Arbitrating Two Extractors: A NER-LLM Consolidation Pipeline for Metadata Extraction from Korean Public Domain Right Documents
Milandu Keith Moussavou Boussougou, SeongHun Hwang, Dong-Joo Park
IC-EEECS 2026 (short paper, to appear)
석사과정 Master Student
황성훈 SeongHun Hwang
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소개 About
황성훈은 연구실 저작권 권리 메타데이터 프로젝트의 개체명 인식(NER) 연구를 이끌며, 공유저작물에서 메타데이터를 추출하는 한국어 NER 모델과 NER–LLM 통합 파이프라인을 구축·평가하고 있습니다. JSAV 2025 학술지 논문과 IC-EEECS 2026 논문의 공저자입니다.
연구 관심사 Research Interests
- 개체명 인식(NER)
- 정보 추출
- 권리 메타데이터를 위한 NER–LLM 파이프라인
학력 Education
- 현재
숭실대학교 대학원 컴퓨터학과 석사과정 재학
논문 (4) Publications
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Performance Analysis of KLUE-BERT with B-I-O Training Data Composition for Metadata Extraction from Rights Documents as Korean Openly Licensed Works
SeongHun Hwang, Milandu Keith Moussavou Boussougou, Dong-Joo Park
IC-EEECS 2026 (companion short paper, to appear)
한국어 공공저작물 권리문서 메타데이터 추출을 위한 B-I-O 태깅 기반 학습데이터 구성에 따른 Klue BERT 성능 분석
황성훈 et al.
KCC 2026 (한국컴퓨터종합학술대회) — short paper, submitted
⚠ 확인 중
공유저작물 자동 정보 추출을 위한 미세조정 BERT-BiLSTM-CRF NER 모델의 성능 및 안정성 분석
황성훈, Milandu Keith Moussavou Boussougou, 박동주
한국소프트웨어감정평가학회 논문지 (Journal of Software Assessment and Valuation) 21(4):53–61