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인공지능(AI)과 기계학습(ML) 실용연구의 확산으로 모든 산업분야에서 많은 연구가 행해지고 있다. 여행, 호텔 분야 또한 AI/ML관련 많은 연구가 행해지고 있으며, 불확실성과 변동성이 높아진 현실 세계의 예측 성능 향상을 위해서는 다양한 데이터 기반과 전처리 등을 적용하는 성능 향상 모델이 필요하다. 본 연구는 다양성을 확보한 데이터에 대해 전역모델의 구축과 DTW K-means를 적용한 지역 모델을 구축하고, 수요 예측시 전역-지역 모델의 선택적 활용을 통한 LSTM 기반 시계열 객실수요 예측의 성능 향상 프레임워크를 제안한다.