[논문]공공데이터를 활용한 맞춤형 여행 네비게이션 시스템 구현

심범수; 이한준; 유동희

doi:10.7472/jksii.2016.17.1.15

공공데이터를 활용한 맞춤형 여행 네비게이션 시스템 구현
Development of Customized Trip Navigation System Using Open Government Data 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.17 no.1, 2016년, pp.15 - 21

심범수 (R&D strategy & planning office, KHNP central research institute) , 이한준 (Center for Defense Acquisition, Korea Institute for Defense Analyses) , 유동희 (Dept. of Management Information Systems, Gyeongsang National University)

초록
AI-Helper

최근 정부는 창조경제라는 패러다임에 따라 다양한 분야의 공공데이터를 개방하고 여러 종류의 대국민 서비스를 구축하는 등 공공데이터 활용을 통한 가치창출에 역점을 두고 있다. 본 논문에서는 여행에 관한 공공데이터와 사용자 정보를 융합하여 사용자에게 맞춤형 여행 정보를 추천하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 사례기반추론(CBR) 방식을 이용하여 사용자별 맞춤형 정보 추천이 가능하도록 하였다. 본 시스템은 사용자 중심의 여행 정보를 제공한다는 측면에서 기존의 여행 시스템들과 차별화된다고 할 수 있으며, 턴키(Turn-key) 방식의 콘텐츠 제공으로 사용자의 편의성을 극대화할 수 있는 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구가 공공데이터의 성공적인 활용 사례가 되기를 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Under the flag of creative economy, Korea government is now releasing public data in order to develop or provide a range of services. In this paper, we develop a customized trip navigation system to recommend a trip itinerary based on integration of open government data and personal tourist data. The system uses case-based reasoning (CBR) to provide a personalized trip navigation service. The main difference between existing trip information systems and ours is that our system can offers a user-oriented information service. In addition, our system supports Turn-key style contents provision to maximize convenience. Our system can be a good example of the way in which open government data can be used to design a new service.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

공공데이터 개방이란 공공기관이 법령 등에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 취득하여 관리하는 자료 또는 정보를 이용자에게 활용할 수 있는 형태로 제공하고, 제공받은 공공데이터를 영리적, 비영리적으로 이용할 권한을 부여하는 것을 의미한다. 공공데이터 개방의 목적은 공공데이터를 무료로 자유롭게 이용 및 재이용 하도록 허락하고, 누구나 공공데이터를 활용하여 가상재화나 서비스를 생산함으로써 이익을 창출하며, 궁극적으로 국민 삶의 질을 제고하고 신산업 및 일자리 창출로 경제 활성화에 기여하고자 하는데 있다[6].
본 논문에서는 CBR 방식을 활용하여 기상 정보와 여행 정보를 사용자 중심으로 추천하는 맞춤형 여행 네비게이션 시스템을 개발하였다. 이 시스템에서는 네비게이션 앱을 통해 융합된 여행 정보를 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자 정보를 기반으로 맞춤형 정보를 추천한다는 점에서 의의를 갖는다.
본 시스템의 문제점 등을 질문한 서술형 답변에서는 제공된 정보의 유용성 제고 및 사용자 편의성에 대한 지적이 있었다. 맞춤형 정보 제공시 정확도를 제고하기 위한 방법으로 보다 더 다양한 사용자 정보를 확보하여 처리하는 것이 좋겠다는 의견이 있었다.
본 절에서는 공공데이터를 활용한 앱 중 본 논문에서 개발한 시스템과 유사하며 이미 성공적인 평가를 받고 있는 앱인 ‘대한민국 구석구석’과 ‘원기날씨’에 대해 살펴보고자 한다.
이러한 배경 하에 본 연구에서는 현재 정부에서 개방한 공공데이터를 활용하여 새로운 시스템을 제안하고 구현하였다. 현재까지 공공데이터를 활용한 기상 및 관광 등 각 분야별 앱 활용 수준은 공급자가 제공하는 일차 정보를 확인하는 정도에 머물러 있어 정보제공 측면에서 공급자 중심이었다[5].
하지만 향후에는 각 분야별 사용자 맞춤형 융합 정보를 분석·가공하여 소비자에게 전달하는 턴키(Turn-key) 방식의 앱 서비스가 필요할 것이라 전망된다. 이에 본 논문에서 구현한 시스템은 외출이나 여행 시, 공간 정보와 날씨 정보 그리고 나만을 위한 맞춤형 정보를 함께 제공함으로써 소비자의 정보요구 충족도를 제고시키려는 관점에서 제안되었다. 본 논문의 시스템을 활용하면 사용자는 여행지 및 여행지별 기상 정보를 제공받고, 축적된 사용자 정보를 토대로 해당 날씨와 사용자의 기호에 적합한 여행지를 추천받는 것이 가능해진다.
또한, 이러한 정보에 실시간 날씨 변동 정보를 적용하여 추천지를 변동할 수 있도록 설계하였다. 이와 같이 사용자들에게 사용자 중심의 정보를 제공함으로써 추천받은 정보에 대한 만족감을 높이고자 하였다.

