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초록·키워드
본 연구는 국내외 학생 간 공모전 협업을 지원하기 위해 협업 필터링과 딥러닝을 결합한 팀매칭 플랫폼을 제안한다. 역할, 관심사, 언어, 국적, 시간대, 성향 정보를 벡터화하여 다층 퍼셉트론(MLP) 기반으로 협업 적합도를 예측하고, 개인 지원자와 사전 팀을 동시에 고려하는 혼합 매칭 전략을 적용하였다. 1,000명의 가상 사용자 데이터를 활용한 실험 결과, 제안 모델은 평균 적합도 0.754를 기록하여 무작위 매칭(0.610), 룰 기반(0.642), 유사도 기반(0.685)보다 최대 11.2%p 높은 성능을 달성하였다. 또한 다문화 협업을 지원하기 위해 실시간 번역과 문화 인식 기능을 통합하였다. 본 연구는 단순 규칙·유사도 기반을 넘어 복합적 상호작용을 학습하는 딥러닝 기반 협업 필터링을 적용함으로써, 글로벌 협업 환경에서 확장 가능한 팀매칭 시스템의 가능성을 제시한다.
본문·목차
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