이 연구는 학습자 개개인의 지식 상태를 분석하고, 이에 맞춘 문제를 추천하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. Knowledge Tracing 알고리즘을 활용하여 학습자의 지식 상태를 실시간으로 추적하고, 머신러닝 기법을 통해 각 학습자에게 최적화된 학습 경로를 제시합니다. 이를 통해 학습자의 학습 효율성을 극대화하고, 개인 맞춤형 학습 경험을 제공합니다. 이 연구는 교육 산업에서의 다양한 응용 가능성을 가지고 있으며, 특히 온라인 교육 플랫폼과의 협업을 통해 실질적인 활용이 기대됩니다.

B2B 사업 환경을 분석하고, 이를 기반으로 한 정보 처리 시스템을 개발하는 연구입니다. 머신러닝 기법을 활용하여 대량의 비정형 데이터를 분석하고, 이를 통해 B2B 시장의 트렌드와 주요 인사이트를 도출합니다. 또한, 그래프 학습 및 링크 예측 방법론을 적용하여 기업 간의 관계망을 분석하고, 전략적 의사결정을 지원하는 시스템을 구축합니다. 이 연구는 기업의 사업 전략 수립과 시장 대응 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있으며, 다양한 산업 분야에서의 실질적인 적용이 가능합니다.