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학술저널
저자정보
김나랑 (동아대학교) 마렌드라 라마다니 (동아대학교 박사과정)
저널정보
한국전산회계학회 전산회계연구 전산회계연구 제17권 제2호
발행연도
2019.12
수록면
81 - 98 (18page)
DOI
http://dx.doi.org/10.32956/kaoca.2019.17.2.81

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온라인과 정보통신기술의 발달로 정부정책에 대한 시민의 참여 욕구는 높아지고 있다. 이에 따라 시민들은 민원을 인터넷과 모바일을 활용하여 전자 민원 게시판을 통해 접수하는 건수가 증가하고 있다. 폭발적으로 늘어나는 민원의 양에 비해 아직 수작업으로 분류 하여 오류가 발생하거나 신속한 대응이 이루어지지 않아 민원인들의 불만이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통해 담당 부서 분류를 자동화하기 위해 2017년도의 부산시 민원 데이터를 수집하고, 담당 부서를 확인 할 수 있는 부서명, 전화번호, 담당자명을 기준으로 레이블을 부여하였다. 그리고 딥러닝 중 대표적인 분류방법인 CNN과 최근 여러 분야에서 두각을 내고 있는 Bidirectional LSTM을 기반으로 상위 12개 범주에 대하여 지도학습을 실시하였다. 지도학습 결과 각각 73%, 77%의 정확도를 보여 안정적인 성능을 보여주었다. 본 연구의 민원 분류에 대한 지도학습 사례는 향후 다른 주제 및 지방자치단체 민원에 대한 텍스트 데이터의 분류에 이용될 수 있어 실무적인 공헌도와 함께 후속연구를 유발할 수 있다는 학문적 기여도가 있다.
#민원 #자동분류 #딥러닝 #순환신경망 #양방향 LSTM #CNN #automatic text classification #civil complaint #CNN #bidirectional LSTM #bi-LSTM

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김도우 / 2016 / Doc2Vec을 활용한 CNN 기반한국어 신문기사 분류에 관한 연구 / 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집 : 67 ~ 71 dbpia 김은율 / 2018 / 양방향 LSTM 을 이용한 영상의 하이라이트 예측 / 대한전자공학회학술대회 논문집 : 508 ~ 511 dbpia 김정미 / 2017 / Word2vec을 활용한 RNN기반의 문서 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 27(6) : 560 ~ 565 dbpia 김판준 / 2018 / 기계학습에 기초한 국내 학술지 논문의 자동분류에 관한 연구 / 정보관리학회지 35(2) : 37 ~ 62 dbpia 김한규 / 2019 / 음성-음악 혼재 데이터에서의 음성분리를 위한 확률적 어텐션을 사용한 양방향 LSTM 기반 피치 분류 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 25(4) : 223 ~ 230 dbpia

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