검색의도 파악을 위한 질의어 관계유형에 관한 사례연구

권순진(Soonjin Kwon),김원일(Wonil Kim),유성준(Seongjoon Yoo) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.4

본 연구는 정보 검색(Information Retrieval)과정에 있어 검색 기술의 적합성을 향상하기 위하여, 질의어 사이의 유용한 관계를 드러내도록 사례를 분석하고, 질의자의 의도를 파악할 수 있게끔 구체화하도록 연구한 것이다. 이를 위하여 먼저, 질의어가 가지는 어휘 의미적 연구 분야와 존재론적 연구 분야의 관련 연구들을 분석하였으며, 국내ㆍ외의 어휘 의미론적 네트워크 사례와 정보 검색 기술이 적용된 사이트의 실제 데이터를 분석하여 관계 유형을 추출하고 분석하였다. 다음으로는 일반적으로 검색자가 직면하는 검색 상황에서 자주 발생하는 문제를 중심으로 문제점을 정의하여 해결 방안을 모색하였다. 현행 검색 기술에서 색인어와 질의어를 단순 비교하여 결과를 쏟아주는 검색은 사용자를 혼란하게 하기 때문에 개선이 필요하고, 질의자의 의도에 맞는 질의 결과를 줄 수 있도록 지능적 검색으로 개선할 필요가 있다. 문제점 해결 방안에 있어서는, 두 질의어 사이의 관계를 드러냄으로써, 검색자의 의도를 인식하고 식별 및 처리할 수 있는 방안이 필요하였다. 질의어들에 관한 실제 사례를 분석하고 관계 유형을 9가지로 분류함으로써, 관계 유형을 디자인하는 방법을 적시하였으며, 관계 유형의 명칭 부여와 관계 역할의 명칭을 부여할 수 있는 방법과 제한점도 예시하였다. IR (Information Retrieval) systems have the methods that compare relationships between query and index to identify document that may be fit to the user’s query keyword. However, the methods usually ignore the importance of relations that are not expressed in the query. Therefore, in this study, we describe how to refine the queries’ relation from keyword and to reveal the hidden intent. A useful relationship between query and keyword in IR wth studied and we classified the tion fromrelation. Firstfromall, we did researchmrelated on semantic relationship and ontolhiical researchmin foreign and domestic research, and also analyzed semantic network practices, information retrieval technolhiy, extracted and classified the tion fromrelationships s’ relasite’s real-world datamin whichminformation retrieval technolhiin fare applied. Next, we souiht to solve the problems occurred frequently i’ relasituation that searchers tioically face. I’ relacurrent search technolhiy, the mesh searchmresult fare poured by simply comparn ina query with index terms. Therefore, the need for an intelligent search fittn inusers’ intent is required. The relationships between two queries to re hiddee and identify relasearcher’s intent have to be revealed. By analyzn inthe practical cthes s’ queries and classifyn inthem into nine kind fromrelationship tion, we proposed the method to design relation revealn inand role namn i, and we have also illustrated limitations of that methods.

질의어 패턴 자동분석을 통한 커뮤니티 기반 개인화 검색 (pp.321-326)

박건우(Gun-Woo Park),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.4

기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 사용자가 원하는 정확한 정보를 찾기가 어렵다. 따라서 최근에는 개인의 검색 패턴을 분석하여 검색에 반영함으로써 검색 결과에 대한 만족도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화 검색을 통해 사용자는 방대한 웹상의 정보들 중 자신의 검색 의도에 보다 적합하고 정확한 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사용자들의 질의어 사용 빈도수(Frequency)에 대한 랭킹 정보를 통해 최근 주요 관심사(Interest)를 파악하고, 주요 관심사 별로 형성된 커뮤니티(Community)를 기반으로 수행되는 개인화 검색 방안을 제안한다. 실험결과 질의어 빈도수, 관심사 및 커뮤니티를 검색에 반영할 경우 개인의 검색 의도에 보다 적합한 검색 결과가 제공되는 것을 확인할 수 있다. Since the existing Web search engines don't sufficiently reflect user's search intent, it is very difficult to find out accurate information that users want to find. Therefore, a lot of researches, study for personalized search, to enhance satisfaction of Web search results by analyzing search pattern and applying it to search are in progress in these days. Web searchers can more efficiently find information and easily obtain appropriate information through the personalized search. In this paper, we propose the personalized search based on community through the analysis of web users' query patterns and interest. Consequently, when applying query frequency, interest and community to web search, we are able to the confirm that the search results which hit to the search intent of the individual are provided.

