주 5일 근무 형태의 확산에 따라 여가 생활에 대한 관심이 높아지면서 휴일이나 주말에 여행을 떠나는 사람이 늘고 있다. 일반적으로 국 내외 여행을 위해서는 여행정보 수집 및 일정편성의 번거로움 때문에 여행사의 상품을 많이 활용하지만 개인적으로 원하는 일정의 여행을 할 수 없어서 최근에는 여행 일정을 사용자가 직접 계획하는 개별 여행도 확산 추세에 있다. 본 논문에서는 이러한 추세를 반영하여 여행자의 취향과 선호도 등을 반영한 여행 정보를 제공할 수 있는 사용자 맞춤 여행정보 서비스를 설계하고 구현하였다.
현재의 여행정보를 제공하는 시스템의 특성은 숙박, 쇼핑, 교통, 관광상품 등의 전국적이고 종합적인 여행정보를 제공하기보다는 각 시스템별로 지역적이고 특성화된 여행정보를 제공하는 성향을 띄고 있다. 이는 여행정보를 얻으려는 사용자가 여러 사이트를 방문하고 스스로 종합하여 정보를 얻어내야 하기 때문에 전문 여행정보 시스템의 기능을 제대로 수행하지 못하고 있다. 문헌조사 상으로 현재 여행정보를 제공하는 시스템들의 일부항목에 관한 내용을 현황 파악한 결과, 대부분의 극히 한정된 주제의 내용만을 소개하기 때문에 여행자가 원하는 음식이나 유적지와 같은 항목과 숙박 그리고 교통과 같은 정보를 한번에 종합적으로 얻기 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 여행정보시스템을 보다 신속하고 정확한 정보를 이용자들에게 제공할 수 있는 새로운 시스템 구축하고자 한다. 새로운 시스템은 ASP, COBA, JAVA를 이용하여 여행정보 시스템을 위한 새로운 로봇 프로그램을 구축함으로서 이용자들이 사용하기 편리하고 쉬운 여행정보를 제공한다.
본 논문에서는 L$_1$평면상에 도로망이 주어져 있어서 여행자들이 그 도로들을 이용하여 더욱 빠르게 이동할 수 있는 가정 하에서 가장 기초적인 기하문제 중에 하나인 두 점 사이의 최단 경로를 찾는 문제를 다룬다. 이 때, 두 점 사이의 거리는 L$_1$ 거리가 아닌 주어진 도로들을 이용하여 두 점 사이를 이동할 때 필요한 최소시간으로 측정한다. 단순한 평면상에서의 최단경로와는 달리 도로망이 설치되어 있는 경우는 그것을 해결하기가 일반적으로 쉽지 않다. 본 논문에서는 도로망이 있는 평면에 대한 깊은 관찰과 이해를 통해 도로망이 설치되어 있는 L$_1$ 평면상에서의 최단경로 문제를 해결하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 덧붙여, 본 논문에서 제시하는 문제 해결 방법은 L$_1$ 평면뿐만 아니라 유클리드 평면에도 어렵지 않게 적용할 수 있으며 보로노이 다이어그램으로의 일반화도 간단하다.
이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)에서의 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 전자 수치 지도(topological digital road map)상의 간선(edge) 비용이 동적인 교통 상태에 따라 빈번하게 갱신되고 있는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(URGS)에서 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간건 상에 있는 양 끝 노드 사이에 대해서 최단 경로를 재계산할 뿐이다. 본 논문에서는 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하는 효율적인 적응형 슬라이딩 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법을 제안한다.
