• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권1호
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• pp.33-43
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• 2017

The content curation service through big data analysis is receiving great attention in various content fields, such as film, game, music, and book. This service recommends personalized contents to the corresponding user based on user's preferences. The existing book curation systems recommended books to users by using bibliographic citation, user profile or user log data. However, these systems are difficult to recommend books related to character names or spatio-temporal information in text contents. Therefore, in this paper, we suggest a personalized book curation system based on integrated mining of a book. The proposed system consists of mining system, recommendation system, and visualization system. The mining system analyzes book text, user information or profile, and SNS data. The recommendation system recommends personalized books for users based on the analysed data in the mining system. This system can recommend related books using based on book keywords even if there is no user information like new customer. The visualization system visualizes book bibliographic information, mining data such as keyword, characters, character relations, and book recommendation results. In addition, this paper also includes the design and implementation of the proposed mining and recommendation module in the system. The proposed system is expected to broaden users' selection of books and encourage balanced consumption of book contents.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.582-587
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• 2021

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.127-152
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• 2021

본 연구는 개별 독자에 대한 사서교사의 독서자료 추천활동의 양상을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 사서교사들을 대상으로 심층면담을 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료의 분석을 통해 사서교사의 독서자료 추천활동의 세부과정 및 주요 특징, 추천 시 고려하는 요소, 독서자료 추천활동에서 대두되는 주요 쟁점에 대한 정보를 도출하여 제시하였다. 구체적으로 사서교사의 독서자료 추천과정은 질문과 면담, 책 추천, 후속조치라는 단계로 이행되고 있는 것으로 확인되었다. 그리고 독서자료 추천 시 고려하는 요소는 학생의 관심사, 독서이력, 책의 재미, 읽기수준, 도서수준, 교사, 수업 및 교과과정인 것으로 조사되었다. 아울러 이들 요소를 고려하는 과정에서 사서교사들의 경험과 인식에서 차이가 발생하는 것으로 확인되었다. 이 연구에서 도출된 독서자료 추천활동의 단계 및 주요 요소는 향후 사서교사의 추천활동 수행에 있어서 지침으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 통해 학교도서관에서 독서자료 추천활동의 다각화와 개별 독자를 위한 독서자료 추천활동의 강화에 기여할 수 있을 것으로 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1097-1104
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• 2011

본 논문에서는 개인 맞춤 도서 추천을 위한 시맨틱웹 접근방법을 제안한다. 제안방법은 콘텐츠 기반 추천을 이용하면서도 사용자가 모든 도서 검색 시스템에 자신의 관심분야를 등록해야 하는 단점을 개선한다. 제안방법은 다양한 서지정보제공자의 도서분류 온톨로지상에서 자신의 관심분야를 등록할 수 있게 함으로써 사용자 프로파일을 공유한다. 또한 사용자 프로파일 관리 시스템은 제안방법에 의해 작성된 사용자 프로파일을 관리하고, 사용자의 관심분야와 도서분류 온톨로지상의 각 개념과의 유사성을 분석하는 기능을 제공한다. 제안방법은 사용자 프로파일의 공유를 통해 기존 키워드 검색에 비해 더 향상된 효율성을 제공한다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.1-22
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• 2022

본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.305-314
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• 2002

In order to adapt to today's rapidly changing environment and gain a competitive advantage, many companies are interested in CRM(Customer Relationship Management). Especially, the product recommendation system that can be implemented by personalizing the marketing strategy becomes the focus of CRM. In this research, we employed CBR(Case-Based Reasoning) technique that can overcome the limitation of CF(Collaborative Filtering) technique. Our system recommends the books that the customer is very likely to buy next time considering the factors such as 'Personal Features of Customer,' Similarity between Book Categories' and 'Sequence of Book Purchases'. Accuracy of predicting a book-not a particular book, but in the middle level of classification that contains about 190 categories-was about 57%.

• 정보관리연구
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2002

이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.279-303
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• 2016

본 연구는 학교도서관 홈페이지를 통해 제공할 수 있는 정보 서비스로 북 큐레이션을 제안하고 구체적인 시스템 기획에 앞서 큐레이션의 기준이 되는 추천 기준을 도출하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 기존 시스템의 추천도서목록을 분석하여 이용자 정보와 도서 정보에서 추천에 활용할 수 있는 속성을 분석하였다. 둘째, 분석된 속성을 활용하여 12개의 추천 기준을 도출하였다. 마지막으로 설문을 통해 각 기준에 대한 이용자의 선호도를 조사하였다. 설문의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 학생들이 북 큐레이션 서비스가 도서관 이용에 필요하다고 응답하였다. 둘째, 상위 3개 선호 기준은 '관심 키워드 중심 추천', '학년단위 다대출', '교과연계도서목록 다대출'이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.175-186
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• 2021

국내 공공도서관의 역할과 기능은 다양해지고 있는 반면, 내부적으로는 편향된 도서 대출로 다양한 문제들이 나타나고 있다. 또한 최근 4차 산업혁명으로 공공도서관에서 인기도서 위주의 도서 추천시스템이 도입되고 있으나, 이용자가 접할 수 있는 도서의 다양성은 제한되고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관 이용자의 만족을 제고하기 위해 공간적으로는 대구시 두류도서관으로 한정하여 대출이력 자료(213,093건), 회원정보(35,561명) 등을 활용하여 군집분석과 토픽 모델링, 콘텐츠 기반 필터링 추천 알고리즘으로 공공도서관 미대출 도서 추천시스템을 구현하였으며, 이에 대한 실제 이용자들의 만족도 설문조사를 실시하여 미대출 도서 추천시스템의 가능성과 시사점을 제시하였다. 분석 결과 대다수의 이용자들이 높은 만족도로 응답하였으며, 특정 성·연령대, 직업, 평소 독서량 등으로 분류된 계층에서 만족도가 상대적으로 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해 공공도서관의 편향된 도서 대출, 운영 효율성 저하 등의 문제를 일부 개선할 수 있을 것으로 기대하며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.113-127
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• 2021

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.