날씨를 고려한 제주도 관광지 추천 알고리즘 개발

Development of Recommendation Algorithm for Attractions Considering Weather

기상은 관광객들의 여행 일정 결정에 많은 영향을 미친다. 기상과 관광의 데이터 융합은 새로운 가치를 창출할 수 있다. 본 연구는 기상조건에 따른 한국형 관광기후지수(Korean tourism climate index, KTCI)와 소셜미디어 정보를 고려한 관광지 추천알고리즘을 제안한다. 관광지의 관광기후지수를 생산하기 위해선 관광지의 열적쾌적성, 풍속, 강수, 일조시간을 알아야 한다. 관광지의 기상정보는 인근 기상관측소 사이의 거리 역수에 가중치를 부여한 역거리 가중법으로 예측하였다. 예측된 기상정보를 통해 관광지의 관광기후지수를 계산하면 관광지의 기상조건이 관광에 얼마나 좋은지 정량적으로 평가할 수 있다. 관광지는 실내관광지와 실외관광지로 구분된다. 실내관광지는 기상환경에 영향을 적게 받으므로 이를 고려한 관광기후지수를 제안하였다. 또한, 기상악조건(태풍, 폭염 등) 하에서는 관광객들이 위험에 노출되므로 관광하기 적합하지 않도록 관광기후지수를 수정하였다. 마지막으로 KTCI에 여행 정보사이트인 트립어드바이저의 리뷰와 평점을 가중치로 부여한 기상을 고려한 제주도 관광지 추천 알고리즘을 개발하였다. 본 연구 결과, 비가 내린 날의 경우는 실내 관광지들이 우선순위로 나타났으며, 기상 악조건의 경우는 모든 관광지가 부적합으로 나타났다.

It is well known that attractions are affected by weather. The recommendation algorithm for attractions considering Korean tourism climate index (KTCI) and social media information. The weather condition of attractions was predicted by inverse distance weight method from the observed data at weather stations in Jeju. A thermal comfort, wind speed, precipitation and daylight hours were used to calculate KTCI at attraction. The modified KTCI was proposed because KTCI has a limitation that does not reflect the character of attractions and severe weather warning. Social media data was also considered because the enormous growth of web and its user base has become a good source for convergence research. The number of reviews and the rating were used to the weight of multiplicative for a recommendation algorithm. The result of ranking based on a proposed algorithm was performed by a sunny and a rainy day. As a result, during a rainy day indoor attractions were recommended.