KR20160097859A - 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천을 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천을 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 양상에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법이 개시된다. 상기 방법은: 사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 생성하는 단계, 상기 생성된 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정하는 단계, 상기 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하는 단계, 상기 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 단계, 및 제 1 사용자로부터 여행정보 추천 요청을 수신하는 것에 응답하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천을 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 {METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR DERIVING AND RECOMMENDING TRAVEL INFORMATION BASED ON ONTOLOGY}
본 발명은 소셜 네트워크를 통한 여행일정 추출 및 추천기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온톨로지 기반의 사용자 특성에 따른 여행일정 추출 및 추천기술에 관한 것이다.
현존하는 Online과 Offline 기반의 여행추천 서비스는 많지만 수집된 정보의 양이 많아야만 좋은 결과정보(즉, 여행추천결과정보)를 생성할 수 있기 때문에, 이러한 기존의 여행추천 서비스는 많은 사용자가 모여 사용해야 정보가 수집되게 된다는 한계가 있다. 또한, 지능적인 온톨로지 생성이 어렵고 추천의 범위가 좁아지는 문제도 있는데, 이는 소셜 네트워크 기반의 온톨로지 구성은 여행지식을 개념화할 수 있어야 하지만 전문가들조차 급변하는 사용자 경험을 따라갈 수 없으며, 사용자가 여행을 계획할 때 소셜 네트워크나 블로그 등에 여행일정을 따로 입력하는 것이 아니라 여행을 하면서 여행지의 사진이나 글을 등록하는 경향 때문이다.
일반적으로 소셜 네트워크를 이용하는 사용자는 온라인 또는 오프라인으로 인터넷을 통해 다양한 정보를 다른 사용자에게 제공하거나 공유하고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 가상세계를 통해 현실 세계에 존재하는 사람들이 가지는 시간과 공간의 제한을 뛰어넘어 확장시켜 주므로, 수많은 정보가 실시간으로 전파될 수 있다. 그러나 각각의 사용자는 넘쳐나는 정보의 홍수 속에서 정작 자신에게 꼭 필요한 정보를 찾지 못하거나 설사 찾더라도 정보에 대한 신뢰성을 확신할 수 없는 문제에 직면하는 일이 빈번하다.
이러한 문제점을 극복하기 위하여 소셜 네트워크 사용자에게 필요한 정보를 추출하여 그 중 가장 적절한 서비스를 추천하는 추천 서비스가 제안되었다. 이러한 추천 서비스는, 단순히 다른 사용자들의 평점들이나 리뷰를 제공하는 평점 시스템에서 출발하여, 사용자가 미리 제시하였거나 사용자의 활동을 분석하여 얻은 취향 정보에 기초하여 사용자가 흥미로워할 법한 서비스를 제공하는 취향 기반 추천 시스템을 거쳐, 사용자의 현재 상황에 적합한 서비스를 제공하는 상황 인식(context-aware) 기반 추천 시스템과 같은 고도의 방식으로 발전하고 있다.
상황 인식 기반 추천 시스템은 사용자를 다양한 관점에서 묘사할 수 있는 속성과, 항목 및 상황에 관한 정보를 가지는 다차원 구조 데이터들을 보유 및 관리하며, 특정 속성의 사용자가 특정 상황에서 특정 항목에 높은 평점을 줄 가능성을 일종의 유사도 함수나 추론 기법을 이용하여 찾아낸다. 한국등록특허공보 10-1394247호는 '관계 기반 상황 인식 서비스 추천 방법 및 시스템'에 대한 것으로, 사용자가 소셜 네트워크 내에서 구축한 사회적 관계를 적극적으로 이용하여 사용자가 아직 경험하지 못한 서비스 중에서 사용자가 좋아할 만한 서비스를 추천하는 기술을 개시한다. 그러나 여행일정 설계 등 사용자가 실생활에서 활용 가능한 사용자-적응적이고 구체적인 방법은 개발되지 않은 상태이다.
한국등록특허공보 10-1394247
본 발명은, Online과 Offline를 기반으로 여행 자원 기초 온톨로지를 생성한 후 소셜 네트워크에 생성되는 여행 자원 정보를 추출하여 변화하는 사용자 경험에 따라 온톨로지 구조를 계속 갱신하고, 온톨로지를 기반으로 사용자 특성과 여행일정을 추출하여 온톨로지 정보와 여행추천의 데이터를 갱신하는 여행 정보 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 온톨로지 모델에 기초하여 사용자 개개인에게 최적화된 여행 일정 추천 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상술한 바와 같이, 본원 발명의 목적을 달성하고, 후술되는 본원 발명의 특유의 효과를 달성하기 위한, 본 발명의 기술적 특징들은 다음과 같다:
본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법이 개시된다. 상기 방법은: 사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 생성하는 단계; 상기 생성된 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정하는 단계; 상기 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하는 단계; 상기 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 단계; 및 제 1 사용자로부터 여행정보 추천 요청을 수신하는 것에 응답하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 장치가 개시된다. 상기 장치는, 사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 저장하는 여행자원 데이터베이스; 상기 저장된 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정하고, 그리고 상기 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하는 여행 검색 엔진; 상기 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 업데이트 모듈; 및 제 1 사용자로부터 여행정보 추천 요청을 수신하는 것에 응답하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 여행 추천 정보 생성 모듈을 포함할 수 있다.
추가적으로, 본 발명의 일 실시예에 따라 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천을 위한 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장되어 컴퓨터로 하여금 이하의 동작을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 동작들은: 사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 생성하는 동작, 상기 생성된 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정하는 동작; 상기 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하는 동작; 상기 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 동작; 및 제 1 사용자로부터 여행정보 추천 요청을 수신하는 것에 응답하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, Online과 Offline를 기반으로 여행 자원 기초 온톨로지를 생성한 후 소셜 네트워크에 생성되는 여행 자원 정보를 추출하여 변화하는 사용자 경험에 따라 온톨로지 구조를 계속 갱신하고, 온톨로지를 기반으로 사용자 특성과 여행일정을 추출하여 온톨로지 정보와 여행추천의 데이터를 갱신하는 여행 정보 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 온톨로지 모델에 기초하여 사용자 개개인에게 최적화된 여행 일정 추천 정보를 제공할 수 있다.
상기 언급된 본 개시내용의 특징들이 상세하게, 보다 구체화된 설명으로, 이하의 실시예들을 참조하여 이해될 수 있도록, 실시예들 중 일부는 첨부되는 도면에서 도시된다. 또한, 도면과의 유사한 참조번호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭하는 것으로 의도된다. 그러나, 첨부된 도면들은 단지 본 개시내용의 특정한 전형적인 실시예들만을 도시하는 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 고려되지는 않으며, 동일한 효과를 갖는 다른 실시예들이 충분히 인식될 수 있다는 점을 유의하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 장치를 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 장치의 제어부를 개략적으로 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추천 및 온톨로지 업데이트 방법을 예시적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 여행기를 다른 웹 사이트로부터 수집하여 업데이트하는 방법을 예시적으로 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 정보의 예시적인 구조이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 서비스 플랫폼을 예시적으로 도시한다.
