• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.383-384
• /
• 2018

최근 주말의 개념이 확장되고 일상보다 여유를 우위를 두는 사람들이 많아짐에 따라 여행 산업이 발전하고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향을 기반으로 하이브리드 협업 필터링을 이용한 여행지 추천 기법을 제안한다. 사용자별 여행지 선호도를 생성하고 사용자 기반 협업 필터링을 통해 후보 여행지를 생성하고 아이템 기반 협업 필터링을 수행하여 여행지 성향 점수를 생성한다. 여행지 성향 점수와 여행지별 성향을 고려하여 최종 여행지를 추천한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.311-314
• /
• 2018

매 년 여행에 대한 관심이 증가함에 따라 여행지에 대한 정보를 찾는 사용자들의 수요가 많아지게 되었다. 현재 존재하는 여행 정보 사이트들은 사이트 회원들의 좋아요 수를 활용하여 여행지를 추천해 주기 때문에 사이트의 사용자가 많지 않을 경우 실제로 인기 있는 여행지인지 확인할 수 없어 추천 정보의 신뢰도가 떨어진다는 단점이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 웹상에 산재되어 있는 여행 관련 데이터들을 수집한 후 실제로 각 여행지들이 웹 사이트에서 얼마나 언급 되었는지 분석하여 언급 수로 여행지를 추천하는 시스템으로써 사이트의 사용자수에 구애받지 않는 보다 신뢰도 높은 여행지 추천에 도움을 주고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.235-236
• /
• 2021

본 논문에서는 Microsoft Visual Studio의 Bot Builder SDK Template, Bot Emulator, KaKao Map 서비스를 활용하여 제주도 여행지를 추천하는 챗봇을 구현한다. 이 챗봇은 제주도 여행을 계획하고 있는 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 챗봇이다. 사용자에게 여행지 관련 테마를 제시하고, 사용자는 챗봇이 제시한 선택지 중 자신이 가장 선호하는 선택지를 선택한다. 사용자가 선택지를 결정하면 이를 바탕으로 챗봇 데이터베이스에 있는 적절한 여행지를 추천한다. 사용자가 테마를 고르지 않고 모든 데이터를 보고자 하는 경우 목록보기를 선택하여 챗봇이 가진 모든 여행지 목록을 볼 수 있다. 이 과정을 통해 사용자는 자신이 원하는 분야의 제주도의 적절한 여행지를 추천받을 수 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권7호
• /
• pp.133-139
• /
• 2019

본 연구는 Facebook에 게시된 여행지 사진 중 어떤 유형의 사진이 더 여행지에 호감을 느끼도록 만들고 떠나고 싶은 의향을 불러일으키는지 알아보고자 하였다. 이 때 사용자의 개인차 특성인 공적 자기의식이 영향을 미칠 것으로 예상되어 여행지 사진유형(여행자 존재 여부)과 공적 자기의식 정도(고/저)에 따라 여행지 태도와 여행지 방문의도 및 추천의도에서 어떤 차이가 나타나는지 알아보았다. 연구결과, 여행자의 모습이 여행지 풍경 속에 존재하는 경우, 여행지에 대한 호감이 인물이 없는 경우보다 높게 나타났다. 또 여행자 모습이 존재하는 경우에 공적 자기의식이 높은 집단이 낮은 집단에 비해 더 높은 여행지에 대한 호감도, 방문의도 및 추천의도를 갖는 것으로 나타났다. 하지만, 공적 자기의식이 낮은 집단에서는 이와 같은 차이가 나타나지 않았다. 본 연구는 페이스북에 게시되는 여행지 사진에서 인물 존재 여부와 사용자의 공적 자기의식 수준이 여행지 광고효과에 미치는 영향을 실험적으로 검증했다는 데 학술적 의의가 있으며, 여행지 홍보에 있어서 사진제시 방식과 사용자의 심리적 특성을 함께 고려해야 함을 시사한다는 점에서 실무적 가치를 지닌다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
• /
• pp.69-72
• /
• 2018

최근 증가하고 있는 자유개별여행자들의 경우 항공권, 숙박 등의 여행상품을 개별로 구매하고 여행지에서 지역 여행정보를 통해 여행상품을 구매한다. 일반적인 여행 앱에서는 여행자에게 일괄적으로 관광 상품 메시지를 전송한다. 하지만 해당 여행지에 대한 정보 메시지를 여행 시간대별로 받는다면 여행자는 그 정보를 토대로 좀 더 다양한 여행을 즐길 수 있으며, 해당 지역의 여행 상품을 판매하는 판매자의 경우 효과적인 홍보 마케팅이 이루어질 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 해당 여행지를 여행하고 있는 여행자에게 스케줄링된 여행정보를 주기적으로 전송할 수 있는 FCM기반의 푸시서비스 개발을 목적으로 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.47-56
• /
• 2019

