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  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073
검색어: relevance, 검색결과: 62
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초록

본 연구는 한국 통합 검색 환경에서의 이용자 적합성 판단 기준에 관한 탐색적 연구이다. 이를 위해 10명의 참가자들을 대상으로 반구조화(semi-structured) 인터뷰를 수행하여 데이터를 수집하였다. 참가자들은 네이버, 다음 등과 같은 통합 검색 환경에서 본인들이 관심 있거나 필요로 하는 다양한 검색을 수행하고, 그 과정에서 문서가 적합한지와 그 판단 기준에 대해 기술하였다. 연구 결과 8개의 적합성 판단 기준과 비적합성 판단 기준, 그리고 검색 환경이 변화하여도 이용자가 적합성을 판단하는 기준들이 크게 변화하지는 않지만 데이터 증가와 이용자 요구의 고도화로 특수성과 구체성이 중요한 적합성 판단 기준으로 부각되는 점을 발견하였다.

Abstract

This study is an exploratory research on the user relevance criteria in Korean search service environments that provide integrated search results. Data were collected from 10 participants using a semi-structured interview technique. The participants conducted a web search using integrated search services, such as Naver or Daum on a self-selected topic. They were asked to judge the relevance of retrieved documents and to report their relevance criteria. As a result, the research indicated 8 user-defined relevance and non-relevance criteria. The research shows that specificity and richness are the two most important criteria yet, the user’s relevance criteria have not changed much despite the change in search environment.

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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.

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ScholtenStacey(연세대학교 문헌정보학과) ; 문성빈(연세대학교 문헌정보학과 교수) 2021, Vol.38, No.3, pp.1-22 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.3.001
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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.

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이혁진(Texas Woman’s University) 2006, Vol.23, No.2, pp.97-111 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.2.097
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이 논문의 주요목적은 정보이용자들이 어떤 수준의 정확률 차이에서 유의미하게 차이를 인지하는지를 알아보고자 하는 것이다. 그에 관련한 몇 가지 흥미 있는 결과가 도출되었다. 그 외에 적합성 판정은 이용자의 판정시간과 관계가 없는 것으로 나타났다. 그리고 주제에 대한 이용자의 배경지식과 적합성 판정의 관계가 두드러졌다. 또한, 적합문서의 숫자가 적었을 때 이용자들은 적합성 판정에 더욱 어려움을 겪었다. 마지막으로, 검색결과리스트중 상위 N 문서의 적합성 판정에 대한 중요성을 확인할 수 있었다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate what level of difference in precision would be significantly perceived by a human user of an information retrieval system. Not many researches have been conducted with regards to this issue in information retrieval field. Despite the non-significant results, there were several interesting findings in recognizing different levels of precision rates. The correctness of relevance task had little to do with the taken time for the task. In addition, the strong relationship between the subjects' topic familiarity and rate of correct judgments is one of the most interesting results in this study. It turned out that the subjects have more difficulty in a situation they have to judge between the two lists having more non-relevant documents than in a situation they do between the lists having more relevant documents. Finally, the serious influence from the first top N documents in a list for relevance judgment task has been confirmed.

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정보시대의 도래로 정보량은 기하급수적으로 증가하게 되었고, 이러한 대량의 정보로부터 이용자 개개인에게 적합한 정보를 적시에 제공할 수 있는 방법으로 SDI 서비스가 연구개발되어 왔지만, 현실적으로 그 활용도는 매우 낮은 것으로 조사되었다. 이에 본 논문에서는 그 원인을 분석하고 SDI 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 적합성 피드백 기반 SDI 시스템을 개발하고자 하였다. 본 연구의 실험을 위해 개발된 실험시스템은 이용자 최소개입 피드백기반 SDI 시스템, 완전자동 피드백기반 SDI 시스템, 그리고 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이며, 새로 개발된 3개 시스템의 성능 개선정도를 평가하기 위해 네 번째 시스템으로서 전통적인 SDI 서비스에서 사용하고 있는 방법으로 시스템을 개발하였다. 실험결과 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이 가장 높은 성능을 보여 주었고, 완전자동 피드백 기반, 이용자 최소개입 피드백기반, 전통적 SDI 시스템 순으로 나타났으며, 피드백 기반 시스템들은 피드백이 진행될수록 그 성능이 향상되는 것으로 나타났다.

Abstract

As the Internet facilitates the rapid increase of information availability, the study on SDI service that provides users with relevant document in a timely manner has been developed. However, the practical use of this service has been low. This thesis aims at analyzing the reasons for this and developing relevance feedback based SDI system to improve the performance of the existing SDI system. Experimental systems that are developed for this study are SDI system based on users' minimum intervention feedback, SDI system based on perfect automation feedback, and SDI system based on users' maximum intervention feedback. The fourth system that utilizes the traditional SDI system is also studied to evaluate the level of performance improvement of the newly developed three types of SDI system. As a result of this study, SDI system based on users' maximum intervention feedback showed greatest performance improvement. The next performance improvement happened in order of SDI system based on perfect automation feedback, SDI system based on users' minimum intervention feedback, and the traditional SDI system. Feedback based systems showed greater performance improvement as they went through more feedback processes.

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초록

기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.

