KR101972552B1 - 장소선정 및 정보제공 방법, 장치 및 프로그램 - Google Patents

장소선정 및 정보제공 방법, 장치 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 장소선정 및 정보제공 방법으로서, 구성원정보를 수집하는 단계(S101), 하나 이상의 선택가능한 장소를 포함하는 리스트를 획득하는 단계(S102), 수집된 상기 구성원정보에 기초하여 상기 리스트로부터 하나 이상의 장소를 선택하는 단계(S103) 및 상기 선택된 장소에 대한 정보를 제공하는 단계(S104)를 포함하는, 장소선정 및 정보제공 방법이 개시된다.

Description

장소선정 및 정보제공 방법, 장치 및 프로그램 {METHOD, APPARTUS AND PROGRAM FOR SELECTING LOCATION AND PROVIDING INFORMATION}
본 발명은 장소선정 및 정보제공 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 Rule 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 Rule 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공지능 시스템으로 대체되고 있다.
인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.
기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.
인공지능 기술은 다양한 분야에서 응용되며, 특히 정보를 수집하고 수집된 정보에 기초하여 결론을 추론하거나, 빅데이터에 포함된 데이터 간의 연관성을 파악하여 새로운 정보를 도출해내는 것도 가능하다.
MICE는 기업회의(Meeting), 포상관광(Incentive trip), 컨벤션(Convention), 전시박람회와 이벤트(Exhibition&Event) 등의 영문 앞 글자를 딴 용어로, 좁은 의미에서는 국제회의와 전시회를 주축으로 한 유망 산업을 뜻하며, 광의적 개념으로는 참여자 중심의 보상관광과 메가 이벤트 등을 포함하는 융복합산업을 뜻한다.
등록특허공보 제10-1611438호, 2016.04.05 등록
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 장소선정 및 정보제공 방법, 장치 및 프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 장소선정 및 정보제공 방법은, 구성원정보를 수집하는 단계(S101), 하나 이상의 선택가능한 장소를 포함하는 리스트를 획득하는 단계(S102), 수집된 상기 구성원정보에 기초하여 상기 리스트로부터 하나 이상의 장소를 선택하는 단계(S103) 및 상기 선택된 장소에 대한 정보를 제공하는 단계(S104)를 포함한다.
또한, 상기 단계(S101)는, 구성원의 설문정보를 수집하는 단계(S105) 및 상기 구성원의 생활정보를 수집하는 단계(S106)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 단계(S102)는, 장소 후보군을 획득하는 단계(S107) 및 비용, 인프라 및 이용가능 여부에 기초하여 상기 장소 후보군으로부터 상기 하나 이상의 선택가능한 장소를 추출하는 단계(S108)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 단계(S103)는, 상기 수집된 설문정보 및 생활정보에 기초하여 상기 구성원의 선호도 정보를 획득하는 단계(S109) 및 상기 선호도정보에 기초하여 상기 리스트로부터 상기 하나 이상의 장소를 선택하는 단계(S110)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 단계(S103)는, 상기 선택된 하나 이상의 장소 사이의 거리 및 동선에 기초하여 상기 선택된 하나 이상의 장소를 하나 이상의 그룹으로 그룹핑하는 단계(S111), 상기 하나 이상의 그룹 각각에 대한 우선순위를 결정하되, 상기 하나 이상의 그룹 각각에 포함된 하나 이상의 장소에 대한 상기 선호도정보에 기초하여 상기 우선순위를 결정하는, 단계(S112) 및 상기 우선순위에 기초하여 적어도 하나의 그룹을 선택하는 단계(S113)를 포함하고, 상기 단계(S104)는, 상기 선택된 그룹에 대한 정보를 제공하는 단계(S114)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 단계(S104)는, 상기 선택된 그룹에 대한 정보를 포함하는 증강현실(AR)영상을 제공하는 단계(S115) 및 상기 증강현실 영상을 이용하여 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 각각에 대한 답사정보를 제공하는 단계(S116)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 단계(S104)는, 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 각각에 대한 안내정보를 제공하는 단계(S117)를 포함하고, 상기 단계(S116)는, 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 중 적어도 일부에 대한 증강현실 대체여부를 결정하는 단계(S118) 및 상기 결정된 장소에 대응하는 증강현실 서비스를 제공하는 단계(S119)를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 단계(S119)는, 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소를 포함하는 영상을 배경으로 하는 증강현실 서비스를 제공하는 단계(S120), 상기 선택된 그룹에 대한 정보 및 상기 증강현실 서비스에 대한 정보를 포함하는 MICE 패키지 정보를 생성하는 단계(S121) 및 상기 MICE 패키지 정보를 게시하는 단계(S122)를 더 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 장소선정 및 정보제공 장치는, 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 구성원정보를 수집하는 단계, 하나 이상의 선택가능한 장소를 포함하는 리스트를 획득하는 단계, 수집된 상기 구성원정보에 기초하여 상기 리스트로부터 하나 이상의 장소를 선택하는 단계 및 상기 선택된 장소에 대한 정보를 제공하는 단계를 수행할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따라 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 개시된 실시 예에 따른 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램이 제공된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
개시된 실시 예에 따르면, 구성원들의 의사를 반영한 장소선택 및 정보제공 방법이 제공되는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 장소선정 및 정보제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 구성원정보 수집방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따라 선택가능한 장소를 추출하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따라 하나 이상의 장소를 선택하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 그룹핑 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 정보 제공방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 증강현실 서비스 제공방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 패키지 정보 제공방법을 설명하는 흐름도이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 장치의 구성도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.
