• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.279-286
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• 2006

인터넷 쇼핑몰에서의 상품 추천을 위해 널리 사용되는 방식 중 한 가지는 상품의 특성과 고객의 특성을 비교하여 고객에 맞는 상품을 추천하는 방식이다. 이 방식은 상품이나 고객의 특성을 표현하는 자질(Feature)의 개수가 많을수록 그 중에 어떤 자질을 선택해야 더 좋은 추천 성과를 가져올 수 있는지 파악해 내는 것이 추천의 효과 및 효율성 측면에서 중요하지만 아직까지 충분히 연구되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 인터넷 서점에서의 가상 구매실험을 바탕으로 사용자가 구매한 책 들에서 사용자를 잘 나타낼 수 있는 자질을 선택하는 방식에 대해서 벡터 스페이스 모형, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), Mutual Information, SVD(Singular Value Decomposition) 방식 등을 활용하여 실험하고 그 결과를 비교해본다. 실험 결과 SVD를 응용한 자질 추출 기법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 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.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

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.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.311-336
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• 2022

본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, '내용', '캐릭터', '글쓰기', '읽기', '작가', '스토리', '형식'의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.27-54
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• 2021

본 연구에서는 자율사물 중 도서관에 적용가능한 로봇과 드론, 자율주행을 중심으로 전반적인 내용을 살펴보고 이를 기반으로 향후 도서관에 도입 및 적용할 수 있는 방안을 제안하였다. 연구 결과, 관내의 경우 로봇과 드론을 활용하여 장서점검, 장서운반, 장서배열, 장서분류에서부터 도서위치안내, 도서추천, 대출/반납, 도서관 전반적인 안내, 참고정보서비스 등까지 적용할 수 있다. 관외의 경우 로봇, 드론, 자율주행 자동차를 활용해 도서배송서비스, 도서반납서비스, 무인이동도서관 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 도서관의 자율사물 도입 및 적용을 위한 기초연구로써 향후 체계적인 도입을 위한 인식조사, 적용모델 개발 등의 후속 연구가 진행되어야 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.109-114
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• 2002

요즘 전자상거래 고객들은 쇼핑몰에 있어 물품들의 가격 정보를 수집하는 비교쇼핑 에이전트들의 도움을 받아서 구매 비용을 절감할 수 있다. 그러나 사용자는 가격이외의 다양한 구매 조건을 만족하는 제품 정보들을 추천하는 에이전트의 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 전자상거래를 실현하기 위해 다양한 사용자 요구에 적합한 도서 정보를 검색하고 추천하는 멀티에이전트 시스템을 제안한다. 본 멀치에이전트 시스템은 온라인 서점 고객들을 돕기 위해 구현되고 테스트되었다. 실험 결과 전자상거래를 이용하는 구매자에게 여러 온라인 서점의 다양한 도서판매 조건에 대한 정보를 실시간으로 추천할 수 있게 되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권4호
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• pp.173-191
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• 2008

오늘날 인터넷의 전반적인 보급 및 전자상거래의 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로서, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리 잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷 서점을 이용하는 고객에게 그가 관심을 가질만한 서적을 추천하여 줌으로써 구입할 서적의 선택을 도와주는 서적 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 서적 추천 시스템 개발에 협업 필터링 기법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 협업 필터링 기법을 적용하기 위해서는 각 서적에 대한 구매자들의 평가치가 수집되어야 하는데, 이러한 평가치들은 시스템 개발 이전에 오랜 기간에 걸쳐 정교한 계획 하에서 수집되어야 한다. 더욱이 구매자들이 평가치 제공에 협조하지 않을 경우에는 추천 시스템 자체의 작동이 불가능하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 고객들의 구매기록만으로 서적 추천을 수행할 수 있도록 사례기반추론 기법을 활용하여 시스템을 개발 하였는데, 서적의 소분류 코드를 예측하는 상황에서 약 40% 수준의 적중률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.601-604
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• 2001

도서 정보 추천 시스템에서 기존 사용자들의 정보를 이용하여 마이닝 기법중 군집 분석을 적용하여 사이트에 처음으로 접속하는 사용자와 접속률이 낮아 피드백 정보가 많이 없고 적절한 추천을 하지 못하는 사용자에게 비슷한 군집의 사용자들의 정보를 이용하여 적절한 정보를 추천한다. 본 논문에서는 기존의 멀티에이전트 추천 시스템에 데이터 마이닝 에이전트와 패턴 분석 에이전트를 접목하여 더 나은 추천 정보를 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.768-774
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• 2016

본 논문에서는 개인화 서비스를 제공하기 위해 책, 음악, 영화 등과 같이 단일 항목을 추천하는 기존 방법의 한계를 극복하고, 패션, 요리 등과 같이 연관성에 따른 항목의 조합, 즉 그룹을 추천하는 방법을 다룬다. 협업 필터링은 사용자 간의 유사도를 측정하여 비슷한 성향의 사용자들이 선택한 항목을 추천하는 방법이며, 사용자의 성향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 협업 필터링과 연관 규칙을 바탕으로 빈발 항목 집합을 생성하고, 그룹 간의 유사도에 따라 그룹을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위하여 의류 전자상거래에서 4개월 동안 소비자가 구매한 목록 데이터로 실험을 수행하였다.

• 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.