해양 안전관리를 위한 복수 인과관계의 클래스 불균형 해소 및 키워드 네트워크

문기영; 이상덕

doi:10.5391/JKIIS.2023.33.5.454

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저자정보: 문기영 (한국철도기술연구원) 이상덕 (한국철도기술연구원)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제5호

발행연도: 2023.10

수록면: 454 - 462 (9page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2023.33.5.454

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최근 자연어처리 기술을 활용하여 해양사고의 인과 키워드를 추출하고 분석하는 연구가 많이 수행되고 있으나, 복합적 요인에 의해서 발생하는 해양사고는 복수의 인과관계 포함하므로, 클래스 불균형 문제가 발생할 수 있다. 본연구에서는 클래스 불균형 문제를 극복함으로써, 해양사고 사례 내 복수의 인과관계를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 복수인과관계의 등장으로 인한 클래스 불균형 문제를 극복하기 위하여 개체명 인식과 관계 추출을 분리하고 단계적으로 수행한다. 이를 위해 해양사고 판결문 1,365건을 수집하여 학습 데이터셋을 구축하였으며, 사전학습 언어 모델인 RoBERTa를 파인튜닝(fine-tuning) 하였다. 실험을 통해 복수의 인과관계를 포함하는 해양 사고의 인과 키워드 추출이 가능함을 확인하였다. 또한, 추출한 인과 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였고, 사고의 원인과 결과를 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

#해양 안전관리 #키워드 추출 #인과관계 추출 #인과관계 네트워크 #Maritime Safety Management #Keyword Extraction #Causal Relation Extraction #Causal Network #RoBERTa

참고문헌 (14)

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KMST, “Maritime Accidents Statistical Yearbook,” Available: https://www.kmst.go.kr/web/stcAnnualReport.do?menuIdx=126, 2023, [Accessed: July 28, 2023].

Won-Sang Shin and Chang-Baek Son, “An Analysis on the Safety Accident Network and Risk Level of Construction Machine and Equipment,” Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction, vol. 34, no. 5, pp. 35-42, 2018.

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Suhyun Kang, Sunyoung Cho, Sungmin Yun and Sangyong Kim, “Semantic Network Analysis Using Construction Accident Cases to Understand Workers’ Unsafe Acts,” International Journal of Environmental Research and Public Health, vol. 18, no. 23, 12660, https://d

Zunxiang Qiu, Quanlong Liu, Xinchun Li, Jinjia Zhang and Yueqian Zhang, “Construction and analysis of a coal mine accident causation network based on text mining,” Process Safety and Environmental Protection, vol. 153, pp. 320-328, 2021.

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