1. 문제점

1) 기존 전시 안내 방식의 한계
전시회 정보 안내가 주로 안내 데스크, 종이 브로슈어, 단순 웹 검색에 의존하고 있어, 참관객이 원하는 정보를 즉시 정확하게 얻기 어려웠습니다. 이로 인해 현장 안내 인력에 대한 의존도가 높고 운영 비용이 지속적으로 증가하고 있습니다.

2) 참가업체 및 제품 정보 탐색의 비효율
수백 개 이상의 참가업체와 제품 정보가 분산되어 제공되면서, 참관객은 본인의 목적과 니즈에 맞는 업체를 직접 선별해야 하는 부담이 있었습니다. 특히 바이어의 경우, 단순 검색만으로는 적합한 셀러를 찾기 어렵다는 문제가 반복적으로 발생했습니다.

3) 바이어–셀러 매칭 구조의 부재
기존 전시 운영 방식은 ‘부스 방문 중심’으로 설계되어 있어, 바이어의 관심사와 셀러의 제품 특성을 기반으로 한 정교한 매칭이 이루어지기 어려웠습니다. 그 결과, 실질적인 비즈니스 연결로 이어지지 못하는 경우가 많았습니다.

4) 실시간·맥락 기반 정보 제공 부족
전시 일정, 세미나, 부스 위치, 추천 동선 등 상황에 따라 달라지는 정보가 실시간으로 반영되지 못하고, 사용자 맥락을 고려한 맞춤형 안내가 어려웠습니다.

2. 프로젝트 목표

1) AI 기반 전시 안내 및 매칭 챗봇 구축
자연어 질의를 통해 참가업체, 제품, 일정, 부스 위치 등을 직관적으로 안내하고, 참관객과 참가업체 간의 효율적인 매칭을 지원하는 AI 챗봇 시스템 구축

2) 참관객 중심 정보 탐색 경험 제공
참관객이 관심 분야, 구매 목적, 예산, 인증 조건 등을 자유롭게 입력하면, 이에 적합한 업체와 제품을 자동으로 추천하여 전시 관람의 효율을 극대화

3) 바이어–셀러 비즈니스 매칭 강화
단순 정보 제공을 넘어 제품 비교, 업체 요약, 관심 업체 정리 기능을 제공함으로써, 실질적인 상담 및 비즈니스 연결로 이어질 수 있는 환경 조성

4) 전시 운영 효율 및 디지털 전환 실현
반복적인 안내 업무를 AI로 대체하여 운영 인력 부담을 줄이고, AI 기반 전시 운영 사례를 통해 전시의 디지털 전환 및 브랜드 경쟁력 강화

3. 주안점

1) 자연어 기반 사용성 중심 설계
키워드 검색이 아닌 일상적인 질문 형태의 자연어 입력만으로도 원하는 정보를 얻을 수 있도록 사용자 경험을 중심으로 설계

2) 데이터 기반 정확한 추천 및 비교
참가업체 DB, 제품 스펙, 인증 정보, 일정 데이터를 구조화하여, 신뢰도 높은 추천 결과와 비교 정보를 제공하고 정보의 일관성과 정확성을 확보

3) 전시 맥락을 고려한 정보 제공
전시 일정, 현재 위치, 관심 이력 등을 고려해 상황에 맞는 답변과 추천이 가능하도록 설계하여 실제 전시장 환경에 최적화

4) 운영자 관점의 관리 및 확장성 고려
챗봇 응답 로그, 인기 검색 키워드, 관심 업체 통계 등을 통해 전시 운영자가 전반적인 관심 흐름을 파악할 수 있도록 하고, 향후 다른 전시회로 확장 가능한 구조로 설계

5) 안정성과 확장성을 고려한 기술 구조
대규모 동시 접속 환경에서도 안정적으로 운영될 수 있도록 아키텍처를 구성하고, 다국어 지원 및 기능 확장을 고려한 모듈형 구조로 구현

1. 포트폴리오 소개

본 프로젝트는 전시회에 참가하는 참관객과 참가업체 간의 정보 탐색 및 비즈니스 매칭을 효율적으로 지원하기 위해 구축하는 AI 기반 전시 안내 및 매칭 챗봇 서비스입니다.

