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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구의 목적은 우리나라 초등학교 도서관 온라인목록의 인터페이스를 분석하여 문제점을 진단하고, 기존시스템의 개선과 새로운 시스템의 설계시에 고려해야 할 방향을 제시하는 것이다. 초등학교 도서관 온라인목록은 대략 6가지 유형으로 구분할 수 있었고, 6가지 유형에 대하여 각각 검색방식, 검색결과의 제시, 용어사용상의 문제, 제공하는 기능의 측면에서 분석하였다. 브라우징을 통한 주제접근방식에서 지나치게 광범한 주제 분류, 검색어입력방식에서 지나치게 많은 선택가능한 검색항목의 수, 초기치 설정 문제, 자료유형의 지나친 세분화, 간략서지와 상세서지에 포함시킬 데이터요소와 배열순서, 용어사용의 불일치, 축약형 사용, 도움말 메시지의 부재 등 문제점을 진단하고 개선방향을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze and evaluate the characteristics of online catalogs’ interface of elementary school libraries, and to propose how to design user-friendly interfaces. The online catalogs of elementary school libraries are categorized into 6 types. Such topics as the features of search methods, the record display formats, the terminology usage, and the special features of the 6 types are discussed. Some shortcomings are examined and how to improve them is suggested.
초록
본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로은 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.
Abstract
This study attempts to give a personalized recommendation framework in large-sized music contents environment. Despite of many existing studies and commercial solutions for a recommendation service, large online shopping malls are still looking for a recommendation system that can serve personalized recommendation and handle large data in real-time.This research utilizes data mining technologies and new pattern matching algorithm. A clustering technique is used to get dynamic user segmentations using user preference to contents categories. Then a sequential pattern mining technique is used to extract contents access patterns in the user segmentations. Finally, the recommendation is given by our recommendation algorithm using user contents preference history and contents access patterns of the segment. In the framework, preprocessing and data transformation and transition are implemented on DBMS. The proposed system is implemented to show that the framework is feasible. In the experiment using real-world large data, personalized recommendation is given in almost real-time and shows acceptable correctness.
초록
본 연구는 학술연구 성과물의 개방과 공유 활동의 국제적인 흐름에 호응하고, 국민들의 학술연구 정보의 자유로운 접근을 보장하기 위한 오픈액세스시스템의 주제기반 온라인 학술 커뮤니티의 성공적인 운영모형을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위한 세부적인 연구내용은 다음과 같이 네 영역으로 나누어 진행하였다. 첫째는 커뮤니티와 온라인 커뮤니티의 개념과 특성, 주요 성공 요인에 대한 일반적 분석이다. 둘째는 널리 알려진 온라인 학술 커뮤니티인 KISTI의 과학기술 학회마을, 생물학 연구정보센터, MIT의 DSpace를 대상으로 기능적인 요소와 구체적인 성공요인을 분석하였다. 셋째, 이들 사례의 주요 기능과 성공요인을 토대로 오픈액세스시스템의 핵심기능인 커뮤니티 서비스에 대한 주요기능을 도출하였다. 넷째, 국내 연구자들을 대상으로 커뮤니티 서비스의 기능 요구도와 참여의지를 설문으로 통해 조사, 분석하였다. 그 결과 온라인 커뮤니티 서비스의 주요 기능은 30-40대의 인문사회계열 연구자들에게 초점을 맞추어 특히 ‘연구 성과물 관리 기능’, ‘이슈 리포트 게시 기능’, ‘연구 사업 정보 통합 제공 기능’ 등을 우선적으로 제공하여야 할 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to provide successive online community operational model in response to the world wide open access movement which supports the broadest possible access to published research and other scholarly writings. This study is divided into four areas in a large. First, this study reviewed general community, online community and open access movement. Second, well-known online scholarly community, i.e., KISTI Society, BRIC, DSpace were analyzed precisely focusing on the administrative and functional factors to find key to success. Third, based on the above two studies, major functions of community services were identified. For this work, community service functions and participation will were asked to the researchers registered in Korea Research Foundation. According to the results of the above works, this study presents the important functions of online community services as follows: management function of research results, posting function of issue reports, and provision function of integrated information on research proposal should be provided preferentially to researchers aged 30s and 40s.