KR102107848B1 - 도서 추천 서비스 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 목적은, 사용자의 설문조사를 통해 수집된 정보들을 분석하여 추출된 도서들을 전자책 형태로 제공할 수 있는, 도서 추천 서비스 방법을 제공하는 것이다.

Description

도서 추천 서비스 방법{Book Recommendation Service Method}
본 발명은 도서 추천 서비스 방법에 관한 것이다.
도서관에 컴퓨터가 도입된 이래로, 도서관의 목록 정보를 전자적인 형태로 바꾸기 위한 노력이 계속되어 왔으며, 이러한 정보는 인터넷을 비롯한 각종 정보통신망을 통해 제공되고 있다.
그러나, 자료 색인 데이터베이스를 보유하고 있는 도서관 사이트에, 관심주제나 키워드를 입력하여, 도서의 목록을 검색하고, 이 목록을 이용하여 도서를 찾는 방식은 많은 시간과 노력을 필요로 한다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 도서관은 사용자가 찾아와 정보를 조회하기를 기다리는 방식에서 탈피하여, 인터넷 푸시(push) 기술을 이용하여 사용자의 요구에 맞추어, 주기적 또는 정기적으로 정보를 제공하는 정보배포(SDI；selective dissemination of information) 서비스를 제공하고 있다.
상기 SDI 서비스는, 사용자가 필요로 하는 주제를 선정 및 등록하여 놓고, 최신 정보가 입수될 때 마다, 상기 정보를 탐색하여 사용자가 원하는 정보를 자동적 및 정기적으로 사용자에게 제공한다.
즉, 상기 SDI 서비스는 사용자가 원하는 정보 및 요구에 대응되는 모든 조건들을 컴퓨터의 사용자 프로파일(profile)에 기억시켜 놓고, 신착자료와 프로파일을 대조하여, 일치하는 정보를 사용자에게 자동적으로 배포하는 정보검색기술이다.
그러나, 상기 SDI 서비스는 다음과 같은 문제점이 있다.
첫째, 상기 SDI 서비스는 사용자가 등록한 관심 주제분야 및 키워드 만을 이용하여, 매칭되는 자료를 검색한 후, 해당 자료의 정보를 사용자에게 전달하기 때문에, 최근, 인공지능 기술 등을 이용한 개인 맞춤 정보 제공에 대한 사용자의 욕구를 수용하기 어렵다.
둘째, 상기 SDI 서비스는 단순히 도서정보만을 전달하고 있기 때문에, 스마트폰 및 테블릿PC 등이 널리 보급됨에 따라서 증가하고 있는 전자책 열람에 대한 사용자의 욕구를 수용할 수 없다.
셋째, 상기 SDI 서비스는 정보전달 수단으로 E-mail을 사용하고 있으나, 최근에 사용자들이 일상적으로 사용하고 있으며, 발송된 정보를 실시간으로 보다 용이하게 확인할 수 있는 SNS를 정보전달 수단으로 활용하지 못하고 있다.
넷째, 상기 SDI 서비스는 단순 키워드 및 관심주제 정보만으로 자료를 선정하기 때문에, 기존의 다양한 자료를 제공하기 보다는 신착도서만을 제공하는 문제가 있다.
상기한 바와 같은 이유로 인하여, 종래의 상기 SDI 서비스의 이용률이 지속적으로 감소하고 있다.
종래 관련 기술로 특허출원 10-2016-0175552(도서추천장치)가 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 본 발명의 목적은, 사용자의 설문조사를 통해 수집된 정보들을 분석하여 추출된 도서들을 전자책 형태로 제공할 수 있는, 도서 추천 서비스 방법을 제공하는 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법은, 사용자가 사용자 단말기를 이용하여 도서관 시스템에 회원으로 가입하거나, 이미 상기 도서관 시스템에 회원으로 가입한 사용자가 상기 사용자 단말기를 이용하여 사용자 정보 수정 메뉴를 선택할 때, 서비스 서버가 연령정보, 관심사, 관심분야 및 관심도서를 등록할 수 있는 독서취향 설문조사서를 상기 사용자 단말기로 전송하여 독서취향 설문조사를 실시하며, 상기 독서취향 설문조사서를 통해 상기 사용자의 독서취향 설문조사 데이터를 수집하는 단계; 상기 서비스 서버가 상기 독서취향 설문조사 데이터, 도서정보서버로부터 전송된 추천도서들, 전문가 단말기로부터 전송된 추천도서들 및 도서추천과 관련된 인공지능 학습을 이용하여, 추천도서들을 포함하는 추천도서목록을 생성하는 단계; 상기 서비스 서버가 상기 추천도서목록을 상기 사용자의 SNS 계정을 이용하여 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계; 및 전자책 플랫폼이 상기 추천도서목록에서 선택된 열람희망도서와 매칭된 전자책을 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 전자책 플랫폼은 상기 도서관 시스템에 포함되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자에 의해 관리되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자와 업무 협약한 또 다른 관리자에 의해 관리되고, 상기 서비스 서버는 상기 도서관 시스템에 포함되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자에 의해 관리되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자와 업무 협약한 또 다른 관리자에 의해 관리되고, 상기 전문가 단말기는 상기 추천도서목록과 관련된 전문적인 지식을 제공하는 도서 전문가에 의해 이용되고, 상기 도서정보서버는, 도서 관련 업체에 의해 관리되는 서버이며, 상기 서비스 서버는, 복수의 사용자들로부터 수집된 독서취향 설문조사 데이터들, 상기 도서정보서버로부터 전송된 추천도서들 및 상기 전문가 단말기로부터 전송된 추천도서들을 학습 및 분석하여, 상기 인공지능 학습을 수행한다.
