KR101813475B1 - 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 다수의 항공권을 발행하는 글로벌 유통 시스템; 상기 글로벌 유통 시스템에 네트워크를 통해 연결되며, 상기 글로벌 유통 시스템이 발행하는 다수의 항공권 중 일부를 대행하여 사용자에게 제공하는 온라인 에이전시; 상기 온라인 에이전시에 네트워크를 통해 접속하여 상기 다수의 항공권 중 일부를 예약하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기와 네트워크를 통해 연결되어 상기 사용자의 패턴을 도출하여 상기 다수의 항공권 중 상기 사용자의 패턴에 적합한 항공권을 추천하는 추천 서버;를 포함하고, 상기 추천 서버는 상기 네트워크와 통신하는 통신부; 상기 사용자 단말기가 예약한 항공권에 대한 항공권 예약 정보를 저장하고, 상기 사용자 단말기에 기록되는 텍스트 정보를 저장하는 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부의 항공권 예약 정보를 분석하여 상기 사용자의 항공권 예약 패턴을 도출하고, 상기 텍스트 정보를 분석하여 상기 사용자의 행동 패턴을 도출하는 인공지능 분석부를 포함하여 구성되는 것에 기술적 특징이 있다.

Description

인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템 {ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED TRAVEL AND TICKET RECOMMENDATION SYSTEM}
본 발명은 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능을 활용하여 사용자에게 적합한 여행지 및 항공권을 추천하는 시스템에 관한 것이다.
항공권, 호텔 등은 GDS라는 글로벌 시스템을 통해, 그리고 OTA를 통해 예약되고 발권된다. GDS(Global Distribution System)는 호텔 혹은 항공사로부터 여행 에이전시(OTA, Online Travel Agency)로 인벤토리와 가격 등을 전달하는 글로벌 시스템을 말한다. GDS는 Amadeus, Galileo, Sabre, Pegasus, Worldspan 등으로부터 항공권 및 호텔 데이터를 수집한다. OTA는 GDS와 계약을 체결하여 시스템을 구축하고 이 시스템을 통해 이용자에게 항공권 및 호텔 예매권을 판매하는 방식이다.
이러한 판매 프로세스에서 OTA는 다양한 경쟁을 펼쳐 이용자가 자사의 서비스를 사용하도록 유도한다. 항공권에 대한 자체 할인율을 적용하거나, 패키지로 묶어 가격을 경쟁사 대비 낮추거나 조율하여 사용자에게 제시하고 사용자(고객)는 자신이 떠나고자 하는 일정에 맞는지 판단하여 최종 구매를 한다. OTA는 항공권의 조율 과정에서 이를 관리하는 관리자가 개입하여 항시 금액을 조율하고 프로모션을 진행한다. 이 모든 것은 관리자의 판단에 전적으로 의지하게 된다.
기존의 온라인에서의 항공권 판매 방식은 조건을 입력하여 가고자 하는 여행지를 선택 하고 날짜를 입력하여 해당 조건에 유효한 항공권이 있을 경우 항공사들이 연합하여 운영하는 GDS 시스템을 경유하여 결과를 내려주고 OTA를 통해 항공권을 발권하는 방식으로 진행이 된다. 이 방식은 사용자가 액션을 취하기 전에는 발권을 할 수 없는 것으로 발권 서비스를 운영하는 OTA 입장에서는 사용자에게 맞는 항공권이 있을지라도 사용자에게 해당 항공권이 도달하지 않는 단점이 있다. 기존 OTA에게 이러한 방식을 보완하고자 하는 방식으로 온라인 광고, 로열티 시스템인 쿠폰 서비스에 기대어 사용자가 자사의 브랜드를 인지 하도록 유도 하거나 대형 OTA업체는 읽을 거리를 제공하는 등 사용자가 꾸준하게 방문 하도록 하는 소모적인 활동을 취할 수 밖에 없다.
