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자료유형
학술저널
저자정보
김용우 (한양대학교) 김대영 (디플래닉스) 서현희 (디플래닉스) 김영민 (한양대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제29권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
37 - 55 (19page)

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전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.
#딥러닝 #문서유사도 #추천시스템 #논문 #SBERT #Deep learning #Document similarity #Recommendation system #Research papers #SBERT(Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

목차

1. 개요
2. 관련 연구
3. 데이터
4. 연구방법
5. 실험
6. 결과 및 논의
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (36)

참고문헌 신청
김동규, 이동욱, 박장원, 오성우, 권성준, 이인용, & 최동원. (2022). KB-BERT: 금융 특화 한국어 사전학습 언어모델과 그 응용. 지능정보연구, 28(2), 191-206. google schola 김선경, 박지수, 손진곤. (2020). 유사도 통합에 관한 연구. 한국정보처리학회 학술대회논문집, 27(2), 53-56. google schola 박수지. (2021). Fusion models for news quality prediction (국내박사학위논문). 서울대학교 대학원, 서울. google schola 박종인, 김남규. (2019). 복합 문서의 의미적 분해를 통한 다중 벡터 문서 임베딩 방법론. 지능정보연구, 25(3), 19-41. google schola 손연빈, 장태우, 최예림. (2019). 연구자의 논문게재 이력을 고려한 저널 결정 요인별 중요 도 학습 기반의 저널 추천 방법론. 인터넷정보학회논문지, 20(4), 73-79. google schola

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