KR102115606B1 - Book management system - Google Patents

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KR102115606B1 KR1020190128642A KR20190128642A KR102115606B1 KR 102115606 B1 KR102115606 B1 KR 102115606B1 KR 1020190128642 A KR1020190128642 A KR 1020190128642A KR 20190128642 A KR20190128642 A KR 20190128642A KR 102115606 B1 KR102115606 B1 KR 102115606B1
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Abstract

Disclosed is a library material management system comprising a data management server which generates information for managing collections of a library based on an international standard book number (ISBN) assigned to each material in the library.

Description

도서관 자료 관리 시스템{BOOK MANAGEMENT SYSTEM}Library material management system{BOOK MANAGEMENT SYSTEM}

본 발명은 도서관 자료 관리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 ISBN에 기반하여 도서관의 소장 자료를 관리를 위한 각종 정보를 원스텝으로 생성하여 제공하며, 인공지능에 기반하여 신규 자료의 대출 시점 및 그에 따른 배가 시점을 예측하는 도서관 자료 관리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a library data management system, and more specifically, based on the ISBN, provides and provides various information for managing the library's collection in one step, based on artificial intelligence, and when the new material is loaned and accordingly It relates to a library data management system that predicts when to double.

ISBN은 국제표준도서번호(國際標準圖書番號, International Standard Book Number)의 약자로, 국제적으로 표준화된 방법에 따라 전세계에서 생산되는 도서에 부여된 고유번호이다.ISBN stands for International Standard Book Number, and is a unique number assigned to books produced worldwide according to internationally standardized methods.

이는, 모든 서적정보를 컴퓨터 코드화하여 체계적으로 관리하기 위해 만들어진 것으로, ISBN은 서로 중복되지 않게 배정되는데, 제목, 출판사, 지은이 등 책 종류가 갖는 특성 값이 모두 일치하는 경우에는 똑같은 ISBN이 부여된다. 따라서 책 종류가 갖는 특성 값이 하나라도 불일치하는 경우에는 ISBN은 다른 번호가 부여되어 주민등록번호와 마찬가지로 고유한 값이 된다.This was created to systematically manage all the book information by computer code, and ISBNs are allocated without overlapping. If the property values of the book type, such as title, publisher, author, etc., all match, the same ISBN is assigned. Therefore, if there is a discrepancy in any one of the property values of the book type, the ISBN is assigned a different number and becomes a unique value like the social security number.

한국에서는 국립중앙도서관이 한국문헌번호센터로 지정되어 1990년부터 ISBN 국내 번호 관리를 하고 있으며, 2006년까지는 10자리로 구성되었으나 2007년부터 13자리로 재구성되었다.In Korea, the National Library of Korea has been designated as the Korean Literature Number Center and has been managing ISBN domestic numbers since 1990. It has been composed of 10 digits until 2006, but has been reorganized to 13 digits from 2007.

2007년부터 재구성되어 시행되는 ISBN코드는 5개의 군으로 나누어지며 각 군은 하이픈(-)이나 공백을 두어 구분한다. 구성은 접두부 3자리, 국가번호 2자리, 발행자번호와 서명식별번호를 포함하는 7자리, 체크기호 1자리 순으로 이루어진다.The ISBN code, which has been reorganized and implemented since 2007, is divided into five groups, and each group is separated by a hyphen (-) or space. It consists of 3 digit prefix, 2 digit country code, 7 digits including issuer number and signature identification number, and 1 digit check mark.

ISBN 뒤에는 부가기호 5자리가 덧붙여진다. 부가기호는 독자대상기호 1자리, 발행형태기호 1자리, 내용분류기호 3자리로 이루어진다. After the ISBN, 5 additional digits are added. The additional symbol consists of one digit of the reader's rep, one digit of the issuance form, and three digits of the content classification.

대부분의 서점 혹은 도서관 등에서 ISBN을 통해 서적의 정보를 저장하고 관리하는데, 서적의 정보를 저장하고 관리하는 온라인 사이트 서버에 접속하면 ISBN을 입력하여 서적의 정보를 검색할 수 있다. 하지만, 이러한 검색방법은 ISBN의 숫자를 정확히 입력해야 하는 문제점과 별도의 입력장치(예: 키보드)를 구비해야 하는 문제점 있다.Most bookstores or libraries store and manage book information via ISBN. When you access an online site server that stores and manages book information, you can search for book information by entering an ISBN. However, this search method has a problem in that the number of ISBNs must be entered correctly and a separate input device (eg, keyboard).

또한, 서적의 정보를 검색하는 일반화된 방법으로 서적 명, 저자, 출판사 등을 입력하고 검색하는 방법도 있으나, 이 또한 컴퓨터 사용에 능숙하지 않은 사용자일 경우 입력 시간이 오래 걸리고 입력 시 오류를 범할 수 있는 문제점이 있다.In addition, there is a generalized way to search for information on books, and there is also a method of entering and searching book names, authors, publishers, etc. However, users who are not proficient in computer use can take a long time to input and make errors when entering. There is a problem.

본 발명의 일측면은 도서관에서 소장하는 각 자료에 부여되어 있는 ISBN(International Standard Book Number)를 근거로 하여 자료 정보 및 관리 정보를 한 번에 생성하는 원스텝 자료 등록 서비스를 구현하는 도서관 자료 관리 시스템을 제공한다.One aspect of the present invention is a library data management system that implements a one-step data registration service that generates data information and management information at a time based on an International Standard Book Number (ISBN) assigned to each material in the library. to provide.

본 발명의 다른 측면은 통상의 도서관 소장 자료 관리, 도서관 이용자 관리 등의 서비스를 제공하는 도서관 자료 관리 시스템을 제공한다.Another aspect of the present invention provides a library data management system that provides services such as general library collection data management and library user management.

본 발명의 또 다른 측면은 인공지능에 기반하여 인공지능에 기반하여 신규 도서의 대출 시점 및 그에 따른 배가 시점을 예측하는 도서관 자료 관리 시스템을 제공한다.Another aspect of the present invention provides a library data management system that predicts a loan time of a new book and a doubling time accordingly based on artificial intelligence based on artificial intelligence.

본 발명의 또 다른 측면은 본 발명의 또 다른 측면은 제공 서비스에 대한 감성 요소 평가를 실시하는 서비스 평가 서버를 포함하는 도서관 자료 관리 시스템을 제공한다.Another aspect of the present invention provides another library data management system including a service evaluation server for performing emotional factor evaluation on a provided service.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem of the present invention is not limited to the technical problem mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 도서관 자료 관리 시스템은, 도서관에서 소장하는 각 자료에 부여되어 있는 ISBN(International Standard Book Number)를 근거로 하여 상기 도서관의 소장 자료 관리를 위한 정보를 생성하는 자료 관리 서버를 포함한다.The library data management system of the present invention for solving the above problems is based on the ISBN (International Standard Book Number) assigned to each material in the library, the data management to generate information for managing the library's collection material Includes servers.

