프로젝트 소개
본 과제는 관광 구성요소의 상호작용을 분석하고 데이터셋을 표준화하여, 인공지능 기반의 맞춤형 관광 추천 플랫폼을 개발하는 연구임. 이는 사용자가 실제 경험처럼 생생하게 느낄 수 있는 관광 추천 서비스를 제공하는 것을 목표로 함.
연구 목표는 사용자가 실감 체험할 수 있는 관광추천 AI 모델을 개발 적용하여 선진화된 관광 OTA 상용화 서비스를 실현하는 데 있음. 이를 위해 4종의 AI 모델 학습용 데이터 생성 및 4종의 관광추천 AI 모델 개발, 그리고 2건의 시범운영 및 서비스 실증 후 1건의 상용화 서비스 달성을 목표로 함. 핵심 연구 내용은 실 이용객 기반의 관광 데이터 획득, 정제, 통합 및 규격화, 그리고 관광 데이터셋 DB 관리 시스템 개발임. 또한, 데이터 분류 및 규격화 알고리즘, AI 학습용 데이터셋 품질 검증 및 라벨링 도구 개발이 포함됨. 특히 관광 실이용 데이터를 기반으로 관광추천지수, 여행상품, 이동 스케줄, 만족도 평가 등 4가지 주요 AI 모델을 설계하고 개발하는 것에 중점을 둠. 기대 효과는 개발된 관광 원천 데이터와 AI 모델을 다양한 관광사업체 및 기관에 제공하고, 관련 소프트웨어 도구를 활용하여 학습 데이터 구축 및 관리를 지원하는 것임. 기존 OTA 서비스 고도화 및 데이터 판매, AI 가공 분야의 새로운 비즈니스 기회 창출을 통해 경제·산업적 측면에 기여하며, 관광 업종별 통계, 수요 예측, 정책 수립에 활용될 것으로 전망됨.