Earticle

초록

영어

The countless food information available on social media not only serves as a guide for travelers, but also helps in planning their trips. However, because of this abundance of restaurant information, travelers are unable to receive the information they need at their destination when they need it. To solve this problem, We aim to develop an agent that provides personalized restaurant information to travelers using augmented reality technology based on social media data. This system automatically recognizes restaurant names and then collects and extracts information such as menus, prices, and reviews from heterogeneous social media sources. It then provides information that reflects the preferences of each traveler. As a result of the experiment, the precision was 0.70, indicating that most of the recommended information was useful to users. In particular, the MAP was 0.65, suggesting that the information users wanted was well ranked at the top of the recommendation list, leading to high user satisfaction. Furthermore, evaluation using MAE 0.75 and RMSE 0.95 demonstrates that the proposed agent system quantitatively predicts user preferences with significant accuracy. These meaningful results are expected to contribute to encouraging revisits by travelers.

한국어

소셜 미디어에서 제공되는 수없이 많은 음식 정보들은 여행자들에게 가이드 역할을 할 뿐만 아니라 여행 계획을 세울 때도 도움을 준다. 하지만 오히려 이렇게 많은 음식점 정보들 때문에 여행자들은 여행지에서 필요한 정보를 필요한 시점에 제 공받지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 소셜 미디어 자료를 기반으로 여행자별 맞춤형 음식점 정보를 증강현실 형태로 제공하는 에이전트를 개발하고자 한다. 이 시스템은 자동으로 인식된 음식점명을 이용하여 이질적인 소셜미디어로부 터 해당 음식점에 대한 정보들 중에서 메뉴, 가격, 리뷰 등의 음식점 정보를 수집 및 추출한 다음, 여행자별의 선호도를 반영 하여 정보를 제공한다. 실험 결과, 정밀도는 0.70로 추천된 정보의 대부분이 사용자에게 유용했음을 의미하며 특히 MAP는 0.65로 사용자들이 원하는 정보가 추천 목록의 상단에 잘 배치되어 있어 높은 사용자의 만족도로 이어졌음을 보여준다. 또한 MAE 0.75와 RMSE 0.95를 통해 볼 때, 제안된 에이전트 시스템이 사용자의 선호도를 대체적으로 정확하게 예측함을 알 수 있다. 이러한 의미있는 결과는 여행자로 하여금 재방문을 유도하는 데 기여할 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
2.1 빅데이터 분석 기술
2.2 증강현실과 관광
3. 제안된 에어전트
3.1 개요
3.2 음식점명 인식 모듈
3.3 음식점 정보 수집 및 전처리 모듈
3.4 음식점 정보 추출 모듈
3.5 음식점 정보 분류 모듈
3.6 음식점 정보 분석 및 시각화 모듈
4. 실험
4.1 개요
4.2 실험
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 김진일 [ Jin-Il Kim | 한남대학교 탈메이지교양･융합대학 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]

• 간기

  월간

• pISSN

  2635-8875

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338