KR20190107252A - 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 ar기반 테마여행 ai 큐레이션 제공시스템 - Google Patents

가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 ar기반 테마여행 ai 큐레이션 제공시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템은, 유저로부터 여행 목적 및 여행지를 포함하는 여행정보를 입력 받는 여행정보 입력부와, 상기 유저로부터 상기 여행정보와 관련하여 문장으로 작성된 여행계획 요청서를 입력 받는 요청서 입력부를 구비한 여행정보 입력모듈; 여행지 데이터가 저장된 여행지 정보 데이터베이스와, 상기 여행계획 요청서를 기반으로 상기 유저의 여행 선호도를 판단하여 상기 여행지 데이터로부터 복수의 세부 여행지를 도출하는 여행선호도 조사부를 구비한 여행선호 확인모듈; 가상의 캐릭터를 생성하는 캐릭터 생성부와, 상기 여행선호 확인모듈에서 상기 세부 여행지의 도출 진척에 따라 상기 캐릭터의 외형을 변형시켜 육성하는 캐릭터 육성부를 구비한 캐릭터 육성모듈; 육성된 상기 캐릭터를 통해 AR(Augmented Reality) 기반으로 상기 세부 여행지 각각을 지도에 표시한 여행지도 및 상기 세부 여행지에 대한 안내정보를 상기 유저에게 제공하는 여행정보 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템{A System of Providing Theme Travel AI Curation Based on AR through Customization Learning of Virtual Character}
본 발명은 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게 설명하면 여행자가 요청한 테마에 따른 다양한 여행지를 여행자의 선호에 따라 선택하여 여정으로 제공하되, 실시간으로 변화하는 주변 상황이나 이슈에 따라 수정이 가능토록 한 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템에 관한 것이다.
자신이 가보고 싶은 여행지를 정해둔 사람들은, 여행지를 여행하는데 필요한 정보들을 다양한 방식을 통해 수집하고 이를 토대로 계획을 세우는 것이 일반적이다.
헌데, 자신이 희망하는 여행지에 대하여 자신만의 방식을 통해 정보를 수집하고 계획을 세웠음에도 불구하고 해당 여행지의 특색을 제대로 경험하지 못하고 여행에 실패를 겪는 경우가 대부분이며, 이처럼 여행에 실패를 겪는 경우 쉽게 떠나지 못하는 여행에 대한 미련을 갖게 되고 금전적으로도 손해를 입을 수 있다. 이는, 자신과 동일한 여행지를 여행하고자 하는 다른 사람이나 동일한 여행지를 이미 방문한 경험자에게 여행 노하우 및 여행관련정보를 수집하고 싶어도 현 시점에서는 이를 실현할 수 있는 체계적인 서비스가 마련되어 있지 않은 상황 때문이라 할 수 있다. 이에 따라, 여행을 계획하는 사람들은 보다 구체적인 실질적인 도움을 필요로 함에도 불구하고 도움을 요청할 대상이 없기 때문에, 금전적으로 시간적으로 불필요한 소모를 하고 자신의 에너지를 낭비하게 되는 비효율적인 측면을 감수해야만 하는 실정이다.
특히 특정한 기준을 가지고 여행을 진행하는 테마여행의 경우, 현재 진행되고 있는 테마여행 대부분이 관광사나 지자체에서 상업적인 목표를 갖고 설계한 경우가 많아 이를 그대로 믿고 여행을 떠났다가는 원하는 관광보다는 쇼핑이나 기타 다른 것들 위주의 여행만을 즐기다 돌아올 수밖에 없어 일반적인 만족도가 매우 떨어지기 마련이었다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 해결책으로서, 한국등록특허 제 10-1781520호 '여행정보 공유 서비스 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템 및 여행정보 공유 서비스 방법'에서는, 가입자 별로 방문하고자 하는 여행지정보 및 여행관련정보를 저장/관리함으로써, 가입자가 방문하고자 하는 여행지를 위한 여행관련정보를 효과적으로 관리하며 더불어 동일한 여행지정보를 갖은 타 가입자의 정보를 공유/열람하여, 여행을 계획하고 즐기는데 보다 구체적이고 실질적인 도움을 줄 수 있는 여행정보 공유 서비스 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템 및 여행정보 공유 서비스 방법과, 여행정보공유서비스서버 및 여행정보공유서비스서버의 여행정보 공유 서비스 제공 방법을 개시하였다.
그러나 이와 같은 방법은 다른 사용자들의 여행정보가 검증된 정보인지도 알 수 없기 때문에 그대로 여행계획에 적용하는 것은 다소 무리가 있었다.
다음으로 한국등록특허 제 10-0769247호 '여행정보 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템을 이용한 여행정보 제공방법'에서는, 여행자 단말기, 인터넷망 및 여행정보 제공서버를 포함하는 여행정보 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템을 이용한 여행정보 제공방법으로서, (A1) 상기 여행자 단말기의 사용자가 상기 여행정보 제공서버에 회원가입 후, 여행관련 정보를 검색하기 위한 웹페이지에 요청신호를 보내면, 상기 여행정보 제공서버가 저장부의 지리정보 DB에 기 저장되어 있는 여행자가 여행할 수 있는 지도를 여행자 단말기의 출력부를 통해 디스플레이하는 단계; (A2) 상기 여행정보 제공서버가 여행자 단말기로부터 여행하고자 하는 여행 목적지 및 여행 목적지 주변의 관광지 등의 선택신호를 수신하는 단계; (A3) 상기 여행자 단말기의 사용자가 기존에 여행한 관광지인지의 여부를 판단하여 기존에 여행한 관광지가 아니면, 상기 여행정보 제공서버에 여행일정, 여행코스 및 여행 시 이용하는 교통정보 등을 입력시키는 단계; 및 (A4) 상기 여행정보 제공서버가 저장부에 기 저장되어 있는 지리정보 DB, 기존 여행자 코스정보 DB, 교통정보 DB, 날씨정보 DB, 숙박정보 DB, 가격정보 DB, 특정지역정보 DB 및 이벤트정보 DB를 통해, 여행하고자 하는 여행 목적지에 도달하기 위한 전체적인 여행관련 정보인 여행일정, 여행코스 및 여행경비 등을 산출하여, 여행자 단말기의 출력부를 통해 확인시키는 단계를 포함하는 여행정보 제공방법을 개시하였다.
그러나 이와 같은 방법 역시도 임의의 여행정보를 받아오기 때문에 그 정보가 과연 여행자에게 알맞은 정보일 지는 여전히 알 수 없다는 문제가 있다.
본 발명은 상기 기술의 문제점을 극복하기 위해 안출된 것으로, 유저가 선호하는 여행지 및 세부 여행지를 추천하는 여행지 추천 시스템을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은, 여행지 추천 및 여행지 안내 시 증강현실을 활용하는 캐릭터 도우미를 통해 정보를 제공하는 시스템을 제시하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 여행정보 제공 시 캐릭터의 커스터마이징(변형/육성) 기능을 통해 유저가 여행정보를 취득하는 과정에 있어 항상 흥미를 가질 수 있는 시스템을 제시하는 것이다.
