• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권2호
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• pp.403-425
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• 2015

운항승무원은 항공기 운항에 필요한 적합한 자격요건을 충족해야 하며 이를 위해서는 항공기 운항에 필요한 자격요건과 항공기간 유사성 등으로 인해 불필요한 자격요건이 무엇인지 확립되어 있어야 한다. 시카고협약은 국제민간항공에 있어서 가장 기본이 되는 국제조약이며 시카고협약 체약국은 시카고협약 부속서에서 정한 '표준 및 권고방식(SARPs)'에 따라 항공법규를 제정하여 운영 중이며, 안전하고 효율적인 기준 수립 및 적용을 위해 지속적으로 노력하고 있다. 본 논문은 운항승무원의 항공기 2개 형식 운항에 대한 ICAO, 한국, FAA, EASA 등의 국내외 기준의 차이점을 인식하고 이를 토대로 한국의 관련 제도를 개선 보완하고자 한다. 운항승무원의 항공기 2개 형식 운항에 대한 국내외 기준을 비교하면서, 한국의 관련 법규가 국제기준 대비 불합리한 측면이 있어 이를 토대로 개선방안을 제시하였다. 기본적으로 항공기 운영자는 기장 또는 부기장이 동일 형식의 비행기로 90일 내에 적어도 3회의 이륙과 착륙을 행한 경험이 없는 기장 또는 부기장을 해당 항공기를 운항하도록 승무시켜서는 아니 된다. 또한 운항승무원은 모든 운항하는 항공기 형식에 대하여 장비 및 절차에 대한 중요 차이점에 익숙해야 한다. 또한 항공기 운영자는 조종사의 조종 기능 및 비상절차 수행능력이 해당 항공기 형식에서 수행능력이 있도록 적합한 방법으로 심사가 수행되어야 한다. 이와 관련해 정기적으로 기량심사가 수행되어야 한다. 한편 항공기 운영자가 운항승무원에게 항공기 간의 유사성을 토대로 서로 다른 항공기 형식을 운항하도록 하는 경우, 항공당국은 각각의 항공기 형식을 운항하기 위한 면제 요건을 설정하여 적용할 수 있다. 결론적으로 운항승무원이 2개 형식의 항공기를 운항하기 위해서는 해당 형식 항공기 운항을 위한 유효한 자격이 있어야 하며, 이를 위해서는 이에 합당한 훈련프로그램을 이수해야 한다. 따라서 특별히 요건이 면제되거나 요구량을 축소하여 적용할 수 있는 법적 근거가 없는 한, 2개 형식 항공기를 운항하기 위해서는 항공기 형식 간의 유사성을 토대로 적용할 수 있는 진보된 훈련 프로그램이 있음에도 불구하고 각각의 항공기 형식에 필요한 모든 운항자격을 충족해야 한다. 항공기 제작사는 표준비행절차 및 안전운항을 위해 새로 항공기를 개발함에 있어서 항공기 시스템에 대하여 기본적인 틀을 유지하면서 기능을 보완 개선하고 있어 항공기 간에 표준화된 적용이 확대되고 있으며 항공기 간의 차이수준은 점차 줄어들고 있다. 또한 다양한 항공 비즈니스 출현 및 레저용 항공시장의 활성화로 운항승무원이 서로 다른 항공기를 번갈아 운항할 필요성이 점차 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 한국은 운항승무원의 훈련 및 운항자격프로그램과 관련하여 신규도입 항공기에 적용할 항공기 간의 차이수준에 따라 실질적으로 다르게 적용할 수 있는 관련 법규 및 체계가 전무한 상태이며, 2개 형식 이상의 항공기를 운항하기 위한 구체적인 기준은 물론 이와 관련하여 항공안전을 위해 금지하거나 제한하는 기준도 없기 때문에 항공기 운영자의 정책적인 판단에 따를 수밖에 없는 실정이다. 따라서 항공당국은 비행표준평가위원회 제도를 도입하여 비행표준평가를 통해 항공기 간의 차이수준을 분석하고 이를 토대로 운항승무원이 합당한 교육훈련 및 자격요건을 효율적으로 적용할 수 있도록 항공기 간 차이수준별 자격요건체계를 수립하여 적용해야 할 것이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 항공기 간의 차이수준 평가 및 2개 형식 이상 항공기 운항에 대한 국내외 항공법규를 고찰하고 합리적인 제도 운영을 위한 몇 가지 개선방안을 제시하였다. 본 논문이 1) 정부, 학계 및 항공사 등 유관부문에서 항공안전증진을 위한 국제 동향을 이해하는데 도움이 되고, 2) 국내 항공법규를 개선하는데 도움을 주고, 3) 아울러, 국제표준 준수 및 항공안전증진에 기여하길 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 보건의료산업학회지
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• 제2권1호
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• pp.105-124
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• 2008

