매칭 진행 중
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ID
654339
RAG 기반 개인화된 여행 일정 추천 알고리즘 시스템 개발
정부 지원 과제
을 함께 진행할
대학 연구실
을 찾는 공고입니다.
본 과제는 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 결합하여 사용자의 여행 패턴, 예산, 일정, 선호도를 실시간으로 분석하고 개인화된 여행 일정을 추천하는 AI 기반 알고리즘 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 실시간 정보 검색과 자연어 이해 기술을 활용하여 기존 정형 데이터 중심 추천 방식의 한계를 보완하고, 보다 정교하고 유연한 맞춤형 여행 일정 생성 기술을 구현하고자 합니다.
게시자 유형
기업
핵심 키워드
인공지능
AI
데이터분석
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
기업 소개
기업 소개 및 사업 영역
비욘드시티는 LLM 기반 대화형 AI 여행 플래너를 전문으로 하는 기업으로, 사용자의 여행 스타일과 선호도를 분석하여 맞춤형 여행 일정을 자동 생성하는 서비스를 개발하고 있습니다. 사용자가 AI와 대화하며 여행 계획을 유동적으로 조정할 수 있는 인터랙티브한 여행 플래닝 경험 제공을 핵심 사업 영역으로 하고 있습니다.
대표 제품 및 서비스
- LLM 기반 대화형 AI 여행 플래너 - 개인 맞춤형 여행 일정 자동 생성 서비스 - 실시간 여행 정보 반영 추천 시스템
정부과제 / 산학협력 경험
- 정부지원 과제 수행 및 참여 경험 보유 - AI 기반 추천 시스템 연구 과제 다수 수행 경험 - 추천 알고리즘 관련 데이터셋 구축 및 분석 경험 보유
과제 개요
연구 희망 주제
본 연구는 RAG 기반 추천 시스템을 활용하여 개인의 여행 목적과 상황을 반영한 맞춤형 여행 일정 생성 기술 개발을 목표로 합니다. 실시간 검색 데이터를 자연어 이해 모델과 결합하여, 여행 일정 추천의 정확도와 유연성을 동시에 향상시키는 알고리즘을 중점적으로 연구하고자 합니다.
연구 진행 배경
기존 여행 추천 시스템은 인기 여행지나 리뷰 점수 등 정형화된 데이터에 의존하는 경향이 있어, 사용자의 즉각적인 요구나 실시간 외부 변수 반영에 한계가 존재합니다. 최근 맞춤형 여행 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라, 실시간 정보 검색과 자연어 이해가 결합된 RAG 기반 추천 시스템의 필요성이 커지고 있으며, 본 연구는 이러한 기술적 요구를 반영하여 기획되었습니다.
연구 과제 개요
1. RAG 기반 개인화 여행 일정 추천 알고리즘 개발 - 사용자 입력 분석 및 추천 로직 설계 - LLM과 검색 시스템 연계 구조 설계 2. 실시간 데이터 검색 및 자연어 이해 모델 구축 - 항공권, 숙박, 지역 이벤트 등 실시간 정보 연계 - 자연어 질의 이해 및 응답 생성 모델 구현 3. 사용자 여행 패턴 분석 모델 개발 - 예산, 일정, 선호도 기반 패턴 분석 - 추천 시스템 반영을 위한 특징 추출 4. 성능 평가 및 비교 분석 - 기존 정형 데이터 기반 추천 시스템과 성능 비교 - 추천 정확도 및 만족도 분석
세부 목표
- RAG 기반 개인화 여행 일정 추천 알고리즘 구현 - 실시간 여행 데이터 반영 추천 성능 확보 - 사용자 여행 패턴 분석 정확도 향상 - 기존 추천 방식 대비 성능 개선 효과 검증
협업 요건
협력 가능 분야
- LLM 및 RAG 기반 추천 시스템 연구 - 자연어 처리(NLP) 및 맥락 기반 검색 기술 - 여행 데이터 분석 및 추천 알고리즘 - 실시간 데이터 처리 및 최적화 기술
파트너 기대 역할
기업 역할 - 여행 서비스 요구사항 및 사용자 시나리오 제공 - 실제 서비스 데이터 및 실증 환경 제공 - 연구 결과의 서비스 적용 및 사업화 검토 연구실 역할 - RAG 기반 추천 알고리즘 및 모델 연구 - 자연어 이해 및 검색 결합 구조 설계 - 알고리즘 성능 평가 및 고도화 연구
협업 파트너 희망 요건
- AI 기반 추천 시스템 연구 경험 보유 연구실 - LLM 및 자연어 처리(NLP) 기술 연구 역량 보유 - 실시간 데이터 분석 및 최적화 알고리즘 연구 경험