• 제목/요약/키워드: 취업 큐레이션

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취업 큐레이션 시스템을 위한 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법 (Personalized University Educational Contents Recommendation Scheme for Job Curation Systems)

  • 임종태;오영호;최재용;편도웅;이소민;신보경;채대성;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권7호
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    • pp.134-143
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    • 2021
  • 최근 모바일 기기 및 소셜 미디어 서비스의 발전으로 인해, 콘텐츠 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러한 콘텐츠 추천 기법들은 일반적으로 취업 큐레이션 시스템에 적용된다. 대부분의 기존 대학 교육 콘텐츠 추천 기법은 해당 학생의 학교, 전공 등을 바탕으로 가장 많이 수강한 과목만을 추천하기 때문에 각 학생이 원하는 취업의 형태나 분야 등이 고려되지 않는다. 본 논문에서는 취업 큐레이션 시스템 기반의 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 취업 큐레이션 시스템에서 활동한 내용을 바탕으로 사용자가 원하는 취업 형태와 취업 분야를 분석하여 관심 기업을 도출한다. 제안하는 기법은 도출된 관심 기업을 바탕으로 관심 기업에 취업한 졸업생들의 신뢰도와 유사도를 측정하여 참고할만한 졸업생을 선정하고 협업 필터링을 통해 사용자에게 맞춤형 교과목, 비교과목, 자율 활동 목록을 추천한다.

게이미피케이션 MDA+ 기반 대학도서관 큐레이션 서비스에 관한 연구 (A Study on Curation Service in University Library based on Gamification MDA+)

  • 김성훈;황선민
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제50권3호
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    • pp.261-291
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    • 2019
  • 급변하는 정보환경 속에서 이용자의 정보 요구는 다양해지고 있으며, 도서관이 전통적인 서비스에서 벗어나 이용자 맞춤의 큐레이션 서비스를 제공할 필요성이 높아지고 있다. "제2차 대학도서관 진흥종합계획(2019~2023)"에서도 이용자 중심의 맞춤서비스를 언급하지만 현 대학도서관 상황에서 이용자 맞춤의 큐레이션 서비스를 시행하기는 어려운 점이 존재한다. 이에 본 연구는 게이미피케이션을 도서관에 적용하기 위해 도서관 내외의 다양한 분야에 적용되고 있는 게이미피케이션의 이론과 사례를 살펴보고 MDA+를 제안하였으며, 도서관 큐레이션 서비스와의 접합점을 찾아 게이미피케이션을 적용한 대학도서관 취업/구직 로드맵 큐레이션 서비스 프로토타입을 구축하였다. 그리고 현장전문가의 검증을 통해 시사점을 도출하였다.

국가 과학데이터센터 구축의 경제적 파급효과 분석 (An Economic Ripple Effect Analysis of National Scientific Data Center Construction)

  • 박성욱;한선화
    • 정보관리연구
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    • 제42권3호
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    • pp.55-69
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    • 2011
  • 현대 과학기술연구개발에서 데이터의 수집, 큐레이션, 분석, 시각화의 효율화는 과학기술발전의 중요한 요소이다. 데이터 집중연구에서 이러한 과학데이터의 가치는 절대적으로 필요하다고 할 수 있다. 과학데이터의 생산량은 기하급수적으로 증가했지만 데이터를 수집하고 배포할 수 있는 수단을 마련하는 측면에서 보면, 현재 분야별로 과학데이터의 개별적인 활용 체제만 운영되고 있어 걸음마 단계이다. 이에 본 논문에서는 국가차원의 국가 과학데이터센터 구축의 경제적 파급효과를 한국은행(2009)의 산업 연관분석을 이용하여 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업자유발효과 및 전 후방연쇄효과로 나누어 분석하여 국가 과학데이터센터 구축에 대한 경제적 타당성을 검증하고자 한다.

미국 정보 대학의 데이터사이언스 학위 현황 연구 (Degree Programs in Data Science at the School of Information in the States)

  • 박형주
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제53권2호
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    • pp.305-332
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 문헌정보학 프로그램이 있는 정보 대학에서 수여하는 데이터사이언스 학위의 현황을 알아보는 것이다. 데이터 수집의 대상은, 2022년 미국도서관협회의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램이 있는 64개의 대학에서 수여하는 데이터사이언스 학위였다. 분석의 대상은 각 대학의 데이터사이언스 학위 과정, 부전공, 세부 전공, 수료증, 취업 후 예상 진로, 취업률 등이었다. 교과 분석을 위해 미국 정보 대학에서 제시한 교과목 명, 교과 설명, 중점 교육 분야를 분석했다. 데이터사이언스를 학위 명으로 개설한 대학은 총 8개 정보 대학의 12개 학위였으며, 학사 학위 5개, 석사 학위 6개, 박사 학위 1개였다. 개설된 교과의 주제는 데이터사이언스 입문, 정보검색, 데이터마이닝, 데이터베이스, 데이터와 인문학, 머신 러닝, 메타데이터, 연구 방법론, 데이터 분석 및 시각화, 실습/캡스톤, 윤리 및 보안, 이용자, 정책, 큐레이션 및 관리였다. 대부분의 대학은 전통적인 문헌정보학 교과를 개설하지 않고 있었다. 정보 대학이 제시한 졸업 후 예상 취업 진로는 데이터사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등이었다. 본 연구의 결과는 정보학의 관점에서 데이터사이언스 학위 과정, 세부 전공, 수료증 또는 교과과정 개발 및 개정을 위한 논의에 활용될 수 있는 기초 자료로 활용되기를 기대한다.