현재, 호텔 검색 엔진들은 여행객들의 호텔 검색을 돕고 있다. 하지만 검색 엔진을 통한 호텔에 대한 검색 결과는 여행객들을 만족시키지 못하고 있다. 그 이유는 검색 엔진이 다양하고 모호한 용어들로 표현되는 여행객의 기호를 정확하게 이해하고 처리할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 현재 사용 가능한 시맨틱 웹 기술인 RDF, OWL, SWRL을 이용하여 온톨 로지를 구축하고, 구축된 온톨로지를 기반으로 검색 엔진이 어떻게 여행객들의 기호에 적합한 호텔을 찾는가를 보여주었다. 이를 위해, 기존의 호텔 관련 온톨로지들을 분석하였고 Q&A 커뮤니티들에 올라온 호텔 검색과 관련된 용어들을 조사하였다. 조사된 결과를 바탕으로, 세 개의 하위 온톨로지인 객관적 개념 온톨로지, 보편적 인지 개념 온톨로지, 평가 개념 온톨로지로 구성된 호텔 도메인 온톨로지를 구축하였다. 구축된 온톨로지를 호텔 검색에 이용하는 것을 보여주기 위해 시맨틱 호텔 검색 시스템을 구현하였다.
데이터블레이드는 물건의 재질에 파라 칼날을 바꾸어 사용하듯이 필요한 모듈을 골라 삽입함으로써 또 다른 새로운 데이터 타입을 다룰 수 있도록 확장하는 것이다. 이러한 모듈과 결합된 ORDBMS는 다양한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 확장된 SQL 질의언어를 사용함으로써 관계형 모델을 매우 강력하게 만들어준다. 뿐만 아니라, 데이터 타입별로 내용 중심적 질의, 최적화되어 있는 질의계획, 고성능 저장, 검색 등의 기능을 제공해준다. 본 논문에서는 RDBMS에서의 BLOB 방식과 ORDBMS에서의 데이터블레이드 방식의 장단점을 분석하고, 데이터블레이드를 사용하여 웹기반 호텔정보검색시스템을 구현하는 방법을 연구하였다.
웹의 발달로 텍스트 등으로 이루어진 비정형 데이터의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 웹상에서 사용자들이 작성한 대부분의 비정형 데이터는 사용자의 주관이 담겨져 있어 이를 적절히 분석할 경우 사용자의 취향이나 주관적인 관점 등의 아주 유용한 정보를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 이러한 비정형 텍스트 문서를 다양한 차원으로 분석하기 하는데 OLAP(온라인 분석 처리)의 다차원 데이터 큐브 기술을 활용한다. 다차원 데이터 큐브는 간단한 문자나 숫자 형태의 정형적인 데이터에 대해 다차원 분석하는데 널리 사용되었지만, 텍스트 문장으로 이루어진 비정형 데이터에 대해서는 활용되지 않았다. 이러한 텍스트 데이터베이스에 포함된 정보를 다차원으로 분석하기 위한 방법으로 텍스트 큐브 모델이 최근에 제안되었는데, 이 텍스트 큐브는 정보 검색에서 널리 사용하는 용어 빈도수(Term Frequency)와 역 인덱스(Inverted Index)를 측정값으로 이용하여 텍스트 데이터베이스에 대한 다차원 분석을 지원한다. 이 논문에서는 이러한 다차원 텍스트 큐브를 활용하여 실제 서비스되고 있는 호텔 정보 공유 사이트의 리뷰 데이터 분석에 활용하였다. 이를 위해 호텔 리뷰 데이터에 대한 다차원 텍스트 큐브를 생성하였으며, 이를 이용하여 다차원 키워드 검색 기능을 제공하여 사용자 중심의 의미있는 정보 검색이 가능한 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한, 본 논문에서 제안하는 시스템에 대해 다양한 실험을 수행하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 실효성을 검증하였다.
이 연구는 플로팅 호텔의 건축계획에 대한 것으로, 관련 문헌과 인터넷 검색을 통하여, 플로팅 호텔의 개념을 살펴보고, 사례를 분석하여, 앞으로 플로팅 호텔 계획을 위한 참고자료를 제시하고자 한다. 플로팅 호텔은 수상 부유시스템을 갖는 건축물로서, 인간의 거주/휴양/업무/오락 등의 목적으로 사용되며, 자유로운 항해는 불가능하다. 연구대상 건축물들은 콰이강 뗏목 리조트가 1976년, Four Seasons Hotel은 1988년, Salt & Sill은 2008년 등의 순서로 건립되었다. 플로팅 호텔의 규모는 층과 실의 개수 등의 측면에서 다양하고, 부대시설로는 다양한 기본시설, 문화시설, 운동시설, 해양관련 시설 등이 있다. 플로팅 호텔의 건축적 특징으로는, 설비 자립화, 친환경 건축계획, 재생에너지의 활용, 복합재료 도입, 호텔을 회전을 통한 모든 객실에 동등한 경관 제공 등을 들 수 있다.
