KR102370988B1 - 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템에 관한 것으로, 해결하고자 하는 기술적 과제는 사용자의 기존 여행준비 및 여행이력에 기반을 둔 빅데이터를 활용하여 얻은 여행지 간의 유기적 연관관계를 바탕으로 최적의 여행지 또는 여행코스를 생성하여 추천하는데 있다.
일례로, 여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 기존 사용자 행동 데이터를 기반으로 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성부; 상기 빅데이터를 기반으로 여행지 노드를 생성하고, 상기 여행지 노드 간 연관도를 파악하고, 상기 빅데이터를 기반으로 상기 여행지 노드 별 가중치를 부여하며, 상기 연관도와 상기 가중치를 기반으로 여행코스를 생성하는 여행코스정보 생성부; 여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 현재 사용자 행동을 수집하거나 입력 받고, 수집 또는 입력된 현재 사용자 행동 데이터를 기반으로 상기 여행코스 중 추천여행코스를 추출하여 추천하는 여행코스정보 추천부; 및 상기 추천여행코스에 대한 상세정보를 지도 상에 시각화하여 제공하는 인기여행지정보 시각화 제공부를 포함하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템을 개시한다.

Description

사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING TRAVEL INFORMATION USING BIG DATA OF USER}
본 발명의 실시예는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템에 관한 것이다.
최근 생활 수준의 향상에 따라 가족 단위, 친구 단위로 여행을 즐기는 인구가 증가하고 있으며 이에 따라 여행지 정보에 대한 수요 또한 꾸준히 증가하고 있다. 기존의 여행정보 검색 서비스를 제공하는 사이트에서는 일반적으로 웹에 존재하는 원시데이터를 수집하여 해당 정보 별로 키워드를 선정한 후 데이터베이스로 구축하고, 사용자가 찾고자 하는 정보의 일부 키워드를 입력하여 검색을 요청하면 해당 키워드로 지정되어 있는 정보를 사용자에게 제공하는 형태로 서비스를 수행하고 있다.
이러한 기존 서비스의 경우, 사용자가 입력한 키워드에 의존하여 검색을 수행하기 때문에 사용자의 특성을 정확하게 반영하지 못하고, 요구에 부합하지 않는 정보가 제공되는 경우가 많다. 또한 사용자는 자신이 관심 있어 할 새로운 여행지를 추천 받고 싶어 하지만, 기존의 서비스는 이러한 것들을 반영하고 있지 못하여, 사용자의 관심과는 무관한 여행지가 무분별하게 추천될 수 있다. 이에 따라 사용자는 자신이 원하는 여행지를 바탕으로 여행 경로를 계획하는데 불필요하게 많은 시간을 들이게 된다.
등록특허공보 제10-1628108호(등록일자: 2016년06월01일) 공개특허공보 제10-2017-0136760호(공개일자: 2017년12월12일)
본 발명의 실시예는, 사용자의 기존 여행준비 및 여행이력에 기반을 둔 빅데이터를 활용하여 얻은 여행지 간의 유기적 연관관계를 바탕으로 최적의 여행지 또는 여행코스를 생성하여 추천하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예에 따른 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템은, 여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 기존 사용자 행동 데이터를 기반으로 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성부; 상기 빅데이터를 기반으로 여행지 노드를 생성하고, 상기 여행지 노드 간 연관도를 파악하고, 상기 빅데이터를 기반으로 상기 여행지 노드 별 가중치를 부여하며, 상기 연관도와 상기 가중치를 기반으로 여행코스를 생성하는 여행코스정보 생성부; 여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 현재 사용자 행동을 수집하거나 입력 받고, 수집 또는 입력된 현재 사용자 행동 데이터를 기반으로 상기 여행코스 중 추천여행코스를 추출하여 추천하는 여행코스정보 추천부; 및 상기 추천여행코스에 대한 상세정보를 지도 상에 시각화하여 제공하는 인기여행지정보 시각화 제공부를 포함한다.
