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지능형 할 일 관리 서비스를 위한 기술 개발
- 1. 지능형 할 일 관리 서비스를 위한 기술 개발 유상현 김인식 도회린 최일지 with 신승은 멘토님
- 2. 팀원 소개 팀장 : 유상현 팀원 : 김인식, 도회린, 최일지 멘토 : 신승은 멘토님
- 3. 목차 프로젝트의 시작 개발 진행 과정 데모 및 Proof of Concept ✓ ✓ ✓ 알고리즘 설계✓
- 4. 프로젝트의 시작
- 5. 프로젝트 진행 동기 자연어 처리 인공지능
- 6. 프로젝트 진행 동기 수 없이 많은 할 일 관리 서비스
- 7. 프로젝트 진행 동기
- 8. 할 일 관리 서비스 사용 대상 수 많은 할 일의 수행 순서를 직접 결정 할 일 목록 관리만으로 생산성이 크게 향상되지 않음 개인 맞춤형 서비스가 제공되지 않음 많은 할 일을 효율적으로 관리, 수행해야 하는 사람 기존 서비스 문제점
- 9. 할 일 관리 서비스 + Intelligence 프로파일링 개인별 할 일 소요 시간 파악 및 예측 목록을 시간표 형태로 제공 사용자의 생활 패턴 파악 및 예측 자주 방문하는 위치 패턴 파악 할 일 관리 문서 추천 등록된 할 일과 관련된 개인 문서 등 추천
- 10. 할 일 관리 서비스 + Intelligence 서비스 이용 사용 로그 축적 개인화 맞춤 학습 개선된 결과 제공 이용할 수록 개선된 서비스 학습 및 제공 가능
- 11. 개발 진행 과정
- 12. 프로젝트 진행 일정 9월 10월 11월 기획 개발 프로젝트 목표설정 개발 환경 설정 개인화 할 일 추천 알고리즘 설계 연관 자료 추천 알고리즘 설계 프론트엔드 사례 분석 및 알고리즘 개선테스트 위치 정보 분석 할 일 추천 알고리즘 시간표 제작 알고리즘 프론트엔드 개선 주 담당자 유상현 김인식 도회린 유상현 최일지 다 함께 다 함께 연관 자료 추천 김인식
- 13. 시스템 구조도
- 14. 알고리즘 설계
- 15. 풀어야 할 문제들 • 개인 맞춤형 할 일 추천 • 이 사용자는 언제, 어떤 일을 할까? • 할 일을 하는데 얼마나 걸릴까? • 시간표를 어떻게 배치해야 가장 효과적일까? • 이 사용자는 언제, 어디에 있을까? • 관련 문서 추천 • 관련된 자료는 무엇이 있을까? • 수 많은 자료 중 어떤 것을 추천할까?
- 16. 언제, 어떤 일을? 키워드를 바탕으로 시간대별, 요일별 선호도를 계산
- 17. 언제, 어떤 일을? 할 일 수행 패턴 분석 • 형태소 기반의 키워드 추출 • 형태소 분석기 MeCab 활용 • Skip-gram으로 키워드 간의 교차 • 예) 멘토링 자료 준비 à (멘토링, 자료), (자료, 준비), (멘토링, 준비), … • 키워드 별 패턴 파악 • 하루 24시간 × 일주일 간의 요일
- 18. 언제, 어떤 일을? 할 일 수행 패턴 분석 예시 분석 키워드 ‘멘토링’ 시간별 키워드 선호도 요일별 선호도
- 19. 얼마나 걸릴까? 키워드를 바탕으로 파악한 기존 “할 일”의 수행 시간 통계 계산
- 20. 얼마나 걸릴까? 소요시간 예측 완료한 “할 일”의 소요 시간 로그 소요 시간의 계산 새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을 형태소 키워드 기반으로 선택
- 21. 얼마나 걸릴까? 소요시간 예측 완료한 “할 일”의 소요 시간 로그 소요 시간의 계산 새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을 형태소 키워드 기반으로 선택
- 22. 얼마나 걸릴까? 소요시간 예측 완료한 “할 일”의 소요 시간 로그 소요 시간의 계산 새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을 형태소 키워드 기반으로 선택
- 23. 어떻게 배치할까? 키워드 기반의 시간 선호도와 할 일의 예상 소요 시간을 바탕으로 최적의 선호도로 배치
- 24. 어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘 시간 할 일 A 선호도 할 일 B 선호도 그리디 알고리즘을 통한 순차 배치 할 일 A에 의해 시간이 선점되어 최적의 해를 찾지 못함
- 25. 어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘 시간 할 일 A 선호도 할 일 B 선호도 DFS를 통한 탐색 알고리즘 할 일 B의 시간 선호도를 위해 A가 시간을 양보하여 전체적인 최적의 결과를 탐색하나 속도가 지나치게 떨어짐
- 26. 어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘 시간 긴급도 기반의 배치 알고리즘 긴급도가 비슷한 일끼리 교차하여 최적의 결과를 탐색하도록 함 중요도, 시간 의존도 등을 추가 고려 할 일 A 선호도 할 일 B 선호도
- 27. 언제, 어디에? GPS 위치 로그 정보를 바탕으로 시간대별 위치를 파악
- 28. 자주 가는 위치 파악하기
- 29. 일주일간의 위치 정보 (소마 센터) 위치 정보 패턴 분석 정보 없음 집 학교 소마센터 24시간 동안의 위치 정보 (요일 평균, 월, 금, 일) 집+학교 집+소마센터 학교+소마센터 집+학교+소마센터
- 30. 어떤 문서를 보여줄까? 할 일 목록과 사용 로그를 바탕으로 필요한 문서를 추천
- 31. 어떤 문서를 보여줄까? 연관 자료 추천 • 개인 연관 자료 추천 • 엘라스틱 서치를 이용한 적합한 자료 선정 • 클러스터링 알고리즘의 이용 • 사용자의 “할 일”을 군집화 • 같은 군집 내의 사용자가 많이 읽은 문서 추천 등록된 할 일 수집된 문서 전체 추천할 문서 선택
- 32. 어떤 문서를 보여줄까? 연관 자료 추천 • 일반 검색과의 차이점 강남역 주변 저녁 맛집 알아보기 강남역 ㅇㅇ빌딩 회의 강남역 저녁 식사 저녁 운동 강남 맛집 탐방 전체 사용자의 할 일 유사한 할 일을 등록한 다른 유저들이 많이 읽은 문서를 추천
- 33. 데모 및 Proof of Concept
- 34. Q&A