본 논문에서는 도서관 정보시스템에서 보다 개인화된 추천 서비스를 제공하기 위하여, 사용자 기반 협업 필터링의 희소성 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 아이템을 메타데이터 속성인 주제분류번호를 이용하여 동일 주제의 자료끼리 군집화하고 주제군집에 대한 선호도 점수를 추출하여 이를 사용자 유사도 계산에 사용하였다. 실험을 위하여 실제 연세대학교 도서관에서 동양서를 대출한 35,238명의 총 659,792건 대출/반납건수 데이터를 사용하였으며, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 사용자 기반 협업 필터링과 비교한 결과, 정확도에서는 큰 차이가 없었으나 Coverage가 크게 향상되었음을 확인하였다.
최근 도서관을 찾는 이용객들이 증가하면서 도서관의 시설이 넓어지고 좋아지고 있다. 또한 책의 종류도 다양해졌다. 시설이 넓어지고 직접 책을 검색하여 찾으러 가기 힘들어지고 시간 소요도 많이 된다는 불편함이 있고 도서 대출증이 없다면 책을 빌리기 힘들고 사서에게 부탁해야 한다는 번거로움이 있다. 본 시스템은 이러한 문제를 해결하기 위해 이용객의 스마트폰에 회원 정보가 담긴 바코드를 부여하고 대여할 책을 로봇이 이용객에게 가져다주는 기능을 제공한다. 이로써 대출증 소유의 불편함과 책을 찾는 불필요한 시간을 단축할 수 있다. 또한 로봇을 이용하는 도서관이라는 타이틀로 이용객이 증가할 것으로 기대된다.
본 연구는 지역통합시스템을 운영하고 있는 파주시 산하의 4개의 공공도서관을 대상으로 최근 3년간의 장서 데이터와 이용 데이터, 수서 데이터를 수집하여 도서관별 대출 및 상호대차를 분석하고, 나아가 이용과 수서간의 상관관계를 검증하기 위하여 구입 자료에 대한 중복도를 비교분석하였다. 본 연구의 결과, 이용대상 자료에 따라 주제별로 대출과 상호대차에 있어 차이가 있음을 발견하였고, 이러한 특징이 구입 자료의 중복에도 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 관내 상호대차시스템을 실시하는 개별도서관은 장서구성 단계에서부터 보다 치밀한 장서개발정책이 필요함을 지적하였다.
여러개의 레이저 빔을 결합하여 대표적인 방법의 장단점을 비교 분석하였다. incoherent 방법으로는 wavelength multiplexing, spatial multiplexing, polarization multiplexing을 분석하였고 coherent 방법으로는 binary phase grating과 travelng-were amplification을 고려하였다. 특히 고출력 laser diode array를 이용한 대출력 증폭기 시스템을 분석하였다.
산업연구원(産業硏究院)의 기존(旣存) 컴퓨터 자원(資源)을 이용(利用)하여 정보자료실(情報資料室)의 자료관리(資料管理) 및 이용자(利用者)서비스 측면(側面)의 효율성(效率性)을 기할 수 있는 자료관리(資料管理)토탈시스템구축(構築)을 목표(目標)로 시스템을 전문도서(專門圖書)시스템과 연속간행물(連續刊行物)시스템으로 나누어 개발(開發)하였다. 본고(本稿)에서는 현재 운용(運用)되고 있는 전문도서(專門圖書)시스템의 목록(目錄), 검색(檢索) 및 대출(貸出)시스템에 대해 기술하였다.
