효율적인 여행 AI 에이전트를 위한 그래프 DB·지식맵 설계 가이드라인

요약

• 본 리포트는 효율적인 여행 AI 에이전트를 구축하기 위한 그래프 DB 및 지식맵 설계 가이드라인을 제시합니다. 여행 산업의 데이터 복잡성과 동적인 요구에 대응하기 위해, 이 보고서는 여행 도메인의 핵심 엔터티와 그 관계를 명확히 하고, 이를 기반으로 한 데이터 모델링 및 기술 선택을 논의합니다. 분석한 결과, Neo4j와 같은 그래프 DB 플랫폼이 여행 AI 에이전트의 실시간 응답성과 대규모 연결성을 충족하는 데 가장 적합한 솔루션임을 발견했습니다.

• 특히, 전체적인 데이터 구조 설계와 고급 메타데이터 관리 방안을 통해 고객 맞춤형 서비스 제공이 가능하다는 점에서, 여행 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 향후 연구 영역으로는 사용자 맞춤형 추천 시스템 향상 및 데이터 처리 속도 개선이 필요함을 강조합니다.

서론

• 여행 산업의 디지털화가 가속화되면서, 고객들에게 더욱 개인화된 서비스를 제공하기 위한 데이터 활용의 중요성이 대두되고 있습니다. 최근 연구에 따르면, 고객 맞춤형 여행 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며 이는 데이터 기반의 의사결정이 필수적임을 시사합니다. 이와 같은 배경 속에서 이 보고서는 효율적인 여행 AI 에이전트를 위한 그래프 DB와 지식맵 구축의 구체적 가이드라인을 제공합니다.

• 본 보고서는 여행 도메인의 핵심 엔터티 정의부터 시작해, 데이터 모델링, 플랫폼 선정, 인퍼런스 파이프라인, 시각화 전략에 이르기까지 체계적인 분석을 제공합니다. 각 섹션은 이론적 근거와 실제 사례를 기반으로 구성되어 있어, 독자들이 실제 시스템 구현에 필요한 종합적인 로드맵을 확보할 수 있도록 돕습니다. 본 리포트는 여행 AI 에이전트를 설계 및 구축하는 모든 전문가들에게 필수적인 자료가 될 것입니다.

3. 설계 원칙 및 도메인 모델링

• 여행 에이전트 시스템의 성공적인 구현은 효과적인 데이터 모델링과 적절한 설계 원칙에 달려 있습니다. 여행 산업에서의 데이터는 복잡하고 동적인 특성을 지니기 때문에, 이를 제대로 표현하고 관리하기 위한 전략적 접근이 필수적입니다. 현재 여행 시장은 고객 맞춤형 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이는 데이터 기반 의사결정의 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 이러한 추세에서 여행 도메인의 핵심 요소를 명확히 하고, 그 관계성을 효과적으로 모델링함으로써 최고의 사용자 경험을 제공할 수 있는 지능형 시스템 구축이 가능합니다.

• 3-1. 여행 도메인 핵심 엔터티(여행지·숙소·교통수단·사용자 등) 정의

• 여행 도메인의 핵심 엔터티는 여행지, 숙소, 교통수단, 사용자 등으로 구분할 수 있습니다. 각 엔터티는 서로 긴밀하게 연결되어 있으며, 데이터베이스 설계에서 이들 간의 관계를 정의하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 여행지는 특정 숙소 및 교통수단과 매칭되어야 하며, 사용자는 여행지에서 지정한 숙소를 선택하고 교통수단을 예약할 수 있어야 합니다. 이러한 상호작용을 반영하기 위해 각 엔터티의 속성과 관계를 명확히 규명해야 합니다. 이를 위해, 숙소 엔터티는 가격, 위치, 편의 시설과 같은 속성을 가지며, 교통수단 엔터티는 교통 수단의 종류, 시간표, 예약 가능 여부 등을 포함해야 합니다.

• 또한 사용자 엔터티는 개별 사용자의 여행 이력, 선호도, 평가 정보를 담고 있어야 합니다. 이러한 데이터는 맞춤형 추천 알고리즘의 기초가 될 수 있으며, 사용자 경험을 극대화하는 데 기여합니다. 따라서 각 엔터티에 대한 철저한 정의와 데이터 구조 설계는 여행 AI 에이전트의 성패를 좌우하는 중요한 요소입니다.

