Expert Finding Based on Academic Literatures Through User Profile Generation

본 논문에서는 특정 연구 분야에서 전문성을 가진 전문가를 효율적으로 탐색하기 위한 기법을 제안한다. 기존의 인용 그래프 기반 및 단순 수식 기반 전문가 판별 기법은 연구자의 다양한 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 제안하는 기법은 연구자의 전문성을 평가하기 위해 품질, 생산성, 최신성, 주제 적합도를 반영한 새로운 전문가 지수를 기반으로 한다. 제안하는 기법은 다양한 학술 사이트에서 논문 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 연구 과제 정보와 연계된 분야별 전문가 프로필을 생성하고 전문성을 판별하여 전문가를 탐색한다. 기존의 키워드 기반 전문가 판별 기법과 성능평가를 수행하여 제안하는 기법의 정확성과 실현 가능성을 입증한다. 실험 평가 결과, 제안하는 기법이 다양한 특성을 고려한 전문가 지수를 통해 분야별 전문가를 추천하여 기존 기법 대비 218% 향상된 결과를 확인한다. 전문가 지표를 활용하여 다양한 특성을 고려할 수 있어 정밀한 추천을 할 수 있고 특정 분야에 한정되지 않고 다양한 연구 분야에서 활용 가능하다.