KR20230094952A - A method of providing travel product sales service through reverse auction - Google Patents
A method of providing travel product sales service through reverse auction Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230094952A KR20230094952A KR1020220125168A KR20220125168A KR20230094952A KR 20230094952 A KR20230094952 A KR 20230094952A KR 1020220125168 A KR1020220125168 A KR 1020220125168A KR 20220125168 A KR20220125168 A KR 20220125168A KR 20230094952 A KR20230094952 A KR 20230094952A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- recommended
- travel
- time
- preferred
- visit
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 87
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 37
- 235000020803 food preference Nutrition 0.000 claims description 12
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 abstract description 47
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 abstract 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 44
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 40
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 8
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 7
- 238000012552 review Methods 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000004087 circulation Effects 0.000 description 4
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 235000021152 breakfast Nutrition 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 235000015927 pasta Nutrition 0.000 description 2
- 235000013550 pizza Nutrition 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 description 2
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 2
- 230000009182 swimming Effects 0.000 description 2
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000007103 stamina Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/14—Travel agencies
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/08—Auctions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 역경매를 통한 여행 상품 판매 서비스 제공 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for providing a travel product sales service through reverse auction.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.Unless otherwise indicated herein, material described in this section is not prior art to the claims in this application, and inclusion in this section is not an admission that it is prior art.
여행의 형태는 크게 자유 여행과 패키지 여행으로 분류된다. 자유 여행은 개인이 여행의 모든 일정을 계획하는 형태이고, 패키지 여행은 여행 상품 기획자에 의해 여행의 모든 일정이 계획된 여행 상품을 개인이 이용하는 형태이다.Travel types are largely classified into free travel and package tours. A free tour is a form in which an individual plans all travel itineraries, and a package tour is a form in which an individual uses a travel product in which all travel itineraries are planned by a travel product planner.
자유 여행의 경우, 개인이 원하는 대로 여행을 즐길 수 있다는 장점이 있지만, 반대로 모든 것을 개인이 계획해야 하는 단점이 있다. In the case of free travel, there is an advantage that individuals can enjoy the trip as they wish, but on the contrary, there is a disadvantage that individuals have to plan everything.
패키지 여행의 경우, 이미 기획된 일정을 즐기면 되므로 편리하다는 장점이 있지만, 반대로 계획된 일정 이외의 것들을 경험하지 못한다는 단점이 있다. In the case of a package tour, there is an advantage in that it is convenient because you can enjoy the already planned schedule, but on the contrary, there is a disadvantage in that you cannot experience things other than the planned schedule.
여행의 수요가 증가하면서, 자유 여행과 패키지 여행의 장점을 합친 형태의 여행 상품을 원하는 수요자들이 증가하고 있다.As the demand for travel increases, the demand for a travel product that combines the advantages of free travel and package tours is increasing.
본 발명의 일 목적은, 사용자의 정보와 매칭되는 방문장소, 숙소 및 동선을 사용자에게 추천하고, 사용자로부터 선택된 방문장소, 숙소 및 동선에 기초하여 사용자의 여행계획을 결정하는, 역경매를 통한 여행 상품 판매 서비스 제공 방법을 제공하는 데 있다.One object of the present invention is to recommend a place to visit, lodging, and movement that match the user's information to the user, and to determine a user's travel plan based on the place to visit, accommodation, and movement selected by the user, travel products through reverse auction. It is to provide a way to provide sales service.
본 발명의 다른 목적은, 사용자의 여행계획과 상품 판매자를 매칭시키고, 사용자에게 사용자의 여행계획의 적어도 일부가 포함된 여행 상품을 제공하는, 역경매를 통한 여행 상품 판매 서비스 제공 방법을 제공하는 데 있다. Another object of the present invention is to provide a method for providing a travel product sales service through reverse auction, matching a user's travel plan with a product seller and providing the user with a travel product including at least a part of the user's travel plan. .
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 장치에 의해 수행되는 역경매를 통한 여행 상품 판매 서비스 제공 방법을 제공한다. One aspect of the present invention for achieving the above object provides a method for providing a travel product sales service through a reverse auction performed by an apparatus.
또한, 상기 제공 방법은, 사용자 단말로부터 방문장소 및 숙소 각각에 대한 순위를 포함하는 우선순위정보를 수신하는 단계; 상기 방문장소에 대한 순위가 상기 숙소에 대한 순위보다 높은 경우, 여행 지역, 여행 일자, 사용자 관광지 선호도, 나이, 성별, 인원수, 인원간 관계, 사용자 음식 선호도 및 체력을 포함하는 제1 사용자 정보를 미리 학습된 제1 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제1 인공신경망으로부터 복수의 제1 추천방문장소들을 획득하며, 상기 사용자 단말에 상기 제1 추천방문장소들을 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 사용자가 선택한 상기 제1 추천방문장소들인 제1 선호방문장소들을 수신하는 단계; 상기 나이, 상기 성별 및 체력과 매칭된 나이 가중치, 성별 가중치 및 체력 가중치를 데이터베이스에서 선택하고, 상기 나이 가중치, 상기 성별 가중치 및 상기 체력 가중치의 곱을 활동 가중치로 결정하는 단계; 상기 여행 지역에 도착한 첫째일자의 도착 시간, 미리 설정된 일정 시작 시간, 미리 설정된 일정 마감 시간, 상기 여행 지역을 떠나는 복귀 시간 및 상기 활동 가중치를 이용해 상기 여행 일자와 대응하는 활동시간을 결정하는 단계; 상기 데이터베이스에서 공항 및 상기 제1 선호방문장소들과 각각과 매칭된 제1 기준소요시간을 선택하고, 상기 공항 및 제1 선호방문장소들 각각에 대해 방문시간별로 매칭된 제1 소요시간가중치를 선택하며, 상기 제1 기준소요시간 및 상기 제1 소요시간가중치를 이용하여 상기 공항 및 상기 제1 선호방문장소들 각각과 대응하는 제1 예상소요시간을 결정하는 단계; 상기 데이터베이스에서 상기 공항 및 상기 제1 선호방문장소들 사이를 연결하는 복수의 제1 경로들 각각과 매칭되는 제1 기준이동시간을 선택하고, 상기 제1 경로들 각각에 대해 교통수단별 및 이동시간별로 매칭된 제1 이동시간가중치를 선택하며, 상기 제1 기준이동시간 및 상기 제1 이동시간가중치를 이용하여 상기 제1 경로들 각각과 대응하는 제1 예상이동시간을 결정하는 단계; 상기 공항 및 상기 제1 선호방문장소들 중 적어도 두 개 이상을 연결하는 복수의 제1 예상추천동선들을 결정하고, 상기 제1 예상추천동선에 포함되는 상기 제1 선호방문장소들 각각과 대응하는 상기 제1 예상소요시간 및 상기 제1 예상추천동선에 포함되는 상기 제1 경로들 각각과 대응하는 상기 제1 예상이동시간을 이용하여, 상기 제1 예상추천동선들 각각과 대응하는 제1 필요시간을 결정하는 단계; 상기 제1 필요시간이 상기 활동시간보다 작은 상기 제1 예상추천동선들을 제1 추천동선들로 결정하는 단계; 상기 제1 추천동선들을 상기 사용자 단말에 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제1 추천동선들인 제1 선호동선들을 수신하는 단계; 상기 제1 선호동선들 각각과 대응하는 시작장소를 결정하고, 상기 시작장소와의 거리가 기 설정된 기준 거리 이하이고 예약가능인원수가 상기 인원수 이상인 복수의 제1 예비추천숙소들을 결정하는 단계; 상기 데이터베이스에서 상기 제1 예비추천숙소, 상기 나이, 상기 성별 및 상기 인원간 관계와 매칭된 숙소 선호도를 선택하는 단계; 상기 숙소 선호도가 기 설정된 기준 이상인 상기 제1 예비추천숙소들을 제1 추천숙소들로 결정하는 단계; 상기 제1 추천숙소들을 상기 사용자 단말에 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제1 추천숙소들인 제1 선호숙소들을 수신하는 단계; 상기 제1 선호동선들 및 상기 제1 선호숙소들을 이용하여 제1 사용자 여행계획을 생성하는 단계; 상기 숙소에 대한 순위가 상기 방문장소에 대한 순위보다 높은 경우, 상기 여행 지역, 상기 여행 일자, 숙소 예산, 선호 숙소 정보, 상기 나이, 상기 성별, 상기 인원수, 상기 인원간 관계를 포함하는 제2 사용자 정보를 미리 학습된 제2 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제2 인공신경망으로부터 복수의 제2 추천숙소들을 획득하며, 상기 사용자 단말에 상기 제2 추천숙소들을 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제2 추천숙소들인 제2 선호숙소들을 수신하는 단계; 상기 제2 선호숙소들 각각의 위치로부터 기 설정된 거리 안에 위치한 영역들을 상기 제2 선호숙소들 각각과 대응하는 활동영역으로 설정하는 단계; 상기 활동영역, 상기 도착 시간 및 상기 복귀 시간을 이용해 복수의 제2 예비추천방문장소들을 결정하는 단계; 상기 제2 예비추천방문장소들이 관광지인 경우, 상기 제1 사용자 정보에 포함된 상기 관광지 선호도, 상기 나이, 상기 성별 및 상기 인원간 관계를 이용해 상기 예비추천방문장소들 각각과 대응하는 제1 매칭도를 산출하고, 상기 제1 매칭도를 이용하여 상기 제2 예비추천방문장소들 중 제2 추천방문장소들을 결정하는 단계; 상기 제2 예비추천방문장소들이 식당인 경우, 상기 제1 사용자 정보에 포함된 상기 음식 선호도, 상기 나이, 상기 성별 및 상기 인원간 관계를 이용해 상기 제2 예비추천방문장소들 각각과 대응하는 제2 매칭도를 산출하고, 상기 제2 매칭도를 이용하여 상기 제2 예비추천방문장소들 중 제2 추천방문장소들을 결정하는 단계; 상기 사용자 단말에 상기 제2 추천방문장소들을 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 사용자가 선택한 상기 제2 추천방문장소들인 제2 선호방문장소들을 수신하는 단계; 상기 데이터베이스에서 상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들과 각각과 매칭된 제2 기준소요시간을 선택하고, 상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들 각각에 대해 방문시간별로 매칭된 제2 소요시간가중치를 선택하며, 상기 제2 기준소요시간 및 제2 상기 소요시간가중치를 이용하여 상기 공항 및 상기 제2 선호방문장소들 각각과 대응하는 제2 예상소요시간을 결정하는 단계; 상기 데이터베이스에서 상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들 사이를 연결하는 복수의 제2 경로들 각각과 매칭되는 제2 기준이동시간을 선택하고, 상기 제2 경로들 각각에 대해 교통수단별 및 이동시간별로 매칭된 제2 이동시간가중치를 선택하며, 상기 제2 기준이동시간 및 상기 제2 이동시간가중치를 이용하여 상기 제2 경로들 각각과 대응하는 제2 예상이동시간을 결정하는 단계; 상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들 중 적어도 두 개 이상을 연결하는 복수의 제2 예상추천동선들을 결정하고, 상기 제2 예상추천동선에 포함되는 상기 제2 선호방문장소들 각각과 대응하는 상기 제2 예상소요시간 및 상기 제2 예상추천동선에 포함되는 상기 제2 경로들 각각과 대응하는 상기 제2 예상이동시간을 이용하여, 상기 제2 예상추천동선들 각각과 대응하는 제2 필요시간을 결정하는 단계; 상기 제2 필요시간이 상기 활동시간보다 작은 상기 제2 예상추천동선들을 제2 추천동선들로 결정하는 단계; 상기 제2 추천동선들을 상기 사용자 단말에 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제2 추천동선들인 제2 선호동선들을 수신하는 단계; 상기 제2 선호동선들을 이용하여 제2 사용자 여행계획을 생성하는 단계; 영업영역이 상기 제2 사용자 여행계획과 매칭되는 적어도 하나의 판매자 단말을 결정하는 단계; 매칭된 적어도 하나의 상기 판매자 단말에 상기 제2 사용자 여행계획을 전송하는 단계; 적어도 하나의 상기 판매자 단말로부터 적어도 하나의 여행 상품을 수신하는 단계; 수신된 적어도 하나의 상기 여행 상품을 상기 사용자 단말에 전송하는 단계; 및 상기 사용자 단말로부터 적어도 하나의 상기 여행 상품에서 선택된 선호여행 상품을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the providing method may include receiving priority information including a ranking for each visit place and lodging from a user terminal; If the ranking for the place to visit is higher than the ranking for the lodging, first user information including travel region, travel date, user tourist destination preference, age, gender, number of people, relationship between people, user food preference, and physical strength is stored in advance. It is input as an input value to the learned first artificial neural network, a plurality of first recommended places to visit are acquired from the first artificial neural network, the first recommended places to visit are transmitted to the user terminal, and from the user terminal, the user receiving first preferred places to visit that are the selected first recommended places to visit; selecting age weight, gender weight, and physical strength weight matched with the age, gender, and physical strength from a database, and determining a product of the age weight, gender weight, and physical strength weight as an activity weight; determining an activity time corresponding to the travel date using an arrival time of the first day arriving at the travel area, a preset schedule start time, a preset schedule end time, a return time leaving the travel area, and the activity weight; In the database, a first standard required time matched with each of the airport and the first preferred places to visit is selected, and a first required time weight value matched for each of the airport and the first preferred places to visit is selected. and determining a first estimated required time corresponding to each of the airport and the first preferred visit places using the first reference required time and the first required time weighted value; A first reference travel time that matches each of a plurality of first routes connecting the airport and the first preferred places to visit is selected from the database, and a first reference travel time is selected for each of the first routes by means of transportation and by travel time. selecting a first travel time weight matched with , and determining a first expected travel time corresponding to each of the first routes using the first reference travel time and the first travel time weight; Determine a plurality of first recommended recommended traffic routes connecting at least two of the airport and the first preferred places to visit, and determine the first recommended recommended traffic routes corresponding to each of the first preferred places included in the first recommended recommended routes Using the first expected travel time and the first expected travel time corresponding to each of the first routes included in the first recommended recommended traffic route, the first required time corresponding to each of the first recommended recommended traffic routes is determined. deciding; determining the first recommended recommended traffic routes, wherein the first required time is less than the activity time; transmitting the first recommended traffic routes to the user terminal and receiving first preferred traffic routes, which are the first recommended traffic routes selected by the user, from the user terminal; determining a starting place corresponding to each of the first preferred routes of movement, and determining a plurality of first preliminary recommended lodgings whose distance from the starting place is less than or equal to a predetermined reference distance and the number of people available for reservation is greater than or equal to the number of people; selecting lodging preferences matched with the first preliminary recommended lodging, the age, the gender, and the relationship between the persons in the database; determining, as first recommended lodgings, the first preliminary recommended lodgings whose lodging preference is equal to or greater than a preset standard; transmitting the first recommended lodgings to the user terminal and receiving first preferred lodgings, which are the first recommended lodgings selected by the user, from the user terminal; generating a first user travel plan using the first preferred routes and the first preferred lodgings; If the ranking of the lodging is higher than the ranking of the visit place, the second user including the travel region, the travel date, lodging budget, preferred lodging information, the age, the gender, the number of people, and the relationship between the people Information is input as an input value to the second artificial neural network that has been learned in advance, a plurality of second recommended lodgings are obtained from the second artificial neural network, the second recommended lodgings are transmitted to the user terminal, and the second recommended lodging is transmitted from the user terminal. receiving second preferred lodgings that are the second recommended lodgings selected by the user; setting areas located within a preset distance from the location of each of the second preferred lodgings as an activity area corresponding to each of the second preferred lodgings; determining a plurality of second preliminary recommended places to visit using the activity area, the arrival time, and the return time; When the second preliminary recommended places to visit are tourist destinations, a first matching degree