• 한국문헌정보학회지
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• 제42권2호
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• pp.371-392
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• 2008

본 논문에서는 H공공도서관의 도서관 온라인 열람목록(OPAC) 시스템에 구축되어 있는 장서와 대출기록 및 이용자 데이터를 수집하여 이를 분석하고 그 결과를 공공도서관 운영에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 자료는 H도서관에서 소장하고 있는 대출이 가능한 단행본 총 57,927권의 서지데이타와 11,871명의 이용자 데이터, 대출기록 27,145건이었다. 대출기록 분석 데이터에서 관계변수로 장서유형, 대출빈도, 대출권수와 대출횟수, 출판년도, 이용요인을 추출하여 상관계수와 비모수검증법 등의 다양한 통계적 기법으로 분석하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.217-238
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• 2019

최근 들어 우리나라에서 공공대출보상권 제도에 관한 관심이 커지고 있다. 본 연구는 2014년부터 2018년까지 5년간 전국 820개 공공도서관의 대출통계를 분석하여 공공대출보상권 제도의 보상금 산정 논의에 필요한 기초자료를 수집하는 데 그 목적이 있다. 우리나라 공공도서관의 대출 분석을 위해 국립중앙도서관이 관리 운영하고 있는 '도서관 정보나루'가 제공하는 11억 7,830만건의 대출데이터를 사용하였다. 공공도서관 대출 통계 분석을 통해 지난 5년간 가장 많이 대출된 도서 상위 125권을 파악하였다. 그리고 그 도서들을 대상으로 저자별 현황, 저자의 국별 현황, 일본 저자의 현황, 출판사별 현황, 학습만화의 대출 현황 등을 분석하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.190-197
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• 2007

외환위기 이후 우리나라 금융기관은 상대적으로 위험성이 높은 기업대출보다, 높은 수익성을 가지는 가계 대출에 관심을 기울이게 되었다. 가계대출이 증가함에 따라 개인신용평가의 중요성이 부각되고, 이에 많은 신용평가시스템이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 신용평가시스템은 대출 신청 당시의 데이터 및 과거의 데이터를 가지고 개인의 신용을 평가하기 때문에, 미래 상황에 대한 예측은 고려하지 못한다. 시스템 다이나믹스는 시간의 흐름에 따른 각 요인의 변화를 살펴봄으로써 미래 상황에 대한 예측이 가능한 분석 방법이다. 이에 본 연구에서는 시스템 다이나믹스 방법론을 활용하여 개인 신용 상태에 대한 미래의 동태적인 변화를 예측하여, 그 결과를 반영한 신용평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여, 먼저 신용평점 영향을 주는 변수들을 선정하고, 이 변수들 간의 인과관계를 밝혀낸 후, 인과관계를 토대로 분석 모델을 구축한 뒤, 컴퓨터 시뮬레이션을 실행함으로써, 대출 희망자의 미래의 신용상태 변화 모양을 예측해 본다. 이러한 시뮬레이션 결과를 신용평가에 반영하게 되면, 금융기관의 신용 대출의 위험을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권2호
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• pp.357-388
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• 2018

본 연구는 빅데이터 로그를 기반으로 도서관 이용자 및 대출 현황을 분석함으로써 이용자 그룹별특성을 파악하고 궁극적으로는 도서관의 효율적인 운영 방안을 제안하는데 그 목적이 있다. 분석 대상 로그는 국립세종도서관에 등록된 이용자 정보, 대출 정보, 서비스 이용 정보로 구성되어 있으며, 이 중 이용자 관련 정보로는 연령 정보 107,369건, 성별 정보 106,918건, 거주지 정보 106,838건이 활용되었다. 대출 관련 정보로는 대출 이용자 정보 536,083건, 대출 횟수 정보 6,509,369건이, 서비스 이용 정보로는 82,813건이 활용되었다. 이용자 그룹별특성 분석은 연령별, 성별, 거주지별 이용자 현황 분석 및 연도별, 월별, 요일별 대출 현황 분석 등 다각도로 진행되었다. 뿐만 아니라 이용 현황 결과의 요인을 파악하기 위해 FGI 및 외부 데이터와의 연계 분석도 수행하였다. 이를 토대로 향후 국립세종도서관 운영 시 효율적인 의사결정에 도움을 줄 수 있는 개선 방안을 제안하였다. 본 연구는 분석 데이터가 적은 기존 연구와는 달리 실제 도서관 운영 시 발생한 빅데이터 로그를 기반으로 이용자 및 대출 현황을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.1-23
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• 2021

본 연구에서는 베스트셀러 목록에 포함된 도서의 순위가 공공도서관에서의 평균 대출 건수에 미치는 영향을 패널분석을 통해 살펴보고자 하였다. 본 연구를 위해 문화 빅데이터 플랫폼을 통하여 국립중앙도서관이 제공하는 데이터를 바탕으로 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 29일까지 총 104주 동안의 분석 대상 도서 179권의 공공도서관 대출 데이터 세트를 생성하였고, YES24 웹사이트를 통해 같은 기간 주간 베스트셀러 목록 데이터 세트를 구축하였다. 공공도서관 대출과 베스트셀러 도서 순위 간 정확한 관계를 확인하기 위해 패널자료의 특성을 활용한 분석 방식인 선형회귀모형, 고정효과모형, 확률효과모형 등 세 개의 모형을 비교한 결과, 고정효과모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 순위 데이터 결측값이 47주 미만인 179권의 도서의 자료를 고정효과모형으로 분석한 결과, 도서의 베스트셀러 순위가 한 단계 내려가면 공공도서관에서의 해당 도서 평균 대출 건수가 0.108권 유의미한 수준에서 감소한다는 것을 밝혀내었다. 또한, 베스트셀러 순위가 도서 평균 대출 건수에 미치는 효과가 도서의 내용분류에 따라 상이함을 알 수 있었다. 이 연구는 베스트셀러 순위가 사람들의 도서관 대출행태에 영향을 미치고 있음을 실증적으로 확인한 것으로, 공공도서관에서는 이용자의 요구를 예측하고, 장서 개발 정책 수립에 베스트셀러 목록을 비롯한 사회문화적 맥락을 고려할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.229-238
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• 2019

