• 한국비블리아학회지
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• 제34권4호
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• pp.101-124
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• 2023

도서관의 도서 추천은 막연한 요구를 가진 이용자들의 도서 탐색 및 선택을 지원하기 위한 하나의 도구로 활용될 수 있다. 이에 도서관은 이용자들에게 다양한 자료를 소개하고 적합한 도서를 추천하기 위해 많은 시간과 노력을 기울이고 있다. 한편 도서관 이외의 다양한 기관에서도 추천도서 목록을 발간하고 있으며, 이러한 목록에는 추천도서를 선정하는 주체의 의도가 반영된다. 이에 이 연구에서는 도서관의 추천도서 목록이 도서관 이외 기관에서 발간하는 추천도서 목록과 어떤 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 그리하여 많은 기관에서 도서 추천의 주요 타겟층으로 삼는 '청소년'으로 범위를 한정하여 ① 추천도서의 선정 기준, ② 추천된 도서의 특징, ③ 추천도서 목록의 제공방식의 측면에서 도서관과 도서관 이외 기관의 추천도서 목록을 상호 비교하였다. 이를 통해 도서관 추천도서 목록이 갖는 특징과 한계를 도출하고, 개선이 필요한 부면에 대해 논의하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.582-587
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• 2021

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권3호
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• pp.5-26
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• 2022

본 연구의 목적은 고등학생들의 추천도서목록 이용과 인식을 분석하는 것이다. 서울 시내 7개 고등학교 학생들을 대상으로 온라인 설문지를 배포하였고 311명의 학생들의 유효한 응답을 분석하였다. 빈도분석, 이항로짓모형분석, 일원분산분석을 이용하여 데이터를 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 추천도서목록 이용에 영향을 미치는 요인은 성별, 학년, 추천도서목록의 개별 적합성과 재미에 대한 인식으로 나타났고, 특히 추천도서목록의 개별 적합성에 대한 인식이 긍정적일수록 추천도서목록을 이용한다는 결과가 도출되었다. 둘째, 남학생들이 여학생들보다 추천도서목록 이용을 덜할 것이라는 결과를 나타냈고 사서교사, 교과교사, 독서교육단체 및 기관이 각각 제작한 목록, 입시에 활용된 목록의 이용 의향이 여학생들에 비해 모두 낮았다. 셋째, 독서를 잘 하지 않거나 즐기지 않는 학생들이 사서교사와 교과교사 제작 추천도서목록을 통해 도움을 받을 수 있다는 사서교사들의 인식과는 다르게, 독서를 즐기거나 독서에 어려움을 느끼지 않고 잘하는 학생들이 사서교사와 교과교사 제작 추천도서목록에 대해 오히려 긍정적인 이용 의향을 보였다. 넷째, 모든 유형의 추천도서목록 가운데 학생들은 입시에 활용된 추천도서목록에 가장 긍정적인 이용 의향을 보였다. 본 연구의 결과가 학생들이 추천도서목록을 포함한 다양한 도서정보를 활용할 수 있도록 독서교육의 비계(scaffold)를 고민하는데 기초 자료로서 활용될 수 있기를 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제41권3호
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• pp.145-169
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• 2024

이 연구에서는 외국인 학생들 대상으로 한국어 학습을 지원하는 도서 추천을 서비스하기 위하여 ChatGPT를 기반으로 한국어 학습을 위한 도서 추천 시스템을 구현한 후 추천된 도서의 적합성을 평가하여 구축된 시스템의 효용성을 분석하였다. ChatGPT 챗봇을 위한 학습데이터는 등급별 주제키워드 목록, 도서별 주제키워드 목록, 혼합목록 등 세 가지 유형으로 구현되었고 13개의 표준 질의를 적용하여 챗봇의 도서 추천 결과를 추천도서 정확률로 평가하였다. 추천도서 정확률 비교 결과, 혼합목록을 적용한 챗봇이 등급별 주제 키워드와 도서별 주제키워드를 적용한 개별 목록에 비해 모든 관련 도서를 추천하는데 더 성공적인 것으로 나타났다. 이 연구에서 ChapGPT를 도서추천에 활용한 사례는 대학 도서관에서 다양한 이용자 서비스를 위해 인공지능 기술을 활용하는 시도로 해석될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.23-26
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• 2015

