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소개글

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목차

Ⅰ. 개요
1. 최종이용자에게 적합한 자료
2. 요구되는 탐색시간
3. 각 시스템에 강한 주제 분야
1) 기존 온라인 서비스 이용
2) 웹 이용
3) 기존 온라인 소스와 웹의 이용

Ⅱ. 인터넷정보검색과 정보검색시스템

Ⅲ. 인터넷정보검색과 정보길잡이(Pathfinder)

Ⅳ. 인터넷정보검색과 검색엔진
1. 주제별 검색 서비스
2. 키워드별 검색 서비스

Ⅴ. 인터넷정보검색과 검색기법
1. 분류의 관점
1) 1차적 구분(분류)
2) 부분일치 검색(Partial match)(기법내에서의 분류)
3) 개별검색기법(Individual)(기법내에서의 분류(구분))
2. Exact match(완전일치 기법)
3. Partial match techniques(부분일치기법)

Ⅵ. 인터넷정보검색과 인덱싱
1. 단일 술어 인덱싱(single predicate indexing)
2. 이중 술어 인덱싱(double predicate indexing)

Ⅶ. 인터넷정보검색과 관여도

참고문헌

본문내용

우보다 비효율적일 수 있다는 것을 알 수 있다.
2. 이중 술어 인덱싱(double predicate indexing)
시스템이 초기화될 때 읽어들인 IC의 집합에서 몸체에 나타난 모든 데이타베이스 술어의 쌍에 대해 인덱스를 구성한다. 단일 술어 인덱싱보다 인덱스가 커지는 단점이 있으나 좀 더 PRC가 될 가능성이 있는 IC들로 탐색 공간을 줄일 수 있다.
또한 몸체에 데이타베이스 술어가 하나 뿐인 IC들도 따로 인덱싱을 해야 한다. 왜냐하면 IC의 몸체에 데이타베이스 술어가 하나 뿐인 경우는 완전죠인쌍 또는 반완전죠인쌍의 조건을 검사할 필요가 없이 항상 PRC가 되기 때문이다.
예를 들어 다음 IC들을 해슁으로 인덱싱 하면 다음과 같은 구조를 가진다.
IC1 : X4 IC2 : X5>a ← B(X5,W5),C(V5,Y5),W5=V5
IC3 : W6>1000 ← E(X6,W6),F(V6,Y6),W6=V6
IC4 : W7 IC5 : W8>10 ← E(X8,W8),C(V8,Y8),W8=V8,Y8=a
이중술어 인덱스가 구성되어 있는 경우 PRC를 찾는 과정은 다음과 같다.
① 각 트레이스 테이블의 엔트리의 술어를 가지고 인덱스를 검색한다.(검색된 IC들은 모두 PRC이다.)
② 질의트리로부터 계산된 트레이스 테이블에서 완전죠인쌍 또는 반완전죠인쌍인 노드의 쌍을 모두 구한다.
③ 각 노드 쌍에 대해 인덱스를 검색하여 노드 쌍의 술어를 모두 몸체에 가지고 있는 IC들을 구한다.
④ 해당하는 IC가 없으면 관련IC가 없다.
⑤ 해당하는 IC가 있으면 하여 얻은 IC들에 대해 IC의 몸체에 데이타베이스 술어가 두 개이면 IC는 PRC가 된다. 두 개이상인 경우는 나머지 가능한 쌍이 모두 완전죠인쌍 또는 반완전죠인쌍이면 PRC이다.
술어를 세 개 이상 인덱싱 하는 경우를 생각해보자. IC의 몸체에 데이터베이스 술어가 하나 나타나는 것은 하나만 인덱스 엔트리를 만들고, 두 개 나타나는 것은 두 개의 술어이름을 접합시켜 만들고, 세 개가 나타나면 세 개를 모두 접합시켜 인덱스 엔트리를 만들 수도 있다. 이렇게 하면 인덱스 엔트리의 개수가 줄어든다. 정확히는 인덱스 엔트리의 개수와 IC의 개수가 같아진다. 그러나 본 시스템이 기반을 둔 방법의 특성상 세 개 이상의 술어를 접합시켜 인덱스를 만드는 것은 불필요하다. 왜냐 하면 현재 기반이 되는 방법이 완전죠인쌍과 반완전죠인쌍을 찾는 것으로 출발한다. 다시 말하면 트레이스 테이블에서 어느 두 개도 서로 완전죠인쌍 또는 반완전죠인쌍인 세 개 이상의 트레이스를 찾아내는 일은 매우 어려운 일이다. 이는 트레이스 테이블에 대한 검색을 기하급수적으로 많이 해야 하는 문제를 야기시킨다. 더구나 몸체에 세 개 이상의 릴레이션이 죠인으로 나타나는 경우는 상대적으로 드물다.
