10장 사용자 인터페이스 및 시각화

1. 10장 사용자 인터페이스 및 시각화 목차 10.1 소개 10.2 인간과 컴퓨터 상호 작용 10.3 정보접근 과정 10.4 시작점(Starting Point) 10.5 질의 명세 10.6 문맥 10.7 연관성 평가 10.8 탐색 과정을 위한 인터페이스 기능 10.9 연구 동향 및 쟁점 10.10 참고 문헌 고찰 Chapter10

2. 10.1 소 개 • 정보탐색자와 정보 검색 시스템이 대화 하기 위한 사용자 인터페이스 -사용자는 명확한 질의 -이용가능한 정보원을 선택 -탐색 결과를 이해 하거나 탐색 과정을 따라 가는데 도움을 주어야 한다. • 이 분야는 매우 빠르게 성장하기 때문에 최근 기술 개발의 소개 소개 인간과 컴퓨터의 상호작용 정보접근 과정 시작점 질의명세 문맥 연관피드백 인터페이스 지원 결론 [그림 10.1] 이 장의 내용에 대한 흐름 Chapter10

3. 10.2 인간과 컴퓨터의 상호 작용 • 인간과 컴퓨터간의 효과적인 인터페이스 • -Ben Shneiderman의 정의 잘 설계된 효과적인 컴퓨터 시스템은 사용자들에게 성공(success), 능력(competence), 숙달(mastery), 그리고 명료함(clarity)에 대한 확실한 느낌을 준다. 상호 작용 시스템이 잘 설계되었을 때, 인터페이스는 거의 느끼지 못하고, 사용자가 그들의 작업, 탐구, 즐거움 에 집중할 수 있게 한다. • Shneiderman은 사용자 인터페이스의 설계 원칙을 제시 -피드백은 정보를 제공해야 한다. -사용자의 행위를 역추적할 수 있어야 한다. -탐색되는 위치를 제공해야 한다. -작업 메모리의 부담을 줄여야 한다. -초보자나 전문가에 따라 다른 인터페이스를 제공해야 한다. Chapter10

4. 10.2.2. 시각화의 역활 • 사람들은 이미지나 시각화에 잘 적응 • 추상정보 및 텍스트를 시각화 하는 것은 어렵다 예) 무역협상에서 한 나라는 환경정책의 양보를 요구하고, 다른 나라는 통화량 증가를 요구하는 협상을 그림으로 묘사 • 하지만 정보 시각화 기술을 사용하여 정보 접근 과정을 시각화 예) 아이콘 과 색상 강조, 브러싱, 링킹, 수평이동과 확대 축소,초점분석, 마술 렌즈, 애니메이션 Chapter10

5. 10.2.3 대화형 시스템의 평가 • 사용자 인터페이스 설계의 관점 –능력과 선호도에 따라 다름 • 정보 접근 인터페이스의 특징 -상대적인 공간 능력과 기억능력, 추론능력, 말하는 성향,잠재적인 개인차이, 나이와 문화 • 인터페이스 기술들의 평가 -정확률과 재현율 : 대화형 시스템 평가에 부적절 -사람을 대상으로 실험 자료를 수집 • Nielsen 의 경험적 평가 (heuristic evaluation) -비형식 평가 방법 -사용자 인터페이스에서 시간적인 여유를 평가 Chapter10

6. 10.3 정보 접근 과정 • 정보를 찾고자 할 때는 탐색시스템 이용 • 정보를 찾는다는 것 -특정질문에 대한 답변, 깊은 연구를 포함 -대부분은 두 극단 사이에 존재 예) 사업분석에 관한 연구 1) 매 분기 마다 경쟁업체의 기업활동 조사, 주기별로 감시 2) 우량 기업의 최근 정보를 추적, 특정 목적을 위해 탐색 3) 생소한 산업을 조사하기 위해 목적 없이 어떤 주제를 조사 Chapter10