온톨로지 기반의 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 서비스

김수경,김건우 한국지능정보시스템학회 2012 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2012 No.12

웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 하나의 방법으로 온톨로지와 핵심 검색 알고리즘을 이용하여 사용자 검색의도를 추론할 수 있는 맞춤형 검색 솔루션을 제안한다. 또한 제안된 솔루션의 구현을 통해 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 과정을 설명한다.

음성 검색의 만족도와 지속 이용 의도에 관한 연구

김효정 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회논문지 Vol.22 No.12

Across search engines, a third of web browsing sessions use voice search. In this study, applying the information system success model, we examined satisfaction with and continuance intention to use voice search. We conducted an online survey of 344 users aged between 20 and 40 years and used SPSS 23.0 and Amos 23.0 for descriptive analysis, confirmatory analysis, structural equation modeling analysis, and mediation effect analysis. The results showed that system, information, and service quality significantly influenced satisfaction with voice search, and system quality satisfaction significantly influenced the continued use of voice search. Furthermore, satisfaction mediated the relationships between system quality and the intention of continued use and between information quality and intention of continued use of voice search. These results enhance our understanding of voice search users and indicate measures to improve the quality of voice search. 본 논문은 정보시스템 성공 모델을 활용하여 음성 검색의 만족도와 지속 이용 의도에 미치는 영향력을 살펴보았다. 스마트폰 환경에서 제공되고 있는 음성 검색의 이용 경험이 있는 20-40대를 조사대상자로 선정하였으며, 온라인 조사를 통해 총 344명의 응답 자료가 확보되었다. 수집된 데이터를 분석하기 위해 SPSS 23.0과 Amos 23.0 통계 프로그램을 사용하였으며, 기술통계분석, 확인적 요인분석, 구조모형분석, 매개효과 분석을 검정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템 품질, 정보 품질, 서비스 품질이 음성 검색 만족도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 시스템 품질과 만족도가 음성 검색의 지속 이용 의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 만족도가 시스템 품질이 음성 검색의 지속 이용 의도에 미치는 영향력을 매개하는 것으로 나타났다. 넷째, 만족도가 정보 품질이 음성 검색의 지속 이용 의도에 미치는 영향력을 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 음성 검색 이용자들의 특성을 이해하고, 음성 검색 서비스의 품질을 개선하는데 기여할 수 있을 것이다.

웹 검색질의어 분석을 통한 사회·문화적 특성에 관한 연구

김성희,Kim, Seong-Hee 한국과학기술정보연구원 과학기술정보센터 2011 Journal of Information Science Theory and Practice Vol.42 No.4

본 연구에서는 인터넷 정보 검색엔진으로부터 2007년부터 2009년까지 3년 동안 인기 검색어를 주제별로 분석함으로써 이용자의 검색어들이 시간이 흐름에 따라 주제별 변화양상을 살펴보았다. 또한 2009년도 네이버에서 제공하고 있는 상위 500개의 인기 검색어를 이용자의 검색의도에 따라 정보획득형(informational), 탐색형(navigational), 트랜잭션(transactional)형태로 구분하여 특성을 분석하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 이용자의 관심 주제가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 또한 이용자의 검색의도에 따라 인기 검색어를 분류한 결과 정보획득형 82%, 탐색형 10.8%, 트랜잭션형 7.2%로 나타났다. 이러한 연구는 미래의 검색엔진 또는 포털시스템에서 주제별 콘텐트를 구축하여 제공하는 정책수립에도 도움이 될 것으로 기대한다. 더 나아가서 이용자들의 사회적, 문화적 관심사를 분석함으로써 인기키워드의 주제 분석을 통해 나타난 사회 문화적 특성을 파악하는 데 도움이 될 수 있을 것이다. This study aims to focus on classifying the search engine queries according to web query topic and the different user intents behind web queries. First, we classified 10,000 web query data set by topic. The results showed that there was significant differences in interesting topics across time. Also, we categorized 500 popular queries in web search engine as informational, navigational, or transactional. As a result, 82 percent of web queries are informational in nature, with about 10.8 percent for navigational and 7.2 percent for transactional. This results will help establish the policy to provide internet contents based on user's intent and also find out the social and cultural characteristics.