또한, 상기 빅데이터는, 온라인을 통한 기존 사용자의 여행 검색 키워드, 검색 여행지 연관 키워드, 검색 여행지 간 연관도, 여행 선호 지역, 여행추천코스 조회 이력, 여행정보페이지 별 체류시간, 여행상품 구매패턴 및 여행상품 구매가격 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 여행코스정보 생성부는, 상기 여행 검색 키워드와 상기 검색 여행지 연관 키워드를 기반으로 상기 여행지 노드를 생성하는 여행지 노드 생성부; 상기 여행지 노드 간에 여행코스 또는 여행패키지로서 유기적 연관도를 파악하는 연관도 파악부; 상기 여행지 노드에 대한 기존 사용자 연령대, 여행 시기 및 국가 데이터를 기반으로 상기 여행지 노드 별 가중치를 부여하는 가중치 연산부; 및 상기 연관도 및 상기 가중치를 기반으로 상기 여행지 노드 간의 연관관계를 파악하여 상기 추천여행코스를 생성하는 추천여행코스 생성부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 인기여행지정보 시각화 제공부는, 상기 추천여행코스 중 특정 여행지 노드와 관련된 키워드가 입력되거나 특정 여행 노드가 선택되면, 입력된 키워드에 해당하는 추천여행코스에 포함되어 있는 여행지 노드를 상기 가중치 및 상기 연관도에 대한 수치에 따른 상기 여행지 노드의 색상, 사이즈, 아이콘으로 시각화하여 지도 상에 표시하되, 상기 가중치에 대한 수치가 높은 순서대로 상기 여행지 노드가 이동되는 방식으로 표시할 수 있다.
또한, 상기 여행코스정보 추천부는, 온라인을 통해 일정 기간 동안 현재 사용자의 여행 검색 키워드, 검색 여행지 연관 키워드, 검색 여행지 간 연관도, 여행 선호 지역, 여행추천코스 조회 이력, 여행정보페이지 별 체류시간, 여행상품 구매패턴 및 여행상품 구매가격 중 적어도 하나의 데이터를 수집하거나 입력 받아 사용자 행동을 분석하여 상기 사용자 행동 데이터를 도출하는 사용자 행동 분석부; 상기 사용자 행동 데이터를 기반으로 서로 유사한 행동 패턴을 갖는 사용자를 추출하여 유사집단으로 그룹화하는 사용자 유사집단 추출부; 및 상기 유사집단이 선호하는 여행코스를 추출하여 인기여행코스로 추천하는 인기여행코스 추천부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 인기여행지정보 시각화 제공부와 연동하여 현재 사용자가 원하는 신규 여행코스 생성하기 위한 사용자 여행코스정보 생성부를 더 포함하고, 상기 사용자 여행코스정보 생성부는, 현재 사용자로부터 여행지 노드 간 교통거리, 이동소요시간 및 교통비용을 포함하는 항목 별 임계치, 각 항목 별 임계치 미만 어드밴티지 포인트와 임계치 초과 패널티 포인트가 각각 현재 사용자에 의해 설정되는 신규 여행코스 제한치 설정부; 및 상기 인기여행지정보 시각화 제공부를 통해 제공되는 여행지 노드 중 서로 다른 인기여행코스에 포함된 여행지 노드를 서로 연결하는 사용자 입력을 받을 경우, 사용자에 의해 연결되는 여행지 노드 간을 이어 새로운 여행코스를 생성하되, 해당 여행지 노드에 대하여 교통거리, 이동소요시간 및 교통비용에 대한 교통 데이터를 산출하고, 산출된 교통 데이터를 상기 신규 여행코스 제한치 설정부를 통해 설정된 임계치와 비교한 후 상기 임계치 미만 어드밴티지 포인트와 상기 임계치 초과 패널티 포인트를 이용한 토탈 포인트를 산출하여 상기 토탈 포인트가 제로 포인트 이상인 경우 새로운 여행코스를 생성하여 상기 인기여행지정보 시각화 제공부로 제공하는 신규 임시여행코스 생성부를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사용자의 기존 여행준비 및 여행이력에 기반을 둔 빅데이터를 활용하여 얻은 여행지 간의 유기적 연관관계를 바탕으로 최적의 여행지 또는 여행코스를 생성하여 추천하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템과 사용자(기존 여행자와 예비 여행자) 간의 대략적 구성 관계를 설명하기 위한 개요도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 여행코스정보 생성부의 상세 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 여행코스정보 추천부의 상세 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 