Kim, In-Seon;Jeong, Chi-Seo;Jung, Tae-Won;Kang, Jin-Kyu;Jung, Kye-Dong
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.61-68
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2021
The development of the fourth industry has enabled users to quickly share a lot of data online. We can analyze big data on information about tourist attractions and users' experiences and opinions using artificial intelligence. It can also analyze the association between characteristics of users and types of tourism. This paper analyzes individual characteristics, recommends customized tourist sites and proposes a system to provide the sacred texts of recommended tourist sites as AR services. The system uses machine learning to analyze the relationship between personality type and tourism type preference. Based on this, it recommends tourist attractions according to the gender and personality types of users. When the user finishes selecting a tourist destination from the recommendation list, it visualizes the information of the selected tourist destination with AR.
Shin, Seunghun;Hunter, William Cannon;Chung, Namho;Koo, Chulmo
Asia pacific journal of information systems
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제26권2호
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pp.247-262
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2016
Almost all Koreans recognize the Dolhareubang as a representative symbol of Jeju. However, as the development of online technology progressed, the image and perception of the Dolhareubang is also expected to change. Thus, this study explored the perceived images of Dolhareubang by focusing on residents in Seoul, Korea using Q methodology. The goal of this research was to evaluate this iconic representation of Jeju as an important component of the island's online tourism destination image. The Q-set was developed from existing literature and defined conceptually in terms of 'value', 'resource', 'story', and 'image'. Thirty five respondents were recruited as P set. Findings indicated four distinctive clusters that perceived the Dolhareubang differently and differences in perceptions were observed in terms of age. The examination of destination image and the exploration of the perceptions of Dolharuebang as a representative of Jeju could contribute to online destination image management or development, which is a crucial component of smart tourism.
스마트폰 수요 급증과 데이터 통신의 제약이 줄어들면서 스마트폰 자체보다 트위터(twitter)와 페이스북(facebook)이 관심의 대상이 되었다. 페이스북 사용자들은 관계 맺음에 있어서 상대방의 동의를 얻어야 하는 반면에, 트위터는 절차가 비교적 단순하기에 정보 파급력이 뛰어나다. 트위터는 단순한 소셜 네트워크 서비스를 넘어 대중의 미디어의 하나로 자리 잡고 있고 리트윗(retweet)이라는 강력한 기능을 가지고 있다. 리트윗은 자신이 공감 가는 타인의 트윗(tweet)을 자신의 구독자들에게 보내는 기능으로 정보를 빠르게 확산 시킬 수 있다. 본 연구에서는 기존의 리트윗을 확장 시켜 시스템 능동적으로 리트윗을 하는 스마트 리트윗(smart retweet)을 제안한다. 스마트 리트윗을 실현하기 위해서는 리트윗 대상을 결정하는 기준과 추가의 정보가 요구된다. 트윗을 생성한 지역 또는 트윗에서 언급하는 지역정보를 기반으로 리트윗 대상을 결정한다. 스마트 리트윗을 통해 정보전달의 속도와 범위가 확장될 것으로 기대된다.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.108-113
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2024
The purpose of this study is to analyze user perceptions of tourism platforms through big data. Data were collected from Naver, Daum, and Google as big data analysis channels. Using semantic network analysis with the keyword 'tourism platform,' a total of 29,265 words were collected. The collection period was set for two years, from August 31, 2021, to August 31, 2023. Keywords were analyzed for connected networks using TexTom and Ucinet programs for social network analysis. Keywords perceived by tourism platform users include 'travel,' 'diverse,' 'online,' 'service,' 'tourists,' 'reservation,' 'provision,' and 'region.' CONCOR analysis revealed four groups: 'platform information,' 'tourism information and products,' 'activation strategies for tourism platforms,' and 'tourism destination market.' This study aims to expand and activate services that meet the needs and preferences of users in the tourism field, as well as platforms tailored to the changing market, based on user perception, current status, and trend data on tourism platforms.
