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빅데이터 기반 관광지 추천 시스템 구현-한국관광공사 LOD를 중심으로-
Big Data based Tourist Attractions Recommendation-Focus on Korean Tourism Organization Linked Open Data-

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원문정보

초록

영어
Conventional exhibition management information systems recommend tourist attractions that are close to the place in which an exhibition is held. Some recommended attractions by the location-based recommendation could be meaningless when nothing is related to the exhibition’s topic. Our goal is to recommend attractions that are related to the content presented in the exhibition, which can be coined as content-based recommendation. Even though human exhibition curators can do this, the quality is limited to their manual task and knowledge. We propose an automatic way of discovering attractions relevant to an exhibition of interests. Language resources are incorporated to discover attractions that are more meaningful. Because a typical single machine is unable to deal with such large-scale language resources efficiently, we implemented the algorithm on top of Apache Spark, which is a well-known distributed computing framework. As a user interface prototype, a web-based system is implemented that provides users with a list of relevant attractions when users are browsing exhibition information, available at http://bike.snu.ac.kr/WARP. We carried out a case study based on Korean Tourism Organization Linked Open Data with Korean Wikipedia as a language resource. Experimental results are demonstrated to show the efficiency and effectiveness of the proposed system. The effectiveness was evaluated against well-known exhibitions. It is expected that the proposed approach will contribute to the development of both exhibition and tourist industries by motivating exhibition visitors to become active tourists.
한국어
기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.

목차

<요약>
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
 Ⅲ. 한국관광공사 LOD
 Ⅳ. 전시회-관광지 관련도
  1. 공통 용어 기반 관련도(CT)
  2. 위키피디아 기반 관련도(WP)
  3. 하이브리드 관련도(CTWP)
 Ⅴ. 관광지 추천 시스템 구현
 Ⅵ. 논의
  1. 효율성 평가
  2. 효과성 평가
  3. 관광지 추천 예제
 Ⅶ. 결론
 참고문헌
 Abstract

저자

  • 안진현 [ Ahn, Jinhyun | 서울대학교 치학연구소 선임연구원 ] 제1저자
  • 김응희 [ Kim, Eung-Hee | 서울대학교 치의학생명과학사업단 BK21 PLUS 조교수 ]
  • 김홍기 [ Kim, Hong-Gee | 서울대학교 치과대학 의료경영과정보학 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한경영정보학회 [Daehan Academy of Management Information Systems]
  • 설립연도
    1997
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    경영학 및 경영정보관련학을 전공한 교수 및 연구원들의 순수연구단체로서 연구를 통해 논문집 발간 및 학술대회를 개최하고, 산학관 협력을 통한 사회봉사와 연구활동을 목적으로 이루어진 학술단체입니다. 이를 위해 다음과 같은 활동을 하게 됩니다. 첫째, 경영학 및 경영정보학, 전산학의 이론과 실무에 관련된 연구, 둘째, 연구발표회, 강연회, 세미나 등의 개최, 셋째, 본 학회의 목적을 같이 하는 국내외 제 학회와의 교류, 넷째, 본 학회의 목적달성에 필요한 제반 협조 사업 등을 합니다.

간행물

  • 간행물명
    경영과 정보연구 [Management Information Systems review]
  • 간기
    연5회
  • ISSN
    1598-2459
  • 수록기간
    1997~2018
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658.46

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