인기여행지정보 시각화 제공부를 통한 인기여행지정보 제공방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 여행코스정보 생성부의 상세 구성을 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 여행코스정보 생성부를 이용한 신규 여행코스 생성 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 여행코스정보 생성부를 통해 생성된 신규 여행코스가 신규 임시여행코스로 선정되기 위한 조건과 알고리즘을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템과 사용자(기존 여행자와 예비 여행자) 간의 대략적 구성 관계를 설명하기 위한 개요도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 여행코스정보 생성부의 상세 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 여행코스정보 추천부의 상세 구성을 나타낸 블록도이고, 도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 인기여행지정보 시각화 제공부를 통한 인기여행지정보 제공방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 여행코스정보 생성부의 상세 구성을 나타낸 블록도이고, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 여행코스정보 생성부를 이용한 신규 여행코스 생성 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이며, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 여행코스정보 생성부를 통해 생성된 신규 여행코스가 신규 임시여행코스로 선정되기 위한 조건과 알고리즘을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템(1000)은 빅데이터 생성부(100), 여행코스정보 생성부(200), 여행코스정보 추천부(300) 및 인기여행지 정보 시각화 제공부(400)를 포함한다. 더불어, 본 실시예에 따른 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템(1000)은 사용자 여행코스정보 생성부(500)를 더 포함하여 구성될 수도 있다.
상기 빅데이터 생성부(100)는, 여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 기존 사용자 행동 데이터를 기반으로 빅데이터를 생성할 수 있다.
본 실시예에서 빅데이터는, 온라인을 통한 기존 사용자 즉, 여행을 다녀온 등록된 여행자가 포털 사이트나 특정 여행 사이트 등에서 입력한 여행 검색 키워드, 검색 여행지 연관 키워드 등과, 검색된 여행지들 간의 연관도, 여행자들의 여행 선호 지역, 기 등록된 여행추천코스를 조회한 이력, 포털 사이트, 특정 여행 사이트 등의 여행정보페이지 별로 해당 페이지를 실행한 시간 즉 여행정보페이지 체류시간, 여행자의 여행상품 구매패턴, 그리고 여행상품 구매가격 등과 같은 데이터를 포함할 수 있으며, 이러한 데이터들을 종합적으로 분류, 분석하여 데이터베이스화될 수 있다.
상기 여행코스정보 생성부(200)는, 빅데이터 생성부(100)를 통해 생성 및 축적된 빅데이터를 기반으로 다수의 여행지 노드를 생성하고, 생성된 여행지 노드 간 연관도를 파악하고, 빅데이터를 기반으로 여행지 노드 별 가중치를 부여하며, 연관도와 가중치를 기반으로 다양한 여행코스를 생성할 수 있다.
이를 위해, 여행코스정보 생성부(200)는 도 3에 도시된 바와 같이 여행지 노드 생성부(210), 연관도 파악부(220), 가중치 연산부(230) 및 추천여행코스 생성부(240)를 포함할 수 있다.
상기 노드 생성부(210)는, 여행 검색 키워드와 검색 여행지 연관 키워드를 기반으로 다수의 여행지 노드를 생성할 수 있다. 즉, 기존 사용자 즉 여행자들이 주로 입력하거나 검색하는 인기 여행지 관련 키워드들을 기반으로 인기 여행지 노드를 생성할 수 있다. 예를 들어, '강릉 커피거리', '강릉 오죽헌'이라는 키워드가 일정 기간 내에 검색 순위 1, 2로 파악된 경우, 이 두 여행지를 여행지 노드로서 생성할 수 있다.