본 발명은 사용자의 연령, 관심사, 관심분야 등에 대한 설문조사 및 연관규칙 등의 기계학습을 활용한 인공지능 추천 방식을 통해, 일정 수량의 도서 선택 정보를 활용하여 사전에 구축된 도서 컬렉션을 바탕으로, 도서를 추천하고, 추천된 도서 정보를 E-mail 보다 편리하고 실시간으로 확인이 용이한 SNS를 통해 정기적으로 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명에 의하면, 도서관 서비스 이용률이 제고될 수 있다.
특히, 본 발명은 도서관 서비스를 이용하는 사용자들에게 스마트폰, 전자책, SNS 등 최신 기술을 이용하는 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 즉, 본 발명은 전자책 이용을 활성화하여 전자책산업 발전에 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법이 적용되는 통신 시스템의 일실시예 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법을 제공하는 서비스 서버의 구성을 나타낸 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법의 일실시예 흐름도.
도 4 내지 도 8은 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법을 위해 서비스 서버 및 사용자 단말기에서 이용되거나 출력되는 화면을 나타낸 예시도들.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법이 적용되는 통신 시스템의 일실시예 구성도이며, 도 2는 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법을 제공하는 서비스 서버의 구성을 나타낸 예시도이다.
본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법이 적용되는 통신 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 도서관에 의해 관리되는 도서관 시스템(10), 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법을 제공하는 서비스 서버(20), 사용자가 이용하는 사용자 단말기(30), 도서 추천과 관련된 전문적인 지식을 제공하는 도서 전문가가 이용하는 전문가 단말기(40), 도서 추천과 관련된 다양한 정보들을 제공하는 도서정보서버(50) 및 전자책을 제공하는 전자책 플랫폼(60)을 포함한다.
우선, 상기 서비스 서버(20)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 도서관 시스템과 상기 사용자 단말기와 상기 전문가 단말기와 상기 도서정보서버와 통신을 수행하는 통신부(21), 관리자로부터 각종 정보를 입력받기 위한 입력부(23), 관리자에게 각종 정보를 출력하기 위한 출력부(24), 각종 정보를 저장하기 위한 저장부(25) 및 상기 통신부와 상기 입력부와 상기 출력부와 상기 저장부의 기능을 제어하기 위한 제어부(22)를 포함한다.
상기 서비스 서버(20)는 상기 도서관 시스템(10)에 포함될 수도 있고, 상기 도서관 시스템(10)과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템(10)의 관리자에 의해 관리될 수도 있으며, 상기 도서관 시스템(10)과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템(10)의 관리자와 업무 협약한 또 다른 관리자에 의해 관리될 수도 있다.
다음, 상기 사용자 단말기(30)는 SNS(Social Network Services)를 제공할 수 있는 단말기이며, 예를 들어, 스마트폰이 될 수 있다.
다음, 상기 도서관 시스템(10)은 도서관의 관리자에 의해 운영된다. 상기 도서관 시스템(10)은 상기 도서관을 이용하는 사용자들에 대한 정보, 상기 도서관에 비치된 도서들에 대한 정보, 상기 전자책 플랫폼(60)에 구비된 전자책들에 대한 정보 등을 관리한다. 상기 도서관 시스템(10)는 현재 일반적으로 이용되는 서버가 될 수 있다.
다음, 상기 전문가 단말기(40)는 도서 추천과 관련된 전문적인 지식을 제공하는 도서 전문가에 의해 이용된다. 상기 전문가는 독서취향 설문조사에 적용될 수 있는 각종 정보들을 제공한다. 즉, 상기 전문가는 상기 서비스 서버(20)가 추천도서목록을 생성하기 위해 참고할 수 있는 다양한 정보들을 제공한다. 상기 전문가는 도서와 관련된 다양한 분야들에 종사하는 사람이 될 수 있다.
다음, 상기 도서정보서버(50)는, 예를 들어, 국립중앙도서관과 같은 도서 관련 기관(업체)에 의해 관리되는 서버가 될 수 있다. 상기 도서정보서버(50)는 상기 서비스 서버(20)가 추천도서목록을 생성하기 위해 참고할 수 있는 다양한 정보들을 제공한다.
