학습 데이터 자동 구축을 통한 양방향 게이트 순환 유닛 기반 도로명주소 파싱 모델

김지영; 김효중; 이지원

doi:10.7848/ksgpc.2023.41.5.301

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김지영 (Konkuk University) 김효중 (Konkuk University) 이지원 (Konkuk University)

저널정보: 한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제41권 제5호

발행연도: 2023.10

수록면: 301 - 310 (10page)

DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.5.301

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공공데이터의 공간적 분석을 수행하기 위해서는 주소에 대한 정제가 반드시 요구된다. 국외에서는 주소를 정제하고 매칭하기 위하여 딥러닝을 적용한 연구가 활발히 진행되고 있으나 국내에서는 규칙에 기반한 주소 정제가 연구되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 순환신경망을 적용하여 상세주소가 포함된 한글 도로명주소를 구성하는 요소별로 파싱하는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 첫 번째로 상세주소까지 포함된 도로명주소의 구성요소를 정의하였다. 두 번째로 정부에서 제공 중인 공공데이터를 바탕으로 사용자 오류를 분석하고, 오류가 포함된 학습데이터를 자동으로 생성하였다. 세 번째로 호주 주소데이터 파싱에 적용된 순환신경망을 한글 도로명주소에 적용하여 파싱모델을 구축하였다. 주소정보누리집에서 제공하는 도로명주소 데이터에 적용하였고, 정확도 평가를 수행한 결과 99.93%의 높은 정확도를 보였다.

#Address Components #Address Errors #Automated Generating Training Dataset #Gate Recurrent Unit #주소 구성요소 #주소 오류 #학습데이터 자동 생성 #게이트 순환 유닛

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

Jang, W.D. (2014), Setting Quality Error Criteria for Location Information Attributes of National Public Data, Master’s thesis, University of Seoul, Seoul, Korea.

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MOIS (2021a), Enforcement Decree Of The Road Name Address Act, Ministry of Government Legislation, https://www.law.go.kr/법령/도로명주소법시행령 (last date accessed: 13 June 2023).

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