다양한 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나 이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점이 인식될 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.
다양한 양상들 및 특징들이 다수의 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이 추가적인 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있고 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등 모두를 포함할 수 없다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 "실시예", "예", "양상", "예시" 등은 기술된 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않아야 한다. 아래에서 사용되는 용어들 '엔진', '모듈', '컴포넌트' '시스템', '인터페이스' 등은 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티(computer-related entity)를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어를 의미할 수 있다.
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징, 단계, 동작, 모듈, 구성요소 및/또는 컴포넌트가 존재함을 의미하지만, 하나 이상의 다른 특징, 단계, 동작, 모듈, 구성요소, 컴포넌트 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 시스템(100)을 개략적으로 도시한다.
본 발명의 일 양상에 따라, 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은, 크게 여행정보 추출 및 추천 장치(110), 네트워크(120) 및 사용자 디바이스(130)로 구성될 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 시스템(100)을 구성하는 컴포넌트들은 예시적인 것이며, 상기 컴포넌트들 중 일부만이 시스템(100)을 구성할 수 있거나 또는 상기 컴포넌트들 이외에 추가적인 컴포넌트(들)가 상기 시스템(100)에 포함될 수도 있다. 예를 들어, 여행정보 추출 및 추천 장치(110)는, 서버 및/또는 사용자 디바이스를 포함할 수 있으며, 이하에서 설명되는 여행정보 추출 및 추천을 위한 임의의 장치를 포함할 수도 있다.
추가적으로, 상기 여행정보 추출 및 추천 장치(110)는 EAI(Enterprise Application Integration) 서버, SNS 서버, 및/또는 과금 서버 등을 포함할 수도 있다.
여행정보 추출 및 추천 장치(110)는, 단말용 애플리케이션의 생성, 배포 및 저장, 온톨로지 정보 생성 및 업데이트, 여행 추천 정보 생성, 온라인/오프라인 네트워크를 통한 검색, 사용자 여행기 저장, 여행 정보 저장 등을 수행할 수 있다. 또한, 상기 장치(110)는 별도의 사용자 인터페이스(UI)를 제공하는 여행기 플랫폼생성하여, 사용자로 하여금 자신의 여행기를 입력 및 관리할 수 있도록 할 수 있다.
사용자 디바이스(130)는 여행정보 추출 및 추천 장치(110)와의 통신, 온톨로지 정보, 여행기 정보 및 여행 정보 등과 같은 각종 정보에 대한 조회 및 정보 입력 등을 수행할 수 있다. 추가적으로, 사용자 디바이스(130)는 여행정보 추출 및 추천 장치(110)로부터 배포되는 애플리케이션을 수신 및 설치하여 해당 동작들을 수행할 수 있다. 본 명세서에서의 사용자 디바이스(130)는 여행 정보 서비스를 향유하는 고객(client)이 사용할 수 있는 임의의 디바이스를 포함할 수 있다.
더불어, 네트워크(120)는 여행정보 추출 및 추천 장치(110), 사용자 디바이스(130) 간의 데이터 통신을 위한 채널을 형성할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "시스템" 및 "네트워크"는 종종 상호교환가능하게 사용될 수도 있다.
여기서 제시되는 시스템은 공중전화 교환망(PSTN:Public Switiched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.
또한, 여기서 제시되는 시스템은 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 시스템들뿐만 아니라, 다른 시스템들에서도 사용될 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따른 네트워크(120)는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN:Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN:Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크(120)는 공지의 월드와이드웹(WWW:World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA:Infrared Data Assoication) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다.
본 명세서에서 설명되는 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.
추가적으로, 본 발명의 일 양상에 따른 네트워크(120)는, 사용자 디바이스(130)와 여행정보 추출 및 추천 장치(110)와의 통신 채널을 의미할 뿐만 아니라, 여행정보 추출 및 추천 장치(110)가 접속하여 검색할 수 있는 SNS 서버, 인터넷 서버, 및 블로그 서버 등을 포함할 수 있는 것으로 통칭된다.
도 1로 되돌아가면, 사용자 디바이스(130)는, 사용자 장비, 모바일, 무선 통신이 가능한 PC, 핸드폰, 키오스크, 셀룰러 폰, 셀룰러, 셀룰러 단말, 가입자 유닛, 가입자국, 이동국, 단말, 원격국, PDA, 원격 단말, 액세스 단말, 사용자 에이전트, 셀룰러 전화, 무선 전화, 세션 개시 프로토콜(SIP) 전화, 무선 로컬 루프(WLL) 국, 무선 접속 기능을 구비하는 휴대용 장치, 무선 모뎀과 같은, 무선 접속 매커니즘을 사용할 있는 임의의 장치 등으로 지칭될 수 있으나, 이들로 한정되지는 않는다.
또한, 이러한 사용자 디바이스(130)는, 유선 팩스, 유선 모뎀을 구비한 PC, 유선 전화, 유선 통신이 가능한 단말 등과 같은 유선 접속 매커니즘을 사용할 수 있는 임의의 장치 등으로 지칭될 수 있으나, 이들로 한정되지는 않는다.
본 발명의 일 양상에서, 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)는 다양한 사용 주체들에 의한 사용자 단말들 각각에 대하여 상이한 서비스를 제공할 수도 있다. 즉, 정책 및/또는 사용자 설정에 따라서, 복수의 여행 정보 추출 및 추천 장치의 기능들 또는 데이터들 중 특정 기능 또는 특정 데이터들에 대한 액세스가 허용 또는 제한될 수 있다.
예를 들어, 정책 및/또는 사용자 설정 등에 따라서, 사용자 디바이스(130)의 수행 주체 단위로 여행 추천 정보 및/또는 검색 결과 화면이 상이할 수도 있다.
본 발명의 일 양상에서, 여행 정보 추출 및 추천 장치(110) 및 사용자 디바이스(130)는 네트워크(120)를 통해 다양한 정보를 송수신할 수 있다.
이러한 다양한 정보는 예를 들어, 온톨로지 정보를 구성하기 위한 복수의 속성(예컨대, 여행 자원) 정보들, 네트워크 검색을 통해 획득된 정보들, 사용자 입력 정보들, 검색을 위한 키워드 정보들, 온톨로지 정보를 생성하기 위한 알고리즘들, 여행 추천 정보들, 여행 추천 정보를 생성하기 위한 알고리즘들, 사용자 식별 정보들, 여행 일정 관리 정보 및 사용자의 여행기 정보들 등을 포함할 수 있다.
전술한 정보들은, 사용자 디바이스(130)를 통해 입력될 수 있거나 또는 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)에 의해 생성될 수도 있다. 전술한 정보들은 상기 장치(110)의 데이터베이스 또는 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체에 저장될 수도 있다. 본 발명의 일 양상에 따라, 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체는 사용자 단말(120) 및/또는 상기 장치(110) 내에 포함될 수도 있다.
