• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.173-199
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• 2021

본 연구에서는 공공도서관 단위로 드러나는 이용자의 정보요구 특성을 파악하기 위해, 서울시 8개 자치구 11개 공공도서관을 대상으로 각 도서관에서 대출 이용된 도서가 지니는 다양한 속성 정보에 기반하여 이용자 요구를 분석하였다. 그 결과, 도서관별로 이용자의 정보요구의 특성이 드러나고 있었으며, 이용대상, 이용목적/동기, 관심사/취향, 도서 장르, 주제와 연관된 두드러진 도서 이용양상을 파악할 수 있었다. 또한, 도서관별 저자에 대한 선호도도 존재하고 있었으며, 선호하는 저자의 역할에서의 차이도 드러났다. 본 연구의 결과는 이용자 요구에 기반한 차별화된 장서 개발과 서비스 프로그램 개발을 위한 가이드라인을 제공하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.52-52
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• 2017

글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권4호
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• pp.115-131
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• 2013

본 연구의 목적은 대학도서관 이용자들의 대출기록을 이용하여 자료이용행태를 분석하는데 있다. 이를 위하여, A대학도서관의 2012년 3월부터 2013년 2월말 사이에 발생한 264,804건의 대출관련 데이터를 수집하여 사용하였다. 자료의 주제별 그리고 이용자 유형에 따른 자료이용행태 분석을 위해, 전체 주제를 16개군으로 구분하였으며, 이용자 유형은 5개 집단(학부생, 대학원생, 교수, 직원, 기타이용자)으로 구분하였다. 이를 통해 대학도서관 이용자들의 주제별 자료이용 정도, 이용자 유형에 따른 주제별 자료이용 정도, 최신자료에 대한 주제별 선호도, 이용자 유형에 따른 최신자료의 선호도 등을 분석하였다.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.271-286
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• 2018

본 연구는 공공도서관에서 운영하는 프로그램의 성과를 로직모델을 기반으로 개발된 평가 프레임워크를 적용하여 측정하고자 하였다. 성과 측정을 위해 서울 소재 한 공공도서관에서 운영하는 여러 프로그램 중 어린이 독서 프로그램을 선정하였다. 성과 측정 과정은 어린이 독서 프로그램의 계획, 진행, 평가 등의 업무과정 일체를 분석하여 로직 모델을 구현하였으며 이에 의거하여 예상되는 성과를 측정하였다. 데이터는 KOLAS를 통해 회원정보, 서지정보, 대출정보 등을 수집하였고, 프로그램 운영 현황에 대한 데이터는 프로그램 진행 후 작성된 보고서에서 추출하였다. 측정 결과 어린이 독서 프로그램에 참여한 회원들의 대출빈도가 상승하였고, 프로그램의 주제에 따라 대출 장서의 주제가 변화하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 독서 프로그램이 갖는 효과와 의미를 확인할 수 있었으며, 성과평가가 도서관에서 운영하는 타 프로그램 및 도서관 업무 등의 효과성을 측정하는데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.251-254
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• 2011

본 논문에서는 도서관 정보시스템에서 보다 개인화된 추천 서비스를 제공하기 위하여, 사용자 기반 협업 필터링의 희소성 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 아이템을 메타데이터 속성인 주제분류번호를 이용하여 동일 주제의 자료끼리 군집화하고 주제군집에 대한 선호도 점수를 추출하여 이를 사용자 유사도 계산에 사용하였다. 실험을 위하여 실제 연세대학교 도서관에서 동양서를 대출한 35,238명의 총 659,792건 대출/반납건수 데이터를 사용하였으며, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 사용자 기반 협업 필터링과 비교한 결과, 정확도에서는 큰 차이가 없었으나 Coverage가 크게 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.209-212
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• 2014

본 연구는 한국 공공도서관의 소셜 미디어 마케팅이 실제로 어떤 효과를 나타내고 있는지를 실증적으로 검토하기 위해 수행되었다. 분석에는 공공도서관의 2012년 트위터 사용 데이터, 국가도서관 통계를 사용하였다. 트위터를 활용한 그룹과 활용하지 않은 그룹 간의 대출량 및 이용자량 변화에 대한 t검정, 트위터 활동 데이터와 대출량 및 이용자량 변화 간의 선형 회귀분석이 수행되었으며, 그 결과 두 분석 모두 유의한 결과를 도출하지 못하였다. 이를 기반으로 표본 문제, 트위터 계정 활용 문제, 성과 지표 문제를 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제7권3호
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• pp.65-73
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• 2012

