지능형 할 일 관리 서비스를 위한 기술 개발

유상현 김인식 도회린 최일지with 신승은 멘토님

팀원 소개

팀장 : 유상현

팀원 : 김인식, 도회린, 최일지

멘토 : 신승은 멘토님

목차

프로젝트의 시작

개발 진행 과정

데모 및 Proof of Concept

✓

✓

✓

알고리즘 설계✓

프로젝트의 시작

프로젝트 진행 동기

자연어 처리 인공지능

프로젝트 진행 동기

수 없이 많은 할 일 관리 서비스

프로젝트 진행 동기

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

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

할 일 관리 서비스 + Intelligence

서비스 이용

사용 로그 축적

개인화 맞춤 학습

개선된 결과 제공

이용할 수록

개선된 서비스

학습 및 제공 가능

개발 진행 과정

프로젝트 진행 일정

9월 10월 11월

기획

개발

프로젝트목표설정

개발환경 설정

개인화 할 일 추천알고리즘설계

연관 자료 추천알고리즘설계

프론트엔드

사례 분석 및 알고리즘개선테스트

위치 정보 분석

할 일 추천 알고리즘 시간표 제작알고리즘

프론트엔드개선

주 담당자

유상현

김인식 도회린 유상현

최일지

다 함께

다 함께

연관 자료 추천

김인식

시스템 구조도

알고리즘 설계

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?

언제, 어떤 일을?

키워드를 바탕으로

시간대별, 요일별 선호도를 계산

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

언제, 어떤 일을? 할 일 수행 패턴 분석

예시 분석 키워드

‘멘토링’

시간별 키워드선호도 요일별 선호도

얼마나 걸릴까?

키워드를 바탕으로 파악한

기존 “할 일”의 수행 시간 통계 계산

얼마나 걸릴까? 소요시간 예측

완료한 “할 일”의 소요 시간 로그

소요 시간의 계산

새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을형태소 키워드 기반으로 선택

얼마나 걸릴까? 소요시간 예측

완료한 “할 일”의 소요 시간 로그

소요 시간의 계산

새로 등록된 “할 일”과 유사한항목을형태소 키워드기반으로 선택

얼마나 걸릴까? 소요시간 예측

완료한 “할 일”의 소요 시간 로그

소요 시간의 계산

새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을형태소 키워드 기반으로 선택

어떻게 배치할까?

키워드 기반의 시간 선호도와

할 일의 예상 소요 시간을 바탕으로

최적의 선호도로 배치

어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘

시간

할 일 A선호도

할 일 B선호도

그리디 알고리즘을 통한 순차 배치

할 일 A에 의해 시간이 선점되어

최적의 해를찾지 못함

어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘

시간

할 일 A선호도

할 일 B선호도

DFS를 통한 탐색 알고리즘

할 일 B의 시간 선호도를 위해

A가 시간을 양보하여

전체적인 최적의결과를 탐색하나

속도가 지나치게 떨어짐

어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘

시간

긴급도 기반의배치 알고리즘

긴급도가 비슷한 일끼리 교차하여

최적의 결과를 탐색하도록 함

중요도, 시간 의존도 등을 추가 고려

할 일 A선호도

할 일 B선호도

언제, 어디에?

GPS 위치 로그 정보를 바탕으로

시간대별 위치를 파악

자주 가는 위치 파악하기

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

어떤 문서를 보여줄까?

할 일 목록과 사용 로그를 바탕으로

필요한 문서를 추천

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

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어떤 문서를 보여줄까? 연관 자료 추천

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