종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 스마트폰, 태블릿 PC, 컴퓨터 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1 내지 도 8과 관련하여 설명되는 각 단계들은 컴퓨팅 장치에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 장소선정 및 정보제공 방법을 도시한 흐름도이다.
개시된 실시 예에 따른 장소선정 및 정보제공 방법에 의하여 선정 및 제공되는 장소 및 정보의 종류는 제한되지 않는다.
예를 들어, 개시된 실시 예에 따른 장소선정 및 정보제공 방법은 기업의 포상관광(인센티브 투어) 장소를 선정하고, 해당 장소에 대한 정보를 제공하며, 나아가 관광을 위하여 필요한 에이전시를 추천하고, 예약을 수행하는 데 이용될 수 있다.
또한, 개시된 실시 예에 따른 장소선정 및 정보제공 방법은, 다양한 MICE 장소를 선정하고, 계획을 수립하는 데 이용될 수 있다.
MICE는 기업회의(Meeting), 포상관광(Incentive trip), 컨벤션(Convention), 전시박람회와 이벤트(Exhibition&Event) 등의 영문 앞 글자를 딴 용어로, 좁은 의미에서는 국제회의와 전시회를 주축으로 한 유망 산업을 뜻하며, 광의적 개념으로는 참여자 중심의 보상관광과 메가 이벤트 등을 포함하는 융복합산업을 뜻한다.
예를 들어, 개시된 실시 예에 따른 장소선정 및 정보제공 방법은 크고 작은 국제회의를 계획하고, 각국의 인사를 초빙하며, 이를 위한 숙박, 전시, 회의, 이벤트, 관광 등을 위한 정보를 종합적으로 수집하고, 계획을 수립하며, 예약 등을 수행하는 데 이용될 수 있다.
단계 S101에서, 컴퓨팅 장치는 구성원정보를 수집한다.
일 실시 예에서, 구성원은 포상관광 대상인 기업의 구성원을 의미할 수도 있고, MICE 이벤트의 참여대상을 의미할 수도 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
구성원정보는 구성원의 신상을 포함하는 개인정보를 의미할 수도 있고, 기타 다양한 정보를 더 포함할 수 있다. 구체적인 구성원정보의 종류에 대해서는 도 2를 참조하여 후술한다.
단계 S102에서, 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 선택가능한 장소를 포함하는 리스트를 획득한다.
일 실시 예에서, 선택가능한 장소는 나라 단위, 도시 단위 또는 그보다 크거나 작은 지역 단위로 구분될 수 있으며, 또는 유명한 관광지와 같은 상징적 장소에 기초하여 분류될 수도 있다.
예를 들어, 포상 관광의 경우 선택가능한 장소는 하나 이상의 유니크 베뉴(Unique Venue)를 포함할 수 있다. 유니크 베뉴(Unique Vanue)는 '유니크(unique: 독특한)'와 '베뉴(vanue: 장소)'의 합성어로, 고유 지역의 문화, 특색을 테마로 한 고택, 박물관, 마을 등의 장소를 의미하고, 예를 들어 유명 관광지 등을 포함할 수 있다.
또한, 선택가능한 장소는 각각의 유니크 베뉴와 동선이 연결될 수 있는 하나 이상의 명소나, 숙박업소, 식당 등에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
또한, MICE 이벤트의 경우, 선택가능한 장소는 크고 작은 국제회의 등을 수행할 수 있는 컨퍼런스 홀, 그랜드 볼룸, 호텔, 전시관 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 이 경우 선택가능한 장소는 해당 MICE 이벤트에 참여하는 인원을 위한 숙박업소, 식당, 관광지 등에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
또한, 선택가능한 장소는 비용, 일정, 예약가능 여부 등에 기초하여 선택할 수 있는 범위 내에 포함된 장소들을 의미할 수 있다. 선택할 수 있는 범위를 설정하는 구체적인 방법은 이하에서 후술한다.
