1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.
CM의 특성상 기존고객에 의한 재구매나 기존고객의 추천에 의한 신규고객 유입이 CM서비스의 주요 수주경로라고 볼 때 고객만족과 고객충성도에 대한 연구는 CM기업의 경쟁력을 강화시키는 요인으로 볼 수 있다. 그럼에도 현재 CM이 도입된 지 15년이 지났지만, 그동안 CM분야에서 고객만족도와 고객충성도에 관한 연구는 미미하였다. 본 연구의 목적은 CM서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 CM서비스를 경험한 135명의 의사결정자를 대상으로 CM서비스에 대한 고객만족도와 고객충성도를 측정하였다. 고객만족도는 건설단계별로 기획단계, 설계단계, 조달단계, 시공단계 및 준공후단계별로 세분화하여 측정하였다. 고객충성도는 NPS(Net Promoter Score, 순고객추천지수) 이론에 근거하여 고객의 추천의향을 측정하였으며 측정결과에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객으로 분류하여 건설단계별 만족도와 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 또한 프로젝트 초기단계인 기획단계 만족도가 추천고객을 형성하는 데 가장 큰 영향력 있는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 프로젝트 진행과정에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.
센서 및 네트워크 기술 발전에 따라 지휘통제 정보가 폭증하고 있다. 지휘통제(C2) 분야에서는 정보의 적시 처리가 매우 중요하다. 한정된 자원으로 모든 정보를 적시 처리하는 것이 제한된다면, 우선순위가 높은 정보를 먼저 처리하여야 한다. 이를 위해 추천 시스템 기술이 가용하다. 추천 시스템은 수많은 아이템 중 사용자에게 적합한 아이템을 골라내어 우선순위가 높은 순으로 제시할 수 있기 때문이다. 이 연구는 군 통신망 구현에서 널리 쓰이는 트리플-메트릭 우선순위 기준을 쿼드러플-메트릭 우선순위 기준으로 확장하고, 그에 따른 지휘통제 정보 추천 시스템을 제안하고, 실험을 통해 그에 대한 타당성을 보인다.
본 연구에서는 물리, 생명분야 연구자들의 인구사회학적 특성이 기관리포지터리 수용의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 이를 정보공유와 확산의 장으로 기관리포지터리를 활용할 수 있는 전략 수립의 근거자료로 활용하고자 하였다. 관련 문헌자료 조사, 설문조사와 심층면담을 수행한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 기관리포지터리 인지경로는 도서관과 모체기관의 홍보, 동료들의 추천순으로 나타났다. 둘째, 연구자의 학술정보자원 공유는 면대면이 가장 높게 나타났으며, 그다음으로 오픈액세스 기반 기관리포지터리, 연구그룹단위 웹사이트 순이었다. 셋째, 학술정보자원 유형별 공개는 심사후 학술논문이 가장 높게 나타났으며, 실험데이터에 대한 공개의사는 매우 저조한 것으로 나타났다. 넷째, 학술정보자원의 공개를 통해 연구자들은 연구성과에 대한 인정, 우선권확보, 연구역량 강화에 대한 기대감, 취업에 대한 기대감, 중복연구 가능성 축소를 기대하고 있었다. 향후 다양한 학문분야별 연구자의 특성과 행태분석을 통해 주제분야별 특성이 반영된 기관리포지터리 개발이 필요할 것으로 보인다.
우리나라의 농업은 주곡의 지속적인 자급기반을 마련하고 이제 단순한 농사형태에서 벗어나 새로운 소득작목을 개발하고 합리적인 경영개선을 통하여 소득을 높이는 상업농시대에 접어들게 되었다. 따라서 상업농시대에는 농업도 새로운 기술을 바탕으로 질 높은 농산물을 안정적으로 생산공급할 수 있는 기술의 확보가 더욱 요구되고 있다. 최근 농산물수입개방 시대에 접어들게 되면서 우리 농산물도 국제경쟁력향상을 위한 품질향상 및 새로운 소득작물의 개발이 절실히 요구되는 시점에 와있다. 여러 지방지치단체에서 그 지방에 알맞은 소득작물을 개발하여 많은 소득을 올리고 있는 사례를 많이 볼 수 있다. 예로서 보성의 녹차, 무안의 무화과, 구례의 오이 등이 대표적인 예라고 할 수 있다. 여러 농업연구기관에서도 과학적인 토양연구로 세부정밀토양조사를 실시하고 작물재배의 부적지에 대해서는 토양개량방법을 연구하고 있으며 그에 따른 시비추천과 소득작물의 적지적작추천을 하고 있다. 국내에서도 GIS의 발전 및 RS의 발전과 더불어 친환경농업의 일환으로 정밀농업분야에 많은 관심이 집중되고 있다. 정밀농업은 농업생산기술 분야에서 아직 생소한 접근방법으로서 여기에서는 지구측위시스템(GPS)와 지리정보시스템(GIS), 원격탐사(RS)기법들이 많이 응용되고 있다. 또한 농업의 1차(식량생산)적인 목적에서 2차, 3차(소득증대 및 부가가치 증대)적인 목적으로 변화되고 있다. 각 지자체에서 그 지역에 적합한 농산물 재배를 위한 재배단지 확산방안 연구가 진행중에 있으며, 과거 토양속성인자를 가지고 재배적지 선정을 해왔으나, 본 연구에서는 GIS와 RS을 중첩하여 적지선정에 관한 최적의 시스템을 구현하였다. 이런 적지 선정을 통하여 유기농업의 실현을 도모하여 소비자의 욕구에 맞는 작물 생산 및 농촌관광단지 조성을 통해 부가가치증대 및 소득증대를 꾀함으로 농촌문제 해결에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 GIS 와 RS의 기술이 농촌분야에 더 효율적으로 적용될 것으로 기대되며, 농업기술센터를 통한 정보제공을 함으로써 대농민 서비스 및 농업기관의 위상이 제고 될 것으로 기대된다.