corresponding to each of the preliminary recommended places to visit using the relationship between the tourist destination preference, the age, the gender, and the number of persons included in the first user information calculating and determining second recommended places to visit among the second preliminary recommended places to visit using the first matching degree; When the second preliminary recommended places to visit are restaurants, the second preliminary recommended places to visit correspond to each of the second preliminary places to visit using the relationship between the food preference, the age, the gender, and the number of persons included in the first user information. calculating a matching degree and determining second recommended visiting places among the second preliminary recommended visiting places by using the second matching degree; transmitting the second recommended places to visit to the user terminal and receiving second preferred places to visit, which are the second recommended places to visit selected by the user, from the user terminal; Selecting a second reference required time matched with each of the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visiting places from the database, and selecting the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visiting place. A second required time weight value matched by visiting time is selected for each of the above, and a second required time weight corresponding to each of the airport and the second preferred visit places is selected using the second standard required time and the second required time weighted value. Determining the expected required time; A second reference travel time matching each of a plurality of second routes connecting the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visiting places is selected from the database, and a second reference travel time is selected for each of the second routes. selects a second travel time weight matched by means of transportation and by travel time, and determines a second expected travel time corresponding to each of the second routes using the second reference travel time and the second travel time weight; deciding; A plurality of second expected recommended travel routes connecting at least two or more of the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visit places are determined, and the second preferred visit included in the second expected recommended travel route is determined. Using the second expected travel time corresponding to each of the places and the second expected travel time corresponding to each of the second routes included in the second expected recommended flow, determining a corresponding second required time; determining the second recommended recommended traffic routes, the second expected recommended traffic routes for which the second necessary time is less than the activity time; transmitting the second recommended traffic routes to the user terminal and receiving second preferred traffic routes, which are the second recommended traffic routes selected by the user, from the user terminal; generating a second user travel plan using the second preferred routes; determining at least one merchant terminal whose business area matches the second user's travel plan; transmitting the second user travel plan to the matched at least one merchant terminal; Receiving at least one travel product from at least one seller terminal; transmitting the received at least one travel product to the user terminal; and receiving a preferred travel product selected from at least one of the travel products from the user terminal.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 방문장소, 숙소 및 동선에 대해 사용자의 정보와 매칭되는 선택지들이 사용자에게 제공되고, 사용자가 제공된 선택지들로부터 직접 마음에 드는 방문장소, 숙소 및 동선을 선택할 수 있다. 이를 통해, 사용자가 과도한 시간 및 비용을 지불하지 않고도 만족도 높은 여행계획을 수립할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, options that match the user's information about the place to visit, lodging, and movement are provided to the user, and the user can directly select a favorite place to visit, accommodation, and movement from the provided options. . Through this, the user can establish a highly satisfactory travel plan without paying excessive time and money.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자에게 사용자의 여행계획의 적어도 일부를 포함하는 여행 상품이 제공된다. 이를 통해, 사용자가 자유 여행과 패키지 여행의 장점만을 결합한 만족도 높은 여행계획을 수립할 수 있다. Further, according to another embodiment of the present invention, a travel product including at least a part of the user's travel plan is provided to the user. Through this, the user can establish a highly satisfactory travel plan combining only the advantages of free travel and package tour.
도 1은 일 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 시스템에 대한 개요도다.
도 2는 도 1에 따른 여행 상품 판매 서비스 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 우선순위 결정부가 사용자 우선순위를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 방법의 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 방문장소 결정모듈이 추천방문장소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 방문장소 결정모듈이 선호방문장소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 7은 동선 결정모듈이 영업시간, 예상소요시간, 예상이동시간을 산출하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 동선 결정모듈이 추천동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 동선 결정모듈이 선호동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 숙소 결정모듈이 추천숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 11은 숙소 결정모듈이 선호숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 12는 다른 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 방법의 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 13은 숙소 결정모듈이 추천숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 14는 숙소 결정모듈이 선호숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 15는 방문장소 결정모듈이 추천방문장소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 16은 방문장소 결정모듈이 선호방문장소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 17은 동선 결정모듈이 영업시간, 거리, 예상 이동시간을 산출하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 18은 동선 결정모듈이 추천동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 19는 숙소 결정모듈이 선호동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 20은 또 다른 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 방법의 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 21은 상품 심사부가 사용자 우선순위를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 22는 사용자 단말에 제공되는 판매자 정보 및 여행상품정보를 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 23은 여행정보 제공부가 사용자 단말에 여행정보를 제공하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 24는 숙소 예약부가 숙소 예약 서비스를 제공하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 25는 식당 예약부가 식당 예약 서비스를 제공하느 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 26은 도 1에 따른 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다. 1 is a schematic diagram of a travel product sales service providing system according to an embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing functional modules of the travel product sales service device according to FIG. 1 as an example.
3 is a diagram conceptually illustrating a process of determining user priorities by a priority determining unit.
4 is a flowchart illustrating a process of a method of providing a travel product sales service according to an exemplary embodiment.
5 is a diagram conceptually illustrating a process in which a visit place determining module determines a recommended visit place.
6 is a diagram conceptually illustrating a process in which a visit place determining module determines a preferred visit place.
7 is a diagram conceptually illustrating a process of calculating business hours, estimated required time, and expected moving time by the movement route determination module.
8 is a diagram conceptually illustrating a process in which the movement route determining module determines a recommended movement route.
9 is a diagram conceptually illustrating a process in which the movement route determining module determines a preferred movement route.
10 is a diagram conceptually illustrating a process in which a lodging decision module determines a recommended lodging.
11 is a diagram conceptually illustrating a process in which a lodging decision module determines a preferred lodging.
12 is a diagram conceptually illustrating a process of a method of providing a travel product sales service according to another embodiment.
13 is a diagram conceptually illustrating a process in which a lodging decision module determines a recommended lodging.
14 is a diagram conceptually illustrating a process in which a lodging decision module determines a preferred lodging.
15 is a diagram conceptually illustrating a process in which a visit place determining module determines a recommended visit place.
16 is a diagram conceptually illustrating a process in which a visit place determining module determines a preferred visit place.
17 is a diagram conceptually illustrating a process in which the route determination module calculates business hours, distance, and expected travel time.
18 is a diagram conceptually illustrating a process in which the movement route determining module determines a recommended movement route.
19 is a diagram conceptually illustrating a process in which the lodging decision module determines a preferred route.
20 is a flowchart illustrating a process of a method of providing a travel product sales service according to another embodiment.
21 is a flowchart illustrating a process of determining user priorities by a product review unit.
22 is a diagram conceptually illustrating seller information and travel product information provided to a user terminal.
23 is a flowchart illustrating a process in which a travel information providing unit provides travel information to a user terminal.
24 is a flowchart illustrating a process of providing a lodging reservation service by a lodging unit.
25 is a flowchart illustrating a process of providing a restaurant reservation service by a restaurant reservation unit.
26 is a diagram showing the hardware configuration of the device according to FIG. 1 by way of example.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. Like reference numerals have been used for like elements throughout the description of each figure.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention. The terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in this application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this application, the terms "include" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the present application, they should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't
본 명세서에서, "방문장소"란 미술관, 유적지, 식당, 액티비티 서비스 제공업소 등과 같이, 관광객들이 일반적으로 방문하는 다양한 장소들을 포괄적으로 포함할 수 있다. In the present specification, "places to visit" may comprehensively include various places that tourists generally visit, such as art galleries, historical sites, restaurants, activity service providers, and the like.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 일 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 시스템에 대한 개요도이다.1 is a schematic diagram of a travel product sales service providing system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 여행 상품 판매 서비스 제공 시스템은, 장치(100), 사용자 단말(200) 및 판매자 단말(300)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a travel product sales service providing system may include a
사용자 단말(200)은, 여행 상품 판매 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 단말로서, 사용자 정보를 장치(100)에 등록하고, 사용자 정보를 장치(100)에 전송하여, 장치(100)를 통해 여행 상품 판매 서비스의 여러 기능을 이용할 수 있다. 이때, 여행 상품 판매 서비스는 플랫폼 형태로 제공될 수 있다. The
판매자 단말(300)은, 사용자에게 여행상품을 제안하는 여행 상품 판매자의 단말로서, 판매자 정보를 장치(100)에 등록하고, 장치(100)를 통해 여행 상품을 이용하고자 하는 사용자와 매칭될 수 있다.The
픽업 단말(400)은, 사용자를 픽업하여 사용자가 원하는 목적지로 이송하는 기사의 단말로서, 기사 정보를 장치(100)에 등록하고, 장치(100)를 통해 이송 서비스를 이용하고자 하는 사용자와 매칭될 수 있다. The pick-up
사용자 단말(200), 판매자 단말(300) 및 픽업 단말(400)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.For example, the
장치(100)는 여행 상품 판매 서비스를 사용자 단말(200) 및 판매자 단말(300) 중 적어도 하나에 제공하기 위한 서버일 수 있다. 장치(100)는 여행 상품 판매 서비스를 운영하여 사용자 단말(200) 및 판매자 단말(300)에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다.The
구체적으로, 장치(100)는, 사용자 단말(200)에게 숙소 및 방문장소에 대한 우선순위 선택을 요청하고, 사용자 단말(200)로부터 숙소 및 방문장소에 대한 우선순위를 수신할 수 있다. In detail, the
또한, 장치(100)는, 방문장소의 우선순위가 앞서는 경우, 사용자 정보에 기초하여 방문장소, 동선 및 숙소를 순차적으로 결정할 수 있다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 숙소의 우선순위가 앞서는 경우, 사용자 정보에 기초하여 숙소, 방문장소 및 동선을 순차적으로 결정할 수 있다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 결정된 방문장소, 동선 및 숙소에 기초하여 사용자의 여행계획을 결정할 수 있다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 복수의 판매자 단말(300)들 중 영업영역이 사용자의 여행계획과 중첩되는 판매자 단말(300)에게 사용자의 여행계획을 제공하고, 사용자의 여행계획을 제공받은 판매자 단말(300)로부터 사용자의 여행계획과 관련된 적어도 하나의 여행 상품을 수신할 수 있다. 장치(100)는, 사용자의 여행계획과 적어도 하나의 여행 상품에 기초하여 결제 및 예약 서비스를 제공할 수 있다. In addition, the
도 2는 도 1에 따른 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.Fig. 2 is a block diagram illustrating functional modules of the device according to Fig. 1 by way of example;
도 2를 참조하면, 장치(100)는, 사용자 단말(200)에 방문장소 및 숙소에 대한 우선순위 입력을 요청하고, 사용자 단말(300)로부터 우선순위를 수신하는 우선순위 결정부(101)를 포함한다.Referring to FIG. 2 , the
또한, 장치(100)는, 우선순위 및 사용자 정보에 기초하여 방문장소, 동선 및 숙소를 결정하고, 결정된 광광명소, 동선 및 숙소에 기초하여 사용자의 여행계획을 수립하는 여행계획 결정부(102)를 포함한다. 여행계획 결정부(102)는 방문장소 결정모듈(102a), 동선 결정모듈(102b) 및 숙소 결정모듈(102c)을 포함한다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 사용자의 여행계획과 판매자 단말(300)을 매칭하고, 매칭된 판매자 단말(300)로부터 여행 상품을 수신하며, 사용자의 여행계획과 여행 상품에 기초하여 결제 및 예약을 진행하는 판매자 매칭부(103)를 포함한다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 판매자 단말(300)로부터 수신한 여행상품정보와 기 설정된 등록기준을 비교하고, 비교결과에 기초하여 여행상품정보의 등록여부를 결정하며, 등록된 여행상품정보 및 여행상품정보와 대응하는 판매자 정보를 사용자 단말(300)에 제공하는 상품 심사부(104)를 포함한다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 사용자 단말(300)로부터 정보요청을 수신하고, 수신된 정보요청과 매칭되는 여행정보 및 여행상품정보를 사용자 단말(300)에 제공하는 여행정보 제공부(105)를 포함한다.In addition, the
또한, 장치(100)는, 사용자 단말(300)의 위치정보에 기초하여 예약가능한 숙소를 특정하고, 특정된 숙소에 대한 예약을 수행하는 숙소 예약부(106)를 포함한다.In addition, the
또한, 장치(100)는, 사용자 단말(300)의 위치정보에 기초하여 예약가능한 식당을 특정하고, 특정된 식당에 대한 예약을 수행하는 식당 예약부(107)를 포함한다.In addition, the
도 3은 우선순위 결정부가 사용자 우선순위를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.3 is a diagram conceptually illustrating a process of determining user priorities by a priority determining unit.
