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빅데이터 처리 플랫폼에서 학술 데이터를 사용한 전문가 검색 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of an Expert Search System Using Academic Data in Big Data Processing Platforms 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.17 no.3, 2017년, pp.100 - 114  

최도진 (충북대학교 정보통신공학과) ,  김민수 (충북대학교 정보통신공학과) ,  김대윤 (충북대학교 정보통신공학과) ,  이서희 (충북대학교 빅데이터협동과정) ,  한진수 (충북대학교 정보통신공학과) ,  서인덕 (충북대학교 빅데이터협동과정) ,  임종태 (충북대학교 정보통신공학과) ,  복경수 (충북대학교 정보통신공학과) ,  유재수 (충북대학교 정보통신공학과)

초록
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대부분의 연구자들은 새로운 분야의 연구를 수행하기 위해 전문가에게 자문을 받거나 전문가의 논문들을 기반으로 연구 방향을 설정한다. 기존의 학술 검색 서비스에서는 분야별 논문 정보는 제공하지만 각 분야의 전문가를 제공해주지 않기 때문에 사용자들이 검색된 논문을 기반으로 전문가를 직접 판단해야 한다. 본 논문에서는 학회에 발간된 논문 정보를 기반으로 빅 데이터 처리를 이용한 학문 분야별 전문가검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대량의 논문을 저장하고 관리하기 위해 빅 데이터분산 저장 기술을 활용하였다. 또한 빅 데이터 분산 처리기술을 활용하여 전문가를 판별하고 전문가와 연관 되는 정보를 분석한다. 분산처리 된 결과는 사용자가 전문가 검색 요청 시 웹페이지를 통해 보여준다. 사용자는 제안하는 시스템을 통해 해당 연구 분야의 전문가를 추천받음으로써 연구를 수행함에 있어 많은 도움을 받을 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Most of the researchers establish research directions to conduct the study of new fields by getting advice from experts or through the papers of experts. The existing academic data search services provide paper information by field but do not provide experts by field. Therefore, users should decide ...

주제어

#학술 데이터   #전문가   #빅 데이터   #검색   #분산 처리   #데이터베이스  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존 학술검색 사이트들에서 과학자의 영향력을 표현하는 h-index (Hirsch index) 지표나 소셜 활동 기반의 수치의 문제점은 무엇인가? 기존 학술검색 사이트들은 과학자의 영향력을 표현하는 h-index (Hirsch index) 지표나 소셜 활동 기반의 수치를 일부 제공하고 있다. 그러나 소셜 활동의 수치는 저자의 전문성 판별에 적합하지 않은 수치이고 h-index는 분야의 전문가를 판단하는 수치로는 사용하기 어렵다. 제안 하는 기법은 분야별 전문가를 판단하기 위해서 연구자의 전문성을 판단하는 수치가 필요하다.
구글 스칼라는 무엇인가? 구글 스칼라(2004)는 세계적으로 가장 유명한 검색 사이트인 구글에서 제공해주는 학술검색 사이트이다 [1]. 구글 스칼라는 기본적인 논문 정보와 더불어 논문의 인용수와 다양한 정렬 알고리즘을 제공하고 있다.
기존의 학술검색 사이트에서 어떤 연구자가 전문가인지 파악하기 힘든 이유는 무엇인가? 물론 다양한 논문을 참고할 수 있으면 좋지만 그 분야의 모든 논문을 읽기란 어렵기 때문에 연구동향을 파악하는 것은 매우 힘든 일이다. 기존의 학술검색 사이트에서는 연구자의 생산성이나 소셜 활동 지수만을 제공해주기 때문에 어떤 연구자가 전문가인지는 파악하기 매우 힘들다. 따라서 학술검색에서 전문가를 찾는 것은 연구자들에게 있어서는 유익한 일이고 연구를 수행함에 있어서는 필수적이고 중요한 과제이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (18)

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  2. https://www.kci.go.kr 

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  6. 한희준, 예용희, 류범종, "학술정보서비스에서 인명검색 고도화 방법," 한국콘텐츠학회논문지, 제10권, 제2호, pp.490-498, 2010. 

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  7. 이민호, 이원구, 윤화묵, 신성호, 류재철, "해외 과학기술 학술논문 메타데이터의 비교 분석," 한국콘텐츠학회논문지, 제11권, 제9호, pp.515-523, 2011. 

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  9. J. Zhang, J. Tang, and J. Li, "Expert finding in a social network," Proc. International Conference on Database Systems for Advanced Applications, pp.1066-1069, 2007. 

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