한편, 상기 도서관 자료 관리 시스템은, 도서관 이용자가 사용하는 이용자 단말; 및 도서관 관리자가 사용하는 관리자 단말;을 더 포함하고, 상기 자료 관리 서버는, 상기 도서관의 신규 자료에 대하여 바코드 스캔 모듈과 연동되어 바코드 스캔 모듈을 통해 스캔되는 ISBN을 획득하거나, 상기 관리자 단말에 설치되어 있는 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통해 관리자로부터 상기 도서관의 신규 자료에 부여된 ISBN을 직접 입력 받아 획득하는 스캔부; 별도의 포털 사이트에 접속하고, 상기 별도의 포털 사이트에서 상기 스캔부에서 획득하는 ISBN을 검색하여 상기 도서관의 신규 자료에 대한 표지 이미지 및 제목을 포함하는 간략 정보를 획득하고, 상기 관리자 단말에 설치되어 있는 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통해 상기 간략 정보를 출력하여, 상기 관리자로부터 상기 도서관의 신규 자료의 간략 정보에 대한 상세 정보 검색을 요청받는 검색부; 상기 검색부에서 상기 상세 정보 검색을 요청받는 경우, 국가자료 공동목록 시스템(KOLIS NET)에 접속하여 상기 도서관의 신규 자료의 제목, 저자, 출판사, 발행년도, 표지 이미지 및 내용분류를 포함하는 상세 정보를 검색하고, 상기 상세 정보를 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보로 저장하거나, 상기 국가자료 공동목록 시스템에서 상기 도서관의 신규 자료의 상세 정보가 검색되지 않는 경우, 상기 검색부에서 획득하는 간략 정보를 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보로 저장하는 자료 정보 생성부; 및 상기 자료 정보 생성부에서 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보가 저장되는 경우, 상기 도서관의 신규 자료의 등록 번호, 원부 번호, 청구 기호 및 배가 정보를 포함하는 관리 정보를 생성하고, 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보 및 관리 정보를 상기 이용자 단말을 통해 검색 가능하도록 저장하며, 별도의 출력 모듈을 통해 상기 관리 정보에 포함되는 등록 번호 바코드 및 청구 기호 레이블을 출력하는 관리 정보 생성부;를 포함하고, 상기 자료 관리 서버는, 자료 검색, 인기검색어 보기, 주요 통계 보기, 공지사항/자료실, 반납예정자료, 최근작업자료, 비치희망자료, 정보나루 빅데이터, 휴관일 관리, 일정관리, 날씨, 바로가기 메뉴, SMS 보내기, 메모하기 및 예약만기/취소자료 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 상기 관리자 단말로 제공하고, 대출/반납 제어창, 회원정보, 가족회원정보, 스캔자료 서지정보, 휴관일/일정관리, 대출정보, 책이음기반 상호대차정보, 당일반납정보 및 예약정보 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 상기 관리자 단말로 제공하고, 지역내 표준 상호 대차, 이용자 인증, 등록 및 관리, 소장자료, 이용자, 대출 및 반납 통계 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 상기 관리자 단말로 제공하며, 상기 자료 관리 서버는, 상기 도서관의 신규 자료의 배가 시점을 예측하여 상기 관리자 단말로 제공하는 배가 시점 예측부;를 더 포함하고, 상기 배가 시점 예측부는, 상기 신규 자료의 자료 정보에 포함되는 내용분류를 확인하고, 도서관 이용자 별로 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석하며, 상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 어느 한 명을 선출하고, 해당 이용자의 대출 주기를 분석하며, 해당 이용자의 대출 주기에 따라 산출되는 대출 예상 일자로부터 소정 일자 지난 일자를 상기 도서관의 신규 자료의 배가 시점으로 예측하고, 도서관 이용자 별로 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석하는 것은, 소정 기간 동안 도서관 이용자 별로 대출한 자료에 있어서 내용분류 별로 그 권수를 카운트하고, 가장 많은 권수에 해당하는 내용분류를 해당 도서관 이용자의 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석하는 것이고, 상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 어느 한 명을 선출하는 것은, 도서관 이용자를 성별, 나이 및 지역 별로 나누고, 성별, 나이 및 지역 별 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석하고, 최우선순위 선호 자료의 내용분류에 대하여 선호 또는 비선호를 타겟으로 하여, 성별, 나이, 지역 별로 해당 내용분류에 대한 선호 또는 비선호를 학습한 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network) 기반의 딥러닝 모델을 구축하며, 상기 신규 자료의 내용분류를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료인 이용자의 성별, 나이 및 지역을 예측하고, 상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 상기 딥러닝 모델로부터 예측한 성별, 나이 및 지역에 해당하는 도서관 이용자 중 어느 한 명을 선출하는 것이고, 상기 도서관 자료 관리 시스템은, 상기 이용자 단말에서 평가 설문이 출력되도록 하여 평가 설문에 대한 응답을 요청하는 평가 설문 제공부; 상기 이용자 단말로부터 수신되는 평가 응답을 분석하는 서비스 응답 분석부; 및 상기 평가 설문에 대한 평가 응답을 상기 관리자 단말로 제공하는 서비스 품질 관리부;를 포함하는 서비스 평가 서버를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the library data management system includes a user terminal used by a library user; And a manager terminal used by the library administrator, wherein the data management server acquires an ISBN that is scanned through a barcode scanning module in conjunction with a barcode scanning module for new materials in the library, or is installed in the administrator terminal. A scanning unit for directly receiving and obtaining the ISBN given to the new material of the library from the administrator through a dedicated software or a linked web page; Access to a separate portal site, search the ISBN obtained from the scanning unit in the separate portal site, obtain brief information including the cover image and title for the new material in the library, and are installed on the administrator terminal A search unit that outputs the brief information through a dedicated software or a linked web page, and is requested to search detailed information about the brief information of the new material of the library from the administrator; When the search unit is requested to search for the detailed information, access the National Data Joint Catalog System (KOLIS NET), and the detailed information including the title, author, publisher, publication year, cover image and content classification of the new material in the library Search, and if the detailed information is stored as material information of the new material of the library, or when the detailed information of the new material of the library is not searched in the national data joint catalog system, brief information acquired by the search unit A data information generation unit that stores data as new data in the library; And when the material information of the new material of the library is stored in the material information generating unit, generates management information including a registration number, an original number, a billing symbol and doubling information of the new material of the library, and the new information of the library. It includes; a management information generation unit for storing data information and management information of data to be searchable through the user terminal, and outputting a registration number barcode and a billing symbol label included in the management information through a separate output module; The data management server includes data search, view of popular search terms, view of main statistics, notice/data room, scheduled return, latest work data, beach hope data, information naru big data, closed days management, schedule management, weather, shortcut menu Constructs a web page provided with a service provision tab including at least one of SMS sending, taking notes, and reservation expiration/cancellation data, and provides it to the administrator terminal, and provides loan/return control window, member information, family member information, and scan data Build a web page with a service provision tab that includes at least one of bibliographic information, closed/schedule management, loan information, book link-based mutual loan information, party general payment information, and reservation information, and provides it to the administrator terminal. A web page provided with a service providing tab including at least one of standard mutual loan, user authentication, registration and management, collection data, user, loan, and return statistics is constructed and provided to the administrator terminal, and the data management server includes: Further comprising a doubling time prediction unit for predicting the doubling time point of the new material of the library and providing it to the manager terminal, and the doubling time point prediction unit checks the content classification included in the data information of the new material, library user Analyze the content classification of the highest-priority preferred data by each category, select any one of the library users whose content classification of the new data is analyzed as the content classification of the highest-priority preferred data, analyze the loan cycle of the user, and the relevant user Recall the date past the predetermined date from the expected loan date calculated according to the loan cycle of Predicting the doubling time of new materials in the West Wing and analyzing the content classification of the highest priority preference for each library user, count the number of volumes by content classification for the library loans for each library user for a specified period, Analyzing the corresponding content classification as the content classification of the preferred material of the library user, and selecting one of the library users whose content classification of the new material is analyzed as the content classification of the preferred material of the library, selects the library Divide users by gender, age and region, analyze the content classification of the highest priority preference data by gender, age and region, target the preference or non-preferred for the content classification of the highest priority preference data, by gender, age, region We build a deep learning model based on Deep Belief Network (DBN) that has learned preferences or preferences for the content classification, and input the content classification of the new data into the deep learning model to classify the content of the new data. Predicts the gender, age, and region of the user, which is the highest priority preference data, and the gender, age, and region predicted from the deep learning model among library users whose content classification of the new data is analyzed as the content classification of the highest priority preference data. One of the corresponding library users is elected, and the library data management system includes: an evaluation questionnaire providing unit for requesting a response to the evaluation questionnaire by causing an evaluation questionnaire to be output from the user terminal; A service response analysis unit analyzing an evaluation response received from the user terminal; And a service quality management unit that provides an evaluation response to the evaluation questionnaire to the manager terminal.

본 발명의 일측면에 따르면, 원스텝 자료 등록 서비스를 통해 도서관 신규 자료에 있어서 이용자에게 서비스하기까지의 시간을 단축할 수 있어, 결과적으로는 도서관 이용의 편의성을 증대시켜 도서관 이용자 증가를 기대할 수 있을 것이다.According to one aspect of the present invention, it is possible to shorten the time to service a user in new library materials through a one-step data registration service, and consequently, it is expected to increase library user convenience by increasing the convenience of using the library. .

본 발명의 다른 측면에 따르면, 통상의 도서관 소장 자료 관리, 도서관 이용자 관리 등의 서비스를 제공할 뿐만 아니라, ISBN에 기반한 원스텝 자료 등록 서비스 등을 제공함으로써, 도서관 관리자의 도서관 자료 관리를 용이하게 한다.According to another aspect of the present invention, as well as providing services such as general library collection data management and library user management, and providing a one-step data registration service based on ISBN, library library management of library managers is facilitated.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 신규 자료에 있어서, 해당 자료를 대출할 가능성이 높은 도서관 이용자의 자료 대출 일자를 예측하고, 예측한 자료 대출 일자까지 신규 자료를 별도의 배가 공간에 비치함으로써, 도서관 이용자의 독서 장려 효과뿐만 아니라, 관리자의 배가 작업 효율을 높일 수 있다.According to another aspect of the present invention, in a new material, a library user who is likely to borrow the material is predicted, and the library is provided by placing the new material in a separate doubling space until the expected data loan date. In addition to the effect of encouraging reading by users, the manager's doubling efficiency can be improved.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 제공 서비스에 대한 감성 요소 평가를 실시하여 제공 서비스의 품질을 관리할 수 있으며, 나아가 더 나은 서비스를 구현할 수 있다.According to another aspect of the present invention, it is possible to manage the quality of the provided service by performing an emotional factor evaluation on the provided service, and further to implement a better service.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도서관 자료 관리 시스템의 개념도이다.
도 2 및 도 3은 도 1에 도시된 자료 관리 서버에서 구축하는 웹 페이지의 일 예이다.
도 4는 도 1에 도시된 자료 관리 서버의 개념도이다.
도 5는 도 1에 도시된 자료 관리 서버의 다른 실시예에 따른 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a library data management system according to an embodiment of the present invention.
2 and 3 are examples of web pages constructed by the data management server shown in FIG. 1.
4 is a conceptual diagram of the data management server shown in FIG. 1.
5 is a conceptual diagram according to another embodiment of the data management server shown in FIG. 1;

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.For a detailed description of the present invention, which will be described later, reference is made to the accompanying drawings that illustrate, by way of example, specific embodiments in which the invention may be practiced. These examples are described in detail enough to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, the specific shapes, structures, and properties described herein can be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with one embodiment. In addition, it should be understood that the location or placement of individual components within each disclosed embodiment can be changed without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the following detailed description is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if appropriately described, is limited only by the appended claims, along with all ranges equivalent to those claimed. In the drawings, similar reference numerals refer to the same or similar functions across various aspects.

본 발명의 도서관 자료 관리 시스템은 ISBN(International Standard Book Number)를 근거로 한 원스텝 자료 등록 서비스를 제공할 수 있다.The library data management system of the present invention can provide a one-step data registration service based on an ISBN (International Standard Book Number).

원스텝 자료 등록 서비스에 대해 설명하면, 도서관 소장 자료의 ISBN을 스캔하는 경우, 자료 정보, 등록 번호, 원부 번호, 청구 기호, 배가 정보 등을 자동 생성하여 주는 서비스로, 도서관에서 새로 정보를 등록할 자료에 있어서, 해당 자료의 ISBN 스캔만으로 자료 관리를 위한 필수 정보 구축이 가능하다.When explaining the one-step data registration service, it is a service that automatically generates data information, registration number, book number, billing symbol, and doubling information when scanning the ISBN of the library's collection materials. In, it is possible to construct essential information for data management only by scanning the ISBN of the data.

도서관 관리자는 이러한 본 발명의 도서관 자료 관리 시스템을 이용하여 원스텝 자료 등록 서비스를 통해 새로 구매한 도서에 대한 필수 정보를 생성 및 등록한 뒤, 등록 번호 및 청구 기호 레이블 부착 작업 및 배가 작업 등을 진행할 수 있을 것이다. 여기에서, ISBN 스캔에 의해 도서관 신규 자료에 대한 필수가 등록되자마자 이용자는 해당 자료의 검색이 가능할 것이다. The library manager can use the library data management system of the present invention to generate and register essential information for a newly purchased book through a one-step data registration service, and then perform a work of attaching a registration number and claim symbol labeling, and doubling work. will be. Here, as soon as the required for the new library material is registered by the ISBN scan, the user will be able to search the relevant material.