• 3-2. 관계 유형 설계 원칙과 일반화·특수화 기법

• 관계 유형 설계는 엔터티 간의 상호작용을 구조화하는 중요한 과정입니다. 여행 도메인에서는 주로 추천, 이용, 위치, 연관 키워드와 같은 관계 유형이 필요합니다. 이러한 관계는 노드와 엣지의 형태로 그래프 데이터베이스에 효과적으로 표현할 수 있으며, 데이터 접근성과 유연성을 증가시키는 데 기여합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 여행지를 검색할 때, 그 여행지와 연계된 숙소 및 교통수단 정보를 실시간으로 제공하기 위해 추천 관계를 설계할 수 있습니다.

• 또한, 일반화와 특수화 기법을 통해 복잡한 관계를 단순화하고, 데이터 표현의 일관성을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 교통수단을 하나의 상위 엔터티로 일반화하고, 각 특정 교통수단(지하철, 버스, 항공기 등)을 하위 엔터티로 분류함으로써 모델의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 이러한 설계 방식은 데이터베이스 내 정보 검색을 용이하게 하며, 필요 시 빠르게 새로운 교통수단이나 숙소 정보를 추가할 수 있는 기반을 마련합니다.

• 3-3. 온톨로지 계층 구조 및 메타데이터 관리 방안

• 온톨로지 계층 구조는 여행 도메인의 지식을 분류하고 정리하는 데 중요한 틀을 제공합니다. 이를 통해 엔터티 및 관계를 체계적으로 조직하고, 다양한 정보 간의 상호 관련성을 명확히 할 수 있습니다. 예를 들어, 여행지에 대한 정보는 해당 지역의 문화, 기후, 인프라와의 관계로 확장될 수 있으며, 이를 통해 더 깊이 있는 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

• 메타데이터 관리는 데이터 품질을 유지하고, 효율적인 데이터 처리 작업을 지원하는 데 필수적입니다. 여행 AI 에이전트 시스템에서는 각 엔터티와 관계에 대한 메타데이터를 지속적으로 업데이트하고 관리해야 하며, 이는 데이터 정확성 및 신뢰성을 확보합니다. 메타데이터는 또한 다양한 데이터 소스의 활용성을 높여주며, 다양한 알고리즘 및 분석framework와 통합하여 보다 정교한 인사이트를 도출하는 데 기여합니다. 따라서 온톨로지 계층 구조 설계와 메타데이터 관리 방안 모두 직관적이면서도 고도화된 데이터 구조를 형성하여 여행 AI 에이전트의 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.

4. 그래프 DB 플랫폼 및 기술 비교

• 그래프 데이터베이스(Graph DB)는 데이터 간의 관계를 직관적으로 표현하는 데 최적화된 구조로, 특히 여행 AI 에이전트 시스템과 같은 복잡한 도메인에서 유용성을 발휘합니다. 이는 여행 데이터의 다각적인 특성을 적절히 활용하여, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 데 기여합니다. 최근 그래프 DB 기술의 발전과 함께 Neo4j, Amazon Neptune, JanusGraph 등 다양한 플랫폼들이 시장에 등장함에 따라, 여행 AI 에이전트의 성공적인 구현을 위해서는 이들 플랫폼 간의 차이점을 명확히 이해할 필요가 있습니다.

• 4-1. 주요 그래프 DBMS 비교 지표(성능·확장성·쿼리 언어)

• 그래프 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 선택에서 성능, 확장성 및 쿼리 언어는 핵심 요소입니다. 우선 성능 측면에서 Neo4j는 국내외 여러 사용자의 긍정적인 피드백을 통해 높은 쿼리 응답속도를 입증하였습니다. 이는 특정 상황에서 최적화된 경로 검색 및 탐색 기능 덕분입니다. 반면, Amazon Neptune은 AWS의 다양한 서비스를 통합하여 고가용성 및 내구성을 제공하므로, 데이터가 실시간으로 변화하는 여행 도메인에 적합합니다.

