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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 929 - 937 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.4.929
이용수
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최근 몇 년 동안, 메타버스는 게임, 교육, 일 등 다양한 분야에서 사용되며 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 메타버스를 경험한 청소년들의 선호도와 인식을 분석하고 메타버스 환경을 보다 효과적으로 활용할 방안을 제시한다. 제안된 방법은 개별 청소년들이 선호하는 맞춤형 메타버스 프로그램을 추천하는 시스템을 회귀 분석을 통해 구현한다. 구체적으로, 메타버스를 경험한 학생들의 선호도를 기반으로 한 예측 모델을 생성하고, 이 모델을 활용하여 메타버스를 경험하지 않은 학생들에게 개인의 선호에 맞는 메타버스 프로그램을 추천한다. 정확도 향상을 위해, 초등학교, 중학교 및 고등학교 학생들을 대상으로 한 예측 모델을 개발하였고, 이에 따라 추천하는 메타버스 프로그램의 정확성이 각 학년별로 증가하였다는 것을 발견하였다. 다만, 사용된 데이터셋의 크기가 작을 때는 추천 정확도가 저하되었다. 이 연구를 통해 개발된 메타버스 선호 프로그램 추천 시스템은 메타버스를 경험하면서 청소년이 느끼는 관심사와 기대를 반영하여 개인별로 맞춤형 프로그램을 제공함으로써 메타버스 사용 범위를 확장하는 데 기여할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 분석
Ⅲ. 추천을 위한 상관 분석과 회귀 분석
Ⅳ. 메타버스 맞춤형 프로그램 추천
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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