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조세심판 문서 검색 효율 향상 모델에 관한 연구
A Study on the Improvement Model of Document Retrieval Efficiency of Tax Judgment

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제10권 제6호 (2019.06)바로가기
  • 페이지
    pp.41-47
  • 저자
    이후영, 박구락, 김동현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A356369

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원문정보

초록

영어
It is very important to search for and obtain an example of a similar judgment in case of court judgment. The existing judge's document search uses a method of searching through key-words entered by the user. However, if it is necessary to input an accurate keyword and the keyword is unknown, it is impossible to search for the necessary document. In addition, the detected document may have different contents. In this paper, we want to improve the effectiveness of the method of vectorizing a document into a three-dimensional space, calculating cosine similarity, and searching close documents in order to search an accurate judge's example. Therefore, after analyzing the similarity of words used in the judge's example, a method is provided for extracting the mode and inserting it into the text of the text, thereby providing a method for improving the cosine similarity of the document to be retrieved. It is hoped that users will be able to provide a fast, accurate search trying to find an example of a tax-related judge through the proposed model.
한국어
조세 심판에 대한 선결정례는 법원 판례의 경우 유사 심판례를 검색하여 파악하는 것이 매우 중요한 상황이다. 그러나 기존 심판문에 대한 검색은 사용자가 입력하는 키워드를 통하여 검색하는 방법을 사용하고 있으나, 정확한 키워 드의 입력이 필요하며, 키워드를 모르는 경우 필요한 문서를 검색하는 것은 불가능하다. 또한 검색된 문서 중에는 내용 이 다른 경우도 발생한다. 이에 본 논문에서는 정확한 심판례의 검색을 위하여 문서를 3차원 공간에 벡터화하고, 코사인 유사도를 계산하여, 거리상 가까운 문서를 검색하는 방법의 효율성을 향상시키기 위하여 심판례에서 사용되고 있는 단 어들의 유사도를 분석한 후, 최빈값을 추출하여 본문의 텍스트에 삽입하는 방법으로 검색하고자 하는 문서의 코사인 유사도를 향상시키는 방안을 제안한다. 제안 모델을 통하여 조세와 관련된 심판례를 검색하고자 하는 사용자에게 신속 하고, 정확한 검색을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 워드 임베딩
2.2 Doc2Vec
3. 제안 모델
3.1 시스템 구성도
3.2 문서 구조 분석
4. 실험 및 고찰
5. 결론 및 향후 연구 방향
REFERENCES

키워드

융합 조세 판례 유사 문서 자연어처리 워드 임베딩 Convergence Tax Cases Similar Documents NLP Word Embedding

저자

  • 이후영 [ Hoo-Young Lee | 공주대학교 컴퓨터공학과 박사과정 ]
  • 박구락 [ Koo-Rack Park | 공주대학교 컴퓨터공학부 교수 ] Corresponding Author
  • 김동현 [ Dong-Hyun Kim | 공주대학교 컴퓨터공학과 박사 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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