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지능형 할 일 관리 서비스를 위한 기술 개발

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지능형 할 일 관리 서비스를 위한 기술 개발
Technology for Intelligence Task Management System

SW Maestro 과정 6기 1단계 2차 프로젝트
by Team. OneMind

See more details on : https://youtu.be/LgC2yZGr16s

Published in: Technology
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지능형 할 일 관리 서비스를 위한 기술 개발

  1. 1. 지능형 할 일 관리 서비스를 위한 기술 개발 유상현 김인식 도회린 최일지 with 신승은 멘토님
  2. 2. 팀원 소개 팀장 : 유상현 팀원 : 김인식, 도회린, 최일지 멘토 : 신승은 멘토님
  3. 3. 목차 프로젝트의 시작 개발 진행 과정 데모 및 Proof of Concept ✓ ✓ ✓ 알고리즘 설계✓
  4. 4. 프로젝트의 시작
  5. 5. 프로젝트 진행 동기 자연어 처리 인공지능
  6. 6. 프로젝트 진행 동기 수 없이 많은 할 일 관리 서비스
  7. 7. 프로젝트 진행 동기
  8. 8. 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
  9. 9. 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
  10. 10. 할 일 관리 서비스 + Intelligence 서비스 이용 사용 로그 축적 개인화 맞춤 학습 개선된 결과 제공 이용할 수록 개선된 서비스 학습 및 제공 가능
  11. 11. 개발 진행 과정
  12. 12. 프로젝트 진행 일정 9월 10월 11월 기획 개발 프로젝트 목표설정 개발 환경 설정 개인화 할 일 추천 알고리즘 설계 연관 자료 추천 알고리즘 설계 프론트엔드 사례 분석 및 알고리즘 개선테스트 위치 정보 분석 할 일 추천 알고리즘 시간표 제작 알고리즘 프론트엔드 개선 주 담당자 유상현 김인식 도회린 유상현 최일지 다 함께 다 함께 연관 자료 추천 김인식
  13. 13. 시스템 구조도
  14. 14. 알고리즘 설계
  15. 15. 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?
  16. 16. 언제, 어떤 일을? 키워드를 바탕으로 시간대별, 요일별 선호도를 계산
  17. 17. 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
  18. 18. 언제, 어떤 일을? 할 일 수행 패턴 분석 예시 분석 키워드 ‘멘토링’ 시간별 키워드 선호도 요일별 선호도
  19. 19. 얼마나 걸릴까? 키워드를 바탕으로 파악한 기존 “할 일”의 수행 시간 통계 계산
  20. 20. 얼마나 걸릴까? 소요시간 예측 완료한 “할 일”의 소요 시간 로그 소요 시간의 계산 새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을 형태소 키워드 기반으로 선택
  21. 21. 얼마나 걸릴까? 소요시간 예측 완료한 “할 일”의 소요 시간 로그 소요 시간의 계산 새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을 형태소 키워드 기반으로 선택
  22. 22. 얼마나 걸릴까? 소요시간 예측 완료한 “할 일”의 소요 시간 로그 소요 시간의 계산 새로 등록된 “할 일”과 유사한 항목을 형태소 키워드 기반으로 선택
  23. 23. 어떻게 배치할까? 키워드 기반의 시간 선호도와 할 일의 예상 소요 시간을 바탕으로 최적의 선호도로 배치
  24. 24. 어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘 시간 할 일 A 선호도 할 일 B 선호도 그리디 알고리즘을 통한 순차 배치 할 일 A에 의해 시간이 선점되어 최적의 해를 찾지 못함
  25. 25. 어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘 시간 할 일 A 선호도 할 일 B 선호도 DFS를 통한 탐색 알고리즘 할 일 B의 시간 선호도를 위해 A가 시간을 양보하여 전체적인 최적의 결과를 탐색하나 속도가 지나치게 떨어짐
  26. 26. 어떻게 배치할까? 시간표 배치 알고리즘 시간 긴급도 기반의 배치 알고리즘 긴급도가 비슷한 일끼리 교차하여 최적의 결과를 탐색하도록 함 중요도, 시간 의존도 등을 추가 고려 할 일 A 선호도 할 일 B 선호도
  27. 27. 언제, 어디에? GPS 위치 로그 정보를 바탕으로 시간대별 위치를 파악
  28. 28. 자주 가는 위치 파악하기
  29. 29. 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
  30. 30. 어떤 문서를 보여줄까? 할 일 목록과 사용 로그를 바탕으로 필요한 문서를 추천
  31. 31. 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 읽은 문서 추천 등록된 할 일 수집된 문서 전체 추천할 문서 선택
  32. 32. 어떤 문서를 보여줄까? 연관 자료 추천 • 일반 검색과의 차이점 강남역 주변 저녁 맛집 알아보기 강남역 ㅇㅇ빌딩 회의 강남역 저녁 식사 저녁 운동 강남 맛집 탐방 전체 사용자의 할 일 유사한 할 일을 등록한 다른 유저들이 많이 읽은 문서를 추천
  33. 33. 데모 및 Proof of Concept
  34. 34. Q&A

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