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  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073
검색어: 추천 도서, 검색결과: 9
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홍연경(성균관대학교 문헌정보학과) ; 전서영(성균관대학교 문헌정보학과) ; 최재영(성균관대학교 문헌정보학과) ; 양희윤(성균관대학교 문헌정보학과) ; 한채은(성균관대학교 문헌정보학과) ; 주영준(성균관대학교) 2021, Vol.38, No.2, pp.113-127 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.2.113
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초록

본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a personalized book recommendation system to promote the use of university libraries. In particular, unlike many recommended services that are based on existing users’ preferences, this study proposes a method that derive evaluation metrics using individual users’ book rental history and tendencies, which can be an effective alternative when users’ preferences are not available. This study suggests models using two matrix decomposition methods: Singular Value Decomposition(SVD) and Stochastic Gradient Descent(SGD) that recommend books to users in a way that yields an expected preference score for books that have not yet been read by them. In addition, the model was implemented using a user-based collaborative filtering algorithm by referring to book rental history of other users that have high similarities with the target user. Finally, user evaluation was conducted for the three models using the derived evaluation metrics. Each of the three models recommended five books to users who can either accept or reject the recommendations as the way to evaluate the models.

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초록

여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.

Abstract

Many readers tend to read books of a specific author and to expand their reading areas according to the author. This study chose Edgar Allan Poe and analyzed the image of the author using co-recommended authors and books by other readers. The frequencies of co-occurred authors and books were investigated and the relations of authors and books were analyzed with network analysis methods. As a result, genre images of Poe, related authors, and related books are discovered. This study also suggested the methods to identify the image of a author, related author groups, and related books for libraries’ reading programs and book curation.

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초록

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.

Abstract

Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.

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남영준(중앙대학교 문헌정보학과 교수) 2021, Vol.38, No.3, pp.311-334 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.3.311
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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.

Abstract

The purpose of this study is to present the theoretical basis and quantified objective standards for the establishment of collection management policy. The study results are summarized as follows. Most of the study books were in the form of periodicals as a steady seller. Most of the steady sellers were textbooks which published periodically. As a modern novel, a steady seller was able to confirm the phenomenon of dependence on a specific author. Bestsellers were investigated to be influenced by publishers and authors. Books of publishers that publish comics and children’s textbooks had a significant correlation with the selection of bestsellers. The average number of recommended books borrowed per recommended book was 14,871. The average number of loans per book selected as a bestseller was 53,531. Based on the loan data, about 80-82% of all top-tier loans were covered by 90%, and about 27-29% of all top-ranked loans were covered by 50%. This shows that the Pareto Principle can be firmly applied to public library lending patterns. Loans in the field of literature accounted for 50.6% of the total loans. Among literature, Korean literature accounted for 51.3% of the total. The natural sciences were generating more loans with a relatively small pool of literature compared to other subject fields.

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오지은(광진정보도서관) ; 정동열(이화여자대학교) 2015, Vol.32, No.1, pp.43-62 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.1.043
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초록

본 연구는 국내 공공도서관에서 장서개발정책 수립 시에 활용할 수 있는 다양한 장서평가 지표를 제시할 목적으로 수행되었다. 이러한 탐색적 연구를 위하여 공공도서관의 실제 데이터를 개별 장서평가 지표에 적용하는 사례연구를 통해서 그 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 장서평가 지표 분석을 위하여 서울시 광진구립도서관의 최근 10년간 장서대출 데이터가 이용되었다. 주요 장서평가 지표로는 연도별 구입도서의 장서회전율과 이용계수, 연도별 사서 추천도서 장서회전율과 이용계수, 연도별 비대출도서 비율, 대출자 거주지별 도서관 이용도 등이 분석되었다.

Abstract

This study was implemented to suggest various indicators of collection evaluation for collection development policy in public libraries. For the sake of the exploratory research, this study tried to show the usability of indicators of collection evaluation through actual data of a case study. Also to analyze indicators of collection evaluation, this study used the ten years circulation records of the Gwangjin District Public Library in Seoul. Majors indicators of collection evaluation were the rate of use and use factor of purchasing books by annual, the rate of use and use factor of librarian’s recommended books by annual, the rate of non circulating books by annual, and the rate of use by residence annually.

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표순희(성균관대학교 정보관리연구소) ; 김윤형((주)기술과가치) ; 김혜선(한국과학기술정보연구원) ; 김완종(한국과학기술정보연구원) 2015, Vol.32, No.2, pp.63-86 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.2.063
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초록

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.

Abstract

Big data refers to dataset whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. And now it is considered to create the new opportunity in every industry. The purpose of this study is to develop of big data services in public library for improved library services. To this end, analysed the type of library big data and needs of stockholders through the various methods such as deep interview, focus group interview, questionnaire. At first step, we defined the 16 big data service models from interview with librarians, and LIS professions. Second step, it was considered necessity, timeliness, possibility of development. We developed the final two services called on ‘Decision Support Services for Public Librarians’ and ‘Book Recommendation Services for Users.’

