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(Korean Abstract) |
해양에서의 선박사고는 꾸준히 발생하고 있다. 한국해양안전심판원에서는 이러한 사례들의 판결을 관련 인력이 공유할 수 있도록 재결서를 정리 및 제작하여 발간하고 있다. 그러나 선박사고는 2019년 기준 195건이 발생하여 정보가 필요한 모든 인력이 공유하기엔 방대하고 정리가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 최근의 다양한 단어 및 문장 표상 기법을 이용해 합성곱신경망 모델을 활용한 선박사고 유형 분류 실험을 진행하였다. USE, BERT, KorBERT 세 가지의 모델을 2014~2019년 재결서 데이터로 학습하여 선박사고 유형을 분류하였으며 그에따른 분류 정확도를 비교한 결과 단어 표상으로는 KorBERT, 문장 표상으로는 USE 다국어 버전을 사용한 분류 모델이 가장 정확도가 높음을 확인했다. |
