KCI등재
순환 신경망과 데이터 증강을 이용한 재난 정보 탐지 방법
저자
임장혁(Yim, Jang Hyuk) ; 유기윤(Yu, Ki Yun) ; 김지영(Kim, Ji Young) 연구자관계분석
발행기관
대한공간정보학회(THE KOREAN SOCIETY FOR GEOSPATIAL INFORMATION SYSTEM)
학술지명
대한공간정보학회지(The Korea Society For GeospatIal Information System)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
29-36(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
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제공처
비정형 데이터인 텍스트 데이터는 텍스트 마이닝을 통해 분석하여 정책 수립, 의사 결정에 대한 유의미한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 알고리즘 중 순차적인 데이터 처리에 좋은 효율을 보이는 순환 신경망을 이용하여 비정형 데이터 중 재난 정보만을 탐지하고자 한다. 딥러닝 알고리즘은 양질의 학습 데이터의 양에 따라 학습의 효율 및 결과가 달라지기 때문에 학습 데이터를 증강하는 기법을 적용하여 재난 정보 탐지모델의 정확도가 개선되는지를 확인하였다. 또한, 순환 신경망 중 long short-term memory와 gated recurrent unit을 이용한 텍스트 분석 결과를 비교하여 모델의 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 재난 정보 탐지 방법은 데이터를 증강하는 과정과 모델이 학습하는 단계에서 기존의 방식보다 사용자의 개입을 최소화하고, 학습 데이터에서 95.25%, 실험 데이터에서는 94.56%의 정확도를 보여 높은 성능을 보였다. 향후 분류된 재난 문장으로부터 재난 장소, 일자, 내역 등을 분류하여 재난정보를 구축하는데 활용할 수 있을 것이다.
더보기Unstructured data can be analyzed through text mining to derive meaningful information for policy and decision making. In this study, we use recurrent neural network which shows good efficiency in sequential data among existing deep learning algorithms to detect disaster information among unstructured data. Deep learning algorithms have been shown to improve the accuracy of disaster information detection models by applying learning data augment techniques because the efficiency and results of learning vary according to the amount of good learning data. In addition, we want to improve the accuracy of the model by comparing the text analysis results using long short-term memory and gated recurrent unit, which are types of the recurrent neural networks. The disaster information detection method proposed in this study minimized the user "s interventions in the data augmentation and training model process and showed 95.25% accuracy. It can be used to classify disaster locations, dates, contents, etc. from classified sentences and to construct disaster information.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-03-12 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간정보학회지 -> 대한공간정보학회지외국어명 : Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science -> journal of Korean Society for Geospatial Information Science | KCI등재 |
2019-01-29 | 학회명변경 | 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-03-30 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Korea Society For GeospatIal Information System -> Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2013-01-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간 정보학회지 -> 한국지형공간정보학회지 | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-05-07 | 학회명변경 | 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.83 | 0.83 | 0.72 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.63 | 0.61 | 0.947 | 0.12 |
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