이동통신망 고도화와 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 개발에 따라 상황인지 기반 신규 서비스 모델이 개발되고 있다. 이동통신사업자는 셀 기반의 위치정보를 이용한 친구 찾기 서비스 GPS 위치정보를 이용한 텔레매틱스 서비스 등을 제공하고 있고 최근에는 셀 기반의 위치정보 서비스를 이용한 114 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 이동통신망에서 위치정보와 상용자 정보를 이용한 모바일 상황인지 맛집 추천 서비스를 위피 플랫폼을 이용하여 개발하였다. 개발된 모바일 상황인지 맛집 추천 서비스는 이동통신망의 LBS(Location Based Service) 플랫폼으로부터 사용자 위치정보, 유선 웹 서버로부터 계절, 시간, 기상 등의 상황정보, 데이터베이스에 저장된 개인 선호 정보 등을 이용하여 최적의 맛집을 추천한다. 개발된 맛집 추천 서비스는 관광 정보 시스템과 연동하여 텔레매틱스 핵심 서비스로 제공할 수 있다.
본 연구에서는 한국문화관광연구원에서 조사된 "2013년~2015년 외래 관광객 실태조사"의 약 36,000개 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 통해 관광산업 활성화 방안을 도출해 보고자 한다. 이를 위해서 외래 관광객들의 '전반적 만족도', '재방문 의사', '추천의사' 변수에 가장 많은 영향을 끼치는 요인을 분석하고 해당 요인들의 각각에 대한 영향력에 대해 파악 하였다. 본 연구에서는 SPSS IBM Modeler 16.0의 의사결정나무(C5.0, CART, CHAID, QUEST), 인공신경망, 로지스틱 회귀분석의 데이터마이닝 기법을 이용하여 종속변수에 가장 큰 영향을 미치는 상위 변수 7개씩을 각각 도출하였고, 추가적으로 각 독립변수들의 영향력을 심도 있게 파악하기 위하여 R프로그래밍을 활용하여 SPSS IBM Modeler 16.0을 통해 도출된 각 독립변수들의 영향력을 파악하였다. 데이터 분석 결과 '전반적 만족도'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개는 관광지매력도, 음식만족도, 숙박만족도, 교통수단만족도, 안내서비스만족도, 방문관광지수, 국가로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 관광지매력도로 분석되었다. '재방문 의사'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 여행 동기, 활동, 음식만족도, 제일 좋았던 활동, 관광안내서비스만족도, 관광지매력도로 나타났으며 그중 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 여행 동기로 분석되었다. 마지막으로 '추천의사'에 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 관광지매력도, 방문관광지수, 음식만족도, 활동, 관광안내서비스만족도, 비용으로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 국가, 관광지매력도, 음식만족도로 분석되었다. 따라서 세 변수에 공통적으로 영향을 끼치는 요인은 음식만족도, 관광지매력도로 분석되었으며 해당 요인들이 공통적으로 한국여행에 대한 전반적 만족도와 재방문 의사, 추천의사에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 외래 관광객들의 한국관광에 대한 활성화 방안을 "외래 관광객 실태조사" 빅 데이터 분석을 통해 규명함으로써 한국 관광 데이터 분석의 활용과 관광 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 기업 및 국가차원에서 한국 관광발전에 기여할 수 있는 활성화 방안을 마련하는 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 온톨로지 기반 시민참여형 GIS를 연구하였다. 최근에 온톨로지 기반 GIS는 의미적 의사소통을 위한 지리적 변수의 폭넓은 활용성과 유용한 지리적 지식을 추천하기 위한 수요에 따라 주목받고 있다. 그래서 이 연구는 시민참여형 GIS를 위한 실험적 시스템의 설계와 구현에 초점을 맞추었다. 실험적 시스템의 적용 가능성은 경기도 구리시의 역사관광을 대상으로 실험을 통해 확인하였다. 방법론 측면에서 지역상황과 사용자 인식에 연관된 생명주기모형은 공리를 통해 지리적 지식발견을 추천하고, 이는 주요한 사전절차단계(명세화, 개념화, 정규화, 통합과 구현)를 통해 가능하다. 이 연구의 온톨로지는 실용적 측면에서 추론을 통한 지리적 지식을 추천하였다. 더불어, 이 연구의 온톨로지 기반 시민참여형 GIS는 인식론적 접근과 존재론적 접근의 통합을 보여주고, 의미론적 의사소통과 연계된 지표를 제공하였다는 것에 의미가 있다. 실험적 시스템의 결과는 연구지역에서 시나리오의 형태로 적용하고, 이 모델은 인간 활동의 의미에서 논리적인 제약요소의 공리를 활용하였다.
우리나라의 농업은 주곡의 지속적인 자급기반을 마련하고 이제 단순한 농사형태에서 벗어나 새로운 소득작목을 개발하고 합리적인 경영개선을 통하여 소득을 높이는 상업농시대에 접어들게 되었다. 따라서 상업농시대에는 농업도 새로운 기술을 바탕으로 질 높은 농산물을 안정적으로 생산공급할 수 있는 기술의 확보가 더욱 요구되고 있다. 최근 농산물수입개방 시대에 접어들게 되면서 우리 농산물도 국제경쟁력향상을 위한 품질향상 및 새로운 소득작물의 개발이 절실히 요구되는 시점에 와있다. 여러 지방지치단체에서 그 지방에 알맞은 소득작물을 개발하여 많은 소득을 올리고 있는 사례를 많이 볼 수 있다. 예로서 보성의 녹차, 무안의 무화과, 구례의 오이 등이 대표적인 예라고 할 수 있다. 여러 농업연구기관에서도 과학적인 토양연구로 세부정밀토양조사를 실시하고 작물재배의 부적지에 대해서는 토양개량방법을 연구하고 있으며 그에 따른 시비추천과 소득작물의 적지적작추천을 하고 있다. 국내에서도 GIS의 발전 및 RS의 발전과 더불어 친환경농업의 일환으로 정밀농업분야에 많은 관심이 집중되고 있다. 정밀농업은 농업생산기술 분야에서 아직 생소한 접근방법으로서 여기에서는 지구측위시스템(GPS)와 지리정보시스템(GIS), 원격탐사(RS)기법들이 많이 응용되고 있다. 또한 농업의 1차(식량생산)적인 목적에서 2차, 3차(소득증대 및 부가가치 증대)적인 목적으로 변화되고 있다. 각 지자체에서 그 지역에 적합한 농산물 재배를 위한 재배단지 확산방안 연구가 진행중에 있으며, 과거 토양속성인자를 가지고 재배적지 선정을 해왔으나, 본 연구에서는 GIS와 RS을 중첩하여 적지선정에 관한 최적의 시스템을 구현하였다. 이런 적지 선정을 통하여 유기농업의 실현을 도모하여 소비자의 욕구에 맞는 작물 생산 및 농촌관광단지 조성을 통해 부가가치증대 및 소득증대를 꾀함으로 농촌문제 해결에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 GIS 와 RS의 기술이 농촌분야에 더 효율적으로 적용될 것으로 기대되며, 농업기술센터를 통한 정보제공을 함으로써 대농민 서비스 및 농업기관의 위상이 제고 될 것으로 기대된다.
여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.
코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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