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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 ‘의견’ 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.
Abstract
Opinion retrieval is to retrieve items which are relevant to the user information need topically and include opinion about the topic. This paper aims to find a method to represent user information need for effective opinion retrieval and to analyze the combination methods for opinion features through various experiments. The experiments are carried out in the inference network framework using the Blogs06 collection and 100 TREC test topics. The results show that our suggested representation method based on hidden ‘opinion’ concept is effective, and the compact model with very small opinion lexicon shows the comparable performance to the previous model on the same test data set.
초록
최근 특허기술의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 그 평가의 수단으로 특허의 피인용횟수가 매우 유용한 척도 중의 하나로 받아들여지고 있다. 그에 따라 이 연구에서는 특허의 피인용횟수와 이에 영향을 미칠만한 형태적․기술적․개념적 요인의 17개 변수들 간의 상관관계를 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 분석하였다. 분석결과 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 변수는 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 기술분야 특허증감율, 서지결합도, 동시인용도 및 문헌간유사도 등 7개로 나타났다. 또한 이들 변수에 대한 분산분석 결과 7개 변수 모두 전반적으로 대부분의 주제분야 간에 있어서 평균값의 차이가 있는 것으로 나타났다.
Abstract
Recently, the valuation of patented technology has been greatly emphasized, and patent citation has been accepted as a very useful index of this technology. In this study, we performed correlation analyses between the patent citation counts and 17 explanatory variables of morphological, technological, and conceptual factors with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. Seven variables having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts were identified; number of pages, number of claims, reference-average-citation rate, patent increase/decrease rate, strength of bibliographic coupling, co-citation counts and document similarity. The result of the ANOVA test shows that the mean values of these variables vary among most subject fields.
초록
디지털 정보환경에서 하나의 단일기능에서 복잡한 복합기능으로 새롭게 발전하고 있는 정보매체의 사용자 인터페이스 특성은 이용의도 향상을 위한 새로운 사용자 인터페이스 평가방법을 요구하고 있다. 본 연구는 정보매체의 인터페이스 특성을 하드웨어 구성요소인 물리적 컨트롤 구조특성과 정보내용의 명확성을 전달하는 콘텐츠 표현 특성으로 구분하여 정보매체의 기술수용관점에서 이용의도 향상을 위해 고려되어야 할 인터페이스 특성에 대해 논의하였다. 물리적 컨트롤 인터페이스, 콘텐츠 표현 인터페이스 특성요인으로 148명의 사용자에 대한 설문내용을 기초로 정보매체의 기술수용과 관련된 인지된 유용성, 인지된 이용 용이성, 그리고 이용의도에 대한 가설을 검증하였다. 연구결과 물리적 구조 인터페이스와 콘텐츠 표현 인터페이스 특성은 인지된 유용성에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 정보매체의 이용 의도는 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성에 의해 영향을 받는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 사용자 인터페이스에 대한 설계는 디자인 관점에서 접근하기 보다는 성능에 대한 유용성 평가과정 그 자체로서 물리적 구조 인터페이스와 콘텐츠 표현 인터페이스 특성의 중요성을 확인하였다.
Abstract
Whereas traditional user interface are well accepted modes of information exchange, the new digital conversion type's of information media is relatively complex and provides new means of transaction with user interface. User interface can be decomposed into two component: the physical structure through which information media is controlled, and the presentation of the content. This research explores the two user interface element have different effect on the adoption of information media and, as such, can influence perceived usefulness, perceived easy of use, and intention of use. The hypotheses have been tested with the survey of 148 end-users examines two interface characteristics factors such as efficiency, error, design, entertainment, accuracy, and vividness, and so on. The research summarized in this paper decomposes the influence of interface elements of physical structure interface and content presentation interface to gain a better understanding of how interface stimulates user's perceived usefulness to adopt the information media.
초록
이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 ‘문헌간유사도’로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to develop a prediction model of patent citation counts based on major factors which affect patent citation. To this end, we performed multiple regression analysis between the patent citation counts and five explanatory variables such as the number of pages, the number of claims, the reference-average-citation rate, the strength of bibliographic coupling, and the document similarity proved as having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts, with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. As a result, our prediction models showed 58.3% to 89.6% predictability depending on subject fields and revealed the document similarity has the highest impact on citation counts among the five predictive variables in all the subject fields. The result of comparison between the predicted citation counts and the actual ones confirmed the usefulness of the citation prediction models built for each subject field.