• 확장성 또한 중요한 요소입니다. JanusGraph는 여러 스토리지 백엔드를 지원하며, 대량 데이터 처리에 강점이 있어 특히 대규모 데이터 환경에서의 유용성을 보여줍니다. 이는 여행 AI 에이전트가 대규모 연결성을 필요로 하는 경우에 유리합니다. 그러나 Neo4j는 일반적으로 단일 인스턴스에서 작동하며, 클러스터링 옵션은 제공하지만 상대적으로 복잡성을 추가합니다.

• 쿼리 언어 측면에서, Neo4j의 Cypher 쿼리 언어는 사용자에게 직관적인 쿼리 작성 경험을 제공합니다. 이는 여행 데이터의 복잡한 패턴 검색에 유리하며, Amazon Neptune도 SPARQL 및 Apache TinkerPop 표준을 지원하여 유연성을 제공합니다. 이러한 쿼리 언어의 선택은 직관성과 성능 모두를 고려해야 하므로, 여행 데이터 처리에 필요한 복잡성을 잘 반영하도록 최적화해야 합니다.

• 4-2. 클라우드·온프레미스 배포 옵션 및 운영 비용 분석

• 그래프 DBMS의 배포 방식은 클라우드 및 온프레미스 환경에 따라 다르며, 각각의 장단점이 존재합니다. 클라우드 기반의 옵션은 대개 운영 비용을 절감할 수 있는 유연성과 확장성을 제공합니다. 예를 들어, Amazon Neptune은 AWS의 인프라를 기반으로 하여 자동 확장 및 저비용의 사용량 기반 요금제를 지원합니다. 이는 여행 AI 에이전트가 초기 단계에서 요구하는 비용 부담을 최소화하는 데 유리합니다.

• 반면에 온프레미스 솔루션은 데이터에 대한 통제와 보안을 강화할 수 있습니다. 특히 여행 데이터와 같은 민감한 정보가 포함된 경우, 데이터를 내부적으로 관리하는 것이 민감도 측면에서도 큰 장점이 될 수 있습니다. 그러나 초기 설치 및 유지보수에 더 높은 비용이 발생할 수 있다는 점에서 신중한 고려가 필요합니다.

• 운영 비용 분석은 단순히 라이센스 비용뿐만 아니라, 유지보수 및 데이터 백업, 보안 솔루션 등을 포함해야 하므로 종합적인 평가가 필요합니다. 데이터의 증가에 따라 발생할 추가 비용과 성능 유지를 위해 필요한 자원도 고려하여야 합니다. 이 모든 관점에서 적합한 배포 방식을 결정해야 합니다.

• 4-3. 여행 AI 에이전트 요구사항 충족 방안(실시간 응답·대규모 연결성)

• 여행 AI 에이전트는 실시간 응답성과 대규모의 연결성을 요구하는 시스템입니다. 이러한 요구를 충족하기 위해서는 그래프 데이터베이스의 적합성을 고려해야 합니다. 실시간 응답성을 확보하기 위해 그래프 DBMS의 성능이 중요한데, 이와 관련하여 Neo4j와 같이 읽기 성능이 우수한 플랫폼을 활용하는 것이 유리합니다. 특히 여행객의 실시간 검색 패턴과 추천 알고리즘을 결합하여 신속하게 데이터를 제공하는 것이 중요합니다.

• 대규모 연결성을 위해서는 JanusGraph와 같은 대규모 데이터 처리에 강점을 가진 시스템을 활용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 여러 클러스터에 걸쳐 데이터를 분산 저장・처리할 수 있어, 여행 에이전트 시스템의 트래픽 증대에 유연하게 대응할 수 있도록 합니다. 이 경우에도 Neo4j의 클러스터링 기능을 적절히 활용하여 추가적인 성능을 얻을 수 있을 것입니다.

