초록 ▼

1. 최종목표
최종목표 : 자유여행객을 위한 빅데이터 기반 다국어 기계학습 챗봇 개발

연차목표
2차년도(2018)
- 감성 분석을 위한 이미지 분석 기술(브랜드 개성 분석)을 개발하여 이를 People과 Restaurant 감성 분석에 적용하는 기술을 개발하고, 이를 추천 기술을 구현하여 People 랭킹 기술과 Restaurant 랭킹 기술을 개발
- 챗봇 기술 개발을 위한 자연어처리와 패턴매칭을 개발하고 이를 레드테이블과 협업하여 기술 상용화 및 사업화를 진행. 제주 지역에서 관공서, 스타트업들

1. 최종목표
최종목표 : 자유여행객을 위한 빅데이터 기반 다국어 기계학습 챗봇 개발

연차목표
2차년도(2018)
- 감성 분석을 위한 이미지 분석 기술(브랜드 개성 분석)을 개발하여 이를 People과 Restaurant 감성 분석에 적용하는 기술을 개발하고, 이를 추천 기술을 구현하여 People 랭킹 기술과 Restaurant 랭킹 기술을 개발
- 챗봇 기술 개발을 위한 자연어처리와 패턴매칭을 개발하고 이를 레드테이블과 협업하여 기술 상용화 및 사업화를 진행. 제주 지역에서 관공서, 스타트업들이 해당 기술을 접목 할 수 있도록 제공하며 수익화를 실현. 성공적인 사용화를 바탕으로 다양한 관광 플랫폼과의 계약 체결, 확장 진행

수행기관
○ 티엔디엔
추진전략
• 구조화된 기능 설계
• 기술을 통한 수익화 전략 수립 등

○ 레드테이블
• 관광객 위주의 감성 추출
• 다방면으로 데이터 분석, 측정방법 등 개발

추진 내용
2차년도 (2018)

○ 티엔디엔
• 챗봇 시스템 개발 및 적용
- 자연어처리 &　패턴매칭
- 추천 시스템 적용
• 기술 상용화 및 사업화
- 웹앱 및 앱 개발(IOS & 안드로이드)

○ 레드테이블
• 감성 분석 연구
- 브랜드 개성 및 레스토랑
- People, Restaurant 감성 분석
• 추천 시스템 개발
- 랭킹 알고리즘 개발

2. 해당연도 개발내용 및 결과
- 평가 항목 1은 머신러닝 라이브러리 Word2Vec을 이용한 메뉴추천 API의 정확도를 측정함
· 측정대상 데이터가 비교대상 데이터에 포함되어 있을 경우 정답으로 판정, 정답으로 판정된 메뉴 수가 200개의 데이터 내 차지하는 비율을 확인함
- 평가 항목 2는 채팅 진행 시, 사용자 메시지 내용 중에서 메뉴관련 키워드 수집 정확도를 확인함
· 비교대상 데이터가 측정대상 데이터에 모두 포함되어 있는 경우 일치하는 것으로 판정함, 일치된 메뉴의 수가 전체 리뷰 개수에 차지하는 비율을 확인함
- TTA 인증시험 결과 : 추천알고리즘의 정확도 향상 72.8%, 인식률 61.9% 달성
1) 추천 알고리즘의 정확도 향상
2. 인식률 : 자연어처리를 통한 메뉴 관련 키워드 추출의 인식률 인증을 위해 중국의 dianping.com의 메뉴 리뷰 data을 대상으로 리뷰 내용을 문장 데이터로 사용하여 해당 메뉴의 인식여부를 시험함
3. 챗봇 구현 : 중국 마켓 내 등록

3. 해당연도 사업실적 및 성과
1) 학술대회 논문 발표
- (사)한국외식산업학회에서 주최하는 추계학술 대회 참가함
· 주제 : 외식산업과 푸드테크의 만남
· 일시 : 2018.11.10. 세종대학교 광개토관 6층

4. 기대효과(기술적 및 경제적 효과)
1) 경제적 측면 : 매출효과
2) 정성적 기대효과
- 고객의 감성을 5가지 속성으로 세분화하고 이를 고객과 레스토랑에 동시 적용하 여 고객 감성 분석 기술 개발에 기여함
- 데이터 분석을 통해 데이터베이스를 바탕으로 단순 정보 추천이 아닌 관광 상품으로 구체화하여 상품속성 분석 기술 개발에 기여함
- 추천 시스템을 통해 고객에게 추천하는 상품을 포괄적으로 제시하거나 특정 상품에 한정하지 않고 음식관광 상품으로 구체화하여 추천 기술 개발에 기여함
- 향후 정교화 된 챗봇 시스템과 세부적인 사업전략을 바탕으로 빠르게 수익창출이 가능함

3）정량적 기대효과
기술개발
• 추천알고리즘 개발
- 추천 알고리즘의 정확도 향상 :　표본수 100개 이상, 정확도 향상율 72% 이상
기대효과
• 추천알고리즘 개발을 통해 추천의 정확도 개선에 기여함

기술개발
• 자연어 처리 및 패턴 매칭
- 인식률 향상 :표본수 100개 이상, 정확도 62% 이상
기대효과
• 추천 알고리즘, 감성분석 시스템을 적용하고 자연어 처리를 함으로서 챗봇 인식률 향상에 기여함

(출처 : 요약서 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 지역주력산업육성 기술개발사업 연차보고서 ... 3
• 보고서 요약서 ... 4
• Ⅰ. 해당 연도 추진 현황 ... 9
• Ⅰ-1. 최종 목표 ... 9
• Ⅰ-2. 기술개발 추진 일정 ... 10
• Ⅰ-3. 개요 및 1차년도 추진현황 ... 11
• Ⅰ-4. 해당 연도 추진 실적 ... 14
• Ⅱ. 사업실적 및 성과 ... 43
• Ⅲ. 결론 및 기대효과 ... 50
• Ⅳ. 사업비 사용현황 ... 52
• 첨부 ... 54
• 끝페이지 ... 71