Abstract

For the purpose of extending the Web that is able to understand and process information by machine, Semantic Web shared knowledge in the ontology form. For exquisite query processing, this paper proposes a method to use semantic relations in the ontology as relevance feedback information to query expansion. We made experiment on pharmacy domain. And in order to verify the effectiveness of the semantic relation in the ontology, we compared a keyword based document retrieval system that gives weights by using the frequency information compared with an ontology based document retrieval system that uses relevant information existed in the ontology to a relevant feedback. From the evaluation of the retrieval performance, we knew that search engine used the concepts and relations in ontology for improving precision effectively. Also it used them for the basis of the inference for improvement the retrieval performance.

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본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.

Abstract

This study proposed a key-frame automatic extraction method for video storyboard surrogates based on users’ cognitive responses, EEG signals and discriminant analysis. Using twenty participants, we examined which ERP pattern is suitable for each step, assuming that there are five image recognition and process steps (stimuli attention, stimuli perception, memory retrieval, stimuli/memory comparison, relevance judgement). As a result, we found that each step has a suitable ERP pattern, such as N100, P200, N400, P3b, and P600. Moreover, we also found that the peak amplitude of left parietal lobe (P7) and the latency of FP2 are important variables in distinguishing among relevant, partial, and non-relevant frames. Using these variables, we conducted a discriminant analysis to classify between relevant and non-relevant frames.

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변영태(홍익대학교) ; 황상규(홍익대학교) ; 정찬기(국방대학교) 2010, Vol.27, No.4, pp.33-47 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2010.27.4.033
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정보기술혁명 및 네트워크 기반 정보공유 대중화는 국방 분야 디지털콘텐츠 수를 증가시켰다. 이에 따라 급격하게 그 수가 증가한 장기 보존된 디지털화된 공공정보 가운데 사용자 본인에게 적합한 공공정보를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 디지털콘텐츠는 원 자료의 출처 및 생산 시기에 따라 그 형태가 매우 다양하고, 디지털콘텐츠 간에는 많은 상호 연관 관계가 존재한다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 공공분야 디지털 아카이브 정보 생산자와 정보 이용자 간의 상호 지식을 명시화하고 지식을 공유할 수 있는 방안을 제공함으로써 디지털 공공정보 검색능력을 증진시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 정보 생산자와 정보 이용자 간의 교량과 같은 인터페이스 역할을 수행하는 것이다. 그러나 업무 처리절차에 대한 의미 지식 추출의 어려움으로 인하여, 비정형의 업무 활동들로부터 정형화된 비즈니스 서비스로의 매핑 정보를 제공하는 비즈니스 서비스 온톨로지 자동화는 실용화하기가 매우 힘든 실정이다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 비즈니스 서비스 온톨로지 구축을 위한 첫 단계로써 전사적 아키텍처(ITA/EA)로부터 단위 비즈니스 서비스 식별 자동화 방안을 제안한다.

Abstract

The growth of IT technology and the popularity of network based information sharing increase the number of digital contents in military area. Thus, there arise issues of finding suitable public information with the growing number of long-term preservation of digital public information. According to the source of raw data and the time of compilation may be variable and there can be existed in many correlations about digital contents. The business service ontology makes knowledge explicit and allows for knowledge sharing among information provider and information consumer for public digital archive engaged in improving the searching ability of digital public information. The business service ontology is at the interface as a bridge between information provider and information consumer. However, according to the difficulty of semantic knowledge extraction for the business process analysis, it is hard to realize the automation of constructing business service ontology for mapping from unformed activities to a unit of business service. To solve the problem, we propose a new business service auto-acquisition method for the first step of constructing a business service ontology based on Enterprise Architecture.

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본 연구는 정보활용능력의 여러 영역 중에서 대학생이 과제를 해결하는 상황에서 정보의 적합성을 판단하고 평가해나가는 과정을 심층적으로 분석하고, 중요 문제를 규명함으로써 정보활용교육에 반영할 개선사항을 도출하는데 목적을 두고 있다. 대학생 9명을 대상으로 과제해결과정에서 적합성 판단이 어떻게 이루어지는 지에 대해 심층면담을 통해 분석하였으며, 그 결과 연구참여자의 의견과 부합되는 내용 정보 판단의 어려움, 신문기사의 신뢰성에 대한 판단의 어려움, 과제의 특성상 적합성 판단 시간 확보의 어려움, 적합한 정보원 판단과 과제평가결과 연관의 어려움이 주요 문제로서 분석되었다. 따라서 권장사항으로서 객관적인 적합성 판단기준의 교육, 신뢰성 있는 정보원 안내, 교수자의 참고 정보원 활용 가이드라인 제시, Big 6 4.1단계 교육의 강조 등이 제시되었다.

Abstract

The purposes of this study are to analyze relevance judgement of college students’ problem solving process and suggest improvements for information literacy education in higher education. The in-depth interviews were conducted with 9 subjects to identify relevance judgement processes and problems. As a result, the main problems during relevance judgement processes were judgement about content of document aligned with subject’s opinion, judgement about reliability of newspaper articles, shortage of relevance judgement time due to deadline of an assignment and judgement of relationship of documents and evaluation result. The recommendations for information literacy education are as follows: objective relevance judgement education, guidance of reliable information source, showing guideline of using reference information by professor and emphasis of engaging in information (4.1 stage of Big 6).

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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.

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