'특허문헌 1'에는 항공권 검색 시 정보 제공 방법이 개시되어 있는데, '특허문헌 1'의 항공권 검색 시 정보 제공 방법은 서버가 사용자 단말로부터 사용자의 항공 스케줄 정보를 전송받는 단계; 상기 항공 스케줄 정보를 이용하여 방문지에 대한 정보를 수집하는 단계; 수집된 상기 방문지에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하여, 상기 서버의 상기 항공 스케줄 정보에 대응하는 항공권 정보 검색 중에, 상기 사용자에게 상기 항공 스케줄 정보의 일부 또는 전부와 함께 상기 방문지에 대한 정보가 포함되는 여행 정보 제공 화면을 제공하도록 하는 단계; 및 검색된 상기 항공권 정보를 상기 사용자 단말로 전송하여 상기 사용자에게 제공하도록 하는 항공권 정보 제공 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이러한 '특허문헌 1'의 항공권 검색 시 정보 제공 방법은 사용자가 항공권 정보를 검색하는 경우, 상기 항공권 정보의 검색 결과에 더하여, 별도의 검색 과정 없이도 방문지에 대한 정보 등 여행 정보도 함께 제공할 수 있다는 효과를 가진다.
그러나 위와 같은 '특허문헌 1'의 항공권 검색 시 정보 제공 방법은 물론, 기존의 항공권 발권 서비스는 사용자의 니즈를 미리 알기 전에는 이러한 마케팅 활동에 치중할 수 밖에 없으며, 마케팅을 통해 유입한 사용자의 취소율(Drop Rate)을 효과적으로 줄이지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 항공권 발권 서비스는 항공권을 패키징하고 판매하는 방식 모두 OTA의 손으로 이루어지고 있어 효율적이지 못한 문제점이 있다.
KR 10-2016-0139282 A (2016. 12. 07.)
본 발명은 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명에서 해결하고자 하는 과제는 인공지능에 의해 개인화되고 사용자가 미리 알기도 전에 항공권을 추천할 수 있어 높은 수치의 전환률을 보장할 수 있으며, 자동화된 발권을 통해 인력에 소모되는 비용을 줄일 수 있는 여행지 및 항공권 추천 시스템을 제공하는 것이다.
위와 같은 과제 해결을 위해 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은, 다수의 항공권을 발행하는 글로벌 유통 시스템; 상기 글로벌 유통 시스템에 네트워크를 통해 연결되며, 상기 글로벌 유통 시스템이 발행하는 다수의 항공권 중 일부를 대행하여 사용자에게 제공하는 온라인 에이전시; 상기 온라인 에이전시에 네트워크를 통해 접속하여 상기 다수의 항공권 중 일부를 예약하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기와 네트워크를 통해 연결되어 상기 사용자의 패턴을 도출하여 상기 다수의 항공권 중 상기 사용자의 패턴에 적합한 항공권을 추천하는 추천 서버;를 포함하고, 상기 추천 서버는 상기 네트워크와 통신하는 통신부; 상기 사용자 단말기가 예약한 항공권에 대한 항공권 예약 정보를 저장하고, 상기 사용자 단말기에 기록되는 텍스트 정보를 저장하는 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부의 항공권 예약 정보를 분석하여 상기 사용자의 항공권 예약 패턴을 도출하고, 상기 텍스트 정보를 분석하여 상기 사용자의 행동 패턴을 도출하는 인공지능 분석부를 포함하여 구성될 수 있다.
또한 본 발명은 상기 사용자 단말기에 소정 어플리케이션이 설치되고, 상기 추천 서버는 상기 인공지능 분석부에서 도출된 사용자의 항공권 예약 패턴 또는 사용자의 행동 패턴을 바탕으로 상기 사용자의 패턴 적합한 추천 항공권을 상기 사용자 단말기로 전송하여, 상기 사용자 단말기의 화면에 표시되도록 할 수 있다.
또한 상기 사용자 단말기의 화면으로 표시된 추천 항공권이 선택되면, 상기 사용자 앞으로 예약 및 발권이 실행되도록 구성될 수 있다.
또한 상기 사용자 단말기에 설치된 어플리케이션은 상기 사용자 단말기가 입력하는 텍스트를 자연어 처리하고, 자연어 처리된 텍스트로부터 문장을 인식하고, 인식한 문장 내 단어들 사이의 관계를 분석하여 각 단어들에 대해 의미를 부여할 수 있다.