7. 10.3.1 상호작용 모델 정보요구 • 표준정보 접근 과정 • 정보 요구를 가지고 시작한다. • 검색할 시스템과 컬렉션을 선택한다 • 질의를 명확히 작성한다 • 시스템으로 질의를 전송한다 • 정보 항목별로 결과를 받는다 • 받은 결과를 살펴보고, 평가하고, 해석한다. • 탐색을 멈춘다, 혹은, • 질의를 변경해서 단계 (4)를 수행한다. 질의 시스템전송 결과수신 질의 재형식화 결과평가 아니오 만족? 예 정지 [그림 10.2] 정보 접근 과정의 표준 모델 에 대한 간략화된 다이어그램 Chapter10

8. 10.3.1 상호작용 모델 (계속) • Bates 의 “berry-picking”정보 검색 모델 -탐색 과정에서 사용자 질의는 계속적으로 변한다 ; 표준 정보 검색과 대치 -탐색 과정 동안에 발견된 약간의 정보와 일련의 선택에 의해 만족 ; 탐색의 주된 목적인 정보요구에 일치하는 문헌 집합을 찾는다는 가정과 상반 Chapter10

9. 10.3.1 상호작용 모델 (계속) • berry-picking (계속) -문제 기반 주제로 다양한 탐색으로 구성 -현재의 탐색 결과는 다음 탐색의 시작점 -탐색의 중요성은 탐색 과정에서 얻어진 정보와 축적된 학습 • 정보 접근을 위한 사용자 인터페이스 -목적을 재평가와 탐색 전략을 조정 가능 Chapter10

10. 10.3.2 정보접근 과정의 비탐색 부분 • O`day 와 Jeffries -정보탐색이 전체 작업의 일부분 • Russell의 Sensemaking 연구 정보 접근의 전체 과정 : 탐색/검색, 분석/종합 분석/종합은 정보를 찾는 것과 독립 가능 Chapter10

11. 10.3.3 초기 인터페이스 연구 초기 정보 접근 시스템과 오늘날의 정보 접근시스템의 환경 차이 Chapter10

12. 10.4 시작점 (Starting Points) • 탐색 인터페이스 - 탐색을 시작하기 위한 좋은 방법들을 사용자에게 제공 • 정보접근 인터페이스 - 사용자가 탐색하기 위한 원시 문헌이나 컬렉션을 도와주는 일을 수행 Chapter10

13. 10.4.1 컬렉션 목록 • LEXIS-NEXIS - 원시 문헌명의 목록을 살펴 보면서 질문과 추측 [그림 10.3] LEXIS-NEXIS에서의 원시 문헌 선택 Chapter10

14. 10.4.2 개요 • 개요의 세가지 형태 • 문헌 컬렉션에 관련된 주제별 범주 계층 • 자율학습 클러스터링 기술 • 인용 분석의 변형 • 그 밖의 개요 - 책이나 책꽂이를 그림으로 묘사 Chapter10

15. 10.4.2 개요 • 범주 또는 디렉토리 개요 • MEDLIN(생체 의학 논문에 대한 대규모 컬렉션) - 약 18,000 개의 범주로 구성된 의학적 주제(MeSH)들이 포함 • ACM(Association for ComputingMachinery) - 약 1200범주 표지 계층을 개발 • Yahoo! - 수천개의 범주 표지로 구성 - 하나의 계층으로 웹 페이지 정리 Chapter10

16. 범주 또는 디렉토리 개요 (계속) • 범주표지의 목적 - 컬렉션에 따라 조금씩 다름 - 대부분은 문헌 정리나 질의 명시에 도움을 주도록 설계 • MeSHBrowse시스템 - MeSH계층에서 의미적으로 연관된 링크의 부분집합을 대화식으로 브라우징 [그림 10.4] 계층적인 범주 표지를 살펴보기 위한 MsHBrowse 인터페이스 Chapter10

17. 범주 또는 디렉토리 개요 (계속) • HiBrowse시스템 - 동시에 범주 데이터의 서로 다른 부분집합을 보여줌 [그림 10.5] 패싯에 따라 범주 표지를 계층적으로 살펴보는 HiBrowse 인터페이스 Chapter10

18. 자동 생성된 문헌 개요 • 문헌 클러스터링 - 문헌들의 유사성을 기반으로 그룹을 형성 - 각 클러스터의 중심에 있는 용어를 그 컬렉션의 주제로 결정 [그림 10.6] Scatter/Gather 클러스터링 검색 결과를 보여주는 화면 Chapter10