단계 S103에서, 컴퓨팅 장치는 수집된 상기 구성원정보에 기초하여 상기 리스트로부터 하나 이상의 장소를 선택한다.
예를 들어, 포상관광의 경우 컴퓨팅 장치는 구성원 정보에 기초하여 구성원들이 원하는 장소를 선택할 수 있다.
단계 S104에서, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 장소에 대한 정보를 제공한다.
일 실시 예에서, 컴퓨팅 장치는 선택된 장소에 대한 정보를 제공함으로써 사용자의 선택을 도울 수 있고, 해당 장소에 대한 포상관광이나 MICE 이벤트를 기획하고자 하는 경우, 동선 설정, 거점(예를 들어, 숙박업소, 식당, 관광지, 회의장소 등)의 선택 및 예약 등을 보조할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 구성원정보 수집방법을 도시한 흐름도이다.
상술한 단계(S101)에서, 컴퓨팅 장치는 구성원의 설문정보를 수집하는 단계(S105)를 수행한다.
일 실시 예에서, 컴퓨팅 장치는 구성원을 대상으로 수행된, 장소선정을 위한 설문정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 설문정보는 각 구성원이 원하는 장소를 직접적으로 질문하는 문항을 포함할 수도 있고, 각각의 구성원의 취향이나 선호도와 관련된 정보를 수집하기 위한 문항을 포함할 수도 있다.
일 실시 예에서, 설문정보는 직접적으로 장소선정 및 구성원의 선호도를 묻는 것이 아니고, 상대적으로 관련성이 낮은 문항들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 설문 문항들은 인공지능 모델에 기초하여 자동으로 획득될 수 있다.
본 명세서에서, 인공지능 모델은 머신러닝(기계학습)에 기초하여 학습된 모델을 의미한다. 일 실시 예에서, 인공지능 모델은 데이터베이스로부터 획득되는 설문 문항들을 클러스터링하여, 장소 선정에 필요한 정보를 수집할 수 있는, 즉 각 구성원이 원하는 장소를 선정하는 데 유의미한 정보를 제공할 수 있는 문항들을 선정할 수 있다.
예를 들어, 인공지능 모델을 학습시키는 데 이용되는 학습 데이터는 각 구성원이 실제로 원하는 장소에 대한 정보와, 해당 구성원이 각각의 설문 문항에 대하여 응답한 정보를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 학습 데이터를 이용하여 학습을 수행하고, 구성원이 원하는 장소와 설문 문항의 응답이 소정의 연관성을 갖는 설문 문항들을 골라낼 수 있다.
또한, 인공지능 모델은 설문 문항들과 이에 대한 응답, 그리고 각 응답자가 원하는 장소(관광지, MICE 이벤트 장소 등)에 대한 정보가 라벨링되어 있는 학습 데이터에 기초하여 학습될 수 있다. 이 경우, 인공지능 모델은 각 구성원들의 설문 문항에 대한 응답에 기초하여 각 구성원이 원하는 장소를 획득할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 구성원의 생활정보를 수집하는 단계(S106)를 수행할 수 있다.
일 실시 예에서, 구성원의 생활정보는 각 구성원의 대화내용을 포함할 수 있다. 예를 들어, 구성원의 생활정보는 각 구성원이 메일, 메신저 등을 이용하여 수행한 대화내용을 포함할 수 있다.
또한, 구성원의 생활정보는 구성원의 출퇴근 시간, 업무시간, 업무실적, 복지포인트 이용내역, 기타 복지(어학, 체육 등) 이용내역 등에 기초하여 수집된 다양한 개인정보 파라미터들을 포함할 수 있다.
컴퓨팅 장치는 수집된 구성원의 생활정보에 기초하여 각 구성원에게 적합한 장소를 추천할 수 있다. 장소의 추천은 상술한 인공지능 모델에 기초하여 수행될 수 있다.
예를 들어, 인공지능 모델은 각 구성원의 생활정보와, 각 구성원이 원하는 장소가 라벨링된 학습 데이터에 기초하여 학습될 수 있다. 실시 예에 따라서, 인공지능 모델은 각 구성원의 설문정보와 생활정보를 함께 이용하여 학습될 수도 있다.
일 실시 예에서, 인공지능 모델은 구성원의 대화내용으로부터 자연어 처리를 통해 장소 선정에 필요한 키워드들을 획득하고, 획득된 키워드에 기초하여 연산을 통해 구성원들이 원하는 장소를 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 인공지능 모델은 구성원의 생활정보 중 장소 선정과 유의미한 연관성을 갖는 하나 이상의 파라미터를 결정하고, 해당 파라미터에 대응하는 정보를 구성원의 생활정보로부터 추출하고, 추출된 파라미터를 이용하여 학습을 수행함으로써 구성원이 원하는 장소를 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 인공지능 모델은 각 구성원들이 원하는 장소에 대한 정보를 취합할 수 있다. 예를 들어, 각 구성원들이 원하는 장소에 대한 정보는 직접적인 설문정보로부터 획득될 수도 있고, 상술한 방법에 의하여 인공지능 모델으로부터 획득될 수도 있다.