우선순위 결정부(101)는, 사용자 단말(200)에 방문장소 및 숙소에 대한 우선순위를 입력할 것을 요청할 수 있으며, 사용자에 의해 우선순위가 입력되면 사용자 단말(200)로부터 우선순위를 수신한다. The
우선순위 결정부(101)는, 수신된 우선순위에 기초하여 방문장소를 우선적으로 결정하여 여행계획을 수립할지 숙소를 우선적으로 결정하여 여행계획을 수립할지 결정한다. The
도 4는 일 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 방법의 과정을 도시하는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a process of a method of providing a travel product sales service according to an exemplary embodiment.
숙소와 방문장소 중 방문장소에 대한 우선순위가 높은 경우, 여행계획 결정부(102)는, 방문장소, 동선 및 숙소를 순차적으로 결정하고, 결정된 방문장소, 동선 및 숙소에 기초하여 사용자의 여행계획을 수립한다. When the priority for the place to visit is high among lodging and visiting places, the travel
먼저, 여행계획 결정부(102)는 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천방문장소들을 산출하여 사용자 단말(200)에 전송한다(S110).First, the travel
도 5는 방문장소 결정모듈(102a)이 추천방문장소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.5 is a diagram conceptually illustrating a process in which the visit
방문장소 결정모듈(102a)은 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 방문장소들을 결정한다. 사용자 정보는, 여행 지역, 여행 일자, 사용자 관광지 선호도, 나이, 성별, 인원간 관계, 사용자 음식 선호도를 포함할 수 있다. 사용자 관광지 선호도는 액티비티, 자연, 문화 및 쇼핑 각각에 대응하는 선호도일 수 있으며, 기 설정된 관광지 선호도 설문에 대한 사용자의 답변에 기초하여 산출될 수 있다. 사용자 음식 선호도는 사용자가 선택한 여행 지역의 식당들이 판매하는 대표적인 음식들 각각에 대응하는 선호도일 수 있으며, 기 설정된 음식 선호도 설문에 대한 사용자의 답변에 기초하여 산출될 수 있다. The visiting
일 실시예에서, 방문장소 결정모듈(102a)은, 학습 데이터에 의해 지도학습된 제1 인공신경망(Artificial Neural Network)을 통해 사용자 정보와 복수의 추천방문장소들을 매칭시킬 수 있다. 제1 인공신경망은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다. 일 실시예에 따르면, 인공신경망은, CNN(Convolution Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long ShortTerm Memory models), GRU(Gated Recurrent Unit) 등에 따른 인공신경망일 수 있다. In an embodiment, the visiting
제1 인공신경망의 학습에 사용된 학습데이터는 사용자 정보에 포함된 여행 지역, 여행 일자, 사용자 관광지 선호도, 나이, 성별, 인원간 관계를 변환한 제1 특징 벡터(입력값)와 방문장소 정보에 포함된 관광지의 위치, 관광지의 영업 일자, 관광지의 제공 서비스, 관광지의 나이에 따른 선호도, 관광지의 성별에 따른 선호도, 관광지의 인원간 관계에 따른 선호도를 변환한 제2 특징 벡터(출력값)으로 구성된다. 또한, 제1 인공신경망의 학습에 사용된 학습데이터는 사용자 정보에 포함된 여행 지역, 여행 일자, 사용자 음식 선호도, 나이, 성별, 인원간 관계를 변환한 제1 특징 벡터(입력값)와 방문장소 정보에 포함된 식당의 위치, 식당의 영업 일자, 식당의 제공 음식, 식당의 나이에 따른 선호도, 식당의 성별에 따른 선호도, 식당의 인원간 관계에 따른 선호도를 변환한 제2 특징 벡터(출력값)으로 구성된다. 지도 학습은 정답을 알고 있는 상태에서 이루어지는 학습이므로, 정답관계인 제1 특징 벡터(입력값) 및 제2 특징 벡터(출력값)가 라벨링되어 학습에 사용된다. The learning data used for learning the first artificial neural network is the first feature vector (input value) converted from the travel region, travel date, user tourist destination preference, age, gender, and relationship between people included in user information and visit place information. It consists of a second feature vector (output value) that converts the location of the included tourist attraction, the business date of the tourist attraction, the services provided by the tourist attraction, the preference according to the age of the tourist attraction, the preference according to the gender of the tourist attraction, and the preference according to the relationship between the people in the tourist attraction. do. In addition, the learning data used for learning the first artificial neural network is the first feature vector (input value) converted from the travel region, travel date, user food preference, age, gender, and the relationship between people included in user information and the place of visit. A second feature vector (output value) that converts the location of the restaurant included in the information, the business date of the restaurant, the food served by the restaurant, the preference according to the age of the restaurant, the preference according to the gender of the restaurant, and the preference according to the relationship between the restaurant personnel It consists of Since supervised learning is learning performed in a state where the correct answer is known, the first feature vector (input value) and the second feature vector (output value) that are the correct answer relationship are labeled and used for learning.
제1 인공신경망은, 사용자 정보를 변환한 제1 특징벡터와 방문장소 정보를 변환된 제2 특징벡터 사이의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 기초해 복수의 추천방문장소들을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 인공신경망은 산출된 유사도가 기 설정된 기준 이상인 방문장소들을 추천방문장소로 결정할 수 있다. The first artificial neural network may calculate a degree of similarity between a first feature vector obtained by converting user information and a second feature vector obtained by converting visit place information, and determine a plurality of recommended places to visit based on the calculated degree of similarity. In an embodiment, the first artificial neural network may determine visit places having a calculated similarity equal to or greater than a predetermined criterion as recommended visit places.
다른 실시예에서, 방문장소 결정모듈(102a)은 외부서버(미도시)로부터 예약가능한 항공권 정보를 수신하고, 수신한 항공권 정보와 사용자 정보에 포함된 여행 지역 및 여행 일자를 매칭하여 예약 가능한 출발 항공권 및 복귀 항공권 리스트를 사용자 단말(200)에 제공한다. In another embodiment, the visiting
또한, 방문장소 결정모듈(102a)은 사용자 단말(200)로부터 사용자에 의해 선택된 출발 항공권 및 복귀 항공권에 대한 정보를 수신하고, 수신된 출발 항공권 및 복귀 항공권에 대한 정보에 기초하여 도착 시간 및 복귀 시간을 산출한다. 도착 시간은 출발 항공권에 대응하는 비행기가 여행 지역 공항에 도착하는 시간을 의미하고, 복귀 시간은 복귀 항공권에 대응하는 비행기가 여행 지역 공항을 떠나는 시간을 의미한다. In addition, the visit
또한, 방문장소 결정모듈(102a)은, 여행 지역, 여행 일자, 도착 시간 및 복귀 시간에 기초하여 복수의 예비추천방문장소들을 결정한다. 장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 영업장소들 각각에 대응하는 위치, 영업일자, 영업시간이 기 저장되고, 방문장소 결정모듈(102a)은, 위치, 영업일자 및 영업시간이 사용자의 여행 지역, 여행 일자, 도착 시간 및 복귀 시간과 매칭되는 영업장소를 데이터베이스에서 검색하고, 검색된 영업장소를 예비추천방문장소로 결정한다. 예를 들어, 도착 시간 이전에 영업시간이 종료되는 영업장소 및 복귀 시간 이후에 영업시간이 시작되는 영업장소는 예비추천방문장소에서 제외될 수 있다. Also, the visiting
또한, 방문장소 결정모듈(102a)은, 예비추천방문장소가 관광지인 경우, 사용자 정보에 포함된 사용자 관광지 선호도, 나이, 성별 및 인원간 관계에 기초하여, 복수의 예비추천방문장소들과 사용자 사이의 매칭도를 산출하고, 산출된 매칭도에 기초하여 복수의 예비추천방문장소 중 최종적인 추천방문장소를 결정할 수 있다. In addition, when the preliminary recommended visiting place is a tourist destination, the visiting
장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 예비추천방문장소들 각각에 대한 선호도가 나이, 성별 및 인원간 관계(가족, 연인, 친구 등)별로 기 설정되어 저장된다. 또한, 사용자 관광지 선호도는 예비추천방문장소가 제공하는 서비스의 종류들 각각에 대한 선호도를 포함한다. 예를 들어, 예비추천방문장소가 제공하는 서비스가 액티비티, 자연, 문화, 쇼핑으로 분류된 경우, 사용자 관광지 선호도는 분류들 각각에 대한 선호도를 포함할 수 있다(예를 들어, 액티비티 1, 자연 0.9, 문화 0.5, 쇼핑 0.3). Preferences for each of a plurality of preliminary recommended places to visit are preset and stored in the database of the
방문장소 결정모듈(102a)은, 사용자 관광지 선호도와 예비추천방문장소의 서비스를 매칭하여, 예비추천방문장소가 제공하는 서비스에 대한 제1 선호도를 검색하고, 사용자의 나이, 성별 및 인원간 관계와 매칭되는 예비추천방문장소의 제2 선호도를 검색한다. The visit
방문장소 결정모듈(102a)은, 제1 선호도와 제2 선호도를 곱한 값을 예비추천방문장소와 사용자의 매칭도로 사용할 수 있다. 사용자의 인원수가 2인 이상인 경우, 각각의 사용자에 대한 매칭도의 평균값이 전체 매칭도로 사용될 수 있다. The visit
방문장소 결정모듈(102a)은, 예비추천방문장소가 식당인 경우, 사용자 정보에 포함된 사용자 음식 선호도, 나이, 성별 및 인원간 관계에 기초하여, 복수의 예비추천방문장소들과 사용자 사이의 매칭도를 산출하고, 산출된 매칭도에 기초하여 복수의 예비추천방문장소 중 최종적인 추천방문장소를 결정할 수 있다. When the preliminary recommended visiting place is a restaurant, the visiting
장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 예비추천방문장소들 각각에 대한 선호도가 나이, 성별 및 인원간 관계(가족, 연인, 친구 등)별로 기 설정되어 저장된다. 또한, 사용자 음식 선호도는 예비추천방문장소가 제공하는 음식의 종류들 각각에 대한 선호도를 포함한다. 예를 들어, 예비추천방문장소가 제공하는 음식이 피자, 파스타, 로소토, 라자냐로 분류된 경우, 사용자 관광지 선호도는 분류들 각각에 대한 선호도를 포함할 수 있다(예를 들어, 피자 0.3, 파스타 1, 로소토 0.2, 라자냐 0.5). Preferences for each of a plurality of preliminary recommended places to visit are preset and stored in the database of the
방문장소 결정모듈(102a)은, 사용자 음식 선호도와 예비추천방문장소가 제공하는 음식을 매칭하여, 예비추천방문장소가 제공하는 음식에 대한 제1 선호도를 검색한다. 일 실시예에서, 제1 선호도는 예비추천방문장소가 제공하는 음식들 중 가장 선호도가 높은 음식에 대한 선호도로 결정될 수 있다. 또한, 방문장소 결정모듈(102a)은, 사용자의 나이, 성별 및 인원간 관계와 매칭되는 예비추천방문장소의 제2 선호도를 검색한다. The visit
방문장소 결정모듈(102a)은, 제1 선호도와 제2 선호도를 곱한 값을 예비추천방문장소와 사용자의 매칭도로 사용할 수 있다. 사용자의 인원수가 2인 이상인 경우, 각각의 사용자에 대한 매칭도의 평균값이 전체 매칭도로 사용될 수 있다. The visit
도 6은 방문장소 결정모듈(102a)이 선호방문장소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.6 is a diagram conceptually illustrating a process in which the visit
방문장소 결정모듈(102a)은, 결정된 복수의 추천방문장소들을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 복수의 추천방문장소들로부터 선택된 선호방문장소를 수신한다(도 4, S120). The visit
다시 도 4를 참조하면, 여행계획 결정부(102)는, 복수의 선호방문장소들 각각에 대한 영업시간, 시간대별 예상소요시간 및 공항과 복수의 선호방문장소들 사이의 시간대별 예상이동시간을 산출한다(S130). Referring back to FIG. 4 , the travel
여행계획 결정부(102)는, 각각의 일자에 대응하는 활동시간을 산출하고, 산출된 일자별 활동시간, 도착 시간, 복귀 시간, 선호방문장소에 대한 일자별 영업시간, 시간대별 소요시간, 공항과 복수의 선호방문장소들 사이의 시간대별 예상이동시간에 기초하여 일자별 추천동선을 결정한다(S140). The travel
도 7은 동선 결정모듈(102b)이 영업시간, 예상소요시간, 예상이동시간을 산출하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.7 is a diagram conceptually illustrating a process of calculating business hours, estimated required time, and expected moving time by the movement
도 8은 동선 결정모듈이 추천동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.8 is a diagram conceptually illustrating a process in which the movement route determining module determines a recommended movement route.
