한국 관광 플랫폼의 AI 기반 맞춤형 추천 시스템 탐색 - 구조와 특성을 중심으로

• 영문명: Exploring AI-based Personalized Recommendation Systems on Korean Tourism Platforms: Focusing on Structures and Features
• 발행기관: 한국관광학회
• 저자명: 권장욱(Jang-Wook Kwon)
• 간행물 정보: 『관광학연구』제49권 제6호, 25~45쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

이 연구는 국내 관광 플랫폼에서 활용되고 있는 AI 기반 맞춤형 추천 시스템의 구조와 특성을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 여행 플랫폼, 숙박 플랫폼, 지자체 스마트관광 플랫폼 등 세 가지 유형으로 구분하여, 플랫폼별로 적용된 AI 추천 시스템의 기능적 구현 방식을 비교하였다. 여행 플랫폼의 경우, 야놀자와 같이 다양한 추천 기능이 통합된 복합형 추천 시스템과 특정 기능에 특화된 단일형 플랫폼으로 구분되었으며, 숙박 플랫폼은 글로벌 OTA들이 개인화된 추천 기능과 위치 기반 서비스, 인기순 정렬 등 복합적 기능을 제공하는 반면 국내 로컬 플랫폼은 상대적으로 단순한 추천 방식을 적용하고 있었다. 지자체 스마트관광 플랫폼은 개인 맞춤형 추천보다는 지역 정보 중심의 간략한 추천 기능을 중심으로 구성되어 있었다. 연구 결과, 사용자 기반 협업 필터링, 아이템 기반 협업 필터링, 과거 구매 이력, 사전 질문을 통한 프로파일링, 인기순 추천, 위치 기반 추천, TSP 기반 경로 최적화 등 다양한 추천 알고리즘이 플랫폼의 목적과 사용자 대상에 따라 상이하게 적용되고 있음이 확인되었다. 이 연구는 국내 관광 플랫폼에서의 AI 추천 시스템 적용현황을 체계적으로 분석하여, 향후 관광 플랫폼의 사용자 맞춤형 추천 서비스 발전 방향을 제시하는 데 실무적·학술적 시사점을 제공한다.

영문 초록

This study analyzes the structure and characteristics of AI-based personalized recommendation systems used by Korean tourism platforms. It categorizes platforms into three types—travel platforms, accommodation platforms, and local government smart tourism platforms—and compares how AI recommendation features are implemented in each category. Travel platforms fall into two primary forms: comprehensive platforms (e.g., Yanolja) that integrate a diverse set of recommendation functionalities, and specialized platforms that focus on specific recommendation features. Accommodation platforms exhibit clear differentiation: global online travel agencies (OTAs) offer multifaceted recommendation systems incorporating personalized algorithms, location-based recommendations, and popularity-based sorting, whereas domestic platforms generally adopt simpler approaches. Local government smart tourism platforms primarily provide basic recommendation features, with emphasis on general regional information rather than highly personalized recommendations. The study identifies multiple recommendation techniques—including user-based collaborative filtering, item-based collaborative filtering, purchase history-based recommendations, profile-based pre-trip questionnaires, popularity-based recommendations, location-based services, and Traveling Salesman Problem (TSP)-based route optimization—which are applied in different ways depending on platform objectives and user characteristics. This systematic analysis offers theoretical and practical implications for advancing personalized recommendation services within tourism platforms.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 고찰

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결론

References

키워드

맞춤형 추천 시스템 AI 추천 시스템 관광 플랫폼 사용자 경험 개인화 Personalized Recommendation Systems AI Recommendation Systems Tourism Platforms User Experience Individualization