기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.
스마트 시대에 돌입함에 따라 사람들이 여가를 즐기는 방법은 다양해졌고 그 중에서 독서는 아직까지도 사랑받고 있는 여가 방법 중 하나이다. 그에 따라 수많은 문학도서가 출판되고 있으며 다양해 지고 있는 장르 중에서 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 이러한 상황 속에서 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.
2002년 출판계의 화제는 '출판및인쇄진흥법' 제정, MBC-TV '!느낌표' 프로그램 추천도서의 베스트셀러 독식으로 상징되는 이른바 '매스컴셀러' 현상, 월드컵 기간 중의 종로서적 부도, 권위와 전통의 서평지 <출판저널> 휴간, 교양.오락.실용.아동 등 단행본 출판 전반의 매출 향상 등으로 집약된다.
이 논문의 목적은 영미권 공공도서관의 패싯 내비게이션 분석을 통해서 국내 공공도서관 이용자에게 적합한 패싯 내비게이션을 구축하기 위한 것이다. 국내 공공도서관 19개와 영미권 공공도서관 12개를 선정하여 패싯 내비게이션의 고유한 패싯들을 분석하였다. 국내 공공도서관의 패싯은 대학도서관의 패싯과 차이가 없었지만, 미국과 캐나다 공공도서관은 공공도서관만의 고유한 패싯을 포함하고 있었다. 그 패싯들은 이용자 계층, 문학형식, 유사자료추천(library list), 이용자 생성 태그, 이용자가 대출할 수 있는 도서와 도서관에서만 이용할 수 있는 도서, 온라인으로 접근할 수 있는 도서로 나누어서 제시하는 이용자의 사용성을 증진시키기 위한 패싯들이라고 할 수 있다. 이러한 패싯들을 통합서지용 KORMARC 008 부호화정보필드를 활용하여 국내 공공도서관에 적용함으로써, 공공도서관 이용자의 도서관 목록을 이용한 검색 편의성을 높일 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 국내 공공도서관에서 장서개발정책 수립 시에 활용할 수 있는 다양한 장서평가 지표를 제시할 목적으로 수행되었다. 이러한 탐색적 연구를 위하여 공공도서관의 실제 데이터를 개별 장서평가 지표에 적용하는 사례연구를 통해서 그 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 장서평가 지표 분석을 위하여 서울시 광진구립도서관의 최근 10년간 장서대출 데이터가 이용되었다. 주요 장서평가 지표로는 연도별 구입도서의 장서회전율과 이용계수, 연도별 사서 추천도서 장서회전율과 이용계수, 연도별 비대출도서 비율, 대출자 거주지별 도서관 이용도 등이 분석되었다.
공공도서관 대출데이터를 활용하여 이용자의 정보 이용행위를 이해하려는 노력이 꾸준히 이어지고 있다. 본 연구에서는 공공도서관 이용자가 동시에 대출한 도서들의 주제 분야를 살펴보고, 이들 간의 연관성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 2019년에 이루어진 대출 도서 984,790권의 한국십진분류기호를 활용하여 같은 날 동일한 이용자에 의해 대출된 도서 목록의 집합인 동시 대출 건수 22,443,699에 대해 ITEM2VEC 기법을 적용하여 분류기호를 벡터로 변환하였다. 다음으로 연관성이 높은 분류기호를 10개씩 추출하였으며, 총 522개의 분류기호를 활용하여 네트워크를 생성하였다. 네트워크에서는 15개 커뮤니티를 식별하였으며, 커뮤니티별 주요 특성을 파악하였다. 15개의 커뮤니티 가운데 두 개 이상의 주류로 구성된 커뮤니티에서는 요목 수준에서 의미 있는 주제적 연관성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 이용자의 도서 이용행위에 기초하여 함께 대출될 가능성이 있는 자료의 주제를 파악한 것으로 도서관 장서 구성 및 배치, 관련 주제 분야 자료 추천, 분류표 개정 등에 유익한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문은 방송 콘텐츠를 소비한 사용자의 소비이력 정보를 바탕으로 추천해 주는 시스템을 소개한다. 방송 콘텐츠는 도서, 음반, 영화 등의 콘텐츠와는 다른 구조로 구성되어 있으며, 크게 시리즈물과 에피소드물로 나뉜다. 시리즈물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하고 하나의 주제나 스토리를 다룬다. 반면에 에피소드물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하지만 각각의 콘텐츠 별로 다른 주제나 스토리를 다룬다. 시리즈물인 경우에는 프로그램 단위로 추천이 가능하고, 에피소드물인 경우에는 하나의 프로그램을 구성하는 콘텐츠들이 독립된 콘텐츠로서 추천이 가능하다. 이와 같은 방송콘텐츠의 특징에 따라, 본 논문에서는 시리즈물과 에피소드물로 추천단위를 달리하여 콘텐츠를 추천한다. 콘텐츠 추천은 사용자의 방송 콘텐츠 소비이력 정보를 활용하여 방송 콘텐츠간의 유사도를 도출하고 이를 토대로 추천을 제공한다. 방송 콘텐츠간의 유사도는 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 계산한다. 추천 시스템은 희소 배열 자료구조를 사용하며, 메모리 기반의 연산을 수행하여 추천 콘텐츠를 색인 구조로 저장한다. 저장된 색인은 추천 시스템에서 제공하는 오픈 API를 통해 서비스되며, 오픈 API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 구현되었다. 마지막으로 추천 시스템 구현과 실험을 위한 웹 데모를 소개한다.
