• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.27-44
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• 2020

사용자의 정보 과부하 문제의 해결을 목표로 하는 추천 시스템은 개인의 선호를 추론하여 이에 부합하는 아이템을 필터링하여 제공한다. 추천 시스템 관련 기법 중 가장 성공적으로 알려져 있는 협업 필터링은 최근까지 다양한 성능 개선 시도가 이루어지고 있으며 여러 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 협업 필터링의 성공에 기반하여 소비자의 구매 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 시각 정보를 추천 시스템에 반영할 수 있는 VizNCS를 제안한다. 이를 위하여 먼저, 비정형 데이터인 시각 정보에서 특징을 추출하기 위해 합성곱 신경망을 사용하였다. 다음으로, 합성곱 신경망으로 부터 도출된 이미지 특성 정보를 추천 시스템에 반영하기 위하여 기존의 딥러닝 기반의 추천 시스템 중 다른 정보로 확장이 용이한 NCF 기법을 응용하였다. 본 연구에서 제안한 VizNCS의 성능 비교 실험 결과 기본 NCF보다 더 높은 성능을 보였으며 카테고리별 성능 비교 실험을 통해 시각 정보에 영향을 받는 카테고리와 그렇지 않은 카테고리를 발견하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 VizNCS는 시각정보를 개인화된 추천에 직접 활용함에 따라 시각 정보에 영향을 받는 소비자들의 구매의사결정 행태를 반영할 수 있어 추천 시스템 성능 향상에 기여하였다. 또한, 지금까지 활용이 미미했던 이미지 데이터로 추천 시스템의 원천 데이터 영역을 확장함에 따라 다양한 원천 데이터의 활용 방안을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.311-334
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• 2021

이 연구의 목적은 합리적인 장서관리정책 수립을 위한 이론적 근거와 계량화된 객관적 기준점 제시이다. 본 연구의 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 스테디셀러는 정기간행물 형태의 학습서가 대부분이었다. 또한, 현대소설로서 스테디셀러는 특정 작가에 의존하는 현상을 확인할 수 있었다. 베스트셀러는 출판사와 저자의 영향을 받는 것으로 조사되었다. 특히 만화와 아동용 교재를 출판하는 출판사의 도서는 베스트셀러 선정에 상당부분 상관성을 갖고 있었다. 추천된 도서 한 권당 추천 도서의 대출 수 평균은 14,871권이었으며, 베스트셀러로 선정된 도서 한 권당 평균 대출 수는 53,531권이었다. 한편 대출데이터를 기준으로 약 80~82%의 도서가 전체 상위권 대출의 90%를 감당하고 있고, 약 27~29%의 도서가 전체 상위권 대출의 50%를 감당하고 있었다. 이는 일련의 파레토법칙이 공공도서관 대출패턴에서도 굳건히 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 문학의 대출은 전체 대출에서 50.6%를 차지하였으며, 문학 중에서 한국문학작품이 전체 51.3%를 차지하였다. 자연과학은 다른 주제분야에 비해 상대적으로 작은 수의 문헌으로 더 많은 대출을 발생시키고 있었다.

• 지식경영연구
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• 제21권1호
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• pp.117-136
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• 2020

In the studies for the recommender systems which solve the information overload problem of users, the use of transactional data has been continuously tried. Especially, because the firms can easily obtain transactional data along with the development of IoT technologies, transaction-based recommender systems are recently used in various areas. However, the use of transactional data has limitations that it is hard to reflect domain knowledge and they do not directly show user preferences for individual items. Therefore, in this study, we propose a method applying the word embedding in the transaction-based recommender system to reflect preference differences among users and domain knowledge. Our approach is based on SAR, which shows high performance in the recommender systems, and we improved its components by using FastText, one of the word embedding techniques. Experimental results show that the reflection of domain knowledge and preference difference has a significant effect on the performance of recommender systems. Therefore, we expect our study to contribute to the improvement of the transaction-based recommender systems and to suggest the expansion of data used in the recommender system.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 정보관리학회지
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• 제32권2호
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• pp.63-86
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• 2015

본 연구는 최근 많은 이슈가 되고 있는 빅데이터를 도서관 분야에 적용하여 다양한 형태의 도서관 빅데이터의 활용 가치에 대한 이해를 높이고 이에 대한 수요자의 요구 분석을 바탕으로 공공도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 도서관 빅데이터의 개념과 내용 및 가치 등을 고찰하고, 도서관 빅데이터 서비스에 대한 수요 분석을 바탕으로 도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하였다. 서비스 모형 개발을 위해 도서관 빅데이터의 유형에 따라 활용 가능한 도서관 빅데이터를 분석하였으며, 수요자의 요구를 다양한 방법으로 도출하였다. 수요자의 요구 분석은 도서관계 연구자 및 현장 사서와의 심층인터뷰, 표적집단인터뷰(Focus Group Interview, 이하 FGI), 사서 및 이용자 설문조사를 통해 이루어졌다. 이를 바탕으로 총 16개의 도서관 빅데이터 서비스 모형을 정의하고, 서비스의 필요성, 시급성, 개발 가능성을 고려해 최종적으로 사서 의사결정 지원 서비스와 이용자 도서 추천 및 독서이력 관리 서비스 모형을 개발하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권2호
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• pp.317-342
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• 2024

