[분류 알고리즘] 사용자 응답 기반 캐릭터 분류 로직 개선 제안

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[분류 알고리즘] 사용자 응답 기반 캐릭터 분류 로직 개선 제안

📋 내용 설명

현재 서비스에서는 사용자의 설문 응답에 따라 캐릭터(아바타)를 분류하는 로직이 구현되어 있습니다.
하지만 최근 수집된 응답 데이터에서 ‘올빼미’ 캐릭터로 분류되는 비율이 지나치게 높게 나타나고 있습니다.

캐릭터별 분류 기준이 균형 있게 잡혀 있지 않거나, 그냥 안성캠에 (정말로 잠을 안자는)올빼미족들이 과도하게 치우쳐 있을 것으로 예상되는데, 다양한 캐릭터들이 나오지 않는 점이 아쉽네요...

아무튼 다음과 같은 단계로 개선을 논의하고자 합니다:

1. 데이터 분석 (1차)

• 수집된 설문 응답 데이터를 기반으로 캐릭터별 분포 현황 확인
• 특정 문항/조건이 올빼미 쪽으로 가중치가 몰리는지 파악

2. 알고리즘 개선 (2차)

• 조건 분기 및 가중치 재조정
• 점수화/확률화 방식 적용 가능성 검토
• 필요 시 머신러닝 기반의 분류 모델 탐색

🛠 재현 방법 (버그인 경우)

1. 설문에 응답 → 결과 화면에서 캐릭터 분류 확인

2. 다양한 답변 조합을 입력해도 상당수가 ‘올빼미’로 분류됨

3. 결과 다양성이 부족

✅ 기대 결과

1. 사용자 경험이 다양해지고, 결과에 대한 공감도가 상승

2. 향후 데이터셋이 커지면 ML/AI 기반 분류로 확장 가능

📎 참고 자료 (선택)

소스 위치

• 현재 로직 구현부: src/utils/Util.js (title 생성/매핑 부분)
• End 화면 출력: src/pages/End.vue → ImageFrame.vue

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응답 데이터: 저장소에는 포함하지 않았으며, 요청 시 별도 제공 예정입니다.