동선 결정모듈(102b)은, 여행 일자, 활동가중치, 도착시간 및 복귀시간에 기초하여 일자별 활동시간을 산출한다. The
동선 결정모듈(102b)은 사용자 정보에 포함된 나이, 성별 및 체력에 기초하여 활동가중치를 산출한다. 인원수가 2인 이상인 경우, 각각의 인원의 활동가중치의 평균값이 전체 활동가중치로 사용될 수 있다. The movement
체력은 사용자로부터 수신한 체력에 대해 기 설정된 설문의 응답에 기초하여 설정될 수 있으며, 서로 다른 복수의 레벨로 나뉠 수 있다. 일 실시예에서, 체력은 강함, 보통, 약함으로 분류될 수 있다. 강함, 보통, 약함에는 각각 서로 다른 체력 가중치가 부여되며, 강함에서 약함으로 갈수록 순차적으로 가중치가 낮게 설정될 수 있다. The physical strength may be set based on a response to a predetermined questionnaire regarding the physical strength received from the user, and may be divided into a plurality of different levels. In one embodiment, physical strength may be classified as strong, moderate, or weak. Different physical strength weights are assigned to strong, normal, and weak, and weights may be sequentially set lower from strong to weak.
장치(100)의 데이터베이스에는, 나이대별로 기 설정된 나이 가중치, 성별에 따라 기 설정된 성별 가중치가 기 저장된다. 일 실시예에서, 10대에 가장 높은 나이 가중치가 설정되고, 20대에서 90대로 갈수록 나이 가중치가 순차적으로 낮아지도록 설정될 수 있다. 일 실시예에서, 여성에 비해 남성에 상대적으로 높은 성별 가중치가 설정될 수 있다. The database of the
동선 결정모듈(102b)은, 사용자 정보에 나이, 성별 및 체력과 매칭되는 체력 가중치, 나이 가중치, 성별 가중치를 검색하고, 검색된 체력 가중치, 나이 가중치, 성별 가중치를 곱하여 활동 가중치를 산출할 수 있다. The movement
또한, 동선 결정모듈(102b)은, 여행 지역에 도착한 첫째일자의 도착 시간과 기 설정된 일정 마감 시간의 차이에 활동가중치를 곱한 값을 첫째일자의 활동시간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도착 시간이 10시이고, 일정 마감 시간이 21시이며, 활동가중치가 1.2인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 첫째일자의 활동시간을 13.2로 결정할 수 있다.In addition, the movement
또한, 동선 결정모듈(102b)은 기 설정된 일정 시작 시간과 일정 마감 시간의 차이에 활동가중치를 곱한 값을 중간일자의 활동시간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 일정 시작 시간이 11시이고, 일정 마감 시간이 21시이며, 활동가중치가 1.2인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 중간일자의 활동시간을 12로 결정할 수 있다. In addition, the movement
또한, 동선 결정모듈(102b)은 기 설정된 일정 시작 시간과 여행 지역을 떠나는 복귀 시간의 차이에 활동가중치를 곱한 값을 복귀일자의 활동시간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 일정 시작 시간이 11시이고, 복귀 시간이 16시이며, 활동가중치가 1.2인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 복귀일자의 활동시간을 6으로 결정할 수 있다. In addition, the movement
활동시간이 결정되면, 동선 결정모듈(102b)은, 일자별 활동시간, 도착시간, 복귀시간, 선호방문장소에 대한 일자별 영업시간, 시간대별 소요시간, 공항과 복수의 선호방문장소들 사이의 시간대별 예상이동시간에 기초하여 일자별 추천동선을 결정한다. When the activity time is determined, the movement
동선 결정모듈(102b)은 일자별 활동시간을 일자별 가중치에 기초하여 보정할 수 있다. 일자별 가중치는 기 설정된 값으로 여행 일자가 경과됨에 따라 쌓이는 사용자의 피로도를 고려하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 일자별 가중치는 첫째일자에서 복귀일자로 갈수록 순차적으로 감소되도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 첫째일자부터 복귀일자까지의 활동시간이 순차적으로 13.2, 12, 6이고, 첫째일자에서 복귀일자까지의 일자별 가중치가 1, 0.9, 0.8인 경우, 첫째일자부터 복귀일자까지의 활동시간은 13.2, 10.8, 4.8로 보정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은, 각각이 공항 및 복수의 선호방문장소들과 대응되는 복수의 노드(Node)를 생성하고, 생성된 노드 각각에 레이블을 부여한다. 또한, 동선 결정모듈(102b)은 복수의 노드 중 어느 하나와 다른 하나의 사이를 연결하는 엣지(Edge)를 생성하고, 생성된 엣지에 가중치를 부여한다. The
동선 결정모듈(102b)은 공항 또는 선호방문장소에 대응되는 예상소요시간에 기초하여 노드의 레이블을 설정할 수 있다.The
장치(100)의 데이터베이스에는 공항 및 복수의 선호방문장소들 각각에 대응하여 기 설정된 기준소요시간이 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 노드와 대응되는 기준소요시간을 검색한다. In the database of the
장치(100)의 데이터베이스에는 공항 및 복수의 선호방문장소들 각각에 대하여 방문시간별로 기 설정된 소요시간가중치가 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 노드 및 노드의 방문시간과 대응되는 소요시간가중치를 검색한다. 소요시간가중치는 노드와 대응되는 공항 또는 선호방문장소에 대한 방문시간별 예상방문자수에 기초하여 설정될 수 있다. In the database of the
동선 결정모듈(102b)은, 검색된 기준소요시간과 소요시간가중치를 곱하여 예상소요시간을 산출한다. 동선 결정모듈(102b)은, 산출된 예상소요시간에 공항 및 복수의 선호방문장소들에 대하여 각각 기 설정된 활동피로도를 곱하여 예상소요시간을 보정할 수 있다. 활동피로도는 공항 및 복수의 선호방문장소들에서 사용자가 수행하는 활동에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 미술관 관람과 자전거투어를 수행하는 경우, 미술관 관람에 비해 자전거투어에 상대적으로 높은 활동피로도가 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은 보정된 예상소요시간에 기초하여 노드의 레이블을 결정한다. 예를 들어, 어느 하나의 노드의 보정된 예상소요시간이 3시간인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 해당 노드의 레이블을 3으로 설정할 수 있다. 즉, 레이블은, 데이터베이스에서 검색된 기준소요시간 및 소요시간가중치에 기초하여 방문시간별로 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은, 공항 또는 선호방문장소와 대응하는 복수의 노드 중 어느 하나와 다른 하나의 사이의 경로와 매칭되는 엣지에 대한 가중치를 설정한다. The movement
장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 노드 중 어느 하나와 다른 하나 사이를 연결하는 엣지와 대응하여 기 설정된 기준이동시간이 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 엣지와 대응되는 기준이동시간을 검색한다. In the database of the
장치(100)의 데이터베이스에는 엣지에 대하여 교통수단별 및 이동시간별로 기 설정된 이동시간가중치가 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 엣지, 엣지의 이동시간 및 교통수단과 대응되는 이동시간가중치를 검색한다. 이동시간가중치는 엣지와 대응되는 경로를 이동하는 교통수단의 이동시간별 지연정도에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 교통수단이 버스이고, 이동시간이 12시인 경우, 이동시간가중치는 12시의 해당 경로의 교통트래픽 및 12시의 버스의 빈도에 기초하여 설정될 수 있다. The database of the
동선 결정모듈(102b)은 기준이동시간에 이동시간가중치를 곱하여 예상이동시간을 산출한다. 동선 결정모듈(102b)은 산출된 예상이동시간에 교통수단들에 대하여 각각 기 설정된 이동피로도를 곱하여 예상이동시간을 보정할 수 있다. 예를 들어, 버스를 통한 이동에 비해 택시를 통한 이동에 상대적으로 높은 이동피로도가 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은 보정된 예상이동시간에 기초하여 엣지의 가중치를 설정한다. 즉, 가중치는, 데이터베이스에서 결정된 기준이동시간 및 예상이동시간에 기초하여 교통수단별 및 이동시간별로 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은, 복수의 예상추천동선들을 설정하고, 설정된 복수의 예상추천동선들 각각에 대한 필요시간을 산출한다. The movement
예상추천동선에는 복수의 노드들에서 선택된 일부 노드들과 일부 선택된 노드들 사이를 모두 연결할 수 있는 엣지들이 포함된다. 그런 다음, 동선 결정모듈(102b)은 선택된 노드들의 레이블의 합과 선택된 엣지들의 가중치의 합을 산출한다. 노드들의 레이블과 엣지들의 가중치는 시간의 흐름에 따라 선택될 수 있다. 예를 들어, 첫째일자의 도착 시간이 13시인 경우, 제1 노드는 공항이며, 13시의 공항에 대해 부여된 레이블이 선택된다. 그런 다음, 동선 결정모듈(102b)은 제1 노드와 제2 노드를 연결하는 제1 엣지의 가중치를 선택한다. 제1 노드의 레이블이 1인 경우, 제1 엣지의 가중치는 14시에 대해 교통수단별로 설정된 가중치 중 어느 하나가 선택된다. 첫째일자의 제1 노드는 공항과 대응되는 노드로 설정될 수 있다. 복귀일자의 마지막 노드는 공항과 대응되는 노드로 설정될 수 있다. The expected recommended route includes some nodes selected from a plurality of nodes and edges capable of connecting all of the selected nodes. Then, the moving
동선 결정모듈(102b)은 선택된 노드들의 레이블의 합과 선택된 엣지들의 가중치의 합을 더하여 예상추천동선의 필요시간을 산출한다. 필요시간은 복수의 예상추천동선들 각각에 대해 산출된다. The movement
동선 결정모듈(102b)은 복수의 예상추천동선들 각각에 대한 필요시간과 사용자의 일자별 활동시간을 비교하고, 필요시간이 활동시간 이하인 예상추천동선들을 추천동선으로 결정한다. 예를 들어, 첫째일자의 활동시간이 13.2인 경우, 필요시간이 13.2 이하인 예상추천동선들이 첫째일자의 추천동선으로 선택될 수 있다. The movement
도 9는 동선 결정모듈(102b)이 선호동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.9 is a diagram conceptually illustrating a process in which the movement
일자별 추천동선이 결정되면, 동선 결정모듈(102b)은 일자별 추천동선들을 사용자 단말(200)에 전송하고, 사용자 단말(200)에서 일자별 추천동선들로부터 선택된 일자별 선호동선을 수신한다(도 4, S150).When the recommended traffic routes by date are determined, the movement
다시 도 4를 참조하면, 여행계획 결정부(102)는, 일자별 선호동선에 기초하여 일자별 추천숙소들을 결정하고, 결정된 일자별 추천숙소들을 사용자 단말에 전송한다(S160). Referring back to FIG. 4 , the travel
또한, 여행계획 결정부(102)는, 사용자 단말(200)에서 일자별 추천숙소들로부터 선택된 일자별 선호숙소를 수신하고, 일자별 선호숙소 및 일자별 선호동선에 기초하여 사용자 여행계획을 생성한다(S170). In addition, the travel
도 10은 숙소 결정모듈(102c)이 추천숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.10 is a diagram conceptually illustrating a process in which the
숙소 결정모듈(102c)은, 일자별 선호동선에 기초하여 일자별 시작장소를 결정한다. 예를 들어, 첫째일자의 선호동선이 공항으로부터 시작되는 경우, 숙소 결정모듈(102c)은 공항을 첫째일자의 시작장소로 결정할 수 있다. The
숙소 결정모듈(102c)은, 일자별 시작장소와의 거리가 기 설정된 기준 거리 이하이고, 사용자 정보에 포함된 인원수의 예약이 가능한 일자별 예비추천숙소들을 결정한다.The
숙소 결정모듈(102c)은, 사용자 정보에 포함된 숙소 예산, 나이, 성별 및 인원간 관계에 기초하여, 일자별 예비추천숙소 중 최종적인 추천숙소를 결정할 수 있다. The
장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 예비추천숙소들 각각에 대한 선호도가 나이, 성별 및 인원간 관계(가족, 연인, 친구 등)별로 기 설정되어 저장된다. In the database of the
방문장소 결정모듈(102a)은, 사용자의 나이, 성별 및 인원간 관계와 매칭되는 예비추천숙소의 숙소 선호도를 검색할 수 있다. The visiting
숙소 결정모듈(102c)은 일자별 예비추천숙소들 중 가격이 사용자의 숙소 예산 이하인 예비추천숙소들을 분류하고, 분류된 예비추천숙소들 중 숙소 선호도가 기 설정된 기준 이상인 예비추천숙소들을 최종적인 추천숙소들로 결정할 수 있다.The
도 11은 숙소 결정모듈(102c)이 선호숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.11 is a diagram conceptually illustrating a process in which the
일자별 추천동선이 결정되면, 숙소 결정모듈(102c)은 일자별 추천숙소들을 사용자 단말(200)에 전송하고, 사용자 단말(200)로부터 일자별 추천숙소들로부터 선택된 일자별 선호숙소를 수신한다(도 4, S170).When the recommended route by date is determined, the
일자별 선호숙소가 수신되면, 숙소 결정모듈(102c)은, 일자별 선호동선 및 일자별 선호숙소에 기초하여 사용자의 여행계획을 결정한다. 첫째일자의 선호숙소는 공항의 바로 뒤에 배치될 수 있으며, 나머지일자의 선호숙소는 시작장소의 바로 앞에 배치될 수 있다. When the preferred lodging by date is received, the
도 12는 다른 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 방법의 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.12 is a diagram conceptually illustrating a process of a method of providing a travel product sales service according to another embodiment.
