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저자정보
최재용 (한국산업기술대학교) 성소윤 (한국산업기술대학교) 김경철 (한국산업기술대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제18권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
83 - 92 (10page)
DOI
10.7583/JKGS.2018.18.5.83

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최근 다수의 분야에서 딥 러닝을 통한 연구 성과들이 사람의 판단력에 근접하는 결과를 보여주고 있다. 그리고 게임 산업에서는 온라인 커뮤니티, SNS의 활성화가 게임 흥행 여부를 결정할 정도로 중요성이 높아지고 있다. 본 연구는 딥 러닝을 이용해 온라인 커뮤니티, SNS에서 활동할 수 있는 시스템을 구성하고, 온라인 공간에서 사람들이 작성한 텍스트를 읽고 그에 대한 반응을 생성하고 스케쥴에 따라 트위터에 올리는 것을 목표로 한다. 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 텍스트를 생성하고 글 작성 스케쥴을 생성하는 모델들을 구성했고, 생성한 시각에 맞춰 모델들에 뉴스 제목을 입력해 댓글을 출력 받고 트위터에 작성하는 프로그램을 구현했다. 본 연구결과는 온라인 게임 커뮤니티 활성화, Q&A 서비스 등에 적용이 가능할 것으로 예상된다.
#Deep Learning(딥 러닝) #Online Community(온라인 커뮤니티) #Natural Language Generation(자연어 생성)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 딥 러닝
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (20)

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[학술지(정기간행물)] - Geoffrey E. Hinton / 2006 / A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets / Neural Computation 18 (7) : 1527 ~ 1554 google schola [인터넷자원] - / / Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real-World Tasks Over the Phone / Google google schola [인터넷자원] - / / Dota 2 / OpenAI google schola [인터넷자원] - Alex Krizhevsky / / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks google schola [학술대회논문] - Haoxiang Li / 2015 / A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) : 5325 ~ 5334 google schola

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