인공지능 모델은 각 구성원들이 원하는 장소에 대한 정보를 취합하고, 클러스터링할 수 있다. 인공지능 모델은 더 많은 구성원들이 원하는 장소를 선택할 수도 있고, 서로 다른 장소들이 취합되는 경우, 클러스터링을 통해 각 장소들의 특징에 기초하여 각 장소들에 대한 정보를 포함하는 장소 지도를 생성할 수 있다.
예를 들어, 장소 지도는 각 장소들의 연관성에 기초하여 클러스터링되어 정리된 지도일 수 있으며, 서로 연관성이 높은 장소일수록 가까이에, 서로 연관성이 낮은 장소일수록 멀리 위치할 수 있다. 장소 지도는 2차원 또는 3차원으로 구성될 수 있으며, 실시 예에 따라 더 높은 차원으로 구성될 수도 있다.
인공지능 모델은 장소 지도에 기초하여, 장소 지도에 포함된 클러스터들의 중앙에 위치한 장소를 선택할 수 있다. 예를 들어, 장소 A를 선택한 구성원이 50%이고, 장소 B를 선택한 구성원이 20%이고, 장소 C를 선택한 구성원이 30%인 경우에도, 장소 지도에 기초하여 산출된 중앙값이 장소 B에 가까운 경우, 장소 B가 최종적으로 선정될 수 있다.
장소의 연관성을 판단하는 기준은 각 장소의 특징들에 의하여 서로 다르게 설정될 수 있으며, 예를 들어 포상 관광의 경우, 각 장소가 휴양지에 가까운지, 관광지에 가까운지, 더운지, 추운지, 산이 많은지, 바다가 많은지 등 다양한 파라미터에 기초하여 분류될 수 있다.
각 장소를 분류하는 파라미터는 미리 설정될 수도 있으며, 인공지능 모델의 클러스터링에 의하여 결정될 수도 있다.
도 3은 일 실시 예에 따라 선택가능한 장소를 추출하는 방법을 도시한 흐름도이다.
상술한 단계(S102)에서, 컴퓨팅 장치는 장소 후보군을 획득하는 단계(S107)를 수행할 수 있다.
일 실시 예에서, 장소 후보군은 목적에 맞는 장소를 자동으로 추천하여 추출될 수도 있고, 기존 기록이나 데이터베이스에 저장된 정보를 기반으로 획득될 수도 있다.
일 실시 예에서, 컴퓨팅 장치는 사용자의 입력에 기반하여 데이터베이스로부터 소정의 장소 후보군을 자동으로 선택할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 사용자로부터 장소를 선택하는 목적을 입력받고, 지역의 범위(예를 들어, 국내/국외, 이동시간, 대륙 등)를 입력받은 후 이에 해당하는 장소의 후보군을 자동으로 획득할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 비용, 인프라 및 이용가능 여부에 기초하여 상기 장소 후보군으로부터 상기 하나 이상의 선택가능한 장소를 추출하는 단계(S108)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 장소 후보군들 중 예산범위를 벗어나거나, 인프라가 부족하거나, 예약불가 등으로 이용이 불가능한 경우가 있을 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 장치는 장소 후보군들로부터 선택가능한 하나 이상의 장소를 추출할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따라 하나 이상의 장소를 선택하는 방법을 도시한 흐름도이다.
상술한 단계(S103)에서, 컴퓨팅 장치는 상기 수집된 설문정보 및 생활정보에 기초하여 상기 구성원의 선호도 정보를 획득하는 단계(S109)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 각 구성원들에 대하여 수집된 설문정보 및 생활정보에 기초하여 각 구성원이 선호하는 장소의 특성들을 추출할 수 있다. 실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치는 각 구성원이 선호하는 장소를 직접적으로 추출할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 선호도정보에 기초하여 상기 리스트로부터 상기 하나 이상의 장소를 선택하는 단계(S110)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 구성원의 선호도정보에 기초하여 각 구성원이 선호하는 장소를 리스트로부터 선택하거나, 구성원이 선호하는 특성에 해당하는 장소를 리스트로부터 선택할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 그룹핑 방법을 설명하는 흐름도이다.
상술한 단계(S103)에서, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 하나 이상의 장소 사이의 거리 및 동선에 기초하여 상기 선택된 하나 이상의 장소를 하나 이상의 그룹으로 그룹핑하는 단계(S111)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 선택된 장소는 특정 나라나 도시에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 구체적으로는 각 장소에 포함된 관광지, 숙박업소, 식당, 랜드마크 등에 대한 정보를 각각 포함할 수도 있다.
