분석하고자 하였다. 대학의 주요 구성원 그룹이 가지고 있는 대학도서관에 대한 전반적인 인식을 조사하기 위하여 구조화된 설문지를 개발하여 자료를 수집하였고, 도서관 이용 의도에 영향을 미치는 요인들 간의 관계 분석을 위해 사회심리학에서 빈번히 활용되는 행동-태도 이론을 바탕으로 본 연구의 목적에 적합하다고 판단되는 계획행동이론(TPB)과 기술수용모형(TAM)을 기반으로 한 통합모형을 제안하여 분석을 실시하였다. 본 연구는 이용환경 변화에 따른 이용자의 도서관 이용에 대한 인식과 이용 의도를 물리적 도서관과 디지털도서관으로 나누어 각각 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 도서관의 미래 전략 및 운영 방안에 대해 논의해 보고자 하였다는데 그 의의가 있다고 할 수 있으며, 본 연구의 결과는 대학도서관으로 하여금 변화하는 환경에서 생존하고 균형적인 성장을 이루기 위해서는 인지, 주목, 그리고 협력을 바탕으로 한 효과적이며 효율적인 운영전략을 수립하여야 한다는 점을 주지하고 있다.
Abstract
This study investigates the factors affecting behavioral intention of professors and students at universities to use academic libraries in a hybrid library environment where a traditional physical library is combined with a digital library that is centered on online information use. The structural relationships among factors were also analyzed in this study by utilizing a combined behavioural model which was based on TPB and TAM. This study identified users’ intention to use academic libraries according to changes in the use environment, and the findings of this study bring a valuable meaning to library administrators for setting up the strategic plan for the future of academic libraries. The results of this study imply that academic libraries should strategically setup an effective and efficient operating plan based on awareness, attention and cooperation, in order to survive as well as to accomplish balanced growth in rapidly changing environment.