최근 인터넷 사용 증가는 물론 그에 따른 인터넷 사이트의 증가가 가히 폭발적이라고 할 수 있다. 전자상거래도 인터넷 사용증가에 힘입어 더욱 증가 추세에 있으며 관광산업 또한 예외는 아니다. 호텔에서도 웹사이트를 구축하여 온라인 예약과 각종 서비스에 필요한 정보를 제공하고 있으며 점차 온라인 예약이 증가추세이다. 하지만 인터넷 웹사이트의 급격한 증가는 풍부하고 다양한 정보를 제공한다는 긍정적인 면과 함께 정보과다(information overload)로 인해 정보 검색 등에 많은 시간과 비용이 요구되는 문제를 낳았다. 위와 같은 환경에서 사용자를 대신하여 원하는 정보를 찾아주는 역할을 수행하는 에이전트(agent)의 개념이 도입되었다. 현재 전자상거래 분야에서 활용 중인 에이전트는 구매자가 직접 판매자와 접촉하여 자신에게 필요한 여러 가지정보를 얻고 필요에 따라서는 협상 등을 진행한 후 최종 거래를 성사시키는 ‘사람과 사람간의 일 대 일 거래 과정’중 일부분만을 지원하고 있는 실정이다. 이와 같은 현존 에이전트의 문제점을 보완하기 위해서 구매자와 판매자를 대표하는 에이전트를 개발하고 이들 에이전트간의 직접적인 정보교환, 가격협상 및 이를 바탕으로 한 의사결정까지의 거래 모델을 수립하는 것이 필요하다고 인식된다. 따라서 본 연구는 인터넷상에서 구매자와 판매자간의 거래를 대행하는 인터넷 다중 에이전트(Internet Multi-Agents)의 개발을 위한 개념적 거래 모델을 연구하고, 이를 호텔 예약 분야에 응용하기 위한 각 에이전트의 필요 조건 및 기능을 제시하고자 한다.
대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.
이 논문은 상거래의 혁명이라고 불리 우는 EC에 대한 우리나라 대학생의 인식수준과 구매태도를 조사 분석한 것이다. 조사는 Kalakota와 Whinston의 ${\ulcorner}$EC소비자 구매단계 모형${\lrcorner}$을 중심으로 한 구매태도와 EC에 대한 전반적 인식수준에 초점을 맞추었다. 분석결과, (1) 제품검색 경로는 심마니나 Yahoo와 같은 전문검색사이트를 가장 선호하였고, (2) 인터넷 쇼핑대상 제품은 대체로 분산된 편이나 호텔 비행기 예약, 음반 CD/Tape, PC와 PC부품/software, 꽃 배달, 서적 등이 주종을 이루었고, (3) 구매가격의 범위는 $5{\sim}10$만원, (4) EC의 가격수준은 싼 것 같지 않다고 인식, (5) 결제시스템에 대한 불만, (6) 반품 교환 A/S에 대한 불신 등이 발견되었다. 이에 대한 마케팅시사점으로, 향후 EC를 이용하려는 기업은 분석개요에서 지적한 점들을 토대로 하여 ${\ulcorner}$EC고객의 본원적 복구${\lrcorner}$에 초점을 둔 마케팅전략을 개발해야할 것이다.
서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture, SOA)는 여러 어플리케이션들에서 사용될 수 있는 범용적인 서비스를 개발하여 배포(Publish)하고 동적으로 발견(Discover), 조립(Composition)하여 어플리케이션을 만드는 기술이다. 따라서 SOA는 Publish-Discover-Invoke 형태의 컴퓨팅 방식을 사용하고 있으며, 이는 기존의 객체지향, CBD의 컴퓨팅 방식과 상당한 차이를 보인다. SOA의 서비스는 절차적 프로그래밍의 함수, 객체지향의 객체, CBD의 컴포넌트와는 다른 구성 단위(Unit)이며, 재사용성과 보편성이 서비스의 기본적인 요구사항이 된다. 또한 서비스 제공자와 소비자 간의 사전 상호인지나 정보의 공유없이, 서비스 제공자가 재사용을 고려하여 서비스를 개발하고, 서비스 사용자는 이를 검색한 후 사용하는 방식이므로 제공자와 소비자 간의 결합도가 매우 낮은 특징을 가지고 있다. SOA에서 필요한 서비스를 실행시간에 검색, 선택하여 사용하는 방식도 기존 컴퓨팅 방식에는 적용되지 않은 개념이다. 따라서, 객체지향 프로그래밍에서처럼 사용자 인터페이스를 만들고 서버의 기능을 JSP, RMI 등을 사용하여 호출하는 방식은 SOA 서비스 클라이언트 프로그램을 설계 하는데 잘 적용될 수 없다. SOA 서비스 클라이언트 개발을 위해서는 서비스의 특징과 SOA의 서비스 사용 절차를 설계 단계에서 적용할 수 있어야 하며, 이를 위하여 서비스 클라이언트 개발을 위한 실용적이고 체계적인 개발 프로세스가 정의되어야 한다. 그러나 아직까지 서비스 제공자 측면의 SOA 서비스 개발을 위한 프로세스조차 정의가 부족하고, 서비스 사용자 측면의 클라이언트 개발 프로세스는 소수의 가이드라인을 제외하고는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 서비스 검색과 실행을 위한 실용적이고 체계적인 개발 프로세스와 각 단계별 지침을 정의하고, 호텔 검색 및 예약 서비스 시스템을 통하여 제시된 개발 프로세스를 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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