상기 연관도 파악부(220)는, 여행지 노드 간에 여행코스 또는 여행패키지로서 유기적 연관도를 파악할 수 있다. 예를 들어, '강릉 커피거리', '강릉 오죽헌'은 '강릉'이라는 동일 지역 내의 관광명소로서 '지역' 또는 '인접거리'라는 유기적 연관도를 갖고 있다. 또한, '도깨비 촬영지', '사랑의 불시착 촬영지'라는 여행지 노드에 대해서는 '드라마 촬영지'라는 컨텐츠를 갖는 유기적 연관도를 갖고 있다. 이와 같이, 연관도 파악부(220)는 다수의 여행지 노드에 대한 키워드, 연관 키워드, 각 키워드와 관련된 지역, 컨셉, 여행포인트, 관광 콘텐츠 등 미리 설정된 다양한 주제로 상호 간의 연관성을 찾고, 상호 연관성이 있으며, 그 연관성이 상대적으로 높은 여행지 노드에 대한 연관도를 수치적으로 책정할 수 있다. 여기서, 여행지 노드에 대한 연관도를 수치적으로 책정한다는 것은 일정 기준이 설정되어 있는데, 가령, 여행지 간 이동 거리가 짧거나, 특정 테마에 대한 공통점이 있는 주제에 대하여 높은 포인트를 부여해 해당 연관성이 있는 연관도에 대해서는 상대적으로 높은 수치를 책정할 수 있다.
상기 가중치 연산부(230)는, 여행지 노드에 대한 기존 사용자 연령대, 여행 시기 및 국가(어느 나라 사람이 가장 많이 찾는 여행지인지) 데이터를 기반으로 여행지 노드 별 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 여행지 노드 A에 대하여 특정 사용자 연령대가 집중되거나, 특정 시기에 여행자 수가 집중되거나, 해당 여행지 노드 A가 특정 국가(관광국가로 유명한지)에 속하는 등을 파악하고, 이에 해당할 경우 사용자 연령대가 집중될 경우 미리 설정된 가중치 a를 부여하고, 특정 시기에 여행자 수가 집중될 경우 미리 설정된 가중치 b를 부여하고, 특정 국가에 해당될 경우 미리 설정된 가중치 c를 부여할 수 있다.
예를 들어, 가중치 a에 대해서는 1000명 이상은 10점, 1000명 미만에서 500명 이상은 5점, 500명 미만은 3점이 책정되고, 가중치 b에 대해서는 봄, 여름에 대해서는 10점, 가을, 겨울에 대해서는 5점이 책정되며, 가중치 c에 대해서는 미국이 10점, 일본이 5점, 중국이 3점 등으로 책정될 수 있으며, 이를 기반으로 여행지 노드 A가 30대 여행자가 700명이고, 봄, 여름에 여행 시기가 이루어지며, 일본인 경우 '5+10+5'점으로 총 20점의 가중치가 여행지 노드 A에 대하여 부여될 수 있다.
한편, 본 실시예에서의 가중치와 관련하여, 상술한 연령대, 여행시기, 국가 뿐만 아니라, 동행자 수, 동행자 유형(가족단위 또는 혼자 등), 평균 결제금액, 누적 결제금액, 평균 이용일 수, 재방문횟수, 예정 이벤트(올림픽, 세계적인 대회, 축제, 컨퍼런스 등), 누적 이용객수, 등록일, 성장률 등을 기반으로 여행지 노드 별 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 특정 시기나 연령에 상관없이 꾸준히 인기가 많은 도시의 가중치는 높으며, 이전 누적 거래액이나 이용객수는 높았지만 성장률이 급격히 떨어지는 도시의 가중치는 낮게 부여될 수 있다.
상기 추천여행코스 생성부(240)는, 연관도 및 상기 가중치를 기반으로 여행지 노드 간의 연관관계를 파악하여 추천여행코스를 생성할 수 있다. 이때 연관관계는 상술한 바와 같이, 지역 간 거리, 여행 테마 등의 컨셉을 주제로 선정될 수 있으며, 지역 간 거리의 경우 두 지역 간 거리가 짧을수록 여행 테마가 유사할수록 해당 여행지 노드들이 추천여행코스로서 구성될 가능성이 높을 수 있다.
상기 여행코스정보 추천부(300)는, 여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 현재 사용자 행동을 수집하거나 입력 받고, 수집 또는 입력된 현재 사용자 행동 데이터를 기반으로 여행코스 중 추천여행코스를 추출하여 추천할 수 있다.
이를 위해, 여행코스정보 추천부(300)는 도 4에 도시된 바와 같이 사용자 행동 분석부(310), 사용자 유사집단 추출부(320) 및 인기여행코스 추천부(330)를 포함할 수 있다.
