서강 메이트: 맞춤형 시간표·강의 추천Sogang Mate: Personalized Timetable and Course Recommendations

01 문제 상황 Problem

수강신청에서는 학점·필수 이수·시간 충돌뿐 아니라 강의 방식과 평가 부담도 고려해야 합니다. 공식 교과목 정보와 흩어진 수강 경험을 한 번에 비교하기 어렵다는 점에서 출발했습니다.Course registration requires considering not only credits, required courses, and time conflicts, but also teaching format and assessment load. The project started from the difficulty of comparing official course information and scattered student experiences in one place.

02 사용 모델과 데이터 Models and Data

03 구현 과정 Implementation

1. 이수해야 하는 영역, 희망 학점, 피하고 싶은 시간과 수업 선호를 수집합니다.Collects required course areas, desired credits, time slots to avoid, and class preferences.
2. 자료에 존재하는 강의 안에서 후보를 추리고 필수 조건과 시간 충돌을 검사합니다.Candidates are narrowed down from courses present in the data, then checked against required conditions and time conflicts.
3. 추천 이유를 덧붙인 시간표·강의 비교표를 제시하고 조건을 재확인합니다.Presents timetable and course comparison tables with reasons for each recommendation, then reconfirms the conditions.

04 핵심 결과 Key Results

• 학생 조건 수집, 강의 필터링, 추천 논리, 최종 표 검사의 네 단계로 챗봇 응답을 구조화했습니다.Structured the chatbot's responses into four stages: collecting student conditions, filtering courses, recommendation logic, and checking the final table.
• 실제로 없는 강의를 만들지 않도록 자료 범위와 강제 규칙을 프롬프트에 반영했습니다.The prompt incorporates the scope of source materials and enforced rules so that nonexistent courses are not fabricated.

05 한계와 발전 방향 Limitations and Next Steps

• 오류가 완전히 제거되었다고 판단할 수 있는 독립적인 평가나 사용자 실험은 제시되지 않았습니다.No independent evaluation or user study was presented that would show errors have been fully eliminated.
• 학기별 개설 변경과 주관적인 강의평의 영향을 고려해야 하며, 실제 학생 피드백을 통한 개선은 후속 과제입니다.Changes in course offerings each semester and the influence of subjective reviews must be considered; improvement through real student feedback remains future work.