Speaker : 이우진, 이수진
본 연구는 멘토링 시스템의 지속가능성을 강화하고 효과적인 문제 해결을 지원하기 위해, 고민 및 해결책을 자동으로 추출하고 분석하는 지식 그래프 기반 추천 시스템을 설계하였다.
멘토의 답변 데이터를 기반으로 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 고민과 해결책을 요약 및 추출하고, KLUE Sentence Embedding 모델을 통해 고민 및 해결책 간 유사도를 계산하였다.
이 데이터를 바탕으로 고민, 해결책, 사용자 간의 관계를 지식 그래프로 시각화하고, 가중치 기반 계산식으로 최적의 해결책을 추천하였다.
본 연구는 멘토링 참여자 간 협업을 촉진하고, 고민 해결을 통한 멘토링 성과 향상을 목표로 하며, 멘토링 프로그램의 지속가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
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발표자료
경청 포인트!
데이터사이언스를 전공한 이우진 연구자님과 이수진 연구자님은 특별히 ‘사회문제해결’에 있어 데이터 분석능력과 아이디어를 접목한 솔루션을 개발하는 열정과 목적이 이번 연구공모전의 취지와 맞닿으면서 연구공모전에 함께하게 되셨습니다. 멘토의 답변 데이터를 바탕으로 설계한 추천 시스템의 경우, 특허 출원까지도 검토 중이라고 하는데요. 사단법인 점프의 다년간 축적된 경험이 어떻게 더 나은 교육경험으로 이어질 수 있는지 기대하면서 보시길 추천합니다.