마지막으로, 상기 전자책 플랫폼(60)은 전자책을 실질적으로 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다. 상기 전자책 플랫폼(60)은 상기 도서관 시스템(10)에 포함될 수도 있고, 상기 도서관 시스템(10)과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템(10)의 관리자에 의해 관리될 수도 있으며, 상기 도서관 시스템(10)과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템(10)의 관리자와 업무 협약한 또 다른 관리자에 의해 관리될 수도 있다.
도 3은 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법의 일실시예 흐름도이며, 도 4 내지 도 8은 본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법을 위해 서비스 서버 및 사용자 단말기에서 이용되거나 출력되는 화면을 나타낸 예시도들이다.
<1. 회원 가입(702)>
본 발명에 따른 도서 추천 서비스 방법을 이용하고자 하는 사용자는 도서관 시스템(10)에 접속하여 회원 가입을 한다(702).
이 경우, 상기 사용자는 상기 도서관 시스템(10)에 의해 제공되는 서비스앱을 상기 사용자 단말기(30)에서 실행시킨 후, 상기 서비스앱을 통해 상기 도서관 시스템(10)에 접속할 수 있다.
상기 서비스앱은 상기 사용자 단말기(30)가, 상기 도서관 시스템(10), 상기 서비스 서버(20) 및 상기 전자책 플랫폼(60)과 통신을 수행하도록 하는 기능을 수행한다.
<2. 도서취향 설문조사(704)>
사용자는 회원 가입 시 자신의 SNS 계정을 등록하며, 독서취향 설문조사서를 작성한다(704). 이미 상기 도서관 시스템(10)에 회원으로 등록된 사용자는, 상기 도서관 시스템(10)에서 제공하는 사용자 정보 수정 메뉴를 통해, 자신의 SNS 계정을 등록하며, 독서취향 설문조사서를 작성한다.
이하에서는, 도 4 내지 도 6을 참조하여 상기 서비스 서버가 설문조사를 수행하는 방법이 상세히 설명된다.
첫째, 도 4 및 도 5를 참조하면, 사용자가 상기 도서관 시스템(10)에 회원으로 등록하거나, 사용자 정보 수정 메뉴를 선택하면, 상기 도서관 시스템(10) 또는 상기 서비스 서버(20)는, 연령정보, 관심사, 관심분야 및 관심도서를 등록할 수 있는 메뉴를 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다. 이하에서는, 상기 서비스 서버(20)가 상기 설문조사를 실시하는 방법이, 본 발명의 일예로서 설명된다.
우선, 상기 서비스 서버(20)는, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 유아, 초등학생, 중학생, 고등학생, 20대, 30대, 40대, 50대 및 60대 이상과 같은 다양한 연령대에 대응되는 메뉴를 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다.
사용자가 자신의 연령대를 선택하면, 상기 서비스 서버(20)는 상기 사용자의 연령대를 상기 사용자의 회원정보에 추가시켜 저장한다.
다음, 상기 서비스 서버(20)는, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 다양한 종류의 관심사들, 예를 들어, 성장, 사랑, 인권, 정보, 공부, 진로, 여가, 준비된 부모 등에 대응되는 메뉴를 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다.
사용자가 자신의 관심사를 선택하면, 상기 서비스 서버(20)는 상기 사용자의 관심사를 상기 사용자의 회원정보에 추가시켜 저장한다.
마지막으로, 상기 서비스 서버(20)는, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 다양한 종류의 관심분야들, 예를 들어, 소설, 에세이, 인문, 외국어, 컴퓨터, 수험서, 그림책, 어린이 문학 등에 대응되는 메뉴를 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다.
사용자가 자신의 관심분야를 선택하면, 상기 서비스 서버(20)는 상기 사용자의 관심사를 상기 사용자의 회원정보에 추가시켜 저장한다.
둘째, 상기 서비스 서버(20)는, 도 4 및 도 6에 도시된 바와 같이, 관심도서를 등록할 수 있는 메뉴를 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다.
예를 들어, 상기 서비스 서버(20)는, 적어도 10개의 관심도서들, 예를 들어, 25권의 관심도서들을 포함하는 관심도서목록을 상기 사용자 단말기(30)로 전송하며, 상기 사용자는, 상기 관심도서목록에서, 가장 관심이 가는 관심도서를 3건 선택한다.
사용자가 상기 관심도서목록에서 3권의 도서들을 선택하면, 상기 서비스 서버(20)는 상기 사용자가 선택된 3권의 도서들에 대한 정보를 상기 사용자의 회원정보에 추가시켜 저장한다.
즉, 상기 서비스 서버(20)는, 상기에서 설명된 바와 같은 방법을 통해, 사용자의 연령정보, 관심사, 관심분야 및 관심도서에 대한 정보, 즉, 독서취향 설문조사 데이터를 수집하며, 수집된 독서취향 설문조사 데이터를 상기 사용자의 회원정보에 추가시켜 저장한다.
