[논문 리뷰] Artificial Intelligence Systems applied to tourism: A Survey

Luís Duarte, Jonathan Torres외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 27.

Recommender Systems and Techniques참고 문헌 21인용 수 4

한 줄 요약

이 종합 검토는 인공지능의 관광 분야 응용을 다루며, 개인 에이전트, 인구 유동 예측, 추천 시스템 및 지리공간 데이터 시각화에 중점을 둡니다. 현재의 추세, 핵심 시스템, 그리고 상호작용성, 정확성 및 사전 문제 방지를 향상시키는 인공지능 기반 솔루션을 규명합니다.

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) has been improving the performance of systems for a diverse set of tasks and introduced a more interactive generation of personal agents. Despite the current trend of applying AI for a great amount of areas, we have not seen the same quantity of work being developed for the tourism sector. This paper reports on the main applications of AI systems developed for tourism and the current state of the art for this sector. The paper also provides an up-to-date survey of this field regarding several key works and systems that are applied to tourism, like Personal Agents, for providing a more interactive experience. We also carried out an in-depth research on systems for predicting traffic human flow, more accurate recommendation systems and even how geospatial is trying to display tourism data in a more informative way and prevent problems before they arise.

연구 동기 및 목표

• 관광 분야의 현재 인공지능 시스템, 특히 개인화 및 상호작용성에 중점을 두고 현재 상태를 검토하기.
• 다른 분야에서 널리 사용되고 있음에도 불구하고 관광 분야에서의 인공지능 도입에 미치지 못하는 격차를 규명하기.
• 개인 에이전트, 인구 유동 예측기, 추천 엔진과 같은 핵심 인공지능 기반 시스템을 분석하기.
• 지리공간 기술이 관광 데이터 시각화 및 사전 결정 지원에 어떻게 기여하는지 평가하기.
• 연구자와 실무자들을 위한 종합적이고 최신의 관광 분야 인공지능 응용 종합 검토 제공하기.

제안 방법

• 관광 분야 응용 분야의 기존 인공지능 시스템과 핵심 연구 결과에 대한 체계적 검토.
• 사용자 중심의 상호작용 가능한 관광 경험을 위한 개인 에이전트 분석.
• 인공지능 기법을 활용한 인구 유동 예측 모델 분석.
• 관광 콘텐츠 및 서비스를 위한 인공지능 기반 추천 시스템 조사.
• 관광 분야의 시각화 및 조기 문제 탐지 향상을 위한 지리공간 데이터 통합 방법 검토.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 관광 분야에서 주로 사용되는 인공지능 응용은 무엇인가요?
• RQ2 인공지능 기반 개인 에이전트는 관광 분야에서 사용자 상호작용과 개인화를 어떻게 향상시키나요?
• RQ3 인공지능은 관광지의 인구 유동을 얼마나 정확하게 예측할 수 있으며, 사전 관리에 어떻게 기여할 수 있나요?
• RQ4 관광 분야의 추천 시스템은 인공지능을 어떻게 활용하여 정확성과 관련성을 향상시키나요?
• RQ5 지리공간 인공지능은 관광 데이터의 시각화 및 해석을 어떻게 향상시키나요?

주요 결과

• 관광 분야의 인공지능 시스템은 상호작용적이고 맞춤형 경험을 제공하기 위해 개인 에이전트에 점점 더 집중하고 있습니다.
• 인구 유동 예측 모델은 혼잡이 발생하기 전에 이를 예측하고 완화하기 위해 개발되고 있습니다.
• 관광 분야의 추천 시스템은 인공지능을 통해 정확성과 사용자 만족도를 향상시키기 위해 진화하고 있습니다.
• 지리공간 인공지능은 더 정보가 풍부하고 실질적인 관광 데이터 시각화를 가능하게 하고 있습니다.
• 진전이 있음에도 불구하고, 관광 분야는 다른 산업에 비해 인공지능 도입에서 뒤처지고 있어 연구 및 개발 잠재력이 크게 남아 있습니다.