The purpose of this research is to provide the data base for the activation of Quality Improvement operation through investigating the status of Quality Improvement operation, and finding out factors influencing on the goal-orientation of QI performers in the medical centers of more than one hundred beds where are practicing Quality Improvement operation. In order to reach the purpose, document study was carried out grounded on the proceeding researches and formulated statistical data in relation with the status of Quality Improvement performers, and proof study was carried out through questionnaire survey. The subjects of the survey were the Quality Improvement performers working in seventy three medical centers in Pusan-Gyeongnam, Daegu-Gyeongbuk, and Ulsan. Among eighty three Quality Improvement performers, fifty, five were questionnaire surveyed, on the result of which Reliability Analysis, Factor Analysis, and Multiple Regression Analysis were made, using statistical program. The the results of the proof analysis on this research are as follows. First, in the factors influencing the devoting to goal pursuit of QI performers, organization-goal contribution(0.44) had significant positive effects, while organization conflict(-0.25) had significant negative effects. In other words, the higher the organization-goal contribution was, the higher the devoting to goal pursuit was, while the less the organization conflict was, the higher the devoting to goal pursuit was, which was statistically significant.(p<0.05). Second, in the aspect of goal performance types of QI performers, the process-centered type showed high level of the devoting to goal pursuit, which was statistically significant.(p<0.05). Third, in the aspect of QI performance degree, the higher the devoting to goal pursuit was, the higher the QI performance degree was, which was statistically significant.(p<0.05). In addition, the performers who perceived their workplaces organic structure showed much higher QI performance degree, which statistically significant.(p<0.05). Generalizing the results of this research, it is possible to offer a few suggestions as follows. First, as the competition among the medical centers is more severe recently owing to medical center evaluation system, medical centers are practicing various Quality Improvement operation in all of medical services such as clinical performance and management performance, to reach the purpose of both cost-cutting and medical quality improvement. Thus in order to practice Quality Improvement operation more efficiently in medical centers, it is essential to nuke use of problem-solving methods and statistical members. This as the willingness of chief executives and positive attitude and recognition of organization members. This requires the installation of divisions in charge and disposition of persons in charge, not to speak of persistent training of Quality Improvement. Second, the divisions in charge of QI carry out Quality Improvement operation at the medical center level, and take the role of generalizing and adjusting QI performances of various departments. Owing to this role, the division in charge of QI is considered indispensable organization in the QI operation of medical centers along with medical QI committee, while it contributes to the government's goal of reducing quality level gaps among medical centers. Therefore it is necessary for government and QI organizations to give institutional support and resources for the sake of QI operation of medical centers, besides to supply systematic trainning and informations to the divisions and persons in charge of QI. Third, it is certain that disposition of persons in charge should be determined in view of the scale and the scope of QI operation in medical centers.

• 벤처창업연구
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• 제15권4호
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• pp.161-173
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• 2020

최근 ICT융합기술이 다양한 산업분야와 사회 전반에 확산되고 적용됨에 따라 국내 농업의 많은 현안 과제를 해결하기 위한 수단 중 하나로써 스마트팜을 활용한 농촌창업에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 스마트팜을 활용한 농촌창업의도에 미치는 영향요인들을 지각된 유용성 측면에서 살펴보고 이를 바탕으로 스마트팜 창업 확산을 위한 제언을 하고자 하였다. 연구대상은 20세 이상의 일반 성인 296명이었고, 연구방법으로는 IBM SPSS 22.0을 활용하여 탐색적 요인분석과 다중회귀분석을 실시하였다. 독립변수로는 스마트팜의 지각된 유용성 요인으로 가용성, 신뢰성, 경제성을 선정하여 종속변수인 스마트팜을 활용한 농촌창업의도에 미치는 영향을 분석하였고, 개인혁신성의 조절효과를 분석하였다. 연구결과, 스마트팜의 신뢰성과 경제성은 스마트팜을 활용한 농촌창업의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조절효과와 관련하여 개인혁신성은 스마트팜의 가용성, 신뢰성과 농촌창업의도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 따라서 스마트팜으로부터 제공되는 재배환경 및 생육 관련 데이터와 정보에 대한 신뢰 정도가 높을수록, 그리고 스마트팜을 통해 비용절감 및 수익성 제고 효과가 있을 것으로 기대하는 정도가 클수록 스마트팜을 활용해 창업하려는 의지에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었다. 또한 타인보다 앞서서 혁신기술을 적극적으로 수용하려는 성향은 그 영향력을 강화하는 쪽으로 조절한다는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 내적 개인특성, 외적 환경요인 등의 일반적인 창업의도 영향요인 연구에서 벗어나 스마트팜의 지각된 유용성 관점에서 농촌창업의도 영향 요인을 새롭게 발굴하고 실증적으로 밝혔다는 데 의의를 지니고 있으며, 연구의 시사점은 잠재적 스마트팜 창농인을 대상으로 한 정책수립의 방향성 모색, 실제 현장에서의 스마트팜 교육 및 컨설팅에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.