상기 사용자 행동 분석부(310)는, 온라인을 통해 일정 기간 동안 현재 사용자의 여행 검색 키워드, 검색 여행지 연관 키워드, 검색 여행지 간 연관도, 여행 선호 지역, 여행추천코스 조회 이력, 여행정보페이지 별 체류시간, 여행상품 구매패턴 및 여행상품 구매가격 중 적어도 하나의 데이터를 수집하거나 입력 받아 사용자 행동을 분석하여 사용자 행동 데이터를 도출할 수 있다. 사용자 행동 분석부(310)는 상술한 데이터(사용자의 여행 검색 키워드, 검색 여행지 연관 키워드, 검색 여행지 간 연관도, 여행 선호 지역, 여행추천코스 조회 이력, 여행정보페이지 별 체류시간, 여행상품 구매패턴 및 여행상품 구매가격)를 기반으로 관심 여행지, 해당 관심 여행지와 관련된 다른 여행지, 선호했던 여행, 어떠한 방식의 여행상품을 구매했고, 어느 정도의 가격대에 여행상품을 구매했는지 등을 파악하고 분석할 수 있다.
상기 사용자 유사집단 추출부(320)는, 사용자 행동 데이터를 기반으로 서로 유사한 행동 패턴을 갖는 사용자를 추출하여 유사집단으로 그룹화할 수 있다. 즉, 여행 예정자의 행동 데이터에서 알 수 있는 관심 여행지, 해당 관심 여행지와 관련된 다른 여행지, 선호했던 여행, 어떠한 방식의 여행상품을 구매했고, 어느 정도의 가격대에 여행상품을 구매했는지 등의 정보를 기반으로 이들과 유사도가 높은 사용자들을 추출하고 그룹화하여 유사집단을 형성할 수 있다. 이에 따라, 여행 성향이나 여행패턴이 유사한 그룹이 형성될 수 있다.
상기 인기여행코스 추천부(330)는, 유사집단이 선호하는 여행코스를 추출하여 인기여행코스로 추천할 수 있다. 즉, 현재 여행 예정자가 속하는 유사집단 내에 다른 여행자들이 선호하는 여행코스를 데이터베이스에서 추출하여 맞춤형 여행코스정보로서 추천할 수 있다. 물론, 이러한 인기여행코스정보는 옵션 사항으로 추천되나, 사용자의 선택에 따라 스킵할 수 있다.
상기 인기여행지 정보 시각화 제공부(400)는, 추천여행코스에 대한 상세정보를 지도 상에 시각화하여 제공할 수 있다.
상기 인기여행지 정보 시각화 제공부(400)는, 추천여행코스 중 특정 여행지 노드와 관련된 키워드가 입력되거나 특정 여행 노드가 선택되면, 입력된 키워드에 해당하는 추천여행코스에 포함되어 있는 여행지 노드를 가중치 및 연관도에 대한 수치에 따른 여행지 노드의 색상, 사이즈, 아이콘으로 시각화하여 지도 상에 표시하되, 가중치에 대한 수치가 높은 순서대로 상기 여행지 노드가 이동되는 방식으로 표시할 수 있다.
즉, 여행 예정자가 특정 지역이나 테마에 대한 키워드로 검색을 하면, 해당 검색 정보를 기반으로 추천여행코스 또는 인기여행코스를 추출하고, 추출된 추천여행코스 또는 인기여행코스에 포함된 여행지 노드에 대한 가중치와 연관도를 반영하여 이를 지도 상에서 식별이 용이하게 표시하여 해당 정보를 직관적으로 전달할 수 있다.
예를 들어, 여행 예정자가 '제주도'라는 키워드로 검색을 하면, 도 5에 도시된 바와 같이 제주도를 나타내는 지도 상에 가중치와 연관도를 기반으로 하는 다양한 여행지 노드를 표시하게 되는데, 각각의 여행지 노드는 가중치가 높게 책정된 지역이면서 연관도가 서로 높은 여행지 노드들은 상대적으로 큰 크기의 붉은색 동그라미 아이콘으로 표시하고, 가중치와 연관도가 상대적으로 낮은 여행지 노드들에 대해서는 상대적으로 작은 크기의 노란색 동그라미 아이콘으로 표시하여 여행 추천 정보에 대한 결과를 직관적으로 알 수 있도록 표시한다.
