• 제목/요약/키워드: 표준산업분류

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딥러닝 기반 한국 표준 산업분류 자동분류 모델 비교 (Comparison of Korean Standard Industrial Classification Automatic Classification Model on Deep Learning)

  • 우찬균;임희석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.516-518
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    • 2020
  • 통계청에서는 지역별고용조사, 인구총조사 등 다양한 조사를 실시하고 있다. 이러한 조사에서는 응답자의 사업체명, 사업체가 주로 하는 일, 응딥자가 한 일, 부서 및 직책 정보 등을 조사해서 조사되어진 자료를 토대로 한국 표준 산업분류 형태로 코드를 부여해 주고 있다. 각 조사에서는 자연어 형태로 입력을 받아서 자료처리 기간에 코딩작업을 하는 조사가 있고 조사원이 입력을 하면서 자동코딩시스템을 이용해서 산업분류 코드를 입력하는 방식도 있다. 본 연구에서는 전자의 방법을 자동화하는 것에 초점을 두었다. 딥러닝 알고리즘을 이용해서 기존에 코드부여가 완료된 자료를 가지고 실험을 해본 결과 조사된 모든 항목을 사용했을 때에는 CNN이 81.36%로 가장 좋은 성능을 보였고, 항목을 2가지로 (사업체가 주로 하는 일/응딥자가 한 일) 줄였을 경우 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다. 그 중에 CNN-LSTM이 85.91%로 가장 좋은 성능을 보였다.

예제기반의 학습을 이용한 한국어 표준 산업/직업 자동 코딩 시스템 (An Automatic Coding System of Korean Standard Industry/Occupation Code Using Example-based Learning)

  • 임희석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.169-179
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    • 2005
  • 통계청에서 실시하는 사업체 기초 조사와 인구주택총조사 과정에 업체와 개인에 대한 정보를 기술한 자연어를 표준 산업/직업 코드를 할당하는 수동 코딩 작업이 필요하다. 수동 코딩 작업은 막대한 인건비와 비용을 초래하고 수동 코딩 전문가의 능력과 기분에 따른 작업 결과의 비일관성이 매우 큰 문제로 지적되고 있다. 본 논문은 수작업으로 구축한 규칙베이스를 사용하는 규칙 기반 방법과 수작업으로 분류한 데이터를 이용하는 자동 학습 방법을 통합한 한국어 산업/직업 표준 코드 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인구주택총조사 40만 레코드, 사업체기초조사 40만 레코드를 이용하여 학습되었고, 실험데이터를 이용하여 평가되었다. 10-best 성능 평가 결과 제안된 시스템은 인구주택총조사 직업분류 데이터에 대해서 76.63%, 인구주택총조사 산업분류 데이터에 대해서 82.249%의 성능을 보였으며, 사업체기초 조사 산업분류 데이터에 대해서는 99.68%의 정확도를 보였다.

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수량산출기준 및 공사시방서의 공종분류코드 통합기준 연구 (Integrated Code Classification System for Work Sections in Standard Method of Measurement and Construction Standard Specifications)

  • 강인석;곽중민
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제2권4호
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    • pp.80-91
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    • 2001
  • 건설분야 표준분류체계의 코드항목들은 비용정보, 시방정보 등 분류체계가 적용되는 건설산업분야의 모든 정보들에 일관되게 적용될 때 그 효용성이 극대화될 수 있으므로, 토목분야 공종정보들은 하나의 단일화된 분류체계를 중심으로 동일하게 분류될 필요가 있다. 현행 국내의 토목분야 표준분류체계 중 공종분류체계는 '통합건설정보분류체계', '토목공사 수량산출기준' 및 '공사시방서 작성요령' 내의 공종분류체계가 각각 개별적으로 제시되고 있으며, 10여 종의 토목분야 표준시방서 공종분류 또한 각각 상이한 분류방식 및 코드체계를 사용하고 있다 본 연구는, 토목공사 수량산출기준이 국내 토목분야 공종분류 체계로서의 대표성과 표준분류체계로서의 효용성을 가질 수 있게 하기 위한 방안으로서, 수량산출기준 코드체계를 중심으로 하는 시방서 분류코드의 통합기준을 구성하고 활용방안을 제시하였으며, 웹기반 활용시스템 시안을 구성하여 제시된 통합기준의 활용방안을 구체화하였다.

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표준분류에 기준한 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 제4차 산업혁명중심 교육과정 운영 현황 분석 (Analysis on the Current Status of the Fourth Industrial Revolution-Oriented Curriculum of the Computer and Software-Related Majors Based on the Standard Classification)

  • 최진일;최철재
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.587-592
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    • 2020
  • 본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 IT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 교육과정을 분석하였다. 분석은 대학교육협의회 표준분류위원회의 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용 소프트웨어와 컴퓨터과학 및 컴퓨터공학으로 분류 된 158개 전공을 대상으로 수행하였다. 해당 학과의 교육내용 중 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야로 구분한 교과과정의 도입 현황을 분석하였으며, 분석결과 각 교육과정 군에 대해 평균 81.6%의 전공이 관련 교과목을 교과과정에 편성한 것으로 나타났다. 교육분야별 트랙 운영 등에 가중치를 부여하여 계산한 전공별 4차산업혁명 대응지수는 100점 만점에 평균 27.5로 나타났으며, 사물인터넷 및 모바일 분야가 42.3점으로 가정 높게 나타났다.

국내외 표준 분류체계 조사·분석을 통한 국방규격 분류체계 개선방안 연구 (A Study on Improvement of Korean Defense Specification Classification System through the Domestic and Foreign Standard Classification System Research and Analysis)

  • 염슬기
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.457-465
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    • 2021
  • 본 연구에서는 국방표준분류체계의 현실태 및 문제점을 분석하고 국내외 표준분류체계 사례 분석을 통해 규격관리 업무를 효율적으로 수행하기 위한 방안을 제안하였다. 국방기술자료의 군수품 품질 문제를 지속적으로 해소하기 위해 민간의 우수 기술을 적시에 반영하고 완성도 높은 국방규격의 관리를 위해 민간의 표준체계를 벤치마킹해야 한다. 먼저, 현실태 분석을 위해 국내 민간 KS 및 국외 ICS코드, 미국 국방표준시스템을 통해 나토 분류체계를 분석하였다. 우리군의 경우는 방위사업청에서 운영 중인 국방표준종합시스템을 통해 국방규격 분류체계의 현실태를 파악하였다. 각 경우를 우리 군의 국방규격 분류체계에 산업표준과 연계해 국방표준분류체계에 적용하였다. 국방부 무기체계/전력지원체계의 분류는 전순기 군수품에 대해 8대 무기체계와 6대 전력지원체계로 분류한 우리 군에 가장 적합한 분류체계이다. 대분류로 국방부 무기체계/전력지원체계의 분류를 채택하였고, 중분류와 소분류로는 나토 분류체계를 채택하였다. 구체적으로 대분류 12개 분야, 중분류 66개 분야, 소분류 352개 분야로 각각 분류하였다. 본 연구에서는 국방표준관리체계 확립으로 민간의 기술반영을 통한 신규 국방규격 분류체계 개선방안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.