Kim, Sun-Ho;Park, Kyu-Tae;Kim, Young-A;Park, Doo-Soon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.1767-1769
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2012
최근 여가활동에 대한 관심이 증대되고 있으며, 모바일 인프라가 널리 보급되었다. 하지만 공유되는 정보의 양이 급속하게 증가함에 따라 원하는 정보를 정확하게 얻는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 한국관광공사의 Open API를 이용하여 보다 객관적이고 정확한 관광 명소의 정보를 안드로이드 폰에서 볼 수 있도록 제공하고, 더불어 사용자의 취향에 알맞은 관광 명소를 추천해주는 시스템을 소개한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.514-518
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2019
기존의 교차 도메인 추천은 일반적으로 서로 다른 도메인 데이터의 지식 결합이나 지식 공유를 바탕으로 진행된다. 이러한 방식들은 최소 한 개 이상의 도메인 데이터가 필요해서 모든 도메인의 피드백 데이터가 없는 실제 서비스 초기 상황에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 초반 모든 도메인의 피드백 데이터가 없고 콘텐츠 데이터만 존재하는 상황에서 교차 도메인 추천 시스템을 효과적으로 시작하기 위해 텍스트 임베딩, 클러스터링, 프로파일링 및 콘텐츠 기반 필터링을 활용한 추천 시스템 구성을 제안하고자 한다. 평가를 위해 여행지, 지역 축제, 공연을 포함하는 문화 관광 데이터와, 이에 대한 사용자 프로파일링 결과를 바탕으로 추천을 진행하였다. 그 결과, 콘텐츠 임베딩에 대한 유사도를 시각화하여 교차 도메인 아이템 간 유사성을 확인할 수 있었고, 사용자별 추천 결과를 통해 제안한 교차 도메인 추천 시스템이 유의미하게 동작함을 보였다.
Young-Min Na;Sol Kim;Gi-Yeon Song;Geumsang Lee;Jaehwan Lee
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.396-397
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2023
추천 시스템은 빅데이터 관련 기술과 알고리즘의 발달로 다양한 분야에서 사용되고 있다. 관광 산업도 예외는 아니다. 본 연구에서는 사용자들이 촬영한 사진을 기반으로 유사한 여행지를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 사용자가 입력한 이미지에서 언어적 특성과 비언어적 특성을 추출하고 이를 기반으로 유사한 이미지를 탐색하고, 이를 기반으로 사용자가 좋아할 다음 여행지를 추천한다. 사용자가 질의어를 입력하지 않고 이미지를 제공하여 추천이 이루어진다는 점과 사용자의실제 여행 여부를 이용해 모델의 성능을 평가했다는 점에서 연구의 의의가 있다.
Kim, Hyeong-Soo;Park, Soo-Ho;Lee, Dong-Gyu;Ryu, Keun-Ho
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.134-136
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2012
u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2013.06a
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pp.10-11
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2013
최근 여가 관광의 기능이 활성화되고 해양활동에 대한 관심이 증가하면서 주로 어업의 대상으로 여겨지던 해양공간이 관광자원으로서의 중요성이 부각되고 있으며, 여가활동 및 가족단위 관광활동의 증가로 인하여 해양환광활동에 대한 국민적 관심이 높아지면서 해양레저에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 우리나라 해양레저활동의 현실은 시설 및 프로그램이 활성화되지 못하고 있으며, 기존의 낚시나 유선사업의 수준을 벗어나지 못하고 있다. 현재 해양레저활동자 조차도 바다에 관한 깊은 이해와 일정수준의 기술 및 노하우를 가지지 못한 상황이며, 레저보트가 접근할 수 있는 지역의 정보 부족으로 근거리의 단순한 경로만을 반복적으로 운항하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고 요트항해에 필요한 다양한 정보의 제공에 대응하여 해양레저활동을 위한 레저항로를 부산지역을 중심으로 제안하였다.