컴퓨팅 장치는 각 장소 간의 거리와 동선에 기초하여, 관광 또는 MICE 이벤트를 위해 필요한 장소들을 추출하여 그룹핑할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 특정 도시(예를 들어, 프랑스 파리)에 대한 포상관광을 기획하기 위하여, 해당 도시에 포함된 관광지들과, 숙박업소 및 식당 등을 선택하여 그룹핑할 수 있다.
일 실시 예에서, 컴퓨팅 장치는 각 도시에 대한 거점을 선택할 수 있다. 예를 들어, 거점은 숙박업소일 수도 있고, 도시의 중심지나 식당, 카페 등의 휴식공간을 포함할 수도 있다.
컴퓨팅 장치는 선택된 거점에 기초하여 동선을 구축하고, 장소를 선택할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 하나 이상의 그룹 각각에 대한 우선순위를 결정하되, 상기 하나 이상의 그룹 각각에 포함된 하나 이상의 장소에 대한 상기 선호도정보에 기초하여 상기 우선순위를 결정하는, 단계(S112)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 특정 도시의 숙소를 거점으로 설정하고, 해당 거점으로부터 기 설정된 시간 내로 이동이 가능한 동선을 생성하되, 해당 동선 내에 포함될 수 있는 하나 이상의 장소들의 후보군을 추출하고, 추출된 후보군 내에서 각 구성원의 선호도 정보에 기초하여 각 장소의 우선순위를 설정할 수 있다.
다른 예로, MICE 이벤트를 기획하는 경우 메인 행사장소(예를 들어, 회의장소)를 거점으로 하고, 해당 거점으로부터 소정의 범위 내에 있는 숙박업소, 식당 등을 선택하고, 메인 행사 이외의 시간 내에 이동이 가능한 동선을 생성하되, 각 동선에 포함될 수 있는 장소들을 선택하는 동작을 수행할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 기 설정된 시간의 제한 및 동선의 제한 내에서 우선순위에 따라 장소를 선택할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 각 그룹에 대한 우선순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 각 그룹에 대한 우선순위는 각 그룹에 포함된 장소에 대한 우선순위의 총합으로 결정될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 우선순위에 기초하여 적어도 하나의 그룹을 선택하는 단계(S113)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 최종적으로 우선순위가 가장 높은 그룹을 선택하고, 선택된 그룹에 기초하여 해당 그룹에 대한 포상관광을 기획하기 위한 정보를 제공하며, 해당 지역의 에이전시를 추천하여 예약을 진행하도록 할 수 있다.
마찬가지로, MICE 이벤트를 기획하는 경우, 컴퓨팅 장치는 거점이 되는 장소를 우선적으로 예약하고, 예약이 가능한 경우 이에 기초하여 주변 장소들의 예약 및 동선설정을 수행할 수 있다.
상술한 단계(S104)에서, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 그룹에 대한 정보를 제공하는 단계(S114)를 수행할 수 있다.
컴퓨팅 장치는 정보를 제공함과 동시에 에이전시에 대한 정보를 추천 및 제공할 수 있고, 사용자 입력에 따라, 또는 기 설정된 사항에 따라 자동으로 에이전시 단말과 통신하여 예약을 수행할 수도 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 정보 제공방법을 설명하는 흐름도이다.
상술한 단계(S104)에서, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 그룹에 대한 정보를 포함하는 증강현실(AR)영상을 제공하는 단계(S115)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 선택된 그룹에 포함된 각각의 장소를 360도 영상으로 제공하는 증강현실 영상을 제공할 수 있다.
본 명세서에서, 증강현실(AR: Augmented Reality) 영상은 가상의 영상과 실제의 영상을 결합하여 보여주는 가상현실 영상의 일종을 의미할 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 가상현실(VR: Virtual Reality), 혼합현실(MR: Mixed Reality) 등을 모두 포괄하는 개념으로서 이해된다.
증강현실 영상은 HMD(Head Mount Display)를 이용하여 제공될 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 일반 디스플레이를 이용하여 360도 영상으로서 제공될 수도 있다.
따라서, 각 장소에 대한 예약 및 기획단계 이전에, 사용자는 증강현실 영상을 통해 각 장소에 실제로 가지 않고도 필요한 정보를 수집할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 증강현실 영상을 이용하여 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 각각에 대한 답사정보를 제공하는 단계(S116)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 증강현실을 통해 그룹에 포함된 장소들을 가상으로 방문 및 체험할 수 있도록 하고, 실시간 정보를 반영하여 증강현실 영상을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 특정 장소가 공사중이거나, 도로가 통제중이거나, 식당이 휴업 또는 폐업하였거나, 호텔의 예약사항이 변경되는 경우 등 변동사항을 실시간으로 수집 및 반영하여, 사용자가 최신의 정보를 획득할 수 있도록 함으로써 실제 답사를 대체할 수 있도록 하는 서비스를 제공할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 증강현실 서비스 제공방법을 설명하는 흐름도이다.