이 경우, 상기 서비스 서버(20)는 상기에서 설명된 설문조사 사항들 이외에도, 도서 추천과 관련된 또 다른 설문조사 사항들을 추가적으로 상기 사용자 단말기로 전송한 후, 그에 대한 답변들, 즉, 독서취향 설문조사 데이터를 수신할 수 있으며, 수신된 독서취향 설문조사 데이터를 상기 사용자의 회원정보에 추가시켜 저장할 수 있다.
<3. 추천도서목록 생성 및 SNS로 전달(706)>
상기 서비스 서버(20)는 상기 도서관 시스템(10)에 포함되거나 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되는 상기 전자책 플랫폼(60)에서, 도서들 각각에 대해, 국제표준도서번호(International Standard Book Number)(이하, 간단히 ISBN이라 함)를 포함한 도서정보를 조회하거나 제공받을 수 있다.
상기 서비스 서버(20)는, 국립중앙도서관과 같은 도서 관련 기관, 문학상 수상작들에 대한 정보를 제공하는 기관 및 도서의 판매 순위 정보를 제공하는 업체(예를 들어, 각종 서점들) 등에 의해 관리되는 상기 도서정보서버(50)로부터 Open API를 활용하여, 상기 도서정보서버(50)가 추천하는 추천도서들을 조회하며, 상기 추천도서들을 이용하여 추천도서목록을 생성할 수 있다.
상기 서비스 서버(20)는 상기 전문가 단말기(40)로부터 제공된 추천도서들을 이용하여 추천도서목록을 생성할 수 있다.
즉, 상기 서비스 서버(20)는 기계학습 기반의 도서추천을 할 수 있도록 추천알고리즘(연관규칙 등)과 데이터를 구축하고, 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 추천도서들, 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 추천도서들, 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 도서취향 설문조사 데이터 및 상기 사용자의 대출이력을 바탕으로, 상기 사용자에 대한 추천도서목록을 생성하며, 상기 추천도서목록을 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다(706). 상기 추천도서목록에는 적어도 10개의 추천도서들이 포함될 수 있다.
예를 들어, 상기 추천도서목록이 생성되면, 상기 서비스 서버(20)는 상기 전자책 플랫폼(60)을 호출하여, 상기 추천도서목록에 포함된 전자책들 각각의 ISBN 정보를 전달한다.
상기 전자책 플랫폼(60)은 전달 받은 ISBN들에 대응되는 상기 전자책들의 서지정보들(발행일, 작가, 출판사, 줄거리 또는 요약본 등) 및 상기 전자책들을 열람할 수 있는 URL들을 상기 서비스 서버(20)로 반환한다.
상기 서비스 서버(20)는 상기 추천도서목록과 상기 전자책들의 서지정보들 및 상기 URL들을 상기 도서관 시스템(10)으로 전송한다.
상기 도서관 시스템(10)은 상기 서비스 서버(20)로부터 수신된 상기 추천도서목록, 상기 전자책들의 서지정보들 및 상기 URL들을 SNS를 통해 상기 사용자 단말기(30)로 전송한다.
이 경우, 상기 사용자 단말기(30)에는, 도 7에 도시된 바와 같은 형태로, 상기 추천도서목록이 표시된다.
상기 도서관 시스템(10)은 상기 방법을 주기적으로 반복할 수 있다.
예를 들어, 상기 도서관 시스템(10)은, 신규 회원으로 가입한 사용자 및 사용자 정보를 수정하고자 하는 사용자에 대해서 상기 독서취향 설문조사를 수행할 수 있으며, 이미 상기 독서취향 설문조사를 수행한 사용자에 대해서도, 기 설정된 주기(예를 들어, 한달, 분기, 반년 또는 1년 등) 마다 상기 독서취향 설문조사를 다시 수행할 수 있다.
이 경우, 상기 도서관 시스템(10)은 주기적으로 상기 서비스 서버(20)로 사용자들의 독서취향 설문조사 데이터를 전달할 수 있고, 상기 서비스 서버(20)는 사전에 구축된 추천도서목록과, 새롭게 수신된 상기 독서취향 설문조사 데이터를 이용하여, 각 사용자에 대한 추천도서목록을 생성할 수 있으며, 상기 추천도서목록을 사용자의 SNS 계정을 이용하여 상기 사용자 단말기(30)로 전송할 수 있다.
이하에서는, 도 7 및 도 8을 참조하여, 상기 서비스 서버(20)가 상기 추천도서목록을 생성하는 방법이 상세히 설명된다.
즉, 상기에서 설명된 바와 같이, 상기 서비스 서버(20)는 도 4 내지 도 6을 참조하여 설명된 바와 같은 방법을 이용하여, 상기 사용자 단말기(30)로부터 도서취향 설문조사 데이터를 수신하며(706), 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 추천도서들, 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 추천도서들, 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 도서취향 설문조사 데이터를 이용하여, 최종적으로, 도 7에 도시된 바와 같은 추천도서목록을 생성한다.
