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2025년 6월 17일 (화) 06:19 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : AI 기반 개인 맞춤형 등산로 추천 시스템

영문 : AI-based Personalized Hiking Trail Recommendation System

과제 팀명

DOS

지도교수

김성환 교수님

개발기간

2025년 3월 ~ 2025년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20209200** 이*영(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20209200** 문*서

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20209200** 장*빈

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

본 과제는 산림청 및 국립공원관리공단이 제공하는 신뢰도 높은 탐방로 데이터를 기반으로, 인공지능 기술을 활용하여 개인의 체력, 취향, 등산 경험에 최적화된 등산 목적지 및 코스를 추천하고 안내하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다.

초기 추천 시스템 구축을 위해 서울 지역 주요 산 4개소(북한산, 도봉산, 수락산, 관악산)를 대상으로, 설문조사를 통해 등산객 106명의 사용자 개개인의 신체 능력과 등산 경험 등을 포함한 설문조사를 실시했다. 설문조사를 통해 수집한 신체 능력 및 등산 경험에 기반하여 사용자의 적정 난이도를 계산하는 알고리즘을 회귀분석으로 구현하였으며, 비슷한 성향을 가진 사람들이 자주 방문한 목적지를 추천하는 알고리즘을 인공지능 분류 모델을 이용하여 구현했다.

또한, 사용자 맞춤형 등산로의 경우 경로 난이도를 우선으로 고려해 다익스트라 알고리즘으로 희망하는 등산로를 생성하는 기능을 구현했다. 등산로의 난이도는 등산로 정보(예: 등산로의 기울기)를 이용해 Tobler’s hiking function을 응용하여 계산하였다. 이를 바탕으로 사용자에게 적절한 난이도와 추천한 목적지, 사용자의 입산 위치와 퇴산 위치를 바탕으로 개인에 최적화된 등산로를 생성하고, 사용자의 위치에 기반하여 등산로를 안내하는 기능을 제공한다.

현재 개발 과제는 서울 지역 주요 산 4개소(북한산, 도봉산, 수락산, 관악산)에 대해서는 목적지 추천 기능까지 모두 제공하며, 대한민국의 주요 산 20여 개에 대해서는 등산로 추천 기능만 제공한다. 추후 각 산에 따른 사용자 데이터를 추가로 수집하여 범위를 확장할 계획이다.

개발 과제의 배경 및 효과

최근 산림청의 조사에 따르면, 대한민국 전체 성인 남녀 중 약 78%가 한 달에 한 번 이상 등산을 즐기고 있다. 이처럼 등산은 국민 여가 활동의 중요한 부분을 차지하고 있다. 그러나 기존 등산 정보 제공 서비스들은 탐방로 정보의 신뢰성, 가독성, 그리고 사용자 맞춤형 추천 기능 등에서 한계를 보인다. 특히, 산림청과 같은 공공기관의 공식 데이터를 활용한 고품질 정보는 부족한 상황이며, 개인의 체력이나 운동 부하를 고려한 추천 시스템이 부재하여 사용자는 자신에게 적합한 코스를 찾기 어려운 실정이다.

본 과제는 이러한 문제점을 해결하고자 산림청, 국립공원관리공단의 정밀한 탐방로 데이터를 기반으로 사용자가 손쉽게 접근할 수 있는 인터페이스를 제공하며, 인공지능 기술을 통해 개인 맞춤형 등산 코스를 추천하는 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템을 통해 등산객들은 보다 안전하고 효율적인 코스 선택이 가능해지며, 이로 인해 개인의 안전사고 예방 효과가 기대된다.

개발 과제의 목표 및 내용

◇ 정확하고 신뢰성 있는 탐방로 정보 제공

산림청과 국립공원관리공단이 제공하는 공식 탐방로 데이터를 바탕으로, 사용자에게 명확하고 신뢰성 높은 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 사용자 인터페이스와 정보 구조를 재정비하고, 효과적인 데이터 시각화 기법을 도입하여 정보 접근성을 향상할 계획이다.

◇ 개인 맞춤형 등산로 추천 시스템 구현

사용자의 기본 정보, 체력 상태, 운동 부하, 선호도 등 다양한 요소를 종합적으로 분석하여 개인에게 최적화된 등산 코스를 추천하는 AI 기반 알고리즘을 개발한다. 이를 위해 머신러닝 및 딥러닝 모델을 적용하고, 사용자의 피드백을 신속하게 반영할 수 있는 동적 학습 기능을 포함할 예정이다.

◇ 지속적 시스템 개선 및 사용자 만족도 증대

시스템 개발 완료 후에도 사용자 피드백과 평가를 지속적으로 수집·분석하여 정기적인 업데이트를 수행한다. 이를 통해 최신 정보와 최적의 추천 서비스를 제공하며, 사용자의 만족도를 지속적으로 향상하고자 한다.

구체적인 개발 단계는 우선 탐방로 데이터의 정제 및 가공을 통해 데이터베이스를 구축하는 것으로 시작된다. 이후 사용자 프로파일링과 데이터 분석을 기반으로, 등산로와 사용자의 특성을 매칭하는 AI 알고리즘을 개발하고, 이를 챗봇 및 웹 기반 서비스로 개발할 것이다. 최종적으로 사용자 테스트와 파일럿 운영을 거쳐 상용화에 필요한 기술적, 기능적 보완을 진행하여, 실제 등산객들이 안정적으로 사용할 수 있는 완성도 높은 시스템을 구현할 예정이다.

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

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완료작품의 평가

내용

향후계획

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특허 출원 내용

내용

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 [[파일:북한산탐방안내도.jpg|400픽셀]] [[파일:국립공원날씨_1672.jpg|500픽셀]]
-====개발 과제의 기술적 기대효과====
-''' ◇ 등산로 데이터 가공 및 구조화 기술 확보'''
-:산림청에서 제공하는 등산로 geojson 데이터를 기반으로, 향후 다양한 등산 관련 서비스의 기술적 기반을 마련할 수 있다.
-''' ◇ 등산 난이도 분석 알고리즘 개발'''
-:등산로의 길이, 고도차, 경사, 재질 등의 데이터를 종합하여 산행 난이도를 정량화하여, 사용자에게 맞춤형으로 제공할 수 있는 기술적 기반을 마련할 수 있다.
-''' ◇ 등산 경로 안내 기술 확보'''
-:가공한 등산로 데이터를 사용자에게 내비게이션과 유사한 방식으로 사용자에게 제공하여 등산로  정보를 가독성 있게 제공할 수 있다.
 ===관련 기술의 현황===