현재 코로나19의 여파로 아웃바운드 관광이 제한되고 있는 상황이지만 모빌리티 시장의 활성화로 인하여 안전하면서 방해받지 않는 프라이빗한 국내 여행의 수요가 증가하는 추세이다. 기존의 애플리케이션은 아직 수요자와 공급자 등의 시장 체계가 확립되지 않은 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하며 코로나19로 인하여 힘든 시간을 보내고 있는 사람들에게 힘이 되어줄 수 있는 택시 투어 통합 애플리케이션인 'TAXIO'를 개발하였다. 중장년층도 편리하게 이용 가능한 UI와 Firebase와 Google Places API, Google Maps API, Weather API를 이용하여 기존 애플리케이션보다 쉬운 접근이 가능하게 개발하였다.
본 논문은 한국관광공사에서 제공하는 Tour API 3.0 Open API에서 제공하는 데이터를 바탕으로 한다. Google에서 제공해 주는 TensorFlow를 통해서 인공 신경망 딥러닝 알고리즘과 가중치 알고리즘을 통해서 사용자 기호에 맞춰 정보를 추천해 주는 어플리케이션 '눈치코칭_여행딥러닝'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 현재 순위알고리즘은 평균적으로 40%, 딥러닝 모델은 60%정확도를 보여, 딥러닝이 보다 좋은 성능을 보였다.
도서관 여행 프로그램은 J시가 처음 도입, 운영하고 있는 새로운 형태의 문화프로그램으로, 도서관 여행자는 정해진 코스에 따라 관내 특화 도서관을 여행하며 다양한 체험을 하게 된다. 본 연구는 보다 많은 이용자들이 도서관 여행에 참여할 기회를 누릴 수 있도록 기존 고정된 단체여행 형태 외에 개별 참여하는 이용자의 특성을 고려한 맞춤형 코스 추천 모델 구축을 목적으로 한다. 이를 위해 도서관 여행자의 특성을 유형화하여 여행자 페르소나를 설정하였으며, 그에 따른 도서관 평가 항목과 평가 기준을 수립하였다. 도서관 여행 프로그램의 대상이 되는 도서관 22관을 선정, 실제 답사를 통해 도서관 데이터를 실측하였다. 수집한 데이터를 기반으로 여행자의 특성에 적합한 도서관의 특징을 도출하였으며, 의사결정나무 알고리즘을 활용해 페르소나 기반의 도서관 여행 코스 추천 모델을 개발하였다. 나아가 추천 모델의 활용 가능성을 시연하기 위해 이를 적용한 모바일 앱 목업을 제작하였으며, 실제 J시 도서관 이용자들을 대상으로 사용자 평가를 진행해 개발한 모델의 만족도와 개선사항을 파악하였다.
유비쿼터스 도시 환경에서 사용자에게 맞춤형 국토정보를 제공하기 위한 공간 정보 시스템 개발이 대두되고 있다. 공간 정보 시스템은 사용자를 위해 언제 어디서든지 공간 정보를 탐사할 수 있다. 또한, 다른 사용자들에게도 데이터마이닝 기술을 통해 분석된 정보를 제공해 줄 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 빈발 패턴 기법을 활용한 오픈맵 API 기반 프로토타입을 제안한다. 제안하는 프로토타입은 지오포토의 위치 데이터를 기반으로 사용자에게 흥미로운 여행 코스와 우리가 알지 못했던 명소를 탐사할 수 있다. 또한, 제안된 프로토타입은 20가지의 오픈맵 API 기반 지도 중 사용자에 의해 선택된 지도에 분석된 공간 패턴을 표현할 수 있는 최초의 시도이다. 우리의 프로토타입은 스마트폰 등의 모바일 단말기에서도 응용될 수 있다.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형 (대중)교통 정보 제공이 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로선택시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고, 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다. 적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거한 후, 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하여 향후 여행전(Pre-Trip), 여행중(In-Vehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(Path Planning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
본 연구는 한 중 미 일 참가자를 대상으로 해외여행과 관련한 오프라인-온라인 설문을 실시 총 707개의 유효한 표본을 수집하고 이를 분석하였다. 이를 통해, 아시아 국가의 경우, 권력거리와 유인동기간 유의한 인과관계와 전체주의와 추진동기 사이에 유의한 인과 관계가 존재함을 밝혀냈다. 즉, 아시아 국가의 관광 전략은 다양한 이벤트와 볼거리를 제공하고 친목 단체 간 유대를 강화하는 상품을 개발하는 것이 유리한 반면, 미국인의 경우, 과시적 상품보다는 실질적 여행 계획을 통한 개인 맞춤형 상품으로 자기만족을 극대화시키는 것이 더욱 효과적이라는 결론을 내렸다. 본 연구는 설문조사를 통한 전형적인 탐색적 분석 방식을 취하여 설문 참가자의 다양한 의견을 제약하는 한계점이 있지만, 홉스테드의 문화차원지수, 동기이론, 고객만족과 재방문 의도에 관한 이론을 활용한 학제적 공헌과 함께 각 국가 간 문화 성향을 동시 비교함으로써 해외여행 상품에 대한 최적의 마케팅 전략을 제시한 실질적 시사점이 있다.
