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딥러닝 기법을 활용한 산업/직업 자동코딩 시스템

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dc.contributor.author임정우-
dc.contributor.author문현석-
dc.contributor.author이찬희-
dc.contributor.author우찬균-
dc.contributor.author임희석-
dc.date.accessioned2022-03-13T23:40:18Z-
dc.date.available2022-03-13T23:40:18Z-
dc.date.created2021-12-03-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.issn2233-4890-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/138881-
dc.description.abstract본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국융합학회-
dc.title딥러닝 기법을 활용한 산업/직업 자동코딩 시스템-
dc.title.alternativeAn Automated Industry and Occupation Coding Systemusing Deep Learning-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor임희석-
dc.identifier.doi10.15207/JKCS.2021.12.4.023-
dc.identifier.bibliographicCitation한국융합학회논문지, v.12, no.4, pp.23 - 30-
dc.relation.isPartOf한국융합학회논문지-
dc.citation.title한국융합학회논문지-
dc.citation.volume12-
dc.citation.number4-
dc.citation.startPage23-
dc.citation.endPage30-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002708556-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorAutomated Industry/Occupation Coding-
dc.subject.keywordAuthorBi-LSTM-
dc.subject.keywordAuthorBi-LSTM-
dc.subject.keywordAuthorClassification-
dc.subject.keywordAuthorDeep learning-
dc.subject.keywordAuthorKoBERT-
dc.subject.keywordAuthorKoBERT-
dc.subject.keywordAuthorStatistic Code Convergence-
dc.subject.keywordAuthor딥러닝-
dc.subject.keywordAuthor산업/직업 자동코딩-
dc.subject.keywordAuthor융합-
dc.subject.keywordAuthor통계 분류-
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Graduate School > Department of Computer Science and Engineering > 1. Journal Articles

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