본 발명의 추가 목적은, 여행정보를 유저의 현재 위치와 현재 세부 여행지의 상황에 따라 그 방문 순서를 변경하여 계획을 다시 세울 수 있도록 하는 시스템을 제시하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템은, 유저로부터 여행 목적 및 여행지를 포함하는 여행정보를 입력받는 여행정보 입력부와, 상기 유저로부터 상기 여행정보와 관련하여 문장으로 작성된 여행계획 요청서를 입력받는 요청서 입력부를 구비한 여행정보 입력모듈; 여행지 데이터가 저장된 여행지 정보 데이터베이스와, 상기 여행계획 요청서를 기반으로 상기 유저의 여행 선호도를 판단하여 상기 여행지 데이터로 부터 복수의 세부 여행지를 도출하는 여행선호도 조사부를 구비한 여행선호 확인모듈; 가상의 캐릭터를 생성하는 캐릭터 생성부와, 상기 여행선호 확인모듈에서 상기 세부 여행지의 도출 진척에 따라 상기 캐릭터의 외형을 변형시켜 육성하는 캐릭터 육성부를 구비한 캐릭터 육성모듈; 육성된 상기 캐릭터를 통해 AR(Augmented Reality) 기반으로 상기 세부 여행지 각각을 지도에 표시한 여행지도 및 상기 세부 여행지에 대한 안내정보를 상기 유저에게 제공하는 여행정보 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
더하여, 상기 여행선호도 조사부는, 상기 여행계획 요청서에 포함된 용어의 등장빈도와 근접도에 따라 군집화한 군집화팩터를 통해 유효 용어를 도출하는 비교 도출파트와, 상기 유효 용어를 기반으로 상기 세부 여행지를 도출하는 세부여행지 도출파트를 구비하는 것을 특징으로 한다.
나아가, 상기 군집화팩터는, 다음의 수학식 1을 통해 계산되는 것을 특징으로 한다.
수학식 1.
Figure pat00001
(여기서, CFab는 용어 a에 대한 용어 b의 군집화팩터, Cont(a,b)는 용어 a와 근접한 용어 b의 누적 합, Cont(b,a)는 용어 b와 근접한 용어 a의 누적 합, Cont(a,all)은 용어 a와 근접한 용어 전체의 누적 합, Cont(b,all)은 용어 b와 근접한 용어 전체의 누적 합을 의미한다.)
추가로, 상기 여행선호도 조사부는, 상기 여행계획 요청서에 포함된 용어를 일렬로 나열하고, 나열된 용어 각각의 간격을 파악하는 간격 파악파트와, 상기 간격의 고저에 따른 간격 가중치를 추가로 적용하여 군집화한 군집화팩터를 통해 확장 유효 용어를 도출하는 확장 도출 파트 및, 상기 확장 유효 용어를 상기 여행지 데이터와 매칭시켜 매칭된 복수의 여행지 데이터를 기반으로 상기 세부 여행지를 도출하는 확장 여행지 도출파트를 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템은,
1) 유저가 선호하는 여행지 및 세부 여행지를 추천하는 여행지 추천 시스템을 제공하고,
2) 여행지 추천 및 여행지 안내 시 증강현실을 활용하는 캐릭터 도우미를 통해 정보를 제공하는 시스템을 제시하며,
3) 여행정보 제공 시 캐릭터의 커스터마이징(변형/육성) 기능을 통해 유저가 여행정보를 취득하는 과정에 있어 항상 흥미를 가질 수 있는 시스템을 제시하고,
4) 나아가, 여행정보를 유저의 현재 위치와 현재 세부 여행지의 상황에 따라 그 방문 순서를 변경하여 계획을 다시 세울 수 있도록 하는 시스템을 제공한다.
도 1은 본 발명의 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도.
도 2는 본 발명의 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템에 대한 구성을 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명의 기본적인 프로세스 흐름을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명의 여행계획 요청서를 입력하는 방법에 대한 일 실시예를 나타낸 예시도.
도 5는 본 발명의 여행계획 요청서 기반의 텍스트 분석 방법에 대한 프로세스 흐름을 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명의 텍스트 분석과정과 그에 따른 캐릭터 육성장면에 대한 일 실시예를 나타낸 예시도.
도 7은 본 발명에서 세부 여행지 도출 이후의 안내장면의 일 실시예를 나타낸 예시도.
도 8은 본 발명의 경로 비교도 생성방법에 대한 프로세스 흐름을 나타낸 순서도.
도 9는 본 발명의 경로 비교도가 적용된 안내장면의 일 실시예를 나타낸 예시도.
도 10은 실제 AR이 적용된 안내장면의 일 실시예를 나타낸 예시도.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도이다.
본 발명의 가상 캐릭터(20)의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템(1)은 중앙서버에 구비되는 시스템(1)으로서, 여행을 준비 중인 학생 혹은 학생과 함께 여행을 떠날 학부모나 선생님 등의 보호자를 포함하는 개념인 유저(2)가 여행 계획을 세울 때 활용할 수 있도록 한 시스템(1)이 구비되는 것이되, 유저(2)는 이 시스템(1)을 활용하기 위해 통신망에 연결된 유저(2)단말(3)을 통해 시스템(1)에 접속하여 활용할 수 있는 구성이며, 나아가 이 시스템(1)은 별도의 관리자를 더 두거나 혹은 시스템(1) 내부에 AI 봇을 둘 수 있으며 이 관리자 혹은 봇을 통해 유지보수와 데이터 업데이트 등을 진행할 수 있는 구성을 갖춘 것을 의미한다.
도 2는 본 발명의 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템에 대한 구성을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 기본적인 프로세스 흐름을 나타낸 순서도이며, 도 4는 본 발명의 여행계획 요청서를 입력하는 방법에 대한 일 실시예를 나타낸 예시도이다.
이러한 시스템(1)에 대해 도 2 내지 4를 참조하면서 더욱 상세하게 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 가상 캐릭터(20)의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템(1)은 유저(2)로부터 휴식, 오락, 역사, 체험과 같은 적어도 어느 하나의 여행 목적과, 서울, 부산, 도쿄, 파리 등과 같이 대략적으로 원하는 도시나 지역과 같이 비교적 넓은 범위의 여행을 떠나길 원하는 여행지를 입력 받는 여행정보 입력부(110)와, 유저(2)로부터 여행정보와 관련하여 복수 개의 단어로 구성되는 문장으로 작성된 여행 요청서를 입력 받는 요청서 입력부를 포함하는 여행정보 입력모듈(100); 앞선 여행지에 종속되는 구성인 세부여행지(예를 들어 여행지가 부산이었다면, 세부여행지는 기장, 해운대, 서면 등이 포함될 수 있다.), 혹은 그보다 더 세부적인 건물, 유적, 점포, 식당 등의 정보들 중 적어도 하나의 여행지 데이터가 저장된 여행지 정보 데이터베이스(210)와, 여행계획 요청서(10)를 기반으로 유저(2)의 여행 선호도를 판단하여 여행지 정보 데이터베이스(210)에 포함된 여행지 데이터로부터 복수의 세부 여행지를 도출하는 여행선호도 조사부(220)로 구성되는 여행선호 확인모듈(200)이 포함될 수 있다.
