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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김해찬솔 (아카이브랩) 안대진 (아카이브랩, 명지대학교 기록정보과학전문대학원) 임진희 (정보인권연구소) 이해영 (명지대학교 기록정보과학전문대학원)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제34권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
321 - 344 (24page)

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기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.
#자동분류 #인공지능 #지도학습 #분류체계 #한국전자통신연구원 엑소브레인 #기계학습

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김다해 / 2016 / 문서 주제에 따른 문장 생성을 위한 LSTM 기반 언어 학습 모델 / 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 24(2):17~20 dbpia 김인택 / 2017 / 인공지능을 활용한 지능형 기록관리 방안 / 한국기록관리학회지 17(4):225~250 Crossref 김현기 / 2017 / 엑소브레인 한국어 분석 및 질의응답 기술의 개발 현황 및 고도화 계획 / 정보과학회지 35(8):51~56 dbpia 박찬정 / 2012 / 기계 학습을 이용한 특허 문서의 자동 IPC 분류 / 한국정보기술학회논문지 10(4):119~128 dbpia 송성전 / 2012 / 용어의 문맥활용을 통한 문헌 자동 분류의 성능 향상에 관한 연구 / 정보관리학회지 29(2):205~224 dbpia

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