이러한 저장 매체는 컴퓨터 시스템에 의해서 판독될 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 매체를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 양상에 따르면, 이러한 매체는 ROM(판독 전용 메모리), RAM(랜덤 액세스 메모리), CD(컴팩트 디스크)-ROM, DVD(디지털 비디오 디스크)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함할 수 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예컨대, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것 또한 포함할 수 있다. 추가적으로, 이러한 매체는 네트워크(120)로 연결된 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독가능한 코드들 및/또는 명령들을 저장할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 장치(110)를 개략적으로 도시한다.
도 2에서 도시되는 바와 같이, 상기 장치(110)는 여행자원 데이터베이스(210), 여행 검색 엔진(220), 제어부(230) 및 통신 모듈(240)을 포함할 수 있다. 전술한 장치(110)의 컴포넌트들은 예시적인 것이며, 이러한 컴포넌트들 중 일부가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 컴포넌트(들)가 상기 장치에 추가될 수도 있다.
본 발명의 일 양상에서, 여행자원 데이터베이스(210)는 여행 정보 추출 및 추천 장치(110) 및 사용자 디바이스(130)와 관련된 다양한 정보(데이터)를 저장할 수 있다. 여행자원 데이터베이스(210)에 저장되는 정보는, 예를 들어, 온톨로지 정보를 구성하기 위한 복수의 속성(예컨대, 여행 자원) 정보들, 네트워크 검색을 통해 획득된 정보들, 사용자 입력 정보들, 검색을 위한 키워드 정보들, 온톨로지 정보를 생성하기 위한 알고리즘들, 여행 추천 정보들, 여행 추천 정보를 생성하기 위한 알고리즘들, 사용자 식별 정보들, 여행 일정 관리 정보 및 사용자의 여행기 정보들 등을 포함할 수 있다.
추가적으로, 여행자원 데이터베이스(210)는 인터엑티브한 정보 저장, 갱신, 삭제 등 일련의 정보관리 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 데이터베이스(210)는 오라클 서버, SQL 서버, MySQL 서버, 또는 인터베이스 서버로 구현가능할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 상기 데이터베이스(210)의 데이터 구조는 관계형 데이터베이스로 구축될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
제어부(230)는 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)의 전반적인 동작들을 제어할 수 있다. 즉, 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)는 여행관련 검색, 온톨로지 갱신 및 온톨로지 관리 등과 같은 여행 정보 추출 및 추천 서비스에 대한 전반적인 운영을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(230)는 여행과 관련된 속성 정보(메타 정보)를 기반으로 하는 개념 기준을 형성하여 여행 정보와 관련된 온톨로지 정보를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(230)는 여행 검색 엔진(220)으로 하여금 온톨로지 기반의 여행 정보를 검색하도록 제어할 수 있다(예컨대, 검색어 설정 등). 더불어, 제어부(230)는 여행 검색 엔진(220)이 검색한 결과값을 반환 받아, 온톨로지에 기반한 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보를 추출할 수 있으며, 이를 토대로, 온톨로지의 갱신, 여행 추천 정보 생성 및 개인화된 여행 정보 생성 등의 동작을 수행할 수 있다. 제어부(230)의 구체적인 구성과 관련해서는 도 3과 관련하여 후술하기로 한다.
여행 검색 엔진(220)은 온라인 및 오프라인을 포함하는 네트워크 검색을 통하여, 온톨로지 업데이트(예컨대, 사용자 속성 정보 업데이트 및 여행 속성 정보 업데이트)를 위한 결과값 및 사용자 여행기 업데이트를 위한 결과값 등을 반환할 수 있다. 예를 들어, 여행 검색 엔진(220)은 SNS 검색, Web/App과 같은 온라인 서비스에 대한 검색, 블로그 검색, DID 및 KIOSK와 같은 오프라인 검색을 수행할 수 있다. 이러한 여행 검색 엔진(220)의 검색은 제어부(230)로부터의 제어 신호를 통하여 수행될 수 있거나 또는 사전결정된 기간에 따라 주기적으로 수행될 수도 있다.
추가적으로, 여행 검색 엔진(220)은 검색결과를 제어부(230)로부터 수신받은 검색 키워드와 유사한 주제별로 자동으로 분류하여 반환할 수도 있다. 예를 들어, 여행 검색 엔진(220)은 검색 결과를 사용자 클러스터링에 따라 분류하여 결과값을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 장치의 제어부(230)를 개략적으로 도시한다.
도 3에 도시되는 바와 같이, 제어부(230)는, 제어 모듈(310), 업데이트 모듈(320) 및 여행 추천 정보 생성 모듈(330)을 포함할 수 있지만, 제어부(230)의 컴포넌트들은 상기 언급된 컴포넌트들로 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 양상에서, 제어 모듈(310)은 제어부(230)의 전반적인 동작들을 제어할 수 있다. 추가적으로, 제어 모듈(310)은 여행과 관련된 속성 정보(메타 정보)를 기반으로 하는 개념 구조를 갖는 온톨로지 정보를 생성할 수 있다. 이러한 제어 모듈(310)은 온톨로지 기반의 여행 검색을 위한 키워드 설정, 온톨로지 정보의 업데이트 여부의 결정, 및 여행 추천 서비스에 대한 전반적인 운영을 수행할 수 있다. 이러한 제어 모듈(310)은 제어부(230) 내의 다른 모듈들, 데이터베이스(210), 및 여행 검색 엔진(220)과의 통신을 통하여 제어부(230)의 동작을 제어하기 위한 다양한 정보(제어 정보)를 송수신할 수 있다.
업데이트 모듈(320)은 온톨로지 매니저(340), 여행 정보 추출 유닛(350), 사용자 정보 추출 유닛(360), 및 신규 속성 정보 추출 유닛(370) 및 여행기 매니저(380)를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 업데이트 모듈(320)은 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)의 업데이트와 관련된 동작들을 제어할 수 있다.
온톨로지 매니저(340)는 다른 유닛 및 모듈로부터 수신된 정보들에 기초하여 온톨로지를 업데이트할지 여부를 결정할 수 있다. 온톨로지에 대한 업데이트는, 온톨로지를 구성하는 여행 속성 정보 및 사용자 속성 정보에 대한 변경 및 추가, 그리고 새로운 속성 정보의 추가를 포함할 수 있다. 또한, 온톨로지 매니저(340)는 여행자원 데이터베이스(210) 및 여행 검색 엔진(220)과 통신하여, 여행 검색 엔진(220)으로부터 수신된 결과 데이터와 여행자원 데이터베이스(210)에 저장된 데이터를 비교하여, 온톨로지에 대한 업데이트 여부를 결정할 수 있다. 추가적으로, 온톨로지 매니저(340)는 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 검색을 위한 키워드를 결정할 수 있다.