즉, 본 발명의 도서관 자료 관리 시스템은 도서관 관리자의 도서관 자료 등록을 용이하게 하며, 도서관 신규 자료에 있어서 이용자에게 서비스하기까지의 시간을 단축할 수 있을 것이다.That is, the library data management system of the present invention facilitates library material registration by the library administrator, and can shorten the time to service the user in new library materials.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도서관 자료 관리 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a library data management system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 도서관 자료 관리 시스템(1000)은 이용자 단말(10), 관리자 단말(20) 및 자료 관리 서버(100)를 포함한다.1, the library data management system 1000 according to an embodiment of the present invention includes a user terminal 10, an administrator terminal 20 and a data management server 100.

이용자 단말(10) 및 관리자 단말(20)은 PC, 노트북, 스마트폰, 핸드폰 등과 같이 입력 수단, 출력 수단 및 CPU 모듈 등이 구비된 통신 가능 장치이다.The user terminal 10 and the manager terminal 20 are communication-enabled devices equipped with input means, output means, and CPU modules, such as a PC, laptop, smartphone, and mobile phone.

이용자 단말(10) 및 관리자 단말(20)은 통신망을 통해 본 발명에 따른 원스텝 자료 등록 서비스를 제공하는 전용 소프트웨어(어플리케이션)을 설치하여 두거나, 자료 관리 서버(100)와 연동되는 웹 페이지에 접속하여 자료 관리 서버(100)에서 제공하는 각종 서비스를 실행할 수 있다.The user terminal 10 and the administrator terminal 20 are provided with dedicated software (application) that provides a one-step data registration service according to the present invention through a communication network, or access a web page interworking with the data management server 100 Various services provided by the data management server 100 may be executed.

본 실시예에서 이용자 단말(10)은 도서관 이용자가 사용하는 장치이고, 관리자 단말(20)은 도서관 관리자가 사용하는 장치일 수 있다. 예를 들면, 이용자는 이용자 단말(10)을 통해 도서관 소장 자료에 대한 각종 정보를 검색할 수 있으며, 관리자는 관리자 단말(20)을 통해 도서관 소장 자료에 대한 정보 등록, 생성 및 관리 등을 할 수 있을 것이다.In this embodiment, the user terminal 10 is a device used by the library user, and the manager terminal 20 may be a device used by the library manager. For example, the user can search for various information about the library collection material through the user terminal 10, and the administrator can register, create, and manage information about the library collection material through the manager terminal 20. There will be.

자료 관리 서버(100)는 운영체제(OS: Operation System), 즉, 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.The data management server 100 may execute or manufacture various software based on an operating system (OS), that is, a system. The operating system is a system program to enable the software to use the hardware of the device, such as Android OS, iOS, Windows Mobile OS, Sea OS, Symbian OS, and BlackBerry OS Mobile computer operating system and Windows, Linux, Unix, MAC , AIX, HP-UX, and computer operating systems.

자료 관리 서버(100)는 이용자 단말(10) 및 관리자 단말(20)에 설치된 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통하여 이용자 단말(10) 및 관리자 단말(20)이 참여하는 원스텝 자료 등록 서비스를 구현할 수 있다. The data management server 100 may implement a one-step data registration service in which the user terminal 10 and the administrator terminal 20 participate through dedicated software installed in the user terminal 10 and the administrator terminal 20 or a linked web page. have.

예를 들면, 자료 관리 서버(100)는 관리자 단말(20)을 통해 획득하는 자료의 ISBN 스캔 정보에 기반하여 자료의 각종 필수 정보를 생성할 수 있으며, 이용자 단말(10)에서 생성한 필수 정보가 조회 가능하도록 등록할 수 있다. 아울러, 자료 관리 서버(100)는 도서관 이용자 별 자료 대출 패턴을 분석하여, 도서관 신규 자료의 배가 시점을 예측할 수 있다. 이와 관련하여 구체적인 설명은 후술한다.For example, the data management server 100 may generate various essential information of the data based on ISBN scan information of the data obtained through the manager terminal 20, and the essential information generated by the user terminal 10 may be You can register to be searchable. In addition, the data management server 100 may analyze a data loan pattern for each library user and predict a doubling time of new library materials. A detailed description in this regard will be described later.

이외에도, 자료 관리 서버(100)는 통상의 도서관 자료 관리 시스템에서 제공하는 각종 서비스 제공 기능을 포함할 수 있다. 이와 관련하여 도 2 및 도 3을 예로 들어 설명한다.In addition, the data management server 100 may include various service provision functions provided by a normal library data management system. 2 and 3 will be described as an example.

도 2 및 도 3은 도 1에 도시된 자료 관리 서버에서 구축하는 웹 페이지의 일 예이다.2 and 3 are examples of web pages constructed by the data management server shown in FIG. 1.

본 발명의 일 실시예에 따른 자료 관리 서버(100)는 관리자 단말(20)에 설치되어 있는 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통해 도서관에서의 소장 도서 관리 서비스를 제공할 수 있다. The data management server 100 according to an embodiment of the present invention may provide a collection book management service in a library through a dedicated software installed in the manager terminal 20 or a linked web page.

예를 들면, 도 2를 참조하면, 자료 관리 서버(100)는 자료 검색, 인기검색어 보기, 주요 통계 보기, 공지사항/자료실, 반납예정자료, 최근작업자료, 비치희망자료, 정보나루 빅데이터, 휴관일 관리, 일정관리, 날씨, 바로가기 메뉴, SMS 보내기, 메모하기, 예약만기/취소자료 등의 도서관 관리와 관련된 각종 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 제공할 수 있으며, 관리자 단말(20)을 통해 각 탭이 선택되는 경우, 그에 상응하는 서비스 제공을 위한 일련의 작업을 처리할 수 있다.For example, referring to FIG. 2, the data management server 100 may search data, view popular search terms, view main statistics, notice/data room, return scheduled data, recent work data, beach hope data, information naru big data, You can build and provide web pages with various service provision tabs related to library management such as closed days management, schedule management, weather, shortcut menu, SMS sending, taking notes, reservation expiration/cancellation data, etc. ), when each tab is selected, a series of tasks for providing a corresponding service may be processed.

또한, 도 3을 참조하면, 자료 관리 서버(100)는 대출/반납 제어창, 회원정보, 가족회원정보, 스캔자료 서지정보, 휴관일/일정관리, 대출정보, 책이음기반 상호대차정보, 당일반납정보, 예약정보 등과 같이 대출 및 반납과 관련된 각종 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 제공할 수 있으며, 관리자 단말(20)을 통해 각 탭이 선택되는 경우, 그에 상응하는 서비스 제공을 위한 일련의 작업을 처리할 수 있다.Also, referring to FIG. 3, the data management server 100 includes a loan/return control window, member information, family member information, scan data bibliographic information, closed days/schedule management, loan information, book link-based mutual loan information, and general payment information. , It is possible to build and provide web pages provided with various service provision tabs related to loans and returns, such as reservation information, and when each tab is selected through the administrator terminal 20, a series of services for corresponding service provision Can do the job.

이 외에도, 본 발명의 일 실시예에 따른 자료 관리 서버(100)은 지역내 표준 상호 대차, 이용자 인증, 등록 및 관리, 소장자료, 이용자, 대출 및 반납 통계 등과 관련된 각종 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 제공할 수도 있다.In addition to this, the data management server 100 according to an embodiment of the present invention is a web provided with various service provision tabs related to the standard mutual balance in the region, user authentication, registration and management, collection data, user, loan and return statistics, etc. You can also build and serve pages.

이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 도서관 자료 관리 시스템(1000)은 통상의 도서관 소장 자료 관리, 도서관 이용자 관리 등의 서비스를 제공할 뿐만 아니라, ISBN에 기반한 원스텝 자료 등록 서비스 등을 제공함으로써, 도서관 관리자의 도서관 자료 관리를 용이하게 하며, 도서관 신규 자료에 있어서 이용자에게 서비스하기까지의 시간을 단축할 수 있어, 결과적으로는 도서관 이용의 편의성을 증대시켜 도서관 이용자 증가를 기대할 수 있을 것이다.As described above, the library data management system 1000 according to an embodiment of the present invention not only provides services such as general library collection data management, library user management, but also provides one-step data registration service based on ISBN, The library manager can easily manage the library materials and shorten the time to service the users in the new library materials. As a result, it is expected that the library users will increase by increasing the convenience of using the library.

도 4는 도 1에 도시된 자료 관리 서버의 개념도이다.4 is a conceptual diagram of the data management server shown in FIG. 1.

도 4를 참조하면, 자료 관리 서버(100)는 스캔부(110), 검색부(130), 자료 정보 생성부(150) 및 관리 정보 생성부(170)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the data management server 100 may include a scan unit 110, a search unit 130, a data information generation unit 150, and a management information generation unit 170.

스캔부(110)는 도서 별로 부여되어 있는 ISBN을 스캔할 수 있다. ISBN은 국제적으로 표준화된 방법에 따라 전세계에서 생산되는 도서에 부여된 고유번호로, 통상적으로 도서의 뒷면에 기재되어있다.The scanning unit 110 may scan an ISBN assigned to each book. An ISBN is a unique number assigned to books produced worldwide according to internationally standardized methods, and is usually written on the back of books.

스캔부(110)는 바코드 스캔 모듈과 연동되어 바코드 스캔 모듈을 통해 스캔되는 ISBN을 획득할 수 있다. The scanning unit 110 may obtain an ISBN that is scanned through the barcode scanning module in conjunction with the barcode scanning module.

또는, 스캔부(110)는 관리자 단말(20)에 설치된 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통하여 관리자로부터 ISBN을 직접 입력 받아 획득할 수도 있다.Alternatively, the scan unit 110 may directly obtain and obtain an ISBN from an administrator through a dedicated software installed in the administrator terminal 20 or a web page linked thereto.