제안 방법

각 평가자들은 본 연구의 시스템에서 추천받은 정보를 통하여 각자 자신이 경험한 시스템의 사용성을 평가 항목에 따라 평가하도록 하였다. 평가 항목은 표 1과 같이 유용성, 편의성, 미래 이용계획 정도의 3개의 항목으로 구성되며, 정량적 평가로 각 항목은 10점 만점으로 평가되었다.
그림 3과 같이 앞서 확보된 날씨, 사용자, 여행지, 후기정보를 이용하여 사례가 가지는 정량적인 크기를 활용하여 유사정도인 사례별 거리를 계산하였다. 이때 사례별 정량적 거리의 크기가 작을수록 성질이 유사한 사례로 판단하여 추천시 우선되며, 정량적거리 크기가 클수록 유사하지 않은 사례로 판단되어 후순위로 추천되게 된다.
해당 논문에서는 여행에 중요한 날씨 변수인 온도, 습도, 황사, 쾌적도 등을 활용하여 날씨를 정량화하여 사례로 활용가능하게 하였다. 날씨에 대한 정의가 끝난 후에는 사용자에 대하여 정의를 실시하였고, 소득, 연령, 성별 등의 변수를 활용하여 사용자를 사례화하였다. 날씨와 고객에 대한 사례화가 끝난 이후에는 여행지별, 날씨별 후기 정보를 인터넷을 통해 수집하거나, 사용자들이 직접 작성가능하게 하였다.
뿐만 아니라, 사용자 GPS 정보를 활용하여 선택된 여행지에 대한 상세 이동 경로를 제공하여 편리성을 더하였다. 또한, 이러한 정보에 실시간 날씨 변동 정보를 적용하여 추천지를 변동할 수 있도록 설계하였다. 이와 같이 사용자들에게 사용자 중심의 정보를 제공함으로써 추천받은 정보에 대한 만족감을 높이고자 하였다.
본 연구에서 개발한 시스템은 기상 및 여행에 관한 공공데이터를 활용하고, CBR기법을 통하여 사용자에게 맞춤형 여행정보를 제공한다. 뿐만 아니라, 사용자 GPS 정보를 활용하여 선택된 여행지에 대한 상세 이동 경로를 제공하여 편리성을 더하였다.
개발된 시스템의 작동 알고리즘은 다음과 같다. 우선 공공데이터에서 제공하는 날씨데이터를 활용하여 오늘의 날씨를 정하는 변수를 정한다. 해당 논문에서는 여행에 중요한 날씨 변수인 온도, 습도, 황사, 쾌적도 등을 활용하여 날씨를 정량화하여 사례로 활용가능하게 하였다.
여행을 할 때 날씨 정보는 여행과 관련성이 매우 높은 정보임에도 불구하고 현재 구축된 시스템에서는 정보 공급자가 제공하는 일차적인 정보를 사용자가 직접 확인하는 정도만 가능하다. 이에 본 연구에서 개발된 시스템은 사용자에게 여행과 연관된 여러 정보들을 융합하여 제공하며, 동시에 개별 사용자에 따른 정보 추천이 가능하다. 이는 사용자 중심의 정보 제공 서비스라는 측면에서 공급자 중심의 정보를 제공하는 기존 시스템들과 차별화된 특성을 갖는다.
우선 공공데이터에서 제공하는 날씨데이터를 활용하여 오늘의 날씨를 정하는 변수를 정한다. 해당 논문에서는 여행에 중요한 날씨 변수인 온도, 습도, 황사, 쾌적도 등을 활용하여 날씨를 정량화하여 사례로 활용가능하게 하였다. 날씨에 대한 정의가 끝난 후에는 사용자에 대하여 정의를 실시하였고, 소득, 연령, 성별 등의 변수를 활용하여 사용자를 사례화하였다.

