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.

초록

본 연구의 목적은 이용자의 인지적 특성 중 하나인 성격 유형과 OPAC 탐색 과정에서 나타나는 이용자의 정보 탐색 성향 및 만족도의 관계를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 실험대상자들을 대상으로 KEPTI 에니어그램 검사를 통해 성격 유형을 파악하였고, 데이터는 실험-전 질문지, 태스크A 질문지, 태스크B 질문지, 그리고 실험-후 질문지로 수집되었다. 분석결과, 에니어그램의 힘의 중심에 의한 집단 간에는 탐색의 용이성, 탐색시간, 탐색시간의 충분성, 탐색결과의 유용성, 탐색과정의 쉬움에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났고 호니비언 집단 간에는 질의에 대한 친숙성과 흥미에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.

Abstract

This study examined the relation between personality types and users' searching trait and satisfaction when interacting with OPAC system. In this study, personality type was measured by the KEPTI Enneagram tools. Data was collected through four questionnaires, pre-test, TaskA, TaskB, and post-test survey. The results indicated that there was a statistically significant difference in perceptions on the expected ease of search, completion time, adequacy of search time, usefulness of search results, and performed ease of search within the Three Triads of Enneagram. Also a statistically significant difference was found on familiarity and interest in the selected queries within the Hornivian group.

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

본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교․평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.

Abstract

This study was to evaluate the quality of academic information services provided by Naver Academic Information Service, Google Scholar, and MS Academic Search. This academic information services were evaluated in terms of the contents, service, and effectiveness. 135 four year college students were recruited for the survey. The results showed that the Google Scholar in contents section had higher score than Naver and MS Academic Search. In regard to service, Google Scholar had higher score in retrieval section while Naver had higher score in design section respectively. Finally, both Google Scholar and Naver in the access section had higher score than MS Academic Search.

초록

사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.

Abstract

Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.

초록

사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 웹 인터페이스 에이전트 시스템인 웹 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특정 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.

Abstract

Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However, as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user’s action and agent’s visit. The proposed agent system learns the user’s visiting actions following the input the data to be searched, and then helps rapid searches of data wanted.

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이용자의 정보요구를 파악하기 위한 다양한 방법 중 로그 분석 방법은 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영하고, 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국가기록원 웹 포털서비스를 통해 입수된 대량의 질의로그 빅데이터를 기반으로 이용자의 정보요구를 파악하기 위해 1) 질의에 내포된 정보요구 유형별과 2) 검색결과로 제공한 기록 유형별 분석을 진행하였다. 분석에 활용한 질의로그는 국가기록원이 웹을 통해 검색서비스를 제공한 2007년부터 2018년 12월까지, 총 141개월 동안 수집된 월별 상위 100개 질의어 1,571,547개를 대상으로 하였다. 나아가 분석결과를 토대로 이용자 검색 만족도를 향상시킬 수 있는 개선방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국가기록원 검색 서비스 개선 및 고도화를 위한 구체적이고 실질적 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

Among the various methods for identifying users’s information needs, Log analysis methods can realistically reflect the users’ actual search behavior and analyze the overall usage of most users. Based on the large quantity of query log big data obtained through the portal service of the National Archives of Korea, this study conducted an analysis by the information type and search result type in order to identify the users’ information needs. The Query log used in analysis were based on 1,571,547 query data collected over a total of 141 months from 2007 to December 2018, when the National Archives of Korea provided search services via the web. Furthermore, based on the analysis results, improvement methods were proposed to improve user search satisfaction. The results of this study could actually be used to improve and upgrade the National Archives of Korea search service.

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Abstract

The purpose of this study is to investigate image search query reformulation patterns in relation to image attribute categories. A total of 592 sessions and 2,445 queries from the Excite Web search engine log data were analyzed by utilizing Batley’s visual information types and two facets and seven sub-facets of query reformulation patterns. The results of this study are organized with two folds: query reformulation and categorical transition. As the most dominant categories of queries are specific and general/nameable, this tendency stays over various search stages. From the perspective of reformulation patterns, while the Parallel movement is the most dominant, there are slight differences depending on initial or preceding query categories. In examining categorical transitions, it was found that 60-80% of search queries were reformulated within the same categories of image attributes. These findings may be applied to practice and implementation of image retrieval systems in terms of assisting users’ query term selection and effective thesauri development.

