• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.201-204
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• 2010

하루에도 수많은 도서가 출판되는 현실에서 사용자가 원하는 목적에 맞는 도서를 찾아 읽기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 방대한 분량의 도서 데이타를 바탕으로, MapReduce 모델을 활용하여 도서들 사이의 연관 관계를 추출하였다. 추출한 연관 관계 DB를 이용하여 사용자에게 서로 관련 있는 도서를 추천해줄 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.215-236
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• 2017

이 연구의 목적은 개인별 성향이나 성격 유형에 따라 선호하는 도서에 차이가 있음을 전제로, 어린이 청소년을 위한 추천도서의 책소개 정보를 활용하여 개인별 성격유형에 적합한 도서를 합리적으로 추천할 수 있는 서평 자동분류시스템을 개발하는 것이다. 연구에서 사용한 데이터는 국립어린이청소년도서관에서 제공하는 501권의 유아 및 아동도서를 대상으로 하였다. 실험에 활용된 2가지 기계학습 모델(비선형 커널 및 선형 커널) 각각에 대해서 총 6가지의 색인어 가중치 계산 방법과 자질 선택 방법, 그리고 10가지의 자질 선정 임계치 조합으로 구성된 360개의 분류 모델들을 구성하고 각각의 성능을 측정하였다. 전체적으로는 선형 커널을 이용한 SVM 기반 학습 방법(LIBLINEAR)이 비선형 분류를 지원하는 LibSVM(RBF 커널) 모델보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 성능 측정 결과는 뉴스 기사나 논문을 대상으로 한 문헌 분류 성능에 비해서 낮은 것으로 나타났으나, 합리적인 분류 기준이 존재하는 뉴스기사나 주제 분류에 비해서 성격 유형 기반 분류는 그 난이도가 높다는 것을 감안할 때, 초기 실험 결과로서의 의미는 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권3호
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• pp.41-69
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• 2020

이 연구의 목적은 이용자 선호도 및 관심분야 정보 수집을 위한 웹 기반의 프로파일링 모델을 활용하여 이용자 선호도 기반의 대체자료 추천 시스템의 개발과 정보 추천 모델의 핵심이 되는 도서자동분류엔진을 설계하고 시범 구축하는 것이다. 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정 방법론을 개발하기 위해 국가대체자료공유시스템인 DREAM의 이용자 대체자료 이용 내역을 분석하여 KDC의 10개 주제 분야별 대체자료에 대한 이용자 선호도를 조사하였다. 이용 내역 데이터의 표제 정보를 분석하여 주제 분야별로 그리고 조사대상 기간별로 관심 키워드를 도출하였으며, 도출된 키워드를 주제 분야별로 순위화하였다. 주제별과 기간별로 순위화된 키워드는 이용자 선호도를 나타내는 것으로 출판된 도서 가운데 대체자료 제작 대상을 선정하는데 활용할 수 있다. 또한 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정을 위하여 국립장애인도서관의 내부 데이터뿐만 아니라 타 도서관이나 다양한 유관 기관의 서비스 및 이용 내역을 반영하기 위한 연계방안을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-507
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• 2018

빅데이터가 일상이 된 현대 사회에서 책 시장의 증가와 책 양의 증가로 인하여 책을 개인에 맞게 선택하는데 어려움이 있다. 그래서 개인 맞춤 추천 시스템이 필요하다. 개인 맞춤 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 방법은 협업 필터링 방법이 있다. 협업 필터링은 희박성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 방법에 희박성 문제를 해결하기 위하여 지역, 나이, 성별, 장르 등 개인 성향을 이용하고, 기존의 책 리뷰를 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 개인 맞춤형 도서를 추천하는 추천시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.121-129
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• 2015

