• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.528-535
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• 2022

항공기 제작 및 운송 기술 발달로 국내 항공산업은 비약적인 발전을 이루었으나, 항공안전 사고는 지속해서 발생하고 있다. 관리 감독기관에서는 위험기반 항공안전데이터를 기반으로 위해 요인과 위험도를 분류하고, 운송사업자별 안전 경향성 파악과 취약분야를 도출하여 사전점검을 수행함으로써 사건·사고를 사전 예방중에 있다. 그러나 자연어 형식으로 기술된 항공안전데이터의 휴먼 분류는 지식과 경험, 성향에 따라 서로 다른 분류 결과를 초래하고, 이벤트 내용의 의미 파악 및 분류를 위한 작업에 상당한 시간을 소요케 한다. 이에, 본 논문에서는 KoBERT 모델을 fine-tunning하고 5천 건 이상의 항공안전데이터를 기계학습 시켜 신규 데이터의 분류 값을 예측한 결과 79.2%의 정확성을 보였다. 그리고 유사 이벤트에 대해 동일한 결과 예측과 fail 된 데이터 중 일부는 휴먼 에러에 의한 오류임을 확인할 수 있었다.