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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임장혁 (서울대학교) 유기윤 (서울대학교) 김지영 (서울대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제26권 제4호(통권 제86호)
발행연도
2018.12
수록면
29 - 36 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2018.26.4.029

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

순환 신경망과 데이터 증강을 이용한 재난 정보 탐지 방법
임장혁 ,  유기윤 ,  김지영 대한공간정보학회지 2018.12 학술저널
RNN을 이용한 화재 재난 문장 탐지 정확도 향상에 관한 기법
임장혁 ,  유기윤 ,  김성용 외 1명 한국측량학회 학술대회자료집 2018.04 학술대회자료
비정형 데이터를 이용한 순환 신경망 기반의 재난 문장 탐지 방법 : 화재 재난을 대상으로
임장혁 건설환경공학부 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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비정형 데이터인 텍스트 데이터는 텍스트 마이닝을 통해 분석하여 정책 수립, 의사 결정에 대한 유의미한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 알고리즘 중 순차적인 데이터 처리에 좋은 효율을 보이는 순환 신경망을 이용하여 비정형 데이터 중 재난 정보만을 탐지하고자 한다. 딥러닝 알고리즘은 양질의 학습 데이터의 양에 따라 학습의 효율 및 결과가 달라지기 때문에 학습 데이터를 증강하는 기법을 적용하여 재난 정보 탐지모델의 정확도가 개선되는지를 확인하였다. 또한, 순환 신경망 중 long short-term memory와 gated recurrent unit을 이용한 텍스트 분석 결과를 비교하여 모델의 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 재난 정보 탐지 방법은 데이터를 증강하는 과정과 모델이 학습하는 단계에서 기존의 방식보다 사용자의 개입을 최소화하고, 학습 데이터에서 95.25%, 실험 데이터에서는 94.56%의 정확도를 보여 높은 성능을 보였다. 향후 분류된 재난 문장으로부터 재난 장소, 일자, 내역 등을 분류하여 재난정보를 구축하는데 활용할 수 있을 것이다.
#텍스트 마이닝 #딥러닝 #데이터 증강 #소셜 미디어 #재난 정보 탐지 모델 #순환 신경망 #Text Mining #Deep Learning #Data Augmentation #Social Media #Disaster Information Detection Model #Recurrent Neural Network

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 배경이론
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (16)

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[학술대회논문] - Burel, G. / 2017 / On semantics and deep learning for event detection in crisis situations / Proc. of Workshop on Semantic Deep Learning at ESWC 2017, Workshop on Semantic Deep Learning google schola [학술대회논문] - Cho, H. Y. / 2016 / Large-scale text classification with recurrent neural networks / Proc. of Korea computer Congress 2016 : 968 ~ 970 google schola [학술대회논문] - Cho, K. / 2014 / Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation google schola [학술지(정기간행물)] - 최선화 / 2016 / 소셜미디어 위험도기반 재난이슈 탐지모델 / 한국안전학회지 31 (6) : 121 ~ 128 dbpia [학술대회논문] - Doan, S. / 2011 / An analysis of Twitter messages in the 2011 Tohoku Earthquake / Proc. of International Conference on Electronic Healthcare, ICEH 2011 : 58 ~ 66 google schola

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