• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.279-281
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• 2013

본 논문은 일정을 고려한 추천여행 프로그램으로써 휴가철 외에도 짧은 휴일 간 사용자의 일정을 고려한 효율적인 여행을 추천해 준다. 이 프로그램은 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능을 통해 효율적인 여행루트를 추천한다. 본 연구는 출발지에서 도착지간의 이동시간을 최소화한다. 또한 이 연구는 출발지와 도착지를 입력 하였을 때, 프로그램 내에서 그 거리상에 위치한 추천여행지를 알려준다. 이때 작업을 할당 받은 프로그램은 또 다른 GPS시스템과 일정 프로그램으로 작업을 이주시켜 여행 루트와 일정 작업을 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 일정을 고려한 추천여행 프로그램이 기존의 스스로 계획하여 떠나는 여행의 우수함을 보인다.

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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-506
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• 2023

본 연구에서는 기존 여행지 추천의 플랫폼에 있어 개인의 취향에 맞는 여행지 추천이 어렵다는 점을 해결하고자, 비선형적 관계를 해결할 수 있는 NCF 심층신경망 추천시스템을 이용하여 개인의 성향에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 이를 평가한 결과를 보고한다.

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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.753-756
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• 2014

기존의 웹 지도 서비스는 방문 횟수가 많은 장소를 알기 어렵고, 사용자에게 여행 경로를 추천하는 기능 또한 찾기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 사진 촬영 분포를 기반으로 한 여행 경로 추천 시스템을 제안한다. 사진이 많이 촬영된 곳이 여행객이 많이 방문한 곳이며, 유명한 장소일 것이라고 가정하여 사진 촬영 분포를 기반으로 여행 경로를 추천하고자 한다. 여행 경로를 추천하기 위해 사진 데이터의 위치 값을 수집하고, 사진 데이터의 위치 값을 기반으로 사진 촬영 분포를 시각화하여 지도 위에 나타낸다. 또한, 여행 지역 내 사진이 많이 촬영된 장소를 유명한 장소로 선정하여 이를 경유하는 여행 경로를 추천한다. 사용자는 시스템을 통해 유명한 장소를 쉽게 인식할 수 있고, 편리하게 여행 경로를 계획할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1-10
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• 2015

본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다. 또한 실험적인 구현 사례로 시범 서비스 국가인 영국에 대하여 여행지 정보 데이터베이스를 개념과 관계를 중심으로 온톨로지를 구축하고 이를 중심으로 개인 선호도에 따라 여행지를 추천한다. 이 시스템의 개인화된 추천 방식을 이용함으로써 사용자는 자신이 관심 있는 여행지를 추천받아 이를 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.28-30
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• 2022

장애인은 정보 접근 제한과 편의시설 부족의 요인 등으로 인하여 여행 참여율이 낮아 비장애인과 동일한 여행 서비스를 경험하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 장애 요소 조건을 기반으로 가중기반의 알고리즘에 따라 콘텐츠를 추천하는 서비스를 제안하고 이에 따른 애플리케이션을 구현한다. 기존의 흩어져있던 여행지에 관한 정보와 지도 Open API를 이용하여 여행지에 대해 추천을 하는 애플리케이션 개발을 기획한다. 비장애인은 가중 조건과 관계없이 장애인의 경우에는 장애의 분류, 그 경도에 따라 여행 시 고려해야 할 조건에 따른 가중치를 두어 여행콘텐츠를 상단에 띄어 추천해 주는 방식에 대한 연구 결과를 제공하여 누구든 비장애 여행이 가능해지도록 한다.

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

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.38-43
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• 2016

최근 교통 기술의 발전과 여가생활에 대한 관심이 늘어남에 따라 여행이 주요 여가 활동으로 자리 잡고 있다. 또한, 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 인해 사용자의 위치를 실시간으로 수집하는 것이 가능해졌다. 이런 환경을 바탕으로 번거로운 여행 일정 계획을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 기존의 연구들은 사용자들의 비용이나 시간에 대한 제약사항을 고려해 짧은 경로를 포함하는 여행 일정을 추천하거나 여행 목적지에서 가장 인기 있는 지역을 가장 많이 포함하는 일정을 추천하는 것을 목적으로 하기 때문에 개인의 만족도를 높이기 위한 개인화된 여행 일정 추천시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 사용자들의 만족도를 높이기 위한 개인화 서비스 연구의 일환으로 그 동안 다른 연구에서는 간과되었던 사용자들의 체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.105-108
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• 2017

본 논문에서는 오픈마켓에서의 여행상품을 구입하기 전에 자신의 여행 기간을 입력하고 각 여행상품을 자신의 스케줄에 등록하여 개인에게 최적화된 여행 스케줄을 작성할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 개인화된 여행스케줄 생성을 위한 추천시스템은 설문형식의 사전 설정으로 개인이 선호하는 여행지를 선택하고 사용자와 유사한 성향을 지닌 기존 사용자들의 선호 콘텐츠를 추천하며, 여행상품 큐레이션 지원을 위해 현재 사용자의 상품페이지 방문패턴의 분석과 고객의 성향을 계량화한다.