KCC 2021
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| 한글제목(Korean Title) |
코로나19 재난문자 데이터를 활용한 의도 분류 모델 설계 |
| 영문제목(English Title) |
A Design for Intent Classification Models with COVID-19 Disaster Alerts Data |
| 저자(Author) |
박순욱
김영국
김명호
Soonwook Park
Youngkook Kim
Myungho Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1810 ~ 1812 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
코로나19가 2020년 전 세계적인 범유행 감염병이 됨에 따라 2020년에 한 해에 발송된 재난문자의 수는 54,734건으로 2019년에 비해 약 60배 증가하였다. 이에 발생한 문제를 해결하고자 코로나19 재난문자의 의도에 따라 기준을 정하고 자동으로 분류하여, 수신자가 필요한 내용만 수신하게 하는 목적으로 본 연구를 수행하였다. 코로나19 재난문자를 총 5개의 기준으로 분류하였고, 자동으로 분류하는 방법으로는 딥러닝 모델 중 KoBERT와 1D-CNN을, Clustering 알고리즘을 사용하는 BERTopic, K-Means Clustering과 단순 키워드 분류까지 5가지의 분류 모델을 선택하여 성능을 측정하였다. 이후 성능 향상을 위해 코로나 19 재난문자의 분류 기준을 1, 2차 분류로 나눠 2단계로 분류하는 모델을 제안하였으며, 타 분류 모델들 보다 높은 96.7%의 정확도를 달성하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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