웹 질의에 존재하는 동사구 수준의 사용자 의도 탐지 기법

김성찬(Seongchan Kim),김경민(Kyung-min Kim),맹성현(Sung-Hyon Myaeng) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.2

효과적인 웹 검색을 위해 질의의 의도를 파악하고자 하는 과거 연구들은 질의를 10개가 안 되는 추상적인 범주나 지역 관련 의도 등으로 분류하는 데 그쳤다. 본 연구에서는 사용자 질의의 의도를 동사구와 같이 구체적 수준에서 파악하는데 주안점을 두고 사용자가 방문한 URL의 스니펫을 분석하여 지도학습방법으로 분류를 한다. 의도를 나타내는 범주는 대략의 절차적 지식을 담고 있는 eHow 자원을 기반으로 구축한 지식베이스를 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 검증하기 위해 웹 로그를 사용한 실험을 수행한 결과, 단순히 검색기법만을 사용한 비교기준 보다 정확도에서 32.41%가 향상된 결과를 관찰할 수 있었다. 본 연구를 통해 질의나 사용자가 방문한 URL의 스니펫에 존재하는 동사를 추출하여 의도 분석을 할 수 있는 가능성을 보였고, 질의나 스니펫에 존재하는 동사나 명사의 의미적 유사성을 활용하는 것이 사용자 의도를 탐지하는데 있어 핵심 요인임을 발견할 수 있었다. Previous studies for identifying user intent from web queries have dealt with less than 10 intent categories or local intent at an abstract level. In this study, we represent user intent in the form of ‘verb + object’ and identify the verb phrase level user intent based on the snippet of user visited URL. We propose a method for discovering such user intent by using a combination of search and supervised machine learning techniques. And we employ a large-scare how-to knowledge so as to represent user intent. In our experiments, we demonstrate 32.41% of increase in precision by the proposed method compared to a plain search based method. We discover that using verbs and similar meanings of nouns in a query and snippets plays a key role in detecting user intent.

정보검색과 커피전문점 선택속성이 재방문 의도에 미치는 영향

백영주(Young Ju Baek),이민정(Min Jung Lee) 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.9

최근 커피전문점 수의 지속적 증가와 이를 방문하려는 소비자들의 커피전문점 방문을 위한 정보검색이 늘어나고 있다. 기존의 커피전문점의 선택속성과 검색을 통해 실제 방문했을 때의 선택속성에 정보검색의 요인을 추가하여 커피전문점 재방문 의도에 미치는 영향을 알아보고자 했으며, 결과를 요약하면 다음과 같다. 본 연구의 분석은 정보검색을 통해 커피전문점 방문하기 전과 방문 후의 두 가지로 나누어 실시하였다. 첫번째는 정보검색 시 중요하게 생각하는 4가지 요인과 선택속성은 정보의 신뢰성(커피전문점의 후기 개수와 조회 수, 최근 포스팅), 물리적 환경(매장의 근접성, 분위기, 규모, 사이드메뉴의 존재 유무), 정보의 시각성(물리적 환경, 배경, 디자인, 쉬운 구성), 상품성(커피의 맛, 주차의 편의성)으로 나타났다. 또한 정보검색을 통한 실제 커피 전문점 방문 후 만족도에 대한 선택속성은 커피전문점의 일반적 특징, 메뉴, 정보의 일치성, 커피의 맛, 주차의 편의성의 5가지로 도출되었으며, 이 중 정보의 일치성, 커피의 맛, 커피의 일반적 특징은 재방문 의도에 정(+)의 영향을 미치는 속성으로 나타났다. Recently, the number of coffee shops has continued to increase, and information searches have been increasing for consumers who want to visit coffee shops. We wanted to find out the impact on the intention of revisiting a coffee shop by adding information search factors to the existing coffee shops selection properties and search for the actual selection properties, and summarize the results as follows. The analysis of this study was conducted in two ways, before and after visiting a coffee shop through information search. First, the four factors and optional attributes that are important in information retrieval were the reliability of information (the number of reviews and views by coffee shops, recent postings), physical environment (the proximity of stores, the atmosphere, size, presence of side menus), visuality of information (physical environment, background, design, easy composition), merchantability (the taste of coffee, convenience of parking). In addition, the selection properties for satisfaction after visiting coffee shops through information search were derived from five general characteristics of coffee shops, menu, information consistency, taste of coffee, and convenience of parking, and among them, the consistency of information, taste of coffee, and general characteristics of coffee were found to affect the intention of revisiting again.

