본 논문에서는 사용자 맞춤형 여행가이드 서비스 기능을 포함하는 몽생미셸 가상현실 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 사용자로 하여금 가상 여행지나 문화유적 등을 다닐 수 있도록 해주고, 사용자들이 관심을 많이 보였던 아이템 등에 대해 좀 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 해준다. 또한 가상체험 중에 찍은 사진들과 데이터 베이스로부터 받은 정보들을 바탕으로 본인의 취향에 맞는 사용자 맞춤형 여행 가이드를 만들 수 있다. 이렇게 만들어지는 여행 가이드는 웹 페이지의 형태로 만들어져 출력해서 실제 여행지에 갔을 때 본인의 취향에 맞는 여행 가이드로 활용하거나 웹사이트 등에 올려 남들과 공유할 수 있다. 그리고 본 여행 가이드 시스템의 컴포넌트 모듈들은 다른 여행지에 대한 가이드 시스템을 만들 때에도 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 논문에서는 몽생미셸을 소재로 제작한 가상현실 사용자 맞춤형 여행 가이드 시스템의 제작 동기, 개발, 그리고 간단한 사용성 평가에 대해 논한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 유동 소비자가 서비스의 유동성을 보장받을 수 있는 지능형 여행정보서비스를 제안하고자 한다. 본 시스템은 유비쿼터스 환경에서 여행자가 필요로 하는 정보획득을 돕기 위해 다양한 상품제안, 그 상품들 간의 연계를 통한 맞춤제안을 목적으로 설계되었다 여행정보시스템에 연관된 상품들은 호텔, 비행사, 자동차, 여행지 정보, 음식점 및 Business Trip 등이다. 따라서 여행자의 요구 및 상황의 변화에 맞게 연관상품의 Schedule 맞춤을 위한 지능형 여행 최적정보시스템의 연구가 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 Traveling Service 지원을 위해 첫째 여행자의 요구에 따른 단일상품의 복합상품화(Product bundling)를 위한 방법론을 제안하였다. 둘째, 복합상품을 구성하기 위해 필수적인, 개별정보시스템에 이질적인 형태로 저장되어있는 단일상품에 대한 정보를 공유하기 위해, 여행상품과 온톨로지의 구축이 요구된다. 이에 본 논문에서는 OWL 기반의 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 기반의 여행정보시스템은 향후 시맨틱 웹서비 기반의 지능형 여행정보시스템 구축을 위한 초석으로 활요될 것이다.
무선인터넷 기술과 스마트폰의 보급은 사람들로 하여금 언제, 어디서나 인터넷에서 쉽게 정보를 검색할 수 있는 발판을 만들어 주었다. 무선인터넷 이용실태 조사를 보면 무선인터넷 이용률은 2011년 65.2%에서 2013년에는 80%를 넘어설 것으로 예측했다. 또한 무선 인터넷 사용도 조사에서 모바일 웹을 이용한 정보 검색 서비스가 71.4%로 가장 높은 이용률을 보였다. 사용자가 공유하는 정보가 기하급수적으로 증가하고, 웹 상의 정보가 방대하여 검색된 정보 중 자신이 원하는 정보를 처리하기 위해서 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 따라서 모바일 웹 환경에서는 스마트폰을 기반으로 하여 사용자의 위치 및 시간을 고려한 맞춤형 정보 제공이 필요시 된다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 사용자의 시간과 공간 정보에 기반한 맞춤형 여행 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자의 여행 가능 시간과 현재의 위치 정보를 중심으로 여행 가능한 목적지 정보를 제공하도록 설계하였다. 기존의 모바일 위치 정보 서비스는 사용자의 위치를 중심으로 목적지까지의 반경을 표시해 주는데 반해 본 연구에서는 지도 트래킹을 통해 실제로 목적지까지의 왕복 시간과 관람 시간을 알려주도록 설계하였다. 웹 표준기술인 HTML5와 오픈 API를 이용하여 사용자에게 맞춤형 여행 정보를 제공하는 모바일 웹 응용을 개발하였다.
