• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.113-127
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• 2021

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.

• 출판저널
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• 통권225호
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• pp.23-23
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• 1997

제30회 '문화체육부 추천도서'가 선정됐다. 총류와 역사 종교.철학.문학 등 10개 분야에 걸쳐 총 112종 246책이 선정됐다. 올해는 특히 번역 분야를 새로 설정, 우리 문화를 세계에 널리 알리는 데 기여한 도서도 2종 선정돼 눈길을 끈다. 추천 목록은 다음과 같다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.1-22
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• 2022

본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권3호
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• pp.343-372
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• 2021

이 연구는 성격유형별로 선호하는 도서를 추천할 수 있는 키워드를 선별하고, 선별된 키워드가 실제 성격유형별 도서의 구분 및 추천에 활용 가능한지 여부를 밝히는데 목적이 있다. 유효성을 검증하기 위해 초등학생 5~6학년과 중학생 1학년 수준에 맞는 도서를 선정하여, 전문가 집단에 의뢰하여 성격유형별 선호도서로 분류하였다. 분류 결과, 전문가 집단 5인 이상 의견이 일치하는 도서가 절반에 해당하며 높은 일치도를 나타냈다. 또, 선정된 도서의 서평 데이터를 모아 어휘자동추출시스템으로 추출한 키워드로 도서를 성격유형별로 분류한 결과와 전문가 집단이 최종 판정한 결과를 비교하면, 소수의 도서를 제외하고 거의 유사한 결과를 보였다. 이로써 서평 키워드를 활용하여 성격유형별 선호도서로 구분하고, 성격유형별 도서추천에 유효성이 있음을 검증하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.189-209
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• 2022

본 연구는 국내 공공도서관에서 제공하고 있는 온라인 북큐레이션 서비스와 해당 서비스에서 추천된 도서를 내용분석하여 그 특성을 파악하는 것이 목적이다. 분석대상은 23개 공공도서관에서 수집한 35가지 온라인 북큐레이션 서비스와 11,447권의 추천도서 목록이며, 연구의 결과는 다음과 같다. 일부 도서관들만 추천주제를 제시하고 있었고, 추천대상은 특정한 대상을 지정하지 않은 경우가 가장 많았으며, 도서의 추천주기는 월별이 가장 많았다. 대체로 추천되는 도서는 서로 중복되지 않지만, 2019~2021년에 발행된 '문학'(소설)에서는 중복이 있었다. 추천도서는 일부 발행처에서 출판한 도서의 비중이 높았으며, 2019~2021년에 발행된 도서들이 가장 많았다. KDC 6판 기준으로 분석한 주제분야는 '문학'이 가장 많았다. ISBN 부가기호 기준으로 분석한 독자대상은 '교양', '아동' 도서 순으로 나타났고, 발행형태는 '단행본'과 '그림책, 만화' 순으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로 공공도서관을 위한 온라인 북큐레이션 서비스 지침을 개발하고 플랫폼을 구축하여 도서관들이 공유하는 것을 제안하였다.

• 출판저널
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• 통권238호
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• pp.6-10
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• 1998

스포츠의 세계는 곧잘 인생으로 바유되곤 한다. 승리와 패배가 엇갈리는 구비구비 길목마다 환호와 눈물이 넘친다. 승부세계에 담긴 평범하지 않은 사연은 숱한 인생철학을 들려주는 것이기도 하다. 정작 스포츠를 즐기는 인구만큼 스포츠도서에 쏟는 관심은 빈약하기만 하다. 최근들어 다채롭게 나오기 시작한 각종 스포츠도서를 스포츠 평론가, 체육계 인사 10인이 추천했다. 이 책들을 통해 스포츠의 한없는 매력에 한껏 빠져들어 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1097-1104
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• 2011

본 논문에서는 개인 맞춤 도서 추천을 위한 시맨틱웹 접근방법을 제안한다. 제안방법은 콘텐츠 기반 추천을 이용하면서도 사용자가 모든 도서 검색 시스템에 자신의 관심분야를 등록해야 하는 단점을 개선한다. 제안방법은 다양한 서지정보제공자의 도서분류 온톨로지상에서 자신의 관심분야를 등록할 수 있게 함으로써 사용자 프로파일을 공유한다. 또한 사용자 프로파일 관리 시스템은 제안방법에 의해 작성된 사용자 프로파일을 관리하고, 사용자의 관심분야와 도서분류 온톨로지상의 각 개념과의 유사성을 분석하는 기능을 제공한다. 제안방법은 사용자 프로파일의 공유를 통해 기존 키워드 검색에 비해 더 향상된 효율성을 제공한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.279-303
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• 2016

본 연구는 학교도서관 홈페이지를 통해 제공할 수 있는 정보 서비스로 북 큐레이션을 제안하고 구체적인 시스템 기획에 앞서 큐레이션의 기준이 되는 추천 기준을 도출하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 기존 시스템의 추천도서목록을 분석하여 이용자 정보와 도서 정보에서 추천에 활용할 수 있는 속성을 분석하였다. 둘째, 분석된 속성을 활용하여 12개의 추천 기준을 도출하였다. 마지막으로 설문을 통해 각 기준에 대한 이용자의 선호도를 조사하였다. 설문의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 학생들이 북 큐레이션 서비스가 도서관 이용에 필요하다고 응답하였다. 둘째, 상위 3개 선호 기준은 '관심 키워드 중심 추천', '학년단위 다대출', '교과연계도서목록 다대출'이다.

• 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.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.215-236
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• 2017

이 연구의 목적은 개인별 성향이나 성격 유형에 따라 선호하는 도서에 차이가 있음을 전제로, 어린이 청소년을 위한 추천도서의 책소개 정보를 활용하여 개인별 성격유형에 적합한 도서를 합리적으로 추천할 수 있는 서평 자동분류시스템을 개발하는 것이다. 연구에서 사용한 데이터는 국립어린이청소년도서관에서 제공하는 501권의 유아 및 아동도서를 대상으로 하였다. 실험에 활용된 2가지 기계학습 모델(비선형 커널 및 선형 커널) 각각에 대해서 총 6가지의 색인어 가중치 계산 방법과 자질 선택 방법, 그리고 10가지의 자질 선정 임계치 조합으로 구성된 360개의 분류 모델들을 구성하고 각각의 성능을 측정하였다. 전체적으로는 선형 커널을 이용한 SVM 기반 학습 방법(LIBLINEAR)이 비선형 분류를 지원하는 LibSVM(RBF 커널) 모델보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 성능 측정 결과는 뉴스 기사나 논문을 대상으로 한 문헌 분류 성능에 비해서 낮은 것으로 나타났으나, 합리적인 분류 기준이 존재하는 뉴스기사나 주제 분류에 비해서 성격 유형 기반 분류는 그 난이도가 높다는 것을 감안할 때, 초기 실험 결과로서의 의미는 있다.