With the wide spread of Internet, intelligent systems to support travel planning have been progressed during last decade. The current on-line travel support systems, however, have limits in their capabilities to adapt to the changes in travel plans. When the preferred travel plan is not available, especially during peak seasons such as vacations, holidays, and weekends, a traveler needs to re-plan by compromising his or her preferences, which requires time consuming and cumbersome efforts.
This dissertation introduces an adaptive travel planning system with intelligent agent that can adapt to the dynamics of travel plan. This system consists of an adaptive travel planning model, which is served as knowledge of agents to find alternatives and choose the best one, and a collaboration mechanism between the agents. To adapt to the dynamics of travel plans, the adaptive travel planning model has the following features: finding alternatives by constraint relaxation, formulating a decision problem to select the current best alternative, and recommending the best alternative at each decision time. This model makes travel agents provide more acceptable travel schedules to travelers while reducing the risk of having no ticket.
In particular, an adaptive collaboration mechanism between the agents is designed to handle the process of adaptive travel planning. This mechanism makes each autonomous agent adapt to changes in the availability of travel plans while enhancing the efficiency. A prototype is implemented on the standard agent specification of FIPA which can be used for the automation of dynamic and complex travel planning. The usefulness of the system is illustrated using a simulation analysis and a specific scenario of travel planning.
여행 산업에서의 이-비즈니스(e-business)의 발달은 인터넷을 통해 광범위한 여행 정보를 얻을 수 있도록 만들고 있다. 인터넷을 통해 여행자들은 여행 수단에 대한 시간표, 경로, 예약 가능한 좌석, 숙박, 렌터카, 식당 등의 여행 계획을 위한 정보를 얻을 수 있다. 또한, 여행 정보에 대한 용이한 접근을 통해 여행 계획의 자동화에 대한 연구가 진행되고 있다. 현재, 엑스피디아 (expedia.com), 트래블로시티 (travelocity.com) 등과 같은 반 자동적인(semi-automated) 상용 목적의 여행 지원 서비스를 제공하는 사이트들과 에이전트 기술에 기반한 지능형 여행 지원 시스템에 대한 연구 목적의 시범 (prototype) 시스템들이 개발되었다.
대부분의 지능형 여행 지원 시스템에서, 소프트웨어 에이전트들은 여행자의 선호도와 제한조건을 만족시킬 것이 요구된다. 그러나, 정상적인 상황과는 달리, 방학, 휴가, 주말 등과 같은 여행 수요의 피크 시즌에서는 여행자의 요구를 만족시키는 것이 어렵다. 여행자가 여행 계획을 하는 시점에 원하는 여행 계획을 얻지 못하는 경우, 여행자는 자신이 원했던 계획은 아니지만 에이전트가 제시해 준 대안을 선택하거나, 여행자가 원했던 계획을 얻을 때까지 기다려야 한다. 그러나 원하는 여행 계획을 기다리는 것은 그 여행 계획을 얻을 수 있다는 보장이 없기 때문에, 에이전트가 제시해준 대안이 만족스럽지 않다면 여행자는 자신의 조건에 대한 조정을 통해 스스로 대안 경로, 시간, 여행 방법 등을 찾아야 한다. 하지만, 이것은 검색 시간의 소비와 동일 사이트에 대한 반복적인 방문과 같은 번거로운 작업을 요구한다. 여행 계획 시점에 가능한 여행 계획이 없더라도, 여행 계획은 기존 예약의 취소 또는 임시 운행 수단의 추가 등으로 인해 가능한 여행 계획은 계속적으로 변화하는 특성을 가지고 있다. 그러나 현재까지의 여행 계획 지원 시스템은 여행 계획 시점에 가능한 여행 계획만을 대상으로 대안을 찾기 때문에, 여행 계획의 변화에 대한 적응 능력이 부족하다. 이상적인 지능형 여행 계획 시스템은 소프트웨어 에이전트가 여행자의 개입을 최소로 하면서 여행 대안을 스스로 찾고, 최선의 대안을 추천해 줄 수 있어야 한다.
본 연구에서는 소프트웨어 에이전트 기술에 기반한 적응형 여행 계획 시스템을 제안한다. 적응형 여행계획 시스템은 적응형 여행 계획 모형과 이 모형을 구현 시킬 수 있는 에이전트 시스템으로 구성된다. 적응형 여행 계획 모형은 여행 계획의 변화를 반영하여 대안을 찾기 위한 방법, 최선의 대안을 선택하기 위한 문제의 구성, 의사 결정 시 마다 최선의 대안을 추천해주는 메커니즘 등으로 구성되어 있다. 이 모형을 통해 여행자들은 여행 계획을 얻지 못하는 위험을 줄이면서, 처음 보다 만족스러운 여행 계획을 얻을 수 있다.
또한, 이러한 적응형 여행 계획 모형을 실현시키기 위한 다중 에이전트 시스템이 설계되었다. 에이전트들은 그들의 지식으로써 적응형 여행 계획 모형을 갖는다. 특히, 환경의 변화 (즉, 가능한 여행 계획의 변화)에 적응할 수 있도록 에이전트 간의 협력을 위한 방법이 설계되었다. 이 협력 방법은 전체 시스템의 여행 계획 상태에 따라 통신 프로토콜을 생성하고, 생성된 프로토콜에 따라 에이전트 간의 통신이 이루어지도록 함으로써 전체 시스템의 효율을 높일 수 있도록 설계되었다.
제시된 여행 계획 모형과 설계된 다중 에이전트 시스템에 따라, 국내의 상황에 맞는 프로토타입 시스템이 개발되었다. 이 프로토타입 시스템은 FIPA(Foundation on Intelligent Physical Agent)의 표준에 맞게 개발되었으며, 여행 계획의 자동화에 사용될 수 있다. 제시된 시스템의 유용성은 특정한 여행 계획 시나리오를 통해 설명된다. 또한 시뮬레이션을 분석을 통해 여행 계획 방법들의 성능을 비교한다.
