Development and Application of an AI-Based Personalized Research-Paper Recommendation System: An Example from K University
Jinwon Kim, Taeyoon Kim, Byungyeon Yun · Korean Association for Educational Information and Media · 2023
대학원생이 최신 연구 동향을 파악하고 본인의 연구 주제를 확립하는 것은 연구역량 강화에 있어서 중요하다. 본 연구는 대학원생의 연구역량 강화를 위해 AI 기반 맞춤형 논문 추천 시스템을 개발하고 이를 대학 현장에 적용하고자 하였다. 본 맞춤형 논문 추천 시스템은 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘과 학문용어사전을 활용하여 대학원생의 관심 연구 키워드와 유사한 최신 논문을 추천한다. 본 연구는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 알고리즘을 활용하여 교내 데이터베이스에 축적된 학생 관련 데이터로부터 학생의 관심 연구 키워드를 추출하였다. 맞춤형 논문 추천 시스템은 2021년 7월 파일럿 테스트를 시작으로 이메일 시스템을 통해 월 1회 대학원생에게 10개의 추천 논문을 제공하고 있다. 논문 추천 시스템의 개선을 목적으로 실시된 서비스 만족도 설문조사 결과, 학생들은 전반적으로 맞춤형 추천 서비스 이용 및 결과에 만족하는 것으로 나타났다. 또한, 논문 추천 결과와 추천 시스템에서 추출된 학생의 관심 연구 키워드에 대한 Precision@K는 각각 50.2%, 52.2%로 준수한 모델성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 맞춤형 논문 추천 시스템 개발을 위해 교육 및 연구 데이터를 통합하여 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 많은 고등교육기관이 대학원생을 위한 AI 기반 맞춤형 교육 서비스를 개발하고 적용하고자 할 때 본 연구가 기본적인 지침의 역할을 하기를 기대한다.