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검색어: web searching, 검색결과: 3
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이수영(미국 미시간대학교 정보대학원) 2007, Vol.24, No.2, pp.29-44 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.2.029
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초록

본 연구는 왜 이용자들이 정보탐색에 많은 노력을 기울이지 않는가를 알아보기 위하여 교육심리학분야에서 개발된 정신적 노력에 관한 개념을 웹 검색엔진과 도서관시스템 정보탐색행위에 적용하여 보았다. 실험실 환경에서 학부학생 총 15명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 탐색전 설문조사, 탐색후 설문조사, 탐색후 인터뷰, 생각 소리내어 말하기 (think-aloud), 로그데이터를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 이용자들은 웹 검색엔진을 도서관시스템에 비하여 휠씬 쉽다고 인지하며 스스로 탐색에 대한 높은 자신감을 가지고 있었다. 이러한 이용자성향은 이용자들이 웹 탐색에 도서관탐색때보다 더 적은 노력을 기울이는 것과 깊은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이용자들의 정신적 노력에 관한 개념은 결과적으로 이용자들의 정보탐색 행위와 경험을 설명하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.

Abstract

The purpose of this study was to explore whether the concept of amount of invested mental effort (AIME) developed in the field of educational psychology can help explain why people put so little effort into online searching. In this experimental study, two information retrieval systems a web search engine and a university library system were used to make a comparison. The data were collected from 15 undergraduate students through background questionnaires, think-aloud protocols, search logs, post-search questionnaires, and post-task interviews. The findings indicate that perception of the webs easy-ness and high levels of self confidence in searching capability led the subjects to put less effort into web searching than they do into library system searching. In addition, the perceived difficulty of search task influenced the extent of mental effort invested. The AIME proved a useful framework for understanding search behavior and user experience for both web search engines and library systems.

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이지숙(NHN㈜) ; 정영미(연세대학교) 2007, Vol.24, No.3, pp.201-218 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.3.201
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이 연구에서는 TREC이 제시한 토픽 검색의 정의에 따라 질의에 적합한 웹 사이트를 검색하는 효과적인 토픽 검색 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 이 연구의 토픽 검색 알고리즘은 먼저 질의에 대한 웹 페이지 검색 결과로부터 적합한 웹 사이트를 선정한 다음, 선정된 사이트의 구조를 이용하여 질의에 대한 적합성 점수를 산출한다. TREC의 .GOV 실험 문헌 집단과 TREC-2004 실험의 질의 및 적합문헌 리스트를 이용한 검색 실험 결과 이 토픽 검색 알고리즘은 상위 10위 안에 최소 2개 이상의 적합 사이트를 검색하여 비교적 높은 수준의 성능을 보였다. 또한 TREC-2004의 적합문헌 리스트 분석을 통해 적합문헌 선정에 토픽 검색의 정의가 엄격하게 적용되지 않은 경우가 있음을 확인하고, 수정된 적합문헌 리스트를 이용하여 토픽 검색 성능을 재평가한 결과 이 연구에서 제안한 토픽 검색 알고리즘의 성능이 월등히 향상되었다.

Abstract

This study proposes a topic distillation algorithm that ranks the relevant sites selected from retrieved web pages, and evaluates the performance of the algorithm. The algorithm calculates the topic score of a site using its hierarchical structure. The TREC .GOV test collection and a set of TREC-2004 queries for topic distillation task are used for the experiment. The experimental results showed the algorithm returned at least 2 relevant sites in top ten retrieval results. We performed an in-depth analysis of the relevant sites list provided by TREC-2004 to find out that the definition of topic distillation was not strictly applied in selecting relevant sites. When we re-evaluated the retrieved sites/sub-sites using the revised list of relevant sites, the performance of the proposed algorithm was improved significantly.

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서은경(한성대학교) ; 성혜은(한성대학교) 2007, Vol.24, No.2, pp.71-87 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2007.24.2.071
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초록

인터넷 환경과 디지털자원의 활용환경이 빠르게 변화됨에 따라 탐색과 브라우징을 제공해주는 정보시스템의 인터페이스 또한 새롭게 변해가고 있다. 특히 최근에 검색 인터페이스에서 많이 사용되고 있는 긴 리스트의 메뉴항목을 이용자가 보다 쉽게 브라우징하고 선택할 수 있도록 하기 위하여 시각화기법을 이용하여 디스플레이하고 있다. 본 연구는 이용자와 데이터 특성에 맞는 긴 메뉴항목 시각화 기법을 제안하기 위하여 긴 리스트의 메뉴항목을 시각화하기 위하여 많이 사용되고 있는 기법 즉 트리구조 메뉴, 목차방식 메뉴, 롤-오버방식 메뉴, 클릭방식 메뉴, 어안렌즈방식 메뉴를 비교하였다 그 결과 계층구조 메뉴 중에서는 전문가는 목차방식 메뉴를, 초보자는 트리구조 메뉴를 선호하고, 또 순차적 구조 메뉴 중에서는 전문가와 초보자 모두 롤-오보방식 메뉴를 선호하고 있음을 알 수 있었다.

Abstract

With the rapid change of the Web and E-transaction application, the search interface is providing more powerful search and visualization methods, while offering smoother integration of technology with task. Especially, visualization techniques for long menu-lists are applied in retrieval system with the goal of improving performance in users ability to select one item from a long list. In order to review visualization techniques appropriate to the types of users and data set, this study compared the five visualization browsers such as the Tree-structured menu, the Table-of-contents menu, the Roll-over menu, the Click menu, and Fisheye menu. The result of general analyses shows that among the hierarchical methods, the experienced group prefers the Table-of-contents method menu, whereas the novices group prefers the Tree-structure method menu. Among the linear methods, the two groups prefer the Roll-over menu. The Roll-over menu is most preferred among the five browsers by the two groups.

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