숙소와 방문장소 중 숙소에 대한 우선순위가 높은 경우, 여행계획 결정부(102)는, 숙소, 방문장소 및 동선을 순차적으로 결정하고, 결정된 숙소, 방문장소 및 동선에 기초하여 사용자의 여행계획을 수립한다. When lodging has a high priority among lodging and visiting places, the travel
먼저, 여행계획 결정부(102)는 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천숙소들을 산출하여 사용자 단말(200)에 전송한다(S210).First, the travel
도 13은 숙소 결정모듈(102c)이 추천숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.13 is a diagram conceptually illustrating a process in which the
숙소 결정모듈(102c)은 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천숙소들을 결정한다. 사용자 정보는, 여행 지역, 여행 일자, 숙소 예산, 선호 숙소 정보, 나이, 성별, 인원수, 인원간 관계를 포함할 수 있다. 선호 숙소 정보는, 조식제공여부, 크기, 취식가능여부, 수영시설 유무, 피트니스시설 유무, 스파시설 유무에 대한 정보를 포함할 수 있다. The
일 실시예에서, 숙소 결정모듈(102c)은, 학습 데이터에 의해 지도학습된 제2 인공신경망(Artificial Neural Network)을 통해 사용자 정보와 복수의 추천방문장소들을 매칭시킬 수 있다. 제2 인공신경망은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다. 일 실시예에 따르면, 인공신경망은, CNN(Convolution Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long ShortTerm Memory models), GRU(Gated Recurrent Unit) 등에 따른 인공신경망일 수 있다. In an embodiment, the
제2 인공신경망의 학습에 사용된 학습데이터는 사용자 정보에 포함된 여행 지역, 여행 일자, 숙소 예산, 선호 숙소 정보, 나이, 성별, 인원수, 인원간 관계를 변환한 제1 특징 벡터(입력값)와 숙소 정보에 포함된 숙소의 위치, 숙소의 예약 가능 일자, 숙소의 가격, 숙소의 나이에 따른 선호도, 숙소의 성별에 따른 선호도, 숙소의 인원간 관계에 따른 선호도, 숙소의 크기, 숙소의 제공시설(조식, 취식, 수영시설, 피트니스시설, 스파시설 등)을 변환한 제2 특징 벡터(출력값)으로 구성된다. The learning data used for learning the second artificial neural network is the first feature vector (input value) converted from the travel region, travel date, lodging budget, preferred lodging information, age, gender, number of people, and relationship between people included in user information. Accommodation location included in accommodation information, available dates for accommodation, price of accommodation, preference based on age, preference based on gender, preference based on relationship between people in accommodation, size of accommodation, provision of accommodation It consists of a second feature vector (output value) converted to facilities (breakfast, dining, swimming facilities, fitness facilities, spa facilities, etc.).
제2 인공신경망은, 사용자 정보를 변환한 제1 특징벡터와 숙소 정보를 변환된 제2 특징벡터 사이의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 기초해 복수의 추천숙소들을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 인공신경망은 산출된 유사도가 기 설정된 기준 이상인 숙소들을 추천숙소로 결정할 수 있다. The second artificial neural network may calculate a similarity between the first feature vector converted from user information and the second feature vector converted from accommodation information, and determine a plurality of recommended lodgings based on the calculated similarity. In one embodiment, the first artificial neural network may determine lodgings whose calculated similarity is equal to or higher than a preset criterion as recommended lodgings.
다른 실시예에서, 숙소 결정모듈(102c)은 외부서버(미도시)로부터 예약가능한 항공권 정보를 수신하고, 수신한 항공권 정보와 사용자 정보에 포함된 여행 지역 및 여행 일자를 매칭하여 예약 가능한 출발 항공권 및 복귀 항공권 리스트를 사용자 단말(200)에 제공한다. In another embodiment, the
또한, 숙소 결정모듈(102c)은 사용자 단말(200)로부터 사용자에 의해 선택된 출발 항공권 및 복귀 항공권에 대한 정보를 수신하고, 수신된 출발 항공권 및 복귀 항공권에 대한 정보에 기초하여 도착 시간 및 복귀 시간을 산출한다. 도착 시간은 출발 항공권에 대응하는 비행기가 여행 지역 공항에 도착하는 시간을 의미하고, 복귀 시간은 복귀 항공권에 대응하는 비행기가 여행 지역 공항을 떠나는 시간을 의미한다. In addition, the
또한, 숙소 결정모듈(102c)은, 여행 지역, 여행 일자, 인원수에 기초하여 복수의 예비추천방문장소들을 결정한다. 장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 숙소들 각각에 대응하는 위치, 일자별 예약가능 인원수가 기 저장되고, 숙소 결정모듈(102c)은, 위치, 일자별 예약가능 인원수가 사용자의 여행 지역, 여행 일자, 인원수와 매칭되는 숙소를 데이터베이스에서 검색하고, 검색된 숙소를 예비추천방문장소로 결정한다. 데이터베이스는 외부서버(미도시)로부터 복수의 숙소들 각각에 대한 일자별 예약가능 인원수를 수신하여 저장할 수 있다. 일자별 예약가능 인원수는 기 설정된 시간 간격으로 수신될 수 있다. In addition, the
또한, 숙소 결정모듈(102c)은, 사용자 정보에 포함된 숙소 예산, 선호 숙소 정보, 나이, 성별, 인원수, 인원간 관계에 기초하여, 복수의 예비추천숙소들 중 최종적인 추천숙소를 결정할 수 있다. In addition, the
장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 예비추천숙소들 각각에 대한 선호도가 나이, 성별 및 인원간 관계(가족, 연인, 친구 등)별로 기 설정되어 저장된다. In the database of the
방문장소 결정모듈(102a)은, 사용자의 나이, 성별 및 인원간 관계와 매칭되는 예비추천숙소의 숙소 선호도를 검색할 수 있다. The visiting
숙소 결정모듈(102c)은 복수의 예비추천숙소들 중 가격이 사용자의 숙소 예산 이하인 예비추천숙소들을 분류하고, 분류된 예비추천숙소들 중 숙소 선호도가 기 설정된 기준 이상인 예비추천숙소들을 최종적인 추천숙소들로 결정할 수 있다.
도 14은 숙소 결정모듈(102c)이 선호숙소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.14 is a diagram conceptually illustrating a process in which the
숙소 결정모듈(102c)은, 결정된 복수의 추천숙소들을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)에서 복수의 추천방문장소들로부터 선택된 일자별 선호숙소를 수신한다(도 12, S220).The
다시 도 12를 참조하면, 여행계획 결정부(102)는, 사용자 정보 및 일자별 선호숙소에 기초하여 일자별 추천방문장소들을 결정하고, 결정된 일자별 추천방문장소들을 사용자 단말에 전송한다(S230).Referring back to FIG. 12 , the travel
또한, 여행계획 결정부(102)는, 사용자 단말(200)로부터 일자별 추천방문장소들에서 선택된 일자별 선호방문장소들을 수신한다(S240). In addition, the travel
도 15는 방문장소 결정모듈(102a)이 일자별 추천방문장소들을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.15 is a diagram conceptually illustrating a process in which the visit
방문장소 결정모듈(102a)은, 일자별 선호숙소 각각에 위치에 기초하여 일자별 활동영역을 산출한다. 각각의 위치로부터 기 설정된 거리안에 위치한 영역들이 활동영역으로 설정될 수 있다. The visiting
또한, 방문장소 결정모듈(102a)은 일자별 활동영역, 도착 시간 및 복귀 시간에 기초하여 복수의 예비추천방문장소들을 결정한다. 장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 영업장소들 각각에 대응하는 위치, 영업일자, 영업시간이 기 저장되고, 방문장소 결정모듈(102a)은, 위치, 영업일자 및 영업시간이 일자별 활동영역, 도착 시간 및 복귀 시간과 매칭되는 영업장소를 데이터베이스에서 검색하고, 검색된 영업장소를 예비추천방문장소로 결정한다. 예를 들어, 도착 시간 이전에 영업시간이 종료되는 영업장소 및 복귀 시간 이후에 영업시간이 시작되는 영업장소는 예비추천방문장소에서 제외될 수 있다. 예비추천방문장소가 일자별 활동영역에 기초하여 검색되므로, 예비추천방문장소는 일자별로 검색될 수 있다. 즉, 방문장소 결정모듈(102a)은, 일자별 예비추천방문장소들을 검색한다. In addition, the visit
또한, 방문장소 결정모듈(102a)은, 예비추천방문장소가 관광지인 경우, 사용자 정보에 포함된 사용자 관광지 선호도, 나이, 성별 및 인원간 관계에 기초하여, 복수의 예비추천방문장소들과 사용자 사이의 매칭도를 산출하고, 산출된 매칭도에 기초하여 복수의 예비추천방문장소 중 최종적인 추천방문장소를 결정할 수 있다. In addition, when the preliminary recommended visiting place is a tourist destination, the visiting
방문장소 결정모듈(102a)은, 예비추천방문장소가 식당인 경우, 사용자 정보에 포함된 사용자 음식 선호도, 나이, 성별 및 인원간 관계에 기초하여, 복수의 예비추천방문장소들과 사용자 사이의 매칭도를 산출하고, 산출된 매칭도에 기초하여 복수의 예비추천방문장소 중 최종적인 추천방문장소를 결정할 수 있다. When the preliminary recommended visiting place is a restaurant, the visiting
도 16은 방문장소 결정모듈(102a)이 선호방문장소를 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.16 is a diagram conceptually illustrating a process in which the visit
방문장소 결정모듈(102a)은, 결정된 일자별 추천방문장소들을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 일자별 추천방문장소들로부터 선택된 일자별 선호방문장소들을 수신한다(도 12, S240). The visit
다시 도 12를 참조하면, 여행계획 결정부(102)는, 일자별 선호방문장소들에 대한 영업시간 및 시간대별 소요시간을 산출하고, 일자별 선호방문장소 및 복수의 선호방문장소들 사이의 시간대별 예상이동시간을 산출한다(S250). Referring back to FIG. 12 , the travel
여행계획 결정부(102)는, 각각의 일자에 대응하는 활동시간을 산출하고, 산출된 일자별 활동시간, 도착 시간, 복귀 시간, 선호방문장소에 대한 일자별 영업시간, 시간대별 소요시간, 일자별 선호숙소들 및 일자별 선호방문장소들 사이의 시간대별 예상이동시간에 기초하여 일자별 추천동선을 결정한다(S260). The travel
도 17은 동선 결정모듈(102b)이 영업시간, 예상소요시간, 예상이동시간을 산출하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.17 is a diagram conceptually illustrating a process of calculating business hours, expected required time, and expected moving time by the movement
도 18은 동선 결정모듈(102b)이 추천동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.18 is a diagram conceptually illustrating a process in which the movement
동선 결정모듈(102b)은, 여행 일자, 활동가중치, 도착시간 및 복귀시간에 기초하여 일자별 활동시간을 산출한다. The
동선 결정모듈(102b)은 사용자 정보에 포함된 나이, 성별 및 체력에 기초하여 활동가중치를 산출한다. The movement
체력은 사용자로부터 수신한 체력에 대해 기 설정된 설문의 응답에 기초하여 설정될 수 있으며, 서로 다른 복수의 레벨로 나뉠 수 있다. 예를 들어, 체력은 강함, 보통, 약함으로 분류될 수 있다. The physical strength may be set based on a response to a predetermined questionnaire regarding the physical strength received from the user, and may be divided into a plurality of different levels. For example, stamina can be classified as strong, moderate, or weak.