검색부(130)는 별도의 포털 사이트에 접속하여 스캔부(110)에서 획득하는 ISBN을 검색할 수 있다.The search unit 130 may access a separate portal site and search for an ISBN obtained by the scan unit 110.

검색부(130)는 포털 사이트에서 ISBN을 검색하고, 그 결과를 자료에 대한 간략 정보로 획득할 수 있다. 여기서, 간략 정보에는 자료의 표지 이미지, 제목 등을 포함할 수 있다.The search unit 130 may search for an ISBN on the portal site and obtain the result as brief information about the data. Here, the brief information may include a cover image of a material, a title, and the like.

검색부(130)는 관리자 단말(20)에 설치된 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통하여 자료 간략 정보를 출력하고, 관리자로부터 해당 자료 간략 정보에 대한 상세 정보 검색을 요청받을 수 있다. 예컨대, 관리자는 관리자 단말(20)에 출력되는 자료의 표지 이미지 및 제목이 ISBN을 스캔한 자료의 표지 및 이미지와 동일한지 확인하여, 해당 자료에 대한 상세 정보 검색을 요청할 수 있다.The search unit 130 may output data brief information through a dedicated software installed in the manager terminal 20 or an interlocked web page, and may be requested to search detailed information about the data brief information from the manager. For example, the administrator may check whether the cover image and title of the data output to the administrator terminal 20 are the same as the cover and image of the scanned material of ISBN, and request detailed information search for the corresponding data.

자료 정보 생성부(150)는 관리자 단말(20)을 통해 검색부(130)에서 검색한 자료의 상세 정보 검색을 요청받는 경우, 국가자료 공동목록 시스템(KOLIS NET)에 접속하여 해당 자료에 대한 상세 정보를 검색할 수 있다. 여기서, 상세 정보에는 제목, 저자, 출판사, 발행년도, 표지 이미지, 내용분류 등이 포함될 수 있다. When the data information generation unit 150 is requested to search for detailed information of the data searched by the search unit 130 through the manager terminal 20, the data information generation unit 150 accesses the national data joint cataloging system (KOLIS NET) for detailed information on the data. Information can be retrieved. Here, the detailed information may include the title, author, publisher, publication year, cover image, and content classification.

자료 정보 생성부(150)는 국가자료 공동목록 시스템에서 스캔부(110)에서 획득하는 ISBN을 검색하여 해당 자료에 대한 상세 정보를 획득할 수 있는데, 국가자료 공동목록 시스템에서 스캔부(110)에서 획득하는 ISBN에 대한 검색 결과가 존재하지 않는 경우, 검색부(130)에서 획득하는 간략 정보를 해당 정보의 상세 정보로 생성 및 저장할 수 있다.The data information generating unit 150 may obtain detailed information on the corresponding data by searching for the ISBN obtained from the scanning unit 110 in the national data joint cataloging system. If the search result for the obtained ISBN does not exist, the brief information acquired by the search unit 130 may be generated and stored as detailed information of the corresponding information.

이와 같이 자료 정보 생성부(150)는 자료에 기재되어 있는 ISBN에 대한 일반 포털사이트 또는 국가자료 공동목록 시스템에서의 검색 결과인 상세 정보 또는 간략 정보를 해당 자료의 정보로 생성할 수 있다.As described above, the data information generation unit 150 may generate detailed information or brief information, which is a search result in the general portal site for the ISBN described in the data or the national data joint catalog system, as information of the data.

관리 정보 생성부(170)는 자료 정보 생성부(150)에서 자료 정보가 생성되어 저장되는 경우, 해당 자료의 관리 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 관리 정보에는 등록 번호, 원부 번호, 청구 기호, 배가 정보 등이 포함될 수 있다.The management information generation unit 170 may generate management information of the corresponding data when the data information is generated and stored in the data information generation unit 150. Here, the management information may include a registration number, a ledger number, a claim sign, and doubling information.

관리 정보 생성부(170)는 어느 자료에 대한 관리 정보가 생성되는 경우, 해당 자료의 자료 정보 및 관리 정보를 이용자 단말(10)을 통해 검색 가능하도록 저장할 수 있다.When the management information for the data is generated, the management information generation unit 170 may store data information and management information of the corresponding data so that it can be searched through the user terminal 10.

관리 정보 생성부(170)는 어느 자료에 대한 관리 정보가 생성되는 경우, 별도의 출력 모듈을 통해 등록 번호 바코드 및 청구 기호 레이블을 출력할 수 있으며, 관리자는 등록 번호 바코드 및 청구 기호 레이블을 자료에 부착한 뒤 배가 작업을 진행할 수 있다.The management information generation unit 170 may output the registration number barcode and the billing symbol label through a separate output module when the management information for any material is generated, and the administrator may register the registration number barcode and the billing symbol label to the material. After attachment, the boat can proceed.

한편, 도 5는 도 1에 도시된 자료 관리 서버의 다른 실시예에 따른 개념도이다.Meanwhile, FIG. 5 is a conceptual diagram according to another embodiment of the data management server illustrated in FIG. 1.

도 5를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 자료 관리 서버(100)는 스캔부(110), 검색부(130), 자료 정보 생성부(150), 관리 정보 생성부(170) 및 배가 시점 예측부(190)를 포함할 수 있다.Referring to Figure 5, the data management server 100 according to another embodiment of the present invention scan unit 110, search unit 130, data information generation unit 150, management information generation unit 170 and double A viewpoint prediction unit 190 may be included.

본 발명의 다른 실시예에 따른 자료 관리 서버(100)는 도 4에 도시된 자료 관리 서버(100)와 비교하였을 때에 배가 시점 예측부(190)를 더 포함한다는 점에서 차이가 있을 뿐, 나머지 다른 구성요소는 동일하다.The data management server 100 according to another embodiment of the present invention differs only in that it further includes a doubling time point prediction unit 190 when compared with the data management server 100 shown in FIG. 4. The components are the same.

따라서, 이하에서는 배가 시점 예측부(190)에 대해서만 설명하고 나머지 스캔부(110), 검색부(130), 자료 정보 생성부(150) 및 관리 정보 생성부(170)에 대한 설명은 상술한 것으로 대체한다.Therefore, hereinafter, only the doubling time prediction unit 190 will be described, and the descriptions of the remaining scan unit 110, search unit 130, data information generation unit 150, and management information generation unit 170 will be described above. Replace.

배가 시점 예측부(190)는 관리 정보 생성부(170)에서 어느 자료에 대한 관리 정보가 생성되는 경우, 해당 자료의 배가 시점을 예측할 수 있다.When the management information generation unit 170 generates management information for a certain data, the doubling time prediction unit 190 may predict the doubling time of the corresponding data.

통상적으로 도서관에 신규 자료는 소정 기간 동안 별도의 배가 공간에 비치된 뒤, 각 자료에 부여된 청구 기호에 맞추어 배가된다. 본 실시예에서 배가 시점 예측부(190)는 도서관 이용자 별 자료 대출 패턴을 분석하고, 도서관 신규 자료에 대한 배가 시점을 예측하여 관리자 단말(20)로 제공할 수 있다. 예컨대, 관리자 단말(20)은 배가 시점 예측부(190)로부터 도서관 신규 자료에 대한 배가 시점이 도달하였음을 알리는 알람을 수신할 수 있으며, 이와 같은 경우, 관리자는 신규 자료의 배가 작업을 진행할 수 있을 것이다.Typically, new materials in the library are placed in a separate boat space for a certain period of time, and then assigned to each material according to the claim symbol. In this embodiment, the doubling time prediction unit 190 analyzes the data loan pattern for each library user and predicts the doubling time for new library materials to provide to the manager terminal 20. For example, the manager terminal 20 may receive an alarm from the doubling time prediction unit 190 indicating that the doubling time for the new library material has arrived, and in such a case, the administrator may be able to proceed with doubling the new material. will be.

배가 시점 예측부(190)는 신규 자료의 자료 정보에 포함되는 내용분류를 확인할 수 있다.The doubling time prediction unit 190 may check the content classification included in the data information of the new data.

배가 시점 예측부(190)는 도서관 이용자 별로 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석할 수 있다. 예를 들면, 배가 시점 예측부(190)는 소정 기간 동안 도서관 이용자가 대출한 자료에 있어서 내용분류 별로 그 권수를 카운트하고, 가장 많은 권수에 해당하는 내용분류를 해당 도서관 이용자의 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석할 수 있다.The doubling time prediction unit 190 may analyze the content classification of the highest priority preference data for each library user. For example, the doubling time prediction unit 190 counts the number of books for each content classification in the materials borrowed by the library user for a predetermined period, and classifies the content classification corresponding to the largest number of books of the library user's highest priority preference data. It can be analyzed by content classification.

배가 시점 예측부(190)는 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 어느 한 명을 선출하고, 해당 이용자의 대출 주기를 분석할 수 있다. 배가 시점 예측부(190)는 분석한 대출 주기에 따라 산출되는 도서관 이용자의 대출 일자로부터 소정 일자 지난 일자를 신규 자료의 배가 시점으로 예측할 수 있다.The doubling time prediction unit 190 may select any one of the library users whose content classification of the new data is analyzed as the content classification of the highest priority preference data, and analyze the loan cycle of the user. The doubling time prediction unit 190 may predict a doubling time of new data from a loan date of a library user calculated according to the analyzed loan cycle.

또는, 배가 시점 예측부(190)는 도서관 이용자를 성별, 나이 및 지역 별로 나누고, 성별, 나이 및 지역 별 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석할 수 있다. 배가 시점 예측부(190)는 딥러닝 모델로 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network) 모델을 채택할 수 있다. 배가 시점 예측부(190)는 최우선순위 선호 자료의 내용분류에 대하여 선호 또는 비선호를 타겟으로 하여, 성별, 나이, 지역 별로 해당 내용분류에 대한 선호 또는 비선호를 학습한 딥러닝 모델을 구축할 수 있다.Alternatively, the doubling time prediction unit 190 may divide the library users by gender, age, and region, and analyze the content classification of the highest priority preference data by gender, age, and region. The doubling viewpoint prediction unit 190 may adopt a deep trust neural network (DBN) model as a deep learning model. The doubling time prediction unit 190 may build a deep learning model that learns preferences or preferences for the content classification by gender, age, and region by targeting preferences or preferences for the content classification of the highest priority preference data. .

