원자력발전소 운전경험보고서의 특성 분석에 따른 자동분류방법 연구

Abstract

전 세계 원자력발전소는 동일한 유형의 사건이 재발하는 것을 방지하기 위해 사건·사고 보고서의 일종인 운전경험보고서를 작성하고 공유한다. 본 학위 논문에서는 운전경험보고서 카테고리 분류 관련 업무 부하를 줄이고, 효율적인 보고서 활용을 위한 카테고리 자동 분류방법을 연구하였다. 운전경험보고서를 분석하여 두 가지 특성을 도출하였으며, 이러한 특성을 반영하여 단어가중치가 적용된 잠재적디리클레할당(LDA)기법과 스킵그램(SkipGram)기법을 조합한 두 가지 하이브리드 모델을 제안하였다. 이 모델과 기존의 연구에서 사용되었던 단어가중치 기법 적용 모델들의 카테고리 분류성능을 비교하여 본 논문에서 제안된 모델의 성능이 우수함을 입증하였다.