[★]LLM 기반 유아 초등 맞춤형 책 추천시스템
- admin
- 6월 3일
- 2분 분량
최종 수정일: 6월 12일
명
피카북
팀원 명단
김다빈, 이성준
지도교수
이종률 교수님
작품 배경 및 목적
[작품배경]
아동의 독서 습관 형성과 독서 교육의 중요성이 강조되는 현대 사회에서, 아이가 관심을 가지고 읽을 만한 책을 부모가 선택하는 데에 있어 어려움 및 부담이 발생합니다. 따라서 아이의 연령, 독서 수준, 선호 장르 등을 종합적으로 고려해 개별 아동에게 적절한 난이도의 맞춤형 도서 추천 시스템의 필요성이 대두되고 있습니다.
기존 단순 키워드/인기도 기반, 협업 필터링 등 전통 알고리즘 기반의 도서 추천 시스템은 낮은 정확도 및 아이들 특성 반영이 부족하며, 아이들의 발달 단계와 흥미를 고려하기 어렵다는 한계점이 있습니다.
위 문제를 해결함과 동시에 아이가 독서에 대한 성취도를 느끼도록 하여 아동의 장기적 독서 습관 형성 및 자기주도적 학습 능력 향상을 위해 프로젝트를 시작하였습니다.
[목적]
본 프로젝트의 궁극적인 목표는 아동의 연령/독서 수준/선호 장르/경험 등을 종합적으로 분석하여, 개별 아동에게 최적화된 맞춤형 도서 추천을 제공하는 LLM 기반 도서 추천시스템을 구축하는 데에 있습니다.
부모의 도서 선택 부담을 줄임과 동시에, 아동에게는 유의미하고 흥미로운 독서 경험을 제공함으로써 자발적인 독서 습관 형성과 자기주도적 학습 역량 증진을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다.
이후 출판사와 협업하여 독자 반응 분석을 통한 타겟팅 출판 전략을 수립하고, 교육청과의 협업으로 지역별 독서 수준 차이를 모니터링하여 지역 독서 수준 차이를 최소화하려 합니다.
작품 내용
1. LLM 기반 맞춤형 추천 알고리즘 개발
- 최신 LLM 기술을 활용하여 아동의 정보들을 입력받아 이들을 종합적으로 고려한 자연어 기반 도서 추천 알고리즘 개발
- 단일 응답으로 끝나는 추천 프로세스가 아닌, 매 스텝마다 생각(thought)-행동(action)-행동 관찰(observation)의 구조를 갖춘 형태의 Self-Inspiring 알고리즘 구현
- 단순 정보 전달을 넘어 상황에 따른 논리적 추론 및 맥락 기반 의사결정 수행 가능
2. 사용자 피드백 통합 및 점진적 난이도 조정 로직 설계
- 추천 결과에 대한 사용자 피드백(평점, 퀴즈 결과, 독후감 분석 내용)을 LLM에 반영하여, 이후 도서 추천시 학습 진전도와 독서 만족도를 반영한 정교한 맞춤형 추천 가능
- 아동의 독서 실력 지속적 향상을 위해 점진적 난이도 증가 로직 통합
3. 독서 몰입 및 성취감 유도
- 아동이 읽은 도서를 책장에 꽂아 책장이 채워지는 듯한 시각적 UI 구성을 도입하여 매 독서 시 성취감 유도
- 아이가 그린 그림을 AI가 재생성하여 자동으로 퀄리티를 높여주는 기능을 통해 아동의 표현 활동에 대한 긍정정 피드백 제공 및 자존감 향상 도모
- 친구와의 책장 진척도 비교 및 그림 갤러리 공유 기능, 내가 만든 독서 퀴즈+'좋아요' 랭킹 등의 기능으로 건전한 경쟁심 및 사회적 동기 유발 가능
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