즉, 앞서 유저(2)로부터 입력 받은 요청서를 분석하면 실질적으로 유저(2)가 어떠한 여행지에서 어떠한 여행 목적을 갖고 여행을 계획하고 있는지를 판단할 수 있으며, 따라서 이러한 분석은 여행자에게 특화된 여행계획이자 여행지 중심의 여행계획을 제공할 수 있는 하나의 밑바탕이 될 수 있는 자료로서 활용이 가능하다.
특히 여행지 정보 데이터베이스(210)는, 실시간으로 혹은 특정 주기마다 갱신되는 정보 데이터베이스로서, 바람직하게는 웹봇(web bot)을 통해 인터넷에 위치한 블로그나 카페, 게시글 등을 확인하면서 여행지 관련 정보를 업데이트 가능한 것이며, 세부여행지에 대한 정보나 특정한 건물, 유적, 특정한 점포, 식당 등의 정보가 수록될 수 있다. 이러한 여행지 정보의 예를 들면, 예를 들어 서울의 유적으로서 경복궁을 들 수 있는데, 이 경복궁의 위치는 서울특별시 종로구 세종로에 위치하고 있으므로 이러한 주소 정보와 경복궁의 외형 사진, 경복궁에 대한 설명, 경복궁으로 가는 교통편, 경복궁 주변 정보 등이 포함될 수 있다. 다른 예시로서 전라남도의 경우에는 다양한 세부여행지가 포함될 수 있겠으나 이 중 여수, 전라좌수영, 진남관 등의 정보는 바로 앞서 설명한 여행계획 요청서(10)에 등장한 정보와 상응되는 정보라고 할 수 있음은 물론이다.
여행지 정보 데이터베이스(210)에는 이러한 여행지 관련 정보들이 저장되어 있기 때문에, 유저(2)가 여행계획 요청서(10)를 입력하게 되면, 이를 기반으로 여행지 정보 데이터베이스(210)에 포함된 여행지 정보들과 비교하여 더욱 상세한 세부 계획인 세부 여행지를 도출할 수 있다.
나아가, 여행선호도 조사부(220)에서는 앞서 유저(2)에게 제공받은 여행계획 요청서(10)를 기반으로 하여 유저(2)의 여행 선호도를 판단하고, 이 선택데이터에서 여행 선호도를 기반으로 세부 여행지를 도출하는 구성이며, 기본적으로 유저(2)가 작성한 여행계획 요청서(10)를 텍스트 분석을 통해 자주 나온 단어나 감정단어 등을 통해 유저(2)의 선호를 파악하여 이에 해당하는 정보들을 여행지 정보 데이터베이스(210)에서 추출하는 것으로 유저(2) 맞춤형 여행지인 세부 여행지를 도출할 수 있도록 한다.
이렇게 도출된 세부 여행지 각각을 지도에 표시하여(이 때 바람직하게는 지도는 외부 GIS데이터베이스를 통해 제공받거나 혹은 자체적으로 지도데이터베이스를 구비한 상태로 활용되는 것이 가장 좋다.) 여행지도(30)를 생성하고, 각각의 세부 여행지에 대한 안내정보를 유저(2)에게 동시에 제공할 수 있는 여행정보 제공모듈(400)의 구성이 더 포함될 수 있다. 여기서 안내정보의 경우 굳이 세부 여행지에 대한 안내를 모두 여행지 정보 데이터베이스(210)에 저장한 상태로 제공될 필요는 없고, 앞서 설명한 바와 같이 여행지 정보 데이터베이스(210)의 구축 시 웹봇이 이러한 안내정보를 함께 모아 여행지 정보 데이터베이스(210)에 여행지 데이터로 저장해두거나 혹은 실시간으로 웹봇을 통해 외부 링크만 제공하는 정도로도 구현이 가능함은 물론이다.
이 때 여행정보의 제공은 유저(2)가 본 시스템(1)에 접속하기 위하여 사용한 PC의 웹 환경을 통해 제공하거나 혹은 유저(2)가 보유한 스마트폰과 같은 유저(2)단말(3)에 저장된 어플리케이션을 활용하여 제공될 수도 있는 것임은 물론이다. 또한 이러한 여행지도(30)나 안내는 어느 정도 고정화된 데이터이기 때문에 마치 구글이나 SK네트웍스와 같은 대형 지도 공급업체에서 오프라인 지도를 제공하거나 혹은 백과사전을 저장매체에 담아 제공하는 것과 같이 이러한 정보를 유저(2)가 보유할 수 있는 파일화된 정보로서 제공도 가능함은 물론이다.
또한, 앞선 여행선호 확인모듈(200)에서 세부 여행지를 도출할 때에, 해당 과정을 보다 사용자 친화적으로 제공하는 방법으로서 AR이 고려될 수 있다. AR은 Augmented Reality(증강현실)의 준말로서, 최근에 유행했던 게임'Pokemon Go'의 성공과 함께 대중의 관심사를 끌게 된 기술이다. 이 증강현실은 카메라 등의 촬영기기를 통해 실제 사물이나 주변 환경 등의 영상을 촬영하면, 이 영상을 표시하는 단말(3)에서 가상의 캐릭터(20)나 말 풍선, 이미지 등을 합성하여 마치 이러한 합성물들이 실제로 촬영된 영상에 원래 있었던 것처럼 행동하거나 위치시켜 표시하는 기술을 의미한다.
도 5는 본 발명의 여행계획 요청서 기반의 텍스트 분석 방법에 대한 프로세스 흐름을 나타낸 순서도이고, 도 6은 본 발명의 텍스트 분석과정과 그에 따른 캐릭터 육성장면에 대한 일 실시예를 나타낸 예시도이며, 도 7은 본 발명에서 세부 여행지 도출 이후의 안내장면의 일 실시예를 나타낸 예시도이다.