이에 따라 배가 시점 예측부(190)는 신규 자료의 자료 정보에 포함되는 내용분류를 딥러닝 모델에 입력하여, 해당 내용분류가 최우선순위 선호 자료인 이용자의 성별, 나이 및 지역을 예측할 수 있다. Accordingly, the doubling time prediction unit 190 may input the content classification included in the data information of the new data into the deep learning model, and predict the gender, age, and region of the user whose content classification is the highest priority preference data.

배가 시점 예측부(190)는 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 딥러닝 모델로부터 예측한 성별, 나이 및 지역에 해당하는 도서관 이용자를 선출하고, 해당 이용자의 대출 주기를 분석할 수 있다. 배가 시점 예측부(190)는 분석한 대출 주기에 따라 산출되는 도서관 이용자의 대출 일자로부터 소정 일자 지난 일자를 신규 자료의 배가 시점으로 예측할 수 있다.The doubling time prediction unit 190 selects a library user corresponding to the gender, age, and region predicted from the deep learning model among library users whose content classification of the new material is analyzed as the content classification of the highest priority preference data, and the user's You can analyze the loan cycle. The doubling time prediction unit 190 may predict a doubling time of new data from a loan date of a library user calculated according to the analyzed loan cycle.

이처럼, 배가 시점 예측부(190)는 신규 자료에 있어서, 해당 자료를 대출할 가능성이 높은 도서관 이용자의 자료 대출 일자를 예측하고, 예측한 자료 대출 일자까지 신규 자료를 별도의 배가 공간에 비치함으로써, 도서관 이용자의 독서 장려 효과뿐만 아니라, 관리자의 배가 작업 효율을 높일 수 있을 것이다.As described above, the doubling time prediction unit 190 predicts a data loan date of a library user who is likely to borrow the corresponding data in the new data, and keeps the new data in a separate doubling space until the expected data loan date, In addition to the effect of encouraging reading by library users, the manager's doubling efficiency will be improved.

한편, 상술한 바와 같은 구성을 가지는 도서관 자료 관리 시스템(1000)은, 서비스 평가 서버(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)을 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the library data management system 1000 having the above-described configuration may further include a service evaluation server (not shown in the drawings for convenience of description).

서비스 평가 서버는, 평가 대상 서비스와 관련된 평가 설문을 이용자 단말(10)로 전송하며, 이용자 단말(10)을 통해 평가 설문에 대한 응답을 입력 받아 사용자가 제공받은 평가 대상 서비스의 감성 요소를 평가한다.The service evaluation server transmits an evaluation questionnaire related to the service to be evaluated to the user terminal 10, receives a response to the evaluation questionnaire through the user terminal 10, and evaluates the emotional factor of the service to be provided by the user. .

본 발명의 일 실시예에 서비스 평가 서버는 평가 대상 서비스의 사용자로부터 평가 대상 서비스에 대한 평가를 피드백 받아 평가 대상 서비스의 감성 품질을 관리할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 평가 서버는 평가 대상 서비스의 사용성, 상품성 등의 감성 요소를 평가함으로써 평가 대상 서비스의 품질을 관리할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the service evaluation server receives feedback on the evaluation target service from the user of the evaluation target service and manages the emotional quality of the evaluation target service. That is, the service evaluation server according to an embodiment of the present invention can manage the quality of the service to be evaluated by evaluating emotional factors such as usability and productability of the service to be evaluated.

특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 평가 서버는 평가 대상 서비스의 사용자가 작성하는 설문 응답에 기반하여 평가 대상 서비스의 감성 요소를 평가할 뿐만 아니라, 평가 대상 서비스의 응답 내역을 분석하여 평가 대상 서비스의 감성 요소를 평가할 수 있다. 여기서 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 평가 서버는 평가 대상 서비스의 응답 내역의 분석 결과를 해당 사용자가 작성한 설문 응답의 타당성을 검증하는 데에 사용할 수도 있다.In particular, the service evaluation server according to an embodiment of the present invention not only evaluates the emotional element of the service to be evaluated based on a questionnaire response that is created by the user of the service to be evaluated, but also analyzes the response history of the service to be evaluated to evaluate the service Can evaluate the emotional factor of. Here, the service evaluation server according to an embodiment of the present invention may use the analysis result of the response history of the service to be evaluated to verify the validity of the questionnaire response created by the corresponding user.

이에 따라 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 평가 서버는 서비스의 감성 요소 평가에 기반한 품질 관리의 정확도를 높일 수 있으며, 나아가 시장성 개선과 제품 보완의 효과를 달성할 수 있을 것이다.Accordingly, the service evaluation server according to an embodiment of the present invention can increase the accuracy of quality management based on the evaluation of the emotional element of the service, and further improve the marketability and achieve the effect of product supplementation.

일 실시예에서, 서비스 평가 서버는, 이용자 단말(10)에 평가 설문을 전송하고 응답을 입력 받아, 평가 대상 서비스의 감성 요소를 평가할 수 있다. 또한, 서비스 평가 서버는 이용자 단말(10)로부터 평가 대상 서비스의 설문 응답을 수신하여 평가 대상 서비스의 감성 요소를 평가할 수도 있다. 또한, 서비스 평가 서버는 평가 대상 서비스의 감성 요소 평가에 필요한 각종 지표 등을 저장하고, 입출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 데이터베이스를 구비할 수 있다.In one embodiment, the service evaluation server may transmit an evaluation questionnaire to the user terminal 10 and receive a response to evaluate the emotional element of the service to be evaluated. Also, the service evaluation server may receive a questionnaire response of the service to be evaluated from the user terminal 10 to evaluate the emotional factor of the service to be evaluated. In addition, the service evaluation server may store various indicators and the like necessary for evaluating emotional elements of the service to be evaluated, and may include a database for temporarily storing input/output data.

이와 같은 서비스 평가 서버에서의 서비스 품질 관리 방법에 대하여 이하에서 보다 구체적으로 설명한다.The service quality management method in the service evaluation server will be described in more detail below.

일 실시예에서, 서비스 평가 서버는, 평가 설문 제공부, 서비스 응답 분석부 및 서비스 품질 관리부를 포함할 수 있다(각각의 구성은 설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음).In one embodiment, the service evaluation server may include an evaluation questionnaire providing unit, a service response analysis unit, and a service quality management unit (each configuration is not shown in the drawing for convenience of description).

평가 설문 제공부는 관리자 단말(20)에서 서비스 평가를 위한 평가 설문이 출력되도록 하여 평가 설문에 대한 응답을 요청할 수 있다.The evaluation questionnaire providing unit may request an answer to the evaluation questionnaire by outputting an evaluation questionnaire for service evaluation at the manager terminal 20.

예를 들면, 평가 설문 제공부는 관리자 단말(20)에서의 평가 대상 서비스가 종료되는 경우, 관리자 단말(20)에서 평가 설문이 출력되도록 제어할 수 있다. 평가 설문에는 서비스에 대한 감성 요소 평가를 위한 적어도 하나의 질문이 포함될 수 있다. 하나의 설문에 대해 주관식으로 응답을 요청하도록 평가 설문이 구성된 것을 예로 들어 도시하였으나, 평가 대상 서비스의 장르, 사용자의 연령대 등을 반영하여 적어도 하나의 답변을 선택하도록 하는 객관식 형식으로 평가 설문이 구성될 수도 있음은 물론이다.For example, when the evaluation target service in the manager terminal 20 is terminated, the evaluation questionnaire providing unit may control the evaluation questionnaire to be output from the manager terminal 20. The evaluation questionnaire may include at least one question for evaluating emotional factors for the service. As an example, an evaluation questionnaire is configured to request a response in a subjective manner for a single questionnaire. Of course it is possible.

평가 설문 제공부는, 평가 설문에 대해 관리자 단말(20)을 통해 입력되는 응답을 획득하여 후술하는 서비스 품질 관리부로 전달할 수 있다.The evaluation questionnaire providing unit may obtain a response input through the manager terminal 20 to the evaluation questionnaire and transmit it to the service quality management unit described below.

평가 설문 제공부는 적어도 하나의 항목을 포함하는 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목을 확인할 수 있다. 평가 설문 제공부는 적어도 하나의 항목을 포함하는 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목의 존재하는 경우, 관리자 단말(20)로 해당 항목에 대한 응답을 재요청할 수 있다.The evaluation questionnaire providing unit may check an item in which a response is not input among evaluation questions including at least one item. The evaluation questionnaire providing unit may re-request the response to the corresponding item from the manager terminal 20 when there is an item for which an answer is not input among the evaluation questionnaires including at least one item.

예를 들면, 평가 설문 제공부는 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목이 전체 항목의 1/3 이하인 경우, 관리자 단말(20)로 해당 항목에 대한 응답을 제1 시간 동안 재요청할 수 있다.For example, if the item for which the response is not input in the evaluation questionnaire is less than 1/3 of the total item, the evaluation questionnaire providing unit may re-request the response for the corresponding item to the manager terminal 20 for a first time.

평가 설문 제공부는 제1 시간이 경과한 경우, 응답이 입력되지 않은 항목의 응답 입력 여부와 무관하게 평가 설문 데이터를 후술하는 서비스 응답 분석부로 전달할 수 있다. 서비스 응답 분석부는 응답 내역을 분석하여 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목에 대해 응답을 유추하고, 평가 설문의 신뢰도를 검증하기 때문이다. 이와 관련하여 구체적인 설명은 후술한다.When the first time elapses, the evaluation questionnaire providing unit may deliver the evaluation questionnaire data to a service response analysis unit described later regardless of whether a response is input for an item for which a response is not input. This is because the service response analysis unit analyzes the response history, infers a response to an item in which no response is input in the evaluation questionnaire, and verifies the reliability of the evaluation questionnaire. A detailed description in this regard will be described later.