본 논문에서 구현하고자 하는 에이전트기반 전자도서관 시스템은 웹을 통해 도서정보를 검색하는 사용자들에 대한 도서 정보 관심도를 모니터 에이전트에 의해 추출하게 하고 해당 정보를 대상으로 학습 과정을 거쳐 사용자별 프로파일을 구축할 수 있게 한다. 이 과정에서 모니터 에이전트에서 추출되는 사용자 history와 학습예제 정보는 사용자가 행하는 다양한 작업의 결과 차별화된 중요도가 적용된다. 학습 에이전트를 통해 구축된 사용자 관심 정보는 각 사용자에게 세부 DB 추천 모듈과 관심 정보를 푸쉬해주는 에이전트에 적용된다. 본 시스템에서는 전자 도서관에 가입하는 사용자들의 공통된 그룹 정보를 관리하여 이를 통해 동일 그루내의 사용자들 사이의 정보 이용이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인과 그룹을 대상으로 하는 모니터 에이전트와 학습 에이전트를 설정하여 도서관을 이용하는 사용자들에게 정확하고 신속한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
어린이 그림책의 효과적인 주제접근을 위해서는 주제명의 부여가 필수적이다. 그러나 어린이 그림책은 표제나 목차 등 자료 자체에서 주제명을 발췌하기가 어렵다. 또한 일반도서를 위한 주제명표를 그대로 사용하기도 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책을 위한 별도의 주제명표를 개발하였다. 주제명표 개발을 위해서는 영미권의 그림책 주제명표를 참고하였으며, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정.추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전 등을 참고하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이도서연구회의 추천그림책을 대상으로 적용하였다. 앞으로는 지속적인 주제명 부여 작업을 통해 주제명표를 정련하고, 그림책의 주제분석을 위한 지침을 추가적으로 제공할 필요가 있을 것이다.
본 연구는 영국, 미국, 우리나라에서 많이 사용되는 독서치료 도서목록에 수록된 성인 대상 독서치료용 도서의 스펙트럼을 분석한다. 영미권 독서치료 도서목록이 독서치료를 주관하는 기관이나 단체에 따라 구성상의 다양성을 보이는 것에 비해 우리나라의 성인용 독서치료 도서는 주관 기관에 따른 차이 없이 논픽션이 압도적인 비중을 차지한다. 세부적인 카테고리에서 영미권 대학 및 공공기관의 독서치료 추천도서목록에서 가장 높은 순위를 차지하는 논픽션 도서는 의학 서적을 포함하는 "건강, 운동, 다이어트" 관련 도서이며, 이것은 이들 기관에서 독서치료가 임상적 치료 효과가 있는 어느 정도 전문적인 영역으로 인정받고 있음을 보여준다. 반면에 우리나라의 독서치료 도서목록에 수록된 도서들은 인문(심리), 자기계발, 문학(에세이) 등 이른바 "자기계발 이데올로기와 결합한 심리학 서적"이 60% 이상을 차지한다. 연구자는 독서치료가 정신의학, 심리학, 문헌정보학, 인문학적 배경을 바탕으로 하는 학제적 실천이라는 인식 하에, 독서치료가 인문학적 통찰에 의존함으로써, 참자가들에게 단순히 책을 읽고 문제적 상황이나 증상 이전의 상태를 회복하게 하는 것이 아니라 삶과 세계에 대한 깊은 성찰을 통하여 내적으로 성숙한 인간으로 변모하는 데 도움을 주어야 한다고 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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