재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.
우리나라의 한정된 예산과 연구자원을 활용하여 뇌과학 분야 연구성과를 극대화하기 위해서는 뇌연구 분야 중 강점을 가질 수 있는 융합연구 분야를 선정하여 우선적으로 육성할 필요가 있다. 본 연구에서는 선도가능성, 혁신성, 기대성과 등을 바탕으로 중점 연구분야의 우선순위를 결정함으로써 뇌과학 정책 결정에 가이드라인을 제공하고자 한다. 이를 위해 우선 뇌과학 분야 국내 리더급 연구자들에게 뇌과학 중점 연구분야 후보로 5개 영역, 즉 신경교세포, 뇌정밀의학, 신경후성유전학, 뇌신경모사컴퓨터, 뇌파이용 대상 구동기술을 추천받았다. 그 다음 AHP를 통해 중점후보 분야와 평가항목 간의 상대적 가중치를 결정하고 그 우선순위를 결정하였다. 평가 항목 중 선도가능성 등의 세부항목이 포함된 유망도가 중점분야 선정에 있어 가장 중요한 평가 요소인 것으로 나타났으며, 이러한 평가 요소로 비교 분석해본 결과 중점 연구분야 후보 중에 신경교세포의 가중치가 가장 높은 것으로 나타나 관련 정책 추진시 가장 우선적으로 고려해야 할 것으로 판단된다.
방대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진은 다양한 알고리즘을 통해 사용자마다의 최적화된 정보를 구성한다. 과제, 논문, 특허, 연구보고서 등 과학기술정보를 서비스 하는 주체 역시 나름의 검색 알고리즘으로 정보를 제공하지만, 질의어와 문서간의 적합도만을 측정하여 검색 결과를 제시할 뿐 사용자의 관심 분야나 요구를 반영하지 않고 있다. 특히 관심 분야에 적합한 과학기술정보를 사용자가 접근하기 쉽게 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자 관심분야를 서비스 이용행태로부터 결정하여 이를 과학기술정보 개인화에 반영하는 서비스에 대해 제안하였다. 이를 위해 실시간 관심분야 추적, 관심 태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 설계하고 구현하였다.
최근 영재 및 영재교육에 관련된 연구가 다방면에서 진행되고 있으며, 초기에 수학 및 과학 분야 위주로 이루어졌던 영재교육은 정보, 발명, 인문, 예술 등의 기타 분야로 점차 확대되어 가고 있다. 사회적으로는 고도화된 정보화 사회로의 진행과 더불어 정보과학에서도 영재교육에 대한 관심과 중요성이 커지고 있다. 그러나 정보과학의 학문적 역사가 짧고 그 범위의 설정이 어려운 만큼 정보과학 분야의 영재교육에 있어서도 대상자의 선발과 교육이 어려운 것이 사실이다. 또한 2010 과학영재교육원 신입생 선발부터 지필검사의 방식을 없애고 장기간 관찰을 통한 교사 추천방식이 도입됨에 따라 이를 위한 관찰기록과 추천서, 포트폴리오 등을 사용하는 질적 선발방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 특히 영재교육 대상자의 선정에 대한 학문적 연구가 부족하여 교육 방식의 보완과 창의적인 대상자 선발에 있어 개선에 대한 목소리가 높다. 이에 본 연구에서는 3년여 간의 대학부설 과학영재교육원 신입생 선발 전형 절차와 본고에서 제시하는 모형이 적용된 2010 교육대상자 선발과정에서 실시한 관찰기록, 교사추천, 포트폴리오등 선발과정의 평가도구의 신뢰도를 분석하였다. 결론적으로 지필평가를 대체할 수 있는 여러 전형 요소의 결합에 따라 충분히 인지적, 정의적, 창의적 영역에서 학생들을 평가하고 선발 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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