상술한 단계(S104)에서, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 각각에 대한 안내정보를 제공하는 단계(S117)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 선택된 그룹에 포함된 각각의 장소에 대한 구체적인 정보와, 이용시 주의사항, 예약을 위한 정보, 교통수단 등에 대한 정보를 제공할 수 있다.
상술한 단계(S116)에서, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 중 적어도 일부에 대한 증강현실 대체여부를 결정하는 단계(S118)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 포상 관광시 특정 관광지가 공사중이거나 입장이 불가능한 경우가 있을 수 있고, 구성원의 선호도가 높은 장소이나 동선이나 시간관계상 방문이 어려울 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치는 해당 장소를 증강현실로 대체할 것을 결정할 수 있다.
또한, 국제회의를 주최하고자 하는 경우 참가인원이 너무 많거나, 서로 멀리 떨어져 있는 경우, 예산이 부족한 경우 등에 회의를 증강현실로 대체하는 방안을 고려할 수 있다. 이 경우, 굳이 해당 국가에 방문할 필요가 없으므로, 전체 일정이 증강현실로 대체될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 결정된 장소에 대응하는 증강현실 서비스를 제공하는 단계(S119)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 관광 중에 증강현실 서비스를 이용하여 방문하여야 하는 일정이 포함되어 있는 경우, 해당 일정은 이동 중(버스 안 등) 또는 일정을 마무리한 후 숙소 등에서 디스플레이 장치를 이용하여 증강현실 서비스로서 제공될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 해당 장소에서 구매할 수 있는 특산품이나 기념품을 구매할 수 있는 페이지를 제공하며, 주문한 상품은 주문자의 숙소로 배송하도록 할 수 있다.
또한, 증강현실 서비스를 이용하여 회의를 수행하게 되는 경우, 해당 회의를 통해 교류되는 정보는 인공지능에 의하여 정리 및 기록될 수 있고, 실시 예에 따라 해당 회의장면이 외부에 공개될 수도 있다. 예를 들어, 실제 회의의 경우 참가인원이 제한될 수 있으나, 증강현실을 이용한 회의의 경우 실제 회의 참가자 외의 참관인이나 수행원들이 해당 공간에서 진행되는 회의영상을 시청할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 패키지 정보 제공방법을 설명하는 흐름도이다.
상술한 단계(S119)에서, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소를 포함하는 영상을 배경으로 하는 증강현실 서비스를 제공하는 단계(S120)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 국제회의를 증강현실로 진행하는 경우, 회의장의 배경을 그룹에 포함된 장소들에 대한 영상으로 표시함으로써, 그룹에 포함된, 선정된 장소들을 방문한 것과 같은 간접적 체험이 가능하도록 할 수 있다.
즉, 국제회의를 증강현실로 진행되는 경우 선택된 장소들을 실제로 방문할 필요가 없어지므로, 전 일정이 증강현실로 대체될 수 있다. 이 경우, 증강현실을 이용한 회의 중에 배경에 선택된 장소들의 영상을 표시하면, 선택된 장소들에 실제로 방문하지 않더라도 간접 체험이 가능하도록 할 수 있다.
또한, 배경은 특정 지역 외에도 다양하게 설정될 수 있으며, 증강현실로 전 일정이 대체되는 경우 동선상의 문제가 해소되므로, 거리나 동선과 무관하게 선호도만을 기초로 하여 장소들을 선택하여 그룹핑하고, 해당 장소들을 증강현실 영상의 배경에 표시함으로써 구성원들이 선호하는 많은 장소들을 간접적으로 방문하는 효과를 줄 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 선택된 그룹에 대한 정보 및 상기 증강현실 서비스에 대한 정보를 포함하는 MICE 패키지 정보를 생성하는 단계(S121)를 수행할 수 있다.
예를 들어, 상술한 방법에 의하여 그룹핑되고, 세부사항이 설정되며, 증강현실 대체여부 등이 설정된 정보를 포함하는 MICE 패키지가 생성될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 각 설정을 저장하여 추후에 재활용하거나, 다른 사용자에게도 추천할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치는 상기 MICE 패키지 정보를 게시하는 단계(S122)를 수행할 수 있다.
즉, 컴퓨팅 장치는 쇼핑몰이나 게시판과 같은 온라인상 공간에서 네트워크를 통해 MICE 패키지 정보를 게시할 수 있고, 신청을 통해 각 MICE 패키지에 대한 신청 및 예약을 받을 수 있다.