• 결론적으로, 여행 AI 에이전트의 성공적인 구현을 위해서는 실시간 응답성과 대규모 데이터 연결성을 모두 고려하여 플랫폼을 선정하고, 이들 간의 전략적 연계를 통해 경쟁력을 확보해야 합니다. 이는 여행 산업의 지속적인 변화와 경쟁 심화 속에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

5. 지식맵 구축 및 인퍼런스 파이프라인

• 여행 산업이 디지털화됨에 따라 데이터의 중요성이 날로 증가하고 있습니다. 여행사들이 고객의 다양한 요구를 충족시키기 위해서는 데이터를 효과적으로 관리하고 활용할 필요가 있습니다. 그중에서도 그래프 데이터베이스를 이용한 지식맵 구축과 인퍼런스 파이프라인 설계는 데이터 인사이트를 극대화하는 중요한 접근법입니다. 이를 통해 고객 맞춤형 서비스를 제공하고, 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

• 5-1. 원천 데이터 전처리·정규화 전략

• 여행 산업에서는 다양한 원천 데이터가 발생합니다. 예약 정보, 사용자 리뷰, 관광 정보 등이 그 예입니다. 이러한 데이터는 정규화 과정을 통해 구조화된 형태로 변환되어야 합니다. 특히, 비정형 데이터로 분류되는 리뷰 데이터는 자연어 처리 기법을 활용하여 의미 있는 정보로 추출해야 합니다. 예를 들어, 고객이 남긴 리뷰에서 키워드와 감정 분석을 통해 특정 여행지에 대한 고객의 만족도를 측정할 수 있습니다. 이 과정은 머신러닝 알고리즘과 결합하여 여행 상품의 추천 시스템을 더욱 발전시킬 수 있습니다.

• 정규화 과정에서는 중복 데이터 제거와 일관된 포맷으로의 변환이 필수적입니다. 여행 상품에 대한 통합 데이터베이스를 구축하기 위해, 여러 자료원의 데이터를 통합하고 서로 연관된 정보로 강화해야 합니다. 데이터의 일관성을 확보하는 것은 데이터 분석의 신뢰성을 높이고, 예측 모델의 정확성을 향상시키는 데 기여합니다.

• 5-2. 자동 관계 추출과 스키마 동기화 기법(NLP 태깅·엔티티 매칭)

• 자동 관계 추출은 여행 데이터의 풍부한 네트워크를 구축하는 데 필수적인 과정입니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 문서 내에서 엔티티를 탐지하고, 이들 간의 관계를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 여행 리뷰 데이터로부터 '관광지'와 '숙소' 간의 관계를 분석하여 추천 시스템을 개선할 수 있습니다. 이런 방식으로 데이터 간의 관계를 명확히 할 수 있으며, 이는 궁극적으로 사용자 맞춤형 추천을 위한 기초 데이터가 됩니다.

• 또한, 엔티티 매칭 기법은 서로 다른 소스에서 수집한 데이터들을 연관 지어주는 작업을 포함합니다. 예를 들어, '강릉'이라는 지명이 여러 데이터 소스에서 서로 다른 형태로 표기될 수 있기 때문에, 이를 통합하여 하나의 표준화된 엔티티로 연결하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터 간의 연결성을 높이고, 사용자에게 보다 일관된 정보를 제공할 수 있습니다.

• 5-3. 그래프 탐색·경로 검색·추천 알고리즘 적용 설계(페이지랭크·최단경로)

• 그래프 탐색 기술은 그래프 데이터베이스의 장점을 극대화하는 핵심 요소입니다. 페이지랭크 알고리즘과 같은 접근법을 사용하여, 여행지 간의 인기와 중요도를 평가할 수 있습니다. 이렇게 평가된 데이터는 사용자에게 특히 인기 있는 관광지를 추천하는 데 활용될 수 있습니다.

• 최단경로 알고리즘은 사용자가 특정 조건에 맞는 경로를 찾고, 이를 최적화하는 데 기반이 됩니다. 예를 들어, '시간', '비용', '편의성' 등의 요소를 종합하여 사용자에게 가장 적합한 여행 경로를 제안하는 것입니다. 이는 고객의 여행 경험을 더욱 매끄럽고 효율적으로 만들어 줄 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 적용은 실시간 데이터 흐름과 함께 향상되어, 예를 들어 날씨 변화나 교통 상황에 맞춰 유연하게 조정할 수 있는 스마트한 서비스를 지원합니다.

