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문제 정의
- 본 고에서는 건설 산업에서 적용되고 있는 비정형 텍스트 데이터 분석 기반의 자연어 처리(NLP) 관련 연구들에 대해 살펴보았다. 자연어 처리(NLP)와 관련한 연구는 의료, 법률, 문헌 정보 등과 같은 분야에서는 이미 상당한 성과가 이루어진 분야이기도 하다.
- Williams and Gong(2014)의 연구는 건설공사 입찰문서에 기록된 프로젝트 특성에 대한 정성적 정보(텍스트 정보)와 입찰 결과(입찰자 수, 입찰가격 등)에 대한 정량적 정보를 활용하여 건설 프로젝트의 공사비 증가를 예측하는 모델을 개발하였다. 이 연구는 입찰문서의 텍스트 정보와 숫자 정보를 통합하여 공사비 증가를 예측하는 리스크 모델을 만들었다는 점에서 의의가 있다. 그러나 프로젝트의 특성과 잠재적 위험요인이 내재된 문서들을 종합적으로 분석하지 못한 채 프로젝트 특성만을 짧게 기술한 요약 정보만을 텍스트 분석 대상으로 선정하였다는 점과, 단순 키워드 중심의 텍스트 분석만을 실시하였다는 점에서 분석된 결과의 정확도가 낮을 수밖에 없는 한계를 갖고 있다.
- (2017)의 연구에서는 건설사고 관련 데이터베이스에서 유사 사고 사례를 검색하는 CBR(Case-based Reasoning) 기반의 정보검색 모델을 제시하였다<그림 3>.이 연구에서는 기존의 정보검색 모델들이 키워드 검색 기반으로 이루어져 있어 정확도가 낮다는 문제를 해결하기 위해 의미론적 쿼리 확장(semantic query expansion) 방법을 적용하여 쿼리와 검색 문서들간의 유사도를 평가하였다. 이 연구에서는 워드넷(WordNet)이라고 불리는 어휘사전 및 도메인 지식이 포함된 어휘집(lexicon)을 기반으로 의미론적 분석(semantic analysis)을 가능케 하였으며, 그 결과 단순 키워드 중심의 검색 방법에 비해 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
- 또한 건설 산업 내에서 꾸준히 이슈가 되고 있는 빅 데이터(Big Data)의 시각에서는 데이터의 양(Volume) 뿐만 아니라 데이터 유형의 다양성(Variety) 측면을 강조하기 때문에 자연어 처리(NLP)에 기반한 비정형 텍스트 데이터 분석은 건설 분야 빅 데이터 연구에 있어서도 중요한 과제라고 할 수 있다. 이에 본 고에서는 텍스트와 같은 비정형 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 지원하는 자연어 처리(NLP) 기술의 개념과 관련 기술에 대해 소개하고, 건설 산업의 자연어 처리(NLP) 관련 연구 동향에 대해 살펴보고자 한다.
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