앞선 도 2에서 확인할 수 있듯이, 본 기술에서는 세부 여행지 도출 시 그 과정을 유저(2)가 쉽게 판단할 수 있도록 표시하는 가상의 캐릭터(20)를 생성하는 캐릭터 생성부(310)와, 앞선 여행선호 확인모듈(200)에서 세부 여행지 도출 진척에 따라 캐릭터(20)의 외형을 변형하여 캐릭터(20)를 육성하는 캐릭터 육성부(320)를 포함하는 캐릭터 육성모듈(300)의 구성을 더 갖출 수 있다. 여기서 캐릭터(20)는 쉽게 말해 증강현실을 통해 정보를 안내하기 위한 하나의 매개체로서 활용될 구성으로서 단순히 스마일이나 원 등의 추상적 마크로부터 피카츄와 같은 유명 IP들이 활용될 수도 있다. 특히 육성부의 경우 후술하겠지만, 여행선호 확인모듈(200)에서 세부 여행지를 도출하는 단계나 구성이 적어도 2개 이상으로 구성되기 때문에, 이러한 구성의 흐름에 따라, 즉 진척도에 따라 캐릭터(20)의 외형을 키우거나 단계별로 변화시켜 캐릭터(20)가 육성되는 것을 적용할 수 있다.
이렇게 캐릭터(20)가 준비되면, 여행정보 제공모듈(400)에서는 여행지도(30)를 기반으로 캐릭터(20)를 증강현실 기반으로 합성하여 캐릭터(20)를 통해 안내를 제공토록 할 수 있다. 예를 들면 자동차의 네비게이션과 같이 가상의 여행지도(30)를 띄워 경로(31)를 표시하는 기능을 동일하게 갖되, 동시에 이 여행지도(30)에 여행지도(30)의 특징에 따라 어울리게 표시(AR)되는 캐릭터(20)를 더 합성하여 캐릭터(20)를 매개로 안내를 추가로 제공하는 구성이 가능하다.
여기서 앞선 여행선호도 조사부(220)를 통해 세부 여행지를 도출하는 방법에 대하여 도 2 및 5를 기반으로 좀 더 상세하게 살펴보면 다음과 같다.
먼저 여행선호도 조사부(220)는, 여행계획 요청서(10)에 포함된 용어의 등장도와 근접도에 따라 군집화한 군집화팩터를 통해 유효 용어를 도출하는 비교 도출파트(221)와, 유효 용어를 여행지 데이터와 매칭시켜 매칭된 복수의 여행지 데이터를 세부 여행지로서 도출하는 선호여행지 도출파트로 구성될 수 있다.
유저(2)가 작성한 여행계획 요청서(10)에는 수 많은 용어들이 포함된 복수 개의 문장으로 구성된다. 따라서 이러한 용어들 중 실제로 유저(2)가 어떠한 여행정보가 관심이 있는가를 알아보려면 일종의 텍스트 분석과정이 필요하다.
이를 위해 별도로 텍스트 추출파트(미도시) 구성이 더 포함될 수도 있는데, 이 텍스트 추출파트는 여행계획 요청서(10)에 포함된 텍스트들을 어절 별로 나누되, 다시 그 자체만으로도 특정 의미를 갖는 명사와 같은 텍스트 및 감정을 나타내는 감정텍스트, 텍스트간의 연결을 위해 사용된 연결텍스트 등으로 잘게 쪼개어 용어화 시키는 역할을 할 수 있다. 이는 일반적인 텍스트 분석 과정에서 기본 작업으로 수행될 수 있는 과정 중 하나이며, 이 텍스트 추출파트에서 얼마나 작은 단위로 용어를 쪼개느냐에 따라 최종적으로 도출될 세부 여행지의 정확도가 상승하거나 하락할 수 있는 요인이 됨은 물론이다.
다만 여기서 용어를 나누는 기준을 굳이 복잡하게 잡지 않고, 단순히 하나의 어절을 기준으로 용어를 나누되, 이 어절에 조사나 접사 등이 포함되어 있을 수 있으므로 이를 인식하고 추후 필요에 따라 제외하여 용어로서 활용하도록 하는 구성을 갖출 수도 있음은 물론이다.
이러한 방식을 활용하여 여행계획 요청서(10)에서 용어를 분할하여 판단할 수 있게 되면, 다시 이 용어들의 등장빈도와 근접도에 따라 군집화한 군집화팩터를 통해 유효 용어를 도출하는 비교 도출파트(221)의 구성을 갖출 수 있다. 예를 들면 여행계획 요청서(10)에 제주라는 단어가 가장 반복적으로 등장하거나 혹은 여행계획 요청서(10)의 특정 문장에서 제주라는 단어가 반복적으로 등장하는 것이 등장빈도를 파악하는 것이며, 근접도의 경우에는 적용하는 방법에 따라 어느 정도 달라질 수는 있겠지만, 예를 들면 제주도와 좋다 혹은 제주도와 가고 싶다 등의 용어들은 반복 등장할 확률이 높은데, 이 때 '제주도가 매우 좋다'나 '제주도는 말과 귤 바다가 있어 가고 싶다' 등과 같이 제주도와의 사이에 다른 용어가 위치하여, 다시 말해 일정한 거리를 두고 위치하는 것이 보통이다. 따라서 이러한 제주도/좋다 세트와 제주도/가고 싶다 세트는 서로 다른 근접도를 갖게 되므로 이들의 샘플이 다양하게 모였을 때 이러한 근접도를 비교하게 되면 실질적으로 두 단어의 연관성이 얼마나 큰지를 파악할 수 있는 것이라 할 수 있다. 이러한 근접도 판단의 경우에는 현재 빅데이터 분야에서 워드 마이닝과 같은 작업 시 활용되는 다양한 데이터마이닝 엔진이 공개되어 있으며, 이들을 활용하는 것도 가능하다고 할 수 있음은 물론이지만, 단순히 근접도와 등장빈도를 각각 비교하는 것은 수 많은 데이터를 처리하기에는 비효율적인 방법이라고 밖에 할 수 없다.
따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로서 비교 도출파트(221)에서는 이러한 용어를 군집화팩터를 통해 군집화를 진행하게 되는데, 군집화팩터는 둘 이상의 용어를 반복적으로 등장빈도와 근접도를 비교하여 여행계획 요청서(10)에 포함된 용어들 각각의 중요도를 파악해 실제 분석에 활용될 유효 용어를 도출하도록 하는 것이다. 쉽게 말해 용어들을 군집화팩터를 통해 그 유효도의 고저를 판단할 수 있게 된다.
이 군집화팩터는 용어 분석 시 전체 용어를 비교 판단하는 것 보다는 의미가 있다고 예상되는 용어만 미리 추출하여 이를 비교 판단할 때에 활용할 수 있도록 하는 구성이다. 즉, 각 용어의 등장빈도와 근접도가 유효한 기준값으로 활용될 수 있는데, 그 예를 들면 다음과 같다.
특정 유저(2)가 업로드한 여행계획 요청서(10)의 내용이 다음과 같고 여행 목적으로서 역사와 체험을 지정했다고 가정한다.
'저는 ㅁㅁ고등학교에 재학중인 2학년 ㅇㅇㅇ입니다. 저는 이번 여름방학을 맞이하여 x월 y일부터 x월 z일까지 2학년 1학기 역사교과서에서 보았던 이순신장군의 부임지인 전라좌수영을 살펴보고 싶습니다. 또한 전라좌수영 주변에서 이순신장군이 전쟁을 벌였던 유적지도 관람하고 싶습니다.'