참관객은 자연어 기반의 대화를 통해 참가업체, 제품, 전시 일정, 세미나 정보, 부스 위치 등을 손쉽게 확인할 수 있으며, 관심 조건에 맞는 업체와 제품을 추천받고 비교할 수 있습니다.

또한 단순 정보 제공을 넘어, 바이어의 관심 이력과 질의 내용을 기반으로 업체 목록 요약, 제품 비교, 방문 대상 정리까지 지원함으로써 전시 관람 전·중·후 전 과정을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

본 프로젝트는 기존 전시 운영의 인력 의존적 구조를 AI 기반 디지털 서비스로 전환하고, 전시 경험과 브랜드 경쟁력을 한 단계 고도화하는 것을 목표로 합니다.

2. 작업 범위

- AI 챗봇 서비스 기획: 전시회 안내, 매칭, 비교, 요약 기능 정의 및 시나리오 설계
- 챗 UI 개발: 웹뷰 기반 챗봇 UI/UX 설계 및 모바일 대응
- 데이터 구조 설계: 참가업체 DB, 제품 DB, 일정, 도면 정보 구조화 및 정규화
- AI/검색 시스템 구축: LLM 연동, 벡터 검색 기반 정보 조회 및 추천 로직 구현
- 관리자 운영 환경 고려: 데이터 관리 및 응답 품질 개선을 위한 운영 구조 설계
- 다국어 대응: 국문/영문 질의 및 응답 지원 구조 설계

3. 주요 업무

1) 참가업체 및 제품 추천 기능
- 참관객의 자연어 질의를 분석해 관심 분야, 구매 목적, 조건에 맞는 참가업체 및 제품 추천
- 업체 정보, 제품 설명, 주요 특장점, 인증 정보, 연락처 제공
- 추천 결과와 연계된 부스 위치 안내 및 전시장 내 이동 참고 정보 제공

2) 참가업체 제품 비교 기능
- 다수 업체 또는 제품을 선택해 주요 스펙, 성능, 특징을 표 형식으로 비교 제공
- LLM 기반 비교 요약을 통해 차별 요소 및 선택 포인트를 직관적으로 제시
- 제공된 데이터 기준 비교로 정보 신뢰성 확보

3) 전시 정보 질의응답
- 전시 일정, 세미나 시간표, 부스 위치, 참가업체 정보 등 전시 전반에 대한 자유로운 질의응답 지원
- 전시 중 변경되는 정보에 대한 실시간 반영 구조 고려
- 반복 문의가 많은 항목에 대한 빠른 응답 제공

4) 대화 기반 요약 및 자료 제공
- 사용자의 대화 이력을 기반으로 관심 업체 및 제품 목록 자동 정리
- 주요 정보 요약본 생성 및 PDF 형태로 제공
- 전시 종료 후에도 참고 가능한 개인별 요약 자료 제공

5) 사용자 맥락 기반 응답 관리
- 이전 질의 및 선택 이력을 고려한 연속 대화 지원
- 동일 주제 반복 질문 시 맥락 유지 응답
- 바이어 중심의 정보 탐색 흐름 최적화

4. 주안점

1) 전시 환경에 최적화된 챗봇 UX
복잡한 메뉴 탐색 없이 자연어 대화만으로 필요한 정보를 얻을 수 있도록 설계하여, 전시장 현장에서 빠르고 직관적인 사용 경험 제공

2) 정확하고 신뢰도 높은 정보 제공
참가업체 및 제품 데이터를 구조화하여 AI 응답의 일관성과 정확성을 확보하고, 잘못된 정보 제공 가능성을 최소화

3) 바이어 중심의 매칭 경험 강화
단순 정보 나열이 아닌 ‘추천 → 비교 → 요약’ 흐름을 통해 실질적인 비즈니스 연결로 이어질 수 있도록 설계

4) 전시 운영 효율성 및 확장성 고려
반복적인 안내 업무를 자동화하여 운영 부담을 줄이고, 향후 다른 전시회나 연중 상시 매칭 서비스로 확장 가능한 구조로 구현

5) 다국어 및 글로벌 대응 가능 구조
국문·영문을 기본으로 해외 바이어 대응을 고려한 다국어 확장 구조 설계