관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
챗봇은 문자나 음성을 통해 사람과 가능한 응답형 채팅 프로그램으로 스마트폰에 탑재된 'Siri'나 'Bixby'도 챗봇 시스템을 활용한 대표적인 인공지능이다. 챗봇이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 이용자 관광 외식 업계에서도 주목하기 시작했다. 머신러닝 기술이 발달하면서 보다 유연한 대화를 구사할 수 있게 되었고, 곧 교육의 영역까지 확대되었다. 이용자는 챗봇과의 대화를 통해 상호작용을 하게 되는데, 활발한 상호작용은 이용자의 욕구를 자극함과 동시에 학습동기 등의 긍정적인 영향을 주게 된다. 챗봇을 활용한 추천 시스템 프로그램들은 이용자의 선호도에 맞춰 상품을 추천해줌은 물론 다양한 부가 정보까지 제공한다. 본 연구는 챗봇 시스템과 관광서비스를 접목시킨 프로그램을 기획하였다. 챗봇 큐레이터는 이용자에게 학습을 통해 흥미와 호기심을 유도하고, 비로소 관광 욕구를 촉진시는 형태로 발전할 것이다. 본 연구를 선행 연구를 바탕으로 기초 기반를 다지는 것을 목적으로 한다.
챗봇은 문자나 음성을 통해 사람과 가능한 응답형 채팅 프로그램으로 스마트폰에 탑재된 'Siri'나 'Bixby'도 챗봇 시스템을 활용한 대표적인 인공지능이다. 챗봇이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 이용자 관광 외식 업계에서도 주목하기 시작했다. 머신러닝 기술이 발달하면서 보다 유연한 대화를 구사할 수 있게 되었고, 곧 교육의 영역까지 확대되었다. 이용자는 챗봇과의 대화를 통해 상호작용을 하게 되는데, 활발한 상호작용은 이용자의 욕구를 자극함과 동시에 학습동기 등의 긍정적인 영향을 주게 된다. 챗봇을 활용한 추천 시스템 프로그램들은 이용자의 선호도에 맞춰 상품을 추천해줌은 물론 다양한 부가 정보까지 제공한다. 본 연구는 챗봇 시스템과 관광서비스를 접목시킨 프로그램을 기획하였다. 챗봇 큐레이터는 이용자에게 학습을 통해 흥미와 호기심을 유도하고, 비로소 관광 욕구를 촉진시는 형태로 발전할 것이다. 본 연구를 선행 연구를 바탕으로 기초 기반를 다지는 것을 목적으로 한다.
비콘(Beacon)은 근거리에 있는 스마트 기기를 자동으로 인식하여 필요한 데이터를 전송할 수 있는 무선 통신장치이다. 4차 산업혁명 시대에 대표적인 사물인터넷(IoT) 설비로 근거리 정보 전달, 모바일 위치서비스, 쇼핑, 마케팅 등 다양한 분야에 활용되고 끊임없이 진화하고 있다. 본 논문에서는 관광위치 기반 추천 정보 제공 서비스를 바탕으로, 비콘 기술을 접목하여 사용자의 관심 또는, 선호도 등에 따라 맞춤형 정보를 추천하는 시스템을 제안한다. 즉, 관광객인 사용자가 원하는 정보를 알려 주는 정보 대행자의 역할을 한다. 관광객의 니즈를 충족시키기 위해서는 지능형 관광 추천 시스템 구축이 필요하다. 본 논문에서 제안한 비콘 기술을 활용한 개인 맞춤형 한식과 관광지 추천 관리 시스템은 한국을 찾는 외국인뿐 아니라 내국인 관광객들에게 양질의 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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.
본 논문에서 구현한 경량단말을 활용한 이종 박물관 관람 환경별 최적의 적응적 관광 서비스 제공 모듈은 서로 다른 박물관을 관람하는 상황에 맞춰 그 관람객에게 가장 적합한 서비스를 제공을 해주는 모듈이다. 종래의 박물관 관람 형태는 사용자가 박물관에서 나누어준 하드카피 형태의 팜플렛 또는 가이드 안내에만 의존한 관람 형태이고, 주제별 아이템에 관한 상세 정보도 현장에 배치된 안내물을 보던가, 박물관에서 대여형태로 제공하는 오디오 장비만을 활용 하는 수준이며, 특히나 제한된 시간내에 대형 박물관을 관람해야 하는 경우 자신이 관심있는 것만 볼 수 없는 환경이다. 본 논문에서 소개될 이 모듈은 가상화 기술과 경량 단말을 활용하여 대형 박물관 또는 미술관등을 방문한 관람객에게 본인에게 맞는 최적의 관람 서비스를 제공한다. 좀더 자세하게는 대형 박물관에서 이 모듈이 사용되는 경우 넓은 공간에 무수히 많은 작품들이 전시되어 있는 상황에서 가용한 관광시간에 본인이 보고자 하는 것들만 추천받아볼 수 있도록 도와줄 수 있고, 최소한의 원가를 들여서 제작된 경량 스마트 단말을 통하여 해당 작품에 대해 상세한 부가 정보를 제공받아 박물관의 관람효과를 극대화 할 수 있도록 도와준다.
여행에서 스마트 폰을 활용하는 경우가 일반화되어 있지만, 대부분의 여행 애플리케이션들은 여행을 테마별 혹은 특정 지역 중심으로 여행객들의 관심 여행지를 추천만 해주는 형태가 대부분이다. 그러나 대부분의 여행객들은 여행 일정을 만드는데 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 따라서 본 연구는 사용자가 원하는 코스를 계획하여 좋은 관광명소, 숙박시설을 최소 경비와 최소 시간으로 여행을 할 수 있게 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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