19. 자동 생성된 문헌 개요 (계속) • Kohenen의 속성지도 알고리즘 - 문헌 컬렉션이나 부분 컬렉션의 전체 내용을 그림으로 묘사 [그림 10-8] 주제 ‘Enterainment’와 관련된 웹 페이지 상에서 Kohonen 속성지도 학습 알고리즘을 이용해서 만들어진 2차원 개요 Chapter10

20. 그래픽 개요의 평가 • 그래픽 화면 - 인터페이스가 탐색보다는 일반적인 브라우징에 더 적절 • 자율학습을 통한 주제 개요 - 문헌 컬렉션 내 정보의 요점을 사용자에게 제공하는 데 유용 - 정보 접근 과정에 사용되는 것으로는 유용 하지 않음 Chapter10

21. 개요에 대한 동시 인용(co-citation) 클러스터링 • 인용 분석의 주된 개념 - 동시 인용 패턴을 토대로 중심에 위치한 문헌들을 결정 • 인용 패턴을 결정 하는 방법 - 두 논문이 얼마나 자주 제삼의 다른 논문을 이용하는가를 측정 - 같은 제삼의 논문을 같이 인용하고 있는가를 측정 Chapter10

22. 10.4.3 예제, 대화 그리고 마법사 • 사용자의 시작점을 돕기위한 다른 방법 - 시스템과 상호 작용 과정에 대한 예제를 이용 (재형식화에 의한 검색으로 알려짐) • 상호대화시스템 - 검색사(예,사서)를 통한 상호작용를 흉내내도록 연구 Chapter10

23. 10.4.3 예제, 대화 그리고 마법사 (계속) • 마법사 - 상용으로 널리 알려진 대화 형식 - 디폴트 환경이 입력되도록 메뉴 선택순서에 의한 단계별 지름길을 제시 예) 1) 회계 소프트웨어를 설치한 레스토랑 2) 직원을 고용하는 절차 Chapter10

24. 10.4.4 자동 원시 문헌 선택 • GIOSS - 검색 요구를 보내기에 적합한 서지 검색 데이터베이스를 미리 결정 - 개별 컬렉션 내의 질의 단어와 결합된 빈도수에 대한 간단한 분석을 사용 • SavvySearch시스템 - 특정 질의에 대한 순위를 감소,증가시키는 방법을 결정 - 질의한 후에 사용가 취할 행위에 적용(13장 참고) Chapter10

25. 10.5 질의 명세 • 질의의 형식화 - 질의와 정합되는 컬렉션,메타데이타설명,정보 집합 선택 - 컬렉션내의 정보와 정합되거나 비교 될 수 있는 단어,구, 설명자 혹은 다른 정보 명시 Chapter10

26. 10.5.1 불리안 질의 • 정보접근에 관한 연구 - 불리안 질의를 명시할 때 발생되는 문제에 초점을 맞춤 • 불리안 질의의 문제 - 불리안 질의의 문법이 사용자들의 직관과 반대된다는 점 예) dogs and cats Tea or coffee - 사용자에게 다른 종류의 연결자와 서술적인 메타데이터에 대한 복잡한 문법을 명시할 것을 요구 Chapter10

27. 10.5.2 명령어에서 폼과 메뉴로 발전 • Melvyl 시스템의 새로운 웹 기반 버전 - 메뉴 선택기능 제공 - 사용자가 더 이상 속성의 이름과 형태를 기억할 필요가 없어짐 - 선택을 사용함으로서 사용자는 리스트 박스로부터 메타데이타를 선택하고 속성을 볼 수 있음 Chapter10

28. 10.5.3 패싯 질의 • 패싯 질의의 명시 과정 - 공집합이 아닌 문헌집합은 집합 이름으로 참조 - 새로운 문헌집합을 생성하기 위해서 AND 연산자로 결합 - 집합이 너무 작으면, 사용자는 질의를 정지 - 다른 집합들과 조합 - 적당한 문헌집합을 생성할 때까지 이 과정을 반복 • 논리합으로 표현된 패싯의 예 (osteoporsis OR ‘bone loss’) (drugs OR pharmaceuticals) (prevention OR cure) Chapter10