도서 정보 양이 급증하면서 사용자 성향과 선호도에 맞는 정보를 추천해주는 서비스의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 관련하여 도서를 추천해주는 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있다. 독자에게 성향과 선호도에 맞는 추천을 해주기 위해서는 사용자, 도서, 저자 등을 대상으로 하는 분석이 필요하며, 분석된 정보를 사용자에게 직관적으로 제공해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 저자에 대한 도서 정보를 시계열적으로 분석하고, 분석된 결과를 사용자에게 직관적으로 제공하는 시각화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 저자의 도서를 시계열 방식으로 분석하고, 이를 시간 시각화와 레이더차트를 사용하여 도서정보를 제공한다. 또한 시간 시각화와 레이더 차트를 통해 두 저자의 도서 일대기와 분류의 변화를 직관적으로 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.363-364
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• 2023

카테고리별 베스트셀러를 통해 트렌드 파악 및 사용자 맞춤형 도서 추천을 위해 카테고리별로 도서 데이터를 수집하고, 대용량 데이터인 위키피디어 데이터를 이용하여 워드임베딩 모델을 구축한다. 도서 데이터에 대한 키워드 분석 및 LDA 주제분석 기법에 의해 카테고리별 핵심 단어 분석을 통해 도서 트렌드를 파악하고, 사용자 맞춤형 도서 정보 제공 및 도서를 추천하는 기능을 구현한다.

• 과학교육연구지
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• 제39권3호
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• pp.434-445
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• 2015

이 연구에서는 초등학생을 대상으로 출판되는 과학 추천도서들을 살펴보고 그 특징을 분석하였다. 출판되고 있는 과학 학습 도서들의 양과 종류는 상당히 많고 다양하기 때문에, 많은 학생들과 학부모, 학교, 도서관에서는 과학 추천 도서 목록을 이용하고 있다. 하지만 추천도서들은 선정하는 기관에 따라 각각 다르고 다양하기 때문에, 이들 추천도서들이 어떤 특징을 지니고 있고 과학 학습 자료로서 적절성을 지니고 있는지를 분석할 필요가 있다. 이를 위하여 여러 문헌들과 선행연구들을 참고하고 면담 및 의견조사를 통해 기준을 추출하고 검토하여 예비 검사 도구를 제작하였다. 이렇게 제작한 예비 검사 도구의 타당성 및 신뢰성 및 타당성을 확보하기 위하여 8명의 초등 과학 교육 석사 및 석사과정으로 구성된 전문가 집단을 통하여 파일럿 테스트 및 일치도 검사를 실시하였고, 의견교환을 통하여 문항을 상세화하고 수정하여 검사 도구를 제작하였다. 그 후 과학도서 추천도서들을 추천기관, 판매량을 고려하여 9권을 선정하였고, 도서 1권당 3명의 평정자가 검사 도구를 이용하여 검토하고 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 추천도 서들은 탐구와 과학의 본성영역이 과학태도와 지식영역에 비하여 비교적 낮은 평가를 받았다. 둘째, 몇몇 추천도서들 도서에서 다루고 있는 과학 지식들에 대한 자세한 설명이 이루어지지 않는 모습들이 보였다. 셋째, 편집적인 면에서 일부도서는 딱딱한 어조와 일방적인 설명으로의 지식제공으로 학생들이 부담감을 가지고 흥미를 잃기 쉽게 구성되어 있었다. 이를 통하여 다음과 같이 제언할 수 있다. 첫째, 추천도서를 선정함에 있어 과학지식뿐만 아니라 탐구와 과학의 본성 측면을 반영할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에 이어 좀 더 추가적인 사후 연구들이 진행될 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1177-1179
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• 2015

최근, 수많은 종류의 도서가 출판되고 있다. 또한 도서의 분야와 장르, 종류가 다양해지고 그 양 역시도 방대해지고 있다. 이러한 상황에서 사용자에게 적절한 도서를 고르기란 어려운 일이다. 본 논문에서는 보다 편리하고 적절한 도서 선택을 위해 도서추천시스템을 제안한다. 사용자의 나이와 성별, 국내/외도서, 선호 장르에 가중치를 부여하고 협업필터링을 사용하는 추천 시스템을 제안한다.

• 정보관리연구
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2002

이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.14-17
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• 2015

오늘날 인터넷의 발달과 전자 책(e-Book) 시장규모가 커짐에 따라 온라인을 통한 도서 정보 제공이 증가하고 있다. 하지만 현재 도서 정보나 도서 추천을 제공하는 온라인 사이트들은 기본 서지 정보만을 위주로 제공하고 있어 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 개인 맞춤형 추천을 위해 '도서 정보 본문텍스트 통합 마이닝 기반 사용자 참여형 시각화 및 추천 큐레이션 플랫폼'을 제안하고, 이를 구축하였다. 제안한 서비스 플랫폼은 독자에게 다양한 방법으로 도서 정보를 제공하며, 독자는 적은 시간으로 많은 정보를 얻을 수 있도록 하여 사용자의 도서 선택의 폭을 넓혀줄 것이다.