여행 정보 추출 유닛(350)은 여행 검색 엔진(220)과 통신하여, 여행 검색 엔진(220)으로부터 수신된 결과 데이터로부터 여행 정보를 추출할 수 있다. 이러한 여행 정보는, 예를 들어, 여행지 명칭, 여행지 고유 번호, 여행 일정 정보, 여행일/시간 정보, 여행 교통 수단 정보, 여행 비용 정보, 여행 중 감성 정보, 여행 중 날씨 정보, 여행지 주소, 여행지 이미지 및 여행지 관람시간 등을 포함할 수 있다. 여행 정보 추출 유닛(350)에 의해 추출된 정보는, 온톨로지 매니저(340)를 통하여, 온톨로지를 업데이트할지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 즉, 온톨로지 매니저(340)는 추출된 정보를 기존에 확립된 온톨로지 구조 내의 여행 속성 정보에 맵핑시킬 수 있으며, 그리고 상기 추출된 정보가 기존의 온톨로지 정보에 포함되지 않은 새로운 여행 정보(예컨대, 새로운 여행지 정보)인 경우에는 온톨로지 내의 여행 속성 정보를 업데이트시킬 수 있다.
사용자 정보 추출 유닛(360)은 여행 검색 엔진(220)과 통신하여, 여행 검색 엔진(220)으로부터 수신된 결과 데이터로부터 사용자 정보를 추출할 수 있다. 이러한 사용자 정보는, 예를 들어, 이름, 아이디, 사진, 이메질, 생년월일, 성별, 주소, 관심사, SNS 계정, 사용자 여행 고유 번호, 사용자 여행일/시간, 여행 동행자 정보 등을 포함할 수 있다. 사용자 정보 추출 유닛(360)에 의해 추출된 정보는, 온톨로지 매니저(340)를 통하여, 온톨로지를 업데이트할지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 즉, 온톨로지 매니저(340)는 추출된 정보를 기존에 확립된 온톨로지 구조 내의 사용자 속성 정보에 맵핑시킬 수 있으며, 그리고 상기 추출된 정보가 기존의 온톨로지 정보에 포함되지 않은 새로운 사용자 정보(예컨대, 새로운 SNS 아이디)인 경우에는 온톨로지 내의 사용자 속성 정보를 업데이트시킬 수 있다.
신규 속성 정보 추출 유닛(370)은 여행 검색 엔진(220)과 통신하여, 여행 검색 엔진(220)으로부터 수신된 결과 데이터로부터 신규 속성 정보를 추출할 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 온톨로지 정보를 구성하는 속성 정보들은 크게, 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보로 분류될 수 있다.
상기 사용자 속성 정보는, 아이디, 이름, 사진, 이메일, 생년월일, 성별, 주소, 관심사 및 SNS 계정 등을 포함하는 "사용자 기본 정보", 및 아이디, 사용자 여행 고유번호, 여행일/시간, 여행 교통수단, 여행 총 비용, 여행 동행자, 여행 중 감성, 여행 중 날씨, 및 정보등록일을 포함하는 "여행에 대한 사용자 고유 정보"를 포함할 수 있다. 즉, 사용자 기본 정보는 해당 사용자를 식별할 수 있는 정보를 의미하며, 여행에 대한 사용자 고유 정보는 특정 여행과 관련된 사용자의 식별 정보를 의미할 수 있다.
상기 여행 속성 정보는, 여행지 고유번호, 여행지 이름(한글, 일본어, 중국어 및 영어), 여행지 분류, 여행지 이미지, 여행지 주소, 여행지 좌표(위도 및 경도), 여행지 테마, 여행지 관람시간, 여행지 연락처, 여행지 감성 및 여행지 사용 연령을 포함하는 "여행지에 대한 기본 정보", 및 사용자 여행 고유 번호, 여행지 고유번호 및 여행일정 순서를 포함하는 "여행 일정 정보"를 포함할 수 있다. 즉, 여행지에 대한 기본 정보는, 특정한 여행지를 식별하기 위한 정보를 의미할 수 있으며, 그리고 여행 일정 정보는, 관련 여행지에 대하여 시간에 따라 분류된 여행 정보를 의미할 수 있다.
도 3으로 되돌아 가면, 신규 속성 정보 추출 유닛(370)은 여행 검색 엔진(220) 및 여행 자원 데이터베이스(210)와 통신하여, 여행 검색 엔진(220)으로부터 수신된 결과 데이터와 여행 자원 데이터베이스(210)의 온톨로지 정보를 비교하여, 온톨로지 정보에 추가할 신규 속성 정보를 추출할 수 있다. 이러한 신규 속성 정보는, 전술한 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보에 포함되지 않은 신규한 속성 정보(예컨대, 사용자의 가족 구성 정보 및 사용자 직업 정보)일 수 있거나 또는 동일한 사용자 또는 여행 속성 정보이지만 상이한 메타 정보(설명 정보)(예컨대, 새로운 여행지)를 갖는 정보를 의미할 수도 있다.
본 발명의 일 양상에서, 이러한 신규 속성 정보 추출 유닛(370)은 선택적인 구성으로서, 신규 속성 정보 추출 유닛(370)의 기능은, 여행 정보 추출 유닛(350) 및 사용자 정보 추출 유닛(360)과 온톨로지 매니저(340)에 의해 대체될 수도 있다.
여행기 매니저(380)는 사용자(가입자)로부터 입력된 여행기를 관리 및 업데이트할 수 있다. 본 발명의 일 양상에 따른 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)는 웹사이트 또는 애플리케이션을 생성하여, 사용자로 하여금 사용자 디바이스(130)를 통하여 상기 사용자의 여행기를 입력 및 기록할 수 있도록 허용할 수 있다. 추가적으로, 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)는 해당 사용자의 사용자 속성 정보를 키워드로 입력하여, 상기 웹사이트 또는 애플리케이션 이외의 다른 웹사이트 및 애플리케이션(예컨대, SNS, 블로그 등)에 업로드된 해당 사용자의 여행기 정보를 수집할 수 있다. 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)(여행기 매니저(380))는 이렇게 수집된 다른 네트워크 상의 해당 사용자의 여행기 정보를, 해당 사용자가 사전 기록한 해당 웹사이트 또는 애플리케이션에 기록된 여행기 정보에 맵핑시킬 수 있다. 따라서, 사용자가 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)가 배포하는 웹사이트 또는 애플리케이션에 자신의 여행기를 입력하지 않더라도, SNS 및 블로그 등의 검색을 통하여 해당 사용자에 대한 여행기 정보는 여행기 매니저(380)를 통하여 자동적으로 해당 웹사이트 또는 애플리케이션에 기록 및 업데이트될 수 있다.