29. 10.5.4 질의 명세를 위한 그래픽 접근법 • 직접 조작의 특성 - 관심있는 객체의 연속적인 표현 - 복잡한 구문 대신에 물리적인 동작과 버튼 누르기 - 빠르고 점진적인 가역조작 • 벤다이어그램 그래픽 표현 - 불리안 질의 명세를 개선하기 위한 방법으로 제안 - 질의 용어는 원으로 표현 - 원의 교집합은 논리곱을 나타냄 Chapter10

30. 10.5.4 질의 명세를 위한 그래픽 접근법(계속) [그림 10-10] 불리안 질의 명세를 위한 Vquery 벤 다이어그램의 시각화 Chapter10

31. 10.5.4 질의 명세를 위한 그래픽 접근법 (계속) • Young과 Shneiderman - 사용자에게 직접 조작 여과-흐름 모델을 제공(불리안 구문 개선) [그림 10-11] 불리안 질의 명세를 위한 여과-흐름 시각화 Chapter10

32. 10.5.4 질의 명세를 위한 그래픽 접근법 (계속) • Anick - 불리안 질의에 대한 또 다른 혁신적인 직접 조작 인터페이스에 대해서 기술 - 질의 용어는 한 블록 내에 표현 - 블록은 행과 열로 정렬 [그림10-12]불리안 질의 명세를 위한 불록지향 다이어그램의 시각화 Chapter10

33. 10.5.4 질의 명세를 위한 그래픽 접근법 (계속) • Fishkin과 Stone -불리안 질의 명세를 위하여 이 시각화 도구(마술렌즈)를 제안 -정보는 2차원 공간 내에서 리스트나 아이콘으로 표현 -렌즈는 문헌집합의 필터로써 작용 [그림 10-13] 질의 명세를 위한 마술 렌즈 Chapter10

34. 10.5.5 구(phrase)와 근접성 • 구의 근접성 - 공간적으로 분리된 어떤 단어와 그 옆의 다른 단어를 단순히 나열 함으로써 정확하게 명시 함 - 웹 검색 엔진에서 흔히 사용되는 방법은 인용 부호 사이에 있는 용어들을 구로 간주함 Chapter10

35. 10.5.6 자연언어와 자유 텍스트 질의 • 통계 순위 알고리즘 - 장점:사용자가 불리안이나 다른 연산자를 고려하지 않고 자연스럽게 질의를 명시 - 단점:검색결과에 대한 피드백과 제어를 어렵게 함 • 통계 순위 알고리즘의 단점의 해결방안 - 자연언어 질의에 의무적인 용어를 명시하게 함 - 사용자가 중요한 용어를 지정할 수 있게 함 - 사용자가 명령어들의 동작이 어떻게 이루어 지는지 알아야 함 Chapter10

36. 10.6 문맥 • 현재 문헌 집합을 다른 정보 형태인 문맥 집합을 다른 정보 형태인 문맥으로 대치하는 인터페이스 기술에 대해서 논의한다. Chapter10

37. 10.6.1 문헌 대용물 • 문헌 대용물 - 통계 순위를 제공하는 시스템에서는 수치적인 점수나 백분율이 제목과 함께 표시 [그림 10. 14] 제목들의 순위 목록과 다른 문헌 대용물 정보의 예 Chapter10

38. 10.6.2 문헌 내용에 질의 용어 적중 • 질의용어와 일치되는 용어들이나 설명자들을 강조하는 것 • 질의 용어가 포함된 첫 단락의 문헌 내용을 보여줌 • 일치 일치된 용어를 대비색, 반전으로 강조 Chapter10

39. 10.6.2 문헌 내용에 질의 용어 적중(계속) • KWIC • 강조와 관련된 기능 • 해당 용어가 포함된 부분적 문장, 완전한 문장 또는 문장 그룹을 전체 텍스트로부터 추출 • 이들을 다른 대용물 정보와 함께 보여줌 • 질의 용어들이 문헌 내에서 사용되는 방법을 요약한 문장을 보여줌 • 질의 용어의 부분집합이 검색된 문헌에 존재한다는 것뿐만 아니라 질의 용어가 검색된 문헌에 나타난 문맥도 보여줌 Chapter10

