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정남호 연구실
경희대학교 스마트관광원 정남호 교수
스마트 관광도시
추천시스템
생성형 AI
정남호 교수 연구실
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

정남호 연구실

경희대학교 스마트관광원 정남호 교수

정남호 연구실은 경희대학교 스마트관광원 소속으로 관광·호스피탈리티 영역의 데이터 기반 의사결정과 정보시스템 연구를 수행합니다. 서비스 로봇과 Social CRM을 포함한 서비스 혁신을 분석하고, 추천시스템 및 생성형 AI와 같은 AI 기술이 관광 경험과 의사결정에 미치는 영향을 계량적으로 검증합니다. 또한 스마트관광도시 정책의 수요 효과, 도시 항공 모빌리티의 인식 및 수용, 목적지 기능의 공간적 표현, 날씨·대기질과 같은 환경 요인이 관광 행동에 미치는 영향을 통합적으로 다룹니다. 데이터마이닝, 임베딩 기반 모델링, 준실험 분석 등 방법을 결합해 관광 수요와 경험을 설명합니다.

스마트 관광도시추천시스템생성형 AI관광수요 분석관광 행동 분석
대표 연구 분야
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추천시스템 및 생성형 AI 기반 관광·호스피탈리티 상호작용 최적화 연구 thumbnail
추천시스템 및 생성형 AI 기반 관광·호스피탈리티 상호작용 최적화 연구
Optimization of recommender and generative AI-driven interactions in tourism and hospitality
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