여행 추천 정보 생성 모듈(330)은 특정 사용자의 사용자 디바이스(130)로부터 입력받은 사용자 관련 정보에 기초하여, 상기 특정 사용자의 개인화된 여행 추천 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 여행 추천 정보 생성 모듈(330)은 여행 자원 데이터베이스(210)에 저장된 온톨로지 정보에 기초하여, 입력된 사용자 관련 정보와 매칭도가 가장 높은(또는 미리결정된 임계치 이상의 매칭도를 갖는) 사용자(들)에 대한 여행 일정 정보를 여행 추천 정보로 생성할 수 있다. 다른 예시로, 여행 추천 정보 생성 모듈(330)은 여행 자원 데이터베이스(210)에 저장된 온톨로지 정보에 기초하여, 입력된 사용자의 여행 관련 정보와 매칭도가 가장 높은(또는 미리결정된 임계치 이상의 매칭도를 갖는) 여행 정보를 시간순서대로 분류하여 형성된 여행 일정 정보를 여행 추천 정보로 생성할 수 있다. 추가적으로, 여행 추천 정보 생성 모듈(330)은, 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나와 사용자 클러스터링 알고리즘(K-means algorithm), 핫 플레이스 추천 알고리즘(HOT place recommendation algorithm) 및 온톨로지 정보에 기초하여, 개인화된 여행 추천 정보를 생성할 수 있다. 상기 알고리즘들은 여행 자원 데이터베이스(210)에 저장되거나 또는 여행 추천 정보 생성 모듈(330) 내의 별도의 저장소에 저장될 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추천 및 온톨로지 업데이트 방법을 예시적으로 도시한다.
도 4의 방법은 예를 들어, 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)에 의해 수행될 수 있다.
여행 정보 추출 및 추천 장치(110)는 사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 생성할 수 있다(410). 즉, 상기 장치(110)는 복수의 속성 정보들(예컨대, 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보)간의 연관 관계를 파악하기 위한 연관 룰 알고리즘(association rule algorithm)에 기초하여 온톨로지 정보를 생성할 수 있다. 온톨로지 정보의 구조에 대해서는 도 6과 관련하여 후술하기로 한다.
상기 장치(110)는 생성된 온톨로지 정보에 기초하여, 온라인/오프라인 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정할 수 있다(420). 이렇게 결정되는 키워드는 다양한 타입을 가질 수 있다. 예를 들어, "전주"에서의 여행지 정보를 검색하기 위하여, 온톨로지 구조에서의 속성 정보들 간의 연관관계를 통하여, 상기 장치(110)는 "전주" "전주 여행" "전주 여행 코스" "한옥마을" "풍남문" "오목대" 및/또는 "경기전"이라는 키워드를 검색을 위하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 장치(110)는 임의의 키워드 생성 알고리즘(keyword generation algorithm)을 통하여, 검색할 키워드를 결정할 수 있다.
그리고나서, 상기 장치(110)는 결정된 키워드(들)에 따라 네트워크 상에서의 검색을 수행할 수 있다(430). 예를 들어, 상기 장치(110)는 상술한 키워드들을 통하여, SNS 서버, 블로그 서버 등 다양한 네트워크 상의 검색 대상들을 검색할 수 있다.
상기 장치(110)는 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정할 수 있다(440).
예를 들어, 상기 장치(110)는 상기 검색 결과로부터 여행 관련 키워드와 함께 사용되는 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드의 추출 빈도에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 장치(110)(예컨대, 신규 속성 정보 추출 유닛(370) 등)는 검색 결과를 통하여 "전주 여행"과 관련된 키워드와 함께 쓰이는 단어를 추출할 수 있다. 상기 단어가 새로운 단어(예컨대, "전동성당")인 것으로 판단되는 경우, 상기 장치(110)는 새로운 단어를 생성하여 여행 자원 데이터베이스(210)에 저장할 수 있다. 따라서, 상기 생성된 새로운 단어는 후속적으로 "전주 여행"과 관련된 키워드로 저장되거나 또는 온톨로지 정보를 구성할 수 있다. 만약 새로운 단어가 아닌 경우, 단어 추출 빈도에 따라 온톨로지 속성을 추가할지 여부를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, (해당 단어 추출 빈도수 / 전체 단어 추출 빈도수) * α > 0.1 인 경우에는 온톨로지 속성을 추가하기 위하여 관리자 또는 온톨로지 매니저(340)로 해당 단어에 대한 정보가 전달될 수 있다. 여기서의 α 값은 0.01~0.5의 값으로 설정될 수 있으며, α값이 낮게 설정되는 경우 새로운 온톨로지 속성의 추가가 어려워지며, α값이 높게 설정되는 경우 온톨로지 속성 추출이 비효율적이 될 수 있기 때문에, 온톨로지 매니저(340)는 저장된 온톨로지 정보의 성숙도, 사용자 설정, 및/또는 정책 등을 기초로 하여 α값을 가변적으로 조절할 수 있다.
즉, 상기 장치(110)는 상기 검색 결과로부터 적어도 새로운 여행 속성 정보를 추출하고, 상기 추출된 새로운 여행 속성 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정할 수 있다.
도 4로 되돌아 가면, 상기 장치(110)는 특정 사용자(제 1 사용자)로부터 여행 정보 추천 요청을 수신하는 경우, 이에 응답하여 상기 특정 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성할 수 있다(450). 여기서의 여행 정보 추천 요청은, 상기 특정 사용자의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 즉, 상기 장치(110)는 온톨로지 정보, 상기 특정 사용자의 사용자 속성 정보 및/또는 여행 속성 정보에 기초하여 상기 특정 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 장치(110)는 여행정보 추천 요청에 포함된 상기 제 1 사용자의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나와 매칭되는 온톨로지 정보 내의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나를 추출하고, 그리고 상기 추출된 온톨로지 정보 내의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나로부터, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 요청받은 사용자 속성 정보가 "사진"인 경우에는, 임의의 이미지 프로세싱 기술을 통하여, 상기 사용자의 "인물 사진"과 대응도가 높은 다른 인물 사진이 업로드된 다른 사용자의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보가 호출될 수 있다. 다른 예시로, 요청받은 상기 여행 속성 정보가 "동행자 없는 여행"인 경우, 동행자가 존재하지 않는 여행과 관련된 정보를 다수회 기록한 사용자의 속성 정보 및 여행 속성 정보가 호출될 수 있다.
이러한 여행 추천 정보를 생성하는 단계는, 사용자 클러스터링 알고리즘(K-means algorithm), 핫 플레이스 추천 알고리즘(HOT place recommendation algorithm)에 기초할 수도 있다. 이러한 알고리즘들은 온톨로지 정보에 포함될 수도 있다. 상기 알고리즘들은 도 7과 관련하여 후술하기로 한다.
