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.
최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.
인터넷의 발달로 웹에서 제공되는 정보와 서비스의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 사용자들은 보다 쉽게 빠르게 정보를 찾을 수 있도록 지원해 주는 정보 검색 에이전트에 대한 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 적합한 도서 정보를 검색 및 추천하는 멀티 에이전트 시스템을 설계한다. 그리고 여러 에이전트 사이의 행동을 제어하는 CA(Coordination Agent) 에이전트의 조정 기능과 각 에이전트간의 통신을 지원하는 KQML처리의 알고리즘을 구현한다. 구현 결과 CA의 Message Queue 비교를 토한 조정 기능은 IEA(Information Extraction Agent)의 중복된 정보검색을 방지하여 보다 빠르고 효율적인 정보 검색의 효과를 얻을 수 있었고, KQML은 JAVA의 클래스로 구현하여 본 시스템에서 사용된 메시지 이외의 모든 KQML 메시지 처리 기능을 포함할 수 있도록 하였다.
인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.
본 연구에서는 독서장애인을 위한 모바일 전자책에 저장된 어노테이션을 탐색하고 그 결과를 재생하는 기법을 제안하고, 이를 음성 어노테이션 브라우징 시스템이라 칭하였다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템은 명령 입력, 중요도 분석 및 추천, 검색, 출력 단계로 구성된다. 특히 본 논문에서는 대상 사용자가 청각 의존도가 높은 독서장애인들이기 때문에 완전히 청각에 의존해서 사용할 수 있도록 모든 단계에서 음성인식 인터페이스를 제공한다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템의 효율성을 검증하기 위해 모바일 안드로이드 환경에서 실행되는 전자책 소프트웨어와 음성 어노테이션 브라우징 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 전맹인으로 구성된 다수의 사용자들로 하여금 검증하도록 하였으며, 그 결과 이들이 원하는 어노테이션을 찾는 과정이 성공적으로 이루어 질 수 있음을 확인 하였다.
이 연구에서는 생산자 중심의 개인기록 전자출판 리포지토리 구축 모형(안)과 운영 모델의 실질적인 적용을 위해 필요한 세 가지 운영 프로세스를 제안하였다. 1) DSpace 기반 전자출판 리포지토리 구축을 위한 필수 요소로 생산자 중심의 서비스 제공, 운영 주체, 운영 및 관리방안에 대한 사전 논의와 검토, 디지털 개인기록 생산자의 리포지토리 활성화방안, 저작권문제, 개발 및 보급과정, 법적인 체제구축 등을 제안한다. 2) 리포지토리 모형은 이러한 요소들을 고려하여 생산자 중심의 순환구조로 구축한다. 3) 여러기관이 연계한 리포지토리 모형을 통해 콘텐츠 배포와 키워드 검색, 사용 통계, 추천 시스템, 오픈 엑세스 등의 다양한 서비스를 개인 이용자와 포탈업체, 전자출판사에게 동일하게 제공한다.
이 연구는 부산지역 초등학교 도서관의 북큐레이션 운영에 대한 사서의 인식을 조사하여 분석한 다음, 학교도서관에서의 북큐레이션 활성화방안을 제안하고자 하였다. 2021년 기준 국가도서관통계시스템의 학교도서관 현황을 활용하여 부산지역 304개 학교도서관 목록을 확보하여 사서가 배치되어 있는 121개 학교도서관을 선정한 다음 설문조사에 참여하기로 한 83개관을 최종 연구대상으로 선정하였다. 북큐레이션 운영현황과 사서와 사서교사의 인식조사 결과를 바탕으로 학교도서관 북큐레이션을 활성화하기 위한 방안으로 1) 북큐레이션에 대한 전문화된 교육의 확대와 제공, 2) 학교도서관 북큐레이션 운영에 관한 자료의 개발과 보급, 3) 북큐레이션에 대한 역량강화를 위한 사서들의 지속적인 노력, 4) 학교도서관 사서 간의 협력과 정보 공유 등을 제안하였다.
도서관리 전산화된 정보시스템에서 어떤 특정 이용자그룹에 대한 특성과 이용 능력에 대한 이해의 부족으로 일과 그 관련 얻은 종사자들이 정보1.)스틸을 개발하고 채택하고 운영함에 있어 최상의 선택을 하는 데 사실상 큰 어려움을 겪어 왔다. 본 연구는 한국 내에서의 이용자, 유학생 이용자, 남학생 여학생, 학부생, 대학원생 둥과 같은 특정 이용자 집단의 특성과 이용 능력에 관한 조사를 목적으로 이루어 겼다. 또한 OPAC 사용법을 배우는 경로에 대한 연구와 비 이용자 연구도 동시에 행해졌다. 설문 조사는 대구 지역과 미 Texas지역에 유학 중인 학생들을 대상으로 실시하였으며, 345개의 이용 가능한 데이터를 수진 분석하였다. 여러 종류의 기술적, 추리적, 다변량적 통계분석 방법들을 SPSS의 도움을 얻어 적용하였다. 본 연구에서는 (1)특정 학생 이용자집단의 OPAC에 대한 지식의 분포에서는 통계적으로 유의한 차이가 있었지만. 학부생집단과 예체능 전공의 학생들의 그룹 비교에서는 예외적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. (2)응답자들이 OPAC시스템을 사용할 때 알고 있는 탐색 방법의 숫자와 컴퓨터 사용 시간의 상관관계는 다른 어떤 변수의 상관 계수보다 높았고 컴퓨터 이용 연한, 이용 빈도, OPAC이용 빈도는 도서관 이용 빈도와 수작업 카드 목록의 이용 빈도보다 비교적 높았다는 사실을 밝혀 냈으며, 아울러 이 변수들의 상관 계수와 그 상관 관계들의 순위까지 명확히 제시하였다. 또한 어떤 새로운 시스템을 개발하거나, 채택하거나 이를 운영할 때 참조할 수 있는 결론과 추천하는 내용, OPAC 시스템의 성격을 연구하고자 할 때의 미래 연구 주제도 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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