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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박순욱 (Soongsil University) 전혜윤 (Soongsil University) 김윤수 (Soongsil University) 이수원 (Soongsil University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제12호(통권 제213호)
발행연도
2021.12
수록면
1 - 9 (9page)

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재난문자는 재난 발생 시 국가에서 해당 지역에 있는 시민들에게 보내는 문자 메시지다. 재난문자의 발송 건수는 점점 증가하여, 불필요한 재난문자가 많이 수신됨에 따라 재난문자를 차단하는 사람들이 증가하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 재난문자를 재난 유형별로 자동으로 분류하고 수신자에 따라 필요한 재난의 재난문자만 수신하게 하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 재난문자를 KoBERT를 통해 임베딩하고, LSTM을 통해 재난 유형별로 분류한다. [명사], [명사 + 형용사 + 동사], [모든 품사]의 3가지 품사 조합과 제안 모델, 키워드 분류, Word2Vec + 1D-CNN 및 KoBERT + FFNN의 4종류 분류 모델을 활용하여 재난문자를 분류한 결과, 제안 모델이 0.988954의 정확도로 가장 높은 성능을 달성하였다.
#Disaster Alerts #Text Classification #Deep Learning #Word Embedding #BERT #재난문자 #텍스트 분류 #딥러닝 #단어 임베딩

목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Research
III. The Proposed Model
IV. Experiment and Results
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Criteria and Operating Regulations for Disaster Text Broadcasting google schola H. Lee / 2020 / A Study on the Investigation of the User Awareness of Korean Public Alert System / Proc. of the 2020 Conference of the Korean Institute of Broadcast and Media Engineers google schola 이현지 / 2020 / 뉴스 데이터를 활용한 재난문자 요구사항 분석 / 방송공학회 논문지 25(6):994~1003 dbpia T. Mikolov / 2013 / Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space / Journal of International Conference on Learning Representations google schola J. Devlin / 2019 / BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / Proc. of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies 1:4171~4186 google schola

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