이러한 문장에서 '전라좌수영', '이순신장군', '싶습니다'와 같은 용어는 세트를 이루어 여행계획 요청서(10)에 반복 등장하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 용어들은 등장빈도가 다른 용어들과 대비할 때 높고, 이순신장군과 전라좌수영은 전라좌수영/싶습니다나 이순신장군/싶습니다보다 근접하게 위치한 것을 확인할 수 있다. 물론 싶습니다의 경우 이 세 용어를 제외한 다른 용어들의 근접도가 전혀 없어 0을 나타내는 것 보다는 높게 형성된 것을 확인할 수 있으며, 따라서 군집화팩터를 통해 유효 용어가 도출되는 경우 바로 이 전라좌수영, 이순신장군, 싶습니다의 용어가 도출될 수 있는 것을 판단할 수 있다.
이러한 군집화팩터 적용은 유효한 텍스트의 추출시간이 기존의 다른 기술들과 대비하였을 때 짧아 빠르게 텍스트 추출이 가능하여 여행계획 요청서(10)의 길이가 길거나 혹은 여행계획 요청서(10)를 수 많은 유저(2)로부터 송부 받은 경우에는 이러한 빠른 텍스트 추출을 통해 같은 하드웨어를 보유한 경우에도 더 많은 분석이 가능하면서 동시에 유효 용어를 더욱 정확하게 도출할 수 있는 시스템(1)의 제공이 가능하게 된다는 장점을 갖는다.
여기서 군집화팩터에 대해 자세하게 설명하면, 군집화팩터는 다음의 수학식 1로 설명될 수 있다.
수학식 1.
Figure pat00002
여기서, CFab는 용어 a에 대한 용어 b의 군집화팩터, Cont(a,b)는 용어 a와 근접한 용어 b의 누적 합, Cont(b,a)는 용어 b와 근접한 용어 a의 누적 합, Cont(a,all)은 용어 a와 근접한 용어 전체의 누적 합, Cont(b,all)은 용어 b와 근접한 용어 전체의 누적 합을 의미한다.
즉, 앞선 여행계획 요청서(10)를 계속해서 활용하여 설명하면, '이순신장군'과 '전라좌수영'의 두 용어는 이 근접하여 사용되는 빈도가 높으며, 그 출현 빈도 역시 높은 편이다. 따라서 이에 대한 군집화를 수행할 경우 '이순신장군'과 '전라좌수영'은 한 그룹으로 군집화될 가능성이 높다고 할 수 있다.
나아가 날짜에서도 'x월', 'y일', 'z일'과 같이 날짜나 시간을 나타내는 용어는 근접 사용되는 빈도가 높은 것을 확인할 수 있으며, 따라서 이와 같은 텍스트를 한 그룹으로 군집화하는 경우, 문장 내에 포함된 모든 용어에 대한 분류를 수행하는 것에 비해 보다 빠른 군집화를 수행할 수 있는 것이라 할 수 있다.
이러한 방식으로 군집화가 수행되면, 이 유효 용어를 통해 다시 여행지 정보 데이터베이스(210)에 포함된 여행지 데이터와 각각 매칭시켜 매칭된 복수의 여행지 데이터를 세부 여행지로서 도출할 수 있게 되며 이러한 작업을 수행하는 것을 세부여행지 도출파트(222)라고 할 수 있다. 즉, 이순신장군과 전라좌수영의 경우라면, 전라좌수영에 위치한 건물인 진남관, 군기고 등의 유적, 변산반도, 여수 등의 세부 여행지 정보도 도출될 수 있다. 이러한 정보들은 일종의 유사도 비교를 활용하는 것이되, 이러한 유사도비교의 경우 빅데이터 분석(특히 텍스트분석) 분야에서 널리 활용되는 상용엔진이나 관련 분석법을 활용하여 적용이 가능하기 때문에, 이에 대한 상세한 설명은 생략하도록 한다. 나아가 이 방식을 역으로 활용하여 전라남도라는 더 큰 범위의 여행지도(30) 역 추적 과정을 통해 도출될 수도 있음은 물론이다.
더 나아가 여행선호도 조사부(220)에서는 여행계획 요청서(10)에 포함된 용어를 일렬로 나열하였을 때, 나열된 각 용어 사이에 위치한 용어의 개수인 간격을 파악하는 간격 파악파트(223)가 구비될 수 있으며, 이러한 간격을 근접도에 적용하여 간격의 고저에 따른 간격 가중치를 활용함으로써 군집화팩터를 구할 때 근접도의 개념을 더욱 확장하여 활용이 가능한 구성을 갖춘 확장 도출 파트(224)의 구성을 더 구비할 수 있다.
즉, 일반적인 사람들은 실제 말하고자 하는 중요한 용어의 경우 용어들이 문장 내에서 가깝게 위치하는 것을 알 수 있다.
예를 들어 앞선 설명의 예시를 활용하면, 전라좌수영과 이순신장군의 경우 2회 반복하여 함께 등장하였는데, 그 사이에 위치한 용어가 모두 1개인 것을 확인할 수 있다. 또한 전라좌수영/싶습니다나 이순신장군/싶습니다의 경우 역시 2회 반복하여 함께 등장하였지만 그 사이에 위치한 용어가 1개 이상이며, 등장할 때마다 용어의 수인 간격이 다르게 나타나는 것을 알 수 있다.
물론 '싶습니다'의 경우 일반적으로 텍스트 분석과정에 있어 감정용어로 정의 가능한 것이며, 이는 특정 내용의 호불호를 판단할 수 있는 용어이기 때문에 본 발명의 여행지 정보 데이터베이스(210)와 직접 비교될 수는 없는 용어이긴 하지만, 분명한 것은 이 싶습니다 자리에 여행지 정보 데이터베이스(210)에 포함된 여행지 데이터와 비교가 가능한 구성이었다고 가정한다면, 이는 전라좌수영/이순신장군의 근접도보다 낮은 근접도를 갖는 것으로 판단이 가능하다. 이 간격은 가까울수록 높고, 멀수록 낮은 간격 가중치로서 활용이 가능하다.
따라서, 실질적으로 시스템(1)이 유저(2)에게 세부 여행지를 제공하기 위해서는 이러한 용어들의 간격이자 근접도 차이를 고려할 필요가 있는 것이다. 따라서, 이러한 간격의 고저에 따라 근접도에 적용할 수 있는 간격 가중치를 두어 군집화한 군집화팩터를 통해 확장 유효 용어를 도출하는 확장 도출 파트(224)의 구성을 구비할 수 있는 것이다. 다만, 이러한 간격 가중치는 유저(2)의 글쓰기 습관에 따라서도 변경 가능한 것이기 때문에 미리 유저(2)의 글쓰기 습관을 미리 판단하기 위한 사전조사과정을 더 거치는 방법을 통해 간격 가중치의 적용 범위를 제어하는 것을 고려될 수 있음은 물론이다.