대상 데이터

본 연구는 그림 1에서 제시된 바와 같이 여행에 필요한 기상 정보와 여행 정보를 한 번에 제공받는 서비스의 필요성에 대한 고민에서부터 비롯되었다. 본 연구의 시스템은 네비게이션 앱 형태로 구축되었으며 기상 정보와 여행 정보는 공공데이터를 활용하였다. 또한 맞춤형 정보개발에는 추천 알고리즘을 이용하였다.
Nielsen은 시스템의 사용성 평가를 진행할 평가단의 구성을 강조하면서, 5명을 전후한 평가자만 있더라도 효과적인 평가가 가능하다고 언급하였다[11]. 이에 본 연구에서는 구현된 시스템을 평가하기 위해, 하루 평균 10회 이상 앱을 사용하고 여행 관련 앱을 사용해본 경험이 있는 20~30대로 구성된 5명의 평가단을 구성하였다.

이론/모형

본 연구의 시스템은 네비게이션 앱 형태로 구축되었으며 기상 정보와 여행 정보는 공공데이터를 활용하였다. 또한 맞춤형 정보개발에는 추천 알고리즘을 이용하였다.
다음으로, ‘나만의 맞춤형 정보 제공’ 기능은 사용자가 여행지와 날짜를 선택하면, 기존의 DB에 저장된 여행지, 해당 여행지의 날씨 정보, 그리고 사용자 정보를 활용하여 최적의 여행지를 사용자에게 추천해 준다. 여기에서 사용자 추천을 위해 데이터마이닝 기법중 하나인 CBR(Case-based Reasoning) 기법[9, 10]을 활용하였다. 마지막으로 ‘맞춤형 여행경로 제공’ 기능에서는 추천정보에 따라 여행할 지역의 날씨(예보), 사용자 정보, GPS 데이터를 활용한 맞춤형 여행경로를 개별 사용자들에게 제공한다.
이러한 원리를 구현하기 위해서는 데이터 마이닝 기법 중 하나인 CBR 기법을 활용하였다. 개발된 시스템에서 CBR 기법이 작동하는 원리는 그림 4와 같다.

성능/효과

본 시스템의 문제점 등을 질문한 서술형 답변에서는 제공된 정보의 유용성 제고 및 사용자 편의성에 대한 지적이 있었다. 맞춤형 정보 제공시 정확도를 제고하기 위한 방법으로 보다 더 다양한 사용자 정보를 확보하여 처리하는 것이 좋겠다는 의견이 있었다. 또한, 추천 정보가 본인에게 적합하지 않다고 판단되는 경우, 대안을 제시해 주거나 처음부터 복수의 대안을 제시하는 방안이 제기되었다.
이에 본 논문에서 구현한 시스템은 외출이나 여행 시, 공간 정보와 날씨 정보 그리고 나만을 위한 맞춤형 정보를 함께 제공함으로써 소비자의 정보요구 충족도를 제고시키려는 관점에서 제안되었다. 본 논문의 시스템을 활용하면 사용자는 여행지 및 여행지별 기상 정보를 제공받고, 축적된 사용자 정보를 토대로 해당 날씨와 사용자의 기호에 적합한 여행지를 추천받는 것이 가능해진다.
본 연구에서 개발한 시스템은 기상 및 여행에 관한 공공데이터를 활용하고, CBR기법을 통하여 사용자에게 맞춤형 여행정보를 제공한다. 뿐만 아니라, 사용자 GPS 정보를 활용하여 선택된 여행지에 대한 상세 이동 경로를 제공하여 편리성을 더하였다. 또한, 이러한 정보에 실시간 날씨 변동 정보를 적용하여 추천지를 변동할 수 있도록 설계하였다.
전반적으로 3개 항목이 평균 7점 내외의 긍정적인 평가를 얻은 것을 확인할 수 있었다. 유용성의 경우 평균 7.4점을 얻었으며 평가자들이 대체로 해당 시스템으로부터 제공받은 정보에 대해 만족하는 반응을 보였다. 다만 평가점수의 편차가 큰 편이었는데 이는 제공된 정보의 정확도의 만족감에서 오는 차이로 향후 정확도를 높이는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
평가 결과는 그림 6과 같이 나타났다. 전반적으로 3개 항목이 평균 7점 내외의 긍정적인 평가를 얻은 것을 확인할 수 있었다. 유용성의 경우 평균 7.