Kim, Bae-Sung;Hwang, Hun-Gyu;Shin, Il-Sik;Lee, Jang-Se;Yoo, Yung-Ho
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.7
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pp.1355-1362
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2016
Recently, the marine leisure are being emphasized with improving the quality of life style by increased income and spare time. Also, there is a increasement of people's interest in marine leisure activities. But resources and facilities do not grow in proportion to the quantitative growth of the current marine leisure industry. Besides, a leisure ship operator tends to choose a simple or familiar route of the local area rather than a new leisure routes which are not explored due to lack of accessible areas information. This paper proposes a routes recommendation system in order to solve above problems based on marine resource database. The databases have been constructed through investigation and analysis of navigational information such as environmental conditions including weather conditions and sea status, field of marine leisure activities, tourist attractions and natural landscape, and marine leisure prohibited areas. Therefore we have developed and implemented the route recommendation system that provides various information necessary to route operation of leisure boats.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.4
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pp.91-103
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2024
A tourist destination ranking system was designed that employs a semantic search to extract information with reasonable accuracy. To this end the process involves collecting data, preprocessing text reviews of tourist spots, and embedding the corpus and queries with SBERT. We calculate the similarity between data points, filter out those below a specified threshold, and then rank the remaining tourist destinations using a count-based algorithm to align them semantically with the query. To assess the efficacy of the ranking algorithm experiments were conducted with four queries. Furthermore, 58,175 sentences were directly labeled to ascertain their semantic relevance to the third query, 'crowdedness'. Notably, human-labeled data for crowdedness showed similar results. Despite challenges including optimizing thresholds and imbalanced data, this study shows that a semantic search is a powerful method for understanding user intent and recommending tourist destinations with less time and costs.
YuNa Lee;MuMoungCho Han;SeonYeong Yu;MeeQi Siow;Mijin Noh;YangSok Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.8
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pp.9-17
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2023
The development of information and communication technology and the improvement of the development and dissemination of smart devices have caused changes in the form of tourism, and the concept of smart tourism has since emerged. In this regard, researches related to smart tourism has been conducted in various fields such as policy implementation and surveys, but there is a lack of research on application reviews. This study collects Trip Advisor application review data in the Google Play Store to identify usage of the application and user satisfaction through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. The analysis results in four topics, two of which are positive and the other two are negative. We found that users were satisfied with the application's recommendation system, but were dissatisfied when the filters they set during search were not applied or that reviews were not published after updates of the application. We suggest more categories can be added to the application to provide users with different experiences. In addition, it is expected that user satisfaction can be improved by identifying problems within the application, including the filter function, and checking the application environment and resolving the error occurring during the application usage.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.1
s.11
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pp.59-71
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2004
Nearest neighbor query retrieves nearest located target objects, and is very frequently used in mobile environment. In this paper we propose a novel neatest neighbor query processing technique that is able to retrieve nearest located target object from the user who is continuously moving with a direction. The proposed method retrieves objects using the direction property of moving object as well as euclidean distance to target object. The proposed method is applicable to traffic information system, travel information system, and location-based recommendation system which require retrieving nearest located object.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.137-146
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2022
In relation to the travel itinerary recommendation service, which has recently become in high demand, our previous work introduces a method to quantify the popularity of places including tour spots, restaurants, and accommodations through social big data analysis, and to create a travel schedule based on the analysis results. On the other hand, the generated schedule was mainly composed of travel routes that connected tour spots with the shorted distance, and detailed schedule information including restaurants and accommodation information for each travel date was not provided. This paper presents an algorithm for constructing a detailed travel route using a scenario template in a travel schedule created based on social big data, and introduces a prototype system that implements it. The proposed system consists of modules such as place information collection, place-specific popularity score estimation, shortest travel rout generation, daily schedule organization, and UI visualization. Experiments conducted based on social reviews collected from 63,000 places in the Gyeongnam province proved effectiveness of the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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