외래 관광객 수요를 분석하고 예측하는 것은 관광 정책을 수립하고 기획하는데 지대한 영향을 미치기 때문에 관광 산업 분야에서 매우 중요하다. 외래 관광객 데이터는 여러 외적 요인들에 의해 영향을 받기 때문에, 시간에 따른 미세한 변화가 많다는 특징을 갖는다. 따라서, 최근에는 관광객 입국자 수요를 예측하기 위해 경제 변수 등 여러 외적 요인들도 함께 반영하여 예측 모델을 설계하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 기존의 시계열 예측에 주로 사용되는 회귀분석 모델과 순환신경망 모델은 여러 변수들을 반영하는 시계열 예측에 있어 좋은 성능을 보이지 못했다. 따라서 우리는 합성곱 신경망을 활용하여 이러한 한계점들을 보완한 외래 관광객 수요 예측 모델을 소개한다. 본 논문에서는 한국관광공사에서 제공한 과거 10개년 외래 관광객 데이터와 추가적으로 수집한 여러 외적 요인들을 입력 변수로 반영하는 1차원 합성곱 신경망을 설계하여 외래 관광객 수요를 예측하는 모델을 제시한다.
이 연구는 단변량 시계열 중에서 계절 아리마 모형을 이용하여 경주지역 외국인 관광객을 예측하고자 한다. 이 연구를 위한 시계열 월별 자료는 1995년부터 2010년까지 수집하였다. 총 192개의 관측치를 분석에 사용하였는데, 성수기와 비수기의 관광객 차이가 아주 큰 것을 보여주고 있다. 예측분석결과, 경주지역의 외국인 관광객에 대한 최종 예측모형은 승법계절 ARIMA(1,1,0) $(4,0,0)_{12}$ 모형으로 선정되었다. 이 모형에 적용하여 미래의 경주지역의 외국인 관광객은 2011년 694천명, 2012년 715천명, 2013년 725천명, 2014년 738천명, 2015년 751천명이 방문하는 것으로 나타났다. 이는 향후 경주지역 외국인 관광객에게 효율적으로 관광시설을 공급함과 동시에 서비스를 제공하기 위한 관광정책을 수립하는 측면에서 관광관련 이해당사자들에게 매우 중요하다는 것을 시사하고 있다.
관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 코로나-19 이후로 증가할 것으로 보이는 방한 외국인 관광객의 지역별 소비 경향을 카드 소비 데이터를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 정보를 만들었다. 코로나 이전 'K-pop'과 'K-drama'의 영향으로 계속해서 증가하던 방한 외국인의 수는 코로나의 영향으로 50%가량 감소했다. 하지만 '위드 코로나'로 접어든 지금, 다시금 외국인 관광객을 유치하기 위해선 각 관광객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해야 한다. 또한, 각 지자체에서는 외국인 관광객이 선호하는 서비스를 파악하고 각 국적별 관광객에게 맞는 서비스를 제공하는 노력을 통해 지역경제를 활성화시킬 수 있을 것이다. 현재 많은 기업에서 지역별, 업종별로 맞춤 서비스를 제공하는 것처럼, 지자체가 구체적인 데이터를 사용하여 맞춤 서비스를 제공한다면 코로나로 어려운 시기를 슬기롭게 극복할 수 있다고 생각한다.
관광관련 광고, 상품판매 촉진, 추천 등을 위해 제주도 관광객의 관심 정보에 있어 기후요소가 끼치는 영향을 분석하고 이를 토대로 예측모델을 개발한다. 예측모델은 입력으로 기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 및 전운량, 출력으로 가장 관심도가 높은 관광지 유형을 가지며 TMAP의 검색순위 이력 데이터와 기상청의 기후이력 데이터를 다운로드하여 학습패턴을 생성한다. 예측모델은 Sklearn 인공신경망 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 81.8 %의 정확도를 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.725-732
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2016
본 연구에서는 제주를 방문하는 관광객 수를 여행목적 별로 분석하였다. 여행목적은 "휴양 및 관람", "레저 및 스포츠", 그리고 "회의 및 업무"를 위한 여행으로 구분되어 있으며, 2005년 1월부터 2016년 3월까지 자료를 이용하였다. 2015년 5월에 발생한 메르스 (MERS, 중동호흡기증후군) 사태의 영향을 반영하기 위하여 계절형 ARIMA-Intervention 모형을 이용한 개입분석을 수행하였다. 분석결과 메르스사태는 "레저 및 스포츠"와 "회의 및 업무"를 목적으로하는 관광객 수에 6월 한 달간 영향을 끼친 것으로 나타났으며, 이로 인하여 이 기간 동안 30%에서 40% 정도의 관광객이 감소한 것으로 추정되었다. 반면, "휴양 및 관람"에서는 메르스사태의 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 결과를 토대로 향후 1년의 월별 관광수요를 예측하여 보았다.