후속연구

4점을 얻었으며 평가자들이 대체로 해당 시스템으로부터 제공받은 정보에 대해 만족하는 반응을 보였다. 다만 평가점수의 편차가 큰 편이었는데 이는 제공된 정보의 정확도의 만족감에서 오는 차이로 향후 정확도를 높이는 연구가 필요할 것으로 판단된다. 반면 편의성의 경우 평균 6.
본 연구에서는 여행 분야에 대한 서비스를 제안하기 위해 날씨와 여행지 정보 및 사용자 정보를 융합하였으나 향후 교통 정보나 맛집 정보 등 연관성 있는 관련 정보를 추가적으로 활용한다면 제안한 서비스의 만족도를 더욱 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 추가적인 사용자 정보를 활용할 경우 개인에게 보다 최적화된 서비스 개발이 가능할 것으로 기대된다.
이 시스템에서는 네비게이션 앱을 통해 융합된 여행 정보를 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자 정보를 기반으로 맞춤형 정보를 추천한다는 점에서 의의를 갖는다. 또한, 본 시스템은 턴키 방식으로 사용자에게 콘텐츠를 제공하며 이는 사용자의 편의성을 극대화할 수 있는 유용한 도구로 활용될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 여행 분야에 대한 서비스를 제안하기 위해 날씨와 여행지 정보 및 사용자 정보를 융합하였으나 향후 교통 정보나 맛집 정보 등 연관성 있는 관련 정보를 추가적으로 활용한다면 제안한 서비스의 만족도를 더욱 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 추가적인 사용자 정보를 활용할 경우 개인에게 보다 최적화된 서비스 개발이 가능할 것으로 기대된다.
이와 같이 공공데이터의 활용을 통하여 막대한 경제적 효과 창출을 예상하고 있다. 이와 동시에 국가적 차원에서 정책 및 예산의 투명성을 확보하고, 보다 객관적인 데이터 및 의견 수렴이 가능하며, 정책의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
하지만 향후에는 각 분야별 사용자 맞춤형 융합 정보를 분석·가공하여 소비자에게 전달하는 턴키(Turn-key) 방식의 앱 서비스가 필요할 것이라 전망된다.
아울러 맛집 정보와 같은 또 다른 정보들과의 융합에 대한 의견도 있었다. 향후 시스템 개선시 필요한 고려 사항이라 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공공데이터 개방의 목적은 무엇인가?	공공데이터 개방이란 공공기관이 법령 등에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 취득하여 관리하는 자료 또는 정보를 이용자에게 활용할 수 있는 형태로 제공하고, 제공받은 공공데이터를 영리적, 비영리적으로 이용할 권한을 부여하는 것을 의미한다. 공공데이터 개방의 목적은 공공데이터를 무료로 자유롭게 이용 및 재이용 하도록 허락하고, 누구나 공공데이터를 활용하여 가상재화나 서비스를 생산함으로써 이익을 창출하며, 궁극적으로 국민 삶의 질을 제고하고 신산업 및 일자리 창출로 경제 활성화에 기여하고자 하는데 있다[6].
	공공데이터란 무엇인가?	공공데이터란 ‘공공기관이 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리되어 부호·문자·도형·색채·음성·음향·이미지 및 영상 등으로 표현된 모든 종류의 자료 또는 정보’로 정의된다[1]. 즉, 정부 또는 공공기관이 보유하고 있는 데이터를 의미한다.
	해외 공공데이터 활용 사례는 무엇이 있는가?	미국과 영국 등 주요 선진국들은 데이터를 경제적 가치가 있는 것으로 인식하고 있으며, 클라우드 환경에 연계되는 대용량의 데이터 관리 관점에서 정부의 대민서비스를 더욱 증대시키고자 공공데이터의 활용을 정책적으로 적극 추진하고 있다[2]. 미국의 ‘Data.gov’와 영국의 ‘Data.gov.uk’가 대표적인 활용 사례로 꼽을 수 있다. 국가의 데이터를 국민에게 공개·개방하여 더욱더 투명한 정부를 구현하고 데이터 활용을 통한 부가가치 창출에 힘쓰고 있는 것이다.

참고문헌 (11)

Act on Promotion of the Provision and Use of Public Data, Act No.11956, 30. Jul, 2013. http://elaw.klri.re.kr/eng_mobile/viewer.do?hseq30365&typepart&key4
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I. Song, "A Study on the Plans for Effective Use of Public Data: From the Perspectives of Benefit, Opportunity, Cost, and Risk", Journal of Internet Computing and Services, Vol. 16, No. 4, pp. 131-139, 2015.

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H. Seo and S. Myeong, "Policy Alternatives for User-oriented Public Data Utilization-Focusing on ICT Managers' Perception in Private Sector", Journal of Korea Association for Regional Information Society, Vol. 17, No. 3, pp. 61-86, 2014. http://www.dbpia.co.kr/Article/NODE02508348
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H. Kwon and K. Hong, "Personalization of LBS using Recommender Systems Based on Collaborative Filtering", Korean Society for Internet Information, Vol. 11, No. 6, pp. 1-11, 2010. http://www.dbpia.co.kr/Article/NODE01569140
J. Nielsen, Why You Only Need to Test With 5 Users, 2000. https://www.nngroup.com/articles/why-you-only-need-totest-with-5-users/

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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