또한 상기 사용자 단말기에 설치된 어플리케이션은 상기 자연어 처리된 텍스트로부터 문장을 인식할 때, 상기 텍스트가 입력된 시간 및 장소를 참고하며, 인식한 문장 내 단어들 사이의 관계를 분석하여 각 단어들에 대해 의미를 부여할 수 있다.
본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 인공지능에 의해 개인화되고 사용자가 미리 알기도 전에 항공권을 추천할 수 있어 높은 수치의 전환률을 보장할 수 있으며, 자동화된 발권을 통해 인력에 소모되는 비용을 줄일 수 있다.
또한 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 판매효과 측면에 있어 기존 수동 발권에서 발생했던 합리성 부족에 대하여 대응할 수 있게 되고, 모든 수치를 계량화 함으로써 보다 정확한 분석 리포팅을 할 수 있는 장점이 있다. 게다가 인공지능을 통해 미래 판매를 보다 정확하게 예측하여 항공권을 더 효율적으로 운영할 수 있다.
또한 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 사용자 측면에서 미리 자신의 스케줄을 조절 할 수 있게 되며, 사용자가 갈 수 있는 여행지를 손쉽게 사전에 발견함과 동시에 항공권을 저렴하게 이용할 수 있는 장점이 있고, 이를 통해 사용자의 시스템에 대한 신뢰도가 향상될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템의 개략적인 구성도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 서버의 개략적인 구성도
이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템의 개략적인 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명에 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 다수의 항공권을 발행하는 글로벌 유통 시스템(100); 글로벌 유통 시스템(100)에 네트워크를 통해 연결되며, 글로벌 유통 시스템(100)가 발행하는 다수의 항공권 중 일부를 대행하여 사용자에게 제공하는 온라인 에이전시(200); 온라인 에이전시(200)에 네트워크를 통해 접속하여 다수의 항공권 중 일부를 예약하는 사용자 단말기(300); 및 사용자 단말기(300)와 네트워크를 통해 연결되어 사용자의 패턴을 도출하여 다수의 항공권 중 사용자의 패턴에 적합한 항공권을 추천하는 추천 서버(400);를 포함하여 구성될 수 있다.
글로벌 유통 시스템(100)는 다수의 항공권을 발행하는 구성요소로서, 호텔 또는 항공사로부터 온라인 에이전시(200)로 호텔 또는 항공사의 인벤토리와 가격 등을 전달하는 동작을 한다. 이때 인벤토리는 호텔의 빈 방, 항공기의 빈 좌석을 의미할 수 있고, 호텔의 방 중 예약 가능한 방 또는 항공기의 좌석 중 예약 가능한 좌석을 의미할 수 있다.
참고적으로 글로벌 유통 시스템은 Global Distribution System을 의미하는데, 호텔 혹은 항공사로부터 온라인 여행 에이전시(OTA, Online Travel Agency)로 인벤토리와 가격 등을 전달하는 글로벌 시스템을 말한다.
온라인 에이전시(200)는 온라인 여행 에이전시가 운영하는 시스템을 의미하는데, 온라인 여행 에이전시가 운영하는 서버를 통해 데이터가 전송되거나 데이터를 전송받을 수 있다. 이러한 온라인 에이전시(200)는 글로벌 유통 시스템으로(100)로부터 글로벌 유통 시스템(100)이 발행하는 다수의 항공권 중 일부를 대행하여 사용자에게 제공할 수 있다.
즉, 글로벌 유통 시스템(100)이 발행한 항공권 발행을 담당하고, 온라인 에이전시(200)가 대행하여 사용자에게 항공권을 제공하는 서비스를 하는 것으로 볼 수 있다.