이 경우, 상기 서비스 서버(20)는, 도 8에 도시된 바와 같은 설정정보들을 이용하여 상기 추천도서목록을 생성할 수 있다.
첫째, 상기 서비스 서버(20)는 예를 들어, 2010년도 이후에 발행된 도서만을 상기 추천도서목록에 포함시킬 수 있다. 이 경우, 상기 년도는 상기 서비스 서버(20)의 관리자에 의해 설정될 수도 있으며, 또는 상기 사용자에 의해 설정될 수도 있다.
둘째, 상기 서비스 서버(20)는 추천도서목록 생성을 위해 상기 사용자 단말기(30)에서 출력될 도서들의 수를 설정할 수 있다. 이 경우, 상기 도서들의 수는 상기 서비스 서버(20)의 관리자에 의해 설정될 수도 있으며, 또는 상기 사용자에 의해 설정될 수도 있다.
우선, 상기 도서취향 설문조사 시 3개의 관심도서 등록을 위해, 도 6과 같은 목록이 출력될 때, 상기 목록에 포함될 도서들의 개수, 즉, 3Pick 개수는, 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이 25개로 설정될 수 있다. 이 경우, 상기 서비스 서버(20)는, 도 6과 같은 목록을 상기 사용자 단말기(30)로 전송할 때, 25개의 도서들을 상기 목록에 포함시킬 수 있으며, 사용자가 25개의 도서들 중 3개의 도서들을 선택하도록 할 수 있다. 이 경우, 상기 서비스 서버(20)는, 상기 3Pick을 위한 도서들의 개수가 5의 배수로 입력되도록 할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
다음, 도 7에 도시된 바와 같은 추천도서목록이 상기 사용자 단말기(30)로 전송될 때, 상기 추천도서목록에 포함될 도서들의 개수, 즉, 최총 추천결과에 포함될 추천도서들의 개수는, 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이 25개로 설정될 수 있다. 이 경우, 상기 서비스 서버(20)는, 도 6과 같은 추천도서목록을 상기 사용자 단말기(30)로 전송할 때, 25개의 추천도서들을 상기 추천도서목록에 포함시킬 수 있다. 이 경우, 상기 서비스 서버(20)는, 상기 최종 추천결과에 포함될 추천도서들의 개수가 5의 배수로 입력되도록 할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
마지막으로, 도 7에 도시된 바와 같은 추천도서목록 중 어느 하나가 선택된 경우, 선택된 도서에 대한 정보가 상기 사용자 단말기로 전송될 수도 있으나, 상기 서비스 서버(20)는 선택된 도서와 관련된 연관추천도서들을 상기 사용자 단말기(30)로 전송할 수 있다. 이 경우, 상기 연관추천도서들 중 어느 하나가 선택되면, 상기 서비스 서버(20)는 상기 연관추천도서들 중 선택된 도서에 대한 정보를 상기 사용자 단말기로 전송할 수 있다.
즉, 상기 추천도서목록에서 어느 하나의 도서가 선택되면, 상기 서비스 서버(20) 또는 상기 도서관 시스템(10)으로부터, 상기 도서와 관련된, 연관추천도서들이 나열된 연관추천도서목록이 상기 사용자 단말기(30)로 전송될 수 있다.
이 경우, 상기 연관추천도서목록에 포함된 연관추천도서들의 개수는, 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 25개로 설정될 수 있으며, 예를 들어, 5의 배수로 설정될 수 있다.
상기 연관추천도서들은 상기 서비스 서버(20)의 인공지능 학습에 의해 선택될 수 있다.
셋째, 도 6에 도시된 바와 같은 상기 관심도서목록에 포함되는 관심도서들의 구성 비율은, 도 8에 도시된 바와 같은 3Pick 구성 비율(%)에 의해 설정될 수 있다.
즉, 상기 관심도서들의 구성 비율은, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기로부터 전송된 교과연계 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기로부터 전송된 생애주기별 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 기관추천 도서들에 대한 비율 및 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 문학상수상작 도서들에 대한 비율에 의해 설정될 수 있다.
예를 들어, 상기 서비스 서버(20)는, 상기 독서취향 설문조사 시, 도 6에 도시된 바와 같은 관심도서들을 출력할 수 있으며, 이 경우, 상기에서 설명된 바와 같이, 25개의 관심도서들을 출력할 수 있다.
25개의 상기 관심도서들을 추출하기 위해, 상기 서비스 서버(20)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 교과연계도서의 비율을 30%로 설정하고, 생애주기별도서의 비율을 40%로 설정하고, 기관추천도서의 비율을 20%로 하며, 문학상수상작 도서의 비율을 10%로 설정할 수 있다. 상기 비율들은 상기 서비스 서버(20)에 의해 다양하게 변경될 수 있다.
예를 들어, 상기 서비스 서버(20)는, 상기 사용자에게 25개의 상기 관심도서들을 제공할 때, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 교과연계 도서들 중 7.5권(30%)을 추출하고, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 생애주기별 도서들 중 10권(40%)을 추출하고, 적어도 하나의 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 기관추천 도서들 중 5권(20%)을 추출하며, 적어도 하나의 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 문학상수상작 도서들 중 2.5권(10%)을 추출할 수 있다.
