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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유승훈 (방위사업청) 이민준 (연세대학교) 김우주 (연세대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
83 - 92 (10page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.01.083

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

LDA와 Inverse Term Popularity Rank를 활용한 미래 국방 무기체계 핵심기술 개념 추출 자동화에 관한 연구
유승훈 ,  이민준 ,  김우주 한국콘텐츠학회논문지 2023.01 학술저널

2022

LDA 토픽모델링과 딥러닝을 활용한 미래 국방 무기체계 핵심기술 개념 추출 자동화 관한 연구
유승훈 ,  이민준 ,  김우주 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 LDA와 Inverse Term Popularity Rank(ITP)를 활용하여 국방 무기체계 핵심기술 개념추출 자동화를 실현하고 클러스터링 및 그에 대한 성능평가를 하고자 한다. 방위사업법에 근거하여 국방 과학기술에 대해 검토한 문서 4건과, 국방과학기술정보지(최근 5년 8개월, 총 60개 호) 등 다수의 데이터를 활용하였다. Tokenizing을 통해 수집한 데이터를 전처리하여 형태소 분석을 실시했다. LDA를 이용하여 Automatic Concept Extraction을 실현했다. 이를 통해 국방 무기체계 핵심기술에 대한 유의미한 KeyPhrase들을 추출했다. 그리고 국방분야 20년 이상 경력 전문가 그룹이 미래 국방 핵심기술에 대해 직접 조사·정리한 결과와 제안한 모델링과의 B-Cubed Precision & Recall Metrics로 클러스터링 성능평가를 수행했다. 본 연구는 미래 국방 무기체계 핵심기술 조사·연구를 Automatic Concept Extraction을 통해서 데이터 기반으로 정량화할 수 있다는 국방분야의 새로운 방법론을 제시했다. 그리고 클러스터링에 대한 성능평가를 통해 조사 또는 연구의 방법론으로 활용적 가치가 있다는 것을 증명했다. 아울러 LDA-Base(연구자 최초 제안 LDA 모델)의 B-Cubed Metrics F-Score의 향상을 위해 Inverse Term Popularity Rank(ITP)를 적용하여 구글 검색량에 의한 가중치(weight) 부여하는 등 연구의 차별화에 기여했다.
#국방 무기체계 핵심기술 #LDA #Inverse Term Popularity Rank #Automatic Concept Extraction #Defense Weapon System Core Technology #B-Cubed Precision & # Recall Metrics

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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