사용자 단말기(300)는 온라인 에이전시(200)에 네트워크를 통해 접속하여 다수의 항공권 중 일부를 예약하는 구성요소로서, 예를 들면 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personalcomputer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 데스크탑 PC(desktoppersonal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), 웨어러블 장치(wearable device)(예: 스마트 안경, 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등) 또는 스마트 와치(smart watch)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
추천 서버(400)는 사용자 단말기(300)와 네트워크를 통해 연결되어 사용자의 패턴을 도출하여 다수의 항공권 중 사용자의 패턴에 적합한 항공권을 추천하는 구성요소이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 서버의 개략적인 구성도로서, 도 2를 참조하면 본 발명의 추천 서버(400)는 네트워크와 통신하는 통신부(410); 사용자 단말기(300)가 예약한 항공권에 대한 항공권 예약 정보를 저장하고, 사용자 단말기(300)에 기록되는 텍스트 정보를 저장하는 데이터 저장부(420); 및
데이터 저장부(420)의 항공권 예약 정보를 분석하여 사용자의 항공권 예약 패턴을 도출하고, 텍스트 정보를 분석하여 사용자의 행동 패턴을 도출하는 인공지능 분석부(430);를 포함하여 구성될 수 있다.
이때 인공지능 분석부(430)는 항공권 예약 정보를 분석하여 사용자의 항공권 예약 패턴을 도출하고, 텍스트 정보를 분석하여 사용자의 행동 패턴을 도출할 수 있다.
예를 들어 사용자가 온라인 에이전시(200)를 통해 항공권을 이용할 때마다, 해당 사용자의 항공권 이용 내역이 추천 서버(400)의 데이터 저장부(420)에 저장되고, 이렇게 저장된 항공권 예약 정보를 바탕으로 사용자의 항공권 예약 패턴을 도출할 수 있다. 구체적으로 사용자가 중국 베이징으로 출장이 잦은 경우, 사용자는 인천 공항에서 베이징 공항으로, 베이징 공항에서 인천 공항으로의 항공권의 이용 횟수가 누적될 수 있다. 이렇게 누적된 데이터를 바탕으로 사용자의 패턴을 도출할 수 있다.
이때 추천 서버(400)는 사용자가 한국에 있을 때{사용자 단말기(300)에 설치된 GPS 등을 이용하여 사용자의 위치를 자동으로 추적}에는 중국 베이징 공항으로의 항공권을 가장 적합한 것으로 보고 인천 공항에서 중국 베이징 공항으로 향하는 항공권을 추천할 수 있다.
또한 인공지능 분석부(430)는 사용자 단말기(300)에 기록되는 텍스트 정보를 분석하여 사용자의 패턴(행동 패턴)을 도출할 수 있는데, 사용자가 자신의 단말기(300)에 입력하는 텍스트들 예를 들어 문자, 카카오톡, 페이스북, 트위터 등과 같은 SNS 어플리케이션 통해 입력하는 텍스트들이 추천 서버(400)의 데이터 저장부(420)로 전송되고, 인공지능 분석부(430)가 상기 텍스트 정보들을 분석함으로써 사용자의 패턴을 도출할 수 있다.
이러한 인공지능 분석부(430)는 데이터 저장부(420)에 저장된 텍스트를 자연어 처리하고, 자연어 처리된 텍스트로부터 문장을 인식하고, 인식한 문장 내 단어들 사이의 관계를 분석하여 각 단어들에 대해 의미를 부여하는 방식으로 텍스트를 해석할 수도 있다.
이러한 방식의 텍스트 해석을 통해 인공지능 분석부(430)는 사용자의 의도를 더욱 정확히 파악할 수 있고, 이로 인해 사용자의 패턴(행동 패턴)을 도출 정확하게 도출하여 사용자에게 더욱 적합한 항공권을 추천할 수 있게 된다.
자연어 처리(Natural Language Processing)에 대해 부가적으로 설명하자면, 자연어 처리는 일반적으로 인간이 발화하는 언어 현상을 기계적으로 분석해서 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 자연어(자연 언어) 이해 혹은 그러한 형태를 다시 인간이 이해할 수 있는 언어로 표현하는 제반 기술을 의미한다.
