본 기술은 공개 서비스 중인 '과학기술 연구를 위한 지식포탈(http://www.z4you.net)' 사이트에 적용되었다. 전문가 자동 분류기는 자바 언어를 이용하여 개발되었으며 이를 위한 문서 범주화 엔진으로는 Carnegie Mellon Univ. 에서 개발된 RAINBOW를 이용하였다.
지식 포탈에서는 FAH를 위한 주제 분야 체계 구축을 위해 '한국과학재단'에서 제정한 과학기술 분야 분류 체계를 이용하였다. 전문가 자동 분류기의 초기 학습을 위해서는 한국과학재단에서 제공한 1400개의 연구 과제 제안서를 이용하였다.
전체 문서 중 약 60%를 학습에 이용하였으며 나머지 580개의 문서를 전문가 자동 분류기의 분류 정확도를 검증하기 위해 활용하였다. 사용 가능한 문서 수의 제약으로 인해 중분류까지의 분류 정확도만을 계산하였으며 580개의 검증용 문서 중 37.24%의 문서가 정확한 주제 분야로 할당되었다.
해당 분야에 속하는 문서 수가 가장 많은 상위 10개의 주제 분야만을 고려하여 검증하였을 경우 약 73.25%의 분류 정확도를 보였다.
따라서 각 주제 분야별로 충분한 수의 학습용 문서를 확보할 수 있다면 만족할만한 수준의 분류 정확도를 유지하면서 동시에 소분류 항목까지를 포함한 더욱 정교한 전문가 자동 분류기의 학습이 가능할 것으로 예상된다.
조직 내 전문가의 전문 분야 이력 및 경력 관리에 응용
필요 기술이나 노하우와 전문가를 Matching하는 Help System 개발
효과적인 Human Resource Management System으로 활용
조직 내 지식 관리 시스템에 추가 기능으로 개발
개인화된 지식 분류 및 추천시스템으로 활용 가능
포탈 혹은 온라인 커뮤니티 내의 전문가 네트워크 (Expert Network) 구축을 위한 기능으로 활용
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