매칭 진행 중
연구개발(R&D) 협력
RAG 기반 개인화된 여행 일정 추천 알고리즘 시스템 개발
프로젝트 개요
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 결합하여, 사용자의 여행 패턴, 예산, 일정, 취향 등을 실시간으로 분석하고 최적화된 맞춤형 여행 일정을 제공하는 AI 기반 추천 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 기존의 여행 추천 시스템은 정형화된 데이터(예: 인기 여행지, 리뷰 점수)만을 활용하는 한계가 있었으나, RAG 기반 모델을 통해 실시간 정보 검색과 자연어 이해 기술을 결합하여 더욱 정교한 개인 맞춤형 여행 일정을 생성할 수 있습니다.
기업 소개 및 사업 영역
비욘드시티는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 대화형 AI 여행 플래너 사업을 전문으로 합니다. AI 기술을 활용하여 사용자의 여행 스타일과 선호도를 분석하고, 맞춤형 여행 일정을 자동 생성하는 서비스 개발에 집중하고 있습니다. 기존의 정적인 여행 추천 방식에서 벗어나, 사용자가 AI와 대화하며 여행 계획을 유동적으로 조정할 수 있는 시스템을 제공하는 것이 핵심 목표입니다.
대표 제품 및 서비스
LLM 기반 대화형 AI 여행 플래너
연구 역량 및 경험
AI 기반 연구 과제 수행 경험 多, 추천 시스템 개발 관련 데이터셋 구축 및 연구 경험 보유
연구 배경
최근 AI 기술을 활용한 맞춤형 여행 일정 추천 서비스가 활성화되고 있으며, 사용자의 선호도와 실시간 데이터를 반영한 개인화된 여행 플래너에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기존 추천 시스템은 주로 사용자의 과거 선택 데이터 또는 일반적인 인기 지점을 기반으로 일정을 추천하는 방식이지만, 이러한 접근 방식은 개인의 즉각적인 요구나 외부 변수(예: 실시간 날씨, 교통 상황, 영업 시간 변경 등)를 충분히 반영하지 못하는 한계를 갖고 있습니다.
본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 RAG 기반 추천 시스템을 도입하여, 사용자 입력을 실시간으로 분석하고 여행 관련 최신 데이터(항공권 가격, 호텔 가용성, 지역 이벤트 등)를 반영하여 최적의 일정을 구성하는 AI 알고리즘을 개발하고자 합니다.
협력 희망 분야
인공지능(AI), 데이터 과학, 자연어 처리(NLP), 추천 시스템, 여행 데이터 분석
세부 목표
1) RAG 기반 개인화된 여행 일정 추천 알고리즘 개발
2) 실시간 데이터 검색 및 자연어 이해 모델 구축
3) 알고리즘 성능 평가 및 최적화
4) 사용자 여행 패턴(예산, 일정, 선호도) 분석 모델 개발 및 추천 시스템 반영
5) 기존 추천 시스템(정형 데이터 기반)과 RAG 기반 추천 시스템 간의 성능 비교 및 결과 분석
펀딩 방식
정부지원과제
선호 요건
AI 기반 추천 시스템 연구 경험이 있는 연구실
LLM 및 자연어 처리(NLP) 기술 보유 연구진
실시간 데이터 분석 및 최적화 알고리즘 연구 경험 보유
여행 추천 시스템 또는 맥락 기반 검색 기술 경험 보유 연구실
연구 희망 기간
8개월
연구 키워드
#인공지능
#AI
#데이터분석
#LLM
#RAG