이러한 자연어 처리는 형태소 분석 및 품사 부착을 통해 이루어 질 수 있다. 형태소 분석은 예를 들어 '복합 명사'는 '복합+명사', '복+합명사', '복합명+사' 등등의 다양한 방식으로 쪼개질 수 있는 데 이들 중에서 가장 적합한 분해 결과를 선택하는 것인데, 다양하게 쪼개지는 분석 결과들 중에서 적합한 결과를 선택하기 위해, 테이블 파싱이라는 동적 프로그래밍 방법을 사용한다. 구체적으로 '복합+명사'로 쪼개질 확률이 그 외로 분석될 확률보다 더 크면 그걸로 선택하도록 하는 알고리즘이다
품사 부착은 형태소 분석을 통해 나온 결과 중 가장 적합한 형태의 품사를 부착하는 것을 말한다. 보통 태거라고 하는 모듈이 이 기능을 수행한다. 이는 형태소 분석기가 출력한 다양한 분석 결과 중에서 문맥에 적합한 하나의 분석 결과를 선택하는 모듈이라 할 수 있다. 분석 시 문맥 좌우에 위치한 중의성 해소의 힌트가 되는 정보를 이용해서 적합한 분석 결과를 선택한다. 보통 태거는 대규모의 품사부착을 이용해서 구현하는데 은닉 마르코프 모델(HMM)이 널리 사용되고 있다.
본 발명에서는 위와 방식의 자연어 처리를 통해 사용자 단말기(300)로 입력되는 텍스트를 추천 서버(400)의 데이터 저장부(420)로 전송받고, 인공지능 분석부(430)에서 텍스트를 분석할 수 있다.
또한 인공지능 분석부(430)는 자연어 처리된 텍스트로부터 문장을 인식할 때, 상기 텍스트가 입력된 시간 및 장소를 참고하며, 인식한 문장 내 단어들 사이의 관계를 분석하여 각 단어들에 대해 의미를 부여함으로써, 사용자가 입력할 때의 시간과 장소까지 고려함으로써 사용자의 의도를 더욱 정확하게 파악하고 적합한 분석 결과를 도출할 수 있다.
또한 본 발명에서는 위와 같은 텍스트 분석을 할 때, 개인정보에 대해 비식별화 처리 과정을 더 거칠 수 있다. 예를 들어 사용자가 입력하는 텍스트 중 개인정보에 해당하는 정보가 있으면 비식별화 처리를 거친 다음 자연어 처리를 하여 텍스트를 분석할 수 있다.
이때 텍스트 중 개인정보에 해당하는 정보는 성명, 주민번호, 주소, 전화번호 등이 될 수 있고, 개인정보에 해당하는 지에 대한 판단 기준이 인공지능 분석부(430)에 미리 저장될 수 있다.
본 발명에서는 자연어 처리를 거침으로써 사용자의 의도를 더욱 정확하게 파악할 수 있는데, 이를 비식별화 처리 과정에 활용함으로써 비식별화 처리를 더욱 정확하게 처리할 수 있다.
예를 들어 사용자가 입력하는 텍스트가 명확하게 성명, 주민번호, 주소, 전화번호 등이 아닐 수 있고 개인의 신상을 암시하는 텍스트일 수 있는데, 이때 단순히 하나의 판단 기준을 가지고 비식별화 처리를 하게 되면 개인의 신상을 암시하는 텍스트는 제대로 비식별화 처리가 되지 않을 수 있다.
이를 해결하기 위해 자연어 처리 과정을 거칠 때 개인의 신상을 암시하는 텍스트를 도출하고, 이렇게 도출된 텍스트를 비식별화 처리함으로써 개인의 신상을 암시하는 텍스트까지 모두 비식별화 처리할 수 있게 되고, 이로써 비식별화 처리의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있다.
또한 본 발명에서는 사용자 단말기에 소정 어플리케이션이 설치되고, 추천 서버(400)가 인공지능 분석부(430)에서 도출된 사용자의 항공권 예약 패턴 또는 사용자의 행동 패턴을 바탕으로 사용자의 패턴 적합한 추천 항공권을 상기 사용자 단말기(300)로 전송하여, 사용자 단말기(300)의 화면에 표시되도록 구성될 수 있다.