한국장학재단에서 학자금 대출제도가 시행되기 전에는 은행 등 금융회사를 통해 학자금 대출제도가 시행되고 있었지만, 한국장학재단 설립된 이후는 재단이 직접 학자금을 대출함으로써 정부의 역할은 강화되었다. 하지만, 학자금 대출의 상환실적이 저조하여 향후 학자금 대출의 상당한 부실과 정부의 재정적 부담이 우려되고 있다. 더구나 학자금 대출은 저소득층 지원을 위하여 대학을 졸업한 이후에도 상환이 이루어지기 때문에 채무자의 향후 취업률과 소득수준이 개선되지 않는 한 학자금 대출의 상환율이 개선될 가능성은 매우 희박하다. 본 논문에서는 빅데이터 기반 시스템에서 수집, 저장, 처리, 분석 단계를 거쳐 학자금 대출의 상환 금액을 최종 시각화 그래프를 표현하였다. 이는 학자금 대출에 대한 금액을 눈으로 확인하여 현재 학자금 대출제도에 대한 부담을 줄일 방안을 다양하게 생각해 낼 수 있는 근거자료가 될 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권3호
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• pp.33-55
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• 2023

공공도서관 대출데이터를 활용하여 이용자의 정보 이용행위를 이해하려는 노력이 꾸준히 이어지고 있다. 본 연구에서는 공공도서관 이용자가 동시에 대출한 도서들의 주제 분야를 살펴보고, 이들 간의 연관성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 2019년에 이루어진 대출 도서 984,790권의 한국십진분류기호를 활용하여 같은 날 동일한 이용자에 의해 대출된 도서 목록의 집합인 동시 대출 건수 22,443,699에 대해 ITEM2VEC 기법을 적용하여 분류기호를 벡터로 변환하였다. 다음으로 연관성이 높은 분류기호를 10개씩 추출하였으며, 총 522개의 분류기호를 활용하여 네트워크를 생성하였다. 네트워크에서는 15개 커뮤니티를 식별하였으며, 커뮤니티별 주요 특성을 파악하였다. 15개의 커뮤니티 가운데 두 개 이상의 주류로 구성된 커뮤니티에서는 요목 수준에서 의미 있는 주제적 연관성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 이용자의 도서 이용행위에 기초하여 함께 대출될 가능성이 있는 자료의 주제를 파악한 것으로 도서관 장서 구성 및 배치, 관련 주제 분야 자료 추천, 분류표 개정 등에 유익한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.119-131
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• 2024

2019년 금융위원회의 온라인 대출 중개 서비스 도입 허용에 따라 핀다와 토스같은 핀테크 대출중개 플랫폼들이 가파르게 성장하였다. 하지만 대출중개 플랫폼으로 대출을 받은 고객들은 기존의 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들보다 채무불이행 위험도가 더 높은 것으로 보고되었다. 본 연구는 생존분석 기법을 통해 신용대출을 받기 위해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들과 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들의 채무불이행 위험도를 비교하고 각 대출중개 플랫폼별로 고객들의 채무불이행에 영향을 주는 특성들을 비교하였다. 분석을 위해 국내 캐피털사의 고객 데이터를 활용하였으며 카플란-마이어 분석 및 AFT 모형을 활용하였다. 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들에 비해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들은 개인사업자보다 일반 대출자의 비중이 높고 부동산을 소유하고 있을 확률이 높았으며 대출진행기간이 더 짧았다. 또한 대출진행기간 중앙값(385일)을 기준으로 채무불이행 발생 비율이 더 높았다. AFT 모형을 통해 채무불이행 발생 시기를 분석한 결과 대출중개 플랫폼은 모두 모집법인에 비해 채무불이행 발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객의 특성들이 채무불이행 발생 시기에 주는 영향은 플랫폼별로 상이하게 나타났다. 이 결과는 대출중개 플랫폼별로 고객의 리스크 차이를 고려한 맞춤형 전략이 필요함을 보여준다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.179-194
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• 2018

본 연구의 목적은 도서관의 성과를 측정하기 위해서 잠재성장모형을 적용하고 그 활용가능성을 논하는 것이다. 도서관의 성과를 측정하기 위하여 도서관 활동에 대한 데이터, 즉 이용자의 대출 데이터를 이용하였다. 시간에 따른 변화를 담고 있는 종단자료를 분석하기 위한 통계적인 모형으로 잠재성장모형을 이용하였다. 서울 소재 공공도서관의 2010년부터 2014년까지의 95,962명의 이용자의 대출데이터를 무조건모형, 조건모형, 혼합성장모형을 적용하여 대출의 특성을 분석하였다. 분석결과, 대출량은 절편요인이 4.19, 기울기요인이 0.24의 선형성장을 보였다. 성별에 따른 차이분석에서 큰 차이를 보이지 않았으나 4개의 그룹으로 나누었을 때, 10세 미만의 어린이의 대출 패턴이 급속히 증가하는 추세를 보였다. 향후 문헌정보학 분야에서 종단연구자료를 분석할 때, 잠재성장모형이 활용될 것으로 기대된다.