상기 사용자 여행코스정보 생성부(500)는 인기여행지정보 시각화 제공부(400)와 연동하여 현재 사용자가 원하는 신규 여행코스 생성할 수 있다.
이를 위해, 사용자 여행코스정보 생성부(500)는 도 7에 도시된 바와 같이 신규 여행코스 제한치 설정부(510) 및 신규 임시여행코스 생성부(520)를 포함할 수 있다.
상기 신규 여행코스 제한치 설정부(510)는, 현재 사용자로부터 여행지 노드 간 교통거리, 이동소요시간 및 교통비용을 포함하는 항목 별 임계치, 각 항목 별 임계치 미만 어드밴티지 포인트와 임계치 초과 패널티 포인트가 각각 현재 사용자에 의해 설정될 수 있다.
예를 들어, 여행지 노드 간 교통거리에 대해서는 10km를 임계치로 설정할 수 있고, 이동소요시간은 대중교통을 기준으로 40분으로 설정할 수 있고, 교통비용은 5천원으로 설정할 수 있다. 이때, 임계치 미만 어드밴티지 포인트에 대해서는 교통거리가 10km 미만일 경우 10점, 이동소요시간이 40분 미만일 경우 20점, 교통비용이 5천원 미만일 경우 15점의 서로 다른 임계치 미만 어드밴티지 포인트가 각각 부여될 수 있으며, 임계치 초과 패널티 포인트에 대해서는 임계치 미만 어드밴티지 포인트에 대해서는 교통거리가 10km 이상일 경우 -5점, 이동소요시간이 40분 미만일 경우 -15점, 교통비용이 5천원 미만일 경우 -10점의 서로 다른 임계치 초과 어드밴티지 포인트가 각각 부여될 수 있다.
상기 신규 임시여행코스 생성부(520)는, 인기여행지정보 시각화 제공부(400)를 통해 제공되는 여행지 노드 중 서로 다른 인기여행코스에 포함된 여행지 노드를 서로 연결하는 사용자 입력을 받을 경우, 사용자에 의해 연결되는 여행지 노드 간을 이어 새로운 여행코스를 생성할 수 있다. 다만, 신규 임시여행코스 생성부(520)는 해당 여행지 노드에 대하여 교통거리, 이동소요시간 및 교통비용에 대한 교통 데이터를 산출하고, 산출된 교통 데이터를 신규 여행코스 제한치 설정부(510)를 통해 설정된 임계치와 비교한 후 임계치 미만 어드밴티지 포인트와 임계치 초과 패널티 포인트를 이용한 토탈 포인트를 산출하여 토탈 포인트가 제로 포인트 이상인 경우 새로운 여행코스를 생성하여 인기여행지정보 시각화 제공부(400)로 제공할 수 있다.
예를 들어, 여행 예정자가 특정 지역에 대한 여행지 키워드를 검색한 결과 도 8의 좌측과 같이 'a1, a2, a3, a4, a5'라는 하나의 추천여행코스 또는 인기여행코스와 'b1, b2, b3, b4, b5'라는 하나의 추천여행코스 또는 인기여행코스가 지도 상에서 표시될 수 있는데, 이때 여행 예정자가 이렇게 제공되는 여행코스를 임의로 조작하거나 원하는 형태로 변경하고자 할 경우, 즉 b1에서 a2로 여행지 노드를 드래그하고, a3에서 b4로 여행지 노드를 드래그하면, 드래그에 의해 서로 연결된 노드들이 연결되면서, 각 여행지 노드의 순서를 기반으로 도 8의 우측과 같이 'b1, a2, a3, b4, b5'라는 새로운 여행코스가 가 생성될 수 있다.
이때, 신규 임시여행코스 생성부(520)는 이러한 사용자 입력에 따라 즉시 해당 여행지 노드로 구성된 여행코스를 생성하는 것이 아니라, 신규 여행코스 제한치 설정부(510)에서 설정된 값들을 기반으로 데이터를 비교 및 점수를 산출하여 최종 신규 임시여행코스로서 생성할지를 결정하게 된다.