다양한 정보자원들로부터 사용자가 요구하는 맞춤화된 정보를 추출해 내는 것은 더욱 어려워지고 있다. RSS를 비롯하여 개선된 다양한 정보 수집 방법들이 개발되었지만, 여전히 정보가공자인 사람의 도움 없이 필요한 정보들을 수집하여 정리 및 가공하는 작업이 쉽지는 않다. 따라서 본 연구에서는 정보사용자들이 사용 목적에 맞게 정보를 가공하는 부담을 줄여주기 위해 사례기반추론과 온톨로지에 기반한 맞춤형 통합정보생성 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 세 단계로 구성된다. 첫째, 수집된 웹 정보를 정보가공의 용이성을 위해 사례로 변환한다. 둘째, 동적 유사도 검색을 통해 수집된 사례들로부터 정보 사용자의 동적 요구사항에 적합한 사례를 검색한다. 셋째, 전 단계에서 추출된 사례를 정보사용자의 요구사항에 보다 적합한 지식으로 가공하기 위해 집중 유사도를 적용한다. 본 프레임워크는 여행자들의 정보수집을 위한 여행정보시스템에 적용되어 그 효과를 입증하였다.
우리는 현재 빅데이터 시대를 살아가고 있다. 특히 빅데이터를 기반으로 살아가는 여성소비자와 현대 소비특성이 큰 화제가 되고 있다. 여성소비자는 남성과 대비되는 소비자로서 한 사회의 소비문화에 점점 더 많은 영향력을 미치고 있다. 따라서 본 연구는 진화되어지는 정보로부터 빅데이터 기술의 사용으로 여성소비자특성을 사례를 통하여 분석하고자 한다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 빅데이터를 활용한 여성소비자의 현황을 살펴보면 20대 미혼 여성들은 다른 계층에 비해 경제 활동 인구 비율이 높게 나타나고 있어 기혼 여성에 비해 가처분 소득이 높음은 물론 적극적인 소비행동을 보이고 있다. 둘째, 여성소비자의 의.식생활의 특성을 살펴보면, 의생활에서 대부분 20대에서 유행과 연예인을 따라하는 것에 높은 비중을 보인다. 셋째, 빅데이터를 활용한 국내 사례(SD 온라인 버즈 마케팅, C.S.I. 신세계몰 프로젝트, 신한카드의 여성소비자의 맞춤형 서비스센터, 롯데관광의 맞춤형 여행 서비스)와 국외사례(타겟의 빅데이터 서비스, ZARA의 빅데이터 서비스, Walmart의 빅데이터 서비스)를 분석해 보면, 여성소비자의 니즈의 실시간 분석이 가능해짐에 따라, 빅데이터 활용에 따른 재 구매율을 높이고, 새로운 여성 소비자가 창출되었다는 것이다.
본 연구는 장거리 자전거 여행자들의 여행 경험 연구이다. 자전거 도로와 자전거 타는 행위는 현대인의 생활 패턴의 한 요소다. 이와 동시에 2009년 수립된 '국가 자전거 정책 마스터 플랜'의 의해 전국을 'ㅁ'자로 묶는 테마형 자전거길이 개발되고 있다. 1,300만 자전거 라이더들의 장거리 여행의 욕구는 증가하고 있다. 이에 따라 행정안전부는 2013년 <자전거 행복나눔> 앱을 개발하여 라이더들의 여행 편의를 도모하였다. 본 연구에서는 현재 자전거 앱을 사용하고 있는 39명의 대상자를 통해 본 앱의 사용성 평가를 하였다. 이후 고관여자 6인의 심층 면접을 통해 연구자가 세운 11가지의 가설을 평가했다. 자전거 여행자들에게 더 좋은 경험을 제공하기 위해서는 숙련도별, 테마별, 구간별 길 안내, 속도, 거리 관련 정보 제공, 타 자전거 라이더와의 소통, 준비물 정비 팁 제공, 바이크텔 통합을 통한 숙박 예약 시스템 구축, 한국어, 영어 호환 기능이 제공되어야 한다. 본 연구를 통해 장거리 자전거 여행자 맞춤 서비스 방안을 모색하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
지난해 MERS 등의 영향으로 주춤했던 국내 관광산업이 올해에는 정부의 임시 공휴일 운영 및 대체 공휴일 실시 등과 함께 외국인 관광인구 유입 증가 등으로 MICE산업 형태로 확대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 국내 관광지를 찾는 다양한 여행자에게 위치에 기반한 상세 관광 안내 모바일 서비스를 제공하고 다양한 이동경로를 갖을 수 있는 실외 관광지의 다중경로에 대하여 이용자 소셜 위치정보를 통해, 사용자별 맞춤형 관광경로 추천 및 최단경로 안내 방법에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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