또한, 동선 결정모듈(102b)은, 여행 지역에 도착한 첫째일자의 도착 시간과 기 설정된 일정 마감 시간의 차이에 활동가중치를 곱한 값을 첫째일자의 활동시간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도착 시간이 10시이고, 일정 마감 시간이 21시이며, 활동가중치가 1.2인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 첫째일자의 활동시간을 13.2로 결정할 수 있다.In addition, the movement
또한, 동선 결정모듈(102b)은 기 설정된 일정 시작 시간과 일정 마감 시간의 차이에 활동가중치를 곱한 값을 중간일자의 활동시간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 일정 시작 시간이 11시이고, 일정 마감 시간이 21시이며, 활동가중치가 1.2인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 중간일자의 활동시간을 12로 결정할 수 있다. In addition, the movement
또한, 동선 결정모듈(102b)은 기 설정된 일정 시작 시간과 여행 지역을 떠나는 복귀 시간의 차이에 활동가중치를 곱한 값을 복귀일자의 활동시간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 일정 시작 시간이 11시이고, 복귀 시간이 16시이며, 활동가중치가 1.2인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 복귀일자의 활동시간을 6으로 결정할 수 있다. In addition, the movement
활동시간이 결정되면, 동선 결정모듈(102b)은, 일자별 활동시간, 도착시간, 복귀시간, 선호방문장소에 대한 일자별 영업시간, 시간대별 소요시간, 공항과 복수의 선호방문장소들 사이의 시간대별 예상이동시간에 기초하여 일자별 추천동선을 결정한다. When the activity time is determined, the movement
동선 결정모듈(102b)은 일자별 활동시간을 일자별 가중치에 기초하여 보정할 수 있다. 일자별 가중치는 기 설정된 값으로 여행 일자가 경과됨에 따라 쌓이는 사용자의 피로도를 고려하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 일자별 가중치는 첫째일자에서 복귀일자로 갈수록 순차적으로 감소되도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 첫째일자부터 복귀일자까지의 활동시간이 순차적으로 13.2, 12, 6이고, 첫째일자에서 복귀일자까지의 일자별 가중치가 1, 0.9, 0.8인 경우, 첫째일자부터 복귀일자까지의 활동시간은 13.2, 10.8, 4.8로 보정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은, 각각이 공항, 일자별 선호숙소들 및 일자별 선호방문장소들과 대응되는 복수의 노드를 생성하고, 생성된 노드 각각에 레이블을 부여한다. 또한, 동선 결정모듈(102b)은 복수의 노드 중 어느 하나와 다른 하나의 사이를 연결하는 엣지를 생성하고, 생성된 엣지에 가중치를 부여한다. The
동선 결정모듈(102b)은 공항, 선호숙소 또는 선호방문장소에 대응되는 예상소요시간에 기초하여 노드의 레이블을 설정할 수 있다.The
장치(100)의 데이터베이스에는 공항, 일자별 선호숙소들 및 복수의 선호방문장소들 각각에 대응하여 기 설정된 기준소요시간이 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 노드와 대응되는 기준소요시간을 검색한다. In the database of the
장치(100)의 데이터베이스에는 공항, 일자별 선호숙소들 및 복수의 선호방문장소들 각각에 대하여 방문시간별로 기 설정된 소요시간가중치가 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 노드 및 노드의 방문시간과 대응되는 소요시간가중치를 검색한다. 소요시간가중치는 노드와 대응되는 공항 또는 선호방문장소에 대한 방문시간별 예상방문자수에 기초하여 설정될 수 있다. In the database of the
동선 결정모듈(102b)은, 검색된 기준소요시간과 소요시간가중치를 곱하여 예상소요시간을 산출한다. 동선 결정모듈(102b)은, 산출된 예상소요시간에 공항, 일자별 선호숙소들 및 일자별 선호방문장소들에 대하여 각각 기 설정된 활동피로도를 곱하여 예상소요시간을 보정할 수 있다. 활동피로도는 공항, 일자별 선호숙소들 및 일자별 선호방문장소들에서 사용자가 수행하는 활동에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 미술관 관람과 자전거투어를 수행하는 경우, 미술관 관람에 비해 자전거투어에 상대적으로 높은 활동피로도가 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은 보정된 예상소요시간에 기초하여 노드의 레이블을 결정한다. 예를 들어, 어느 하나의 노드의 보정된 예상소요시간이 3시간인 경우, 동선 결정모듈(102b)은 해당 노드의 레이블을 3으로 설정할 수 있다. 즉, 레이블은, 데이터베이스에서 검색된 기준소요시간 및 소요시간가중치에 기초하여 방문시간별로 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은, 공항, 일자별 선호숙소들 및 일자별 선호방문장소와 대응하는 복수의 노드 중 어느 하나와 다른 하나의 사이의 경로와 매칭되는 엣지에 대한 가중치를 설정한다. The
장치(100)의 데이터베이스에는 복수의 노드 중 어느 하나와 다른 하나 사이를 연결하는 엣지와 대응하여 기 설정된 기준이동시간이 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 엣지와 대응되는 기준이동시간을 검색한다. In the database of the
장치(100)의 데이터베이스에는 엣지에 대하여 교통수단별 및 이동시간별로 기 설정된 이동시간가중치가 저장되고, 동선 결정모듈(102b)은 데이터베이스에서 엣지, 엣지의 이동시간 및 교통수단과 대응되는 이동시간가중치를 검색한다. 이동시간가중치는 엣지와 대응되는 경로를 이동하는 교통수단의 이동시간별 지연정도에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 교통수단이 버스이고, 이동시간이 12시인 경우, 이동시간가중치는 12시의 해당 경로의 교통트래픽 및 12시의 버스의 빈도에 기초하여 설정될 수 있다. The database of the
동선 결정모듈(102b)은 기준이동시간에 이동시간가중치를 곱하여 예상이동시간을 산출한다. 동선 결정모듈(102b)은 산출된 예상이동시간에 교통수단들에 대하여 각각 기 설정된 이동피로도를 곱하여 예상이동시간을 보정할 수 있다. 예를 들어, 버스를 통한 이동에 비해 택시를 통한 이동에 상대적으로 높은 이동피로도가 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은 보정된 예상이동시간에 기초하여 엣지의 가중치를 설정한다. 즉, 가중치는, 데이터베이스에서 결정된 기준이동시간 및 예상이동시간에 기초하여 교통수단별 및 이동시간별로 설정될 수 있다. The movement
동선 결정모듈(102b)은, 일자별 선호숙소와 일자별 선호추천방문장소에 기초하여 일자별 예상추천동선들을 설정하고, 설정된 일자별 예상추천동선들 각각에 대한 필요시간을 산출한다. The movement
일자별 예상추천동선에는 복수의 노드들에서 선택된 일부 노드들과 일부 선택된 노드들 사이를 모두 연결할 수 있는 엣지들이 포함된다. 그런 다음, 동선 결정모듈(102b)은 선택된 노드들의 레이블의 합과 선택된 엣지들의 가중치의 합을 산출한다. 노드들의 레이블과 엣지들의 가중치는 시간의 흐름에 따라 선택될 수 있다. 예를 들어, 첫째일자의 도착 시간이 13시인 경우, 제1 노드는 공항이며, 13시의 공항에 대해 부여된 레이블이 선택된다. 그런 다음, 동선 결정모듈(102b)은 제1 노드와 제2 노드를 연결하는 제1 엣지의 가중치를 선택한다. 제1 노드의 레이블이 1인 경우, 제1 엣지의 가중치는 14시에 대해 교통수단별로 설정된 가중치 중 어느 하나가 선택된다. 첫째일자의 제1 노드는 공항과 대응되는 노드로 설정될 수 있다. 복귀일자의 마지막 노드는 공항과 대응되는 노드로 설정될 수 있다. The expected recommended movement line by date includes some nodes selected from a plurality of nodes and edges that can connect all of the selected nodes. Then, the moving
동선 결정모듈(102b)은 선택된 노드들의 레이블의 합과 선택된 엣지들의 가중치의 합을 더하여 예상추천동선의 필요시간을 산출한다. 필요시간은 일자별 예상추천동선들 각각에 대해 산출된다. The movement
동선 결정모듈(102b)은 일자별 예상추천동선들 각각에 대한 필요시간과 사용자의 일자별 활동시간을 비교하고, 필요시간이 활동시간 이하인 예상추천동선들을 추천동선으로 결정한다. 예를 들어, 첫째일자의 활동시간이 13.2인 경우, 필요시간이 13.2 이하인 예상추천동선들이 첫째일자의 추천동선으로 선택될 수 있다. The movement
도 19는 동선 결정모듈(102b)이 선호동선을 결정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.19 is a diagram conceptually illustrating a process in which the movement
일자별 추천동선들이 결정되면, 동선 결정모듈(102b)은 일자별 추천동선들을 사용자 단말(200)에 전송한다(도 12, S260).When the recommended traffic routes by date are determined, the
또한, 동선 결정모듈(102b)은, 사용자 단말(200)로부터 일자별 추천동선들로부터 선택된 일자별 선호동선을 수신하고, 일자별 선호동선에 기초하여 사용자 여행계획을 생성한다(도 12, S270). In addition, the movement
도 20은 또 다른 실시예에 따른 여행 상품 판매 서비스 제공 방법의 과정을 도시하는 흐름도이다.20 is a flowchart illustrating a process of a method of providing a travel product sales service according to another embodiment.
판매자 매칭부(103)는, 복수의 판매자 단말(300)들 중 영업영역이 사용자 여행계획과 매칭되는 적어도 하나의 매칭 판매자 단말을 결정한다(S310). 영업영역은 복수의 판매자 단말(300)들 각각에 대해 기 설정된 영역으로서 장치(100)의 데이터베이스에 저장된다. The
또한, 판매자 매칭부(103)는, 매칭된 적어도 하나의 매칭 판매자 단말에게 사용자 여행계획을 전송한다(S320). In addition, the
또한, 판매자 매칭부(103)는, 적어도 하나의 매칭 판매자 단말로부터 적어도 하나의 여행 상품을 수신한다(S330). 적어도 하나의 여행 상품은 사용자 여행계획에 포함된 출발 항공권, 복귀 항공권, 복수의 선호숙소들, 복수의 선호방문장소들 중 적어도 하나를 포함한다. In addition, the
또한, 판매자 매칭부(103)는, 수신된 적어도 하나의 여행 상품을 사용자 단말(200)에 전송하고(S340), 사용자 단말(200)로부터 적어도 하나의 여행 상품에서 선택된 선호여행 상품을 수신한다(S350). In addition, the
또한, 판매자 매칭부(103)는, 사용자 여행계획 및 선호여행 상품에 기초하여 결제 및 예약을 수행한다(S360).In addition, the
도 21은 상품 심사부(104)가 사용자 우선순위를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.21 is a flowchart illustrating a process in which the
먼저, 상품 심사부(104)는, 판매자 단말(300)로부터 여행상품정보를 수신한다(410). 여행상품정보는, 판매자 단말(300)과 대응하는 판매자가 판매하고 있는 여행상품에 대한 정보를 의미한다. 여행상품정보는, 여행상품의 여행상품명, 가격, 일정, 인원수, 관련된 키워드, 여행상품에 대한 설명 등을 포함할 수 있다. First, the
또한, 상품 심사부(104)는, 수신된 여행상품정보와 기 설정된 등록기준을 비교하고, 비교결과에 기초하여 여행상품결과의 등록여부를 결정한다(S420). 일 실시예에서, 기 설정된 등록기준은, 가격이 여행상품과 대응하여 기 설정된 가격범위에 포함되는지 여부, 여행상품정보에 기 설정된 복수의 필수적 정보가 모두 포함되는 여부 등을 포함할 수 있다. 상품 심사부(104)는, 수신된 여행상품정보가 기 설정된 등록기준을 충족시키는 경우, 여행상품정보를 판매 가능한 여행상품으로 등록한다. In addition, the
또한, 상품 심사부(104)는, 등록된 여행상품정보 및 여행상품정보와 대응하는 판매자 정보를 사용자 단말(200)에 제공한다(S430). In addition, the
장치(100)는 등록된 여행상품정보를 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 특정한 여행상품정보에 대한 정보제공요청이 수신되면, 사용자 단말(200)에 의해 특정된 여행상품정보와 함께 여행상품정보와 대응하는 판매자 정보를 사용자 단말(200)에 제공한다. The
도 22는 사용자 단말(200)에 제공되는 판매자 정보 및 여행상품정보를 개념적으로 나타낸 도면이다. 판매자 정보는, 판매자의 고유식별자(ID), 판매자 소개, 판매자가 지정한 이미지, 판매자가 판매하고 있는 여행상품들 각각에 대한 여행상품정보를 포함할 수 있다. 여행상품정보는, 여행상품의 여행상품명, 가격, 일정, 인원수, 평점 및 여행상품과 관련된 키워드 등을 포함할 수 있다. 22 is a diagram conceptually illustrating seller information and travel product information provided to the
또한, 상품 심사부(104)는, 사용자 단말(200)에 여행상품정보에 대한 검색 서비스를 제공할 수 있다. 사용자 단말(200)로부터 검색어가 수신되면, 상품 심사부(104)는, 검색어와 매칭되는 여행상품정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. Also, the
도 23은 여행정보 제공부(105)가 사용자 단말(200)에 여행정보를 제공하는 과정을 도시하는 흐름도이다.23 is a flowchart illustrating a process in which the travel
먼저, 여행정보 제공부(105)는, 사용자 단말(200)로부터 정보요청을 수신한다(S510). 일 실시예에서, 정보요청은, 관광지에 도달하기 위한 교통수단, 관광지의 입장료, 관광지에 대한 설명, 관광지와 연관된 여행상품, 관광지와 연관된 여행상품의 가격 등을 포함할 수 있다. First, the
정보요청이 수신되면, 여행정보 제공부(105)는, 데이터베이스에서 정보요청과 매칭되는 여행정보를 검색한다(S520). 장치(100)의 데이터베이스에는, 관광지, 식당 및 숙소와 관련된 정보들이 기 저장될 수 있다. When the information request is received, the
또한, 여행정보 제공부(105)는, 판매자 단말(300)이 제공한 여행상품정보 중 정보요청과 매칭되는 여행상품정보를 검색한다(S530). 장치(100)의 데이터베이스에는 판매자 단말(300)이 제공한 여행상품정보가 저장되며, 장치(100)는 정보요청과 매칭되는 여행상품정보를 검색한다. In addition, the travel
또한, 여행정보 제공부(105)는, 검색된 여행정보 및 여행상품정보를 사용자 단말(200)에 전송한다(S540). In addition, the
도 24는 숙소 예약부(106)가 숙소 예약 서비스를 제공하는 과정을 도시하는 흐름도이다. 24 is a flowchart illustrating a process in which the
먼저, 숙소 예약부(106)는, 사용자 단말(200)의 위치정보 및 숙소의 위치정보에 기초하여, 사용자 단말(200)과의 거리가 기 설정된 기준 거리 이하인 숙소를 특정한다(S610). 숙소 예약부(106)는, 데이터베이스에 저장된 복수의 숙소들 각각에 대한 위치정보들과 사용자 단말(200)의 위치정보에 기초하여, 복수의 숙소들 각각과 사용자 단말(200) 사이의 거리를 산출하고, 사용자 단말(200)과의 거리가 기 설정된 기준 거리 이하인 숙소를 특정한다.First, the
또한, 숙소 예약부(106)는, 특정된 숙소의 예약정보에 기초하여, 특정된 숙소의 예약 가능 여부를 결정한다(S620). 숙소 예약부(106)는 기 설정된 시간 간격으로 숙소의 예약현황에 대한 예약정보를 수신할 수 있다. 수신된 숙소의 예약현황에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다.In addition, the
또한, 특정된 숙소가 예약 가능한 경우, 숙소 예약부(106)는, 특정된 숙소에 대한 숙소 정보를 사용자 단말(200)에 전송한다(S630). 숙소 정보는, 숙소의 명칭, 숙소에 대한 설명, 평점, 가격, 예약가능한 인원수, 제공되는 서비스, 제공되는 시설 등을 포함할 수 있다. In addition, if the specified lodging is available for reservation, the
또한, 사용자 단말(200)로부터 예약요청이 수신되면, 숙소 예약부(106)는 특정된 숙소에 대한 예약을 수행한다(S640). In addition, when a reservation request is received from the
숙소에 대한 예약이 확정되면, 숙소 예약부(106)는, 복수의 픽업 단말(400)들에 대한 기사 정보를 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다. 사용자 단말(200)로부터 특정 픽업 단말(400)에 대한 예약요청이 수신되면, 숙소 예약부(106)는 픽업 단말(400)에 대한 예약을 수행한다. When the reservation for the lodging is confirmed, the
도 25는 식당 예약부(107)가 식당 예약 서비스를 제공하는 과정을 도시하는 흐름도이다. 25 is a flowchart illustrating a process in which the
먼저, 식당 예약부(107)는, 사용자 단말(200)의 위치정보 및 식당의 위치정보에 기초하여, 사용자 단말(200)과의 거리가 기 설정된 기준 거리 이하인 식당을 특정한다(S710). 식당 예약부(107)는, 데이터베이스에 저장된 복수의 식당들 각각에 대한 위치정보들과 사용자 단말(200)의 위치정보에 기초하여, 복수의 식당들 각각과 사용자 단말(200) 사이의 거리를 산출하고, 사용자 단말(200)과의 거리가 기 설정된 기준 거리 이하인 식당을 특정한다.First, the
또한, 식당 예약부(107)는, 특정된 식당의 예약정보에 기초하여, 특정된 식당의 예약 가능 여부를 결정한다(S720). 식당 예약부(107)는 기 설정된 시간 간격으로 식당의 예약현황에 대한 예약정보를 수신할 수 있다. 수신된 식당의 예약현황에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다.In addition, the
또한, 특정된 식당이 예약 가능한 경우, 식당 예약부(107)는, 특정된 식당에 대한 식당 정보를 사용자 단말(200)에 전송한다(S730). 식당 정보는, 식당의 명칭, 식당에 대한 설명, 평점, 가격, 예약가능한 인원수, 제공되는 메뉴 등을 포함할 수 있다. In addition, if the specified restaurant can be reserved, the
또한, 사용자 단말(200)로부터 예약요청이 수신되면, 식당 예약부(107)는 특정된 식당에 대한 예약을 수행한다(S740). In addition, when a reservation request is received from the
식당에 대한 예약이 확정되면, 식당 예약부(107)는, 복수의 픽업 단말(400)들에 대한 기사 정보를 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다. 사용자 단말(200)로부터 특정 픽업 단말(400)에 대한 예약요청이 수신되면, 식당 예약부(107)는 픽업 단말(400)에 대한 예약을 수행한다. When the reservation for the restaurant is confirmed, the
도 26은 도 1에 따른 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.26 is a diagram showing the hardware configuration of the device according to FIG. 1 by way of example.
도 26을 참조하면, 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 26 , the
상기 적어도 하나의 동작은 전술한 장치(100)의 구성부들(101~107)이나 기타 기능 또는 동작 방법을 포함할 수 있다.The at least one operation may include the
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. Here, the at least one
예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.For example, the
또한, 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.In addition, the
장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.For example, the
제1 인공신경망 및 제2 인공신경망은 장치(100)와 통신가능하게 연결된 인공신경망(10)으로 구성될 수 있으며, 인공신경망(10)은, 입력층, 은닉층, 및 출력층을 포함할 수 있다.The first artificial neural network and the second artificial neural network may include an artificial
