지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 노동건
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문은 기업에서 진행되는 플랫폼 간의 마이그레이션 작업에서 기존에 사람의 힘을 빌려 직접 분류했던 부분을 자동화하고자 한다. 기존에 진행된 프로젝트 데이터를 바탕으로 단순 텍스트데이터뿐만이 아니라 미리 분류되어있는 6개의 타입을 지정하여 타입에 맞는 데이터 세트를 구축하고 학습을 진행한 결과를 바탕으로 HTML 데이터로부터 필요한 내용을 추출하고 이를 자동화하여 플랫폼 간의 마이그레이션 작업 속도를 높이고 비용을 줄이는 방안을 제시한다.
목차
제 1 장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 내용 21.3 논문의 구성 3제 2 장 관련 연구 52.1 CMS(Content Management System) 52.1.1 CMS 개요 및 프로세스 52.1.2 CMS를 활용한 HTML 본문 추출 72.2 HTML 본문 추출 72.2.1 시퀀스 레이블링(Sequence Labeling) 82.2.2 양방향 LSTM(Long Short-Term Memory) 9제 3 장 마이그레이션 자동화 방안 설계 103.1 CMS 데이터 사용 103.1.1 데이터 유형 구분 103.1.2 데이터 예시 113.1.3 구성 결과 데이터 123.2 훈련데이터 구성 방법 133.2.1 데이터 세트 구성 13제 4 장 구현 및 결과분석 154.1 구현 결과 154.2 학습 방법 184.3 평가 방법 19제 5 장 결론 및 추후 연구 20참고문헌 21
최근 본 자료
댓글(0)
0