모든 사물들이 연결되고 있으며 계속 확장되고 있다. 예를 들어, BLE (Bluetooth low energy) 비콘은 인접한 수신기에 식별 신호를 보내고 근접 마케팅부터 실내형 위치기반서비스에 이르는 다양한 응용프로그램을 개발할 수 있는 무선통신기술이다. 스마트 관광 분야의 최신 기술 중 하나인 iBeacon은 관광지에서의 방문 경험을 향상시키는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있으나 이와 관련한 학술연구는 많지 않다. 본 연구는 관광지에서 iBeacon이 채택되는 과정을 분석하기 위해 주요 영향요인의 상호 관계 및 피드백 구조를 조사하였다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 시스템 다이내믹스 방법을 이용하여 관광지에서 iBeacon 채택의 동태적 모형을 개발하였다. 분석 결과, '사회적 영향'의 개념이 관광객의 iBeacon 수용의도에 대한 중요한 예측 요인 중 하나이며, 구전효과, 주관적 규범, 프라이버시 그리고 인지된 유용성이 iBeacon 채택에 영향을 미치는 핵심 요소인 것으로 나타났다.
Kim, Dong-Hyun;Im, Hyeon-Su;Hyeon, Jong-Heon;Jwa, Jeong-Woo
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.179-186
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2021
We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.310-316
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2022
The smart tourism service provides services such as travel planning and tour guides to tourists using key technologies of the 4th industrial revolution, such as the Internet of Things, communication infrastructure, big data, artificial intelligence, AR/VR, and drones. We are developing smart tourism services such as recommended travel products, my travel itinerary, tourism information, and chatbots for tourists through the smart tourism app. In this paper, we develop a smart tourism service system that provides real-time location-based tourism information and weather information to tourists. The smart tourism service system consists of a smart tourism app, a smart tourism information system, and an IoT data collection device. The smart tourism information system receives weather information from the IoT data collection device installed in the tourist destination. The location-based smart tourism service is provided as a smart tourism app in the smart tourism information system according to the Beacon's UUID in the IoT data collection device. The smart tourism information system stores the Beacon's UUIDs received from tourists and provides a safe hiking service for tourists.
Optimal path planning refers to find the safe route to the destination at a low cost, is a major problem with regard to autonomous navigation. Sampling Based Planning(SBP) approaches, such as Rapidly-exploring Random Tree Star($RRT^*$), are the most influential algorithm in path planning due to their relatively small calculations and scalability to high-dimensional problems. $RRT^*$-Smart introduced path optimization and biased sampling techniques into $RRT^*$ to increase convergent rate. This paper presents an improvement plan that has changed the biased sampling method to increase the initial convergent rate of the $RRT^*$-Smart, which is specified as m$RRT^*$-Smart. With comparison among $RRT^*$, $RRT^*$-Smart and m$RRT^*$-Smart in 2 & 3-D environments, m$RRT^*$-Smart showed similar or increased initial convergent rate than $RRT^*$ and $RRT^*$-Smart.
Purpose: With the growth of the hospitality industry, it is imperative to identify how smart tourism characteristics may be used in hotel management. Current and emerging technologies such as analytic tools, automation, and Artificial Intelligence (AI) help to create value for the guests while also contributing to waste reduction, resource optimization, and increased profitability in the industry. Research design, data and methodology: The literature review was conducted to examine a broad scope of research in analyzing smart tourism characteristics for the improved management of hotels and establish the necessary background for this issue. The analysis was employed to specify the systematic approach of selecting, scrutinizing, and integrating the source of information. Results: According to the systematic literature analysis, four smart tourism characteristics have been established, which can improve various aspects of hotel management. They are as follows: (1) Smart Guest Experience Management, (2) Smart Operations and Resource Management, (3) Smart Customer Relationship Management, and (4) Smart Destination Management. Conclusions: The findings expose the radical approach that smart tourism characteristics take towards the management of hotels. The developments in IT and science-oriented solutions have opened greater opportunities as the hotel industry can enhance clients' satisfaction, productivity, and participation in environmental conservation initiatives for tourism.
This paper fills a gap in smart tourism research by investigating the link between online representations and their physical counterparts. This sort of phenomenology visualizes a doubled cultural mimesis that can be described by the story of the ship of Theseus, where the original is replaced by an ongoing process of installing new components. In this sense, social reality is conceptualized as having real cultural events and the production of cultural items as well as having digital reproductions that appear and circulate online. These are accessed by a variety of platforms where reality is simulated onsite through augmented reality technology or remotely through forms of virtual reality. This paper seeks to frame and to present this notion and its potential impacts on destination culture particularly during the COVID-19 pandemic in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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