Acknowledgement
이 논문은 산업통상자원부 '산업전문인력역량강화사업'의 재원으로 한국산업기술진흥원(KIAT)의 지원을 받아 수행된 연구임. (2018년 임베디드SW전문인력양성사업, 과제번호 : N0001884)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2020.10a
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- Pages.418-420
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- 2020
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- 2005-3053(pISSN)
Developing a Model for Predicting of Ships Accident Using Multi-Task Learning
다중 작업 학습을 이용한 선박사고 형량 예측 모델 제작
- Park, Ho-Min (Department of Computer Engineering, Korea Maritime and Ocean University) ;
- Cheon, Min-Ah (Department of Computer Engineering, Korea Maritime and Ocean University) ;
- Kim, Jae-Hoon (Department of Computer Engineering, Korea Maritime and Ocean University)
- Published : 2020.10.14
Abstract
해양에서의 선박사고 발생 횟수는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 한국해양안전심판원에서는 이러한 사례들의 판결을 관련 인력들이 공유할 수 있도록 재결서를 제작하여 발간하고 있다. 그러나 선박사고는 2019년 기준 2,971건이 발생하여, 재결서만으로 관련 인력들이 다양한 사건들의 판례를 익히기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 문장 표상 기법을 이용한 다중 작업 학습을 이용하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하는 실험을 진행하였다. USE, KorBERT 두 가지의 모델을 2010~2019년 재결서 데이터로 학습하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하였으며 그에 따른 정확도를 비교한 결과, KorBERT 문장 표상을 사용한 분류 모델이 가장 정확도가 높음을 확인했다.