Abstract
Free admission policies have been gradually extended for the public to use cultural facilities free of charge, which lowered the barriers to use those facilities and has a great effect on increasing visitor demands. However, the annual number of visitors which is open to the public isn't quite accurate and varies from institution to institution, which means just a head count. Especially people counter overestimates the number of visitors because it counts visitors in duplicate. Therefore, the purpose of this study is to prepare effective way of grasping the number of visitors using cultural infrastructure. First, comparable number of visitors should be measured by defining the notion of visitor clearly, which has been measured vaguely. Secondly, the problem of duplicate count, which is considered the most problematic, should be solved. Thirdly, the various analysis of visitor behavior should be conducted to provide a high-quality service. To work out the problems above, new measurement will be presented here. This study suggests a state-of-the-art wireless signal-based measurement that could eliminate the duplicate data by collecting MAC address -smart device's distinct signal value. And it also could analyze diverse visitor behaviors by understanding a flow of visitor traffic, duration of stay and revisitation. I would like to examine the possibility and effectiveness of this new measurement by testing it.
국민들이 무료로 이용할 수 있도록 점진적 확대된 무료관람정책은 문화시설 이용의 장벽을 낮추고 관람객 수요도 크게 증진시키는 효과를 가져왔다. 하지만 각 시설들이 공개하고 있는 연간 관람인원은 집계 대상에 대한 기준이 상이하고, 측정된 값이 정확하지 않으며, 관람객 '수' 라기 보다 '빈도'에 가까운 수준에 그치고 있는 실정이다. 특히 인원을 계수하는 기존의 기기들은(피플카운터) 모두 중복으로 집계되어 관람인원이 과대추정되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 문화기반시설의 이용객을 정확하게 파악하고 집계하는 방안을 마련하는 것이라고 할 수 있다. 첫 번째로, 모호하게 측정되고 있는 관람객에 대한 정의를 명확하게 함으로써 비교 가능한 관람객 수를 측정하여야 한다. 두 번째로, 현재 가장 문제점으로 대두되고 있는 '중복 집계'의 문제 해결이 필요하다. 세 번째로, 양질의 서비스제공을 위해서는 '관람객 행태 분석'이 선행되어야 하는데, 이를 위해서는 무엇보다 이용자들의 이동동선이나 체류시간과 같은 다양한 행태를 파악하여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 측정 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 최신의 기술을 활용한 무선신호기반 측정방식(해당 방식은 스마트기기의 고유신호값인 MAC address를 수집함으로써, 중복을 제거한 측정이 가능하며, 또한 관람객의 이동동선, 체류시간, 재방문율 등의 파악이 가능하여 다각적인 관람객 행태 분석도 가능)을 제안하며, 이를 활용한 측정 실험을 통해, 해당 측정방식의 가능성과 실효성을 진단하고자 한다.