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함양훈 (강남대학교) 이성민 (강남대학교) 김민수 (강남대학교) 곽찬희 (강남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.11
수록면
1,706 - 1,709 (4page)

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제한적인 의료 자원에도 불구하고, 상급병원을 선호하는 현상은 의료계의 오래된 숙제이다. 이를 완화하고자 본 연구에서는 환자의 증상을 서술한 텍스트를 기반으로 상병코드를 예측하여 적절한 의료 기관의 수준을 제안하는 추천 시스템을 개발하고자 하였다. 특별히 본 연구에서는 트랜스포머 기반의 Bert 모델과 XGBoost 기반의 모델을 병렬적으로 구성한 앙상블 모델을 제안하여, 우수한 성능의 추천 시스템 모델 구축을 시도했다. 본 연구를 통해 의료 자원 사용의 최적화 및 한국어 기반 의료 추천 시스템 활용 확대를 기대한다.
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목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 모델 설계
III. 결론
참고문헌

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