지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 361 - 374 (14page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2022.361
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In enterprises operating large-scale equipment, such as plant enterprises, maintenance workers must quickly and accurately find and understand the information required in the equipment maintenance documents to perform maintenance tasks effectively. If the equipment maintenance documents exist in each file for each equipment and the sentence expression constituting each document is ambiguous, it will interfere with the effective performance of the maintenance, and it leads to loss of the company. In order to solve these problems, attempts have been made to efficiently manage equipment maintenance documents and fault documents and extract key information or maintenance knowledge. However, they have the limitations of not quantitatively presenting the effectiveness of the proposed method or considering the relationship between the entities. Therefore, in this paper, we propose a method for effective maintenance knowledge extraction by extracting entities for equipment, failures, and solutions from equipment maintenance documents through named entity recognition, and further building a set of relationships between individual entities using dependency parsing. Equipment maintenance documents used in domestic plant enterprises were used to show validation of the proposed approach, and 74.3% of correct relations were found for the test sentences.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 개체명 인식
5. 의존 구문분석
6. 개체명 인식 결과와 의존 구문분석 결과를 활용한 관계 세트 구축
7. 실험 결과 분석
8. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Kim, D., Kang, B. and Lee, S., 2018, Failure Knowledge Extraction Framework from Failure Reports in Large Industries, Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology, 8(3), pp.955-964, doi: 10.35873/ajmahs.2018.8.3.089
Hou, T.J. and Zhou, L., 2020, Ship Fault Named Entity Recognition Based on Bilayer Bi-LSTMCRF, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI), pp.1032-1036, doi: 10.1109/CISPBMEI51763.2020.9263596
Chen, T., Zhu, J., Zeng, Z. and Jia, X., 2021, Compressor Fault Diagnosis Knowledge: A Benchmark Dataset for Knowledge Extraction From Maintenance Log Sheets Based on Sequence Labeling, IEEE Access, 9, pp.59394-59405, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3072927
Kwak, S., Kim, B. and Lee, J.S., 2013, Triplet Extraction Using Korean Dependency Parsing Result, Human and Language Technology, pp.86-89, https://koreascience.kr/article/CFKO201308355727371.pdf
Kim, H., Sun, H. and Kim, Y., 2020, Development of an Information Extraction System Using the Dependency Analysis, Journal of KIISE, 47(3), pp.266-275, doi: 10.5626/JOK.2020.47.3.266
Hou, T.J. and Zhou, L., 2020, Ship Fault Named Entity Recognition Based on Bilayer Bi-LSTMCRF, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI), pp.1032-1036, doi: 10.1109/CISPBMEI51763.2020.9263596
Chen, T., Zhu, J., Zeng, Z. and Jia, X., 2021, Compressor Fault Diagnosis Knowledge: A Benchmark Dataset for Knowledge Extraction From Maintenance Log Sheets Based on Sequence Labeling, IEEE Access, 9, pp.59394-59405, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3072927
Kwak, S., Kim, B. and Lee, J.S., 2013, Triplet Extraction Using Korean Dependency Parsing Result, Human and Language Technology, pp.86-89, https://koreascience.kr/article/CFKO201308355727371.pdf
Kim, H., Sun, H. and Kim, Y., 2020, Development of an Information Extraction System Using the Dependency Analysis, Journal of KIISE, 47(3), pp.266-275, doi: 10.5626/JOK.2020.47.3.266
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
세계적수준의 설비관리 프레임워크 개발
대한산업공학회지
2020 .06
-
해군 전투함정의 계획정비 효과 추정
대한산업공학회지
2021 .12
-
Finding Naval Ship Maintenance Expertise Through Text Mining and SNA
한국컴퓨터정보학회논문지
2019 .07
-
Maintenance-based prognostics of nuclear plant equipment for long-term operation
Nuclear Engineering and Technology
2017 .01
-
운용환경을 고려한 항공오일시험장비의 최적정비주기 설정
신뢰성응용연구
2016 .09
-
대여 장비의 예방정비 일정 결정을 위한 의사 결정 모델 개발
산업경영시스템학회지
2018 .01
-
뿌리산업 설비보전 체계분석 및 기반연구
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2016 .04
-
사출성형 공정에서의 통합정비방법에 관한 연구
산업경영시스템학회지
2015 .01
-
설비 최적 정비시기 산정을 위한 다준규의사결정모델(MCDM) 사례연구
설비공학논문집
2020 .08
-
시험장비의 예방보전을 위한 RCM 적용 방안에 대한 연구
대한설비관리학회지
2019 .01
-
정비사의 정비교육과 정비지식에 관한 연구
한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집
2015 .04
-
C4I Maintenance Priority Decision using Maintenance Metric
한국컴퓨터정보학회논문지
2017 .12
-
항공 무기체계 상태기반정비를 위한 디지털 정비생태계 적용 전략
신뢰성응용연구
2023 .12
-
정보시스템 운영 및 유지보수 활동이 성과에 미치는 영향
한국컴퓨터정보학회논문지
2015 .12
-
고장확률 기반 계획정비 대기행렬 시뮬레이션: 해군 전투함정을 중심으로
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2021 .06
-
예측정비 개념을 적용한 정비지원장비에 관한 연구
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2016 .11
-
해양 플랜트 Mooring Line 고장예지 방안에 관한 연구
한국CDE학회 논문집
2018 .09
-
Workload Analysis in a University Maintenance Division
Industrial Engineering & Management Systems
2019 .12
-
A decision-making framework for selecting maintenance technology : A case of transmission line maintenance
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2017 .11
-
해외정비 군수품의 국내정비능력개발 신뢰성 시험절차 연구
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2020 .01
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0