평가 설문 제공부는 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목이 전체 항목의 1/2 이상인 경우, 관리자 단말(20)로 해당 항목에 대한 응답을 제2 시간 동안 재요청할 수 있다. 여기서 제2 시간은 제1 시간 보다 긴 시간일 수 있다.The evaluation questionnaire providing unit may re-request the response to the corresponding item to the manager terminal 20 for a second time when an item in which an answer is not input is more than 1/2 of all items in the evaluation questionnaire. Here, the second time may be a time longer than the first time.

평가 설문 제공부는 제2 시간이 경과한 경우, 응답이 입력되지 않은 항목 중 응답이 입력된 항목을 확인할 수 있다.When the second time has elapsed, the evaluation questionnaire providing unit may check an item for which a response is input among items for which a response is not input.

평가 설문 제공부는 응답이 입력되지 않은 항목 중 평가 설문 재요청에 따른 응답이 입력된 항목이 1/2 이상인 경우에 한하여 평가 설문 데이터를 후술하는 서비스 응답 분석부로 전달하고, 그 반대의 경우 해당 평가 설문 데이터를 폐기할 수 있다. 상술한 것처럼 서비스 응답 분석부는 응답 내역을 분석하여 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목에 대해 응답을 유추하는데, 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목이 지나치게 많은 경우 평가 설문에 의한 평가 서비스의 품질 관리의 신뢰도가 떨어질 수 있기 때문이다.The evaluation questionnaire providing unit transmits the evaluation questionnaire data to the service response analysis unit described later only when the item in which the response is input according to the request for evaluation questionnaire is 1/2 or more among the items in which no response is input, and vice versa Data can be discarded. As described above, the service response analysis unit analyzes the response history and infers a response to an item in which an answer is not entered in the evaluation questionnaire. When the number of items in which an answer is not entered in the evaluation questionnaire is too many, the quality management of the evaluation service by the evaluation questionnaire This is because the reliability of the product may decrease.

이처럼 평가 설문 제공부는 관리자 단말(20)로 평가 대상 서비스, 즉, 원스텝 자료 등록 서비스 에 대한 감성 요소를 평가할 수 있는 적어도 하나의 항목을 포함하는 평가 설문이 출력되도록 제어하고, 관리자 단말(20)기로부터 평가 설문의 응답을 수신하여 해당 평가 설문 데이터를 서비스 응답 분석부로 제공할 수 있으며, 평가 설문의 응답 항목 개수에 따라 관리자 단말(20)로 평가 설문의 응답을 재요청할 수도 있다.As described above, the evaluation questionnaire providing unit controls the administrator terminal 20 to output an evaluation questionnaire including at least one item capable of evaluating an emotional element for an evaluation target service, that is, a one-step data registration service, and the administrator terminal 20 The response of the evaluation questionnaire may be received and the corresponding evaluation questionnaire data may be provided to the service response analysis unit, and the response of the evaluation questionnaire may be requested to the manager terminal 20 according to the number of response items of the evaluation questionnaire.

서비스 응답 분석부는 관리자 단말(20)로부터 응답 내역을 수신하여 서비스를 분석할 수 있다. 서비스 응답 분석부는 사용자의 응답 내역 분석 결과에 따라 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목에 대해 응답을 유추하고, 평가 설문의 타당성을 검증할 수 있다.The service response analysis unit may analyze the service by receiving the response history from the manager terminal 20. The service response analysis unit may infer a response to an item for which an answer is not input in the evaluation questionnaire according to a user's response history analysis result, and verify the validity of the evaluation questionnaire.

서비스 응답 분석부는 관리자 단말(20)로부터 수신되는 평가 응답의 항목 별로 응답 내역을 분석하여 긍정 단어 및 부정 단어의 출현 빈도를 산출할 수 있다. 이를 위해 서비스 응답 분석부는 적어도 하나의 긍정 단어 및 적어도 하나의 부정 단어를 미리 선정하여 저장할 수 있다. 일예로 긍정 단어의 경우, 만족 또는 추천과 관련된 단어이고, 부정 단어의 경우, 실망과 관련된 단어로 이루어질 수 있다. 서비스 응답 분석부는 평가 대상 서비스의 각 평가 응답의 항목 별로 응답 내역을 분석하여, 긍정 단어 또는 부정 단어로 분류되는 단어가 출현하는 경우 그 횟수를 카운트함으로써 긍정 단어 및 부정 단어의 출현 빈도를 산출할 수 있다.The service response analysis unit may calculate the frequency of occurrence of positive and negative words by analyzing the response history for each item of the evaluation response received from the manager terminal 20. To this end, the service response analysis unit may select and store at least one positive word and at least one negative word in advance. For example, in the case of a positive word, a word related to satisfaction or recommendation, and in the case of a negative word, a word related to disappointment. The service response analysis unit may calculate a frequency of occurrence of positive and negative words by counting the number of occurrences of a word classified as a positive word or a negative word by analyzing a response history for each item of the evaluation response of the service to be evaluated. have.

서비스 응답 분석부는 평가 대상 서비스의 각 응답 내역에서 부정 단어의 출현 빈도보다 긍정 단어의 출현 빈도가 큰 경우가 더 많은 경우, 해당 사용자의 평가 대상 서비스에 대한 감성 요소가 긍정적인 것으로 분석할 수 있으며, 그 반대의 경우 해당 사용자의 평가 대상 서비스에 대한 감성 요소가 부정적인 것으로 분석할 수 있다.When the frequency of occurrence of positive words is greater than the frequency of occurrence of negative words in each response history of the service to be evaluated, the service response analysis unit may analyze that the user's emotional factor for the service to be evaluated is positive, In the opposite case, it can be analyzed that the user's emotional factor for the service to be evaluated is negative.

또는 서비스 응답 분석부는 응답 내역을 분석하여 미리 설정된 감성 요소 평가와 관련된 단어가 출현하는지를 확인할 수 있다. 서비스 응답 분석부는 응답 내역에서 평가와 관련된 단어가 출현하는 경우, 그 전후 단어를 확인하여 사용자의 감성 요소에 대한 의견을 예측할 수도 있다.Alternatively, the service response analysis unit may analyze the response history and check whether words related to the preset emotional factor evaluation appear. When a word related to evaluation appears in the response history, the service response analysis unit may predict the opinion of the user's emotional factor by checking the words before and after the word.

이처럼 서비스 응답 분석부는 사용자의 응답 내역을 분석하여 평가 대상 서비스에 대해 전반적인 사용자의 감성 요소를 긍정 또는 부정으로 예측할 수 있다. 또는 서비스 응답 분석부는 미리 설정된 특정 감성 요소에 대한 사용자의 의견을 긍정 또는 부정으로 예측할 수도 있다.As described above, the service response analysis unit may predict a user's emotional factors as positive or negative by analyzing a user's response history. Alternatively, the service response analysis unit may predict a user's opinion on a specific predetermined emotional factor as positive or negative.

서비스 응답 분석부는 사용자의 응답 내역 분석 결과를 이용하여 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목에 대해 응답을 유추할 수 있다.The service response analysis unit may infer a response to an item in which no response is input in the evaluation questionnaire using the result of the user's response history analysis.

예를 들면, 서비스 응답 분석부는 평가 대상 서비스에 대해 사용자의 감성 요소가 긍정인 경우, 응답이 입력되지 않은 평가 설문 항목의 응답을 미리 설정된 긍정 예시 응답으로 유추할 수 있을 것이다.For example, when the user's emotional factor is positive for the service to be evaluated, the service response analysis unit may infer the response of the evaluation questionnaire item to which the response is not input as a preset positive example response.

한편, 서비스 응답 분석부는 평가 대상 서비스에 대해 사용자의 감성 요소가 예측되지 않는 경우, 사용자의 연령, 성별, 서비스 지역 등을 이용하여 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목에 대해 응답을 유추할 수도 있다. 사용자의 연령, 성별, 서비스 지역 등을 이용하여 응답을 유추하는 것은 연령, 성별, 서비스 지역 등이 동일한 다른 사용자의 응답을 해당 해당 사용자의 응답으로 유추하는 것이다. On the other hand, if the emotional factor of the user is not predicted for the service to be evaluated, the service response analysis unit may infer a response to an item in which no response is input in the evaluation questionnaire using the user's age, gender, and service area. . Inferring a response using the user's age, gender, service area, etc., infers another user's response having the same age, gender, and service area as the corresponding user's response.

여기서 서비스 응답 분석부는 평가 대상 서비스의 각 응답 내역에서 부정 단어의 출현 빈도와 긍정 단어의 출현 빈도의 차이가 기 설정된 기준치 이하인 경우, 평가 대상 서비스에 대한 사용자의 긍정 또는 부정 예측을 보류할 수 있다.Here, when the difference between the frequency of occurrence of the negative word and the frequency of occurrence of the positive word in each response history of the service to be evaluated is less than or equal to a preset reference value, the service response analysis unit may hold the user's positive or negative prediction for the service to be evaluated.

이처럼 서비스 응답 분석부는 평가 대상 서비스에 대한 사용자의 감성 요소 분석 결과, 연령, 성별 및 서비스 지역 중 적어도 하나를 이용하여 평가 설문 중 응답이 입력되지 않은 항목에 대해 응답을 유추할 수 있다.As described above, the service response analysis unit may infer a response to an item in which a response is not input in the evaluation questionnaire using at least one of a user's emotional factor analysis result, an age, a gender, and a service area.

서비스 응답 분석부는 사용자의 응답 내역 분석 결과를 이용하여 사용자가 응답한 평가 설문에 대한 타당성을 검증할 수 있다.The service response analysis unit may verify the validity of the evaluation questionnaire answered by the user using the result of analysis of the user's response history.