예를 들어, 특정 사용자로부터 입력된 사용자 속성 정보가 83년생(33세) "경기도 성남 거주 여성"인 경우, 상기 장치(110)는 상기 사용자 속성 정보와 대응도가 높은 사용자 속성 정보를 갖는 사용자의 여행일정 정보를 온톨로지 정보로부터 추출할 수 있다. 추가적으로, 상기 장치(110)는 그리고 상기 사용자의 SNS 정보를 통해 최근 여행지가 "전주"인 점을 파악할 수 있다. 그리고나서, 상기 장치(110)는 추출된 여행일정 정보에서 "전주"와 관련된 여행일정 정보를 제외하고, 상기 특정 사용자에게 개인화된 여행 일정 정보(예컨대, "경기도 이천 여행 일정")를 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 여행기를 다른 웹 사이트로부터 수집하여 업데이트하는 방법을 예시적으로 도시한다.
도 5에서 도시되는 바와 같이, 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)는 사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 생성(505)하고, 생성된 온톨로지 정보에 기초하여, 오프라인/온라인 네트워크 상에서의 제 2 사용자에 대한 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정(510)할 수 있다. 본 명세서에서의 상기 제 2 사용자는 상기 장치(110)에서 제공하는 여행기 사용자 인터페이스(UI)에 자신의 여행기를 입력 및 기록한 사용자를 의미할 수 있다.
상기 장치(110)는 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 제 2 사용자에 대한 검색을 수행할 수 있다(515). 이러한 검색은, 상기 장치(110)에서 제공하는 여행기 사용자 인터페이스(UI)를 제외한 다른 네트워크(예컨대, SNS, 블로그 등)를 통한 제 2 사용자의 여행 관련 데이터를 검색하는 것을 의미할 수 있다. 이러한 검색은 사전수집된 상기 제 2 사용자의 사용자 속성 정보(예컨대, 아이디, 이름 등과 같은 제 2 사용자의 식별 정보)를 키워드로 하여 수행될 수 있다.
그리고나서, 상기 장치(110)는 전술한 다양한 네트워크로의 검색을 통하여 제 2 사용자의 사용자 속성 정보를 수집(555)하고, 상기 제 2 사용자의 여행지 정보를 수집(520)할 수 있다.
상기 장치(110)는 여행 자원 데이터베이스(210)를 리트리브하여 기존 사용자 속성 정보에 상기 수집된 제 2 사용자의 사용자 속성 정보가 존재하는지 여부를 결정한다(560). 상기 제 2 사용자의 사용자 속성 정보가 존재하지 않는다고 결정되는 경우, 상기 장치(110)는 새로운 사용자 속성 정보를 생성(565)하고, 단계 550으로 진행한다. 또한, 상기 제 2 사용자의 사용자 속성 정보가 존재한다고 결정되는 경우, 상기 장치(110)는 제 2 사용자 속성 정보에 대응하는 여행기 정보를 상기 장치(110)가 서비스하는 플랫폼으로부터 호출(570)하고, 단계 535로 진행한다.
단계 520에 이어, 상기 장치(110)는 수집된 여행지 정보로부터 제 2 사용자의 여행일정 정보를 생성할 수 있다(525). 즉, 다양한 네트워크를 통하여 수집된 상기 제 2 사용자의 여행지 정보를 시간순서대로 정렬함으로써, 상기 제 2 사용자의 여행일정 정보가 생성될 수 있다. 그리고나서, 상기 장치(110)는 생성된 여행일정 정보로부터 여행 일자 정보를 추출할 수 있다(530).
추출된 여행일자와 호출된 제 2 사용자의 여행기 정보(상기 장치(110)가 제공하는 플랫폼에서 기록된 여행기 정보)에서의 최근 여행일자의 차이값이 사전결정된 임계값 n(예컨대, 1일)을 초과하는 경우(535), 상기 장치(110)는 추출된 여행일정 정보와 기존 기록된 제 2 사용자의 여행기 정보와의 대응도가 없는 것으로 판단하여, 상기 제 2 사용자의 새로운 여행기를 생성하여, 상기 장치(110)가 서비스하는 플랫폼에 이를 기록할 수 있다. 또한, 임계값 n(예컨대, 1일)을 초과하지 않는 경우(535), 상기 장치(110)는 제 2 사용자의 미리작성된 여행기와 다른 네트워크로부터 추출된 여행일정 정보가 대응되는 것으로 판단하여, 상기 제 2 사용자의 미리작성된 여행기에 상기 추출된 여행일정 정보를 추가하여 상기 미리작성된 여행기를 업데이트시킬 수 있다.
예를 들어, 다양한 네트워크로부터 추출된 여행일이 2015년 1월 1일이고, 상기 장치(110)가 서비스하는 플랫폼에 최근 기록된 여행일이 2015년 1월 3일인 경우, 전술한 예시에서는 다른 여행으로 판단되기 때문에, 상기 플랫폼에는 해당 사용자의 새로운 여행기가 생성될 수 있다.
따라서, 사용자는 자신이 향유하는 다양한 온라인/오프라인 네트워크에 여행과 관련된 데이터를 기록하더라도, 하나의 플랫폼(예컨대, 장치(110)가 서비스하는 여행기 플랫폼)에서는 해당 사용자의 여행기들이 자동적으로 수집 및 정렬되어 업데이트될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 하나의 여행기를 기록하기 위한 플랫폼에 자신이 직접 여행일정 및 여행관련 데이터를 기록하지 않더라도, 상기 플랫폼에서는 자동적으로 해당 사용자의 여행기가 수집 및 업데이트될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 정보(600)의 예시적인 구조이다.
도 6에서 도시되는 바와 같이, 온톨로지 정보(600)는 크게 사용자 속성 정보(610) 및 여행지 속성 정보(620)로 구성될 수 있다. 상기 사용자 속성 정보(610)는, 아이디, 이름, 사진, 이메일, 생년월일, 성별, 주소, 관심사 및 SNS 계정 등을 포함하는 "사용자 기본 정보(630)", 및 아이디, 사용자 여행 고유번호, 여행일/시간, 여행 교통수단, 여행 총 비용, 여행 동행자, 여행 중 감성, 여행 중 날씨, 및 정보등록일을 포함하는 "여행에 대한 사용자 고유 정보(640)"를 포함할 수 있다. 즉, 사용자 기본 정보(630)는 해당 사용자를 식별할 수 있는 정보를 의미하며, 여행에 대한 사용자 고유 정보(640)는 특정 여행과 관련된 사용자의 식별 정보를 의미할 수 있다.
상기 여행 속성 정보(620)는, 여행지 고유번호, 여행지 이름(한글, 일본어, 중국어 및 영어), 여행지 분류, 여행지 이미지, 여행지 주소, 여행지 좌표(위도 및 경도), 여행지 테마, 여행지 관람시간, 여행지 연락처, 여행지 감성 및 여행지 사용 연령을 포함하는 "여행지 정보(660)", 및 사용자 여행 고유 번호, 여행지 고유번호 및 여행일정 순서를 포함하는 "여행 일정 정보(650)"를 포함할 수 있다. 즉, 여행지 정보(660)는, 특정한 여행지를 식별하기 위한 여행지 기본 정보를 의미할 수 있으며, 그리고 여행 일정 정보(650)는, 관련 여행지에 대하여 시간에 따라 분류된 여행 정보를 의미할 수 있다.
