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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
차선교 (국방대학교) 윤봉규 (국방대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
740 - 743 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

Text Mining을 활용한 북한의 도발 수준 및 형태 예측
차선교 ,  윤봉규 대한산업공학회지 2023.10 학술저널
Text Mining을 활용한 북한의 도발 수준 및 형태 예측
차선교 ,  윤봉규 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
Text Mining을 활용한 북한의 도발 수준 및 형태 예측
차선교 ,  윤봉규 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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Text Mining을 활용하여 특정 이벤트의 발생 가능성을 파악하기 위한 연구는 Machine Learning의 발달과 더불어 활발히 진행되어 왔으며, 북한의 도발 또한 Text Mining을 활용하여 예측하는 것이 가능할 것으로 보인다. 그러나 양질의 학습데이터 확보 어려움과 이벤트 분류의 난이도로 인해 이에 대한 연구는 다른 분야에 비해 미흡한 수준이다. 이 과정에서 본 연구는 pre-trained BERT 모델을 활용하여 북한의 도발행태를 기존의 연구와 같은 이진분류(도발징후 또는 평시)가 아닌 다차원으로 분류할 수 있는 기준을 정립하고 학습데이터를 북한의 ‘조선중앙통신’ 원문과 ‘국내언론지’ 기사로 구분하여 비교 분석했다. 이를통해 국내언론지 기사를 활용하는 것보다 ‘조선중앙통신’ 원문 자료를 활용하는 것이 예측의 정확도를 높일 수 있다는 점을 확인했다. 본 연구는 북한의 도발에 대한 과학적 예측을 통해 정보로서의 가치를 높이고 정성적인 전문가 판단의 신뢰도를 향상시킬수 있는 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 도발 수준 및 형태 정의와 학습데이터 수집
3. 탐색적 분석 및 실험 설계
4. 향후 연구 방향
참고문헌(Reference)

참고문헌 (0)

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