• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.576-578
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• 2019

VIRTUAL REALITY is a technology that enables users to experience environments that are difficult to experience, such as games, medical care, defense, and manufacturing industries. In this study, we propose the development of contents that can utilize the virtual reality technology to taste the destinations to travel in advance and to select the places to travel. Generally, when you decide on a destination, use the website or booklet to search for information about the destination. In recent years, applications that recommend travel destinations have also been developed and utilized. However, if information about travel destinations is implemented as a virtual reality, it will be possible to obtain more reliable and realistic information. Like Google Maps VR, you can show the globe as a whole, zoom in or out, and click on a keyword to recommend a tourist destination that matches the keyword. It uses internet browsing cookies to automatically display tourist attractions according to user's interest.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.3
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• pp.138-144
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• 2019

In a modern society, people are concerned seriously about their travel destinations depending on time, economic problem. In this paper, we propose an non-hierarchical clustering based hybrid recommendation using context knowledge. The proposed method is personalized way of recommended knowledge about preferred travel places according to the user's location, place, and weather. Based on 14 attributes from the data collected through the survey, users with similar characteristics are grouped using a non-hierarchical clustering based hybrid recommendation. This makes more accurate recommendation by weighting implicit and explicit data. The users can be recommended a preferred travel destination without spending unnecessary time. The performance evaluation uses accuracy, recall, F-measure. The evaluation result was shown 0.636 accuracy, 0.723 recall, and 0.676 F-measure.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.245-248
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• 2022

코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 확산 추세로 한국뿐만 아닌 전 세계적으로 여행 횟수의 빈도가 낮아짐에 따라 각 지역의 소상공인들은 매출의 큰 타격을 입었다. 본 연구에서는 사용자들의 여행 경험을 기록하고 공유하는 시스템을 개발하였다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 종식 이후 다양한 사용자들의 여행 경험을 공유하고 이를 바탕으로 여행지를 추천하고 정보를 공유하여 지역 경제의 활성화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대된다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.12
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• pp.646-653
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• 2016

Outbound market is a rapidly growing global industry, and has evolved into a 11 trillion won trade. A lot of recommender systems, which are based on collaborative and content filtering, target the existing purchase log or rely on studies based on similarity of products. These researches are not highly efficient as data was not obtained in advance, and acquiring the overwhelming amount of data has been relatively slow. The characteristics of an outbound product are that it should be purchased at least twice in a year, and its pricing should be in the higher category. Since the repetitive purchase of a product is rare for the outbound market, the old recommender system which profiles the existing customers is lacking, and has some limitations. Therefore, due to the scarcity of data, we suggest an improved customer-profiling method using web usage mining, algorithm of association rule, and rule-based algorithm, for faster recommender system of outbound product.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.174-176
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• 2017

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.461-464
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• 2020

기존 여행 앱에서는 여행객들이 얻을 수 있는 기능으로 대부분 여행지에 대한 정보를 확인하고 후기를 제공받는 것이었다. 이러한 경우에 자신들이 다녀온 여행지에 관해서는 정보가 삭제될 경우 잊혀질 가능성이 높았다. 본 논문에서는 여행 앱에 데이터의 수정 및 삭제가 불가능한 블록체인 기술을 접목하여 자신들이 다녀온 여행지와 여행에 관한 정보를 소중하게 간직할 수 있도록 제공하고자 한다. 또한 여행객들에게 관리자 추천에 의한 여행 코스를 다녀올 경우 코인을 보상으로 제공하여 성취감을 이루도록 설계하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.1
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• pp.15-21
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• 2016

Under the flag of creative economy, Korea government is now releasing public data in order to develop or provide a range of services. In this paper, we develop a customized trip navigation system to recommend a trip itinerary based on integration of open government data and personal tourist data. The system uses case-based reasoning (CBR) to provide a personalized trip navigation service. The main difference between existing trip information systems and ours is that our system can offers a user-oriented information service. In addition, our system supports Turn-key style contents provision to maximize convenience. Our system can be a good example of the way in which open government data can be used to design a new service.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.513-516
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• 2015

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.498-503
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• 2018

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.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.7
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• pp.133-139
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• 2019

This study investigated what type of destination image on Facebook increases positive attitude towards the destination and desire to travel. More specifically, we hypothesized that Facebook user's public self-consciousness will moderate the advertising effect, so we tested the difference in attitude towards the destination and willingness to visit and recommend based on the type of destination image (presence/absence of a tourist in the image) and user's public self-consciousness (high/low). As a result, when a tourist was present in the photo, positive attitude toward destination was higher than when absent. In addition, the high public self-consciousness group showed greater attitude toward destination and higher willingness to visit and recommend than low public self-consciousness group when a tourist was present in the image. However, the low public self-consciousness group showed no difference depending on the presence of a tourist. This research not only is academically significant as it experimentally tested advertising effect depending on type of destination image and Facebook user's public self-consciousness, but also holds practical significance as it suggests advertisement method to consider consumer's predisposition.