일 실시예에서, 제1 인공신경망 및 제2 인공신경망은, 입력값을 입력받고 제1 특징 벡터의 성분갯수에 상응하는 노드들을 갖는 입력층(10), 입력층(10)의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 바이어스(bias)를 더하여 출력하는 하나 이상의 은닉층(hidden layer)); 및 은닉층의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 그 결과를 활성화 함수를 이용하여 출력하는 출력층(ouput layer)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 활성화 함수는, LeRU 함수 또는 Softmax 함수일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 연결강도와 바이어스는 지도학습에 의해 지속적으로 갱신될 수 있다.In one embodiment, the first artificial neural network and the second artificial neural network receive an input value and have nodes corresponding to the number of components of the first feature vector for each of the
구체적으로, 제1 인공신경망 및 제2 인공신경망은, 주어진 입력값(제1 특징 벡터)와 출력값(제2 특징 벡터)에 따른 손실 함수(loss function)의 출력값이 최소화되도록 지도학습될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수(H(Y,Y`))는, 다음의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.Specifically, the first artificial neural network and the second artificial neural network may be supervised so that an output value of a loss function according to a given input value (first feature vector) and output value (second feature vector) is minimized. For example, the loss function H(Y,Y′) may be defined as in
수학식 1에서 Ym은 제2 특징 벡터의 m번째 성분이고, 제1 인공신경망 및 제2 인공신경망에서 제1 특징 벡터를 입력받아 출력된 출력 벡터의 m번째 성분일 수 있다.In
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The methods according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer readable medium. Computer readable media may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on a computer readable medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable to those skilled in computer software.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer readable media may include hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include not only machine language codes generated by a compiler but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter and the like. The hardware device described above may be configured to operate with at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다. In addition, the above-described method or device may be implemented by combining all or some of its components or functions, or may be implemented separately.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will variously modify and change the present invention within the scope not departing from the spirit and scope of the present invention described in the claims below. You will understand that it can be done.
Claims (1)
사용자 단말로부터 방문장소 및 숙소 각각에 대한 순위를 포함하는 우선순위정보를 수신하는 단계;
상기 방문장소에 대한 순위가 상기 숙소에 대한 순위보다 높은 경우, 여행 지역, 여행 일자, 사용자 관광지 선호도, 나이, 성별, 인원수, 인원간 관계, 사용자 음식 선호도 및 체력을 포함하는 제1 사용자 정보를 미리 학습된 제1 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제1 인공신경망으로부터 복수의 제1 추천방문장소들을 획득하며, 상기 사용자 단말에 상기 제1 추천방문장소들을 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 사용자가 선택한 상기 제1 추천방문장소들인 제1 선호방문장소들을 수신하는 단계;
상기 나이, 상기 성별 및 체력과 매칭된 나이 가중치, 성별 가중치 및 체력 가중치를 데이터베이스에서 선택하고, 상기 나이 가중치, 상기 성별 가중치 및 상기 체력 가중치의 곱을 활동 가중치로 결정하는 단계;
상기 여행 지역에 도착한 첫째일자의 도착 시간, 미리 설정된 일정 시작 시간, 미리 설정된 일정 마감 시간, 상기 여행 지역을 떠나는 복귀 시간 및 상기 활동 가중치를 이용해 상기 여행 일자와 대응하는 활동시간을 결정하는 단계;
상기 데이터베이스에서 공항 및 상기 제1 선호방문장소들과 각각과 매칭된 제1 기준소요시간을 선택하고, 상기 공항 및 제1 선호방문장소들 각각에 대해 방문시간별로 매칭된 제1 소요시간가중치를 선택하며, 상기 제1 기준소요시간 및 상기 제1 소요시간가중치를 이용하여 상기 공항 및 상기 제1 선호방문장소들 각각과 대응하는 제1 예상소요시간을 결정하는 단계;
상기 데이터베이스에서 상기 공항 및 상기 제1 선호방문장소들 사이를 연결하는 복수의 제1 경로들 각각과 매칭되는 제1 기준이동시간을 선택하고, 상기 제1 경로들 각각에 대해 교통수단별 및 이동시간별로 매칭된 제1 이동시간가중치를 선택하며, 상기 제1 기준이동시간 및 상기 제1 이동시간가중치를 이용하여 상기 제1 경로들 각각과 대응하는 제1 예상이동시간을 결정하는 단계;
상기 공항 및 상기 제1 선호방문장소들 중 적어도 두 개 이상을 연결하는 복수의 제1 예상추천동선들을 결정하고, 상기 제1 예상추천동선에 포함되는 상기 제1 선호방문장소들 각각과 대응하는 상기 제1 예상소요시간 및 상기 제1 예상추천동선에 포함되는 상기 제1 경로들 각각과 대응하는 상기 제1 예상이동시간을 이용하여, 상기 제1 예상추천동선들 각각과 대응하는 제1 필요시간을 결정하는 단계;
상기 제1 필요시간이 상기 활동시간보다 작은 상기 제1 예상추천동선들을 제1 추천동선들로 결정하는 단계;
상기 제1 추천동선들을 상기 사용자 단말에 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제1 추천동선들인 제1 선호동선들을 수신하는 단계;
상기 제1 선호동선들 각각과 대응하는 시작장소를 결정하고, 상기 시작장소와의 거리가 기 설정된 기준 거리 이하이고 예약가능인원수가 상기 인원수 이상인 복수의 제1 예비추천숙소들을 결정하는 단계;
상기 데이터베이스에서 상기 제1 예비추천숙소, 상기 나이, 상기 성별 및 상기 인원간 관계와 매칭된 숙소 선호도를 선택하는 단계;
상기 숙소 선호도가 기 설정된 기준 이상인 상기 제1 예비추천숙소들을 제1 추천숙소들로 결정하는 단계;
상기 제1 추천숙소들을 상기 사용자 단말에 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제1 추천숙소들인 제1 선호숙소들을 수신하는 단계;
상기 제1 선호동선들 및 상기 제1 선호숙소들을 이용하여 제1 사용자 여행계획을 생성하는 단계;
상기 숙소에 대한 순위가 상기 방문장소에 대한 순위보다 높은 경우, 상기 여행 지역, 상기 여행 일자, 숙소 예산, 선호 숙소 정보, 상기 나이, 상기 성별, 상기 인원수, 상기 인원간 관계를 포함하는 제2 사용자 정보를 미리 학습된 제2 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제2 인공신경망으로부터 복수의 제2 추천숙소들을 획득하며, 상기 사용자 단말에 상기 제2 추천숙소들을 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제2 추천숙소들인 제2 선호숙소들을 수신하는 단계;
상기 제2 선호숙소들 각각의 위치로부터 기 설정된 거리 안에 위치한 영역들을 상기 제2 선호숙소들 각각과 대응하는 활동영역으로 설정하는 단계;
상기 활동영역, 상기 도착 시간 및 상기 복귀 시간을 이용해 복수의 제2 예비추천방문장소들을 결정하는 단계;
상기 제2 예비추천방문장소들이 관광지인 경우, 상기 제1 사용자 정보에 포함된 상기 관광지 선호도, 상기 나이, 상기 성별 및 상기 인원간 관계를 이용해 상기 예비추천방문장소들 각각과 대응하는 제1 매칭도를 산출하고, 상기 제1 매칭도를 이용하여 상기 제2 예비추천방문장소들 중 제2 추천방문장소들을 결정하는 단계;
상기 제2 예비추천방문장소들이 식당인 경우, 상기 제1 사용자 정보에 포함된 상기 음식 선호도, 상기 나이, 상기 성별 및 상기 인원간 관계를 이용해 상기 제2 예비추천방문장소들 각각과 대응하는 제2 매칭도를 산출하고, 상기 제2 매칭도를 이용하여 상기 제2 예비추천방문장소들 중 제2 추천방문장소들을 결정하는 단계;
상기 사용자 단말에 상기 제2 추천방문장소들을 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 사용자가 선택한 상기 제2 추천방문장소들인 제2 선호방문장소들을 수신하는 단계;
상기 데이터베이스에서 상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들과 각각과 매칭된 제2 기준소요시간을 선택하고, 상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들 각각에 대해 방문시간별로 매칭된 제2 소요시간가중치를 선택하며, 상기 제2 기준소요시간 및 제2 상기 소요시간가중치를 이용하여 상기 공항 및 상기 제2 선호방문장소들 각각과 대응하는 제2 예상소요시간을 결정하는 단계;
상기 데이터베이스에서 상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들 사이를 연결하는 복수의 제2 경로들 각각과 매칭되는 제2 기준이동시간을 선택하고, 상기 제2 경로들 각각에 대해 교통수단별 및 이동시간별로 매칭된 제2 이동시간가중치를 선택하며, 상기 제2 기준이동시간 및 상기 제2 이동시간가중치를 이용하여 상기 제2 경로들 각각과 대응하는 제2 예상이동시간을 결정하는 단계;
상기 공항, 상기 제2 선호숙소들 및 상기 제2 선호방문장소들 중 적어도 두 개 이상을 연결하는 복수의 제2 예상추천동선들을 결정하고, 상기 제2 예상추천동선에 포함되는 상기 제2 선호방문장소들 각각과 대응하는 상기 제2 예상소요시간 및 상기 제2 예상추천동선에 포함되는 상기 제2 경로들 각각과 대응하는 상기 제2 예상이동시간을 이용하여, 상기 제2 예상추천동선들 각각과 대응하는 제2 필요시간을 결정하는 단계;
상기 제2 필요시간이 상기 활동시간보다 작은 상기 제2 예상추천동선들을 제2 추천동선들로 결정하는 단계;
상기 제2 추천동선들을 상기 사용자 단말에 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자가 선택한 상기 제2 추천동선들인 제2 선호동선들을 수신하는 단계;
상기 제2 선호동선들을 이용하여 제2 사용자 여행계획을 생성하는 단계;
영업영역이 상기 제2 사용자 여행계획과 매칭되는 적어도 하나의 판매자 단말을 결정하는 단계;
매칭된 적어도 하나의 상기 판매자 단말에 상기 제2 사용자 여행계획을 전송하는 단계;
적어도 하나의 상기 판매자 단말로부터 적어도 하나의 여행 상품을 수신하는 단계;
수신된 적어도 하나의 상기 여행 상품을 상기 사용자 단말에 전송하는 단계; 및
상기 사용자 단말로부터 적어도 하나의 상기 여행 상품에서 선택된 선호여행 상품을 수신하는 단계를 포함하는,
여행 상품 판매 서비스 제공 방법.A method of providing a travel product sales service through a reverse auction performed by an apparatus, comprising:
Receiving, from a user terminal, priority information including a ranking for each place to visit and lodging;
If the ranking for the place to visit is higher than the ranking for the lodging, first user information including travel region, travel date, user tourist destination preference, age, gender, number of people, relationship between people, user food preference, and physical strength is stored in advance. It is input as an input value to the learned first artificial neural network, a plurality of first recommended places to visit are acquired from the first artificial neural network, the first recommended places to visit are transmitted to the user terminal, and from the user terminal, the user receiving first preferred places to visit that are the selected first recommended places to visit;
selecting age weight, gender weight, and physical strength weight matched with the age, gender, and physical strength from a database, and determining a product of the age weight, gender weight, and physical strength weight as an activity weight;
determining an activity time corresponding to the travel date using an arrival time of the first day arriving at the travel area, a preset schedule start time, a preset schedule end time, a return time leaving the travel area, and the activity weight;
In the database, a first standard required time matched with each of the airport and the first preferred places to visit is selected, and a first required time weight value matched for each of the airport and the first preferred places to visit is selected. and determining a first estimated required time corresponding to each of the airport and the first preferred visit places using the first reference required time and the first required time weighted value;
A first reference travel time that matches each of a plurality of first routes connecting the airport and the first preferred places to visit is selected from the database, and a first reference travel time is selected for each of the first routes by means of transportation and by travel time. selecting a first travel time weight matched with , and determining a first expected travel time corresponding to each of the first routes using the first reference travel time and the first travel time weight;
Determine a plurality of first recommended recommended traffic routes connecting at least two of the airport and the first preferred places to visit, and determine the first recommended recommended traffic routes corresponding to each of the first preferred places included in the first recommended recommended routes Using the first expected travel time and the first expected travel time corresponding to each of the first routes included in the first recommended recommended traffic route, the first required time corresponding to each of the first recommended recommended traffic routes is determined. deciding;
determining the first recommended recommended traffic routes, wherein the first required time is less than the activity time;
transmitting the first recommended traffic routes to the user terminal and receiving first preferred traffic routes, which are the first recommended traffic routes selected by the user, from the user terminal;
determining a starting place corresponding to each of the first preferred routes of movement, and determining a plurality of first preliminary recommended lodgings whose distance from the starting place is less than or equal to a predetermined reference distance and the number of people available for reservation is greater than or equal to the number of people;
selecting lodging preferences matched with the first preliminary recommended lodging, the age, the gender, and the relationship between the persons in the database;
determining, as first recommended lodgings, the first preliminary recommended lodgings whose lodging preference is equal to or greater than a preset standard;
transmitting the first recommended lodgings to the user terminal and receiving first preferred lodgings, which are the first recommended lodgings selected by the user, from the user terminal;
generating a first user travel plan using the first preferred routes and the first preferred lodgings;
If the ranking of the lodging is higher than the ranking of the visit place, the second user including the travel region, the travel date, lodging budget, preferred lodging information, the age, the gender, the number of people, and the relationship between the people Information is input as an input value to the second artificial neural network that has been learned in advance, a plurality of second recommended lodgings are obtained from the second artificial neural network, the second recommended lodgings are transmitted to the user terminal, and the second recommended lodging is transmitted from the user terminal. receiving second preferred lodgings that are the second recommended lodgings selected by the user;
