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정보검색론,텍소노미,폭소노미,마케팅,브랜드,브랜드마케팅,기업,서비스마케팅,글로벌,경영,시장,사례,swot, -지식114자료

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Hans Peter Luhn

& 텍소노미(Taxonomy)/ 폭소노미(Folksonomy)

1. Hans Peter Luhn

1.1 Hans Peter Luhn 생애

1.2 Hans Peter Luhn 업적

1.2.1 KWIC

1.2.2 SDI

1.2.3 자동 색인(Auto index)

2. Browsing

2.1 Browsing의 정의

2.2 Browsing 예시

3. Taxonomy/ Folksonomy

3.1 Taxonomy

3.2 Folksonomy

3.3 Taxonomy/ Folksonomy 비교

3.4 Taxonomy/ Folksonomy 예시

4. 참고문헌

1. Hans Peter Luhn

1.1 Hans Peter Luhn 생애

Hans Peter Luhn은 1896년 7월 1일에 독일 바르멘에서 태어나 정보검색에 많은 업적을 남기고 1964년 8월 19일에 사망하였다.

어렸을 적부터 창조성이 뛰어났으며, 기술적 문제, 물리학, 통계학에 관심을 보였다.

1차 대전 이후 Luhn은 더블부기기계(Duble-Entry Bookeeping Machine : 카드 대장에 대변기입과 차변기입을 기록할 수 있는 기계)를 발명하였다.

사진 1) Luhn Scanner에서 사용되는 IBM 카드의 실물 크기 모형을 시연하고 있는 Hans Peter Luhn(1952) 이 후 1933년 Luhn은 자사인 공학회사 H.P. Luhn & Association을 설립하였고 8년간 자문기술자로 일했다.
1941년 Luhn은 IBM에서 수석 연구기술자로 참여하였고 이후에 정보검색연구 관리자로 일했다.

1947년 Luhn은 MIT의 James Perry와 Malcolm Dyson이 Dyson 로테이션 시스템하에 코드화된 화학구조 검색 능력을 지닌 기계 설계와 관련해 IBM과 교섭할 때 정보 과학 분야로 직업 전로를 전환했고 그 프로젝트를 지휘하였다.
이 때까지 기계는 숫자 데이터를 처리할 수 있었지만 문자 정보를 처리할 능력을 갖추지는 못하였다.
문자를 저장하고 검색하기 위해 기계를 개조하는 일은 코드화, 검색 논리 구조를 포함하여, 기계의 설계 자체에서도 부가적으로 나타냈다.
이러한 연구를 토대로 Luhn은 Luhn Scanner를 개발했다.

1.2 Hans Peter Luhn 업적



Hans Peter Luhn은 공학과 정보과학에서의 개척 작업으로 `정보 검색의 아버지`로 잘 알려져 있다.
여러 업적 중에 대표적인 업적은 KWIC과 SDI 시스템 개발 등이 있다.

1.2.1 KWIC

KWIC은 Keyword in context의 약어로 키워드를 포함한 문맥들을 모아서 만든 색인으로 정보 검색 시스템에서 사용되는 수법 중 하나이다.

Hans Peter Luhn은 1958년에 컴퓨터에 의해 생산되는 KWIC색인을 개발하였다.
문서의 표제(타이틀) 중에 어떤 표제어를 사용하여 이용자가 보기 쉽도록 분류하고 표로 만든 것이다.
문맥 사이에 두고 그 좌우에 표제로 연결시키는 것으로 문장 형식으로 된 논문의 표제에서 단어를 추출하여 키워드로 추출할 수 없는 단어, 즉 시스템에 Stopword로 정해진 단어를 제외한 용어들이 키워드로 나타나게 한 것이다.

KWIC색인의 일반적인 작성 원리는 표제와 Stopword List를 대조하여 키워드가 선정된면 각 키워드를 알파벳 순서로 배열하여 문맥의 정해진 위치에 고정시키고, 키워드의 좌우에 Stopword를 포함한 다른 단어들을 문장형으로 나열한다.