결국 IC를 인덱싱 하는 것은 각각의 IC에 대해 모두 PRC인지 여부를 검사하는 비용과 트레이스 테이블에서 완전죠인쌍 혹은 반완전죠인쌍을 찾아내는 비용의 트레이드-오프(trade-off)이다. 그러나 일반적으로 트레이스 테이블의 엔트리 수가 IC의 개수보다 작으며 IC 인덱싱은 시스템 초기화 시에 한 번만 해두면 되므로 인덱싱을 사용하는 것이 효과적이라고 할 수 있다.
Ⅶ. 인터넷정보검색과 관여도
관여도는 소비자 연구에 있어서 가장 중요한 변인들 중 하나로 꼽히고 있으며(Antil, 1984, p.203), 특히 많은 연구들이 관여도가 소비자의 설득과정에 미치는 영향에 대해서 주목하고 있다(예 : Krugman, 1965; Petty & Cacioppo, 1983; 1986; Celsi & Olson, 1988; Hoffman & Novak, 1996; Cho, 1999). Celsi & Olson(1988)은 관여도의 수준을 결정하는 요인으로 개인적 목표와 가치와의 연관성을 강조하였고, 널리 알려진 정교화가능성모델(ELM)은 소비자의 태도형성과정에 미치는 관여도 수준의 영향을 설명하고 있는데, 이에 따르면 개인의 태도 형성/변화(혹은 설득과정)는 정교화(elaboration)수준에 따라 두 상이한 경로를 통해 일어나며, 정교화수준은 개인의 정교화 동기와 정교화 능력에 의해서 결정되는 것으로 설명된다.(Petty & Cacioppo, 1986). 중심통로를 통한 태도변화는 개인이 메시지와 관련된 정보를 처리할 때 일어나며 이 때의 태도변화는 지속적이고 개인의 행동과 밀접하게 관련되는 경향을 보이는 반면(Cialdini &Petty, 1981; Petty & Cacioppo, 1980), 주변통로를 통한 태도변화는 메시지 자체보다는 주변적인 자극(예: 광고에서의 색상, 크기, 음향 등)의 처리를 통해 일어나며 이 때의 태도변화는 비교적 한시적인 성향을 보인다(Petty & Cacioppo, 1980). 광고에 있어서 관여도에 대한 연구는 제품군(product category)에 대해 느끼는 관여도와(예: Bloch, 1981; Bowen & Chaffee, 1974; MacInnins & Jaworski, 1989) 광고메시지에 대한 관여도(예: Greenwald & Leavitt, 1984; Laczniak & Muehling, 1993)에 대한 연구에 집중되어 있다. 검색엔진 웹사이트에서 느끼는 소비자의 관여도에 초점을 맞추고 있으며 이를 위해 소비자가 검색 주제어에 대해 느끼는 관여도 및 이 주제에 대한 관여도가 웹사이트 관여도에 미치는 영향관계를 조사하고자 한다.
참고문헌
김영란 : 시맨틱 웹 기반에서의 정보 검색 시스템 구조, 충청대학, 2009
이응봉 외 1명 : 정보길잡이, 국토연구원, 1995
이기준 : 주제 유사성 기반 블로그 검색 기법 연구, 연세대학교, 2010
이주현 외 1명 : 검색엔진 웹사이트에서 상호작용성이 소비자의 사이트에 대한 관여도와 태도, 사이트 재방문 의도 등에 미치는 영향, 한국광고학회, 2002
정승도 외 2명 : 차원 축소 벡터들을 위한 인덱싱 및 검색, 한국정보과학회, 2010
허선영 외 1명 : 시멘틱 검색 엔진 설계 및 구현, 한국정보과학회, 2008

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