setting areas located within a preset distance from the location of each of the second preferred lodgings as an activity area corresponding to each of the second preferred lodgings;
determining a plurality of second preliminary recommended places to visit using the activity area, the arrival time, and the return time;
When the second preliminary recommended places to visit are tourist destinations, a first matching degree corresponding to each of the preliminary recommended places to visit using the relationship between the tourist destination preference, the age, the gender, and the number of persons included in the first user information calculating and determining second recommended places to visit among the second preliminary recommended places to visit using the first matching degree;
When the second preliminary recommended places to visit are restaurants, the second preliminary recommended places to visit correspond to each of the second preliminary places to visit using the relationship between the food preference, the age, the gender, and the number of persons included in the first user information. calculating a matching degree and determining second recommended visiting places among the second preliminary recommended visiting places by using the second matching degree;
transmitting the second recommended places to visit to the user terminal and receiving second preferred places to visit, which are the second recommended places to visit selected by the user, from the user terminal;
Selecting a second reference required time matched with each of the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visiting places from the database, and selecting the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visiting place. A second required time weight value matched by visiting time is selected for each of the above, and a second required time weight corresponding to each of the airport and the second preferred visit places is selected using the second standard required time and the second required time weighted value. Determining the estimated required time;
A second reference travel time matching each of a plurality of second routes connecting the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visiting places is selected from the database, and a second reference travel time is selected for each of the second routes. selects a second travel time weight matched by means of transportation and by travel time, and determines a second expected travel time corresponding to each of the second routes using the second reference travel time and the second travel time weight; deciding;
A plurality of second expected recommended travel routes connecting at least two or more of the airport, the second preferred lodgings, and the second preferred visit places are determined, and the second preferred visit included in the second expected recommended travel route is determined. Using the second expected travel time corresponding to each of the places and the second expected travel time corresponding to each of the second routes included in the second expected recommended flow, determining a corresponding second necessary time;
determining the second recommended recommended traffic routes, the second expected recommended traffic routes for which the second necessary time is less than the activity time;
transmitting the second recommended traffic routes to the user terminal and receiving second preferred traffic routes, which are the second recommended traffic routes selected by the user, from the user terminal;
generating a second user travel plan using the second preferred routes;
determining at least one merchant terminal whose business area matches the second user's travel plan;
transmitting the second user travel plan to at least one matched merchant terminal;
Receiving at least one travel product from at least one seller terminal;
transmitting the received at least one travel product to the user terminal; and
Receiving a preferred travel product selected from at least one of the travel products from the user terminal,
How to provide a travel product sales service.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220125168A KR102641710B1 (en) | 2021-12-21 | 2022-09-30 | A method of providing travel product sales service through reverse auction |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210183856A KR102451539B1 (en) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | Apparatus, method and program for providing travel package sales services |
KR1020220125168A KR102641710B1 (en) | 2021-12-21 | 2022-09-30 | A method of providing travel product sales service through reverse auction |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210183856A Division KR102451539B1 (en) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | Apparatus, method and program for providing travel package sales services |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20230094952A true KR20230094952A (en) | 2023-06-28 |
KR102641710B1 KR102641710B1 (en) | 2024-02-27 |
Family
ID=83598004
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210183856A KR102451539B1 (en) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | Apparatus, method and program for providing travel package sales services |
KR1020220125206A KR102641732B1 (en) | 2021-12-21 | 2022-09-30 | A method of providing travel product sales service |
KR1020220125168A KR102641710B1 (en) | 2021-12-21 | 2022-09-30 | A method of providing travel product sales service through reverse auction |
Family Applications Before (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210183856A KR102451539B1 (en) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | Apparatus, method and program for providing travel package sales services |
KR1020220125206A KR102641732B1 (en) | 2021-12-21 | 2022-09-30 | A method of providing travel product sales service |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2023092436A (en) |
KR (3) | KR102451539B1 (en) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102540174B1 (en) * | 2022-12-01 | 2023-06-08 | 바이엇 주식회사 | Method and device for providing merchant information |
KR102622610B1 (en) * | 2023-05-04 | 2024-01-09 | (주)피플밤 | A Smart Recommending System of Travel Schedule |
KR102660699B1 (en) * | 2023-07-26 | 2024-04-25 | 주식회사 라코스시스템 | Mobile application platform for guest self-service |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170112085A (en) * | 2016-03-30 | 2017-10-12 | 송우석 | Method for providing journey scheduling service |
KR101886966B1 (en) * | 2017-04-18 | 2018-08-08 | 인천대학교 산학협력단 | Method for providing customized travel plan and server implementing the same |
KR102061579B1 (en) * | 2019-05-24 | 2020-02-11 | 곽지우 | Device and method for recommanding route |
KR20200018872A (en) * | 2018-08-13 | 2020-02-21 | (주)위드이노베이션 | Method and apparatus for recommending tour course based on conditional information |
KR102084262B1 (en) * | 2018-11-27 | 2020-03-03 | 문종호 | Method for providing trip iternary and travel route based one-click booking service for self-guided tour |
KR102087543B1 (en) | 2019-06-07 | 2020-05-04 | 김병주 | Method for providing customized travel platform and service system therefor |
-
2021
- 2021-12-21 KR KR1020210183856A patent/KR102451539B1/en active IP Right Grant
-
2022
- 2022-07-25 JP JP2022118256A patent/JP2023092436A/en active Pending
- 2022-09-30 KR KR1020220125206A patent/KR102641732B1/en active IP Right Grant
- 2022-09-30 KR KR1020220125168A patent/KR102641710B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170112085A (en) * | 2016-03-30 | 2017-10-12 | 송우석 | Method for providing journey scheduling service |
KR101886966B1 (en) * | 2017-04-18 | 2018-08-08 | 인천대학교 산학협력단 | Method for providing customized travel plan and server implementing the same |
KR20200018872A (en) * | 2018-08-13 | 2020-02-21 | (주)위드이노베이션 | Method and apparatus for recommending tour course based on conditional information |
KR102084262B1 (en) * | 2018-11-27 | 2020-03-03 | 문종호 | Method for providing trip iternary and travel route based one-click booking service for self-guided tour |
KR102061579B1 (en) * | 2019-05-24 | 2020-02-11 | 곽지우 | Device and method for recommanding route |
KR102087543B1 (en) | 2019-06-07 | 2020-05-04 | 김병주 | Method for providing customized travel platform and service system therefor |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102641732B1 (en) | 2024-02-27 |
KR102641710B1 (en) | 2024-02-27 |
KR20230094953A (en) | 2023-06-28 |
JP2023092436A (en) | 2023-07-03 |
KR102451539B1 (en) | 2022-10-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Dayarian et al. | Crowdshipping and same‐day delivery: Employing in‐store customers to deliver online orders | |
US11727074B2 (en) | Venue recommendations based on shared guest traits | |
KR102641732B1 (en) | A method of providing travel product sales service | |
US11201981B1 (en) | System for notification of user accessibility of curated location-dependent content in an augmented estate | |
JP6637054B2 (en) | Method and system for providing on-demand service information | |
US10433106B2 (en) | Personalized itinerary generation and mapping system | |
US11337030B2 (en) | Assisted venue staff guidance | |
US20100332315A1 (en) | Generation of impression plans for presenting and sequencing advertisement and sales opportunities along potential routes | |
US20210158447A1 (en) | Web Browser and Operating System Portal and Search Portal with Price Time Priority Queues | |
US9978090B2 (en) | Shopping optimizer | |
US20170178259A1 (en) | Automatic selection of calendar-based, multiple user options | |
US20230236033A1 (en) | Method for Generating Personalized Transportation Plans Comprising a Plurality of Route Components Combining Multiple Modes of Transportation | |
US20180040042A1 (en) | Method and System for an Event Marketplace | |
CN109348417A (en) | Display methods, device, terminal and the storage medium of route | |
KR101671856B1 (en) | The method and apparatus for providing tourist information based on application | |
US20220019946A1 (en) | Systems and methods for generating and updating travel itineraries | |
Roy et al. | Restaurant analytics: Emerging practice and research opportunities | |
Yun | Seoul’s nocturnal urbanism: An emergent night-time economy of substitute driving and fast deliveries | |
Chvanova et al. | The essence and structure of smart technology in mobile education | |
JP2022121646A (en) | Program and information processing apparatus | |
US11876941B1 (en) | Clickable augmented reality content manager, system, and network | |
KR102606732B1 (en) | Travel Product Reverse Auction Information Provision System using an algorithm | |
JP7436553B2 (en) | Information provision device, information provision method, and information provision program | |
US20220335513A1 (en) | Hospitality connection platform | |
KR20230172289A (en) | Navigation services |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right |