이렇게 도출된 확장 유효 용어를 다시 여행지 데이터와 매칭시켜 매칭된 복수의 여행지 데이터를 세부 여행지로서 도출하는 확장 여행지 도출파트(225)의 구성을 더 갖출 수 있다.
여기서 확장 유효 용어를 도출하는 방법을 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
수학식 2.
Figure pat00003
여기서, (CFab)p는 확장 유효 용어, m은 전체 군집화 횟수, (CFab)n은 n번째 군집화에서 용어 a에 대한 용어 b의 군집화팩터, Lan-Lbn은 n번째 군집화에서 용어 a와 용어 b의 간격, Ls는 용어 a와 용어 b의 최대 간격을 의미한다.
군집화팩터는 앞선 수학식 1을 통해 확인할 수 있는 변수들이고, 군집화 횟수는 예를 들어 문장 내에서 전체 용어가 3개라면 a,b,c >>> ab, ac, bc의 3회라고 도출될 수 있는 것이다. 여기서 새롭게 등장한 간격과 최대 간격을 앞선 예문을 통해 설명하면 다음과 같다.
이순신장군을 a라고 가정하고, 전라좌수영을 b라 가정하면, 이 둘의 간격은 1이 된다. (이순신장군(의) / 부임지인①? / 전라좌수영(을), 전라좌수영 / 주변에서①? / 이순신장군(이)), 또한 이순신장군을 a라고 가정하고 싶습니다를 b라 가정하면, 이 둘의 간격은 3 또는 4가 된다. (이순신장군(의) / 부임지인①? / 전라좌수영을②? / 살펴보고③? / 싶습니다, 이순신장군(이) / 전쟁을①? / 벌였던②? / 유적지도③? / 관람하고④? / 싶습니다) 또한 이 문장에서 최대 간격은 "저는 이번 여름방학을 맞이하여 x월 y일부터 x월 z일까지 2학년 1학기 역사교과서에서 보았던 이순신장군의 부임지인 전라좌수영을 살펴보고 싶습니다."문장에 포함된 17이며, 따라서, 이순신장군/전라좌수영의 경우 17/1이 간격 가중치로, 이순신장군/싶습니다의 경우 17/3 혹은 17/4 혹은 평균인 17/3.5가 간격 가중치로 적용될 수 있다. 이러한 간격을 통해 용어 a와 용어 b가 각각 어떠한 용어로 지정되었느냐에 따라 간격 가중치가 달리 되므로, 각각의 단어를 비교 시 앞선 군집화팩터에 가중치를 더 적용시킴으로써 용어의 중요도를 보다 쉽게 판단할 수 있게 되는 것이라 하겠다. 앞선 구성에서의 유효 용어와 본 구성에서의 확장 유효 용어는 그 용어의 중요도 판단에 따라 순차적으로 도출되거나 혹은 기 지정된 수량만큼만 도출되는 방식도 고려 가능함은 물론이다.
이렇게 재 판단된 확장 유효 용어는 다시 여행지 데이터와 매칭시켜 매칭된 여행지 데이터를 세부 여행지로서 도출할 수 있는데, 앞선 방법과 달리 간격 가중치가 등장하기 때문에 도출된 값이 특정 기준 이상인 것을 확장 유효 용어로서 도출하게 되면, 반복적으로 등장하지 못한 단어의 경우에도 각각의 여행지 데이터마다 가중치가 적용되어 있어 앞선 유효 용어와 달리 확장 유효 용어로서 선출될 수 있는 것이므로 보다 상세한 유저(2) 성향 파악에 도움이 되는 팩터로서 이 근접도이자 간격을 군집화팩터에 적용하는 것이라 할 수 있다.
이러한 분석 이후 사용자는 도 7과 같은 안내를 제공받을 수 있게 되는 것이라 할 수 있다.
도 8은 본 발명의 경로 비교도 생성방법에 대한 프로세스 흐름을 나타낸 순서도이고, 도 9는 본 발명의 경로 비교도가 적용된 안내장면의 일 실시예를 나타낸 예시도이며, 도 10은 실제 AR이 적용된 안내장면의 일 실시예를 나타낸 예시도이다.
나아가 여행정보 제공모듈(400)은, GIS데이터베이스로부터 세부 여행지 주변의 지도를 수신하는 지도 수신부(410)와, 수신된 지도에 세부 여행지의 위치를 표시하는 지도 적용부(420) 및, 세부 여행지를 연결하는 도로, 보도 중 적어도 하나의 동선을 기반으로 지도에 경로(31)를 표시하여 여행지도(30)를 생성하는 경로 표시부(430)의 구성을 더 갖출 수 있다. 이는 여행계획을 짤 때에 지도상에 예상되는 여행지를 표시하여 해당 여행지로 순차적으로 이동할 경로(31)를 짜는 구성을 표시하는 것이다. 여기서 경로 표시부(430)는 GIS데이터베이스를 통해 도로와 도보 정보를 판단하여 가장 짧은 거리나 가장 직선방향으로 가는 경로(31) 등 다양한 조건을 통해 경로(31)를 지정할 수 있음은 물론이다.
나아가, 여행정보 제공모듈(400)에는 유저(2)의 실시간 위치를 파악하여 위치 기반의 정보를 제공하는 구성을 갖출 수도 있다.
즉, 유저(2)가 보유한 유저(2)단말(3)을 통해 측정된 GPS정보를 기반으로 유저(2)의 현재 위치를 파악하는 위치파악부(440)와, 현재 위치를 시작점(41)으로 설정하여 시작점(41)으로부터 경로(31)를 통해 다음에 도달할 수 있는 세부 여행지를 경유거점(42)으로 지정하는 경유거점 지정부(450) 및, 경유거점(42) 다음에 도달할 수 있는 세부 여행지를 복수 개 산출하여 확장거점(43)으로 지정하는 확장거점 지정부(460)와, 지도와 별도로 생성되는 도표로서 중앙부위에 시작점(41)을 배치한 상태에서 배치된 시작점(41)을 기준으로 복수 개의 경유거점(42)을 계층 구조(Hierarchy Structure)로 배치하고, 또한 각각의 경유거점(42)을 기준으로 하여 다시 복수개의 확장거점(43)을 계층 구조로 추가 배치한 경로 비교도(40)를 생성하는 비교도 생성부(470)의 구성을 더 포함할 수 있다.
