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김두형 (고려대학교) 신우석 (고려대학교) 한기웅 (고려대학교) 이진숙 (고려대학교) 문기범 (고려대학교) 이수강 (고려대학교) 한수연 (고려대학교) 권혜정 (고려대학교) 한성원 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
2,551 - 2,556 (6page)

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학생들이 교양과목을 신청함에 있어서 과목의 수가 많고 다양하여 본인이 필요하거나 선호하는 수업을 찾는 것에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 현재까지 수집된 학생들의 수강 이력 데이터를 활용하여, 과거에 주로 사용했던 단순한 통계 기반의 추천시스템이 아닌 인공지능 기반의 추천시스템을 구축하고자 한다.
현재까지 수집된 학생들의 수강 이력 데이터를 활용하여 유사도를 측정할 수 있는 모델을 구축하고 구축된 모델에 재학생의 데이터를 삽입하여, 학습된 모델을 거쳐 점수화한다. 점수화하는 과정에서 재학생의 학과, 학년, 수강이력 등의 정형데이터가 사용된다. 이 데이터를 바탕으로 유사도를 측정하여 해당 학생에게 가장 근접한 이웃을 찾는다. 찾은 이웃을 바탕으로 교양과목에 대한 정보와 학생들의 강의평가에 기반하여 해당 과목을 추천한다.

목차

1. 서론
2. 연구 데이터 및 선행 연구
3. 제안방법론
4. 실험 결과
5. 결론

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