본 연구의 목적은 DLS에서 초등학생의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 26명을 대상으로 DLS 검색 과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색 과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석 결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 검색 시간과 검색어 수가 많은 경우, 검색 결과가 지나치게 많은 경우 검색 만족도가 낮게 나타났다. 이에 교과 연계 메타데이터 요소를 개발하고 교과별 시소러스를 구축하여 목록 구축과 이용자 검색 지원에 활용해야 함을 강조하였다. 또 DLS가 외부 검색에서 기본적으로 제공하는 기능을 포함하고, 검색어 선정, 검색 후 결과 적합성 판단이 부족한 초등학생에게 정보활용교육을 체계적으로 실시할 수 있도록 자원 측면, 교육과정 측면의 기반을 마련해야 할 것이다. 또한 외부 자원과의 통합 검색 서비스, 개인 맞춤형 도서 추천 서비스를 제공하는 것을 제안하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.81-102
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• 2020

본 연구는 언어네트워크 분석방법을 활용하여 사서교사의 역할과 자질에 대한 학교구성원의 인식을 고찰하였다. 이를 위해 중등학교의 학생과 교사 대상의 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 사서교사의 역할, 자질, 건강 및 용모, 도서관환경에 대한 평가라는 4개의 프레임과 20개의 하위범주를 토대로 분류한 뒤 하위범주 간의 관계를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 사서교사의 역할에 대한 학교구성원의 인식의 중심에 존재하는 핵심적 개념은 학생의 경우 '도서관운영'이었으며, 교사의 경우는 '독서교육'인 것으로 확인되었다. 둘째, '정보활용교육'은 학생과 교사의 인식을 형성하는 데 영향력이 낮은 것으로 조사되었다. 셋째, '수업 지원', '도서관활용수업 및 협력수업'과 같은 사서교사의 교수협력자로서의 역할에 대한 학생들의 인식은 높지 않은 데 비해 교사들은 이와 관련한 역할을 비중있게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 자료추천과 안내 활동을 하위개념으로 구성하는 '정보봉사'는 학생과 교사의 인식에 중심적 기능을 하고 있으며, 사서교사의 역할에 대한 인식을 형성하는 데도 영향력이 높은 것으로 조사되었다. 마지막으로, 사서교사의 자질에 대한 학생과 교사의 인식에서는 '전문성 및 전문지식'이 중심적인 기능을 하고 있는 것으로 조사되었다. 이 같은 결과는 사서교사의 역할 설정, 학생 및 교사에 대한 대응전략 수립과 인식개선을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권3호
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• pp.75-90
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• 2011

본 연구는 SNS에 대해 이론적으로 고찰하고 트위터, 페이스북, 미투데이를 중심으로 출판사들의 SNS 활용실태를 조사 분석하여 문제를 파악, 개선방안을 제언하고자 수행되었다. 분석결과, 첫째 SNS를 개설한 출판사는 전체 신고 출판사(41,407개) 중 0.5%(222개)에 불과한 것으로 파악되었다[독립적 웹 페이지 개설한 출판사는 전체 출판사 중 3.7%(1,537개)]. 둘째 조사대상 SNS 222개 중 응답 212개(트위터 71개, 페이스북 74개, 미투데이 67개)를 대상으로 조사한 결과, 50.5%(107개)가 100명 이하의 독자 혹은 잠재 독자와 관계를 설정하고 있을 정도로 소통이 미흡하고, 출판사들이 게시한 글의 횟수 또한 1,000개 이하가 77.4%(164개)에 달할 정도로 낮게 나타났다. 셋째 출판사들이 게시한 글(300개)과 이용자들이 게시한 글(500개)을 분석한 결과, 게시한 글의 상당수가 출판도서의 마케팅, 소개, 추천, 독서와 관련한 글로 나타나 긍정적이었다. 하지만 출판사들의 SNS에 글을 게시한 이용자 글의 86.6%가 1회성 글로 나타나, 지속성이 미흡한 것으로 파악되었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.153-169
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• 2012

전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.115-130
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• 2011

온라인 스토어들은 다양한 방식으로 사용자들에게 신뢰감을 가져다 줄 수 있는 요인들을 제공하려고 한다. 대표적인 방식이 고객이 좋아할 만한 제품의 추천과 고객제품리뷰의 제공이다. 각각의 제공을 통해 신뢰의 선행요인이 되는 사회적 실재감을 향상시킬 수 있다는 연구들이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 추천 상황에 따른 사회적 실재감에 미치는 영향과 추천 상황과 제품군의 유형, 고객제품리뷰의 제공여부에 따라 사회적 실재감의 증가에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 개인화 추천을 통해 사회적 실재감을 증대시킬 수 있었으며, 쾌락재에서는 고객제품리뷰의 제공을 통해 어떤 추천 상황에서든 사회적 실재감이 증대되나 유의한 차이를 보이지는 않았다.