즉, 상기 서비스 서버(20)는, 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 추천도서들, 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 추천도서들 및 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 도서취향 설문조사 데이터를 이용하여, 도 8에 도시된 바와 같은 비율로, 예를 들어, 25개의 관심도서들을 추출한 후, 상기 관심도서들을 포함하는 도 6에 도시된 바와 같은 상기 관심도서목록을 상기 사용자 단말기(30)로 전송할 수 있다. 이 경우, 상기 사용자는 상기 관심도서목록에서, 관심이 가는 도서들, 예를 들어, 3개의 관심도서들을 선택할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(20) 또는 사용자는 추천 제외 대상 도서를 설정할 수 있다. 예를 들어, 만화와 같은 분류의 도서들이 추천되는 것을 방지하고자 하는 관리자 또는 사용자는 만화와 같은 분류의 도서들을 추천 제외 대상 도서로 설정할 수 있으며, 이 경우, 상기 서비스 서버(20)는 만화와 같은 분류의 도서들을 상기 추천도서목록에 포함시키지 않을 수 있다.
넷째, 도 7에 도시된 바와 같은 상기 추천도서목록에 포함되는 추천도서들, 즉, 최총추천 결과에 포함되는 추천도서들은, 도 8에 도시된 바와 같은 비율에 의해 추출될 수 있다.
즉, 상기 추천도서들의 구성 비율은, 상기 인공지능에 의해 추출되는 추천도서들의 비율, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기로부터 전송된 교과연계 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기로부터 전송된 생애주기별 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 기관추천 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 문학상수상작 도서들에 대한 비율 및 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 대출인기 도서들에 대한 비율에 의해 설정될 수 있다.
상기 추천도서들의 구성 비율에 대한 설명은, 상기에서 설명된 관심도서들의 구성 비율에 대한 설명이 유사하게 적용될 수 있다.
이 경우, 각각의 구성 요소들에 대한 비율은 변경될 수 있다.
특히, 상기 추천도서들의 추출 시, 상기 서비스 서버(20)는 도서추천과 관련된 인공지능 학습을 이용한 분석결과를 이용할 수 있다. 즉, 상기 서비스 서버(20)는 복수의 사용자들로부터 수집된 독서취향 설문조사 데이터들, 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 추천도서들 및 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 추천도서들을 인공지능을 이용하여 지속적으로 학습 및 분석할 수 있으며, 그 결과를 이용하여 추천도서들을 추출할 수 있다.
이 경우, 상기 인공지능에 의해 추출되는 추천도서들의 비율은 30%로 설정될 수 있다. 따라서, 상기 추천도서들의 개수가 25개인 경우, 상기 인공지능에 의해 추출되는 추천도서들의 개수는 7.5개가 될 수 있다. 이 경우, 상기 서비스 서버(20)는, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 교과연계 도서들 중 5권(20%)을 추출하고, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 생애주기별 도서들 중 5권(20%)을 추출하고, 적어도 하나의 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 기관추천 도서들 중 2.5권(10%)을 추출하고, 적어도 하나의 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 문학상수상작 도서들 중 2.5권(10%)을 추출할 수 있으며, 적어도 하나의 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 대출인기 도서들 중 2.5권(10%)을 추출할 수 있다.
즉, 상기 서비스 서버(20)는, 인공지능을 이용한 학습결과, 상기 도서정보서버(50)로부터 전송된 추천도서들, 상기 전문가 단말기(40)로부터 전송된 추천도서들 및 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 도서취향 설문조사 데이터를 이용하여, 도 8에 도시된 바와 같은 비율로, 예를 들어, 25개의 추천도서들을 추출한 후, 상기 추천도서들을 포함하는 도 7에 도시된 바와 같은 상기 추천도서목록을 상기 사용자 단말기(30)로 전송할 수 있다.
이 경우, 상기 3Pick 구성 비율(%)에 대출인기 도서들이 포함되지 않는 이유는, 만화와 같은 분류의 도서들이 추출되는 것을 방지하기 위한 것이다. 즉, 일반적으로 대출인기도서에는 만화가 많이 포함될 수 있으므로, 상기 3Pick 구성 비율(%)에 대출인기 도서들이 포함되지 않으면, 만화 등이 추천도서로 추출되는 것이 방지될 수 있다. 그러나, 상기 3Pick 구성 비율(%)에도 대출인기 도서가 포함될 수 있다.
또한, 상기 3Pick 구성 비율(%)에도 인공지능 추천 도서가 포함될 수 있다.
다섯째, 상기한 바와 같은 방법에 의해 추출된 상기 추천도서들을 포함하는 상기 추천도서목록은, 상기 사용자 단말기(30)로 전송된다.