사용자의 의도를 이용한 검색엔진

이인용 ( In Yong Lee ),송병호 ( Byoung Ho Song ) 상명대학교 소프트웨어·미디어연구소 2003 소프트웨어 미디어연구 Vol.2003 No.2

인터넷 상의 정보자원의 양이 막대하기 때문에 사용자가 원하는 정보를 찾을 수 있도록 해 주는 검색엔진이 등장하였다. 지금까지 이러한 검색 엔진들은 거의 유사한 방법으로 검색을 하거나 또한 정렬을 하여 검색결과를 보여주고 있다. 그런데 이들 결과가 사용자의 의도를 제대로 반영하지 못하여 비효과적인 결과를 제공하는 경우가 있다. 본 논문에서는 사용자의 의도를 반영하여 검색을 하고, 그 결과에서 대상 사이트의 기본구조를 파악할 수 있도록 하여 원하는 부분에 직접 접근할 수 있도록 하는 검색엔진을 제안한다.

지식재산정보 검색서비스의 품질이 사용의도와 혜택에 미치는 영향에 관한 연구

서준혁,이상준,유연우 사단법인 한국신용카드학회 2023 신용카드리뷰 Vol.17 No.1

본 연구는 지식재산권의 범주에 속하는 지식재산정보 검색서비스에 대한 서비스품질이 이용자의 사용의도와 이용자만족 그리고 혜택에 어떠한 영향을 미치는 지를 확인하고자, 국내에서 IP정보검색서비스 이용자를 대상으로 국내 민간과 공공 IP정보서비스를 이용하는 일반 이용자 및 기업의 전담부서 및 전담인력 등을 대상으로 설문을 실시하였다. SmartPLS 4.0을 통해 결과를 분석하였으며 결과는 다음과 같다. IP정보 검색시스템의 서비스품질의 4가지 차원인 디자인과 기능, 정보품질, 신뢰성, 시스템 반응성은 이용자 만족에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 활용성에 대해서는 정보품질과 신뢰성이 유의하지 않은 영향을 주는 것으로 확인되어 기각되었다. 또 IP정보검색서비스 공급자가 제공하는 서비스품질에 대한 전반적인 이용자 만족과 이용성과 측면인 시간과 비용의 절감과 같은 이용자 혜택 간의 관계에서 이용자의 장기적인 이용지향성과 타인에게 추천을 유도하게 하는 사용의도가 매개효과를 하는지를 검정한 결과 이용자 만족과 혜택 간의 관계에서 이용의도는 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 국내 IP정보검색서비스 산업의 발전 방안에 대한 시사점을 제공하였다.

계층적 검색 의도와 웹 자원을 활용한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝

김세종(Se-Jong Kim),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.2

서브토픽 마이닝은 입력 질의에서 나타날 수 있는 검색 의도들의 중의성 해소 및 보다 명확한 의도 전달을 위해 관련 서브토픽들을 연관성, 선호도, 다양성을 고려하여 추출 및 순위화하는 것을 말한다. 본 논문은 웹 자원의 활용에 대한 기존 연구의 한계점을 명시하고, 이를 극복하기 위해 계층적 검색 의도와 웹 자원을 기반으로 한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝 방법론을 제안한다. 우리는 서브토픽 마이닝 평가 대회에서 제공한 웹 문서 및 각 자원의 특성을 고려하여 제 2계층 서브토픽들을 추출, 확장 및 재순위화하고, 넓은 검색 의도를 가진 서브토픽 내의 단어들은 제 1계층 서브토픽들을 구성하는데 활용하였다. 본 방법론은 관련 평가 대회에서 최고 성능을 보인 기존 연구들의 결과들과 비교했을 때, 대부분의 평가 척도에서 높은 성능을 보였다. Subtopic mining is the extraction and ranking of possible subtopics, which disambiguate and specify the search intentions of an input query in terms of relevance, popularity, and diversity. This paper describes the limitations of previous studies on the utilization of web resources, and proposes a subtopic mining method with a two-level hierarchy based on hierarchical search intentions and web resources, in order to overcome these limitations. Considering the characteristics of resources provided by the official subtopic mining task, we extract various second-level subtopics reflecting hierarchical search intentions from web documents, and expand and re-rank them using other provided resources. Terms in subtopics with wider search intentions are used to generate first-level subtopics. Our method performed better than state-of-the-art methods in almost every aspect.