40. 10.6.2 문헌 내용에 질의 용어 적중(계속) • TileBars • 질의 용어 적중 표시를 위한 더 간결한 형식 [그림 10. 15] TileBars를 이용한 검색 결과의 시각화 예 Chapter10

41. 10.6.2 문헌 내용에 질의 용어 적중(계속) • SeeSoft • 텍스트의 각 문장을 한 수평 라인에 대응시키는 방법으로 신문 테스트의 칼럼과 유사한 방법 [그림 10. 16] 문헌 내에서 문자들의 위치를 보이기 위한 SeeSoft 시각화 Chapter10

42. 10.6.3 문헌간 질의 용어 적중 • 질의 용어가 독립적인 문헌 내에서 어떻게 나타나는지를 보여주기보다는 질의 용어 의 부분 집합에 따라 검색된 문헌들의 개요나 요약을 을 보여줌 Chapter10

43. 10.6.3 문헌간 질의 용어 적중 (계속) • InfoCrystal • 얼마나 많은 문헌들이 질의 용어의 각 부분 집합을 포함하고 있는가를 보여줌 • 문헌 내 용어들 사이의 근접성과 상대 빈도도 보여줄 수 없음 [그림]10.17 InfoCrystal 의 검색 결과 화면에 대한 개념도 Chapter10

44. 10.6.3 문헌간 질의 용어 적중 (계속) • VIBE와 Lyberworld • 시각화 방법들의 원리와 비슷하게 동작함. • 질의 용어는 추상적인 그래픽 공간에 표현. • Lattices • 질의를 형식화하기 위해서 수학적인 격자를 그림으로 표현. [그림 10.18] VIBE의 검색 결과 화면 Chapter10

45. 10.6.4 SuperBook:목차에 의한 문맥 • 문맥상의 질의 용어 적중을 보여주기 위해서 대규모 문헌 구조를 사용 [그림 10. 19] 대규모 매뉴얼에 관한 검색 결과를 보여주는 SuperBook 인터페이스 Chapter10

46. 10.6.5 결과 집합 문맥을 위한 범주 • DynaCat 시스템 • 검색 결과에 대한 문맥을 제공하기 위해 미리 정의된 범주를 사용 [그림 10. 20] 질의 형태에 대응하는 범주 표지를 보여주기 위한 DynaCat 인터페이스 Chapter10

47. 10.6.5 결과 집합 문맥을 위한 범주(계속) • SONIA 시스템 - 문헌 집합을 구성하기 위해 자율 학습과 지도 학습을 결합한 클러스터링 알고리즘을 사용 • 자율 학습 방법은 사용자 개인 정보 컬렉션이나 질의 결과로써 검색된 문헌 집합으로 초기 클러스터를 형성 • 이렇게 만들어진 초기 클러스터를 조절하기 위해 사용자는 선호도에 따라 직접 조작 인터페이스를 사용해서 재구성 • 그 결과로 만들어진 구조는 컬렉션에 추가되는 새로운 문헌들을 자동으로 분류하는 지도 학습 테스트 분류 알고리즘의 학습에 사용 Chapter10

48. 10.6.6 하이퍼링크를 사용한검색 결과의 구성 • Cha-Cha : 웹에서의 SuperBook - SuperBook의 개념을 대규모의 이질적인 사이트로 확장 [그림 10. 21] 웹 기반 인트라넷상에서 질의 ‘medical centre’의 검색 결과를 보여주기 위한 Cha-Cha 인터페이스 Chapter10

49. 10.6.6 하이퍼링크를 사용한 검색 결과의 구성 (계속) • AMIT 시스템 • SuperBook의 기본 개념을 웹에 적용 • 복잡한 인트라넷보다는 합리적인 주제 구조를 가지는 단일의 주제 웹 사이트에 초점을 맞춤 • WebTOC 시스템 • AMIT와 유사 • 각 웹의 부속 계층 내 문헌들의 구조와 수를 보여주는데 중점 (탐색과는 무관) Chapter10

50. 10.6.6 하이퍼링크를 사용한 검색 결과의 구성 (계속) • Mapuccino 시스템 • 사용자가 특정 웹 사이트에 관한 질의를 할 수 있게 해줌 [그림 10. 22] Mapuccino에 의해 시각화된 웹 부분 집합의 예 Chapter10