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전자정부 서비스 중에서 특히 국가 연구개발 과제를 공모 신청하는 비즈인포에는 맞춤형 정보제공을 원하는 기업 이용자들의 수요가 많았다. 하지만 문헌조사의 결과, 전자정부 서비스에 인공지능 기술이 도입될 때, 알고리즘이 이용자들의 확증편향을 유발해 양극화를 심화시키는 사회적 부작용이 존재할 수 있었다. 즉, 추천 알고리즘은 기업 이용자를 특정 사업과제로 쏠리게 만들 수 있었으며, 이로 인해 오히려 높아진 입찰 경쟁은 정부투자가 이미 자원과 경험이 풍부한 기업에만 쏠리게끔 하는 승자독식 우려를 발생시킬 수 있었다. 이에 본 여구에서는 알고리즘의 다양성 관점에 주목해 여러 조합의 추천 모델을 구축하며 학습 정확도와 다양성이 균형을 이루는 최적의 모델을 도출하고자 했다. 이상의 모델 도출 과정에서 비즈인포 외 다양한 전자정부 서비스의 인공지능 기술의 도입에 기초자료로 활용될 수 있는 실무적 시사점이 있었다. 그리고 상대적으로 정교하게 고려되지 않았던 추천 개수의 중요성을 시사하며 학문적 의의가 있었다.
목차
요약
1. 서론
2. 선행연구
3. 추천 알고리즘 이론적 배경과 가설설정
4. 연구 데이터 및 연구 방법론
5. 연구 결과
6. 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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