원자력발전소 운전경험보고서의 특성 분석에 따른 자동분류방법 연구(A) study on the characteristics analysis and automatic classification method for the operating experience reports of nuclear power plant
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이문용 | - |
| dc.contributor.advisor | Yi, Mun Yong | - |
| dc.contributor.author | 최양호 | - |
| dc.date.accessioned | 2019-09-04T02:49:54Z | - |
| dc.date.available | 2019-09-04T02:49:54Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=843606&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/267209 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 지식서비스공학대학원, 2019.2,[iv, 45 p. :] | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 원자력발전소▼a운전경험보고서▼a자동 문서분류 | - |
| dc.subject | nuclear power plant▼aoperating experience report▼aautomatic document classification | - |
| dc.title | 원자력발전소 운전경험보고서의 특성 분석에 따른 자동분류방법 연구 | - |
| dc.title.alternative | (A) study on the characteristics analysis and automatic classification method for the operating experience reports of nuclear power plant | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :지식서비스공학대학원, | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | Choi, Yang-Ho | - |
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- KSE-Theses_Master(석사논문)
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