• 제목/요약/키워드: 대출데이터

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도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 공공도서관 빅데이터 분석 연구: 대전한밭도서관을 중심으로 (Big Data Analysis for Public Libraries Utilizing Big Data Platform: A Case Study of Daejeon Hanbat Library)

  • 온정미;박성희
    • 정보관리학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.25-50
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    • 2020
  • 2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.

머신러닝을 활용한 기상조건에 따른 공공도서관 도서대출 수요분석 (Analysis of public library book loan demand according to weather conditions using machine learning)

  • 오민기;김건욱;신세영;이진명;장원준
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권3호
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    • pp.41-52
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    • 2022
  • 국내 공공도서관은 1, 2차 도서관 발전 종합계획을 토대로 양적 성장을 이루었으나, 질적으로는 다소 부족한 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. 대다수 선행연구에서는 사회·경제적 요인과 통계분석에 한정되어 수행된 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적 개념을 적용하여 강우와 폭염으로 인한 공공도서관 대출 수요 감소를 정량적으로 산출하고, 기상 변화로 도서 대출 수요 감소가 높은 지역과 그렇지 않은 지역을 군집화하여 공공도서관 내·외부 요인들과 결합한 후 기상변화에 따른 공공도서관 대출 수요 변화를 분석하였다. 분석 결과 공공도서관별 기상으로 인한 감소 차이가 존재하였으며, 공공도서관의 특성과 공간적 위치에 따라 일부 다르게 나타났다. 또한, 기온이 35℃ 이상인 폭염일 경우 도서 대출 수요 감소 폭이 많이 증가하였으며, 랜덤포레스트 모형으로 분석한 결과 유의미한 요인이 도출되었다. 내적 요인으로는 좌석 수, 장서 수, 면적이 도출되었으며, 외적 요인으로는 공공도서관 접근 경사로, 카페, 독서실, 10대 유동인구, 30/40대 여성 유동인구가 중요한 변수로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 특정 시즌 기상을 고려한 공공도서관 이용 활성화 정책 수립에 이바지할 것으로 판단되며, 연구의 한계점도 제시하였다.

연관성분석 기반 도서추천서비스의 이용자 만족에 관한 내러티브 연구 (A Narrative Study on User Satisfaction of Book Recommendation Service based on Association Analysis)

  • 김성훈;노윤주;김미령
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제52권3호
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    • pp.287-311
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    • 2021
  • 지식정보화 사회에서 자신에게 적합한 도서를 찾는 일은 정보 이용자들에게 쉽지 않은 일이다. 도서관이 전통적인 서비스에서 벗어나 이용자 맞춤의 추천 서비스를 제공할 필요성이 높아지고 있으나, 현재까지 이용자 만족에 대한 질적인 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 연관성 분석 알고리즘인 Apriori를 적용하여 이용자 맞춤 도서추천을 시행하고, 피험자와의 면담을 통해 만족의 요인을 심층분석 하였다. 실험데이터는 서울시 S 전문도서관의 2009년부터 2019년까지 10년간의 대출데이터 중 이용빈도가 높은 100명의 대출 데이터였고, 실험 대상은 심도있는 인터뷰 가능자였다. 연관성 분석 후 도서추천서비스 대상자의 면담자료를 분석하여 도출한 개념과 범주는 각각 개념 58개, 하위 범주 6개, 상위범주 2개였다. 상위 범주는 '독서'와 '도서 추천 서비스'로, '독서'범주에서 독서 동기에 관한 개념이 17개, 선호 도서에 관한 개념이 8개, 기대 효과에 대한 개념이 12개였다. 또 '독서추천 서비스' 범주에서 '반영 희망 요소' 10개, '반영 방법' 4개, '만족 요인' 9개로 나타났다.

서울시 아파트 가격 행태 예측 모델에 관한 연구 (A Study on Forecasting Model of the Apartment Price Behavior in Seoul)

  • 권희철;유정상
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권2호
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    • pp.175-182
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    • 2013
  • 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.

데이터마이닝을 이용한 학자금 대출 부실 고위험군 예측모형 개발 (Developing the high risk group predictive model for student direct loan default using data mining)

  • 최재석;한준태;김면중;정진아
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권6호
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    • pp.1417-1426
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    • 2015
  • 본 연구는 한국장학재단의 2012-2014년간 일반 학자금 대출 자료를 활용하여 부실채권 보유 및 신용유의자로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 부실 고위험군 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석을 적용하였으며, 분석 패키지는 SAS Enterprise Miner 13.2를 활용했다. 개발된 모형은 25가지의 그룹으로 세분화 했으며, 부실 위험군에 영향을 미치는 주요 요인은 소득분위, 국가장학금 수혜유무, 나이, 연체계좌 보유 이력, 대학구분 (학부/대학원), 전공 계열, 월평균 상환액이 주요 요인으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 부실 고위험군 예측모형은 장기연체로 인한 부실채권 발생 및 신용유의자 발생 예방을 위한 세분화된 관리서비스 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

스마트도서관 이용 및 만족도 분석과 활성화 방안 - 인천광역시 A도서관의 스마트도서관 사례연구 - (An Analysis and Improvements of Loans and User Satisfaction for Smart Libraries: A Case of A Library in Incheon)

  • 김효윤;김희진;위현미;여미란;임동규;박은경
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제58권2호
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    • pp.101-120
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    • 2024
  • 스마트도서관의 설치는 지속적으로 늘어남에 따라 이용자 증대와 서비스 품질 향상을 위해 활성화 방안이 필요하다. 본 연구는 인천광역시 A도서관 내 4곳의 스마트도서관에 대한 2020년 6월부터 2023년 12월까지의 이용현황을 분석하였으며, 이용자 만족도 조사 및 담당 사서와의 질의응답 조사를 수행하였다. 비치도서 수와 대출 수는 모두 증가하였으며 공공도서관이 없는 지역의 스마트도서관은 높은 이용량을 보였다. 이용자들의 스마트도서관 만족도는 높았으나, 대출 권수 제한과 부족한 비치도서 등의 불편 사항이 지적되었다. 이에 따라, 이용자 중심의 서비스 품질 강화와 지속적인 모니터링 및 평가를 통한 서비스 향상뿐만 아니라 적극적인 홍보가 필요함을 제시하였다.

