초록

본 논문은 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성 해소를 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 의미 정보를 이용하여 질의어의 중의성을 해소하는 검색 과정은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있다. 이를 위해 검색의 색인이 되는 명사 중심의 의미범주를 기반으로 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류한다. 검색 과정에서는 사용자의 질의 의미 선택과 정답 문서에 대한 참조 행위를 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.

Abstract

This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.

초록

이 연구의 목적은 대량의 최신정보를 제공하는 정보필터링 시스템에서 이용자 피드백에 의해 수정질의를 자동생성하여 재검색을 수행함으로써 검색 성능을 최적화할 수 있는 방안을 찾는 데 있다. 이용자가 입력한 초기질의를 사용하여 정보필터링 시스템이 검색한 문헌에 대해 이용자가 적합성 여부를 온라인으로 입력하도록 하고, 이 피드백 결과를 토대로 '중복제거법'과 '저빈도제거법' 두 가지 방법에 의해각각 17개의 수정질의를 생성하여 재검색한 결과를 초기 검색결과와 비교 분석하였다. 수정질의는 각각의 방법마다 17개 패턴의 불논리 질의형태를 미리 만든 다음 초기질의에 디스크립터와 분류기호를 결합하여 생성하였으며, 재검색 결과에 대한 적합성 평가를 통해 최적의 수정질의식을 도출하였다.

Abstract

In this study an information filtering system was implemented and a series of relevance feedback experiments were conducted using the system. For the relevance feedback, the original queries were searched against the database and the results were reviewed by the researchers. Based on users' online relevance judgements a pair of 17 refined queries were generated using two methods called "co-occurrence exclusion method" and "lower frequencies exclusion method." In order to generate them, the original queries. the descriptors and category codes appeared in either relevant or irrelevant document sets were applied as elements. Users' relevance judgments on the search results of the refined queries were compared and analyzed against those of the original queries. [ 더 많은 내용 보기 ]

초록

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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Abstract

This paper explores how interface environments have an influence on novice users’ performance in social virtual worlds (SVWs), which are emerging user-centric three-dimensional cyberspaces. Despite their early popularity, SVWs have experienced that numerous new users leave the cyberspaces soon before they become long-term users. One possible reason is that unfamiliar interfaces of SVWs can be a barrier to novice users’ adaptation of the technology. To understand a role of interfaces in the users’ assimilation of SVWs, we examine an impact of three interface factors (presence, affordance, and feedback) on performance which is regarded as a yardstick for users’ adaptation of SVWs. Forty participants were recruited and went through one-hour experimental sessions with seven tasks in Second Life; they were also asked to answer a questionnaire. Findings indicate that while affordance and feedback are significant factors influencing novice users’ performance, presence has no impact on their performance.

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본 연구는 대학도서관 이용자를 대상으로 도서관 챗봇을 설계하고 구현하여 언택트 시대의 새로운 비대면 디지털 참고정보서비스를 모색하고자 했다. 데이터 분석을 통해 이용자 요구 및 도서관 서비스를 분석하고, 적합한 챗봇 개발 방법을 선정하여 시나리오를 설계했다. 이용자 친화적인 상호작용을 위해 챗봇의 퍼스널리티를 설계하고 이용자 인터페이스를 디자인하여 사용성을 평가했다. 또한 챗봇의 응답정확도 평가 및 성능평가를 통해 정확도를 검증하고, 이용자 만족도 조사를 통해 챗봇의 효용성을 평가했다. 챗봇 운영관리 및 서비스 품질 유지를 위해 이용자-챗봇 간의 대화를 주기적으로 모니터링하고, 이용자 피드백을 반영하여 서비스를 개선했다. 챗봇 개발 과정 및 결과를 다각도로 분석하여 도서관 챗봇 설계 및 구현을 위한 구체적인 방안을 제시하고자 했다.

Abstract

This study explores the potential of using a library chatbot to improve the non-face-to-face digital reference services for academic library users by designing and implementing a library chatbot. Through data analysis, user needs and library services were analyzed, and a scenario was designed by selecting an appropriate development method. For user-friendly interaction, the personality of the chatbot and user interface was designed to evaluate its usability. In addition, the accuracy was verified through the response accuracy evaluation and performance evaluation of the chatbot, and the effectiveness of the chatbot was evaluated through a user satisfaction survey. In order to manage the operation and maintain service quality, the chatbot is improved by monitoring user-chatbot conversations and reflecting user feedback. Based on these findings, recommendations for designing and implementing a library chatbot were made to help improve library reference services.

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본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.

