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저자정보
김동만 (한국교원대학교) 이태욱 (한국교원대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2020년도 하계 학술발표논문집 제24권 제2호(A)
발행연도
2020.8
수록면
255 - 258 (4page)

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이 연구는 국내 딥러닝 기반 추천 시스템의 연구에 종합적인 이해를 위해 체계적 문헌고찰을 진행하였다. RISS를 통해 이 연구에서 정한 프로토콜(protocol)로 최종 35편의 문헌을 선정하였다. 선정된 문헌을 바탕으로 국내 딥러닝 기반 추천 시스템의 연구 현황, 연구 주제, 연구 내용, 적용된 딥러닝 모델 등을 분석하고 향후 연구 방향을 제안하고자 하였다.
이 연구의 결과로 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 국내 딥러닝 기반 추천 시스템의 연구가 이미지나 텍스트 등의 정보 분석에서 벗어나 영상, 음성, 네트워크 등의 데이터를 딥러닝 모델에 적용하는 방법적 연구가 필요하다. 둘째, 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해 보다 다양한 딥러닝 모델을 적용한 연구가 필요하다. 셋째, 기존 연구 경향과 같은 공학적 접근 외에 교육 분야와 같은 사회과학적 접근의 연구가 필요하다.
#딥러닝 #추천 시스템 #체계적 문헌고찰

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 결과
5. 결론
참고문헌

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