이 구성은 유저(2)의 현재 위치를 GPS를 통해 파악하여 유저(2)에게 현재 위치 기반의 다른 경로(31)들을 추천하는 구성을 제공하는 것으로서, 여행이 항상 제 시간에만 이루어지는 것이 아니므로, 여행 중간중간에도 계속해서 세부 여행지를 파악하여 일정을 조절할 필요가 있다. 이 때 활용될 수 있는 것이 바로 현재 위치를 기반으로 세부 여행지들의 경로(31)를 다시 한번 살펴볼 수 있는 경로 비교도(40)라고 할 수 있다. 경로 비교도(40)는 현재 위치를 시작점(41)으로 두고, 이 시작점(41)으로부터 이동 가능한 세부 여행지를 경유거점(42)으로 지정하여, 시작점(41)에서 각각의 경유거점(42)으로 갈 수 있는 길이나 예상 시간 등의 정보를 모두 계층구조로 나열하여 표시한 것이다. 또한, 하나 이상의 세부 여행지를 거칠 수 있는 충분한 여유가 있는 경우도 있으므로, 경유거점(42)을 다시 기준으로 하여 다음에 이동할 수 있는 세부 여행지를 확장거점(43)으로 지정하고, 경유거점(42)에서 확장거점(43)으로 이동하는 경로(31)를 다시 계층구조로 표시하여 제공하는 구성이다.
따라서 유저(2)는 한 눈에 현재 위치를 기준으로 하여 갈 수 있는 세부 여행지와 그 동선을 확인할 수 있어 유저(2)의 감이나 경험만으로 움직일 때 보다 훨씬 분석적인 여행 및 이동이 가능하게 된다.
여기서 경로 비교도(40)를 더욱 활용하는 다음의 방법도 고려될 수 있다.
먼저, 시스템(1) 구성을 위해, 세부 여행지마다 적어도 하나 이상 설치되는 것으로서, 세부 여행지에 위치한 차량 및 여행자 중 적어도 어느 하나를 포함하는 객체의 수를 감지하여 객체 감지정보를 생성하는 여행지 복잡도 감지센서(4)가 더 구비될 수 있다. 이 복잡도 감지센서는 최근에 활용되는 특정 영역에 위치한 사람의 수를 파악하여 그 복잡도를 판단할 수 있도록 하는 센서로서, CCTV나 적외선 센서 등이 활용될 수 있음은 물론이다.
나아가, 여행정보 제공모듈(400)에는 이 객체 감지정보를 기반으로 경유거점(42) 및 확장거점(43) 각각의 복잡도를 판단하는 복잡도 판단부(480)와, 경유거점(42)과 확장거점(43)을 연결하는 복수 개의 비교동선을 도출하는 비교동선 생성부(490) 및, 비교동선으로 연결된 경유거점(42)과 확장거점(43)의 복잡도 차를 비교동선의 복잡도로 지정하는 복잡도 지정부(500)와, 비교동선을 경로 비교도(40)에 합성하는 비교동선 합성부(510)를 구비할 수 있다.
여기서 복잡도는 다음의 수학식 3을 통해 도출 가능하다.
수학식 3.
Figure pat00004
수학식 3에서, XD는 특정 비교동선의 복잡도, Y1은 기준이 되는 어느 하나의 복잡도 감지센서에서 파악된 객체의 수, Y2는 Y1과 비교동선을 형성한 다른 분포 감지센서에서 파악된 객체의 수, r은 분포 감지센서가 포함된 세부 여행지가 경유거점(42) 및 확장거점(43)여부에 따라 차등 적용되는 0과 1 사이의 중요도 가중치, L은 비교동선의 실제 거리를 의미한다.
복잡도 감지센서에서 파악된 객체의 수는 다시 말해 해당 경유거점(42) 혹은 확장거점(43)의 복잡도가 될 수 있으며, 여기서 시작점(41)의 경우 복잡도를 0이라고 놓고 계산 가능함은 물론이다. 나아가, 중요도 가중치의 경우 미리 결정되는 값으로서, 예를 들어 3천명이 수용 가능한 세부 여행지에 100명의 분포가 파악되는 것과 300명이 수용 가능한 세부 여행지에 100명의 분포가 파악되는 것은 그 실질적인 차이가 엄청난 것을 이해할 수 있을 것이다. 그 외에도 수리 등의 이유로 평소보다 적은 면적만을 개방하거나 갑작스런 문제 등이 발생할 수 있으므로 이러한 차이를 보정하고자 미리 중요도 가중치를 1과 0사이에서 지정하여 활용할 수 있음은 물론이다.
따라서 측정된 분포와 중요도 가중치에 따라 각 경유거점(42), 확장거점(43) 및 비교동선의 복잡도가 도출될 수 있다.
나아가, 여행정보 제공모듈(400)에는 이러한 복잡도에 비례하여 비교동선의 길이를 가감 제어하는 복잡도 반영부(520)의 구성이 더 포함될 수 있으되, 이 때 비교동선의 길이는 다음의 수학식 4를 통해 계산될 수 있다.
수학식 4.
Figure pat00005
여기서, A(x,y)는 비교동선의 길이, NK는 비교동선의 기준 길이, K0는 비교동선의 최대 복잡도, K1은 전체 복잡도 감지센서에서 감지된 전체 객체의 수 중 선택된 비교동선에 포함되는 복잡도 감지센서에서 감지한 객체의 수의 비, K2는 선택된 비교동선의 복잡도를 의미한다.
이에 따라 비교동선은 특정한 기준 길이에서 복잡도에 따라 상이하게 변화된 길이를 가질 수 있으되, 특히 단순히 이 비교동선의 길이를 비교동선의 복잡도만 고려하지 않고, 전체 비교동선 들의 복잡도를 고려함으로써 해당 비교동선의 길이를 더욱 복합적으로 적용할 수 있다. 따라서, 유저(2)는 단순히 이 비교동선의 길이 비교만으로도 육안으로 충분한 복잡도 판단을 통해 적합한 동선 수정이 가능하게 됨은 물론이다.
지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템의 구성 및 작용을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.
