• 디지털콘텐츠
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• 4호통권47호
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• pp.72-81
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• 1997

본란은 국내 데이터베이스 이용자들에게 국내ㆍ외 우수 데이터베이스를 소개하고자 한국데이터베이스진흥센터에서 우수정보추천위원회에 의뢰하여 마련한 코너이다. 국내 전문 정보검색사로 구성된 우수정보추천위원회 위원들이 직접 정보를 검색 분석한 본 코너는 양질의 정보가 정착되는 계기가 될 것으로 믿어진다. 다음호에는 교양문화 분야의 문헌정보, 관광, 여행, 교통 등의 정보를 게재할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.137-146
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• 2022

최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 출판저널
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• 통권332호
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• pp.139-139
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• 2003

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.19-30
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• 2016

백두대간을 방문하는 관광객이 증가하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 백두대간 지역을 방문하는 국민들의 만족도를 제고시키고 낙후지역으로 인식되고 있는 백두대간권 지역발전을 도모하기 위함이다. 연구를 위하여 전국의 만 19세 이상을 대상으로 설문조사를 실시하여 여행지 선택속성 중요도와 만족도의 요인을 분석하고 군집분석을 실시하여 그룹을 구분하고 그룹별 재방문의도 및 추천의도의 유의적인 차이를 분석하였다. 선택속성 중요도와 만족도에 따라 그룹을 구분한 결과 각각 4개의 그룹으로 분류되었으며, 그룹에 따라 재방문의도 및 추천의도에서 통계적으로 유의적인 차이가 나타났다. 환경요소를 중요하게 고려할수록, 환경요소에 대한 만족도가 높을수록 재방문의도 및 추천의도가 높게 나타났다. 환경요소가 여행지를 선택함에 있어 중요한 요인이며, 이러한 선택속성의 만족도가 높을수록 향후 행동의도에 긍정적인 영향을 준다는 것을 알 수 있었다.

• 열린충남
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• 통권57호
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• pp.46-57
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• 2012

중국은 최근 급속히 진행되는 도시화와 소득 증대 철도 도로 항공 등 교통 인프라 개선에 따라 중국 여행업이 빠르게 발전하고 있다. 중국 사회과학원이 최근 발표한 <2011년 중국 관광 그린북>에 따르면 중국 여행객 수는 연평균 11.7% 증가하여 21억 명을 돌파했고, 관광 수입도 연평균 18.9% 증가해 1조 2,600억 위안에 달하고 있다. 세계경제포럼에서 발표한 세계 관광국 경쟁력 순위에서 중국은 2007년 71위에서 2010년에 39위로 성장하였고, UN 세계관광기구의 보고서에 따르면 중국은 세계 4대 해외관광시장이자 아시아 최대 해외관광 자원국이 되었다. 그리고 미국 보스턴컨설팅그룹이 발표한 보고서에 따르면 2013년 중국은 일본을 제치고 '세계 2 대 관광시장'으로 부상하여 세계 관광시장의 8%를 점유하고, 2020년에는 세계시장 점유율이 14%에 달할 것으로 전망하고 있다(대한상공회의소, 2011). 이러한 중국의 여행지 중에서 중국의 전문여행서적에서 추천하고 있는 중국외 관광명소 중 20대 명승지에 속하는 광서 계림, 호남 장가계, 안휘 황산, 절강 항주, 북경, 내몽고 호화 호특, 백두산 등을 배낭여행을 떠나 구석구석 살펴보았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.514-518
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• 2019

기존의 교차 도메인 추천은 일반적으로 서로 다른 도메인 데이터의 지식 결합이나 지식 공유를 바탕으로 진행된다. 이러한 방식들은 최소 한 개 이상의 도메인 데이터가 필요해서 모든 도메인의 피드백 데이터가 없는 실제 서비스 초기 상황에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 초반 모든 도메인의 피드백 데이터가 없고 콘텐츠 데이터만 존재하는 상황에서 교차 도메인 추천 시스템을 효과적으로 시작하기 위해 텍스트 임베딩, 클러스터링, 프로파일링 및 콘텐츠 기반 필터링을 활용한 추천 시스템 구성을 제안하고자 한다. 평가를 위해 여행지, 지역 축제, 공연을 포함하는 문화 관광 데이터와, 이에 대한 사용자 프로파일링 결과를 바탕으로 추천을 진행하였다. 그 결과, 콘텐츠 임베딩에 대한 유사도를 시각화하여 교차 도메인 아이템 간 유사성을 확인할 수 있었고, 사용자별 추천 결과를 통해 제안한 교차 도메인 추천 시스템이 유의미하게 동작함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.537-546
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• 2014

본 논문에서는 사용자 및 전문가 평점에 기반하여 여행계획을 자동으로 생성하여 여행에 앞서 효율적인 스토리텔링 여행을 체험할 수 있도록 지원하는 연구를 진행하였다. 효율적인 여행계획의 자동생성을 위하여, 입력된 전문가 평점 및 사용자들의 평점들을 토대로 우선순위를 바꿔 나타낼 수 있도록 하였으며, 점진적 계층 방식을 이용하여 생성된 스토리텔링 기반의 추천코스를 통합하여 전체 여행계획 생성이 가능하도록 하였다. 이렇게 생성된 여행계획은 일반 동영상 및 파노라마 동영상을 통하여 실제 위치를 체험해 볼 수 있도록 하여 사용자들에게 여행지에 대한 기대감을 높일 수 있도록 하였다. 또한, 휴리스틱 기법을 이용하여 시스템의 사용이 많아질수록 보다 효율적인 여행계획 생성이 이루어질 수 있도록 하였다. 연구된 내용은 안드로이드 운영체제 환경에서 구현 및 테스트하여 새로운 방식의 여행계획 자동생성에 효율성을 입증하였다. 본 연구에서는 파노라마 동영상을 통한 체험 방식의 도입과 사용자 평점 기반의 효율적인 여행계획의 자동구성방법을 제시하여, 내 외국인의 여행계획 구성에 대한 활용뿐만 아니라 궁극적으로 관광활성화에도 기여할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.319-320
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• 2023

일반적인 여행 커뮤니티는 사진과 텍스트 기반의 사용자 리뷰를 바탕으로 정보 공유를 한다. 본 연구에서는 관광지에서 수행한 활동을 한 문장의 형태로 공유하는 애플리케이션을 제안한다. ChatGPT를 활용하여 활동을 산책, 사진, 음식 등 9가지 태그로 분류하여 관광지가 가지는 특징을 용이하게 파악한다. 또한, 사용자가 작성한 활동을 임베딩하고 관광지 소개 글 벡터와 유사도를 비교하여 관광지를 추천한다. 본 애플리케이션을 통해 사용자가 긴 설명이나 사진 없이 관광지가 가지는 정보를 쉽게 공유하고 관광지 추천을 하는 새로운 여행 커뮤니티를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.127-130
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• 2014

여행지에서 제공하고 있는 스탬프 투어링 서비스는 여행객들에게 특별한 기념이 되어주고 있지만, 스탬프를 받기 위한 장소를 찾기 어려운 점과 여행지의 주변 정보를 얻기 위해서는 여행자의 별도의 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 유명 관광지 및 추천 명소 등에 NFC 태그를 설치하고 간단한 태깅만으로 스탬프를 수집할 수 있는 어플리케이션을 제안한다. 또한 이 어플리케이션에 저장되는 정보와 평가를 이용해 사용자별 맞춤 여행 코스를 제공하고 사용자가 좀 더 편리하고 재미있는 여행을 즐길 수 있도록 돕고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.36-38
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• 2012

최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.