BERTopic과 색채분석 기반 감성 추출을 이용한 관광지 추천 시스템 개발

• 영문명: Development of a Tourist Attraction Recommendation System Using BERTopic and Color Analysis-Based Sentiment Extraction
• 발행기관: 한국디자인리서치학회
• 저자명: 김미숙(Mee Sook Kim) 송준우(Junwoo Song)
• 간행물 정보: 『한국디자인리서치』Vol9, No. 3(통권 32권), 37~47쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.09.30

국문 초록

본 연구는 관광지 이미지의 색채적 및 정서적 요인을 분석하여 맞춤형 관광지 추천 시스템을 개발을 목표로 하고 있다. 자연휴양지와 도시관광지의 이미지를 대상으로 각 이미지가 전달하는 정서적 반응과 색채 특성을 평가 및 분석하였다. 설문조사를 통해 사용자들의 관광지 이미지에 대한 감정적 반응을 수집하고, BERT 기반의 BERTopic 모델을 사용해 SNS의 텍스트 데이터를 분석하였다. 설문조사 결과는 사용자들이 특정 색채와 정서적 요인에 대해 어떻게 반응하는지를 명확히 파악하였다. 자연휴양지는 초록(G)계열이 가장 연상되는 색채이며, 그 다음으로 연두(GY)ㆍ파랑(B) 계열 순으로 확인되었다. 도시관광지의 경우 주황(YR)ㆍ노랑(Y)계열이 가장 먼저, 그 뒤로 청록(BG)ㆍ파랑(B) 계열 순으로 연상 결과가 나왔다. 또한 시스템 실행 시, Bhattacharyya 거리를 활용해 이미지 간의 색채 유사도를 측정하여 사용자의 정서에 맞는 관광지 이미지를 사용자에게 보여주었다. 그리하여 본 연구는 사용자의 정서적 요구를 반영할 수 있는 새로운 접근 방식을 제안하기 위해 관광지 이미지가 사용자의 감정에 미치는 영향을 고려한 추천 시스템을 개발하였다.

영문 초록

This study aims to develop a personalized tourist destination recommendation system by analyzing the color and emotional factors of destination images. It evaluated and analyzed the emotional responses and color characteristics conveyed by images of natural resorts and urban tourist sites. A survey was conducted to collect users' emotional responses to these images, and a BERTopic model based on BERT was used to analyze text data from social media. The survey results provided a clear understanding of how users react to specific colors and emotional factors. For natural resorts, Green(G) was the most associated color, followed by Green-Yellow(GY) and Blue(B). In the case of urban tourist sites, Yellow-Red(YR) and Yellow(Y) were most commonly associated, followed by Blue-Green(BG) and Blue(B). Additionally, during the system's execution, the Bhattacharyya distance was used to measure color similarity between images, displaying images that match the user's emotions. Therefore, this study developed a recommendation system that considers the impact of destination images on users' emotions, proposing a new approach to better reflect users' emotional needs.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 연구 방법

4. 연구 결과

5. 결론

참고문헌

키워드

머신러닝 색채분석 관광 추천시스템 Machine Learning Color Analysis Tourism Recommendation System