이때 사용자가 사용자 단말기(300)의 화면으로 표시된 추천 항공권이 선택되면, 사용자 앞으로 예약 및 발권이 실행되도록 구성될 수 있는데, 이러한 동작은 온라인 에이전시(200)의 대행을 통해 글로벌 유통 시스템(100)이 발행한 항공권에 대해 예약 및 발권이 되도록 구성됨으로써 수행될 수 있다.
이처럼 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 인공지능에 의해 개인화되고 사용자가 미리 알기도 전에 항공권을 추천할 수 있어 높은 수치의 전환률을 보장할 수 있으며, 자동화된 발권을 통해 인력에 소모되는 비용을 줄일 수 있다.
또한 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 판매효과 측면에 있어 기존 수동 발권에서 발생했던 합리성 부족에 대하여 대응할 수 있게 되고, 모든 수치를 계량화 함으로써 보다 정확한 분석 리포팅을 할 수 있는 장점이 있다. 게다가 인공지능을 통해 미래 판매를 보다 정확하게 예측하여 항공권을 더 효율적으로 운영할 수 있다.
또한 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템은 사용자 측면에서 미리 자신의 스케줄을 조절 할 수 있게 되며, 사용자가 갈 수 있는 여행지를 손쉽게 사전에 발견함과 동시에 항공권을 저렴하게 이용할 수 있는 장점이 있고, 이를 통해 사용자의 시스템에 대한 신뢰도가 향상될 수 있다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (5)

  1. 다수의 항공권을 발행하는 글로벌 유통 시스템;
    상기 글로벌 유통 시스템에 네트워크를 통해 연결되며, 상기 글로벌 유통 시스템이 발행하는 다수의 항공권 중 일부를 대행하여 사용자에게 제공하는 온라인 에이전시;
    상기 온라인 에이전시에 네트워크를 통해 접속하여 상기 다수의 항공권 중 일부를 예약하는 사용자 단말기; 및
    상기 사용자 단말기와 네트워크를 통해 연결되어 상기 사용자의 패턴을 도출하여 상기 다수의 항공권 중 상기 사용자의 패턴에 적합한 항공권을 추천하는 추천 서버;를 포함하고,
    상기 추천 서버는
    상기 네트워크와 통신하는 통신부;
    상기 사용자 단말기가 예약한 항공권에 대한 항공권 예약 정보를 저장하고, 상기 사용자 단말기에 기록되는 텍스트 정보를 저장하는 데이터 저장부;
    상기 데이터 저장부의 항공권 예약 정보를 분석하여 상기 사용자의 항공권 예약 패턴을 도출하고, 상기 텍스트 정보를 분석하여 상기 사용자의 행동 패턴을 도출하는 인공지능 분석부;를 포함하고,
    상기 사용자 단말기에 소정 어플리케이션이 설치되고,
    상기 추천 서버는 상기 인공지능 분석부에서 도출된 사용자의 항공권 예약 패턴 또는 사용자의 행동 패턴을 바탕으로 상기 사용자의 패턴 적합한 추천 항공권을 상기 사용자 단말기로 전송하여,
    상기 사용자 단말기의 화면에 표시되도록 하며,
    상기 사용자 단말기의 화면으로 표시된 추천 항공권이 선택되면, 상기 사용자 앞으로 예약 및 발권이 실행되도록 구성되고,
    상기 인공지능 분석부는
    상기 사용자 단말기가 입력하는 텍스트를 자연어 처리하고, 자연어 처리된 텍스트로부터 문장을 인식하고, 인식한 문장 내 단어들 사이의 관계를 분석하여 각 단어들에 대해 의미를 부여하고,
    상기 인공지능 분석부는
    상기 텍스트 중 인공지능 분석부에 저장된 판단 기준을 통해 성명, 주민번호, 주소 및 전화번호의 텍스트를 도출한 후, 이를 식별할 수 없도록 비식별화 처리하며,
    상기 자연어 처리는 테이블 파싱을 통한 형태소 분석 및 은닉 미르코프 모델을 통한 품사 부착을 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 여행지 및 항공권 추천 시스템.
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