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초록·키워드
의료폐기물 관리는 폐기물의 분리 및 처리 과정에서 규제 준수를 지원하기 위해 일관된 의사결정을 필요로 한다. 본 논문에서는 구조화된 규제 지식을 활용하여 의료폐기물의 의사결정을 분류하는 규칙 기반 다중 작업 학습 프레임워크를 제안한다. 의료폐기물 관리 규정은 공식 규제 문서에서 추출하여 구조화된 기호 규칙 테이블로 구성하고, 이를 기반으로 규정을 준수하거나 위반하는 의료폐기물 시나리오의 합성 데이터셋을 생성한다. 이러한 시나리오로부터 기계학습 특성을 도출하며, 학습, 검증 및 테스트 세트 간 동일한 특성 패턴의 직접적인 중복을 줄이기 위해 데이터 누출을 제어하는 그룹 기반 데이터 분할 전략을 적용한다. 제안된 신경망은 특성 인코딩, 잔차 학습 블록 및 두 개의 예측 헤드를 결합하여 규제 규칙 레이블과 운영 의사결정 레이블을 동시에 예측한다. 분리된 테스트 세트에서 평가한 결과, 의료폐기물 의사결정 분류 과제에서 균형 정확도 91.45%, 매크로 F1 점수 89.30%, Matthews 상관계수 0.8383을 달성하였다.
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