본 연구는 어촌지역의 미래 관광수요를 예측하고 어촌지역 관광을 활성화시킬 수 있는 지방정부의 정책적 방안을 탐색하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구는 강원도 동해안 지역을 중심으로 이루어 졌다. 분석은 시계열 분석과 그 지역 관광객을 대상으로 한 설문조사를 통해 수행되었다. 분석결과, 동해안 어촌지역의 내국인과 외국인 관광객은 모두 증가되어 왔지만, 그 지역은 그러한 증가되는 관광수요를 지역경제 성장으로 흡수할 정도로 충분히 수용하지는 못해왔다. 그 지역의 미래 내 외국인 관광수요는 꾸준히 증가될 것으로 예측 되었다. 그러나 과거의 증가율에 비하면, 그 증가율은 특히 외국인 관광객의 증가율은 그다지 긍정적으로 평가되기 어렵다. 이런 분석 결과를 통하여, 그 지역의 관광 활성화에 도움이 될 수 있는 지방정부의 정책적 시사점을 몇 가지 발견 하였다.
본 연구는 금강 철새도래지 생태관광객의 인구통계적인 특성별로 만족도의 차이를 규명하고, 관광객의 만족에 영향을 미치는 결정요인 및 만족도 예측모형을 도출함으로써, 바람직한 생태관광지 관리를 위한 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 분석 결과, 연령층과 학력수준에 따라 관광객 만족도에 유의미한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 생태관광지 만족도 요인들이 종합적 만족도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 특히 '지식 정보성' 요인과 '체험성' 요인의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 따라서 생태관광객 만족도의 극대화를 위해, 관광객의 연령층과 학력수준에 따른 개별 집단의 수요 특성 및 만족도 수준을 고려한 기초조사가 선행되어야 하고, 이를 바탕으로 생태관광 세분시장에 대한 차별적이고 구체적인 생태관광 서비스를 제공하기 위한 방안을 모색해야 한다. 또한 관광객의 지적인 요구수준을 충족할 수 있도록 생태학습 및 자연체험 등 교육적으로 유익하고 학습 지향적인 다양한 생태체험프로그램과 생태탐방코스를 더욱 확충해야 할 것으로 판단된다.
소규모 도서지역인 인천광역시 옹진군 북도면의 신 시 모도와 장봉도를 대상으로 생활폐기물 발생량과 관광객 수 및 숙박시설의 영업장 면적과의 상관관계를 분석하여 향후 생활폐기물 발생량 예측을 위한 기초자료로서의 활용을 위해 본 연구를 수행하였다. 2012년 9월부터 2018년 8월까지의 옹진군 북도면의 자료를 분석한 결과, 연구 대상지역의 생활폐기물 발생량은 지속적으로 증가하여 2012년 대비 2018년도 생활폐기물 발생량은 약 3.98배 증가하였으며, 관광성수기인 여름철은 겨울철에 비하여 2.43~9.39배의 높은 생활폐기물 발생량을 나타내었다. 도서 지역의 생활폐기물 발생량은 유입된 관광객 수에 영향을 받으므로 관광객들에 의해 버려진 생활폐기물의 발생량을 산정한 결과 2018년 8월 기준 관광객 1인이 1일 발생하는 생활폐기물 발생량은 0.839 kg/인 일로 분석되어 2013년 8월과 비교할 때 약 3.71배 증가한 것으로 확인되었다. 또한, 숙박시설의 영업장 면적은 2008년부터 2017년까지 지속적으로 증가하여 10년 동안 약 8.32배 증가하였다. 숙박시설의 영업장 면적과 관광객 수와의 상관계수는 0.8418로 산출되었고, 숙박시설의 영업장 면적과 생활폐기물 발생량의 상관계수는 2015년 8월 전 후로 각각 0.9370 및 0.6025로 산출되었는데 2015년 이후 관광객의 급격한 증가로 인해 숙박시설은 부족한 반면, 생활폐기물 발생량은 증가하여 상관계수가 다소 낮게 나타나게 된 것으로 사료된다.
본 연구는 도시에 대한 키워드 검색량을 관심의 지표로 보고 검색키워드를 유형화하여 각 유형별 검색량이 페이스북 팬 수 및 관광객 수에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 위계적 커뮤니케이션 효과 모형에 따르면 커뮤니케이션의 효과는 인지-태도-행동의 순차성을 띄는 것으로 나타난다. 이에 따라 검색행동을 통해 특정 도시에 대한 관여 및 지식이 높아진 관광 소비자가 호감을 느끼게 되면 페이스북 팬페이지 가입을 통해 보다 적극적인 정보탐색을 할 것이며, 직접적인 관광행동으로 이어질 것이라고 예측하였다. 이를 위해 구글 트렌드에 나타난 서울시 관련 검색 키워드의 유형 별 검색량과 서울시 해외 공식 계정인 'Seoul Korea'의 팬 수, 마지막으로 서울시 외국인 관광객 수 간의 영향 관계를 검증하였다. 분석결과, 서울시의 검색 키워드 유형은 관광매력 키워드, 자연환경 키워드, 상징적 키워드, 접근적 키워드로 도출되었으며 그 중 페이스북 팬 수에 영향을 미치는 요인은 관광매력 키워드과 상징적 키워드인 것으로 나타났다. 또, 관광매력 키워드와 상징적 키워드는 서울시 페이스북 팬 수를 매개로 서울시 관광객 수에 영향을 미친다는 결과가 도출되었다. 이러한 결과에 따라, 앞으로의 서울시의 외국인 관광 소비자를 대상으로는 관광매력적인 요소와 한국적인 요소를 강조한 메시지를 소구하는 것이 유효할 것이라는 실무적 함의를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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