• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.23-28
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• 2020

인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.

• 기술혁신연구
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• 제24권3호
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• pp.139-159
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• 2016

본 연구는 이공계 대졸자 초기노동시장 경력개발 모형 연구로 과학기술인력의 경력개발을 촉진하는 요인을 살펴보고자 하였다. 과학기술인력의 경력에 영향을 미치는 요인을 포괄한 세 가지 로짓 분석 모형을 구성하고 분석하였다. 과학기술인력 전문직업에 안착하는 요인을 분석하기 위한 설명변수는 크게 2011년 일자리 속성, 현재 일자리 속성, 근로조건 변화 속성, 취업 노력 속성, 대학 교육 속성, 인적 속성 등으로 나누어 구성하였다. 세 가지 분석 모형은 일자리 속성 위주의 설명변수를 주로 포함한 수요측면 모형, 취업노력이나 대학 교육 속성 등을 중심으로 한 공급측면 모형, 모든 설명변수를 포함한 종합 모형이다. 분석 결과 과학기술인력의 안정적인 경력개발을 위해서는 대학교육 등 공급측면보다 수요측면의 일자리 속성이 훨씬 더 중요하게 나타났다. 결국 초기에 안정적으로 과학기술전문직업에 안착할 수 있도록 좋은 일자리 창출과 매칭 정책이 가장 절실한 정책이다.