본 연구에서는 KISTI 콘텐츠 큐레이션 센터의 업무를 중심으로 콘텐츠 라이프 사이클에 맞는 큐레이션 모델인 KISTI CLCM을 개발하였다. 이를 위해 앞서 개발된 모델 DCC, DCC&U, UC3, DCN 모델 등을 살펴보고, 디지털 큐레이션 센터의 업무와 연결되는 모델들의 장점을 도출하였다. KISTI 콘텐츠 큐레이션 센터의 업무담당자들과의 집단 면담을 통해 센터에서 다루는 콘텐츠의 특징을 파악하고 현 업무의 성취정도를 확인하였다. 또한 본 연구에서는 UC3 모델을 기반으로 KISTI 콘텐츠 큐레이션 웨이브를 개발하여 이용자 중심의 서비스를 발굴하고 디지털 자원에 새로운 가치를 추가하여 활용성을 높일 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 이용자의 학습과 연구를 지원하기 위한 대학도서관의 콘텐츠 큐레이션 전략을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위한 방법으로 먼저 문헌연구를 통해 콘텐츠 큐레이션의 개념에 대해 살펴보았다. 이후 대학도서관과 국가도서관, 콘텐츠 기업 등의 콘텐츠 큐레이션 서비스 현황과 사례를 분석하여 시사점을 발견하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 성공적인 콘텐츠 큐레이션을 위한 전략으로 양질의 콘텐츠 제공, 선제적 정보서비스 역할 수행, 콘텐츠의 최신성 확보, 이용자 참여를 통한 상호작용성 확보, 개인화 알고리즘 개발의 다섯 가지로 제안하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권1호
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pp.33-43
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2017
The content curation service through big data analysis is receiving great attention in various content fields, such as film, game, music, and book. This service recommends personalized contents to the corresponding user based on user's preferences. The existing book curation systems recommended books to users by using bibliographic citation, user profile or user log data. However, these systems are difficult to recommend books related to character names or spatio-temporal information in text contents. Therefore, in this paper, we suggest a personalized book curation system based on integrated mining of a book. The proposed system consists of mining system, recommendation system, and visualization system. The mining system analyzes book text, user information or profile, and SNS data. The recommendation system recommends personalized books for users based on the analysed data in the mining system. This system can recommend related books using based on book keywords even if there is no user information like new customer. The visualization system visualizes book bibliographic information, mining data such as keyword, characters, character relations, and book recommendation results. In addition, this paper also includes the design and implementation of the proposed mining and recommendation module in the system. The proposed system is expected to broaden users' selection of books and encourage balanced consumption of book contents.
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.
본 논문에서는 콘텐츠 큐레이션 플랫폼의 성능평가 알고리즘을 제안하였다. 성능평가는 초기조건과 종료조건을 설정하고, 4개의 파라미터를 측정하여 수행하였다. 성능평가에 사용되는 파라미터는 서비스 응답속도, 응답결과 정확도, 분석결과 정밀도, 분석결과 재현율이다. 제안한 성능평가 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 118,738건의 데이터베이스를 직접 구축한 후, 인터넷에서 콘텐츠를 오픈하여 이를 클릭한 사용자 행위를 기반으로 실험을 수행하였다. 실험에 사용된 페이지 뷰는 6,975,365건이었다, 실험결과, 4개의 파라미터를 이용하면 콘텐츠 큐레이션 플랫폼의 종합평가와 단위 평가가 객관적으로 수행될 수 있음을 확인하였다.
In this paper, the customized sport convergence contents curation system is proposed for activation of sport for all. The proposed system collects and analyzes profile of social sports group(club, society, etc.) for recommend optimized sport convergence contents to user. And the survey is progressed for research problem of existed service and usefulness of proposed service. The proposed system and service are expected to design innovative new service model for activate of sport for all.
스마트단말기에 장착된 다양한 센서들과 사용자의 앱 혹은 웹 활동 내역들은 사용자의 패턴을 파악하고 예상하기에 좋은 정보이다. 이러한 정보들을 적극적으로 활용하면 사용자 개인의 맞춤화가 가능한 콘텐츠 서비스도 기대할 수 있다. 이러한 기대는 콘텐츠 서비스가 단순히 스마트 단말기로 수많은 콘텐츠를 이용이 아닌 사용자가 원하고 즐겨 찾고 필요로 하는 콘텐츠를 선별하고 예상하여 추천하는 형태로의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위해서는 마치 미술관이나 박물관에서의 큐레이터의 역할을 해주는 시스템이 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정보를 수집하고, 수집정보를 사용자 개인의 패턴 지식으로 형성, 패턴 지식을 기반으로한 추천 콘텐츠 선별의 과정을 가진 지능형 콘텐츠 큐레이션(Intelligent Contents Curation: ICCuration) 모델을 제안한다. ICCuration는 주요 작업에 따라 크게 3개의 하위 모듈이 존재한다. 수집된 사용자 정보는 시간에 따른 정보 요소들의 집합인 시나리오로 가공되며 시나리오를 기반으로 추천될 콘텐츠가 선택된다. 시나리오 상에서는 사용자의 기호 및 행동정보뿐만 아니라 사용하는 단말기정보도 포함된다. 이에 콘텐츠는 도메인 카테고리뿐만 아니라 단말기에 최적화 할 수 있는 미디어 형식까지도 사용자 맞춤화가 가능하다.
