$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색도움말
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"

통합검색

도움말도움말
상세검색 다국어 입력

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.
X
국가RnD연구보고서의 원문 비공개 사유

1. 「산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률」 제2조제2호에 따른 국가
    핵심기술 관련 연구개발과제를 수행한 경우
2. 「소재ㆍ부품ㆍ장비산업 경쟁력강화를 위한 특별조치법」 제2조 제3호에
    따른 핵심전략기술 관련 연구개발과제를 수행한 경우
3. 법 제21조제2항에 따라 보안과제로 분류된 연구개발과제를 수행한 경우
4. 연구개발기관의 장이 해당 연구개발성과에 대하여 지식재산권을 취득
    하려는 경우
5. 외국의 정부ㆍ기관ㆍ단체와의 협정ㆍ조약ㆍ양해각서 등에 따라 해당
    연구개발기관의 장이 비공개를 요청하는 경우
6. 「대ㆍ중소기업 상생협력 촉진에 관한 법률」 제24조의 2에 따라 중소
    기업이 연구개발성과를 임치한 경우
7. 그 밖에 영업비밀 보호 등 정당한 사유가 있는 경우

※ 국가연구개발혁신법 시행령 (2022.1.1 시행)에 의해 추후 공개로 전환될
    가능성은 있습니다.

과제관리기관과의 협의를 통하여 비공개 기한(3년)이 만료된 보고서를 공개로
전환할 수 있도록 계속적으로 관리되고 있으며, 현재 비공개 처리된 보고서의
열람이 어려운 점 양해 부탁드립니다.

보고서 상세정보

MyON담기
내보내기 페이스북 공유 카카오톡 공유

딥러닝기반 취향저격 예측 추천 모바일 시스템 개발

A Prediction Recommended Mobile System Development based on Deep Learning

보고서상세정보
과제명 딥러닝기반 취향저격 예측 추천 모바일 시스템 개발
주관연구기관 건국대학교
KonKuk University
연구책임자 강현규
보고서유형 최종보고서
발행국가 대한민국
언어 한국어
발행년월 2020-06
과제시작년도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100013047
과제고유번호 1345318000
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2021-09-04
키워드 딥러닝.학습.추천.여행.문화.모바일.
초록
▼

□연구개요
본 연구에서는 여러 가지 특정 근거가 되는 데이터를 바탕으로 학습을 하여 적합 추천하는 딥러닝에 기반한 취향저격 추천 알고리즘을 활용한 모바일 추천 시스템으로 여행과 문화 분야의 두 종류 애플리케이션을 개발하였다. 아...

목차
Contents
▼

표 / 그림 (54)

참고문헌

이 보고서와 연관된 기능

이 보고서와 함께 이용한 콘텐츠