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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김윤하 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
185 - 207 (23page)

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최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
#딥 러닝 #계층적 분류 #심층 지도 네트워크 #오토인코더 #보조 분류기 #Deep Learning #Hierarchical Classification #Deeply Supervised Network #Autoencoder #Auxiliary Classifier

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
김동규, 이동욱, 박장원, 오성우, 권성준, 이인용, & 최동원. (2022). KB-BERT: 금융 특화 한국어 사전학습 언어모델과 그 응용. 지능정보연구, 28(2), 191-206 dbpia 김무성, & 김남규. (2021). 다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론. 지능정보연구, 27(3), 175-197. google schola 신병진, 이종훈, 한상진, & 박충식. (2021). ICT 인프라 이상탐지를 위한 조건부 멀티모달 오토인코더에 관한 연구. 지능정보연구, 27(3), 57-73. dbpia 유태우, 김윤욱, 정하민, 유현수, & 안용학. (2018). 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계의 설계 및 구현. 융합보안논문지, 18(3), 53-59. dbpia 이상아, & 신효필. (2020). 감정 분석을 위한 BERT 사전학습모델과 추가 자질 모델의 결합. 한국정보과학회 학술발표논문집, 275-277. dbpia

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