우리나라 공공도서관의 규모에 나타나는 복잡계 현상에 관한 연구 (A Study on the Behaviors of Complex System Revealed in the Sizes of Public Libraries in Korea)

  • 이수상
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제44권4호
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    • pp.399-419
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    • 2013
  • 이 연구는 우리나라 공공도서관의 규모를 나타내는 8가지 변인을 대상으로 2011년도 통계데이터를 적용한 분포에서 어떤 독특한 특성이 나타나는지를 실증적으로 분석하였다. 그 결과 8가지 규모변인들 모두에서 멱함수 법칙이 나타나는 복잡계 현상이 발견되었다. 우리나라 공공도서관의 규모에서 양극화가 발생한 것이다. 특히 연면적, 직원수, 도서수, 예산의 변인에서는 지프의 법칙이 나타났다. 그리고 등록회원수, 자료실 이용자수, 대출자수, 대출권수의 변인에서는 지프의 법칙보다 더 심하게 불균등한 분포가 나타났다. 따라서 우리나라 공공도서관 규모의 양극화 현상을 해소할 수 있는 정책의 개발이 요구된다.

과학기술분야 자료의 폐기기준에 관한 연구 - 원자력분야 자료를 중심으로- (A Study on Weeding of the Literature in the Field of Science and Technology)

  • 천영춘;이성호
    • 정보관리연구
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    • 제28권1호
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    • pp.62-89
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    • 1997
  • 본 연구의 목적은, (1) 과학기술문헌정보 중 원자력분야 문헌정보의 인용분석을 통하여 정보자료의 수명 측정과, (2) 한국원자력연구소의 실제 폐기데이터의 평균수명을 측정하고, (3) 인용문헌의 실제이용율에 대한 예측과 문제를 보완하기 위하여 동연구소에서 1992년 1994년 까지의 이용(대출)통계 분석을 통한 정보자료이용의 수명을 측정하였다. 그리하여 이들 결과에 입각한 장서폐기 모형을 설계함으로써 점차 문제로 대두되고 있는 과학기술분야 정보자료의 폐기에 대한 효과적이고 합리적인 폐기기준을 모색하였다.

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지역단위 도서관 시스템에서의 이용중심적 장서평가 연구 (A Study on User-oriented Evaluation of Book Collections under a Regional Library System)

  • 박영애;이재윤
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제44권4호
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    • pp.457-477
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    • 2010
  • 현재 공공도서관의 장서평가는 개별 도서관의 장서 이용량, 그리고 상호대차 실적 등의 단순한 데이터로만 평가하고 있다. 그러나 지역단위 도서관내에서의 상호대차를 촉진시키고 장서의 활용도를 높이기 위해서는 장서에 대한 평가도 개별 도서관 단위에서 지역단위 도서관으로 그 범위를 확대할 필요가 있다. 이 연구는 지역단위 도서관 시스템 내 개별 도서관에서 수집할 수 있는 장서, 수서, 대출, 상호대차 신청 데이터를 대상으로 네 가지 분석방법을 통해 지역단위 도서관 시스템에서의 이용 중심적 장서평가 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안한 평가 방법을 적용해본 결과 지역단위 도서관 시스템 내에서 개별 도서관의 입지와 장서 구성의 특성 및 이용자의 요구를 세밀하게 파악할 수 있는 것으로 나타났다.

학자금 대출 연체의 신용위험 평점 모형 개발 (Developing the credit risk scoring model for overdue student direct loan)

  • 한준태;정진아
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1293-1305
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    • 2016
  • 본 연구는 한국장학재단 일반상환 학자금 대출 연체자를 대상으로 연체 미회수 그룹으로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 학자금 대출 연체 회수 예측모형을 개발하였다. 또한 개발된 예측모형을 활용하여 그에 따른 신용위험 평점표를 작성하였다. 예측모형 개발은 연체기간에 따라 총 3가지 모형 (Model 1: 연체 1개월 모형, Model 2: 연체 2개월 모형, Model 3: 연체 3개월 이상 모형)으로 로지스틱 회귀분석 분석을 적용하였다. 연체기간 구분은 금융권에서 일반적으로 사용하고 있는 연체회수모형의 단위를 준용하여 1개월 단위를 기준으로 연체 1개월, 연체 2개월, 연체 3개월 이상으로 구분하였다. 연체 1개월 모형 (Model 1)에서는 연체계좌수, 이체일자, 연체잔액, 소득분위가 영향력이 큰 것으로 나타났으며, 연체 2개월 모형 (Model 2)에서는 연체 일수, 연체잔액, 이체일자, 연체금액이 중요한 것으로 나타났다. 마지막으로 연체 3개월 이상 모형 (Model 3)에서는 최근 3개월 이내 연체 횟수, 이체일자, 연체계좌수, 연체액의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 연체회수 모형이나 평점표를 바탕으로 연체 채권관리를 함에 있어 좀더 세분화된 관리서비스를 제공하고, 상담센터의 상담원이 연체자의 평점에 따라 상담전략을 세울 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.