본 시스템은 도서관 이용을 목적으로 만들었다. 초.중.고등학교에서 사용 가능하며 학생의 경우 대출, 반납, 도서연장, 희망도서 등록 등을 바코드를 이용하여 안전하고 편리하게 사용 할 수 있다. 앱을 통해 대출한 도서의 대출기간 확인과 대출 기간 연장 기능을 추가하여 연체로 인한 문제를 감소하도록 하였다. 학교 측에서 도서 후기 작성으로 독후감 대회를 주최할 수 있고 학생들이 어떠한 도서를 희망하는지 알 수 있다. 이런 다양한 활동을 컴퓨터뿐만 아니라 앱을 통해 스마트폰에서도 사용가능하도록 하였다.
본 연구에서는 법학 분야의 효율적인 장서구성을 위해 S 대학 법학도서관의 2018년 1년 동안의 대출데이터를 분석하고 소장단행본이 실제로 교육과 연구에 이용되고 있는지를 분석하였다. 먼저 S 대학 도서관리 시스템인 Alma 시스템으로부터 1년 동안 대출된 단행본에 대하여 주제별, 언어별, 출판 연도별로 분석하여 이용자의 패턴을 분석하였다. 이어서 실제로 S 대학 강의계획서에 나타난 단행본을 법학도서관이 얼마나 많이 소장하고 있는지를 분석하였으며 S 대학 연구자들이 연구한 논문에 인용된 단행본을 도서관에서 얼마나 소장하고 있는지를 분석하였다. 이런 연구결과는 법학전문도서관으로서의 장서구성의 기준을 수립하는 기초 자료로 활용해 볼 수 있을 것으로 판단된다.
현대사회가 언제 어디서나 정보를 주고 받는 유비쿼터스 사회로 변화하면서 센싱기술, 통신기술, 서비스 기술 등을 이용하여 우리가 볼 수 있는 모든 사물을 사람과 통신 가능하게 해주는 IoT기술이 부각되고 있다. IoT는 일반적으로 사람의 관여 없이 사물 간에 이루어지는 통신을 뜻하는 것으로 국내에선 개념적으로 USN기술과 흡사하다. 본 논문에서는 USN 분야 중 하나인 모바일 RFID 기술을 이용한 도서 대출 시스템을 제안하고 무선으로 정보를 주고 받는 모바일 RFID의 특성을 고려하여 태그와 리더 간의 인증 프로토콜을 제시한다.
산업기술정보원은 국가산업기술정보유통시스템 개발사업의 일환으로 클라이언트/서버기반 통합형 자료관리시스템을 개발하였다. 본고는 산업기술정보원 자료관리시스템의 연혁에 대해 살펴보고 신규 개발된 시스템의 특징을 소개하고 있다. 그리고 자료관리시스템을 구성하는 각 하부시스템의 기능과 특징에 대해 개략적으로 살피고 있다.
지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.
이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.
본(本) 논문(論文)은 산업기술정보원(産業技術情報院)에서 자체 개발(開發)한 도서관리(圖書管理) 시스템인 KINITI-LIS의 구성(構成) 및 파일 구조(構造)에 관하여 기술하였다. 본(本) 시스템은 수서(收書), 목록(目錄), 검색(檢索), 대출(貸出), 연속간행물관리(連續刊行物管理) 등 5개 서브시스템으로 구성(構成)되었으며, 대부분의 파일들은 VSAM을 기본으로 구축(構築)하였다.
산업기술정보원(産業技術情報院)은 산업(産業) 및 과학기술 분야의 도서, 연속간행물(連續刊行物), 해외공관자료, 특허 등의 다양한 정보자료(情報資料)를 수집하고 있다. 본 논문은 산업기술정보원(産業技術情報院)에서 자체 개발(開發)한 자료관리시스템의 구성과 운영에 관하여 기술하였다. 본 시스템은 IBM 3090/150 E를 이용하여 개발(開發)되었으며, 수서, 목록, 검색, 대출, 연속간행물(連續刊行物) 관리의 하부 시스템으로 구성(構成)된다.
본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.
본 연구의 목적은 도서관 이용에 영향을 미치는 요인을 종단적으로 분석하는 것이다. 도서관 이용의 지표 중의 하나인 대출권수의 통계적 분석을 위해 잠재성장모형과 성장혼합모형을 적용하였다. 국가도서관통계시스템에서 제공하는 2014년부터 2019년까지의 공공도서관 통계정보를 수집하고 846개 도서관을 대상으로 분석을 수행했다. 분석결과, 대출권수는 감소하는 경향이 나타났지만 감소세는 점차 완화되고 있었다. 다음으로 대출권수에 영향을 미치는 요인들을 통제한 상태에서 분석한 결과, 장서수와 독서프로그램 참여자수가 중요한 요인으로 나타났다. 마지막으로 성장혼합모형을 적용하여 분석된 5개의 계층들에서 사서수의 증가는 감소 계층에 비해 증가 계층에 속할 가능성을 높이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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