한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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장애아 부모를 위한 KoBERT 기반 감정분석 소통 플랫폼 구현

KoBERT-based for parents with disabilities Implementation of Emotion Analysis Communication Platform

  • 하재형 (한국폴리텍대학 서울강서캠퍼스 빅데이터과) ;
  • 허지혜 (한국폴리텍대학 서울강서캠퍼스 빅데이터과) ;
  • 김원집 (한국폴리텍대학 서울강서캠퍼스 빅데이터과) ;
  • 이정훈 (한국폴리텍대학 서울강서캠퍼스 빅데이터과) ;
  • 박우정 (한국폴리텍대학 서울강서캠퍼스 빅데이터과)
  • Jae-Hyung Ha (Department of Big Data, Seoul Gangseo Campus of Korea Polytechnics) ;
  • Ji-Hye Huh (Department of Big Data, Seoul Gangseo Campus of Korea Polytechnics) ;
  • Won-Jib Kim (Department of Big Data, Seoul Gangseo Campus of Korea Polytechnics) ;
  • Jung-Hun Lee (Department of Big Data, Seoul Gangseo Campus of Korea Polytechnics) ;
  • Woo-Jung Park (Department of Big Data, Seoul Gangseo Campus of Korea Polytechnics)
  • 발행 : 2023.11.02
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초록

많은 장애아 부모들은 양육에 대한 스트레스, 미래에 대한 걱정으로 심리적으로 상당한 중압감을 느낀다. 이에 비해 매년 증가하는 장애인 수에 비해 장애아 부모 및 가족의 심리적·정신적 문제를 해결하기 위한 프로그램이 부족하다.[1] 이를 해결하고자 본 논문에서는 감정분석 소통 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 KoBERT 모델을 fine-tunning 하여 사용자의 일기 속 감정을 분석하여 장애아를 둔 부모 및 가족 간의 소통을 돕는다. 성능평가는 제안하는 플랫폼의 주요 기능인 KoBERT 기반 감정분석의 성능을 확인하기위해 텍스트 분류 모델로 널리 사용되고 있는 LSTM, Bi-LSTM, GRU 모델 별 성능지표들과 비교 분석한다. 성능 평가결과 KoBERT 의 정확도가 다른 분류군의 정확도보다 평균 31.4% 높은 성능을 보였고, 이 외의 지표에서도 비교적 높은 성능을 기록했다.

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