<4. 사용자 단말기로 전차책 전송(708)>
사용자는 상기 사용자 단말기(30)로 전송된, 도 7에 도시된 바와 같은 추천도서목록에서, 자신이 원하는 도서를 선택할 수 있다.
이 경우, 상기 사용자에 의해 선택된 도서의 서지정보가 상기 전자책 플랫폼(60)을 통해 상기 사용자 단말기(30)로 전송될 수 있다. 상기 사용자는 상기 서지정보를 확인한 후, 자신이 열람할 도서를 선택할 수 있다. 그러나, 상기에서 설명된 바와 같이, 상기 추천도서목록에서 어느 하나의 도서가 선택되면, 상기 서비스 서버(20) 또는 상기 도서관 시스템(10)으로부터, 상기 도서와 관련된, 예를 들어, 25개의 연관추천도서들이 나열된 연관추천도서목록이 상기 사용자 단말기(30)로 전송될 수 있다. 사용자는 상기 연관추천도서목록에서 자신이 원하는 도서를 선택하고, 상기 도서에 대한 서지정보를 확인한 후, 자신이 열람할 도서를 선택할 수 있다.
사용자가 상기 추천도서목록 또는 상기 연관추천도서목록에서 자신이 열람할 도서(이하, 간단히 열람희망도서라 함)를 선택하면, 상기 사용자 단말기(30)로부터, 상기 전자책 플랫폼(60) 또는 상기 도서관 시스템(10)으로 상기 열람희망도서에 대한 대출신청이 전송된다.
상기 전자책 플랫폼(60) 또는 상기 도서관 시스템(10)에 의해, 상기 열람희망도서에 대한 상기 사용자의 대출신청이 승인되면, 상기 전자책 플랫폼(60)은 상기 사용자 단말기로 상기 열람희망도서와 매칭된 전자책을 전송할 수 있다(708). 상기 승인이 상기 전자책 플랫폼(60)에서 이루어진 경우, 상기 전자책 플랫폼(60)은 상기 승인 결과를 상기 도서관 시스템(10)으로 전송할 수 있으며, 이 경우, 상기 도서관 시스템(10)은 상기 사용자에 대한 상기 전자책의 대출과 관련된 정보들을 저장한다. 상기 승인이 상기 도서관 시스템(10)에서 이루어진 경우, 상기 도서관 시스템(10)으로부터 상기 전자책의 전송이 요청되면, 상기 전자책 플랫폼(60)은 상기 사용자 단말기(30)로 상기 전자책을 전송할 수 있다.
상기 전자책이 상기 사용자 단말기(30)로 전송될 때, 상기 전자책 플렛폼(60)은 상기 전자책과 매칭되어 있는 URL을 상기 사용자 단말기로 전송할 수 있으며, 또는, 상기 전자책을 직접 상기 사용자 단말기로 전송할 수 있다.
상기 전자책을 상기 사용자 단말기를 통해 수신한 사용자는, 상기 사용자 단말기(30)를 통해 상기 전자책을 열람할 수 있다.
상기 사용자 단말기(30)를 통해 상기 URL을 수신한 사용자 역시, 상기 사용자 단말기(30)에서 상기 URL을 통해 상기 전자책 플랫폼(60)에 접속하여 상기 전자책을 열람할 수 있다.
상기 사용자 단말기(30)를 통해 상기 URL을 수신한 사용자는, 자신의 또 다른 단말기, 예를 들어, 개인용 컴퓨터(PC) 및 테블릿PC 등에서 상기 URL을 통해 상기 전자책을 열람할 수 있다.