예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 'b1, a2, a3, b4, b5'의 여행코스 중 'b1'과 'a2' 간에는 'C1'이라는 연결 노드가 생성되고, 'a3'와 'b4' 간에는 'C2'이라는 연결 노드가 생성되는데, 이러한 'C1'과 'C2'의 연결 노드에 대한 교통거리, 이동소요시간, 교통비를 각각 산출하고, 산출된 데이터를 기반으로 신규 여행코스 제한치 설정부(510)를 통해 설정된 임계치와 비교한 후, 해당 임계치를 초과하는지 또는 그 미만인지에 대한 상황을 판단한 후 최종 토탈 포인트로 최종 신규 임시여행코스로서 생성할지 여부를 결정하게 된다.
좀 더 구체적으로, 'C1' 연결 노드의 경우 산출된 교통거리, 이동소요시간, 교통비용을 미리 설정된 교통거리 임계치 r1, 이동소요시간 r2, 교통비용 r3를 초과하는지 초과하지 않는지를 비교한 후, 교통거리 임계치 r1, 이동소요시간 r2, 교통비용 r3에 대한 초과, 미만 여부에 따라 미리 설정된 임계치 초과 어드밴티지 포인트와 임계치 미만 어드밴티지 포인트를 각각 적용한 후 이들의 합을 구하여 0 초과하는 경우 해당 연결 노드는 성립되고, 0을 초과하지 않는 경우 해당 연결 노드는 성립되지 않으며, 성립된 즉 조건에 부합되는 연결 노드를 포함하는 여행지 노드로 구성된 여행 코스를 신규 임시여행코스로서 생성하여 임시 저장할 수 있다. 이렇게 임시 저장된 신규 임시여행코스에 대한 정보는 여행복귀예정일 이후에 후기 정보로서 평점을 부가하여 다른 사용자들과 공유할 수 있으며, 다른 사용자들이 이러한 신규 임시여행코스를 이용한 후 재 후기 점수와 이용자 수가 미리 설정된 기준치 이상일 경우 새로운 여행코스로서 데이터베이스에 등록되어 다른 사용자의 키워드 등의 검색에 의해 추천될 수 있다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
1000: 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템
100: 빅데이터 생성부
200: 여행코스정보 생성부
210: 여행지 노드 생성부
220: 연관도 파악부
230: 가중치 연산부
240: 추천여행코스 생성부
300: 여행코스정보 추천부
310: 사용자 행동 분석부
320: 사용자 유사집단 추출부
330: 인기여행코스 추천부
400: 인기여행지정보 시각화 제공부
500: 사용자 여행코스정보 생성부
510: 신규 여행코스 제한치 설정부
520: 신규 임시여행코스 생성부

Claims (5)

  1. 여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 기존 사용자 행동 데이터를 기반으로 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성부;
    상기 빅데이터를 기반으로 여행지 노드를 생성하고, 상기 여행지 노드 간 연관도를 파악하고, 상기 빅데이터를 기반으로 상기 여행지 노드 별 가중치를 부여하며, 상기 연관도와 상기 가중치를 기반으로 여행코스를 생성하는 여행코스정보 생성부;
    여행준비 및 여행이력에 대한 온라인 상의 현재 사용자 행동을 수집하거나 입력 받고, 수집 또는 입력된 현재 사용자 행동 데이터를 기반으로 상기 여행코스 중 추천여행코스를 추출하여 추천하는 여행코스정보 추천부;
    상기 추천여행코스에 대한 상세정보를 지도 상에 시각화하여 제공하는 인기여행지정보 시각화 제공부; 및
    상기 인기여행지정보 시각화 제공부와 연동하여 현재 사용자가 원하는 신규 여행코스 생성하기 위한 사용자 여행코스정보 생성부를 포함하고,
    상기 사용자 여행코스정보 생성부는,
    현재 사용자로부터 여행지 노드 간 교통거리, 이동소요시간 및 교통비용을 포함하는 항목 별 임계치, 각 항목 별 임계치 미만 어드밴티지 포인트와 임계치 초과 패널티 포인트가 각각 현재 사용자에 의해 설정되는 신규 여행코스 제한치 설정부; 및