또한, 증강현실 일정이 포함되거나, 전 일정이 증강현실로 구성된 MICE 패키지의 경우, 증강현실로 구성된 일부 일정에 대해서만 신청 및 예약을 받을 수도 있으며, 인원수의 제한 없이(예를 들어, 1명부터 다수까지 모두 가능) 신청 및 예약을 받을 수도 있다.
대규모 국제회의의 경우 수천, 수만 명의 참가자가 있을 수도 있으며, 전 산업분야에 걸쳐서 주제별 연간 수천, 수만 건의 회의가 개최될 수 있다. 따라서, 개시된 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치는 기 설정된 MICE 패키지에 기초하여 다양한 실제 및 증강현실 MICE 서비스를 중개, 판매 및 제공할 수 있는 플랫폼 서비스를 제공할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 장치의 구성도이다.
프로세서(102)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(102)는 메모리(104)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 도 1 내지 도 8과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.
예를 들어, 프로세서(102)는 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 구성원정보를 수집하고, 하나 이상의 선택가능한 장소를 포함하는 리스트를 획득하고, 수집된 상기 구성원정보에 기초하여 상기 리스트로부터 하나 이상의 장소를 선택하고, 상기 선택된 장소에 대한 정보를 제공할 수 있다.
한편, 프로세서(102)는 프로세서(102) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(102)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(104)에는 프로세서(102)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(104)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 컴퓨팅 장치
102 : 프로세서
104 : 메모리

Claims (10)

  1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 장소선정 및 정보제공 방법으로서,
    구성원정보를 수집하는 단계(S101);
    하나 이상의 선택가능한 장소를 포함하는 리스트를 획득하는 단계(S102);
    수집된 상기 구성원정보에 기초하여 상기 리스트로부터 하나 이상의 장소를 선택하는 단계(S103); 및
    상기 선택된 장소에 대한 정보를 제공하는 단계(S104); 를 포함하고,
    상기 단계(S101)는,
    구성원의 설문정보를 수집하는 단계(S105); 및
    상기 구성원의 생활정보를 수집하는 단계(S106); 를 포함하고,
    상기 단계(S106)는,
    상기 구성원의 개인정보 파라미터를 수집하는 단계;
    상기 구성원의 대화내용을 수집하는 단계; 및
    상기 구성원의 대화내용으로부터 자연어 처리를 통해 장소 선정에 필요한 하나 이상의 키워드를 획득하는 단계; 를 포함하고,
    상기 단계(S102)는,
    장소 후보군을 획득하는 단계(S107); 및
    비용, 인프라 및 이용가능 여부에 기초하여 상기 장소 후보군으로부터 상기 하나 이상의 선택가능한 장소를 추출하는 단계(S108); 를 포함하고,
    상기 단계(S103)는,
    상기 수집된 설문정보 및 생활정보에 기초하여 상기 구성원의 선호도 정보를 획득하는 단계(S109); 및
    상기 선호도정보에 기초하여 상기 리스트로부터 상기 하나 이상의 장소를 선택하는 단계(S110); 를 포함하고,
    상기 단계(S110)는,
    상기 하나 이상의 장소의 특징에 기초하여 상기 하나 이상의 장소에 대한 정보를 포함하는 장소 지도를 생성하되, 상기 장소 지도는 상기 하나 이상의 장소의 연관성에 기초하여 클러스터링된 지도이고, 서로 연관성이 높은 장소일수록 서로 가까이에, 서로 연관성이 낮은 장소일수록 서로 멀리 위치하는, 단계; 및
    상기 장소 지도에 기초하여, 상기 장소 지도에 포함된 클러스터들의 중앙에 가장 가깝게 위치한 장소를 선택하는 단계; 를 포함하는,
    장소선정 및 정보제공 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. ◈청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 단계(S103)는,
    상기 선택된 하나 이상의 장소 사이의 거리 및 동선에 기초하여 상기 선택된 하나 이상의 장소를 하나 이상의 그룹으로 그룹핑하는 단계(S111);
    상기 하나 이상의 그룹 각각에 대한 우선순위를 결정하되, 상기 하나 이상의 그룹 각각에 포함된 하나 이상의 장소에 대한 상기 선호도정보에 기초하여 상기 우선순위를 결정하는, 단계(S112); 및
    상기 우선순위에 기초하여 적어도 하나의 그룹을 선택하는 단계(S113); 를 포함하고,
    상기 단계(S104)는,
    상기 선택된 그룹에 대한 정보를 제공하는 단계(S114); 를 포함하는,
    장소선정 및 정보제공 방법.
