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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 754 - 759 (6page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.11.754
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이제까지의 문화유산은 대부분 박물관에 소장하는 것이 전부였었고, 일부 데이터를 디지털로 조금씩 변환하여 저장하고 있는게 현실이다. 현재 문화유산의 디지털화가 가장 잘 되어있는 곳은 국립중앙박물관에서 만든 ‘e-뮤지엄(emuseum.go.kr)’[1]이 있다. 여기에 있는 전체 소장품의 숫자는 2,123,357건이 있으며, 소장품을 공개하고 있는 기관은 297곳에 이른다. 하지만, 실제 내부를 들여다보면 문화재에 대한 설명이 제대로 작성된 것은 10만건에도 못미치며, 단순히 보존방식등을 열거했거나 아예 상세설명이 없는 문화재도 많은 것이 현실이다. 그래서 국립중앙박물관의 학예사를 중심으로 내용을 추가하는 작업을 진행중이다. 문화유산을 자동으로 분류하기 위해서는 상세설명에서 각 단어의 의미를 파악하고 관계를 정의해줘야 한다. 하지만, 서두에서 얘기한 것처럼 200만건이 넘는 문화유산 데이터의 관계를 사람이 일일이 정의하는 것은 현실적으로 인력, 시간이 많이 소요되기 때문에 쉽지 않다. 본 논문에서는 각 문화유산간의 관계 연결을 딥러닝을 활용할 것을 염두에 두고, 지도학습용 데이터 생성을 직관적으로 하기 위한 어노테이션 시스템을 제안한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 문화유산 데이터 획득 및 속성정의
3. 어노테이션 시스템 구축
4. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Browse national museum collections, https://emuseum.go.kr
Chi Hoon Lee, Yeon Ji Lee, Dong Hee Lee, “A Study of Fine Tuning Pre-Trained Korean BERT for Question Answering Performance Development”, Journal of Information Technology Service , Korea, pp 83-91, 2020 DOI: https://doi.org/10.9716/KITS.2020.19.5.083
M. Sahami, S. Dumais, D. Heckerman, E. Horvitz,“A Bayesian approach to filtering junk e-mail”, AAAI Workshop on Learning for Text Categorization .,1998.
P. J. Kim, “A Study on automatic assignment of descriptors using machine learning,” Journal of the Korean Society for Information Management , Vol.23 No.1, pp.279-299, 2006 DOI: https://doi.org/10.3743/kosim.2006.23.1.279
Marco Fiorucci(2019), Machine Learning for Cultural Heritage: A Survey, Pattern Recognition Letters 133 (2020) 102-108
Chi Hoon Lee, Yeon Ji Lee, Dong Hee Lee, “A Study of Fine Tuning Pre-Trained Korean BERT for Question Answering Performance Development”, Journal of Information Technology Service , Korea, pp 83-91, 2020 DOI: https://doi.org/10.9716/KITS.2020.19.5.083
M. Sahami, S. Dumais, D. Heckerman, E. Horvitz,“A Bayesian approach to filtering junk e-mail”, AAAI Workshop on Learning for Text Categorization .,1998.
P. J. Kim, “A Study on automatic assignment of descriptors using machine learning,” Journal of the Korean Society for Information Management , Vol.23 No.1, pp.279-299, 2006 DOI: https://doi.org/10.3743/kosim.2006.23.1.279
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