한인수, 노명일, 공민철, 최성원, 장화섭, 조연화, 이갑헌, "도면 검토를 위한 지적 사항 검색 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 437, 2025.11.13-11.14
Domestic Conference
2025.11.11 12:48
한인수, 노명일, 공민철, 최성원, 장화섭, 조연화, 이갑헌, "도면 검토를 위한 지적 사항 검색 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 437, 2025.11.13-11.14
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| Abstract | 선급의 검사원은 설계자가 제출한 도면이 안전 기준과 규정을 충족하는지 상세히 검토해야 한다. 이 과정에서 검사원은 문제 요소에 대해 구체적인 지적 사항을 표기해야 한다. 지적 사항은 명확하고 일관된 표현으로 작성되어야 하며, 특정 양식과 표현 규칙을 따르는 경우가 많다. 이러한 이유로 검사원은 판단 근거를 글로 구체화하는 데 어려움을 겪고, 유사한 과거 사례를 찾아 참고하는 경우가 잦다. 그러나 과거 사례를 검색하기 위해 단순한 문자열 일치 기반의 키워드 검색에 의존하고 있어, 검사원은 입력 키워드가 포함된 수많은 지적 사항을 일일이 읽고 비교해야 한다. 또한, 철자나 표현 방식이 조금만 달라도 관련 사례가 검색되지 않아, 원하는 정보를 찾는 데 많은 시간과 노력이 소요된다. 이를 해결하기 위해 의미 유사도 기반의 검색 방법이 많이 사용되고 있으나, 지적 사항은 간결한 키워드 중심으로 작성되므로 이를 위한 별도의 검색 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 통계 기반 키워드 검색과 의미 유사도 기반 검색의 장점을 결합한 하이브리드 검색 방법을 제안하였다. 먼저, 과거 지적 사항을 효과적으로 토큰화하여 통계 기반 키워드 검색의 정확도를 높일 수 있도록 선급에 특화된 토크나이저 (Tokenizer)를 구축하였다. 아울러, 지적 사항을 바탕으로 의미 유사 쌍을 포함한 가상 학습 데이터를 구성하고, 구축한 토크나이저와 함께 의미 유사도 기반의 검색 모델을 학습하였다. 제안된 검색 방법은 키워드 조합이나 문장 형태의 다양한 입력에도 관련 사례를 빠르고 정확하게 탐색할 수 있어, 이를 활용하여 도면 검토의 효율성과 일관성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. |
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| Publication Date | 2025-11-14 |