마이크로파이넨스 지원정책은 경제성장 및 빈곤완화를 위한 정책적 도구로 활용되고 있다. 이러한 중요성에 따라 그간 학계에서도 마이크로 파이넨스에 대한 이론적, 사례적 연구를 수행하여 왔다. 그러나, 그간의 연구들은 마이크로파이넨스에 대한 개념적 접근과 개별적 특성에 초점을 맞추어 온 관계로 이론과 프랙티스의 종합적 논의가 부족했고, 특히 마이크로파이넨스 시스템의 한계에 대해서는 관심이 미흡하였다. 이러한 문제의식에 따라 본 연구에서는 마이크로파이넨스의 대표적 사례인 방글라데시 그라민 은행의 성공 및 내재적 한계를 그간의 학술문헌과 최신 데이터를 이용하여 종합적으로 분석하였다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같다. 그라민 은행의 대출제도는 일반 상업은행과는 반대의 형태로 운영되어 대출자의 자산이 많을수록 대출받는 금액이 큰 일반 상업은행과 달리, 그라민 은행은 대출자의 자산이나 소득이 적을수록 더 많은 대출이 가능하도록 설계되어 있다. 둘째, 그라민 은행의 성공은 혁신, 엄격한 감시통제 구조, 적응 및 학습, 인센티브 시스템 등의 복합적 요소의 결합에 의해서 가능하였다. 반면 그라민 은행 역시 금융시스템의 한 형태인 관계로 신용리크스는 내재적 리스크로 작용하고 있으며 빈곤 문제 해결에 대해 과대포장되었다는 비판도 제기된다. 그러나 분명한 것은 마이크로파이넨스 제도가 제도권 금융기관에서 자금을 융통하기 어려운 빈곤층의 금융수단으로서 작동해 왔으며, 지역사회의 빈곤문제는 물론 경제적 가치창출의 도구로서 기여한 것도 분명해 보인다. 향후 마이크로파이넨스의 건전성을 높이고, 대출자의 자립을 지원하기 위해서는 단순 대출에 머물지 않고 대출자에 대한 자문과 사업중계 등의 부가적 서비스를 제공하는 것도 고려할 사항이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.419-437
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• 2023

국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제29권4호
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• pp.251-267
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• 2018

본 연구는 지역통합시스템을 운영하고 있는 파주시 산하의 4개의 공공도서관을 대상으로 최근 3년간의 장서 데이터와 이용 데이터, 수서 데이터를 수집하여 도서관별 대출 및 상호대차를 분석하고, 나아가 이용과 수서간의 상관관계를 검증하기 위하여 구입 자료에 대한 중복도를 비교분석하였다. 본 연구의 결과, 이용대상 자료에 따라 주제별로 대출과 상호대차에 있어 차이가 있음을 발견하였고, 이러한 특징이 구입 자료의 중복에도 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 관내 상호대차시스템을 실시하는 개별도서관은 장서구성 단계에서부터 보다 치밀한 장서개발정책이 필요함을 지적하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.416-427
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• 2018

부동산PF는 대출의 상대적 규모가 커서 연체가 발생되면 시장의 파급력도 커진다. 따라서 부동산PF 연체율에 대한 관리와 거시경제적 분석이 필요하다. 선행연구에서는 주로 개별 은행의 부동산PF 데이터를 통한 미시적인 분석을 진행하여 리스트의 중요성을 평가하거나, 연체에 대한 결정요인을 분석하여 전체적인 부동산PF 규모에 의한 연구가 미흡하였다. 본 연구는 이러한 자료의 한계점을 극복하고자 거시경제변수에 따른 시장전체의 부동산PF 연체율에 대한 영향관계를 연구하였다. 본 연구는 부동산PF 대출규모, 통화량, 금리, 소비자물가지수, GDP 자료를 활용하였으며, 공적분검정 결과 적어도 2개 변수 이상에서 선형관계가 이루어짐에 따라 VECM의 1차 모형을 적용하였다. 그랜저인과관계 결과 부동산PF 연체율은 부동산PF 대출금액에 영향을 받으며, 충격반응결과 통화량, 소비자 물가지수, 금리, 대출금액, GDP 순으로 연체율에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 부동산PF 자금 대출 이후 금리 상승은 부동산PF 연체율에 부담을 주게 되며, 통화량의 증가는 물가의 상승을 유도하여 결국 금리상승으로 이어질 수 있어 대출규모가 클수록 위험성의 노출이 심각해 질 수 있다. 따라서 부동산PF 연체율의 관리는 대출 이후 거시적 관점에서 자금 회수에 지속적 추적과 관찰이 필요하며, 이를 통해 연체율 방지를 위한 관리방안이 필요할 것이다.