자동 기장 서비스를 위한 키워드 중심 품목 분류 (Keyword-centric item classification for automatic bookkeeping services)

서지정보

· 발행기관 : 아이씨티플랫폼학회
· 수록지 정보 : Journal of Platform Technology / 7권 / 2호 / 16 ~ 21페이지
· 저자명 : 최동빈, 박용범, 조인수

초록

인공지능을 비롯하여 머신러닝의 기법들이 발전함에 따라서 많은 분야에 활용되고 있다. 특히인건비 등의 문제로 세무서에서는 인력을 대체할 자동 기장서비스를 머신러닝을 활용하여 구축하고있다. 자동 기장서비스의 기반이 되는 머신러닝 및 딥러닝을 활용기 위해서는 이를 학습시킬데이터가 확보되어야한다. 하지만, 그러한 데이터는 현재 많이 존재하고 있지 않으며, 그 형태의다양성으로 인하여 자동화 되지 않아, 많은 인력을 동원하여 생성되는 경우가 대부분이다. 세무분야역시 마찬가지로 기존에 존재하는 많은 데이터를 머신러닝에 상용가능하게 해주는 전처리 단계가필요하다. 하지만, 기존 데이터 즉 장부에서 품목 항목은 그 형태가 다양하여 전처리가 복잡하다.
이러한 전처리를 단순화 하기 위해 본 논문은 키워드 중심으로 품목을 1차 분류하는 알고리즘을제안하여, 필요한 전처리의 과정을 단순화 하였다

영어초록

Machine learning techniques, including artificial intelligence, are being used in many areas as they develop. In particular, due to labor costs and other problems, the tax office is deploying automatic bookkeeping services using machine learning to replace the workforce. In order to utilize machine learning and deep learning, which are the basis for automatic bookkeeping service, data must be available to learn. However, such data do not currently exist and are not automated due to its type of diversity, which is often generated by the use of a large number of people. The tax sector also needs a preprocessing step that enables many existing data to be commercialized in machine learning.
However, the existing data, or items in the books, have various forms of preprocessing complex. To simplify such preprocessing, this paper proposed an algorithm for first classifying items based on keywords, simplifying the process of required preprocessing.

참고자료

· 없음