6. 시각화 및 응용 시나리오

• 그래프 데이터베이스와 AI 기술의 결합은 현재 여행 산업의 패러다임을 변화시키고 있으며, 여행 에이전트의 개인화 및 최적화된 서비스 제공 측면에서 혁신적인 가능성을 열어주고 있습니다. 특히, 시각화 도구의 활용은 데이터의 이해도를 높이고, 사용자 경험을 개선하는 핵심 요소로 작용합니다. 따라서 이 섹션에서는 다양한 시각화 도구와 그 응용 시나리오를 다루며, 이를 통해 구체적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 방법에 대해 논의하고자 합니다.

• 6-1. 시각화 도구 활용법(Neo4j Bloom·Graphistry)

• Neo4j Bloom과 Graphistry는 최신 그래프 시각화 도구로, 데이터의 관계를 직관적으로 시각화하여 이해를 돕는 데 강점을 지니고 있습니다. Neo4j Bloom은 사용자가 복잡한 데이터 속에서 중요한 패턴을 손쉽게 찾아낼 수 있도록 직관적인 UI를 제공합니다. 특히 자연어 쿼리에 기반한 탐색 기능은 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 사용자들은 여행지, 숙소, 교통수단과 같은 주요 엔터티 간의 관계를 명확히 시각화하여 데이터 기반 의사 결정을 빠르게 할 수 있습니다.

• 또한 Graphistry는 대규모 그래프 데이터를 실시간으로 시각화하여 데이터 연결성을 한눈에 보여줍니다. 이는 여행 AI 에이전트가 실시간 데이터를 활용하여 사용자에게 최적의 여행 경로를 제안하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 여행지를 검색할 경우, Graphistry의 시각화 기능을 통해 해당 지역의 인기 관광명소, 숙소, 음식점 등을 신속하게 연결하여 보여줄 수 있습니다.

• 6-2. 대시보드 구성 예시(사용자 프로필 기반 여행 추천·실시간 네트워크 모니터링)

• 대시보드는 사용자의 프로필에 맞춘 개인화된 여행 경험을 제공하는 데不可欠한 요소입니다. 사용자 데이터를 분석하여 그들의 선호도와 행동 패턴을 기반으로 맞춤형 여행 추천을 제공하는 예시로는, 사용자가 자주 검색하는 목적지나 선호하는 숙소 유형 등을 조합하여 최적의 여행 일정을 세밀하게 구성할 수 있습니다. 이렇게 개인화된 제안은 사용자에게 더욱 매력적으로 다가와, 여행 경험의 질을 높이는 데 기여합니다.

• 실시간 네트워크 모니터링 대시보드는 여행 운송 수단의 운영 상태, 예약 현황 등을 실시간으로 파악할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 항공편을 예약한 경우, 해당 항공편의 지연 여부, 좌석 상황, 대체 교통수단 등을 실시간으로 알림받을 수 있어 여행 계획에 유연성을 더할 수 있습니다. 이러한 시스템은 비즈니스 여행자들에게 특히 중요한 요소로 작용하여, 효율적인 일정 관리를 지원합니다.

• 6-3. 여행 AI 에이전트 적용 포인트(타이드스퀘어 사례)

• 타이드스퀘어의 여행 AI 에이전트 개발 사례는 시각화와 AI 기술의 융합이 여행 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지를 잘 보여주는 예입니다. 타이드스퀘어는 라이브데이터와의 협업을 통해 사용자가 키워드를 입력하는 것만으로도 최적의 여행 일정을 자동으로 구성하도록 하는 기능을 개발하였습니다. 이 과정에서 그래프 데이터베이스와 AI 알고리즘을 활용하여, 사용자의 요구에 맞는 항공권 가격 분석, 숙소 정보 제공, 일정 공유 기능 등을 통합하고 있습니다.

• 특히, 타이드스퀘어의 시스템은 고객의 선호도를 반영하여 개인화된 서비스를 제공함으로써, 소비자 만족도를 높이고 있습니다. 이러한 접근 방식은 여행 업계에서의 데이터 활용의 새로운 가능성을 보여줍니다. 예를 들어, 고객이 과거 여행 이력을 기반으로 맞춤형 추천을 받을 수 있도록 하여, 더욱 만족스러운 여행 경험을 창출할 수 있게 됩니다.

