워킹, 러닝, 하이킹을 중심으로 한 스포츠관광 도메인 특화 RAG 개발 및 평가

초록

본 연구는 걷기, 러닝, 하이킹 중심의 스포츠관광 분야에 특화된 검색증강생성(RAG) 기반 추천 시스템을 개발하고 평가하는 것을 목적으로 한다. 최근 스포츠관광 수요가 급증하였으나 기존 관광 정보 시스템은 맥락적이고 개인화된 추천 제공에 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 대규모 언어모델(LLM)에 공공 코스 데이터, 날씨 예보, 방문객 혼잡도 예측 데이터를 결합하여 개인 맞춤형 추천을 생성하는 시스템을 설계⋅구현하였다. 수집된 데이터는 FAISS를 활용해 벡터화 및 저장되었으며, 질의 분석과 동적 컨텍스트 증강을 통해 실시간 추천을 제공하였다. 시스템 평가 결과, precision@k와 recall@k 지표를 통해 정보 파편화 완화와 맥락 기반 추천의 가능성을 확인하였다. 다만 본 연구는 한국관광공사 API를 활용해 데이터를 최대한 수집 및 정제하였음에도 불구하고 데이터의 시기적⋅지역적 편차와 불규칙한 갱신 등 구조적 제약으로 인해 성능 향상에는 일정한 한계가 있었다. 향후, 데이터 수집 범위를 다원화하고 표준화 및 품질 관리 체계를 강화함으로써 이러한 한계를 보완할 필요가 있다. 본 연구는 스포츠관광 도메인에 특화된 지능형 추천 시스템의 구현 가능성을 실증하였으며 향후 연구에서는 사용자 만족도 평가와 다양한 스포츠관광 활동으로의 확장이 요구된다.

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