상기에서 설명된 바와 같이, 본 발명은 사용자의 연령, 관심사, 관심분야 등에 대한 설문조사 및 연관규칙 등의 기계학습을 활용한 인공지능 추천 방식을 통해, 일정 수량의 도서 선택 정보를 활용하여 사전에 구축된 도서 컬렉션을 바탕으로, 도서를 추천하고, 추천된 도서 정보를 E-mail 보다 편리하고 실시간으로 확인이 용이한 SNS를 통해 정기적으로 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.　 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 도서관 시스템 20: 서비스 서버
30: 사용자 단말기 40: 전문가 단말기
50: 도서정보서버 60: 전자책 플랫폼

Claims (3)

  1. 삭제
  2. 사용자가 사용자 단말기를 이용하여 도서관 시스템에 회원으로 가입하거나,
    이미 상기 도서관 시스템에 회원으로 가입한 사용자가 상기 사용자 단말기를 이용하여 사용자 정보 수정 메뉴를 선택할 때, 서비스 서버가 연령정보, 관심사, 관심분야 및 관심도서를 등록할 수 있는 독서취향 설문조사서를 상기 사용자 단말기로 전송하여 독서취향 설문조사를 실시하며, 상기 독서취향 설문조사서를 통해 상기 사용자의 독서취향 설문조사 데이터를 수집하는 단계;
    상기 서비스 서버가 상기 독서취향 설문조사 데이터, 도서정보서버로부터 전
    송된 추천도서들, 전문가 단말기로부터 전송된 추천도서들 및 도서추천과 관련된 인공지능 학습을 이용하여, 추천도서들을 포함하는 추천도서목록을 생성하는 단계;
    상기 서비스 서버가 상기 추천도서목록을 상기 사용자의 SNS 계정을 이용하
    여 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계; 및
    전자책 플랫폼이 상기 추천도서목록에서 선택된 열람희망도서와 매칭된 전자
    책을 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 전자책 플랫폼은 상기 도서관 시스템에 포함되거나, 상기 도서관 시스
    템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자에 의해 관리되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자와 업무 협약한 또 다른 관리자에 의해 관리되고,상기 서비스 서버는 상기 도서관 시스템에 포함되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자에 의해 관리되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자와 업무 협약한또 다른 관리자에 의해 관리되고,
    상기 전문가 단말기는 상기 추천도서목록과 관련된 전문적인 지식을 제공하는 도서 전문가에 의해 이용되고,
    상기 도서정보서버는, 도서 관련 업체에 의해 관리되는 서버이며,
    상기 서비스 서버는, 복수의 사용자들로부터 수집된 독서취향 설문조사 데이
    터들, 상기 도서정보서버로부터 전송된 추천도서들 및 상기 전문가 단말기로부터 전송된 추천도서들을 학습 및 분석하여, 상기 인공지능 학습을 수행하며,
    상기 서비스 서버는, 상기 독서취향 설문조사를 실시할 때, 적어도 10개의
    관심도서들을 포함하는 관심도서목록을 상기 사용자 단말기로 전송하고, 상기 사용자가 상기 관심도서목록에서, 적어도 3권의 관심도서들을 선택하도록 하며,
    상기 적어도 10개의 관심도서들의 구성 비율은, 적어도 하나의 상기 전문가
    단말기로부터 전송된 교과연계 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기로부터 전송된 생애주기별 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 기관추천 도서들에 대한 비율 및 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 문학상수상작 도서들에 대한 비율에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 도서 추천 서비스 방법.
  3. 사용자가 사용자 단말기를 이용하여 도서관 시스템에 회원으로 가입하거나,
    이미 상기 도서관 시스템에 회원으로 가입한 사용자가 상기 사용자 단말기를 이용하여 사용자 정보 수정 메뉴를 선택할 때, 서비스 서버가 연령정보, 관심사, 관심분야 및 관심도서를 등록할 수 있는 독서취향 설문조사서를 상기 사용자 단말기로 전송하여 독서취향 설문조사를 실시하며, 상기 독서취향 설문조사서를 통해 상기 사용자의 독서취향 설문조사 데이터를 수집하는 단계;
    상기 서비스 서버가 상기 독서취향 설문조사 데이터, 도서정보서버로부터 전
    송된 추천도서들, 전문가 단말기로부터 전송된 추천도서들 및 도서추천과 관련된 인공지능 학습을 이용하여, 추천도서들을 포함하는 추천도서목록을 생성하는 단계;
    상기 서비스 서버가 상기 추천도서목록을 상기 사용자의 SNS 계정을 이용하
    여 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계; 및
    전자책 플랫폼이 상기 추천도서목록에서 선택된 열람희망도서와 매칭된 전자
    책을 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 전자책 플랫폼은 상기 도서관 시스템에 포함되거나, 상기 도서관 시스
    템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자에 의해 관리되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자와 업무 협약한 또 다른 관리자에 의해 관리되고,상기 서비스 서버는 상기 도서관 시스템에 포함되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자에 의해 관리되거나, 상기 도서관 시스템과 독립적으로 구비되어 상기 도서관 시스템의 관리자와 업무 협약한또 다른 관리자에 의해 관리되고,
    상기 전문가 단말기는 상기 추천도서목록과 관련된 전문적인 지식을 제공하는 도서 전문가에 의해 이용되고,
    상기 도서정보서버는, 도서 관련 업체에 의해 관리되는 서버이며,
    상기 서비스 서버는, 복수의 사용자들로부터 수집된 독서취향 설문조사 데이
    터들, 상기 도서정보서버로부터 전송된 추천도서들 및 상기 전문가 단말기로부터 전송된 추천도서들을 학습 및 분석하여, 상기 인공지능 학습을 수행하며,
    상기 서비스 서버는, 상기 추천도서목록을 상기 사용자 단말기로 전송할 때,
    복수개의 추천도서들을 포함하는 추천도서목록을 상기 사용자 단말기로 전송하고,
    상기 추천도서들의 구성 비율은, 상기 인공지능에 의해 추출되는 추천도서들
    의 비율, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기로부터 전송된 교과연계 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 전문가 단말기로부터 전송된 생애주기별 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 기관추천 도서들에 대한 비율, 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 문학상수상작 도서들에 대한 비율 및 적어도 하나의 상기 도서정보서버로부터 전송된 대출인기 도서들에 대한 비율에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 도서 추천 서비스 방법.

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