Agenda

데이터 활용

한국문화관광연구원
한국관광공사_무장애여행정보
- 장애인,어르신,영유아를 동반한 여행의 어려움 해소를 위한 무장애 관광정보를 국문으로 제공합니다.
TripAdvisor / Yelp / Google Places API
- 리뷰와 평점 기반 정보
기상청 날씨 데이터
지역별 교통 소요 시간

알고리즘

설문점수기반
- 사용자가 중요하다고 선택한 항목에 가중치 부여하여 점수 합산 방식
태그기반
- 도시별로 태그를 두고 사용자가 입력한 태그와 유사도 비교하여 선정
콘텐츠기반 필터링
- 사용자가 선호하는 조건에 맞는 도시 특성과 매칭
사진 보여주고 선택 (감성 기반 키워드와 연관)
협업 필터링
- 유사한 응답을 가진 사용자들의 여행 선호지를 바탕으로 추천
동적 변경
- 해당 지역 날씨나 축제 정보에 기반하여 상황에 맞게 추천
지역 편향
- 인기 지역 과적합 방지를 위해 MMR 알고리즘 적용

오픈소스

백엔드: TensorFlow Lite / PyTorch
알고리즘: Tour API 4.0 : 관광지 기본 정보, 축제/행사 정보, 관광지 이미지
Hugging Face의 웹 API 서비스 (예: inference API)는 일정 사용량 초과 시 유료

→ 하지만 로컬에 모델을 내려받아 사용하는 건 완전히 무료
Rasa X (Rasa의 시각화/관리 툴)는 오픈소스 버전 외에 기업용 상용 버전도 있습니다.

→ 일반 프로젝트에는 오픈소스만 사용해도 충분합니다.

차별화 전략

사용자 경험 중심 차별화
- 설명 가능한 추천
  - 사용자가 왜 이 여행지를 추천했는지 설명(키워드 기반)
  - SHAP, ELI5
- 여행 목적 기반 추천
  - 콘텐츠에 여행 목적 태그 설정(우선순위에 따라 설명)
  - FastAPI, pandas
- 감성 키워드 기반 태깅
  - 장소에 감성적 분위기 태그(감성적인, 따뜻한 등)
  - Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK
기술 기반 차별화
- 실시간 상황 기반 추천
  - 날씨, 시간, 계절 기반 실시간 추천 필터 적용
  - (조건 필터는 Rule-based로 구현)
- 사용자 피드백 기반 추천
  - 지난 여행에 대한 피드백 수집
  - TensorFlow Recommenders, Surprise, SQLite/PostgreSQL
- 커뮤니티 및 현지인 추천
  - 로컬 추천 시스템 도입
  - 후기/꿀팁 공유 시스템 설계 가능
  - BeautifulSoup (웹스크래핑용), Streamlit (후기 시각화 UI)
- 건강/제약 필터링 추천
  - 채식, 비건, 알러지 등 건강 조건 기반 필터링
  - (조건 필터는 Rule-based로 구현)

UI 레퍼런스

주요 색상 선택

기존의 웹/앱들은 파란색, 민트색 등 시원한 계열 사용

감성/분위기	주요 색상	설명
자연·힐링	초록색, 하늘색, 베이지	자연 풍경, 휴식 이미지와 어울림
모험·활동	주황색, 빨강, 강한 파랑	에너지 넘치고 활동적인 느낌
문화·역사	고동색, 버건디, 진한 남색	전통, 깊이감 강조
도시·세련됨	흰색, 검정, 그레이, 네이비	모던하고 깔끔한 인상
가족·따뜻함	연한 주황, 살구색, 파스텔톤	친근하고 안정된 분위기

추가 아이디어 반영 역할 분배

백엔드 역할	주요 기능	구현 단계	사용 오픈소스	적용 알고리즘 / 처리 방식
A. 사용자 설문 처리 & 도시 추천	사용자 설문 수집(점수 집계 & 키워드) 및 구조화	① 설문 입력 API 구성 (JSON 형태)	`FastAPI`, `pandas`	-
	설문 점수 기반 도시 추천	② 가중치 점수 합산 방식	`pandas`	설문 점수 기반 가중치 합산
	태그 기반 도시 추천	③ 사용자 태그 ↔ 도시 태그 유사도 계산	`Scikit-learn`	TF-IDF + Cosine Similarity
	콘텐츠 기반 필터링	④ 사용자가 좋아한 조건 ↔ 도시 특성 매칭	`Scikit-learn`, `pandas`	Content-based filtering
	감성 키워드 기반 추천 (사진 선택)	⑤ 선택한 이미지 키워드와 감성 연관 매핑	`Hugging Face Transformers`, `spaCy`	감성 분류 모델 (KoBERT 등)
B. 관광지·식당·액티비티 추천	도시 선택 후 장소 추천	① 도시 내 콘텐츠 불러오기	`Tour API 4.0`, `pandas`	-
	장소별 태그 기반 유사도 추천	② 선택된 콘텐츠 태그 ↔ 사용자 선호 비교	`Scikit-learn`, `pandas`	Cosine Similarity
	콘텐츠 중복/과적합 방지	③ 인기 장소 편향 조절	`NumPy`, `pandas`	MMR 알고리즘 (Maximal Marginal Relevance)
	JSON 형태로 프론트에 응답	④ API Response 구조 설계	`FastAPI`	-
	동적 정보 반영 (축제, 날씨 등)	⑤ 조건 기반 콘텐츠 필터링	-	Rule-based
C. 챗봇 추천 기능 & 통합 API	챗봇 백엔드 구축	① 간단한 챗봇 응답 구성 (or Rasa 연동)	`Rasa`, `ChatterBot`, `FastAPI`	Rule-based or Intent classification
	시간/위치 기반 추천 처리	② 조건 기반 콘텐츠 필터링	`FastAPI`, `pandas`	Rule-based
	사용자 피드백 저장/활용	③ 피드백 저장 + 추천 개선	`TensorFlow Recommenders`, `Surprise`, `SQLite`	Collaborative Filtering (SVD, NCF)
	~~후기 기반 커뮤니티 추천~~	④ 후기 크롤링 → 시각화	`BeautifulSoup`, `Streamlit`	(선택적) 감성분석, 키워드 추출
	건강/제약 기반 추천	⑤ 사용자 조건 기반 필터링	-	Rule-based (비건, 알러지 등 필터링)
	전체 API 통합 관리 & 문서화	⑥ API 문서화 + 통합 테스트	`FastAPI`, `Swagger`	-

설문조사 내용

✍️ 설문 문항 예시: 선호하는 기온 (예: 따뜻한 곳, 시원한 곳) - 사진

선호하는 여행 유형 (자연, 역사, 쇼핑, 음식, 휴식, 액티비티 등) - 사진

여행 기간 (1박 2일, 3박 4일, 1주일 등)

예산 범위