High-Quality Keyword Refinement Techniques Considering the Domain Attributes of Keywords

키워드 추출은 연구 내용을 요약하고 관련 문헌을 검색하는 데 중요한 도구이다. 기술의 빠른 발전과 전문화로 연구 문서의 범위와 깊이가 확장되면서 키워드 추출은 연구의 핵심 주제 식별에 필수적 고려 요소이다. 그러나 기존 키워드 추출 방식만으로는 연구 내용의 전체적인 맥락과 복잡성을 완전히 이해하기 어려우며, 특히 전문 지식이 없는 이용자들에게는 추출된 키워드의 정확성과 관련성을 판단하기 어렵다. 이에 본 논문은 LLM(Large Language Model)을 활용한 프롬프트 기반 접근으로 키워드의 속성값을 고려한 정제방법론을 제안한다. 특히, 키워드에 속성값과 부연 설명을 추가하여 키워드의 정확성과 중요성을 의도, 역할, 구성측면에서 분석하여 키워드 정제과정에서 어떻게 작용하는지 실험을 통해 검증하였다. 연구 결과, 이 방법은 기존 방식보다 키워드의 정확성과 관련성을 높여 연구 내용을 더욱 잘 파악하고 요약하는데 큰 효과를 보였다.