• 출판저널
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• 통권47호
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• pp.22-23
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• 1989

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.18-21
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• 2015

정보의 양이 막대한 요즘, 독자가 원하는 도서를 추천해주기 위해서는 독자의 성향을 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 정의된 독자 프로파일을 기반으로 독자의 성향을 분석하고, 추가로 피드백 정보가 사용가능 할 경우 독자의 성향을 다시 보완하여 분석하는 방법에 대해 제안하였다. 독자의 성향은 도서관이나 서점 등에서 일반적으로 사용하는 대표적인 도서 분류인 카테고리를 사용하며, 성향 분석을 위한 피드백 정보로는 가장 정량적 신뢰도가 높은 구매내역 정보를 사용하여 독자에게 원하는 도서가 추천되도록 하는 방법을 제안한다. 제안된 분석을 적용하기 위하여 실제 온라인 서점에서 보유한 독자 프로파일을 사용하여 실험 결과를 도출하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.175-186
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• 2021

국내 공공도서관의 역할과 기능은 다양해지고 있는 반면, 내부적으로는 편향된 도서 대출로 다양한 문제들이 나타나고 있다. 또한 최근 4차 산업혁명으로 공공도서관에서 인기도서 위주의 도서 추천시스템이 도입되고 있으나, 이용자가 접할 수 있는 도서의 다양성은 제한되고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관 이용자의 만족을 제고하기 위해 공간적으로는 대구시 두류도서관으로 한정하여 대출이력 자료(213,093건), 회원정보(35,561명) 등을 활용하여 군집분석과 토픽 모델링, 콘텐츠 기반 필터링 추천 알고리즘으로 공공도서관 미대출 도서 추천시스템을 구현하였으며, 이에 대한 실제 이용자들의 만족도 설문조사를 실시하여 미대출 도서 추천시스템의 가능성과 시사점을 제시하였다. 분석 결과 대다수의 이용자들이 높은 만족도로 응답하였으며, 특정 성·연령대, 직업, 평소 독서량 등으로 분류된 계층에서 만족도가 상대적으로 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해 공공도서관의 편향된 도서 대출, 운영 효율성 저하 등의 문제를 일부 개선할 수 있을 것으로 기대하며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.601-604
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• 2001

도서 정보 추천 시스템에서 기존 사용자들의 정보를 이용하여 마이닝 기법중 군집 분석을 적용하여 사이트에 처음으로 접속하는 사용자와 접속률이 낮아 피드백 정보가 많이 없고 적절한 추천을 하지 못하는 사용자에게 비슷한 군집의 사용자들의 정보를 이용하여 적절한 정보를 추천한다. 본 논문에서는 기존의 멀티에이전트 추천 시스템에 데이터 마이닝 에이전트와 패턴 분석 에이전트를 접목하여 더 나은 추천 정보를 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.127-152
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• 2021

본 연구는 개별 독자에 대한 사서교사의 독서자료 추천활동의 양상을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 사서교사들을 대상으로 심층면담을 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료의 분석을 통해 사서교사의 독서자료 추천활동의 세부과정 및 주요 특징, 추천 시 고려하는 요소, 독서자료 추천활동에서 대두되는 주요 쟁점에 대한 정보를 도출하여 제시하였다. 구체적으로 사서교사의 독서자료 추천과정은 질문과 면담, 책 추천, 후속조치라는 단계로 이행되고 있는 것으로 확인되었다. 그리고 독서자료 추천 시 고려하는 요소는 학생의 관심사, 독서이력, 책의 재미, 읽기수준, 도서수준, 교사, 수업 및 교과과정인 것으로 조사되었다. 아울러 이들 요소를 고려하는 과정에서 사서교사들의 경험과 인식에서 차이가 발생하는 것으로 확인되었다. 이 연구에서 도출된 독서자료 추천활동의 단계 및 주요 요소는 향후 사서교사의 추천활동 수행에 있어서 지침으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 통해 학교도서관에서 독서자료 추천활동의 다각화와 개별 독자를 위한 독서자료 추천활동의 강화에 기여할 수 있을 것으로 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2015

감성은 개인적인 생활경험을 통해 표현되며 동일한 감정상태와 정보자극을 주더라도 다른 감성이 발생될 뿐만 아니라 개인, 사회, 문화 요인에 따라서 크게 변한다. 따라서 다른 영역의 감성과 도서에 대한 감성이 같지 않기 때문에 별도의 감성 사전 구축이 필요하다. 구축된 감성사전은 비슷한 성향의 도서와 사람을 묶어 추천해 주는데 활용할 수 있다. 감성 사전 구축을 위한 원천 정보로 네티즌이 책을 읽고 호감도와 함께 짧은 문장으로 쓴 소감을 활용하였다. 감성분석에서 가장 기본이 되는 분류는 긍정과 부정으로 나누는 것이다. 하지만, 실제로 도서를 추천하기위해서 긍정과 부정으로만 구분하는 것은 충분하지 않다. 따라서 본 연구에서는 도서에 대해서 감성을 긍정과 부정의 호감정도와 감성의 활성도를 조합한 8개의 감성으로 분류하고 각각의 지수를 함께 산출하여 감성어 사전을 구축하고 활용하는 방안을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.247-249
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• 2015

본 논문에서는 하둡 플랫폼의 맵리듀스 모델에 기반하여 도서관 이용자들이 자주 대출하는 도서와 키워드 매칭을 통해 연관성이 높은 도서들을 추출하고 추천해 주는 도서 대출 추천 시스템을 구현 개발한다. 구현 개발된 시스템은 빅데이터의 특징을 갖는 도서관의 대출 로그 데이터로부터 타겟 도서와 유사한 키워드를 갖고 자주 대출되는 도서를 찾아 이용자에게 제공해 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.201-204
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• 2010

하루에도 수많은 도서가 출판되는 현실에서 사용자가 원하는 목적에 맞는 도서를 찾아 읽기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 방대한 분량의 도서 데이타를 바탕으로, MapReduce 모델을 활용하여 도서들 사이의 연관 관계를 추출하였다. 추출한 연관 관계 DB를 이용하여 사용자에게 서로 관련 있는 도서를 추천해줄 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.617-624
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• 2001

전자상거래가 활성화됨에 따라 제공되는 상품의 정보와 서비스의 내용이 점차 다양해지고 있다. 따라서 구매자들은 가격 정보뿐만 아니라 다양한 상품 정보들을 검색 추천해주는 에이전트 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 도서 정보 검색과 관련하여 사용자의 선호도를 프로파일 형태로 표현하고, 도서 정보를 검색 및 추출하고 이를 추천하는 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 멀티 에이전트 시스템은 정보검색, 정보추천, 사용자 인터페이스, 웹 로봇과 같은 여러 개별 에이전트들의 동작들을 조정 에이전트의 설계 및 구현을 통하여 통제하고 관리한다. 본 멀티 에이전트 시스템을 윈도우즈 NT 서버에 구현하였다. 조정 에이전트의 관리 기능으로 중복된 정보 검색을 제거할 수 있었으며, 고객들에게 여러 온라인 도서 사이트의 도서 정보들을 실시간으로 제공할 수 있게 되었다.

• 출판저널
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• 통권50호
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• pp.30-31
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• 1989