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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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.
초록
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬 최근접 이웃 클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
Abstract
Recently there are many bibliometric studies attempting to utilize Pathfinder networks(PFNets) for examining and analyzing the intellectual structure of a scholarly field. Pathfinder network scaling has many advantages over traditional multidimensional scaling, including its ability to represent local details as well as global intellectual structure. However there are some limitations in PFNets including very high time complexity. And Pathfinder network scaling cannot be combined with cluster analysis, which has been combined well with traditional multidimensional scaling method. In this paper, a new method named as Parallel Nearest Neighbor Clustering (PNNC) are proposed for complementing those weak points of PFNets. Comparing the clustering performance with traditional hierarchical agglomerative clustering methods shows that PNNC is not only a complement to PFNets but also a fast and powerful clustering method for organizing informations.
초록
기관 리포지토리는 오픈 액세스 운동을 실현할 수 있는 핵심적인 체제의 하나로 알려져 있다. 한국교육학술정보원은 학술 정보 공유 공간으로 대학 기관 리포지토리 컨소시엄인 dCollection을 2003년에 구성하여 현재 62개의 국사립 대학들이 회원 대학으로 참가하고 있다. 본 연구의 목적은 2005년도에 구축된 dCollection 평가 모형을 조사 도구로 활용하여, 40개의 대학 기관 리포지토리의 운영 현황을 파악하고, 이러한 조사 결과를 기초로 하여 dCollection 자료의 등록률 및 이용율 향상에 초점을 맞춰 국내 기관 리포지토리의 발전 방안을 제안하여 효율적인 국가지식정보 유통체제의 인프라 구축을 목적으로 한다.
Abstract
Building institutional repositories is known as one of powerful methods for realizing the open access movement. The Korean Education and Research Information Service(KERIS) proposed to organize institutional repositories into a consortium, called "dCollection (Digital Collection)," composed of 62 universities since 2003. The purpose of this study is to investigate the current state of 40 member universities of dCollection using the evaluation model including 4 categories and 39 indicators, and, based on the survey outcomes, to pinpoint the procedural or performance weak points of the dCollection systems in order to find its customized solutions focusing on the improvement of use and self-archiving rates.