• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.105-112
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• 2021

빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.