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자료유형
학술저널
저자정보
하지은 (연세대학교 정보대학원) 신현철 (연세대학교 정보대학원) 이준기 (연세대학교 정보대학원)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제2권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
95 - 104 (10page)

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2014년 서울시는 시민의 목소리에 신속한 응대를 목표로 '서울특별시 응답소' 서비스를 시작하였다. 접수된 민원은 내용을 바탕으로 카테고리 확인 및 담당부서로 분류 되는데, 이 부분을 자동화시킬 수 있다면 시간 및 인력 비용이 감소될 것이다. 본 연구는 2010년 6월 1일부터 2017년 5월 31일까지 7년치 민원 사례 17,700건의 데이터를 수집하여, 최근 화두가 되고 있는 XGBoost 모델을 기존 RandomForest 모델과 비교하여 한국어 텍스트 분류의 적합성을 확인하였다. 그 결과 RandomForest에 대비 XGBoost의 정확도가 전반적으로 높게 나타났다. 동일한 표본을 활용하여 업 샘플링과 다운 샘플링 시행 후에는 RandomForest의 정확도가 불안정하게 나타난 반면, XGBoost는 전반적으로 안정적인 정확도를 보였다.
#머신러닝 #텍스트마이닝 #민원 분류

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강승식 / 2004 / 형태소 분석 결과의 인코딩 기법과 어절 사전 구축 / 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표논문집 16(1):112~117 dbpia 김성표 / 2015 / 공간 빅데이터를 활용한 환경민원 분석에 관한 연구 15(2):333~334 google schola 김수아 / 2015 / 다양한 어휘 가중치를 이용한 블로그 포스트의 자동 분류 / 한국마린엔지니어링학회지 39(1):58~62 dbpia 손남례 / 2017 / 공공민원 빅데이터 분석을 통한 민원통계 및담당부서 자동분류 시스템 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 13(1):22~35 dbpia 송효진 / 2014 / 정부 3.0 추진에 따른 공공데이터 개방과 지방정부의 방향성 모색: 공공데이터법에 관한 이해와 개방 사례를 중심으로 / 한국지역정보화학회지 17(2):1~28 dbpia

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