Development of Accounting Data Classification Model using ELECTRA-based Text Augmentation Techniques

국내 미디어 기업의 연구개발 및 기술 혁신을 활성화하기 위해 정부는 ICT 기금을 조성하여 다양한 지원을 하고 있다. 그러나 ICT 기금과 관련한 연구는 주로 기금의 징수 범위에 대한 논의에 집중되어 왔고, 기금의 집행내역에 대한 회계 감사의 효율화나 투명성 확보 방안은 연구되지 않았다. 현재 ICT 기금 집행내역에 대한 감사는 수작업으로 이루어져 효율성이 낮으며 인적 오류로 인해 정확성에서도 한계가 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 ICT 기금 집행내역을 정상집행과 오집행으로 자동 분류하는 AI 기반 회계 분류 모델을 개발하였으며 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 텍스트 증강기법으로 ELECTRA Tagging을 제안한다. 실험 결과, 기존 증강기법 대비 오집행 분류 성능(Recall, F1-score)이 향상되어, 본 연구의 제안모델은 ICT 기금 회계 감사 과정에 있어서 효율성과 투명성을 제고할 수 있는 기법이 될 수 있을 것으로 기대된다.