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7조2026학년도 중급관광 · 예측

방한 외국인 관광수요 예측 및 부산 관광정책 다국어 AI 서비스

다국어 AI 에이전트 기반 서비스 개발 실무

데이터 기반 예측과 LLM 다국어 분석으로 부산 관광의 현재를 진단하고 미래를 설계하는 서비스

문제 정의

외국인 관광객은 한국어 중심 정보 때문에 관광 정보 접근이 어렵고, 정책은 사후 통계에 의존해 선제적으로 대응하기 어렵습니다. 국가·시기별 방한 수요 변화를 예측할 도구도 부족합니다.

관광 수요를 미리 예측하고 정책 문서를 다국어로 분석해, 정책 담당자의 의사결정과 외국인 관광객의 만족도 향상을 함께 돕고자 했습니다.

사용 기술

데이터 한국관광공사 국가별·목적별 월별 입국 통계(2010.01~2020.05), 서울관광재단·부산관광공사 보도자료 약 2,000건
예측 Prophet, ARIMA, scikit-learn
LLM·다국어 OpenAI API, LangChain, KoNLPy, RAG
대시보드 Streamlit, Plotly

기능 · 구조

  1. 1데이터 수집
  2. 2전처리·정제
  3. 3탐색적 분석
  4. 4ML 수요 예측
  5. 5LLM 정책 문서 분석·다국어 요약
  6. 6대시보드 시각화 (한국어·영어·베트남어)

산출물

png

연구 포스터

팀 프로젝트 3 포스터 2.png · 1.9 MB

pptx

발표 자료

발표보고서_최종_1.pptx · 420 KB

zip

소스 코드·노트북

7조_분석노트북.zip · 1.6 MB

참여 학생

7조 · 김민섭, 황보종원, 정성영, 이윤슬, 버부르벡

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