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2025년 6월 17일 (화) 05:04 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, 등산로의 난이도와 최단거리 두 가지를 고려해 다익스트라 알고리즘으로 찾아 경로까지 도달할 수 있는 등산로를 만드는 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 국립공원 23개에 대해서는 등산로 추천 기능만 제공한다. 국립공원 19개는 추가적인 사용자 데이터를 수집하여 범위를 확장할 계획이 있다.

개발 과제의 배경

내용

개발 과제의 목표 및 내용

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

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ===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.
+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, 등산로의 난이도와 최단거리 두 가지를 고려해 다익스트라 알고리즘으로 찾아 경로까지 도달할 수 있는 등산로를 만드는 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.
+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.
-:현재 개발 과제는 서울 지역 주요 산 4개소(북한산, 도봉산, 수락산, 관악산)에 대해서는 목적지 추천 기능까지 모두 제공하며, 대한민국의 국립공원 23개에 대해서는 등산로 추천 기능만 제공한다. 국립공원 19개는 추가적인 사용자 데이터를 수집하여 범위를 확장할 계획이 있다.
+또한, 등산로의 난이도와 최단거리 두 가지를 고려해 다익스트라 알고리즘으로 찾아 경로까지 도달할 수 있는 등산로를 만드는 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 국립공원 23개에 대해서는 등산로 추천 기능만 제공한다. 국립공원 19개는 추가적인 사용자 데이터를 수집하여 범위를 확장할 계획이 있다.
 ====개발 과제의 배경====