https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/10677 2026-07-11T18:04:18Z https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/10694 Title: [2026학년도 1학기 캡스톤디자인]브릿지_2026-1 컴퓨터공학부 캡스톤디자인 Author(s): 이우현; 이재령; 육태정; 노영민 Abstract: TasteBridge는 사용자의 세부 맛 취향을 음식점 추천으로 연결하는 멀티모달 음식점 추천 시스템이다. 기존의 별점·인기순 중심 추천은 ‘좋은 식당’은 알려 주지만, 불맛이 강한지, 양이 많은지, 소스가 진한지처럼 개인이 원하는 맛의 결까지 반영하기 어렵다. 이에 사용자가 음식 종류와 맛 축별 선호 강도를 입력하면, 네이버 플레이스에서 수집한 리뷰 텍스트와 음식 사진을 분석하여 취향 벡터와 가장 가까운 식당 Top 5를 제시하도록 구현하였다. 성신여대·고려대 인근 34개 음식 키워드를 대상으로 식당 408곳과 약 39만 건의 리뷰를 수집하고, 텍스트·식당 정보는 PostgreSQL에, 이미지 URL은 AWS S3와 연동해 관리하였다. 음식별 평가축(stand)을 공통 기준으로 삼아 lex 규칙 기반 분석, CLIP 이미지 분석, KoSBERT 문장 의미 분석을 결합하고, React·Flask 기반 화면에서 취향 일치도, 축별 기여도, 근거 문장, 대표 이미지와 네이버 플레이스 이동 기능을 제공하였다. Claude Code Max는 다중 파일 코드 분석, 오류 추적, API·DB·프론트엔드 연동 점검 및 멀티모달 분석 로직 개선에 활용하였다. Description: ※본 자료는 2026학년도 1학기 한성대학교 빅데이터트랙 캡스톤디자인 수업 결과물로 제작되었습니다. 2026-06-30T15:00:00Z https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/10693 Title: [2026학년도 1학기 캡스톤디자인]안되는거없어_게임 리뷰 유용성 평가 Author(s): 민재영; 신유림; 윤상현; 박종화; 노진수 Abstract: 본 프로젝트는 게임 도메인에 특화된 리뷰 유용성 예측 모델 PRIS-RHP와 이를 활용한 웹 서비스 PatchLens를 개발한 것이다. 기존의 리뷰 유용성 예측 연구는 도메인 범용성과 소비자 관점에 치우쳐 있어, 게임 산업의 특수성을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 특히 게임 리뷰는 지속적인 업데이트와 패치에 따라 그 가치가 변화하는 동적 특성을 지니며, 개발자에게 유용한 리뷰는 실제 게임 개선에 활용될 수 있어야 한다.이에 본 프로젝트는 문제를 "게임 개발자가 우선 검토해야 할 리뷰를 식별하는 것"으로 재정의하고, 리뷰와 패치노트 간의 의미적 상호작용을 학습하는 접근을 제안하였다. 리뷰와 패치노트를 동일한 BGE 임베딩 공간에 투영한 뒤, 두 표현의 원소별 곱과 차를 결합하여 상호작용을 명시적으로 포착하고, 리뷰어 메타데이터와 언어적 특징을 함께 활용하여 Deep Pyramid MLP로 유용성 점수를 예측한다. No Man's Sky의 Steam 리뷰와 공식 패치노트를 매칭한 데이터셋으로 실험한 결과, 제안 모델은 텍스트·메타 기반 베이스라인 대비 모든 평가지표에서 가장 우수한 성능(RMSE 0.367)을 달성하였다. 나아가 예측 결과를 단순 점수가 아닌 개발자가 활용 가능한 인사이트로 가공하기 위해, LLM 프롬프트 엔지니어링을 결합한 웹 서비스 PatchLens를 구현하였다. 이를 통해 개발자는 우선순위가 높은 리뷰를 선별하고, 카테고리별 피드백과 구체적인 개선 방향을 확인하며, 중요 리뷰를 실제 업무 흐름으로 연계하여 관리할 수 있다. Description: ※본 자료는 2026학년도 1학기 한성대학교 빅데이터트랙 캡스톤디자인 수업 결과물로 제작되었습니다. 2026-06-30T15:00:00Z