도서 상품에 대한 정보량이 폭증하면서 고객이 도서 선택에 어려움을 겪는 상황이 발생하고 있다. 이에 따라 고객에게 적합한 도서 정보를 제공하여 구매를 유도하는 도서 추천시스템의 중요성이 커지고 있다. 하지만 도서의 서지정보나 사용자 정보 등을 이용한 기존의 추천시스템은 추천 결과의 신뢰도에 문제를 드러내고 있기 때문에 도서 본문 텍스트의 의미적 정보를 추천시스템에 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 이에 대한 선행연구로 TF-IDF기법과 소설의 외형적 구조를 이용한 소설 텍스트의 주제어 추출 방법을 제안하였다. 이를 위해 100권의 소설텍스트를 수집하고 각각의 소설을 머리말, 대화문, 비대화문, 맺음말의 4개의 구조로 분리한 후 TF-IDF 가중치를 계산하였다. 실험결과 본문 텍스트만을 이용했을 때 보다 머리말과 맺음말을 포함하고 대화문에 가중치를 높게 부여하였을 때 주제어의 추출 정확도가 42.1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.127-152
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• 2021

본 연구는 개별 독자에 대한 사서교사의 독서자료 추천활동의 양상을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 사서교사들을 대상으로 심층면담을 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료의 분석을 통해 사서교사의 독서자료 추천활동의 세부과정 및 주요 특징, 추천 시 고려하는 요소, 독서자료 추천활동에서 대두되는 주요 쟁점에 대한 정보를 도출하여 제시하였다. 구체적으로 사서교사의 독서자료 추천과정은 질문과 면담, 책 추천, 후속조치라는 단계로 이행되고 있는 것으로 확인되었다. 그리고 독서자료 추천 시 고려하는 요소는 학생의 관심사, 독서이력, 책의 재미, 읽기수준, 도서수준, 교사, 수업 및 교과과정인 것으로 조사되었다. 아울러 이들 요소를 고려하는 과정에서 사서교사들의 경험과 인식에서 차이가 발생하는 것으로 확인되었다. 이 연구에서 도출된 독서자료 추천활동의 단계 및 주요 요소는 향후 사서교사의 추천활동 수행에 있어서 지침으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 통해 학교도서관에서 독서자료 추천활동의 다각화와 개별 독자를 위한 독서자료 추천활동의 강화에 기여할 수 있을 것으로 본다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제37권2호
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• pp.47-72
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• 2006

권장도서목록은 ‘좋은 책’을 안내하여 책의 선택을 돕는 역할을 한다. 현재 다양한 기관에서 발행되는 권장도서 목록은 도서관 및 교육현장에서 어린이 및 청소년용 독서자료 선택을 위한 선정도구로 많이 활용되고 있다. 이러한 현실을 고려해서 이 연구에서는 어린이 및 청소년도서용 권장도서목록의 생산현황을 살펴보고, 이들 전장도서목록이 선정도구로 적합한지를 평가하였다. 이후 권장도서목록이 선정도구로 기능하기 위해서, 어떻게 개발되는 것이 좋은지 그 개발방안을 제안하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.253-274
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• 2021

2015교육과정에 '한 학기 한 권 읽기'가 도입되면서 동일한 도서를 학급단위로 읽는 활동이 늘어나고 있다. 이에 따라 사서(교사)는 학급단위로 이루어지는 교사의 도서추천과 도서선정 과정을 적절히 지원해야 할 필요가 있다. 이 연구는 학급에서 교사가 추천한 한 권의 책을 읽을 때 초등학생의 독서흥미에 어떤 차이를 가져오는지 파악하여, 이를 토대로 효과적인 학교도서관 서비스를 마련하는데 목적이 있다. 이를 위하여 A초등학교 전체 학생을 대상으로 학급별 투표를 통해 교사추천도서 중 한 책을 정해 읽는 도서선택 수업을 진행하고, 독서를 전후로 학생들의 독서흥미도를 조사하였다. 그 결과, 자신이 선택한 도서를 읽은 학생은 자신이 선택하지 않은 도서를 읽은 학생보다 높은 '독서 후 흥미'를 보였다. 그러나 자신이 선택하지 않은 도서를 읽었어도 '독서 전 흥미'가 높았던 학생은 '독서 후 흥미'가 높게 나타났다. 독서 전 흥미는 도서정보를 골고루 제공받고 학교도서관 이용 빈도가 높았던 학생일수록 높게 나타났다. 따라서 사서(교사)는 자기 선택적 독서에 긍정적인 영향을 미치는 독서 전 흥미를 높일 수 있도록 도서 정보를 다양하게 제공하고, 학교도서관 이용 빈도를 높일 수 있는 서비스를 제공할 필요가 있다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.153-171
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• 2017

여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.