초록

본 연구에서는 주요 검색 포털들의 검색어 추천 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 추천되는 연관 검색어의 적합도 및 최신성을 평가하고, 연관 검색어의 개수 및 분포, 연관 검색어가 제공되지 않는 질의의 특징을 조사하였다. 또한 연관 검색어의 유형을 질의와 연관 검색어의 관계 측면에서 분석하고, 연관 검색어들 중 유해 검색어의 유형 및 특징, 비표준어의 유형 및 특징도 조사하였다. 마지막으로, 한글 질의와 영어 질의, 대중적인 질의와 전문적인 질의의 연관 검색어의 특징을 비교하였다. 연구 결과, 네이버가 구글보다 연관 검색어의 적합도와 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 새로운 연관 검색어를 제시하기보다는 질의에 단어를 추가 또는 삭제하거나, 질의와 동일한 검색어나 동의어 검색어를 제공하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 검색어 추천 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

This study aims to analyze and evaluate term suggestion services of major search portals, Naver and Google Korea. In particular, this study evaluated relevance and currency of related search terms provided, and analyzed characteristics such as number and distribution of terms, and queries that did not produce terms. This study also analyzed types of terms in terms of the relationship between queries and terms, and investigated types and characteristics of harmful terms and terms with grammatical errors. Finally, Korean queries and English queries, and popular queries and academic queries were compared in terms of the amount and relevance of search terms provided. The results of this study show that the relevance and currency of Naver's related search terms are somewhat higher than those of Google. Both Naver and Google tend to add terms to or delete terms from original queries, and provide identical search terms or synonym terms rather than providing entirely new search terms. The results of this study can be implemented to the portal's effective development of term suggestion services.

초록

본 논문은 임상의사가 환자치료 시 발생하는 문제를 해결하기 위해 온라인상에서 정보검색하는 과정을 연구하였다. 이를 위해 국내 대학병원 내과 전문의 10명을 대상으로 관찰조사와 심층면담을 수행하였다. Wilson의 문제 해결 모형을 기반으로 임상의사가 임상질문 해결을 위해 온라인상에서 검색하는 단계별 특성과 정보검색의 효용성에 대해 분석하였다. 그 결과, 임상의사는 사전 배경지식을 바탕으로 즉각적인 임상질문을 구성하지만, 실제 검색에서는 대부분 기본 검색전략만 사용하였으며, 본인에게 익숙한 특정 정보원만을 선호하였다. 하지만, 온라인 정보검색 평균 만족도는 7점 리커트 스케일 기준 5.7로 높게 나타났으며, 정보검색 후에 문제해결지수가 상승하였다. 임상의사는 잘 정리된 근거 중심의 신뢰성 높은 정보를 빠르고 쉽게 이용하기를 원하기 때문에 환자 진료시스템에서 바로 치료에 필요한 정보를 보여줄 수 있는 검색시스템의 연계가 필요함을 알 수 있다. 또한, 구글이나 PubMed 외에 다른 온라인 정보원에 대한 인지도는 현격히 낮게 나타나 다른 정보원에 대한 적극적인 홍보와 정보활용교육의 활성화도 필요함을 알 수 있다.

Abstract

This study aims to analyze physicians’ online information search process to solve the clinical questions at the point of care. To achieve this purpose, ten university hospital-based physicians participated in-depth interviews and observation studies. Based on Wilson’s problem solving process, this study analyzed the characteristics of each information search stage and efficiency of online searching. The results showed that participants tend to relatively immediately formulate their clinical questions. However, basic searching strategies were only used and a few preferred information sources were chosen. However, average satisfaction degree of online searching appeared high with 5.7 (7 Likert-scale) and problem-solving index increased after searching. As physicians are likely to use well organized and evidenced-based credible information easily, it implies the needs for an integrated search system within the electronic medical record (EMR). In addition, as other online resources’ awareness is lower comparing Google and PubMed, active promotions and training of other resources are needed.