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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.13 No.3
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 89 - 98 (10page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2019.13.3.89
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When traveling on a tour bus, the seat one chooses for viewing scenery is one of the main factors affecting one’s enjoyment of a trip. However, such scenery information is not available in advance. Therefore, it is necessary to predict the scenery for a tour bus route. In previous research, such predictions have been attempted through machine learning. However, the prediction result has only informed users about which direction is best, not about how good that direction is. Moreover, no information was given about sunlight, which can also affect the viewing of scenery. Therefore, in this paper, we propose the Beautiful Scenery & Cool Shade system that quantifies the information about scenery and sunlight in four directions using deep learning and the azimuth theory. More specifically, we used ResNet-152, DenseNet-161, and Inception v3 for the prediction, and we used Google Street View for the input data. After building the system, we tested its applications to two existing tour bus routes. The results showed that our system outperformed the previous system. The proposed system allows tourists to make satisfactory travel plans and allows tour companies to develop more valuable tour services, ultimately contributing to the development of the global tourism industry.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. BSCS SYSTEM
III. EXPERIMENTS
IV. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
P. Samsonov, F. Heller, and J. Schoning, “Autobus: selection of passenger seats based on viewing experience for touristic tours,” in Proceedings of the 16th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia, Stuttgart, Germany, 2017, pp. 321-326.
D. Quercia, R. Schifanella, and L. M. Aiello, “The shortest path to happiness: recommending beautiful, quiet, and happy routes in the city,” in Proceedings of the 25th ACM Conference on Hypertext and Social Media, Santiago, Chile, 2014, pp. 116-125.
G. Skoumas, K. A. Schmid, G. Josse, M. Schubert, M. A. Nascimento, A. Zufle, M. Renz, and D. Pfoser, “Knowledgeenriched route computation,” in Advances in Spatial and Temporal Databases. Cham: Springer, 2015, pp. 157-176.
J. Zhang, H. Kawasaki, and Y. Kawai, “A tourist route search system based on web information and the visibility of scenic sights,” in Proceedings of 2008 2nd International Symposium on Universal Communication, Osaka, Japan, 2008, pp. 154-161.
C. I. Seresinhe, T. Preis, and H. S. Moat, “Using deep learning to quantify the beauty of outdoor places,” Royal Society Open Science, vol. 4, no. 7, article no. 170170, 2017.
D. Quercia, R. Schifanella, and L. M. Aiello, “The shortest path to happiness: recommending beautiful, quiet, and happy routes in the city,” in Proceedings of the 25th ACM Conference on Hypertext and Social Media, Santiago, Chile, 2014, pp. 116-125.
G. Skoumas, K. A. Schmid, G. Josse, M. Schubert, M. A. Nascimento, A. Zufle, M. Renz, and D. Pfoser, “Knowledgeenriched route computation,” in Advances in Spatial and Temporal Databases. Cham: Springer, 2015, pp. 157-176.
J. Zhang, H. Kawasaki, and Y. Kawai, “A tourist route search system based on web information and the visibility of scenic sights,” in Proceedings of 2008 2nd International Symposium on Universal Communication, Osaka, Japan, 2008, pp. 154-161.
C. I. Seresinhe, T. Preis, and H. S. Moat, “Using deep learning to quantify the beauty of outdoor places,” Royal Society Open Science, vol. 4, no. 7, article no. 170170, 2017.
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