본 연구에서는 주택 수요와 공급의 상호영향관계 메커니즘을 이용하여 가격 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 가격 시뮬레이션 모형의 핵심 알고리즘은 피드백 제어 이론을 이용한 시스템 다이나믹스 기반의 스톡 플로우 변수이며, 이러한 원리를 이용하여 서울지역 아파트 가격변화 행태를 모델링하였다. 가격 행태를 결정하는 피드백 메커니즘은 중장기 경기변동 시나리오 하에 대출 이자율을 정책변수로 아파트 매매 수요자와 공급자 규모를 스톡 변수로 설정하고, 이들 간의 상호 영향관계를 검증하였다. 본 논문을 통하여 향후 아파트 가격 추이는 아파트 매매 수요자와 공급자 규모의 행태 변화와 수요자와 공급자가 갖는 가격에 대한 반응 매개변수간의 영향관계로 구성된다. 또한 향후 경기 전망 및 대출이자율 등 거시경제의 상황에 따라 아파트 매매가격은 변화함을 알 수 있었다. 제시된 아파트 매매 가격 시뮬레이션 계량모델은 양도세 및 취득세 감면 등 비 금융 관련 부동산정책변수와 대출이자 조정 등 금융 관련 정책변수의 보다 정확하고 충분한 데이터를 적용하면 실무 적용과 정부 주택정책입안에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 국가도서관통계시스템에서 제공하는 개방형데이터와 서울특별시 2020 서울서베이의 조사 결과를 기반으로 서울시민의 공공도서관 이용 현황 분석을 목적으로 삼았다. 이러한 목적을 위해 본 연구에서는 공공도서관의 예산, 도서관 운영인력, 소장 장서수, 연면적 등 도서관 운영의 중심 지표들을 중심으로 서울시 25개 자치구별 공공도서관의 서비스 제공 실태를 비교 분석하고, 이러한 공공도서관 운영의 기본지표들과 서울시민의 거주지별 학력별 가구월평균소득별 공공도서관의 이용 실적을 비교하여 상관관계를 파악하고자 하였다. 연구 결과 예산, 인력, 장서수와 같은 도서관 운영의 중심 투입지표와 서울시민의 거주지별 학력별 소득별 공공도서관의 대출자수와 대출권수, 상호대차서비스 건수라는 산출지표와의 유의미한 상관관계를 확인하였다. 이와 함께 서울시민의 공공도서관 이용행태와 독서경향을 파악하여 지역간의 격차를 극복하고 서비스 수준을 공평하게 하여 서울시 공공도서관의 균형적인 발전을 제안하고자 하였다.
국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.
국내 공공도서관의 역할과 기능은 다양해지고 있는 반면, 내부적으로는 편향된 도서 대출로 다양한 문제들이 나타나고 있다. 또한 최근 4차 산업혁명으로 공공도서관에서 인기도서 위주의 도서 추천시스템이 도입되고 있으나, 이용자가 접할 수 있는 도서의 다양성은 제한되고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관 이용자의 만족을 제고하기 위해 공간적으로는 대구시 두류도서관으로 한정하여 대출이력 자료(213,093건), 회원정보(35,561명) 등을 활용하여 군집분석과 토픽 모델링, 콘텐츠 기반 필터링 추천 알고리즘으로 공공도서관 미대출 도서 추천시스템을 구현하였으며, 이에 대한 실제 이용자들의 만족도 설문조사를 실시하여 미대출 도서 추천시스템의 가능성과 시사점을 제시하였다. 분석 결과 대다수의 이용자들이 높은 만족도로 응답하였으며, 특정 성·연령대, 직업, 평소 독서량 등으로 분류된 계층에서 만족도가 상대적으로 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해 공공도서관의 편향된 도서 대출, 운영 효율성 저하 등의 문제를 일부 개선할 수 있을 것으로 기대하며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.
상호대차 서비스 운영의 효율화를 위해서 시스템적 접근과 같은 다양한 방법이 모색되고 있다. 본 연구는 그 가운데 상호대차 대출 요청의 이용자 대기시간을 줄일 수 있는 운영관리 방법에 대해서 제시하였다. 지역 내 상호대차 대출의 이용자 대기 시간은 2~3일로 안내되고 있는데 이와 같은 대기가 발생하는 가장 큰 이유는 도서 배송 차량의 이동경로 및 도서 배송량 결정에 비효율성이 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 혼합정수계획모형이라는 수리적 모형을 통해 도서 배송량을 최대화할 수 있는 차량 경로이동 방법을 제시하였다. 그리고 실제 도서관의 상호대차 요구량 자료를 이용하여 하루 가용한 시간 별, 최적의 도서 이동 및 차량 경로 해법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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