예를 들면, 서비스 응답 분석부는 평가 설문의 각 항목 별 예상 응답을 긍정 또는 부정으로 분류하여 미리 저장할 수 있다. 서비스 응답 분석부는 사용자가 작성한 평가 설문의 응답이 긍정 또는 부정으로 분류되는지를 확인하고, 사용자의 응답 내역 분석 결과 해당 서비스에 대한 사용자의 감성 요소가 긍정 또는 부정으로 분류되는지를 확인하여 두 결과를 매칭할 수 있다. 서비스 응답 분석부는 사용자가 작성한 평가 설문의 응답의 긍정 또는 부정 분류와 사용자의 응답 내역 분석 결과의 긍정 또는 부정의 분류의 일치 여부에 따라 해당 사용자의 응답 타당성 점수를 부여할 수 있다. 즉 서비스 응답 분석부는 평가 설문의 각 항목 별로, 사용자가 작성한 응답의 긍정 또는 부정 분류와 사용자의 응답 내역 분석 결과의 긍정 또는 부정 분류가 일치하는 경우, 해당 사용자의 응답 타당성 점수를 더하고, 그 반대의 경우 해당 사용자의 응답 타당성 점수를 빼는 방식으로 해당 사용자의 응답 타당성 점수를 부여할 수 있다.For example, the service response analysis unit may classify and store the expected responses for each item of the evaluation questionnaire as positive or negative in advance. The service response analysis unit checks whether the response of the user-generated evaluation questionnaire is classified as positive or negative, and as a result of analyzing the user's response history, checks whether the user's emotional factor for the service is classified as positive or negative, and matches the two results can do. The service response analysis unit may assign a user's response validity score according to whether the positive or negative classification of the response of the evaluation questionnaire prepared by the user matches the positive or negative classification of the user's response history analysis result. That is, in each of the items of the evaluation questionnaire, if the positive or negative classification of the user's response matches the positive or negative classification of the user's response history analysis result, the service response analysis unit adds the corresponding user's response validity score, and vice versa In this case, a response validity score of the corresponding user may be assigned by subtracting the response validity score of the corresponding user.

서비스 품질 관리부는 사용자에 의해 작성된 평가 설문 응답을 평가자에게 제시할 수 있다. 여기서 평가자는 본 발명의 일 실시예에 따른 도서관 자료 관리 시스템(1000) 플랫폼 제공자일 수 있다.The service quality management unit may present an evaluation questionnaire response written by the user to the evaluator. Here, the evaluator may be a library data management system 1000 platform provider according to an embodiment of the present invention.

서비스 품질 관리부는 서비스 응답 분석부에 의해 평가 설문 응답이 유추된 항목에는 별도의 표식을 하여 평가자에게 제시할 수 있다. 이때 서비스 품질 관리부는 평가 설문 응답의 유추 근거 또한 함께 제시할 수 있다.The service quality management unit may present to the evaluator a separate mark for the item inferred by the response to the evaluation questionnaire by the service response analysis unit. At this time, the service quality management department may also present the analogy of the evaluation questionnaire response.

서비스 품질 관리부는 사용자의 응답 타당성 점수를 평가자에게 함께 제시할 수 있다.The service quality management unit may present the user's response validity score to the evaluator together.

이에 따라 평가자는 응답이 모두 완료된 평가 설문을 확인하여 평가 대상 서비스에 대한 감성 요소 평가를 통한 품질 관리를 수행할 수 있을 것이다.Accordingly, the evaluator will be able to perform quality management by evaluating the emotional factor for the service to be evaluated by checking the evaluation questionnaire with all responses completed.

이와 같은, 본 발명의 도서 관리 시스템은 어플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.As described above, the book management system of the present invention may be implemented as an application or implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components to be recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded on the computer-readable recording medium are specially designed and configured for the present invention, and may be known and available to those skilled in the computer software field.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs, DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include not only machine language codes produced by a compiler, but also high-level language codes executable by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to embodiments, those skilled in the art understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. Will be able to.

1000: 도서관 자료 관리 시스템
10: 이용자 단말
20: 관리자 단말
100: 자료 관리 서버1000: library materials management system
10: user terminal
20: administrator terminal
100: data management server

Claims (2)

