2020년 춘계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 한국 표준 사업분류 자동모델 비교 |
| 영문제목(English Title) |
Comparison of Korean Standard Industrial Classification Automatic Classification Model on Deep Learning |
| 저자(Author) |
우찬균
임희석
Chan Kyun Woo
Heui Seok Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 27 NO. 01 PP. 0516 ~ 0518 (2020. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
통계청에서는 지역별고용조사, 인구총조사 등 다양한 조사를 실시하고 있다. 이러한 조사에서는 응답자의 사업체명, 사업체가 주로 하는 일, 응답자가 한 일, 부서 및 직책 정보 등을 조사해서 조사되어진 자료를 토대로 한국 표준 산업분류 형태로 코드를 부여해주고 있다. 각 조사에서는 자연어 형태로 입력을 받아서 자료처리 기간에 코딩작업을 하는 조사가 있고, 조사원이 입력을 하면서 자동코딩시스템을 이용해서 산업분류 코드를 입력하는 방식도 있다. 본 연구에서는 전자의 방법을 자동화하는 것에 초점을 두었다. 딥러닝 알고리즘을 이용해서 기존에 코드부여가 완료된 자료를 가지고 실험을 해본 결과 조사된 모든 항목을 사용했을 때에는 CNN이 81.36%로 가장 좋은 성능을 보였고, 항목을 2가지로 (사업체가 주로 하는 일/응답자가 한 일) 줄였을 경우 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다. 그 중에 CNN-LSTM이 85.91%로 가장 좋은 성능을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
KSIC
Autocode
Deep learning
CNN
LSTM
CNN-LSTM
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