  6. ◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제5항에 있어서,
    상기 단계(S104)는,
    상기 선택된 그룹에 대한 정보를 포함하는 증강현실(AR)영상을 제공하는 단계(S115); 및
    상기 증강현실 영상을 이용하여 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 각각에 대한 답사정보를 제공하는 단계(S116); 를 포함하는,
    장소선정 및 정보제공 방법.
  7. ◈청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제6항에 있어서,
    상기 단계(S104)는,
    상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 각각에 대한 안내정보를 제공하는 단계(S117); 를 포함하고,
    상기 단계(S116)는,
    상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 중 적어도 일부에 대한 증강현실 대체여부를 결정하는 단계(S118); 및
    상기 결정된 장소에 대응하는 증강현실 서비스를 제공하는 단계(S119); 를 더 포함하고,
    상기 단계(S118)는,
    입장가능 여부, 동선, 일정, 예산 및 참가인원 중 적어도 하나에 기초하여 상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 중 적어도 일부를 증강현실로 대체할 것을 결정하는 단계; 및
    상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소 중 특정 장소가 증강현실로 대체되는 경우, 전체 일정을 증강현실로 대체하는 단계; 를 포함하는,
    장소선정 및 정보제공 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 단계(S119)는,
    상기 선택된 그룹에 포함된 하나 이상의 장소를 포함하는 영상을 배경으로 하는 증강현실 서비스를 제공하는 단계(S120);
    상기 선택된 그룹에 대한 정보 및 상기 증강현실 서비스에 대한 정보를 포함하는 MICE 패키지 정보를 생성하는 단계(S121);
    상기 MICE 패키지 정보를 게시하는 단계(S122); 및
    상기 MICE 패키지 정보에 대한 신청 및 예약정보를 획득하는 단계; 를 더 포함하는,
    장소선정 및 정보제공 방법.
  9. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    제1항의 방법을 수행하는,
    장소선정 및 정보제공 장치.
  10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102272528B1 (ko) * 2020-10-23 2021-07-05 한지한톡 주식회사 맞춤형 외국어 교육 플랫폼 서버
KR20220141589A (ko) * 2021-04-13 2022-10-20 가톨릭관동대학교산학협력단 게임을 이용한 선호도 분석 시스템 및 방법
KR102542933B1 (ko) * 2022-11-04 2023-06-16 주식회사 마이스링크 Mice 행사를 위한 부대 서비스를 제공하는 방법 및 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120095325A (ko) * 2011-02-18 2012-08-28 김지인 모바일 증강현실을 이용한 소셜 컴퓨팅 기반의 위치 안내 시스템 및 방법
KR20120100137A (ko) * 2011-03-03 2012-09-12 삼성전자주식회사 다중 사용자 그룹에 대한 다중 사용자의 선호도를 고려한 의사 결정을 위한 방법 및 장치
KR20140065384A (ko) * 2014-05-11 2014-05-29 이정우 주관성 분석을 이용한 사용자 분류와 그에 따른 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법
KR101611438B1 (ko) 2014-04-16 2016-04-12 (주)포스트미디어 추천 여행코스를 제공하는 관광서비스 시스템 및 방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090079096A (ko) * 2008-01-16 2009-07-21 주식회사 케이티프리텔 지능형 모임 장소 추천 시스템 및 방법, 이를 사용하는유무선 복합망 시스템
KR101451153B1 (ko) * 2013-08-02 2014-10-16 충북대학교 산학협력단 동행인과의 이동 궤적 분석을 통한 모바일 사용자에 대한 장소 추천 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120095325A (ko) * 2011-02-18 2012-08-28 김지인 모바일 증강현실을 이용한 소셜 컴퓨팅 기반의 위치 안내 시스템 및 방법
KR20120100137A (ko) * 2011-03-03 2012-09-12 삼성전자주식회사 다중 사용자 그룹에 대한 다중 사용자의 선호도를 고려한 의사 결정을 위한 방법 및 장치
KR101611438B1 (ko) 2014-04-16 2016-04-12 (주)포스트미디어 추천 여행코스를 제공하는 관광서비스 시스템 및 방법
KR20140065384A (ko) * 2014-05-11 2014-05-29 이정우 주관성 분석을 이용한 사용자 분류와 그에 따른 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102272528B1 (ko) * 2020-10-23 2021-07-05 한지한톡 주식회사 맞춤형 외국어 교육 플랫폼 서버
KR20220141589A (ko) * 2021-04-13 2022-10-20 가톨릭관동대학교산학협력단 게임을 이용한 선호도 분석 시스템 및 방법
KR102549695B1 (ko) 2021-04-13 2023-06-29 가톨릭관동대학교 산학협력단 밸런스 게임을 이용한 선호도 분석 시스템 및 방법
KR102542933B1 (ko) * 2022-11-04 2023-06-16 주식회사 마이스링크 Mice 행사를 위한 부대 서비스를 제공하는 방법 및 장치

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