비지도학습을 이용한 규칙 기반 Big 5 성격 분석
초록/요약
기술이 고도로 발전하고 기존에 인간이 했던 수 많은 분야에서 컴퓨터의 역할이 많이 지고 있는 추세이다 따라서 현재 산업 사회의 사람들은 이전의 지식을 이용하기 보다는 지속적으로 발전을 하기 위한 매개체를 찾는 것이 요구되고 있다 대학생이 졸업을 할 때 그리고 대학교 생활 중에 본인의 성격과 진로 및 적성을 찾기 위하여 설문조사를 이용한 성격 테스트를 이용한다 심리학 분야의 성격 분석과 성격테스트를 많이 이용하는 추세이다 따라서 본 연구에서는 설문지를 이용한 설문 조사를 진행하고, 진행하여 수집한 데이터를 이용하여 데이터 마이닝 도구들을 이용하여 비지도 학습인 클러스터링 기법을 통한 군집화를 통하여 데이터 세트를 서로 유사한 집단으로 분류하여 나누고 지도 학습을 이용하여 규칙을 추출하여 군집화 된 집단의 성격의 유사성을 판단하고 이용하는 것을 목표로 연구를 진행한다. 연구실험은 아주대학교 학생들을 기준으로 설문조사를 진행하였고 설문조사를 토대로 모인 데이터를 정제 하여 데이터 세트로 만들고 오픈 소스 기반의 데이터 마이닝 도구인 WEKA 를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 군집화 하여 데이터세트를 집단으로 분류하고 또 다른 데이터 마이닝 도구인 R 을 이용한 소스코딩을 통하여 규칙을 추출하여 유사한 성격들을 판단하고 성격에 대한 분석을 진행한다 그 후 검증을 하기 위하여 대학생들의 설문조사 기반으로 한 연구를 토대로 특정 집단인 대학원생들의 설문조사 데이터를 데이터세트화 하여 성공사례를 가지고 같은 조건으로 시행하였고 유사한 집단으로 맵핑을 이끌어 냈다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제 1 절 연구 배경 1
제 2 절 연구 필요성 2
제 3 절 연구 목적 3
제 4 절 논문 구성 3
제 2 장 본 론 5
제 1 절 배경 지식 5
제 1 관 Big 5 성격 분석 5
제 1 조 개방성 6
제 2 조 성실성 7
제 3 조 외향성 7
제 4 조 우호성 8
제 5 조 신경성 8
제 2 관 기계 학습 9
제 1 조 지도 학습 10
제 1 항 랜덤 포레스트 10
제 2 조 비지도 학습 11
제 1항 K-평균 알고리즘 12
제 2 절 연구 방법 13
제 1 관 모델 개요 13
제 1 조 교차 산업 기준 모델 13
제 2 관 연구 실험 16
제 1 조 Big 5 성격 분석 이해 16
제 2 조 Big 5 성격 데이터 이해와 분석 18
제 1 항 설문 조사 18
제 2 항 데이터 전처리 20
제 3 조 군집화와 규칙 추출 알고리즘 적용 22
제 1 항 군집화 23
제 2 항 규칙 생성 및 추출 23
제 4 조 결과 분석 24
제 1 항 군집화 결과 분석 24
제 2 항 규칙 결과 분석 30
제 3 절 사례 연구 53
제 1 관 사례 연구 설계 53
제 1 조 사례 연구 주제 53
제 2 조 사례 연구 대상 53
제 3 조 사례 연구 과정 54
제 2 관 사례 연구 결과 및 분석 54
제 1 조 사례 연구 결과 54
제 2 조 사례 연구 분석 57
제 3 장 결 론 58
제 1 절 연구 결과 58
제 2 절 연구 한계점 59
제 3 절 향후 연구 59
참 고 문 헌 61
ABSTRACT 63
