인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.
이 연구의 목적은 한국 도서관계에서 협력형 디지털참고서비스(CDRS)가 활성화되지 못하고 있는 이유를 밝혀내어 개선방안을 제시하는데 있다. 이를 위해, 이 연구에서는 세 가지 논점에 집중하였다. 첫째, 한국 도서관계에서 시도해온 CDRS의 현황과 실태를 조사하고 그 한계에 대해 논의하였다. 둘째, 한국 도서관계에서 CDRS가 부실한 상태를 벗어나지 못하고 있는 이유를 개발과정, 시스템기능, 그리고 운영체계의 문제점을 통해 밝혀내었다. 마지막으로 한국 도서관계에서 CDRS를 활성화하기 위한 방안을 실무적인 측면과 운영적인 측면으로 나누어 제시하였다. 한편, 이 연구에서는 KISTI의 Question포인트와 국립중앙도서관의 '사서에게 물어보세요'를 사례로 하여 논점을 전개하였으며, 논의에 필요한 데이터는 문헌조사와 통계조사 그리고 기존 CDRS 시스템에 대한 유용성 테스트 등을 통해 확보하였다.
웹을 이용한 도서관 정보서비스가 활발해지고 있다. 그러나 도서관 홈페이지에는 계속적으로 많은 콘텐츠들로 축적되기 때문에 이용자들은 효율적으로 정보를 선별하여 이용하지 못하고 있는 실정이다. 이에 도서관에서는 홈페이지에서 제공하는 각종 콘텐츠들을 개인별로 맞춤화한 서비스인 MyLibrary가 이루어지고 있다. MyLibrary는 주로 대형도서관에 적합하게 사용되고 있지만 웹페이지를 이용한 디지털참고봉사 기능을 보완할 수 있는 도구로서 유용하게 사용될 수 있다.
서로 다른 정보자원 간의 연결을 의미하는 참조연계 서비스를 위해서는 참고문헌 데이터베이스 구축과 식별자 매칭 작업이 필요하다. CrossRef, PubMed, Web Of Science 등의 많은 해외 기관들은 Inera의 eXstyles, Parity Computings의 Reference Extractor 등의 자동화 도구들을 이용하여 DOI, PMID 등의 식별자를 기반으로 하는 참조연계 체제를 구축하였다. 국내에서도 한국과학기술정보연구원, 한국연구재단 등의 여러 기관에서 참고문헌 데이터베이스를 구축하고 있다. 그러나 각 단체별로 채택하고 있는 다양한 참고문헌 기술 형식 때문에 망라적인 데이터베이스 구축은 많은 어려움에 직면해 있다. 이에 참고문헌을 자동으로 파싱하여 메타데이터를 추출하고, DOI, PMID, KOI의 식별자를 매칭하는 Citation Matcher 시스템을 개발하여 참고문헌 데이터베이스 구축의 효율성을 향상시키고자 한다.
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 논문에서는 최근 인터넷 상에서 표준 공통 포맷으로 대두되고 있는 XML을 이용하여 웹 기반 원격 교육 시스템에서 강의 내용에 참조도리 참고문헌 지원 시스템을 설계하고 구현하였다. Three-tier 환경에서 구현한 이 시스템은 middle-tier인 웹 서버에서 데이터베이스에 저장된 참고문헌을 XML 데이터로 변환하여 효과적으로 처리함으로써 서버의 부하를 감소시키며 이것은 성능 향상으로 이어져 학습자에게 더 나은 속도로 원격 교육의 참고문헌 정보서비스를 제공할 수 있다. 또한 동적으로 서버와 상호작용 가능하도록 학습자가 c마고 문헌의 유익함 정도를 매긴 등급 점수 계산에 직접 참여시켜 그 결과를 볼 수 있도록 하여 학습 의욕을 더욱 고취시킬 수 있다. 앞으로 웹기반 원격교육의 참고문헌 지원 시스템은 세계 각 대학이나 연구소에 분산되어 있는 여러 데이터 소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있도록 확장될 수 있을 것이다.
편집자주 : 본고는 지난 '93. 4.15~7. 30(105일간)까지 본회와 한국 S/W산업협회, 정보처리산업진흥회 공동주관으로 국내기업 249개사 대상으로 설문조사한 결과이며 우리나라 컴퓨터 H/W, S/W, 정보처리서비스, 정보제공서비스 등 정보산업 관련기업의 생산, 인력, 투자 등 기업의 실태를 조사분석한 것이다. 이에 본고를 (1), (2)회로 나누어 연재하오니 참고하기 바란다.
교육학 분야 전문기관의 전자게시판에 접수된 참고질문의 유형과 하위주제 영역간의 관계를 파악하기 위해 교육학의 23개 하위 주제영역을 대상으로 6개 질문유형을 가지고 242건의 질문을 분석하였다. 순수한 참고질문은 56.14%로 상당히 높은 수치를 보였으며, 도서실 게시판에 접수된 질문은 교과교육, 교과서, 교육일반, 교수 학습영역에서 조사형 질문이 많았으나 교육통계연구센터 게시판에는 교육제도, 고등교육, 학생 학부모 분야에서 즉답형 질문이 많이 접수되었다. 분석결과 발견된 문제점에 대한 개선방안으로는 메뉴구조 개선으로 이용자의 편의성 확보, 검색기능과 응답기능 갖춘 디지털참고질의 데이터베이스 구축, 웹폼 참고질의양식 사용, 용도에 적합한 전자게시판 사용, 참고질의 관련 주제를 장서개발정책에 반영할 것이 제안되었다.
본 연구에서는 국내 4년제 대학 도서관 중 접속 가능한 236곳의 도서관 홈페이지 분석을 통하여 디지털참고봉사의 제공 및 접근성과 이용 실태에 대해 조사하였다. 진정한 의미의 디지털 참고봉사 즉, 참고질의 응답을 제공하는 대학도서관은 236개 대학 도서관 중 $36.9\%$인 87개 기관으로 우리나라에서 전통적인 참고봉사의 부진이 디지털 환경에서도 나타나는 것으로 파악되었다. 디지털 참고봉사를 적극적으로 활용한다면 전통적인 참고봉사의 부진을 씻고 참고 봉사의 새로운 전환점이 될 수 있을 것으로 판단되며, 분석결과를 바탕으로 현 디지털 참고봉사 시스템의 현황과 문제점을 파악하고 그 발전방향을 제언하였다.
본고는 메타데이터를 이용하여 인터넷 정보자원에 대한 디렉토리 서비스를 제공하는 사례를 소개한 것으로서 '정보의 과학과 기술'49권1호(1999.1)에 실린 '메타데이터를 이용한 학술적 웹 디렉토리 서비스의 구축을 완역한 것이다. 최근 국내에서 추진되고 있는 인터넷상의 특정 분야 메타데이터 데이터베이스 구축에 참고가 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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