결론

• 리포트를 통해 제시된 여행 AI 에이전트 구축을 위한 그래프 DB 설계 가이드라인은 여행 산업에서의 데이터 활용 방안을 선도할 수 있습니다. 각 섹션에서 논의된 핵심 요소들은 효과적인 데이터 모델링, 플랫폼 선택 및 인퍼런스 구현을 통해 고객 맞춤형 서비스를 촉진하고 운영 효율성을 증가시킬 수 있는 기초를 마련했습니다.

• 결론적으로, 여행 AI 에이전트의 성공적인 구현을 위해서는 실시간 데이터 처리와 대규모 연결의 필요성을 지속적으로 고려해야 합니다. 또한 향후 추가 연구로는 다양한 알고리즘과 통합하여 보다 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있는 방향으로 나아가야 할 것입니다. 이러한 접근은 여행 업계의 미래 지향적인 변화를 이끌 새로운 기회로 작용할 것입니다.

용어집

• 그래프 DB (Graph DB): 데이터 간의 관계를 직관적으로 표현하는 데이터베이스 구조로, 복잡한 데이터를 효과적으로 관리하는 데 유용하다.

• 인퍼런스 (Inference): 데이터를 기반으로 새로운 정보를 추론하는 과정으로, AI 시스템에서 사용자는 데이터 간의 관계를 파악하여 더 나은 결정을 내릴 수 있게 된다.

• 온톨로지 (Ontology): 특정 도메인에서의 개체와 그들 간의 관계를 정의하는 체계적인 구조로, 데이터의 조직화 및 분류에 활용된다.

• 메타데이터 (Metadata): 데이터에 대한 정보를 제공하는 데이터로, 데이터의 속성, 출처, 품질 등을 기술하여 데이터 활용성을 극대화한다.

• 자동 관계 추출 (Automatic Relationship Extraction): 데이터 내의 엔티티들 간의 관계를 자동으로 탐지하고 추출하는 과정으로, 자연어 처리 기술을 활용한다.

• 스키마 동기화 (Schema Synchronization): 데이터베이스 내의 여러 데이터 소스에서 스키마 및 구조를 일치시키는 작업으로, 데이터 통합에 필수적이다.

• 페이지랭크 (PageRank): 웹 페이지의 중요도를 평가하는 알고리즘으로, 그래프 데이터베이스에서 엔터티 간의 우선 순위를 정하는 데 사용된다.

• 최단경로 알고리즘 (Shortest Path Algorithm): 두 노드 간의 최적 경로를 계산하기 위한 알고리즘으로, 사용자 맞춤형 여행 경로를 제안하는 데 활용된다.

• NLP (자연어 처리): 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다.

• 알고리즘 (Algorithm): 문제를 해결하기 위해 정해진 절차나 법칙으로, 데이터 처리 및 분석의 기초가 된다.

• 클러스터링 (Clustering): 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 묶는 데이터 분석 기법으로, 대규모 데이터 처리에 유용하다.

• 유연성 (Flexibility): 시스템이나 기술이 다양한 상황에 맞춰 적응할 수 있는 능력으로, 클라우드 기반 솔루션에서 중요한 특징이다.

• 다차원적 데이터 (Multidimensional Data): 여러 차원에서 이루어진 데이터를 의미하며, 복잡한 데이터 구조 분석에 필요하다.

출처 문서

• 빅 데이터를 활용한 스마트 관광 도시 사례 분석 연구https://www.koreascience.kr/article/JAKO201915957784963.pdf
• 머신 러닝에서 데이터 전처리란 무엇인가요? - Couchbasehttps://www.couchbase.com/blog/ko/category/data-modeling/feed/
• 타이드스퀘어x라이브데이터, 여행 AI 에이전트 개발 업무협약 체결 - 테크42https://www.tech42.co.kr/%ED%83%80%EC%9D%B4%EB%93%9C%EC%8A%A4%ED%80%98%EC%96%B4x%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%97%AC%ED%96%89-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EC%97%85/