    상기 인기여행지정보 시각화 제공부를 통해 제공되는 상기 추천여행코스의 여행지 노드 중 서로 다른 추천여행코스에 포함된 여행지 노드를 서로 연결하는 사용자 입력을 받을 경우, 사용자에 의해 연결되는 여행지 노드 간을 이어 새로운 여행코스를 생성하되, 해당 여행지 노드에 대하여 교통거리, 이동소요시간 및 교통비용에 대한 교통 데이터를 산출하고, 산출된 교통 데이터를 상기 신규 여행코스 제한치 설정부를 통해 설정된 임계치와 비교한 후 상기 임계치 미만 어드밴티지 포인트와 상기 임계치 초과 패널티 포인트를 이용한 토탈 포인트를 산출하여 상기 토탈 포인트가 제로 포인트 이상인 경우 새로운 여행코스를 생성하여 상기 인기여행지정보 시각화 제공부로 제공하는 신규 임시여행코스 생성부를 포함하고,
    추천여행코스는 아이콘 형태로 선택 가능한 다수의 여행지 노드가 여행시간의 순서에 따라 연결된 형태로 각각 구성되고,
    상기 신규 임시여행코스 생성부는,
    추천여행코스 A에 포함된 여행지 노드 중 어느 하나의 여행지 노드 m1에서 다른 추천여행코스 B에 포함된 여행지 노드 중 어느 하나의 여행지 노드 m2까지 드래그되면, 추천여행코스 A의 최초 여행지 노드 s에서 여행지 노드 m1까지와 추천여행코스 B의 여행지 노드 m2부터 마지막 여행지 노드 e까지가 선택되어 여행지 노드 s에서 여행지 노드 m1, 여행지 노드 m2에서 여행지 노드 e까지의 새로운 여행코스를 생성하는 방식으로 신규 임시여행코스를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 빅데이터는,
    온라인을 통한 기존 사용자의 여행 검색 키워드, 검색 여행지 연관 키워드, 검색 여행지 간 연관도, 여행 선호 지역, 여행추천코스 조회 이력, 여행정보페이지 별 체류시간, 여행상품 구매패턴 및 여행상품 구매가격 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 여행코스정보 생성부는,
    상기 여행 검색 키워드와 상기 검색 여행지 연관 키워드를 기반으로 상기 여행지 노드를 생성하는 여행지 노드 생성부;
    상기 여행지 노드 간에 여행코스 또는 여행패키지로서 유기적 연관도를 파악하는 연관도 파악부;
    상기 여행지 노드에 대한 기존 사용자 연령대, 여행 시기 및 국가 데이터를 기반으로 상기 여행지 노드 별 가중치를 부여하는 가중치 연산부; 및
    상기 연관도 및 상기 가중치를 기반으로 상기 여행지 노드 간의 연관관계를 파악하여 상기 추천여행코스를 생성하는 추천여행코스 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 인기여행지정보 시각화 제공부는,
    상기 추천여행코스 중 특정 여행지 노드와 관련된 키워드가 입력되거나 특정 여행 노드가 선택되면, 입력된 키워드에 해당하는 추천여행코스에 포함되어 있는 여행지 노드를 상기 가중치 및 상기 연관도에 대한 수치에 따른 상기 여행지 노드의 색상, 사이즈, 아이콘으로 시각화하여 지도 상에 표시하되, 상기 가중치에 대한 수치가 높은 순서대로 상기 여행지 노드가 이동되는 방식으로 표시하는 것을 특징으로 하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템.
  5. 제2 항에 있어서,
    상기 여행코스정보 추천부는,
    온라인을 통해 일정 기간 동안 현재 사용자의 여행 검색 키워드, 검색 여행지 연관 키워드, 검색 여행지 간 연관도, 여행 선호 지역, 여행추천코스 조회 이력, 여행정보페이지 별 체류시간, 여행상품 구매패턴 및 여행상품 구매가격 중 적어도 하나의 데이터를 수집하거나 입력 받아 사용자 행동을 분석하여 상기 사용자 행동 데이터를 도출하는 사용자 행동 분석부;
    상기 사용자 행동 데이터를 기반으로 서로 유사한 행동 패턴을 갖는 사용자를 추출하여 유사집단으로 그룹화하는 사용자 유사집단 추출부; 및
    상기 유사집단이 선호하는 여행코스를 추출하여 인기여행코스로 추천하는 인기여행코스 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 빅데이터를 활용한 여행 정보 제공 시스템.
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