이번 여름 휴가 선택지에 LLM이 개입되었을 가능성은?
AI 기술의 발전으로 여행 계획 방식이 크게 변화하고 있다. 온라인 여행사(OTA)와 여행 검색 엔진은 항공권, 호텔, 렌터카 등의 다양한 옵션을 비교·분석하고 예약할 수 있는 플랫폼을 제공하며, 대표적으로 국내에는 야놀자, 여기어때, 해외에는 Expedia, Booking.com, Skyscanner 등이 있다. 이들은 방대한 데이터와 파트너 네트워크를 기반으로 다양한 선택지를 제시하지만, 사용자의 개별적인 취향이나 특정 요구사항을 깊이 반영하는 데에는 한계가 있다.
이러한 한계를 해결할 수 있는 핵심 기술로 대규모 언어 모델(LLM)이 주목받고 있다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델로, OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Meta의 Llama 등이 대표적이다. 이 기술은 광범위한 정보와 지식을 바탕으로 사용자의 질문에 정확하고 상세한 답변을 제공하며, 실시간 분석을 통해 대화형 인터페이스를 통한 맞춤형 여행 계획을 지원하는 데 강점을 가진다.
AI (Artificial Intelligence)와 LLM (Large Language Model)
개념 설명을 보다 하자면, LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간 수준의 자연어 이해 및 생성을 수행하는 AI 모델이다. 대표적인 LLM으로는 OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Meta의 Llama 등이 있다. LLM은 텍스트 기반 대화, 번역, 요약, 콘텐츠 생성 등 다양한 작업에 활용되며, 특히 개인화된 정보 제공 및 의사결정 지원에서 강점을 가진다. AI(Artificial Intelligence)는 기계가 인간과 유사한 인지 능력을 갖추도록 하는 광범위한 기술을 의미한다. AI에는 다양한 하위 분야가 있으며, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 역시 AI의 한 분야이다.
이떄 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 자연어 처리를 위한 AI 모델 중 하나로, 딥러닝 기법을 활용하여 방대한 텍스트 데이터를 학습한다. 즉, LLM은 AI의 하위 개념이며, AI 기술 중에서도 자연어 이해와 생성에 특화된 모델이다.
구글 LLM과 고객 맞춤형 여행
위와 같은 특성을 가진 LLM을 이용하여 여행 산업에 진출한 대표적 기업은 Google로, 자사의 LLM인 ‘Bard’를 이용해 Agoda를 비롯한 APAC 지역의 전략적 파트너들과 협력하고 있다.
예로 들면, Travel Planner를 기반으로 다양한 기능과 경험을 개발함으로써 고객 경험을 향상시키는 동시에 해당 대화를 통해 기록된 데이터는 고객에게 추천을 제공하는 데 필요한 정보를 수집하고 추출하는 과정으로 이어진다. 또한, 개발자들은 ‘저예산 여행자’, ‘가족 여행’ 등 특정 조건에 맞는 데이터를 활용해 맞춤형 여행 경로를 설계할 수 있다. 이러한 데이터는 기존 고객 정보와 결합되어 로열티 프로그램, CRM, 개인화된 예약 서비스 등 OTA가 니즈로 하는 다양한 맞춤형 솔루션을 지원한다.
https://developers.googleblog.com/ko/using-generative-ai-for-travel-inspiration-and-discovery/위 그림은 사용자의 입력을 기반으로 여행 일정을 생성하고, 방문할 장소에 대한 상세한 설명을 제공하는 LLM 시스템의 구조를 보여준다. 먼저 사용자가 여행 관련 요청을 입력하면, 프롬프트 생성기 #1이 이를 처리하여 LLM #1(여행 일정 플래너)이 이해할 수 있는 형태로 변환한다. LLM #1은 입력을 바탕으로 전체 여행 일정을 생성하며, 이 결과는 일정 소개 메시지와 일별 일정 메시지로 나뉘어 전달된다.
또한, 일정에서 방문할 장소 목록이 추출되어 프롬프트 생성기 #2로 전달되며, 이 과정에서 LLM #2(장소 설명 생성기)가 해당 장소들에 대한 상세한 설명을 생성한다. 최종적으로 사용자에게 여행 일정과 각 장소에 대한 정보를 포함한 맞춤형 여행 가이드를 제공하는 방식으로 시스템이 작동한다.
야놀자의 LLM 개발
야놀자와 같은 국내 OTA도 LLM 개발을 통해 각 언어에 최적화된 모델을 구축하고, 전 세계 여행객들의 여가 가치를 높일 계획을 구상 중에 있다. EEVE는 야놀자가 직접 연구한 단어 확장 방식으로, 이를 LLM에 적용해 'EEVE-Korean'을 개발했다. 영어 기반의 LLM에 한국어를 효과적으로 학습시킴으로써, 영어 수준을 유지하면서 한국어 처리 능력을 향상시킨 것이 특징이다. 추가적으로 구글 클라우드와 데이터 기반 AI 파트너십을 맺음으로써 구글 클라우드의 AI 최적화 인프라와 생성형 AI 기술인 ‘Gemini’를 적용해 여행 AI를 더욱 발전시킬 계획이다.
이처럼 LLM을 포함한 AI를 통해 야놀자, 구글과 같은 IT 기업은 물론 국내외 OTA는 개인 맞춤형 여행 경험을 제공하는 동시에 고객 서비스 자동화 및 운영 효율화 솔루션을 지원하는 방향으로 여행 산업이 발전을 거듭하고 있다. 결국 여행 플랫폼을 통해 휴가지 선택을 고민했다면, AI가 그 과정을 지켜보거나 개입했을 가능성이 상당히 높은 것이다.
출처
김강언, 임휘재, 차하얀, 최재원, 윤성욱, 김현기. (2023-11-23). LLM을 활용한 AI 기반의 개인화 여행 플래너 설계. Proceedings of KIIT Conference, 제주.
https://www.yanoljagroup.com/ko/blog/view?id=22
https://developers.googleblog.com/ko/using-generative-ai-for-travel-inspiration-and-discovery/
작성자: ITS 27기 김민지
