KCC 2021
Current Result Document : 491 / 491
| 한글제목(Korean Title) |
학술 빅데이터 기반 분야별 지능형 전문가 추천 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Intelligent Export Recommendation System based on Academic Bigdata |
| 저자(Author) |
임윤정
송규원
조민상
정현준
YunJeong
Gyuwon Song
MinSang Cho
HyunJun Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0111 ~ 0113 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
매년 다양한 학술행사 및 연구개발 사업의 규모가 지속적으로 증가함에 따라 분야별 과제 심사를 위한 효율적인 전문가 추천의 필요성이 증대되고 있다. 기존의 심사위원 선정 방안은 해당 분야에 적합한 전문가를 수작업으로 추천하며, 전문가의 추천 우선순위 및 시간에 따른 연구 분야 변동성, 소속기관 외에도 공동연구 관계를 고려한 심사자 배제 등을 간과하고 있다. 본 논문에서 제안하는 추천 알고리즘은 사용자와 전문가의 주요 연구 분야별 키워드를 활용한 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법과 여기에 전문가 추천 순위 결정을 위한 키워드의 연구 시점 가중치, 학술 빅데이터 기반 포괄적인 연구자 관계 분석을 통한 이해충돌 방지 필터링을 함께 적용한다. 또한, 본 연구를 위해 주요 대학, 정부출연연구소, 학술지에 수록된 논문, 특허, 보고서 등 전문가의 연구개발 성과정보를 수집하여 11만 명에 달하는 분야별 전문가 풀(Pool)을 구축하고, 일정 주기마다 전문가 최신 정보를 자동 갱신하도록 한다. 최종적으로 개발된 추천 시스템을 통해 사용자는 연구 키워드 군에 가장 적합한 상위 N명 전문가와 이들의 학술 인적 네트워크를 제공받을 수 있다. 추천의 정확도 검증을 위해 사용자 키워드의 학술 분야에 대해 전문가의 연구 분야를 예측한 결과 RMSE 0.77의 성능을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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| 파일첨부 |
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