- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
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.
초록
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to develope a scholarly metadata information system based on conceptual elements of text structure of Korean studies research articles and to identify the applicability of text structure based metadata as compared with the existing similar system. For the study, we constructed a database(Korean Studies Metadata Database, KMD) with text structure based on metadata of Korean Studies journal articles selected from the Korea Citation Index(KCI). Then we verified differences between KCI system and KMD system through search results using same keywords. As a result, KMD system shows the search results which meet the users’ intention of searching more efficiently in comparison with the KCI system. In other words, even if keyword combinations and conditional expressions of searching execution are same, KMD system can directly present the content of research purposes, research data, and spatial-temporal contexts of research et cetera as search results through the search procedure.
초록
일반적으로 동영상콘텐츠에 대한 탐색과정에서 이용자는 해당 기관 또는 사이트에서 제공하는 간단하게 요약한 요약 동영상과 텍스트 정보를 이용하여 원하는 동영상을 선택한다. 이러한 이용자의 동영상콘텐츠의 탐색과정에서의 정확하고 신속한 동영상콘텐츠의 검색을 위하여 본 연구에서는 동영상을 구성하는 자막과 이미지 정보를 이용하여 동영상을 내용에 따라 여러 개의 클립으로 구분하고, 이용자의 필요에 따라 원하는 클립을 빠르게 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 동영상콘텐츠 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 본 연구에서는 XML 계층구조를 생성하여 저장한다. 한편, 이용자의 검색 요청시 XML을 기반으로 동영상콘텐츠의 계층구조를 반영하는 Xpath를 생성하여 질의처리를 수행함으로써 이용자가 원하는 동영상콘텐츠에 대한 검색결과를 제공한다. 제안된 방법을 기반으로 본 연구에서는 XML 계층구조를 이용한 동영상 검색 시스템을 설계하고 구현하였다.
Abstract
Generally, a user uses briefly summarized video data and text information to search video contents. To provide fast and accurate search tool for video contents in the process of searching video contents, this study proposes a method to search video clips which was partitioned from video contents. To manage and control video contents and metadata, the proposed method creates structural information based on XML on a video and metadata, and saves the information into XML database. With the saved information, when a user try to search video contents, the results of user's query to retrieve video contents would be provided through creating Xpath which has class structure information. Based on the proposed method, an information retrieval system for video clips was designed and implemented.
초록
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
Abstract
This study compared and analyzed 15 CBMR (Content-based Music Retrieval) systems accessible on the web in terms of DB size and type, query type, access point, input and output type, and search functions, with reviewing features of music information and techniques used for transforming or transcribing of music sources, extracting and segmenting melodies, extracting and indexing features of music, and matching algorithms for CBMR systems. Application of text information retrieval techniques such as inverted indexing, N-gram indexing, Boolean search, truncation, keyword and phrase search, normalization, filtering, browsing, exact matching, similarity measure using edit distance, sorting, etc. to enhancing the CBMR; effort for increasing DB size and usability; and problems in extracting melodies, deleting stop notes in queries, and using solfege as pitch information were found as the results of analysis.
초록
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
Abstract
Identifying citing sentences from article full-text is a prerequisite for creating a variety of future academic information services such as citation-based automatic summarization, automatic generation of review articles, sentiment analysis of citing statements, information retrieval based on citation contexts, etc. However, finding citing sentences is not easy due to the existence of implicit citing sentences which do not have explicit citation markers. While several methods have been proposed to attack this problem for English, it is difficult to find such automatic methods for Korean academic literature. This article presents a rule-based approach to identifying Korean citing sentences. Experiments show that the proposed method could find 30% of implicit citing sentences in our test data in nearly 70% precision.
초록
본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.
초록
본 연구에서는 기존의 시스템 중심의 방식에서 벗어나 각 이용자 집단에게 효율적이고 만족스러운 내용기반 음악정보검색(Music Information Retrieval: MIR)의 질의인터페이스를 설계하고자 각 집단의 음악정보탐색행위를 연구하였다. 연구대상 집단은 음악분야의 전문 지식 여부에 따라 2개의 전공자 집단(작곡전공, 성악/기악전공)과 2개의 비전문가 집단(아마추어 비전문가, 순수 비전문가)으로 구분하여 모집하였다. 모집방법은 연구대상자 선정과정을 포함한 누증표집(snowball sampling) 기법과 이론적 샘플링(theoretical sampling) 기법을 이용하였고 최종적으로 전공자 집단 7명, 비전문가 집단 7명 모두 14명이 실험에 참가하였다. 탐색실험, think-aloud, 참여관찰, 탐색후 질문지법과 심층 인터뷰를 통해 얻은 자료를 분석 및 통합하여 결과를 도출하였다. 작곡 전공의 전문가 집단은 정확한 음렬로 질의를 입력할 수 있는 인터페이스(건반, 텍스트, 악보 입력)를 선호하였고, 비작곡 전공의 전문가 집단과 비전문가 집단은 허밍 질의 인터페이스를 선호하였다. 각 질의 방법의 입력오류를 최소화시키기 위한연구가 더 필요하다.
Abstract
The purpose of this study is to observe and analyze information searching behaviors of various user groups in different access modes for designing user-centered query interface of content-based Music Information Retrieval System(MIRS). Two expert groups and two non-expert groups were recruited for this research. The data gathering techniques employed in this study were in-depth interviewing, participant observation, searching task experiments, think-aloud protocols, and post-search surveys. Expert users, especially majoring in music theory, preferred to input exact notes one by one using such devices as a keyboard and a musical score. On the other hand, non-expert users preferred to input melodic contours by humming.