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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤영빈 (국방대학교) 문호석 (국방대학교)
저널정보
국방대학교 국가안전보장문제연구소 군사과학연구 군사과학연구 제16권 제2호
발행연도
2023.12
수록면
19 - 27 (9page)

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In the military, a substantial volume of official documents is processed daily in electronic format through the On-nara system. Documents dispatched from external sources are received by unit officers, and manually processing these documents is time-consuming. To solve this problem, the application of pre-trained language models in military administrative tasks could significantly enhance efficiency. However, introducing this technology into the military presents real-world challenges, such as cost and security issues. This study proposes a method for automatically classifying electronic official documents using text mining and machine learning. Specifically, a classifier based on XGBoost has achieved high accuracy, approximately 90%. The adoption of this artificial intelligence technology will facilitate the automation of routine administrative tasks, saving on manpower and time, and improve the overall work environment, allowing soldiers to concentrate more on their primary missions.
#Artificial Intelligence #Document Classification #Machine Learning #On-nara System #Text Mining

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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