Deep Learning based AI Team Matching Platform using Collaborative Filtering

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.

Authors

Publication Details

Journal
The Journal of Korean Institute of Information Technology
Published
2025-11-30
DOI
https://doi.org/10.14801/jkiit.2025.23.11.17
Primary Topic
Advanced Data and IoT Technologies
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
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ALL TIME
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OCT
article

Deep Learning based AI Team Matching Platform using Collaborative Filtering

Chaewon Lee, Minji Kim, Seeun Lim, Kyungyong Chung et al.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
Advanced Data and IoT Technologies
article

Deep Learning based AI Team Matching Platform using Collaborative Filtering

Chaewon Lee, Minji Kim, Seeun Lim, Kyungyong Chung, Sang Hyeok Son
article en

Abstract

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.

The Journal of Korean Institute of Information TechnologyVol. 23(11)
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Advanced Data and IoT Technologies
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