합성곱 신경망 기법을 이용한 팀원 역할 배분

초록

본 연구는 한 프로젝트의 구성원의 능력 척도에 따라 구성원의 배치를 결정하는 방법론에 대해 다루는 연구다. 각 개인의 능력을 나태나는 데이터 셋을 이용하여, 각 구성원의 능력에 따른 역할 군을 배치하는 기계 학습을 구현한다. 기초적인 모델을 구성한 뒤 Hyper-Parameter를 튜닝함으로써, 학습의 정확도를 높이며. 또한 역할 군의 개수에 따른 학습 정확도를 파악하고, 더 알맞은 Hyper-Parameter 와 머신러닝 구조를 파악하여 이와 비슷한 역할 배분 문제에 대한 새로운 방법론을 제시한다. 본 연구에서 이용 될 데이터는 16000여명의 축구선수의 능력 데이터이며, 이러한 데이터 셋을 결과 값 Label의 종류를 17개로 하는 자세한 정보로 담는 데이터 셋 과 정보를 더 간략하게 표현하기 위한 결과 값 Label의 종류를 4개로 하는 데이터 셋으로 나눈다. 본 연구에서 적용시킬 머신 러닝 기법은 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 기법이며, 이는 True/False와 같은 이진 변수의 결과 값을 갖는 머신 러닝이 아닌, 다양한 결과값의 종류를 가지는 머신 러닝에서 주로 쓰이는 기법이다. 이 기법을 통해 각 데이터 셋이 가진 Label 종류의 차이로 인한 머신 러닝 학습 결과의 변화율을 확인하여, 상황에 따른 데이터 가공에 대한 새로운 방법론을 제시한다.