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초록

본 연구에서는 도서관과 정보센터에서 전통적으로 제공되어진 SDI 서비스와 함께 일부 기관에서 제공하고 있는 맞춤정보 서비스를 기반으로 한 개인화 정보 서비스 시스템의 기술요소 및 전체 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 개인화 정보 서비스 시스템은 이용자의 개인 프로파일정보를 바탕으로 이용자의 정보탐색행태 등을 추가 입력 값으로 해서 학습과정을 거쳐 이용자에게 가장 적절한 정보를 출력 값으로 제공할 수 있다. 이를 위해 개인화 정보 서비스 시스템에서 가장 중요한 기능을 수행하는 학습시스템과 추천시스템을 구축하는데 필요한 요소에 대해 살펴보았다.

Abstract

With SDI service provided in libraries and information centers traditionally, this paper studies component technologies and structure of system platform in PIS (personalization information service based on the customized information service served currently in some institutions. The PIS system should provide relevant information as an output through the learning system analyzing user information searching behavior as an input value with personal profile information. To do it, this paper studies requirements and algorithms to develop PIS, and proposes learning system and recommendation system as core components in PIS.

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초록

본 연구의 목적은 대학 도서관 이용자에 대한 정보서비스 실패의 심각성이 서비스 회복 공정성에 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 서비스 회복 노력들이 이용자의 만족과 재이용에는 어떤 영향을 미치는 지를 분석하고자 하였다. 실증분석을 위해 대학 도서관의 정보서비스 실패를 경험한 대학생을 대상으로 452부의 설문지를 회수하여 분석하였으며, 다음과 같은 결과를 파악하였다. 첫째, 서비스 실패의 심각성이 강할수록 서비스 회복을 위한 공정성에 부(-)의 영향을 미친다. 둘째, 서비스 회복을 위한 서비스 회복 공정성 인식이 높을수록 이용자의 회복 만족도는 높아진다. 셋째, 서비스 회복의 절차적 공정성, 상호작용 공정성 인식이 높을수록 이용자의 재이용과 추천 의도는 높아질 수 있다. 마지막으로, 정보서비스 실패에 대한 서비스 회복 노력으로 이용자의 회복 만족도가 높아질수록 대학도서관의 이용자가 다시 찾거나 다른 이용자에게 이용을 권유한다고 할 수 있다.

Abstract

The aim of this study is to investigate the role of information service failure severity within existing framework of service recovery justice research and analyse the effects of the attribution of service recoveries on recovered user satisfaction and revisit. For empirical analysis, A total of 452 valid questionnaires were used to analyse the data gathered from university students who experienced the information service failures of university library. Some findings of the research are as follows: First, service failure severity has negative effect on service recovery justice. Second, procedural and interactional recovery justice has positive effect on recovered user satisfaction. Third, service recovery justice has significant influence on procedural and interactional justice. Finally, recovered user satisfaction has positive effect on user revisit and mouth of word.

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초록

주제명은 이용자가 어린이 그림책을 효과적으로 접근하도록 지원한다. 그러나 어린이 그림책은 다른 자료에 비해 표제나 목차와 같이 자료 자체에서 주제명을 선정하기가 어렵다. 또한 텍스트 외에 그림이 주는 정보량이 큰 편이다. 따라서 그림책의 주제접근을 위해서는 별도의 주제명 목록을 작성할 필요가 있다. 그런데 어린이 그림책에 일반 도서용으로 개발된 주제명을 그대로 사용하기는 적절하지 않을 수 있다. 주제명의 유형과 수준이 상이할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책에 적합한 주제명표를 개발하고자 하였다. 기본 주제명의 선정을 위해서는 영미권에서 발행된 그림책 주제명표를 참고하였는데, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정․추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전과 같은 참고자료도 활용하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이 그림책을 대상으로 한 권장도서 목록에 적용하여, 주제검색이나 브라우징, 도서 추천 등에 활용하는 방안을 제시하였다.

Abstract

Subject headings support the effective access of children's picture books. However, it is difficult to select subject terms from titles or table of contents in children's picture books because of their relatively little textual information. Therefore, it is necessary to assign subject terms to each picture book. However, it is not adequate to use general subject headings because the types and levels of general subject headings are different from special subject headings for the children's materials. For this reason, this study aims to develop subject headings for children's picture books. The subject terms in A to Zoo were selected, and the selected terms were translated into Korean and modified for the Korean culture and language. Other reference books, such as Elementary Korean Dictionary, were also used to determine adequate terms for children. The resulting subject headings were assigned to the recommended picture books for children and used to search by subject, browse, and recommend books.

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