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한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
905 - 908 (4page)

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정보통신기술의 발전으로 보이스피싱 범죄율이 증가함에 따라, 피해 예방에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 보이스피싱 범죄 예방 및 보안 기술 개발을 위해, 한국어 텍스트 분류에서 주로 사용되는 CNN과 BiLSTM의 피싱 판별 모델 성능을 비교 분석하였다. 학습에는 3,119개의 데이터가 사용되었으며, 실험 결과 BiLSTM 모델이 CNN 모델보다 0.64% 우수한 성능을 보였다.
#Deep-learning #CNN #BiLSTM #Text Classificaton #NLP #Voice Phishing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 텍스트 분류 모델 구성
Ⅲ. 데이터 분류 수행 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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