즉, 구조화된 온톨로지 정보(600)는 정보(또는 속성 또는 속성 정보)들이 서로에 대하여 계층화된 구조를 가질 수 있으며, 예를 들어, 사용자 속성 정보(610)는 사용자 기본 정보(630) 및 여행에 대한 사용자 고유 정보(640)의 상위 정보이며, "이름" 항목은 사용자 기본 정보(630)의 하위 정보가 될 수 있다.
또한, 구조화된 온톨로지 정보(600)는, 사용자 기본 정보(630)의 "아이디"와 여행에 대한 사용자 고유 정보(640)의 "아이디"가 서로 매칭되어 상호 연결될 수 있으며, 여행지 정보(660)의 "여행지 고유 번호"와 여행일정 정보(650)의 "여행지 고유 번호"가 서로 매칭되어 상호 연결될 수 있으며, 상기 여행에 대한 사용자 고유 정보(640)의 "사용자 여행 고유 번호"와 상기 여행 일정 정보(650)의 "사용자 여행 고유 번호"가 서로 매칭되어 서로 연결될 수 있다. 즉, 이러한 온톨로지 정보(600)는 상위 노드들 및 이들의 하위노드들이 하나 이상 공통되는 항목(예컨대, 아이디, 사용자 여행 고유 번호 등)을 포함하도록 구조화되기 때문에, 각각의 노드들은 서로 연관성을 가질 수 있게 된다.
요약하면, 상기 온톨로지 정보(600)는, 복수의 상위 속성 정보(610 및 620), 상위 속성 정보 각각에 대한 복수의 하위 속성 정보(630, 640, 650 및 660), 및 하위 속성 정보 각각에 대한 복수의 항목 정보(예컨대, 아이디, 여행일/시간, 여행지 고유 번호 및 여행지 주소 등)로 구성되며, 그리고 하위 속성 정보 중 하나는 다른 하나와 하나 이상의 동일한 항목 정보(아이디, 사용자 여행 고유 번호, 및 여행지 고유 번호)를 포함하여, 상기 복수의 하위 속성 정보들이 상호 연관되는 것을 특징으로 할 수 있다.
도 6에서 도시되는 바와 같이, 여행 추천 정보를 요청하는 요청자는 자신의 속성 정보(670)(예컨대, 아이디, 이름, 사진, 이메일, 생년, 성별, 주소, 관심사 및 SNS 정보)를 사용자 디바이스(130)를 통해 입력할 수 있다.
이러한 경우, 상기 장치(110)는 구조화된 온톨로지 정보(600) 내에서 상기 요청자의 속성 정보(670)와 대응되는 항목(예컨대, 요청자의 "주소" 항목과 여행지 정보(660)의 "여행지 주소" 항목, 및/또는 요청자의 "관심사"와 여행지 정보(660)의 "여행지 감성" 등)과의 매칭(비교)을 통하여, 그리고 상기 구조화되어 상호 연관을 갖는 온톨로지 정보(600)를 통하여, 상기 요청자 개인화된 여행 추천 정보를 생성할 수 있다.
즉, 앞서 설명된 바와 같이, 두개의 노드들은 서로 동일한 항목(예컨대, 아이디, 여행지 고유 번호, 사용자 여행 고유 번호)을 포함하고 있기 때문에, 요청자의 정보로부터 상기 온톨로지 정보(600)를 구성하는 4개의 하위 속성 정보들(하위 노드들)(630, 640, 650, 660) 및 2개의 상위 속성 정보들(상위 노드들)(610 및 620) 내의 항목들이 모두 반영된 개인화된 여행 추천 정보가 생성될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 서비스 플랫폼(700)을 예시적으로 도시한다.
도 7에서 도시되는 여행정보 추출 및 추천 서비스 플랫폼(700)은 예를 들어, 여행자원 서비스(710), 사용자 서비스(720), 여행기록 서비스(730), 여행일정 서비스(740) 및 추천 서비스(750)로 구성될 수 있으나, 이들로 한정되는 것은 아니다.
여행 자원 서비스(710)는 여행자원 데이터베이스(210)와 연동하여, 여행 자원들(예컨대, 온톨로지 정보(600) 및 여행기 정보 등)을 관리할 수 있다. 여행 자원 서비스(710)는 도 7에서 도시되는 바와 같이, 자원 정보 관리, 자원 리스트 관리 및 자원 상세정보 관리 등과 같은 기능들을 포함할 수 있다. 여행 자원 서비스(710)의 전술한 기능들은 서버(즉, 여행 정보 추출 및 추천 장치(110)) 관리자에게만 노출될 수 있다. 또는, 여행 자원 서비스(710)의 전술한 기능들은 서버 관리자뿐만 아니라 해당 플랫폼(700)을 사용하는 사용자들에게도 노출될 수도 있다. 이러한 경우, 사용자들은 여행 자원 서비스(710)를 통하여, 타인의 여행 정보 등을 검색 및 수집할 수도 있다.
사용자 서비스(720)는 사용자의 회원 가입, 로그인, 비밀번호 찾기, 프로필 관리 및 사용자 정보 수정 등과 같은 기능을 제공할 수 있다. 해당 사용자 서비스(720)는 사용자들 및 서버 관리자 모두에게 노출될 수 있다.
사용자 서비스(720)는 도 7에서 도시되는 사용자 클러스터링 관리 알고리즘(760)에 의해 구현될 수도 있다. 즉, 사용자 클러스터링 관리 알고리즘(760)은 예를 들어, K-means알고리즘을 포함할 수 있으며, 사용자를 n개의 군집(그룹)으로 분류 및 그룹핑하기 위한 임의의 알고리즘을 포함할 수 있다.
여행기록 서비스(730)는 사용자들이 해당 플랫폼(730)을 통하여 자신의 여행기 정보를 입력 및 관리할 수 있도록 하는 서비스를 제공한다. 이러한 여행기록 서비스(730)는 예를 들어, 여행기 관리, 여행기 상세정보, 여행기 리스트, 디바이스 별(또는 사용자 별 또는 사용자 군집 별) 여행기 작성 서비스, 및 Staffic/Theme 서비스 관리 기능들을 제공할 수 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 여행기록 서비스(730)는 다른 플랫폼들(SNS 플랫폼 및 블로그 플랫폼 등)에서 수집 및 추출한 해당 사용자의 여행기를 해당 플랫폼(700) 상에 기록된 해당 사용자의 기존의 여행기와 매칭시켜, 해당 사용자의 해당 플랫폼(700) 상에서의 여행기를 자동적으로 업데이트할 수 있다.