118총합

5개년 연도별 피인용 수

1,631총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
·
인용수 0
·
2025
Satiation of generative AI images
Chanho Chung, Seunghun Shin, Namho Chung
IF 7.8 (2025)
Annals of Tourism Research
https://doi.org/10.1016/j.annals.2025.104054
Generative grammar
Generative model
Repetition (rhetorical device)
Adaptation (eye)
Generative Design
2
article
|
·
인용수 0
·
2025
Regional functions of tourist destination: Application of spatial signatures
Yejin Lee, Ye-Bin Seo, Sangwon Park, Namho Chung
IF 12.4 (2025)
Tourism Management
https://doi.org/10.1016/j.tourman.2025.105226
Tourism
Advertising
Business
Economic geography
Geography
Regional science
Archaeology
3
article
|
·
인용수 14
·
2025
Is a shorter reaction time always better? Empirical investigation of the impact of response speed on ChatGPT recommendations
Jungkeun Kim, Jungkeun Kim, Jeong Hyun Kim, Jeong Hyun Kim, Seongseop Kim, Chulmo Koo, Namho Chung
IF 8.3 (2025)
International Journal of Hospitality Management
https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2025.104239
Response time
Business
Economics
Operations management
Computer science
최신 정부 과제
6
과제 전체보기
1
2023년 8월-2029년 8월
|345,644,000
디지털 퍼스트 시대의 스마트관광의 새로운 도전과 기회
생활의 모든 차원에 디지털 기술이 점점 더 많이 보급됨에 따라, 물리적 현실과 디지털 현실 모두 우리의 경험을 형성하고 있다. 정보시스템에 대한 종래의 관점은 디지털 세계가 실제 물리적 세계를 반영하고 표현하며, 인간이 현실 세계를 구성할 때 유용한 정보를 제공하는 수단임을 강조해왔다. 즉, 디지털 세계는 현실 세계를 위해 존재한다는 시각이 지배적이었다. ...
디지털 퍼스트 시대
스마트관광
스마트관광도시
관광 경험
빅데이터
인공지능
정보기술
다학제적 접근
2
주관|
2022년 12월-2023년 12월
|20,000,000
관광 및 호스피탈리티 분야에서의 Social CRM 도입에 관한 연구 - 데이터중심서비스혁신(DDSI) 관점에서
본 연구에서는 데이터중심비즈니스모델링(data-driven business modeling)과 독일을 대표하는 IT 분야 Electronic Markets 저널 에디터인 Rainer Alt 교수와 함께 독일과의 연구 협력 과정에 있어 관광 및 호스피탈리티 분야에 데이터중심서비스혁신(Data-Driven Service Innovation) 관점의 Social CRM 도입에 관한 실증연구를 진행하고자 한다. 본 연구의 내용은 관광 및 호스피탈리티 관련 선행연구 및 소셜 미디어 (i.e. YouTube)의 리뷰 데이터 분석과 문헌연구를 바탕으로 Social CRM의 개념 확인 및 서비스 분류를 통하여 산업 내 적용 가능성을 측정하고 통합적 디지털 고객 관리 (Digital Customer Integration)이론을 정립하는 데에 있다. 1) 관광 및 호스피탈리티 분야에서 Social CRM에 대한 정의와 개념, 적용 가능 업무영역과 프로세스를 조사한다. 2) 데이터중심서비스혁신(DDSI) 관점에서 Social CRM을 통해 고객의 소셜 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 찾아내고 적용한 가능한 업무영역 프랙티스(practice)를 구분하고자 한다. 3) Social CRM 기능적 분류 분석 모델을 바탕으로 연구를 설계 및 기획하고 데이터 기반의 실증연구를 통한 Social CRM 도입이 관광 및 호스피탈리티 산업에 미치는 효과에 관한 연구를 진행하고자 한다. 제시한 본 연구의 필요성과 목적을 토대로 독일 라이프치히대학교와의 연구 교류를 통하여 본 사업에서 연구할 Social CRM 도입에 관한 연구내용은 다음 2가지와 같다. 첫째, 기존의 타 분야 모델을 중심으로 한 Social CRM 연구와는 달리, 본 연구는 이론적 문헌 연구 및 실증적 방법을 통하여 관광 및 호스피탈리티 분야에서의 Social CRM 도입에 관하여 각 기업-소셜미디어 플랫폼-고객의 단계에서 처리되는 데이터의 기능과 프로세스의 개념적 구조를 제시하고자 한다. <그림 2>는 독일 연구책임자 Rainer Alt교수와 참여연구자 Olaf Reinhold의 통합적 Social CRM 구조 모형이다. 본 연구의 기반이 될 Social CRM의 제너럴 한 구조이며, 특히 스마트관광 경영 및 발전의 맥락에서 단계별 역할과 서비스에 대한 분류기준 정립에 활용하려 한다. 둘째, Social CRM 서비스 도입의 산업 내 실현 가능성을 검증하기 위하여 데이터중심서비스혁신(DDSI) 관점에서 고객 데이터 텍스트 마이닝 방법을 활용하려 한다. 이와 관련하여 <그림 1>에서와 같이 본 네트워크 프로그램의 내용에 대하여 그림으로 제시한다. 현재 본 연구와 관련하여 연구 방향에 대한 설정과 YouTube를 활용한 텍스트마이닝을 통해 연구 문제를 정의하였다.
RAISA
정보기술
스마트관광
3
주관|
2019년 8월-2023년 8월
|574,290,000
스마트 관광도시의 지속가능발전을 위한 실천과 확산
본 연구는 스마트관광을 ‘도시’ 단위로 확장해, 관광으로 생기는 문제를 줄이고 지속가능한 발전 방안을 만들고 확산시키는 연구임. 연구목표는 (1) SDGs 실천을 위한 스마트관광도시 정책 개발, (2) 인프라·플랫폼·거버넌스 중심의 발전과 문제 해결, (3) 데이터 경제 기반 관광 서비스 혁신, (4) 스마트관광 비즈니스 사례 DB 구축 및 유형화임. 연구내용은 발전모델 개발·테스트베드 검증 후 국내외 적용 및 글로벌 확산으로 전개함. 기대효과는 거주민 삶의 질 개선, 데이터 기반 서비스 혁신, 정책 수립 기여 및 SSCI급 저널·글로벌 허브 도약 기대됨.
스마트관광
스마트관광도시
플랫폼
지속가능발전목표
포용적 혁신
삶의 질
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2021리뷰 빅데이터 기반의 아이템 추천 장치 및 그 방법1020210059438
전체 특허

리뷰 빅데이터 기반의 아이템 추천 장치 및 그 방법

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210059438

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