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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김윤정 (배재대학교) 신동구 (건국대학교) 정회경 (배재대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
1,809 - 1,816 (8page)

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국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구분야 분류 모델 및 성능 평가
Ⅳ. 연구분야 추천 시스템
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (18)

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