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학술지 119 구급 신고데이터에 대한 분류모델 성능 개선
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저자
권은정, 박현호, 변성원, 이규철
발행일
202201
출처
정보과학회논문지, v.19 no.1, pp.89-96
ISSN
2383-630X
출판사
한국정보과학회
DOI
https://dx.doi.org/10.5626/JOK.2022.49.1.89
협약과제
21JR2200, 119신고 접수에 대한 딥러닝 기반 재난 상황인지 및 대응지원 모델링 기술 개발, 권은정
초록
본 논문은 119구급 신고 접수과정에서 접수자에 의해 기록되는 신고내용에 대하여 재난 상황별 최적의 대응 정보 제공을 위한 텍스트 분류(Text Classification) 모델에 대한 연구내용이다. 문장을 입력받아 어떤 범주에 속하는지 분류하는 텍스트 분류 모델은 자연어처리 분야에서 널리 사용되는 기술이다. 본 연구는 지도학습을 통한 텍스트 분류 모델의 성능 향상을 위해 학습용 데이터를 증강 활용하기 위한 규칙을 정의하고, 증강된 학습용 데이터를 이용한 분류 모델의 성능을 실험으로 확인하였다. 본 연구를 통해 질병, 교통사고, 부상 등 구급 세부 상황별 신고내용으로 입력되는 텍스트 분류 모델의 성능 향상을 위한 확장 가능성을 제시하였다.
KSP 제안 키워드
text classification