본 연구에서는 과거의 기억을 모으는 기관의 정책 수립에 도움이 될 수 있는 디지털 큐레이션 프레임워크를 제안하고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구를 수행하였고, 선행연구 및 디지털 큐레이션 모형들을 살펴보았으며, 역사전공자에 대한 표적집단면접법(FGI)을 실시하였다. 본 프레임워크는 거시적인 기록정보서비스를 개발할 때 참조할 수 있는 추상적인 모델이며, 다음과 같은 시사점을 가지고 있다. 첫째, 데이터 생명주기를 고려하였으며 단계별 연계 활동을 강조하였다. 둘째, 역사 정보의 속성 상 동일한 내용이 다양한 기관에 의해 노출되어 지는데 그 정보는 국가별로 기관별로 다른 가치를 가지게 된다. 그러므로 정확한 가치 판단을 위해서는 관련 기관의 기능 및 데이터 정리 체계를 설명하는 기반 시스템이 필요하다는 것을 강조하였다. 셋째, 본 프레임워크를 통해 기존 기록정보시스템을 진단할 수가 있었다. 넷째, 기 구축된 콘텐츠를 활용하여 이용자를 고려한 콘텐츠 재활용 방안을 제안해야 한다는 것을 강조하였다. 마지막으로 본 프레임워크를 통해 다양한 시스템을 하나로 모으고, 그 맥락 안에서 다양한 업무 프로세스가 가동하도록 유도하는 것이 중요함을 확인하였다.
본 연구는 관심사형이라고 불리우는 3세대 SNS인 소셜 큐레이션 서비스에 대해 교육적 활용 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 9명의 대학생을 선정하여 약 50일간 소셜 큐레이션 서비스를 사용하게 한 후 Focus Group Interview(이하 FGI)를 실시하여 그 답변을 분석하였다. 자료 분석을 위해서는 NVivo 10 프로그램이 사용되었다. 분석 결과 소셜 큐레이션 서비스는 다양한 정보 수집, 나만의 카테고리 생성을 통한 분류 및 정리, 관심사에 대한 지속적 업데이트 가능, 기존 SNS에 비해 상대적 박탈감 감소가 장점으로 도출되었다. 보완 및 개선 사항으로는 한국어 콘텐츠 부족, 서비스의 단조로움이 제시되었는데 이를 해결하기 위해선 지속적 홍보가 필요한 것으로 나타났다. 또한 교육적 활용 측면에서는 개인, 팀별로 구분하여 개인은 자발적 정보 검색 및 활용, 나만의 자료 구성 가능, 자기주도적 학습 촉진이 가능하며, 팀별로는 공유를 통한 토론 활동, 발표 활동 가능성을 확인할 수 있었다.
인터넷 및 디지털 미디어의 환경에서 미디어 수용자는 동일 콘텐츠를 다양한 플랫폼으로 이용하고 있다. 이처럼 여러 장르의 콘텐츠가 디지털 미디어의 기반에서 융합, 조합, 변형, 분화, 복제 등의 과정을 거치면서 새로운 콘텐츠의 형태로 전환되는 것을 트랜스미디어라고 한다. 트랜스미디어 시대에서 성공하는 콘텐츠를 만들기 위해서는 에디큐레이션의 작업이 필요하다. 에디큐레이션은 큐레이터의 큐레이션 작업에 편집과 의미를 부가하는 작업 행위이다. 그런 점에서 이 논문은 트랜스미디어 시대에서 출판 및 만화 콘텐츠의 에디큐레이션에 대한 정의와 의미를 분석했다. 에디큐레이션은 디지털 미디어 환경에서 콘텐츠의 생산자가 곧 소비자며, 소비자가 곧 생산자인 프로컨슈머/프로듀저를 유도하는 역할을 담당하는 프로세스다. 디지털 플랫폼과 디바이스의 다양화, 디지털 1인(혹은 SNS) 미디어의 등장 등은 출판 및 만화 콘텐츠에도 다양한 방식의 에디큐레이션을 요구한다. 미디어 생산자(혹은 수용자)의 의도에 따라 콘텐츠는 복제, 짜깁기, 분해, 해체, 하이퍼텍스트, 압축, 재구성 등의 과정을 거쳐서 새로운 콘텐츠로 탄생한다. 이처럼 에디큐레이션의 작업을 거친 출판 및 만화 콘텐츠는 미디어 생산자의 작업 방식은 물론, 미디어 수용자의 콘텐츠 독법에도 영향을 미친다는 점에서, 트랜스미디어 시대의 에디큐레이션은 중요한 의미를 지닌다. 출판 콘텐츠에서 에디큐레이션 작업은 챕터나 단락의 논리성 파괴, 구어체의 문장, 카드 뉴스의 활용, 동영상 및 미디어 콘텐츠의 변형 등이 있으며, 만화 콘텐츠에서는 칸의 파괴, 말풍선, 의성어, 의태어의 다양한 변형 등을 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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