국내 여행 수요 증가 추세에 맞춰 다큐멘터리 포맷에서 주어진 대본 없이 출연자들이 상호작용하는 리얼리티 여행프로그램이 증가하고 있다. 본 연구에서는 리얼리티 여행 프로그램의 시청 동기가 프로그램에 대한 시청 만족도와 여행지 방문 의도에 어떤 영향을 끼치는지 실증적으로 탐색하였다. 연구결과로 첫째, 리얼리티 여행프로그램의 시청 동기로는 '오락성', '공감성', '심미성', '정보성', '상호작용', '간접경험' 요인을 확인하였다. 둘째, 리얼리티 여행 프로그램에서 시청 만족과 여행지 방문 의도에 긍정적 영향을 미치는 공통 요인은 '심미성'과 '간접경험'이었다. 여행지의 아름다움과 실제 여행하는 출연자의 모습에 감정 이입함으로써 프로그램에 만족하고, 그 여행지에 방문해보고 싶다는 긍정적인 영향을 주었다. 리얼리티 여행프로그램의 시청 동기가 프로그램에 대한 태도와 여행지 방문 의도에 긍정적인 영향을 준다는 것을 검증함으로써 리얼리티 여행프로그램의 이론적 토대를 제공하였다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.193-197
• /
• 2010

오늘날 인터넷의 출현과 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로써, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷상의 여행사 사이트 등에서 고객이 여행지를 선택할 때 고객이 관심을 가질만한 여행지를 추천하여 줌으로써 고객이 최적의 여행지를 선택할 수 있는 새로운 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 여러 추천 시스템에서 적용되던 협업 필터링 기법의 문제점으로 나타나고 있는 희소성과 확장성을 해결하기 위하여 본 연구에서는 퍼지로직과 인공신경망을 결합한 하이브리드 접근 방법인 뉴로 퍼지 기반의 여행지 추천시스템을 개발하였다. 제안한 추천시스템을 적용하여 실험한 결과 제안 시스템이 기본의 방법들보다 우수함을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.279-280
• /
• 2022

본 논문에서는 여행지 리스트와 이에 대한 정보를 포털 사이트에서 검색하지 않고 사용자가 원하는 지형과 분위기에 따른 여행지를 추천하고, 근처 숙소나 맛집, 교통편 등과 같은 정보를 통합적으로 전달해줄 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 챗봇은 사용자들에게 원하는 여행지의 키워드를 보여주고 그 키워드에 맞는 여행지 및 여러 가지 정보를 추천해주는 기능을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.477-478
• /
• 2023

본 연구는 코로나-19 이후로 다시 활성화된 해외여행과 관련된 정보를 데이터베이스화해 정리하고, 폭발적으로 늘어난 여행객들을 위한 여행지 추천을 제시하였다. 또한 여행객들만이 아닌 여행사들을 위해 여행객들의 정보 역시 데이터베이스화하여 여행지 상품 수요조사 등에 사용할 수 있도록 하였다. 코로나-19로 인해 각국의 입국 정책은 다양해졌고, 해외여행이 단절된 기간 동안 소비자들은 여행에 대한 최신 정보를 계속해서 접하지 못했다. 그래서 이 데이터를 통해 소비자들의 수요에 맞는 여행지를 추천하고, 여행사들은 소비자들의 필요를 확인할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
• /
• pp.394-396
• /
• 2017

본 논문에서는 최근이슈가 되고 있는 인공지능에 대한 많은 기술 가운데 인공신경망을 활용하여 자신이 가고자 하는곳의 여행정보를 스케줄링 하는 시스템을 제안한다. 인공신경망 중에서도 비지도 학습(unsupervised learning)방식을 이용하며 이용자의 가중치에 따라 여행의 나이, 기간, 장소, 종류, 날씨, 계절, 인원 등으로 여행에서의 요소들을 히든레이어로 구성하여 여행지의 스케줄을 구성하여 이용자에게 제공하는 형태이다. 가중치에 따른 여행지의 분류작업이 완료가 되면 기간과 장소의 위치정보에 따라 스케줄링 작업을 완료하게 된다. 기존의 여행지에 대한 정보를 검색에 의해서 이루어지던 환경에서 인공신경망을 활용하여 원하는 여행정보를 추출함으로써 이용자에게 여행정보에 대한 체계화된 정보를 제공할 수 있다.