KWIC색인은 원래 신속성의 문제를 극복하기 위해 만들어졌다.
따라서 KWIC색인은 처음에는 Biological Abstracts와 같은 초록지나 색인지의 주제별 색인으로 사용되었다.

John H.Veyett와
A.Resnick은 각각 KWIC색인을 정보 검색의 유형으로 적용시켰고 정보 검색의 측면을 강조하면서 지지하였다.

1.2.2 SDI

SDI(Selective Dissemination of Information)는 선택적 정보 배포는 최신의 정보를 정기적으로 입수할 수 있게 만들어주는 온라인 데이터베이스 서비스이다.
또한 이용자 개개인이 원하는 정보만을 검색해서 이용자의 E-mail 등으로 전송해 주는 맞춤 정보 서비스의 일종이다.

SDI 서비스는 과거 전통적으로 관리자가 수작업으로 개개인의 프로파일에 따라 오프라인 인쇄물을 서비스하는 방식에서부터 출발하여 최근에는 서비스의 신청에서부터 검색기능, 이용자별 신청정보를 맞춤형 E-mail로 제공하는 기능까지 모든 과정이 자동화 기능으로 발전하여 왔다.
즉, 이용자가 웹사이트에서 필요한 정보주제를 입력하여 서비스를 신청하면 신청정보는 데이터베이스를 검색할 수 있는 프로파일로 변환되어 저장되고, 데이터베이스가 갱신될 때마다 또는 이용자가 지정한 간격으로 프로파일을 참고하여 해당 주제를 위한 질의가 대상 데이터베이스에 실행되며, 그 결과는 이용자에게 E-mail 등 다양한 매체를 통해 제공되는 방식으로 서비스 일련의 과정이 모두 자동화 된 것이다.

그림 2) SDI 서비스의 과정 SDI 서비스 과정은 크게 자료입수, 정보검색, 정보제공단계 등으로 나누어 볼 수 있다.
자료입수는 이용자 정보입수와 서비스대상 데이터 입수로 구분되는데 이용자 정보입수는 이용자의 요구정보를 프로파일로 생성하여 저장하는 과정이다.
이후 정보검색 단계에서는 각 이용자가 설정한 검색형식으로 자료검색을 수행한다.
마지막으로 정보제공 단계에서는 이용자 프로파일의 정보에 따라 신청주제에 대한 결과를 검색결과 저장DB에서 검색하여 메일로 구성발송하는 단계이다.
서비스 과정의 단계별 구분은 `그림 2`와 같다.

SDI 서비스의 장점은 ① 여러 서비스를 한 곳에서 이용할 수 있도록 메뉴를 구성하고 ② 가장 적합한 자원으로 Linking이 가능하며 ③ 정확하고 일관성 있는 Linking 관리가 되고 ④ 이용자의 정보접근을 용이하게 함으로써 연구영역을 확대시킬 수 있다는 점 등이 있다.

1.2.3 자동 색인(Auto index)

자동 색인(Auti index)은 자동으로 문서의 색인을 볼 수 있도록 기존 색인 정보에 접근할 수 있게 하는 기능이다.

색인 정보는 자동 색인 테이블로 작성되어 새로운 문서가 작성되면 문서 색인으로 사용된다.
기존 색인 정보의 레코드가 색인을 보는 데 사용되면 그 레코드는 자동 색인 테이블에서 삭제된다.

색인하려는 정보 자료를 구문분석을 끝낸 후 이 정보로부터 복합어 관계, 형용사-명사 관계등을 고려하여 색인어 후보를 추출하고 이 후보를 시소러스에 있는 용어들과 관련성을 비교하여 최종적으로 색인을 진행한다.

2. Browsing

2.1 Browsing의 정의

그림 3) 과거 도서관의 Browsing그림 4) 현재 Web Browsing

도서관에서 정보의 브라우징은 검색시스템에서 이용자가 발견적 탐색을 수행하게 하는… -지식114자료



..... (중략)






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출처 : 지식114 자료실



[문서정보]

문서분량 : 16 Page
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