Abstract

In this paper, we propose user contents using behavior and location information on contents on various channels, such as web, IPTV, for contents distribution. With methods to build user and contents profiles, contents using behavior as an implicit user feedback was applied into machine learning procedure for updating user profiles and contents preference. In machine learning procedure, contents-based and collaborative filtering methods were used to analyze user's contents preference. This study proposes contents location information on web sites for final recommendation contents as well. Finally, we refer to a generalized recommender system for personalization. With those methods, more effective and accurate recommendation service can be possible.

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본 연구는 전자책 이용률이 높은 디지털 네이티브 세대인 20대를 대상으로 전자책 구독서비스에 대한 인식을 파악하고자 하였다. 설문조사와 사용성 평가(usability testing)를 병행한 혼합연구 방법을 통해 전자책 이용률이 높은 20대 대학생의 전자책 구독 서비스이용 실태 및 서비스에 대한 인식을 조사하였다. 설문조사를 통해 국내 대학생 202명의 의견을 수집하였고, 전자책 비이용자와 이용자를 구분하여 분석하였다. 설문 결과, 비이용자와 이용자 간의 전자책에 인식의 차이가 나타났으며, 휴대성 및 편의성은 두 연구 참여자 그룹에게 공통적으로 나타나는 전자책의 장점으로 조사되었다. 사용성 평가에서 사용된 ‘밀리의 서재’ 애플리케이션은 가장 대중적인 전자책 플랫폼으로 해당 서비스를 활용하여 전자책 이용 경험이 없는 20대 대학생 10명을 대상으로 평가가 진행되었다. 실험 결과, 연구 참여자들은 전자책의 편의성, 디자인, 다양한 부가 기능, 가성비 등에 대해 긍정적인 반응을 보인 반면, 흥미 부족, 기능 실용성, 터치 오류 및 오작동, 장서 부족, 시스템 문제에 대해서는 부정적인 의견을 나타냈다.

Abstract

The purpose of this study was to assess the perception of e-book subscription services among the digitally native generation in their twenties, who have a high e-book usage rate. This study employed a mixed-methods approach, combining survey responses and usability testing. It aimed to assess the awareness and usage of e-book subscription services among university students in their twenties, a demographic known for their high utilization of electronic devices and e-books. The survey was conducted among 202 university students, and the responses were categorized and examined based on whether they were users or non-users. As a result of the survey, I found there is different awareness of e-book between users and non-users, on the other hand, convenience and portability are the strong point of e-books for users and non-users commonly also. Usability testing was performed on a group of 10 university students in their twenties who had not previously used the ‘Millies Library’ application, which is renowned as the most widely-used e-book platform. Following the experiment, participants expressed positive feedback regarding various optional features, convenience, design, and cost-effectiveness. However, they also had negative reactions concerning touch errors, malfunctions, functional practicality, a lack of interest, system issues, and the absence of a library.

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이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to examine the data coverage and citation threshold for analyzing SPLC(Search Path Link Count) as a main path of a historiograph of a certain topic in order to provide ‘core’ papers of global research trends to a researcher affiliated with a local R&D institution. 5 datasets were constructed by retrieving and collecting 2,318 articles on RGB LED on Web of Science published from 1990-2013 and 20,109 articles which cited these original 2,318. The SPLC analysis was performed on each dataset by increasing the threshold of citation counts, and the changes and resilience of the 28 extraced networks were compared. The results of user feedback on 198 unique core papers from 28 SPLC networks received from LED researchers affiliated with a Korean government-sponsored research institution were also analyzed. As a result, it is found that the nodes in each SPLC network in each dataset were differentiated by the citation counts, while the changes in the structure of SPLC networks were slight after the networks’ citation counts were set at 40. Additionally, the user feedback showed that personalized research interest generally matched to the global research trends identified by the SPLC analysis.

초록

불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.

Abstract

Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.

초록

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

Abstract

This study proposed and evaluated electroencephalography (EEG)-based and eye-tracking-based methods to determine relevance by utilizing users’ implicit relevance feedback while navigating content in a digital library. For this, EEG/eye-tracking experiments were conducted on 32 participants using video, image, and text data. To assess the usefulness of the proposed methods, deep learning-based artificial intelligence (AI) techniques were used as a competitive benchmark. The evaluation results showed that EEG component-based methods (av_P600 and f_P3b components) demonstrated high classification accuracy in selecting relevant videos and images (faces/emotions). In contrast, AI-based methods, specifically object recognition and natural language processing, showed high classification accuracy for selecting images (objects) and texts (newspaper articles). Finally, guidelines for implementing a digital library interface based on EEG, eye-tracking, and artificial intelligence technologies have been proposed. Specifically, a system model based on implicit relevance feedback has been presented. Moreover, to enhance classification accuracy, methods suitable for each media type have been suggested, including EEG-based, eye-tracking-based, and AI-based approaches.