데이터분석 기반의 여행업 웹사이트 개발 – 라바모델을 기반으로 하여
Development of a Data Analysis-focused Travel Industry Website – Based on the LLaVa Model
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초록
본 연구는 여행산업의 디지털 전환과 개인화 서비스 수요 증가에 맞춰, 이미지와 텍스트 데이터를 동시에 이해하는 라바(LLaVa) 모델과 장소 추출 모델을 기반으로 맞춤형 여행 웹사이트를 개발하였다. 사용자가 업로드한 사진 및 영상 데이터에서 이미지를 추출하고, 라바모델을 통해 이미지에 대한 질의응답 및 자동 설명을 생성하였으며, 장소 추출 모델은 이미지 메타데이터의 GPS정보를 분석해 방문 장소를 지도에 시각화하였다. 이를 통해 직관적이고 개인화된 여행 기록, 계획, 추천 서비스를 제공되며, 반응형 디자인과 SNS 공유 기능으로 사용자 경험과 서비스 품질이 크게 향상되었다. 본 연구는 AI기반 맞춤형 서비스의 확산에 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
This study developed a personalized travel website based on the LLaVa model, which understands both image and text data, and a location extraction model, in response to the digital transformation of the travel industry and the increasing demand for personalized services. Images are extracted from photos and videos uploaded by users, and the LLaVa model generates question-answering and automatic descriptions for these images. The location extraction model analyzes GPS information from image metadata to visualize visited locations on a map. As a result, intuitive and personalized travel records, planning, and recommendation servics are provided, and user experience and wervice quality are significantly improved through responsive design and SNS sharing features. This study is expected to contribute to the expansion of AI-based customized services in the travel industry.