• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권8호
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• pp.321-330
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• 2015

현재 저널 논문 투고 및 심사 시스템에서 저자는 언제든지 논문 투고가 가능하며 그에 따라 저널 편집위원들이 투고된 논문들에 가장 적절한 심사위원들을 찾아 배정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 편집위원들의 이러한 심사위원 선정의 어려움을 해결하기 위하여, 투고된 논문들에 적절한 심사위원들을 추천하는 탐욕 알고리즘과 유전 알고리즘을 제시한다. 제안하는 두 알고리즘에서는 투고 논문들의 키워드(Keyword)와 심사위원들의 전문지식 태그(Expertise Tag) 정보를 활용하여 심사위원들의 전문성을 평가하고, 추천되는 심사위원들 간의 공정성 및 심사 참여빈도를 고려하여 심사위원들에게 심사기회가 균등하게 이루어지도록 한다. 제안하는 알고리즘을 검증하기 위하여 본 논문에서는 한국정보처리학회에서 운영하고 있는 JIPS 논문 투고 및 심사 시스템에 추천 알고리즘을 적용해보고 이의 결과를 제시한다. 마지막으로, 제안하는 두 알고리즘의 성능 분석을 수행하여 유전 알고리즘이 탐욕 알고리즘에 비해 추천 심사위원들의 적합도 측면에서 더 좋은 성능을 나타냄을 제시한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.139-157
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• 2022

학술지 투고논문 심사에 적합한 심사위원을 찾아내고 선정하는 업무는 간단하지 않다. 이에 해외의 주요 학술지 온라인 투고관리시스템에서는 심사위원을 추천하는 기능을 개발하여 운영 중이다. 투고논문의 참고문헌에 있는 저자를 심사위원 후보로 추천하는 것부터 인용색인을 탐색해 광범위하게 제안하는 것까지 이들이 제공하는 기능은 다양하다. 이 연구는 온라인 투고관리시스템에서 심사위원 후보 추천과 관련하여 어떤 기능을 제공하고 있는지를 조사하였다. 조사결과 해외 주요 온라인 투고관리시스템인 ScholarOne Manuscripts, Editorial Manager 등은 상용 인용색인과 심사이력 플랫폼을 연동해 심사위원 후보를 추천하고 있었다. 반면에 국내 주요 투고관리시스템인 JAMS에는 심사위원 후보 추천 등과 같은 심화 기능이 없었다. 향후 국내에서도 투고논문의 적합 심사위원을 추천하고 심사이력을 활용하는 기능을 개발하는 등 투고관리시스템 기능 향상에 더욱 힘써야 할 것으로 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1684-1689
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• 2006

본 논문에서는 진급추천 문제를 과학적이고 체계적으로 시행하기 위한 방안으로 정량적인 요소들과 불확실하고 모호한 정성적인 요소들을 고려하여 최적의 진급 대상자를 선정하는 다기준 순위결정 모델이 제시되었다. 모델은 평가요소에 대한 중요도 계산과 의사결정자들이 부여한 각 대상자들의 평가치를 통합하여 우선순위를 결정하는 방법을 제공한다. 진급추천 심사는 공정성, 객관성, 투명성의 확보를 통해 신뢰성 있는 심사 결과를 제시할 수 있어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 (가) 인사 관련 전문가들이 평가요소를 결정 (나) Internet을 이용하여 전자식 명목집단법으로 평가요소에 대한 중요도 결정 (다) 심사위원들이 진급 대상자별, 평가요소별로 평가 등급을 부여 (라) 심사위원들의 점수를 통합하여 순위를 결정하는 절차를 제시하였다. 평가등급의 부여는 퍼지이론의 소속함수을 응용하여 나타내었으며, Simulation을 통해 적정수의 심사위원 수를 결정하는 방법도 함께 제시되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.711-713
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• 2013

페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.