도서관 자료 관리 시스템에 있어서,
도서관에서 소장하는 각 자료에 부여되어 있는 ISBN(International Standard Book Number)를 근거로 하여 상기 도서관의 소장 자료 관리를 위한 정보를 생성하는 자료 관리 서버;를 포함하고,
상기 도서관 자료 관리 시스템은,
도서관 이용자가 사용하는 이용자 단말; 및
도서관 관리자가 사용하는 관리자 단말;을 더 포함하고,
상기 자료 관리 서버는,
상기 도서관의 신규 자료에 대하여 바코드 스캔 모듈과 연동되어 바코드 스캔 모듈을 통해 스캔되는 ISBN을 획득하거나, 상기 관리자 단말에 설치되어 있는 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통해 관리자로부터 상기 도서관의 신규 자료에 부여된 ISBN을 직접 입력 받아 획득하는 스캔부;
별도의 포털 사이트에 접속하고, 상기 별도의 포털 사이트에서 상기 스캔부에서 획득하는 ISBN을 검색하여 상기 도서관의 신규 자료에 대한 표지 이미지 및 제목을 포함하는 간략 정보를 획득하고, 상기 관리자 단말에 설치되어 있는 전용 소프트웨어 또는 연동한 웹 페이지를 통해 상기 간략 정보를 출력하여, 상기 관리자로부터 상기 도서관의 신규 자료의 간략 정보에 대한 상세 정보 검색을 요청받는 검색부;
상기 검색부에서 상기 상세 정보 검색을 요청받는 경우, 국가자료 공동목록 시스템(KOLIS NET)에 접속하여 상기 도서관의 신규 자료의 제목, 저자, 출판사, 발행년도, 표지 이미지 및 내용분류를 포함하는 상세 정보를 검색하고, 상기 상세 정보를 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보로 저장하거나, 상기 국가자료 공동목록 시스템에서 상기 도서관의 신규 자료의 상세 정보가 검색되지 않는 경우, 상기 검색부에서 획득하는 간략 정보를 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보로 저장하는 자료 정보 생성부; 및
상기 자료 정보 생성부에서 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보가 저장되는 경우, 상기 도서관의 신규 자료의 등록 번호, 원부 번호, 청구 기호 및 배가 정보를 포함하는 관리 정보를 생성하고, 상기 도서관의 신규 자료의 자료 정보 및 관리 정보를 상기 이용자 단말을 통해 검색 가능하도록 저장하며, 별도의 출력 모듈을 통해 상기 관리 정보에 포함되는 등록 번호 바코드 및 청구 기호 레이블을 출력하는 관리 정보 생성부;를 포함하고,
상기 자료 관리 서버는,
자료 검색, 인기검색어 보기, 주요 통계 보기, 공지사항/자료실, 반납예정자료, 최근작업자료, 비치희망자료, 정보나루 빅데이터, 휴관일 관리, 일정관리, 날씨, 바로가기 메뉴, SMS 보내기, 메모하기 및 예약만기/취소자료 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 상기 관리자 단말로 제공하고,
대출/반납 제어창, 회원정보, 가족회원정보, 스캔자료 서지정보, 휴관일/일정관리, 대출정보, 책이음기반 상호대차정보, 당일반납정보 및 예약정보 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 상기 관리자 단말로 제공하고,
지역내 표준 상호 대차, 이용자 인증, 등록 및 관리, 소장자료, 이용자, 대출 및 반납 통계 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 제공 탭이 마련되어 있는 웹 페이지를 구축하여 상기 관리자 단말로 제공하며,
상기 자료 관리 서버는,
상기 도서관의 신규 자료의 배가 시점을 예측하여 상기 관리자 단말로 제공하는 배가 시점 예측부;를 더 포함하고,
상기 배가 시점 예측부는,
상기 신규 자료의 자료 정보에 포함되는 내용분류를 확인하고, 도서관 이용자 별로 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석하며, 상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 어느 한 명을 선출하고, 해당 이용자의 대출 주기를 분석하며, 해당 이용자의 대출 주기에 따라 산출되는 대출 예상 일자로부터 소정 일자 지난 일자를 상기 도서관의 신규 자료의 배가 시점으로 예측하고,
도서관 이용자 별로 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석하는 것은,
소정 기간 동안 도서관 이용자 별로 대출한 자료에 있어서 내용분류 별로 그 권수를 카운트하고, 가장 많은 권수에 해당하는 내용분류를 해당 도서관 이용자의 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석하는 것이고,
상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 어느 한 명을 선출하는 것은,
도서관 이용자를 성별, 나이 및 지역 별로 나누고, 성별, 나이 및 지역 별 최우선순위 선호 자료의 내용분류를 분석하고, 최우선순위 선호 자료의 내용분류에 대하여 선호 또는 비선호를 타겟으로 하여, 성별, 나이, 지역 별로 해당 내용분류에 대한 선호 또는 비선호를 학습한 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network) 기반의 딥러닝 모델을 구축하며, 상기 신규 자료의 내용분류를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료인 이용자의 성별, 나이 및 지역을 예측하고, 상기 신규 자료의 내용분류가 최우선순위 선호 자료의 내용분류로 분석된 도서관 이용자 중 상기 딥러닝 모델로부터 예측한 성별, 나이 및 지역에 해당하는 도서관 이용자 중 어느 한 명을 선출하는 것이고,
상기 도서관 자료 관리 시스템은,
서비스 평가 서버를 더 포함하고,
상기 서비스 평가 서버는,
상기 관리자 단말에서 서비스에 대한 감성 요소 평가를 위한 적어도 하나의
항목으로 구성되는 상기 평가 설문이 출력되도록 제어하고, 상기 평가 설문에 대해 상기 관리자 단말을 통해 입력되는 응답을 획득하여 서비스 응답 분석부로 제공하고, 상기 평가 설문을 구성하는 적어도 하나의 항목 중 응답이 입력 되지 않은 항목을 확인하고, 상기 평가 설문을 구성하는 적어도 하나의 항목 중 응답이 입력 되지 않은 항목이 존재하는 경우, 상기 관리자 단말로 해당 항목에 대한 응답을 재요청하되, 응답이 입력 되지 않은 항목이 전체 항목의 1/3 이하인 경우, 상기 관리자 단말로 해당 항목에 대한 응답을 제1 시간 동안 재요청하고, 상기 제1 시간이 경과한 경우, 재요청에 따른 응답 여부와 무관하게 상기 평가 설문과 관련된 정보를 서비스 응답 분석부로 제공하고, 응답이 입력 되지 않은 항목이 전체 항목의 1/2 이상인 경우, 상기 관리자 단말로 해당 항목에 대한 응답을 상기 제1 시간 보다 긴 제2 시간 동안 재요청하며, 상기 제2 시간이 경과한 경우, 응답이 입력 되지 않은 항목 중 재요청에 따른 응답이 입력된 항목이 1/2 이상인 경우에 한하여 상기 평가 설문과 관련된 정보를 서비스 응답 분석부로 제공하고, 그 반대의 경우 상기 평가 설문과 관련된 정보를 폐기하는 평가 설문 제공부;
상기 관리자 단말로부터 수신되는 평가 응답의 항목 별로 응답 내역을 분석하여 긍정 단어 및 부정 단어의 출현 빈도를 산출하고, 응답 내역에서 부정 단어의 출현 빈도보다 긍정 단어의 출현 빈도가 큰 경우가 더 많은 경우, 사용자의 상기 평가 대상 서비스에 대한 전반적인 감성 요소가 긍정적인 것으로 분석하고, 응답 내역에서 긍정 단어의 출현 빈도보다 부정 단어의 출현 빈도가 큰 경우가 더 많은 경우, 사용자의 상기 평가 대상 서비스에 대한 전반적인 감성 요소가 부정적인 것으로 분석하되, 상기 평가 대상 서비스의 항목 별로 응답 내역에서 부정 단어의 출현 빈도 및 긍정 단어의 출현 빈도의 차이가 기 설정된 기준치 이하인 경우, 사용자의 상기 평가 대상 서비스에 대한 전반적인 감성 요소 분석을 보류하고, 응답 내역을 분석하여 미리 설정된 감성 요소 평가와 관련된 단어가 출현하는지를 확인하고, 응답 내역에서 미리 설정된 감성 요소 평가와 관련된 단어가 출현하는 경우, 그 전후 단어를 확인하여 사용자의 해당 감성 요소에 대한 의견을 긍정 또는 부정으로 분류하고, 상기 평가 설문을 구성하는 적어도 하나의 항목 중 응답이 입력 되지 않은 항목이 존재하는 경우, 사용자의 상기 평가 대상 서비스에 대한 전반적인 감성 요소 또는 사용자의 특정 감성 요소에 대한 긍정 또는 부정 의견의 분석 결과에 따라 응답이 입력 되지 않은 항목의 응답을 미리 설정된 긍정 또는 부정의 예시 응답으로 유추하거나, 사용자의 연령, 성별 및 서비스 지역 중 적어도 하나가 동일한 다른 사용자의 응답을 해당 사용자의 응답으로 유추하며, 상기 평가 설문의 각 항목 별 예상 응답을 긍정 또는 부정으로 분류하여 미리 저장하고, 사용자가 작성한 평가 설문의 응답이 긍정 또는 부정으로 분류되는지를 확인하고, 사용자의 상기 평가 대상 서비스에 대한 전반적인 감성 요소 또는 사용자의 특정 감성 요소에 대한 긍정 또는 부정 의견의 분류 결과와 비교하여, 그 일치 여부에 따라 사용자의 응답 타당성 점수를 부여하는 서비스 응답 분석부; 및
사용자에 의해 작성된 상기 평가 설문을 평가자에게 제시하되, 상기 서비스 응답 분석부에 의해 응답이 유추된 항목에는 별도의 표식을 하여 제시하고, 상기 서비스 응답 분석부에서의 응답 유추 근거 및 상기 응답 타당성 점수를 함께 제시하는 서비스 품질 관리부;를 포함하는, 도서관 자료 관리 시스템.In the library material management system,
It includes; a data management server for generating information for managing the library's collection data based on the ISBN (International Standard Book Number) assigned to each material in the library;
The library data management system,
A user terminal used by a library user; And
Further comprising a manager terminal used by the library manager;
The data management server,
Obtain an ISBN that is scanned through the barcode scanning module in conjunction with a barcode scanning module for new materials in the library, or grant it to the library's new material through a dedicated software installed on the administrator terminal or a linked web page. A scanning unit that directly receives and obtains the registered ISBN;
Access to a separate portal site, search the ISBN obtained from the scanning unit in the separate portal site, obtain brief information including the cover image and title for the new material in the library, and are installed on the administrator terminal A search unit for outputting the brief information through a dedicated software or a linked web page, and requesting detailed information about the brief information of the new material of the library from the administrator;
When the search unit is requested to search for the detailed information, access the National Data Joint Catalog System (KOLIS NET), and the detailed information including the title, author, publisher, publication year, cover image and content classification of the new material in the library Search, and if the detailed information is stored as material information of the new material of the library, or when the detailed information of the new material of the library is not searched in the national data joint catalog system, brief information acquired by the search unit A data information generation unit that stores data as new data in the library; And
In the case where the data information of the new material of the library is stored in the data information generating unit, management information including a registration number, a book number, a billing symbol and doubling information of the new material of the library is generated, and new data of the library It includes; a management information generation unit for storing the data information and management information of the user terminal to be searchable, and outputting a registration number barcode and a billing symbol label included in the management information through a separate output module.
The data management server,
Search data, view popular search terms, view major statistics, notice/data room, return scheduled data, recent work data, beach hope data, information naru big data, closed days management, schedule management, weather, shortcut menu, send SMS, take notes And a web page provided with a service provision tab including at least one of reservation expiration/cancellation data, and provided to the administrator terminal.
A service provision tab is provided that includes at least one of the loan/return control window, member information, family member information, scan data bibliographic information, closed/schedule management, loan information, book link-based mutual loan information, party general payment information, and reservation information. Build a web page and provide it to the administrator terminal,
Build a web page with a service provision tab that includes at least one of standard inter-loan balance, user authentication, registration and management, collection data, user, loan, and return statistics, and provides it to the administrator terminal.
The data management server,
Further comprising a doubling time prediction unit to predict the doubling time point of the new material of the library and provide it to the manager terminal,
The doubling time prediction unit,
Check the content classification included in the data information of the new material, analyze the content classification of the highest priority preferred material for each library user, and the content classification of the new material is analyzed as the content classification of the highest priority preferred material Select one person, analyze the loan cycle of the user, predict the date of the predetermined date from the expected date of loan calculated according to the loan cycle of the user as the doubling time of the new materials in the library,
Analyzing the content classification of the highest priority preference for each library user
It is to count the number of books for each content category in the material loaned by library users for a certain period of time, and to analyze the content classification corresponding to the largest number of users as the content classification of the most preferred material of the library user.
Selecting any one of the library users whose content classification of the new material is analyzed as the content classification of the highest priority preference data,
Divide library users by gender, age, and region, analyze the content classification of priority data by gender, age, and region, and target preference or non-preferred preference for content classification of priority data, gender, age, region A deep learning model based on a deep trust network (DBN) based on learning preferences or non-preferred preferences for each content classification is constructed, and the content classification of the new data is input to the deep learning model. Gender, age, and region predicted from the deep learning model among library users who predicted gender, age, and region of users whose classification is the highest priority preference data, and content classification of the new data was analyzed as content classification of the highest priority preference data. To select one of the library users corresponding to,
The library data management system,
Further comprising a service evaluation server,
The service evaluation server,
At least one for evaluating the emotional factor for the service in the manager terminal
The evaluation questionnaire composed of items is controlled to be output, a response input through the manager terminal is obtained for the evaluation questionnaire and provided to a service response analysis unit, and a response is input from at least one item constituting the evaluation questionnaire If an item that has not been entered is checked among at least one item constituting the evaluation questionnaire, the manager terminal re-requests a response for the item, but the item for which the response has not been entered is checked. If it is less than 1/3 of the total items, the manager terminal re-requests the response for the corresponding item for a first time, and when the first time has elapsed, it is related to the evaluation questionnaire regardless of whether or not it responds to the re-request. If the information is provided to the service response analysis unit, and if an item for which a response is not input is more than 1/2 of the entire item, the manager terminal requests a response for the item for a second time longer than the first time, and the When the second time has elapsed, the information related to the evaluation questionnaire is provided to the service response analysis unit only when the item in which the response according to the re-request is input is 1/2 or more among the items in which the response is not input, and vice versa An evaluation questionnaire providing unit that discards information related to the evaluation questionnaire;
When the frequency of occurrence of positive words and negative words is calculated by analyzing the response history for each item of the evaluation response received from the manager terminal, and the frequency of occurrence of positive words is greater than the frequency of occurrence of negative words in the response history, When the user's overall sentiment factor for the service to be evaluated is analyzed to be positive and the frequency of occurrence of negative words is greater than the frequency of occurrence of positive words in the response history, the user's overall sentiment to the service to be evaluated If the difference between the frequency of occurrence of negative words and the frequency of occurrence of positive words in the response history for each item of the service to be evaluated is less than a predetermined reference value, the element is analyzed as negative, and the user analyzes the overall emotional factor for the service to be evaluated. Pending, and analyzes the response history to check whether words related to the preset emotional factor evaluation appear, and when words related to the preset emotional factor evaluation appear in the response history, checks the words before and after that to the corresponding emotional element of the user. If the opinion of the user is classified as positive or negative, and there is an item for which no response is input among at least one item constituting the evaluation questionnaire, the user's overall emotional factor for the service to be evaluated or the specific emotional factor of the user According to the analysis result of positive or negative opinions, the response of an item for which no response was entered is inferred as a preset positive or negative example response, or the response of another user having at least one of the user's age, gender and service area is the same. Inferred as the user's response, the expected responses for each item of the evaluation questionnaire are classified and stored in advance as positive or negative, and the user is checked whether the response of the evaluation questionnaire written by the user is classified as positive or negative, and the user is subject to the evaluation A service that gives a user a validity score based on whether the match is made by comparing the result of classification of positive or negative opinions on the overall emotional factor of the service or the specific emotional factor of the user Response analysis unit; And
Present the evaluation questionnaire prepared by the user to the evaluator, but present a separate marker for the item in which the response is inferred by the service response analysis unit, and provide the reason for the response inference in the service response analysis unit and the response validity score. A library material management system, including; a service quality management unit presented together. 삭제delete
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