전세계적으로 감염성 질환은 주요한 건강 문제이다. 장내 미생물 균총은 해로운 미생물로부터 숙주를 보호할 뿐 아니라 면역계에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 이점이 바로 프로바이오틱스 즉, 건강에 도움을 주며 살아있는 미생물로 정의되는 기본 개념을 탄생시켰다. Lactobacillus rhamnosus GG(이하 LGG) 균은 세계적으로 가장 많이 연구된 프로바이오틱스 균종 중 하나로서, 확인된 효능의 대부분은 주로 위장관 질환에 관한 것이다. 몇몇 연구를 통해 급성 수양성 설사의 치료, 항생제 관련 증상의 예방, 그리고 여행자 설사에 대한 LGG균의 효과가 밝혀졌다. LGG균은 소아에서 호흡기 감염의 발생을 줄이거나 그 합병증을 감소시키는 것으로 보인다. 많은 연구를 통해 LGG 균, LC705, 그리고 프로피오니박테리움 PJS균을 모두 포함한 복합 유산균 제제인 $LGG^{(R)}$ Extra가 위장관 불편감을 줄이고 삶의 질을 향상시키는 것으로 나타났다. 따라서 LGG균의 사용은 감염성 질병의 관리와 위장관 건강을 얻는데 있어 안전하고 쉬운 방법이라 하겠다.
본 논문에서는 2021년 국내여행조사 원자료를 활용하여 국내여행의 현황을 통계학적으로 접근하여 소비의 측면을 중점으로 여행자의 특성을 분석하여 마케팅 전략에 활용하고자 한다. 또한 향후 여행사와 지방자치단체에 관광업 중흥을 위한 유용한 데이터 가공 방향을 제공하고자 한다.
본 연구는 코로나-19 이후로 다시 활성화된 해외여행과 관련된 정보를 데이터베이스화해 정리하고, 폭발적으로 늘어난 여행객들을 위한 여행지 추천을 제시하였다. 또한 여행객들만이 아닌 여행사들을 위해 여행객들의 정보 역시 데이터베이스화하여 여행지 상품 수요조사 등에 사용할 수 있도록 하였다. 코로나-19로 인해 각국의 입국 정책은 다양해졌고, 해외여행이 단절된 기간 동안 소비자들은 여행에 대한 최신 정보를 계속해서 접하지 못했다. 그래서 이 데이터를 통해 소비자들의 수요에 맞는 여행지를 추천하고, 여행사들은 소비자들의 필요를 확인할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 데이터 마이닝을 활용한 감성적 여행계획 제공 앱으로 각 개인에게 알맞은 맞춤형 여행계획 추천 어플을 연구하고자 한다. 여행 계획에서 여행자들이 더 좋은 경험을 하도록 돕고 앱을 통하여 여행을 최대로 즐길 수 있으며 앱에서 제공하는 데이터들을 바탕으로 숙소, 관광명소, 음식점 등의 자료제공으로 최상, 최적의 숙소 체험, 훌륭한 음식점 예약, 주변의 좋은 여행지를 검색 가능하게 하고자 한다. 아울러, 어떤 여행을 계획하든 제공하는 앱으로 간편하게 감성적으로 여행을 계획하고 그 체험과 정보들을 다른 사람들에게도 여행 가이드로 추천, 공유할 수 있도록 하고자 한다.
최근 컴퓨터와 통신의 기술이 빠르게 발달함에 따라 사회 각 부분은 그동안 경험하지 못했던 정보화라는 새로운 변화를 겪었다. 그 결과 정보화 수준이 점점 고도화 될수록 더욱 다양하고 방대한 데이터가 생성되어 데이터베이스를 이루게 되었다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 얻는 데이터마이닝 기법이 중요한 문제로 대두되었다. 데이터마이닝 기법은 점점 더 많은 분야에서 합리적인 선택을 위해 필수적으로 사용된다. 본 논문은 마이닝 기법을 적용하여 방대한 데이터베이스가 최적의 여행 경로 선택을 제공한다. 본 논문은 빈발 패턴 증가 기법에 가중치를 두어 여행자가 여행지를 선별하기 좋은 환경을 제공한다. 미래 산업 중 가장 중요한 산업 중 하나인 관광 산업은 계속적으로 성장하고 있으며 논문에서 제시하는 데이터 마이닝 기법으로 더 큰 발전을 기대한다.
본 논문은 1인 가구의 증가에 따라 개인화된 여행 애플리케이션의 필요성을 강조하며, 안전성과 소통 기능을 강화한 애플리케이션을 개발하는데 목표를 설정하였고, 또 다른 주요한 문제점 해결을 모색하였다. 따라서 기존 애플리케이션과 차별화된 기능을 제시하여 혼자 여행하는 사람들의 여행 만족도 향상을 위해 애플리케이션을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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