Covid19의 세계적 유행 이래로 긴 일정의 해외여행이 감소하고 국내 여행의 수요가 꾸준히 증가하는 추세이다. 현재 다수의 국내 여행 숙박 플랫폼은 가성비 측면으로 이용자가 숙박업소를 선택하고 소비자와 업체를 연결해주는 과정에서 수수료를 얻는 상업적 모델이다. 본 논문에서는 가격 경쟁 중심의 기성 시스템이 아닌, 여행자 개인의 가치를 맞춤화하고 공익의 목적으로 업체를 홍보하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반의 시스템을 구현하여 여행자에게 개인 가치에 맞는 업소를 맞춤형으로 추천하고 해당 업소에 대한 평가 지표를 시각화하여 제공한다. 본 시스템은 맞춤형 업소 추천과 평가 지표 제공을 위해 소비자의 리뷰 데이터를 사용한다. 텍스트 데이터를 분석하고 해당 데이터를 다중 분류를 통해 업소에 대한 평가 지표별 점수를 산정한다. 본 시스템은 여행자에게 다양한 관광지와 관광 업소를 추천함으로써 지역 관광을 유도하고 해당 여행지 업소와 지역 경제에 도움을 줄 것이라고 기대된다. 본 논문에서 제안된 기법은 오픈소스로 공개되었다[1].
매년 여행을 즐기는 여행객들의 수가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 추세는 해외여행 뿐 아니라 국내 여행에서도 나타나고 있다. 국내 여행을 즐기는 여행객 수의 증가는 매우 다양하고 복합적인 요인들에 의해 이루어지고 있는 것이 사실이나, 국내 여행객들의 절대 다수는 해외여행과는 달리 패키지 형태 보다는 자유여행 형태의 여행을 선호하고 있다. 이는 해외 여행지 대비 국내 여행지가 여행객들이 취득 및 분석할 수 있는 정보의 접근성이 훨씬 높고 정보의 양 역시 풍부하다는 것에서 기인한다고 할 수 있다. 그러나 이러한 정보 접근의 용이성 및 정보량의 풍요성은 오히려 자유여행을 즐기고자 하는 여행객들이 여행코스 및 숙소를 정하는데 많은 시간을 투자하게 되는 요인으로 작용하고 있다. 때문에 이러한 단점을 해결하고자 본 논문에서 제안하는 애플리케이션은 국내 여행객들이 편리하고 손쉽게 국내 여행을 즐길 수 있도록 여행코스 및 숙소를 지정할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 제안하는 애플리케이션에서는 국내 여행과 관련된 다양한 정보들을 각종 포털 사이트와 SNS에서 수집하고, 이를 기반으로 사용자 선호 정보와의 매칭을 통해 맞춤형 여행 코스 제안 및 숙소 예약 기능을 제공한다. 이를 통해, 국내 여행을 즐기는 여행객들에게 편리함을 제공하고, 국내 여행객 수의 증가를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 지능형 여행 정보 제공을 위해 제주여행 온톨로지를 구축하여 사용자별 맞춤형 여행정보 제공 및 검색을 위한 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 일반 검색이 제한된 정보에 대한 키워드 매칭이 라면, 온톨로지 기반 검색은 키워드 검색, 사전에 의한 확장 검색, 지식입력에 의한 검색이 모두 가능하여 좀 더 지능적 검색이라 할 수 있겠다. 이러한 온톨로지 검색의 장정으로는 속성값, 분류, 메타 정보 등 관련된 여행정보를 모두 활용할 수 있다는 것과. 유사어 활용이 가능하다는 것이다. 또한 검색 어휘의 역할에 따른 차등적인 가중치값 등을 적용하여 Many-Answers-Problem 해결할 수 있다. 즉, 가장 관련 있는 정보를 상위에 랭크시켜 사용자의 체감 정확률을 향상시킬 수 있다.
