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텍스트 기반 119 신고전화 상황 분류
A text-based emergency situation classification method

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 통권
    2016년 정기학술대회 및 특별세미나 (2016.11)바로가기
  • 페이지
    pp.304-306
  • 저자
    곽세민, 임윤섭, 최종석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A341962

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원문정보

초록

한국어
본 논문에서는 기계학습 방법에 기반을 둔 119 긴급 신고 전화 전사 데이터에 대한 구급, 구조, 화재 상 황 분류 알고리즘을 개발하였다. 신고전화에서 빈번하게 발생하는 비정형 발화 패턴을 효율적으로 정규화 하고 자연어 문장 처리 기법에서 일반적으로 사용하는 방법을 적용하여 신고전화 텍스트 데이터를 기계학 습에서 사용할 수 있는 특징 벡터로 재구성하였다. 2743개의 신고전화에 대해 선형 서포트 벡터 머신을 이 용하여 상황 분류를 수행한 결과, 92% 의 정확도를 얻을 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
2.1. 문장 데이터 전처리 (Text preprocessing)
2.2. 특징 벡터 추출 (Feature vector extraction)
2.3. 학습
3. 결론
감사의 글
참고문헌

키워드

서포트 벡터 머신 선형 최적화 기계 학습 support vector machine

저자

  • 곽세민 [ Semin Kwak | 한국과학기술연구원 로봇연구단 연구원 ]
  • 임윤섭 [ Yoonseob Lim | 한국과학기술연구원 로봇연구단 선임연구원 ]
  • 최종석 [ JongSuk Choi | 한국과학기술연구원 로봇연구단 책임연구원 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>사회복지학
  • 소개
    한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국재난정보학회 학술발표대회
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2005~2025
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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