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.
본 연구는 최근의 국내 문헌정보학 분야의 연구성과 현황과 경향을 파악하기 위하여 지난 18년간의(2002-2020) 국내(KCI) 6,301편의 학술논문데이터, 인용 수 26,474건과 국제(WoS) 86,727편의 학술논문데이터, 인용 수 1,196,961건을 수집하여 연구의 생산성과 영향력, 공동연구 경향과 연구주제분야 등을 비교 분석하였다. 그 결과, 국제와 국내 모두 저자의 생산성이 높으나 영향력은 상대적으로 낮았으며, 이러한 차이는 국제에서 더 극명하게 나타났으며, 일부 최상위 저자와 기관, 학술지에 생산성과 영향력이 편향되어있었다. 공동연구는 국제와 국내 모두 지속해서 증가하고 있었는데, 이러한 현상은 현대의 문헌정보학 연구가 과거보다 간 학문적이며 연구범위가 다각화되고 있음을 시사한다. 키워드 분석을 통해 국제가 국내보다 훨씬 다양한 주제로의 연구가 진행중임이 나타났으며, 인기 있는 연구주제가 반드시 영향력이 높은 것은 아님이 밝혀졌다.
웹 2.0과 소셜미디어의 출현은 빅 데이터의 생성을 주도하고 있다. 하지만 이와 정비례하여 권리침해 및 사회질서위반 등의 역기능도 가파르게 증가하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜미디어를 통해 생산되는 방대한 양의 데이터 중에서 악의적 이용을 필터링하여 건전한 사이버 생태계 구현에 기여할 수 있는 자동화 기법을 고안하고자 하였다. 실험 결과, 악의적 이용의 효과적 분류를 위해 사전을 이용한 규칙기반 자동분류에서 통계적으로 유의미한 성능 향상률을 보였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 효과적인 악의적 이용 자동분류를 위한 방법을 제시하였다.
Recently, a great deal of corporations have adopted knowledge management system with eagerness to enhance the company competitiveness. However, since the main feature of knowledge management system is not just a simple information system but another entity creating intangible assets tailed "knowledge", we need to develop a new approach to investigating the performance and acceptance of knowledge management systems from a perspective allowing knowledge-sensitive constructs. In this regard, we develop new constructs like knowledge schema and several knowledge circulation-related activities. As a research model, we adopt a famous technology acceptance model or TAM by Davis (1989), and extend it into incorporating knowledge schema. With the statistically valid and usable questionnaire survey data collected from 886 respondents in a big corporation typically using knowledge management system, we induced a robust result empirically, saying that knowledge schema and knowledge circulation activities are valid determinants of performance and acceptance of knowledge management systems.
본 연구는 영구기록물관리기관의 업무, 자료, 시스템의 특성을 파악하고 이를 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반의 영구기록물관리시스템의 보존 및 활용 모델을 제안하였다. 이를 위해, 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 클라우드 컴퓨팅 모델별로 매핑하고 업무 프로세스를 클라우드 컴퓨팅 기반으로 전환하였다. 영구기록물관리시스템에 클라우드 컴퓨팅기술을 도입하는 것은 다른 기록관의 시스템 및 업무효율성의 개선을 위한 모범적인 사례가 될 수 있다.
본 연구는 이제까지의 전자기록 장기보존 정책이 문서유형 위주의 전자기록에 치중한 점과 다양한 행정정보시스템을 통해 생산되는 문서유형 이외의 전자기록 장기보존에 관한 문제 인식에서 시작되었다. 빅데이터 시대의 도래로 데이터 관리에 관한 관심이 높아지는 시점에서, 데이터세트를 장기적으로 보존하기 위한 고유기준 마련이 필요하다. 전자기록의 보존포맷은 해당 유형 전자기록의 고유기준에 의해 선정되며, 이 고유기준은 전자기록 유형에 따른 필수보존속성을 기준으로 마련된다. 이에 본 연구는 데이터세트 유형의 보존포맷선정 고유기준 마련에 앞서 데이터세트 유형의 전자기록에 관한 필수보존속성을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 미국 NARA와 국가기록원이 수행한 R&D 연구결과를 비교·분석하였다. 연구의 결과로 데이터베이스형 필수보존속성 9개와 구조화데이터형 필수보존속성 7개를 도출하였다.
4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.
본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.170-174
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2017
Nowadays, people share and discuss scientific papers on social media such as the Web 2.0, big data, online forums, blogs, Twitter, Facebook and scholar community, etc. In addition to a variety of metrics such as numbers of citation, download, recommendation, etc., paper review text is also one of the effective resources for the study of scientific impact. The social media tools improve the research process: recording a series online scholarly behaviors. This paper aims to research the huge amount of paper reviews which have generated in the social media platforms to explore the implicit information about research papers. We implemented and shown the result of text mining on review texts using R language. And we found that Zika virus was the research hotspot and association research methods were widely used in 2016. We also mined the news review about one paper and derived the public opinion.
전 세계적으로 다양한 영역에서 빅데이터 활용 성공 사례가 증가하게 되면서 도서관 분야에서도 빅데이터를 활용한 신규 서비스 개발 필요성이 제기 되고 있다. 본 연구는 공공도서관의 정보서비스 제공 및 도서관 운영 실태, 이용자 특성 등을 분석하였고, 이를 바탕으로 새로운 도서관 패러다임을 이끄는 도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하고자 한다. 먼저, 설문 대상을 사서 집단과 이용자 집단으로 나누어 공공도서관 이용현황을 파악하였고, 대표적인 공공도서관 서비스인 장서개발 및 열람봉사, 이용자 맞춤형 추천서비스에 대한 수요도를 분석하였다. 추가적으로 응답에 대한 집단 간 차이에 대해 살펴보았다. 분석결과를 토대로 관련 서비스 개발을 위한 방향성을 도출하였고, 향후 활용 가능한 도서관 빅데이터 서비스 정립을 위한 기초 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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