Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.103-111
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2001
과거 오랫동안 기업가나 팝슨(1979) 등의 학자들에 의해서 21세기의 가장 큰 산업이 될 것이라고 예측된 관광산업은 오늘날 단일산업으로는 세계 최대 규모이다. 관광분야에 대한 연구 중, 관광현상을 과학적이고 객관적으로 분석할 수 있는 방법론을 연구하고 제시하며 응용하는 분야로 관광조사분석론을 들 수 있다. 그런데 여기서 다루어지는 내용 중 관광수요와 마케팅분야가 핵심분야로 여겨진다. 오늘날 경제성장에 기인하여 해외관광은 급격한 성장을 보이고 있다. 이러한 상황에서, 관광마케팅을 위한 올바른 관광정책 수립에 필요한 해외관광 수요예측이 요구되는 바, 본 논문에서는 이러한 해외관광 수요예측을 위 한 중력모형과 회귀모형 에 대해서 비교해 보았다. 또한 중력모형을 이용한 수요 예측 시 우리실정에 맞는 여행유입요소를 제안하고, 이를 이용한 모형 비교분석을 실시해 보았다.
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.
본 연구는 관광수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과 오차수정모형의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 일본, 중국, 미국, 필리핀에 대한 실제 자료를 이용한 결과 관광 수요에는 계절성이 중요한 역할을 하는 것을 보이고 각 국가별로 예측 정확도를 RMSE를 기준으로 하여 비교하였다.
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.
전남 목포권 중심의 관광개발사업인 서남해안권 레저도시(J프로젝트)과 여수권 중심의 남해안관광벨트 개발사업 등이 성공적으로 완료되기 위해서는 관광사업시설의 공급뿐만 아니라 신규관광개발사업의 확대에 따른 원활한 신규 인력 도입이 이루어져야 할 것이다. 대규모 관광개발계획에 따른 관광시설 조성이 동시에 추진되었을 경우 사업의 완료시점에 인력 수급의 불균형 등이 발생할 가능성이 높다. 따라서 현재의 관광사업체 자연증가수요와 계획 중인 해양관광개발 수요를 통합 예측하여 적정한 해양관광레저인력을 공급할 수 있도록 해양관광레저인력 수요예측의 방향을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다.
본 연구는 중앙선의 여객수송수요를 효율적으로 예측하기 위한 방법으로 계절성 요인을 고려한 ARIMA 모형을 제안하였다. 특히, 최근의 관광수요를 반영하기 위하여 2013년 4월 개통되어 운행되고 있는 중부내륙권 관광전용열차(O-train, V-train)의 수요를 포함하여 예측모형을 구축하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2013년 7월까지의 월별 시계열 데이터(103개)를 사용하여 최적의 모형을 선정하였으며 예측결과 중앙선의 여객 수송수요는 지속적으로 증가할 것으로 나타났다. 구축된 모형은 중앙선의 단기수요를 예측하는데 활용이 가능하다.
최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.
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.
본 연구는 지방자치단체에서는 관광 상품 판매를 통해 얻는 수익이 지역 주민들에게 환원될 수 있도록 관광 상품 중의하나인 자연환경을 상품화하고 있다(한영주, 이무용, 2001). 부산 송도해수욕장의 경우 1980년대 시설낙후로 철거된 케이블카를 복원하는 사업이 26년 만에 가시화되고 있으며, 지역의 관광 삼품으로 그 가치가 크며 이에 대한 수요예측이 필요하다고 할 수 있다. 연구결과 부산광역시만을 대상으로 할 경우 대략 550,684명에서 1,514,416명의 수요예측 범위를 가질 것으로 예상되며, 송도해수욕장의 특성을 반영한 부산, 울산, 경남으로 지역을 확장할 경우 1,013,740명에서 2,854,340명의 수요예측결과를 도출하였다. 본 연구는 수요예측이 가지는 한계점을 보완하고자 방문객 수요예측 시 방문의사율에 실제로 실현 가능한 예측치인 실현율(그루버지수, 자기확신 지수)을 통해서 송도해상케이블카 복원사업 이용객 추정을 하고 이에 대한 수요예측을 통해 사업의 진행에 있어 중요한 근거로 활용될 것이며, 향후 지속적인 관리를 위한 초기자료로서 그 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문은 일별 관광수요 자료를 분석하기 위하여 시계열의 대표적인 3개 모형인 ARIMA, Holt-Winters, AR-GARCH 모형을 적용하였다. 모형의 성능을 비교하기 위해 Armstrong (2001)이 제안한 방법을 이용하여 서로 다른 방법의 예측값을 단순결합과 MSE, SE를 이용한 결합법을 이용하여 정확도 높일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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