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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 16 - 21 (6page)
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인공지능을 비롯하여 머신러닝의 기법들이 발전함에 따라서 많은 분야에 활용되고 있다. 특히 인건비 등의 문제로 세무서에서는 인력을 대체할 자동 기장서비스를 머신러닝을 활용하여 구축하고 있다. 자동 기장서비스의 기반이 되는 머신러닝 및 딥러닝을 활용기 위해서는 이를 학습시킬 데이터가 확보되어야한다. 하지만, 그러한 데이터는 현재 많이 존재하고 있지 않으며, 그 형태의 다양성으로 인하여 자동화 되지 않아, 많은 인력을 동원하여 생성되는 경우가 대부분이다. 세무분야 역시 마찬가지로 기존에 존재하는 많은 데이터를 머신러닝에 상용가능하게 해주는 전처리 단계가 필요하다. 하지만, 기존 데이터 즉 장부에서 품목 항목은 그 형태가 다양하여 전처리가 복잡하다. 이러한 전처리를 단순화 하기 위해 본 논문은 키워드 중심으로 품목을 1차 분류하는 알고리즘을 제안하여, 필요한 전처리의 과정을 단순화 하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 알고리즘 적용하여 생성한 학습데이터 활용
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 감사의 글
Ⅵ. 참고문헌
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
홍정화 / 2009 / 세무대리서비스 보수 결정기준에 관한 연구 / 회계정보연구 27(1):91~111
Lakshmi, R. D. / 2011 / Machine Learning Approach for Taxation Analysis using Classification Techniques / International Journal of Computer Applications 12(10)
Huan C. / 2006 / Keyphrase extraction using semantic network structure analysis / Proceedings of the sixth international conference on data mining :275~284
Hulth A. / 2003 / Improved automatic keyword extraction given more linguistic knowledge / Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing :216~223
Zhang C. / 2008 / Automatic keyword extraction from documents using conditional random fields / Journal of Computational Information Systems 4(3):1169~1180
Lakshmi, R. D. / 2011 / Machine Learning Approach for Taxation Analysis using Classification Techniques / International Journal of Computer Applications 12(10)
Huan C. / 2006 / Keyphrase extraction using semantic network structure analysis / Proceedings of the sixth international conference on data mining :275~284
Hulth A. / 2003 / Improved automatic keyword extraction given more linguistic knowledge / Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing :216~223
Zhang C. / 2008 / Automatic keyword extraction from documents using conditional random fields / Journal of Computational Information Systems 4(3):1169~1180
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