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장용빈 (국립목포대학교) 강호준 (국립목포대학교) 한동효 (국립목포대학교) 홍준용 (국립목포대학교) 강민지 (국립목포대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
716 - 720 (5page)

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대학 입시 경쟁이 날이 갈수록 치열해지고 있어 입시생은 입시 경쟁에 대한 정신적 압박을 느끼고 있다. 또한, 기존에 있는 입시 분석 시스템은 분석 과정이 상당히 복잡하다. 본 논문에서는 입시생들을 위해 기존 시스템의 복잡함을 줄이고 간소화된 딥러닝 기반 대학 입시 분석 웹 시스템을 제안한다. 웹 시스템을 개발하기 위해 대학 성적 데이터를 딥러닝으로 학습시켜 모델을 생성하였다. 학습된 모델을 기반으로 집중 분석, 전체 분석, 지도 분석 등 학생 개인별 맞춤형 합격률 예측 정보를 제공한다. 추가로, 입시생을 위한 자기소개서 도움챗봇 서비스를 제공한다.
#University Admissions #Deep Learning #AI Analysis System #Web System Development #Predicting Acceptance Rate

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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