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저자정보
신재영 (한국건설기술연구원) 원지선 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제7호(JKIIT, Vol.22, No.7)
발행연도
2024.7
수록면
33 - 44 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.7.33

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최근 건설공사 리스크관리 분야에서 인공지능과 자연어 처리를 활용해 비정형 텍스트로부터 위험 요인을 식별하는 사례가 증가하고 있다. 선행연구는 주로 사고, 재난 등 내부 리스크에 초점을 맞추고 있으며, 건설 현장의 민원 등 외부 리스크에 대한 연구는 제한적이다. 본 논문에서는 민원 문서의 유형 분류 모델을 구현하여 도로 건설사업에서 축적된 민원 데이터를 체계적으로 분석하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위해 도로 건설 현장의 민원 공문을 대상으로 토픽 모델링을 수행하여 도로 건설공사 민원 유형 분류 기준을 도출하고, 분류 기준에 따라 3만여 개의 학습 데이터를 구축하였다. KoELECTRA 모델을 전이학습하여 민원 유형 분류 모델을 개발한 결과, 모델의 성능은 정확도 0.94, 정밀도 0.93, 재현율 0.94, F1-score 0.93로 나타났다. 아울러, 실무 적용을 위해 5개 지방국토관리청에서 수집된 37,926건의 민원 공문을 유형별로 분류하고 주요 민원 이슈를 분석하였다.
#civil complaint documents #language model #road construction complaint type classification #data-based analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 도로 건설공사 민원 유형 분류 모델 개발
Ⅳ. 모델의 활용성 검증을 위한 공문의 민원 이슈 시범 분석
Ⅴ. 결론
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