1: 시스템 2: 유저
3: 단말 4: 여행지 복잡도 감지센서
10: 여행계획 요청서 20: 캐릭터
30: 여행지도 31: 경로
40: 경로 비교도 41: 시작점
42: 경유 거점 43: 확장 거점
100: 여행정보 입력모듈 110: 여행정보 입력부
200: 여행성호 확인모듈 210: 여행지 정보 데이터베이스
220: 여행선호도 조사부 221: 비교 도출파트
222: 세부 여행지 도출파트 223: 간격 파악파트
224: 확장 도출 파트 225: 확장 여행지 도출파트
300: 캐릭터 육성모듈 310: 캐릭터 생성부
320: 캐릭터 육성부 400: 여행정보 제공모듈
410: 지도 수신부 420: 지도 적용부
430: 경로 표시부 440: 위치 파악부
450: 경유거점 지정부 460: 확장거점 지정부
470: 비교도 생성부 480: 복잡도 판단부
490: 비교동선 생성부 500: 복잡도 지정부
510: 비교동선 합성부 520: 복잡도 반영부

Claims (10)

  1. 가상 캐릭터의 커스터마이징 학습을 통한 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템으로서,
    유저로부터 여행 목적 및 여행지를 포함하는 여행정보를 입력 받는 여행정보 입력부와, 상기 유저로부터 상기 여행정보와 관련하여 문장으로 작성된 여행계획 요청서를 입력 받는 요청서 입력부를 구비한 여행정보 입력모듈;
    여행지 데이터가 저장된 여행지 정보 데이터베이스와, 상기 여행계획 요청서를 기반으로 상기 유저의 여행 선호도를 판단하여 상기 여행지 데이터로부터 복수의 세부 여행지를 도출하는 여행선호도 조사부를 구비한 여행선호 확인모듈;
    가상의 캐릭터를 생성하는 캐릭터 생성부와, 상기 여행선호 확인모듈에서 상기 세부 여행지의 도출 진척에 따라 상기 캐릭터의 외형을 변형시켜 육성하는 캐릭터 육성부를 구비한 캐릭터 육성모듈;
    육성된 상기 캐릭터를 통해 AR(Augmented Reality) 기반으로 상기 세부 여행지 각각을 지도에 표시한 여행지도 및 상기 세부 여행지에 대한 안내정보를 상기 유저에게 제공하는 여행정보 제공모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 여행선호도 조사부는,
    상기 여행계획 요청서에 포함된 용어의 등장빈도와 근접도에 따라 군집화한 군집화팩터를 통해 유효 용어를 도출하는 비교 도출파트와,
    상기 유효 용어를 기반으로 상기 세부 여행지를 도출하는 세부여행지 도출파트를 구비하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 군집화팩터는,
    다음의 수학식 1을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
    수학식 1.
    Figure pat00006

    (여기서, CFab는 용어 a에 대한 용어 b의 군집화팩터, Cont(a,b)는 용어 a와 근접한 용어 b의 누적 합, Cont(b,a)는 용어 b와 근접한 용어 a의 누적 합, Cont(a,all)은 용어 a와 근접한 용어 전체의 누적 합, Cont(b,all)은 용어 b와 근접한 용어 전체의 누적 합을 의미한다.)
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 여행선호도 조사부는,
    상기 여행계획 요청서에 포함된 용어를 일렬로 나열하고, 나열된 용어 각각의 간격을 파악하는 간격 파악파트와,
    상기 간격의 고저에 따른 간격 가중치를 추가로 적용하여 군집화한 군집화팩터를 통해 확장 유효 용어를 도출하는 확장 도출 파트 및,
    상기 확장 유효 용어를 상기 여행지 데이터와 매칭시켜 매칭된 복수의 여행지 데이터를 기반으로 상기 세부 여행지를 도출하는 확장 여행지 도출파트를 구비하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 확장 유효 용어는,
    다음의 수학식 2를 통해 도출되는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
    수학식 2.
    Figure pat00007

    (여기서, (CFab)p는 확장 유효 용어, m은 전체 군집화 횟수, (CFab)n은 n번째 군집화에서 용어 a에 대한 용어 b의 군집화팩터, Lan-Lbn은 n번째 군집화에서 용어 a와 용어 b의 간격, Ls는 용어 a와 용어 b의 최대 간격을 의미한다.)
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 여행정보 제공모듈은,
    GIS데이터베이스로부터 상기 세부 여행지 주변의 지도를 수신하는 지도 수신부와,
    상기 지도에 상기 세부 여행지의 위치를 표시하는 지도 적용부 및,
    상기 세부 여행지를 연결하는 도로, 보도 중 적어도 하나의 동선을 기반으로 상기 지도에 경로를 표시하여 상기 여행지도를 생성하는 경로 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 여행정보 제공모듈은,
    상기 유저가 보유한 유저단말의 GPS정보를 기반으로 상기 유저의 현재 위치를 파악하는 위치파악부와,
    상기 현재 위치를 시작점으로 설정하고, 상기 시작점으로부터 상기 경로를 통해 다음에 도달할 수 있는 상기 세부 여행지를 경유거점으로 지정하는 경유거점 지정부 및,
    상기 경유거점에서 상기 경로를 통해 다음에 도달할 수 있는 상기 세부 여행지를 복수 개 산출하여 확장거점으로 지정하는 확장거점 지정부와,
    상기 지도와 별도로 생성되는 도표로서, 상기 시작점을 기준으로 복수 개의 상기 경유거점을 계층 구조(Hierarchy Structure)로 배치하고, 상기 경유거점을 기준으로 복수 개의 상기 확장거점을 계층 구조로 추가 배치한 경로 비교도를 생성하는 비교도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템은,
    상기 세부 여행지마다 적어도 하나 이상 설치되는 것으로서, 상기 세부 여행지에 위치한 차량 및 여행자 중 적어도 어느 하나를 포함하는 객체의 수를 감지하여 객체 감지정보를 생성하는 여행지 복잡도 감지센서를 더 포함하고,
    상기 여행정보 제공모듈은,
    상기 객체 감지정보를 기반으로 상기 경유거점 및 상기 확장거점 각각의 복잡도를 판단하는 복잡도 판단부와,
    상기 경유거점과 상기 확장거점을 연결하는 복수 개의 비교동선을 도출하는 비교동선 생성부 및,
    상기 비교동선으로 연결된 상기 경유거점과 상기 확장거점의 복잡도 차를 상기 비교동선의 복잡도로 지정하는 복잡도 지정부와,
    상기 비교동선을 상기 경로 비교도에 합성하는 비교동선 합성부를 구비하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 복잡도 지정부는,
    다음의 수학식 3을 통해 상기 복잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
    수학식 3.
    Figure pat00008

    (여기서, XD는 특정 비교동선의 복잡도, Y1은 기준이 되는 어느 하나의 복잡도 감지센서에서 파악된 객체의 수, Y2는 상기 Y1과 비교동선을 형성한 다른 분포 감지센서에서 파악된 객체의 수, r은 상기 분포 감지센서가 포함된 상기 세부 여행지가 상기 경유거점 및 상기 확장거점여부에 따라 차등 적용되는 0과 1 사이의 중요도 가중치, L은 상기 비교동선의 실제 거리를 의미한다.)
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 여행정보 제공모듈은,
    다음의 수학식 4를 통해 상기 복잡도에 비례하여 상기 비교동선의 길이를 가감 제어하는 복잡도 반영부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, AR기반 테마여행 AI 큐레이션 제공시스템.
    수학식 4.
    Figure pat00009

    (여기서, A(x,y)는 비교동선의 길이, NK는 비교동선의 기준 길이, K0는 비교동선의 최대 복잡도, K1은 전체 복잡도 감지센서에서 감지된 전체 객체의 수 중 선택된 비교동선에 포함되는 복잡도 감지센서에서 감지한 객체의 수의 비, K2는 선택된 비교동선의 복잡도를 의미한다.)
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