여행 일정 서비스(740)는 여행 자원 서비스(710)와 연동하여, 사용자로 하여금 사용자 자신뿐만 아니라 다른 사용자들의 여행 일정 리스트(또는 디폴트로 저장된 여행 일정 리스트)를 검색 및 관리하도록 허용할 수 있다. 또한, 여행 일정 서비스(740)는 해당 여행지와 관련된 정보를 수집하여, 특정 여행지에서의 행사 일정 및 테마 일정들을 제공할 수도 있다.
추천 서비스(750)는 사용자의 입력 정보에 따른 여행 추천 기능 및 추천된 여행에 대한 상세정보를 제공하는 기능들을 제공할 수 있다.
이러한 추천 서비스(750)는 여행자원 데이터베이스(210)와 연동하여, SPOT 추천(여행일정 추천) 알고리즘(770) 및/또는 HOT PLACE 추천 알고리즘(780) 등에 기초하여 구현될 수 있다. 상기 알고리즘들(770 및 780)은 여행자원 데이터베이스(210)에 저장될 수 있다.
SPOT 추천 알고리즘(770)은 예를 들어 연관 룰 알고리즘과 같은 알고리즘을 포함하여, 여행 자원들 간의 연관관계를 파악 및 구조화할 수 있다.
또한, HOT PLACE 추천 알고리즘(780)은 도 7에서 도시되는 바와 같이 이하의 수학식으로 구성될 수 있다:
Figure pat00001
여기서, i는 여행 자원 i를 의미하며, HPVi는 여행 자원 i의 추천값을 의미하며, Ti는 관광 자원 i가 포함된 여행기와 여행일정 개수를 의미하며, M은 여행정보 추출 및 추천 장치(110)를 이용하는 디바이스(예컨대, 애플리케이션, infocube 및/또는 설치 미디어 등)의 개수를 의미하며, 그리고 Smi는 디바이스 m의 검색 횟수를 의미할 수 있다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법으로서,
    사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 생성하는 단계;
    상기 생성된 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정하는 단계;
    상기 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하는 단계;
    상기 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 단계; 및
    제 1 사용자로부터 여행정보 추천 요청을 수신하는 것에 응답하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 단계;
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 여행정보 추천 요청은, 상기 제 1 사용자의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 그리고
    상기 여행 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 온톨로지 정보, 상기 제 1 사용자의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나를 기초로 하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 단계;
    를 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 여행 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 여행정보 추천 요청에 포함된 상기 제 1 사용자의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나와 매칭되는 상기 온톨로지 정보 내의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 온톨로지 정보 내의 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나로부터, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 단계;
    를 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 여행 추천 정보를 생성하는 단계는,
    상기 여행 정보 추천 요청에 포함된 상기 제 1 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보 중 적어도 하나와 사용자 클러스터링 알고리즘(K-means algorithm), 핫 플레이스 추천 알고리즘(HOT place recommendation algorithm) 및 상기 온톨로지 정보에 기초하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 속성 정보들은, 사용자 속성 정보 및 여행 속성 정보를 포함하고,
    상기 사용자 속성 정보는, 사용자 기본 정보 및 여행에 대한 사용자 고유 정보를 포함하며, 그리고
    상기 여행 속성 정보는, 여행지 정보 및 여행일정 정보를 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 단계는:
    상기 검색 결과로부터 여행 관련 키워드와 함께 사용되는 키워드를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 키워드의 추출 빈도에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 단계는:
    상기 검색 결과로부터 적어도 새로운 여행 속성 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 새로운 여행 속성 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하여, 제 2 사용자의 여행지 정보를 검색 및 수집하는 단계;
    상기 수집된 여행지 정보를 시간 순서대로 분류하는 단계;
    상기 분류된 여행지 정보를 기초로 하여, 상기 제 2 사용자의 여행일정 정보를 생성하는 단계;
    상기 생성된 제 2 사용자의 여행일정 정보를 데이터베이스 내의 상기 제 2 사용자의 사전 기록된 여행기 정보에 추가할지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 결정에 기초하여, 상기 제 2 사용자의 여행기 정보를 자동으로 업데이트하는 단계;
    를 더 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 생성된 제 2 사용자의 여행일정 정보를 데이터베이스 내의 상기 제 2 사용자의 사전 기록된 여행기 정보에 추가할지 여부를 결정하는 단계는:
    상기 생성된 제 2 사용자의 여행일정 정보에서 여행일 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 여행일 정보와 상기 제 2 사용자로부터 사전입력된 여행기 정보로부터 추출된 최근 여행일 정보를 비교함으로써, 상기 생성된 여행일정 정보를 상기 제 2 사용자의 여행일정 정보에 추가할지 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하여, 제 2 사용자의 사용자 속성 정보를 추출하는 단계;
    상기 추출된 사용자 속성 정보와 데이터베이스 내에 사전 저장된 사용자 속성 정보를 비교하는 단계; 및
    상기 비교의 결과에 따라서, 새로운 사용자 속성 정보를 생성하거나 또는 상기 제 2 사용자로부터 사전입력된 여행기 정보를 호출하는 단계;
    를 더 포함하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보는,
    상기 복수의 속성 정보들 간의 연관 관계를 파악하기 위한 연관 룰 알고리즘(association rule algorithm)에 기초하여 생성되는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 온톨로지 정보는,
    복수의 상위 속성 정보, 상위 속성 정보 각각에 대한 복수의 하위 속성 정보, 및 하위 속성 정보 각각에 대한 복수의 항목 정보로 구성되며, 그리고
    하위 속성 정보 중 하나는 다른 하나와 하나 이상의 동일한 항목 정보를 포함하여, 상기 복수의 하위 속성 정보들이 상호 연관되는 것을 특징으로 하는,
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 방법.
  13. 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 장치로서,
    사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 저장하는 여행자원 데이터베이스;
    상기 저장된 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정하고, 그리고 상기 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하는 여행 검색 엔진;
    상기 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 업데이트 모듈; 및
    제 1 사용자로부터 여행정보 추천 요청을 수신하는 것에 응답하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 여행 추천 정보 생성 모듈;
    온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천 장치.
  14. 온톨로지 기반의 여행정보 추출 및 추천을 위하여 컴퓨터 판독 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:
    사전결정된 복수의 속성 정보들을 기초로 하여, 상기 복수의 속성 정보들 간의 연관성을 나타내는 온톨리지 정보를 생성하는 동작;
    상기 생성된 온톨로지 정보에 기초하여, 네트워크 상에서의 검색을 수행하기 위한 키워드를 결정하는 동작;
    상기 결정된 키워드에 따라 상기 네트워크 상에서의 검색을 수행하는 동작;
    상기 네트워크 상의 검색 결과에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 생성된 온톨로지 정보를 업데이트할지 여부를 결정하는 동작; 및
    제 1 사용자로부터 여행정보 추천 요청을 수신하는 것에 응답하여, 상기 제 1 사용자에 대한 개인화된 여행 추천 정보를 생성하는 동작;
    을 포함하는,
    컴퓨터 프로그램.
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