문화체육관광부와 한국관광공사가 트위터, 페이스북 등 소셜미디어 분석한 것에 따르면, 모바일 여행 서비스가 증가하고 있고 여행자들의 취향이 세분화되고 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 개인 맞춤형 여행을 선호하고 숨은 관광지를 찾는 여행자들이 많아지고 있다. 또한, 국내 여행의 수요가 증가하는 상황에서 출시된 주요 어플리케이션을 살펴보면 변화하고 있는 트렌드에 부합하지 않는다. 따라서, 변화하는 트렌드에 맞춰 사용자가 자신에게 맞는 여행을 계획할 수 있도록 사용자 기반으로 한 추천 기능과 유사한 관광지 추천 기능을 추가한다. 세분화된 사용자의 취향에 근접하기 위해 관광지 개요를 기반으로 유사한 관광지 추천 기능을 구현하고 리뷰 감성 분석을 기반으로 사용자 기반 관광지 추천 기능을 구현한다. 뿐만 아니라, 증강현실 내비게이션 기능도 추가한다. 이를 통해 사용자들이 자신에게 맞는 국내 여행을 계획하는 데 도움을 주고 유명한 관광지보다는 숨은 여행지를 선호하는 사용자 그리고 밀집된 관광지에서 목적지를 찾는 것에 불편함이 있는 사용자들에게는 편리함을 제공해 줄 것으로 기대된다.
'오징어 게임', '기생충', K-POP 등의 K-콘텐츠를 중심으로 한류 문화가 세계적으로 전파되고 있으며 이에 따라 방한을 희망하는 외국인들도 증가하고 있다. 그리고 여행자들의 취향이 세분화되면서 개인 맞춤형 여행을 선호하는 방향으로 트렌드가 변화되고 있다. 그러나 외국인을 대상으로 하는 애플리케이션은 많지 않다. 본 연구는 이러한 문제점을 해소하고자 외국인 관광객을 대상으로 맞춤형 서비스를 제공하는 모바일 애플리케이션인 'DisKO'를 개발하였다. 본 앱에서는 여행 취향에 대한 선호도를 기반으로 카테고리별 맞춤형 관광 정보를 제공한다. 그 외에도 외국인 관광객에게 필수적인 번역, 환율, 시차, 지도 등의 편의 기능을 제공한다. 본 앱을 통해 외국인 관광객들은 맞춤형 정보와 반드시 필요한 편의 서비스를 'DisKO'에서 활용할 수 있다.
목적 사회 전반적으로 퍼진 개인의 취향에 대해 존중하는 분위기는 소비 트렌드를 바꾸었다. 그에 따라 여행 산업에서도 소비자 개인의 취향을 반영하는 맞춤형 여행이 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 특히 여행 산업 분야 중 하나인 '영화 관광'에 대한 관심이 커지고 있음에 주목하였다. 영화를 시청하며 발생하는 개인의 여행 동기를 맞춤형 여행 제안으로 충족시키고자 하며, 이는 '영화 관광 산업'의 지속적 발전의 촉진제가 될 것으로 기대한다. 설계/방법론/접근 본 연구에서는 시청자가 실제로 방문하고 싶은 영화 속 촬영지 정보를 'OCR'을 통해 추출, 제안하는 방법론을 구현하였다. 먼저, 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리인 'OpenCV'를 활용하여 사용자가 선택한 영화 속 장면을 추출 받는다. 또한, 딥러닝 기반의 텍스트 영역 탐지모델인 'EAST 모델'을 활용하여 해당 장면 이미지에서 문자가 위치한 곳을 탐지하여 검출한다. 검출한 이미지는 'OpenCV 내장 함수'를 사용해 전처리하여 인식의 정확도를 높인다. 마지막으로 광학 문자 인식 엔진인 'Tesseract'를 사용하여 이미지 속 문자를 인식 가능한 텍스트로 변환한 후, 'Google Map API'를 통해 실제 위치 정보를 반환한다. 의의 본 연구는 기존의 영화 관광에서 나아가, 4차 산업 기술을 활용한 개인 맞춤 관광 콘텐츠를 제공해준다는 점에서 큰 의의가 있다. 이는 앞으로 여행사와 함께 영화 관광 패키지 상품 개발에 활용될 수 있다. 또한 국내에서 해외로의 유입뿐만 아니라, 해외에서 국내로의 유입에 활용될 가능성 역시 내포하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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