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초록
최근 안전사고를 예방하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기존 연구는 주로 안전사고사례를 기반으로 안전사고 유형을 예측하기 때문에 안전사고의 발생을 근본적으로 방지하기위한 안전사고의 원인 분석에 활용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 사고의환경정보와 인과관계를 분석하는 자연어처리 기반 안전사고 분석 모델을 제안하였다. 이를위해 안전사고 분야 데이터셋을 구축하여 KoELECTRA 기반 개체명 인식 및 인과관계 추출 모델을 파인튜닝 하였으며, 파인튜닝 전과 후를 비교하여 성능 향상을 확인하였다. 따라서, 제안된 모델을 활용하여 안전사고 사례 속 환경 정보 및 인과관계를 분석하고 이를 안전관리자에게 제공하여 안전사고 감소에 기여할 수 있다.
키워드
자연어처리; KoELECTRA; 개체명 인식; 인과 관계 추출; 안전 사고; Natural Language Processing; KoELECTRA; Named Entity Recognition; Causal Relation Extraction; Safety accident
- 제목
- 안전사고 분석을 위한 사전학습 언어모델 기반 개체명 인식 및 인과관계 추출
- 제목 (타언어)
- Named Entity Recognition and Causal Relation Extraction Based on Pre-trained Language Model for Safety Accident Analysis
- 저자
- 이유진; 박재현; 이상덕
- 발행일
- 2023-08
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 33
- 호
- 4
- 페이지
- 360 ~ 367