정보화의 진전에 따라 가처분 시간의 증대는 관광산업이 정보통신산업과 더불어 21세기 성장을 주도할 산업으로 꼽히게 되었다. 관광 상품은 일반 비즈니스와 달리 상품을 사전에 파악할 수가 없고 다수의 기초적인 상품의 조합으로 이루어지는 무형의 서비스 상품이므로 올바른 안내정보를 가지고 있어야 합리적인 의사결정 할 수 있게 된다. 그러나 인간 관광전문가의 편향된 안내로 인한 관광객의 불만은 커져가고 있으며 현재의 관광정보 시스템으로는 고도화/개별화되는 관광객의 욕구를 수용하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 응용 기술인 전문가시스템을 이용하여 관광객의 성향에 따라 가장 적합한 관광 코스를 능동적으로 구성하고 고객에게 적합한 형태로 재구성하여 제공해 주는 지능형 관광 정보시스템을 설계하였다. 본 연구는 대표적인 서비스산업인 관광산업에서 개별화된 고객의 성향을 반영할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발함으로써 소비자의 만족도를 극대화하기 위한 국내 최초의 시도이다. 이러한 시스템이 구현되면 기존 관광 소비자의 불편사항을 감소시키고, 개별 관광 목적에 적합한 관광 일정을 안내할 수 있게 되어 궁극적으로 관광산업의 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 플로우 이론을 이용한 u-흉복합 관광정보3.0 시스템을 제안한다. 관광객의 즐거움을 극대화하기 위한 u-도전감과 u-숙련도를 생성한 것이 u-융복합 관광정보3.0 이다. 이것은 콘텐츠 정보품질의 도전감과 숙련도를 잘 조절하여 관광객의 즐거움을 극대화하기 위한 분석이다. 콘텐츠 정보품질의 도전감은 u-도전감의 선행요인인 콘텐츠 지속성, 관광동기 충족성을 분석할 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. 콘텐츠 정보품질의 숙련도는 관광객의 u-숙련도의 선행요인인 숙달된 능력, 사용가능성, 인터넷신뢰성, 정보적시성, 앱검색능력을 분석할 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. 그 결과는 메타 모델화를 생성하여 최적의 즐거움에 도달함을 콘텐츠 정보품질 극대화라 한다. 관광정보 콘텐츠의 정보품질의 도전감과 숙련도를 구현은 관광객의 즐거움을 데이터화하여 파악할 수 있다는 장점이 있다. 향후 국가직무 능력 표준에 적용하여 직무의 즐거움을 극대화 할 수 있을 것으로 기대된다.
관광정보는 관광 상품에 대한 정보로써 관광수요자 즉 관광객이 관광의사결정을 하는데 필요한 자료를 말한다. 이러한 자료는 인터넷을 활용하여 다양한 방법으로 제공되고 있으며 이를 이용한 관광객들도 급격히 증가하고 있다. 그러나 관광정보시스템으로 칭하는 웹상에서 서비스되는 콘텐츠들은 공급자위주로 정보 갱신 및 운영을 하고 있어 소비자 지향적인 마케팅을 측면으로 볼 때 이를 반영하지 못하고 있다. 최근 콘텐츠 기술의 발달로 인해 콘텐츠 제작 기술은 소비자가 직접 만들 수 있는 환경으로 전환되고 있으며 현재 많은 웹사이트에서 소비자가 제작한 콘텐츠들은 중요하게 다루어지고 있다. 따라서 관광정보 제공에 있어 공급자가 제공하는 콘텐츠와 소비자가 직접 제작한 만든 컨텐츠를 제공할 수 있는 방안을 살펴보고자 한다. 살펴본 방안을 토대로 향후 연구방안을 제시하였다.
세계적으로 관광시장 규모가 확대되면서 세계 경제에서 관광이 차지하는 위상 또한 높아지고 있다. 서울 관광 역시 단기간에 양적 성장을 이루었고, 외래 관광객 유치 규모 세계 7위이자 국제회의 개최 규모로는 3년 연속 세계 3위를 달성했다. 하지만 이러한 서울의 관광 산업 성장세에 비해 서울을 방문하는 외국인 관광객을 대상으로 한 모바일 애플리케이션은 한정적이며, 그마저도 사용률이 저조한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제를 해소하기 위해 외국인을 대상으로 다양한 편의 기능을 포함한 모바일 애플리케이션을 개발하고 그 과정과 결과에 관해 서술하고 있다. 본 논문에서 서술하고 있는 모바일 애플리케이션에서는 카테고리별로 관광지, 식당, 숙박, 쇼핑 등의 정보를 제공하며 그 외에도 행사, 환율 정보와 번역, 지도, 길 찾기 기능을 제공하는 등 다양한 정보와 기능들을 하나의 애플리케이션에서 쾌적하게 이용할 수 있도록 통합 구현하였다.
한류 열풍이 확산되면서 한류 관광을 목적으로 하는 한류 관광객이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이러한 추세에 따라 한류 관광객을 위한 한류 관광 정보 제공 웹페이지를 설계하고 구현하였다. 영화, 드라마, 예능 등 작품을 키워드로 하여 출연 연예인, 촬영 장소, 촬영 음식에 관한 정보를 제공하여 한류 관광에 최적화된 정보를 제공하도록 하였다. 또한, 자유 게시판은 관광객들 간의 자유로운 소통과 교류를 통해서 다양한 정보를 주고받을 수 있는 기능을 할 수 있도록 설계하였다.
관광지ITS는 해당 관광지역에 관련한 관광과 교통(명승지, 도로망, 주차, 소요시간 등)에 관한 정보를 제공하는 시스템이다. 하지만 관광주유행동의 관점에서 관광지 정보제공 시스템이 아직 충분히 고려되지 못하고 있다. 관광주유행동의 의사결정에 있어 다양한 정보 니즈가 존재하기 때문에 정보이용과 주유행동의 관련성이 매우 중요하다. 본 연구는 관광지ITS구축을 향한 기본적인 정보니즈 분석과 기존 주유행동 모형 재구축의 기초적 시사점 도출을 목적으로 후지5호 관광지의 정보이용과 주유행동의 관련성 분석을 수행하였다. 구조방정식을 이용한 관련성 분석결과, 주유행동의 단계에 따른 정보이용이 지역인지도와 주유행동에 영향을 미치고 있었다. 이는 관광주유행동분야에서도 정보에 의존하고 있다는 점을 밝히고 있다. 또한 이러한 결과는 관광지ITS에 관한 기초적 정보를 제시하고 있다.
본 연구는 옴니채널에서의 관광정보탐색과 만족도간의 관계와 관광경험과 위험지각간의 조절 영향관계를 규명하고자 하였다. 첫째, 관광정보탐색동기의 편리성과 신뢰성은 모두 만족도에 유의한 영향관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 관광정보탐색동기인 편리성과 신뢰성이 만족도와의 관계에서 관광경험의 조절효과는 유의적이 않은 것으로 나타났다. 셋째, 관광정보탐색동기인 편리성과 신뢰성이 만족도와의 관계에서 위험지각의 조절효과는 재무위험의 경우 유의적인 것으로 나타났고, 심리위험은 유의적이지 않은 것으로 나타났다. 재무적인 위험의 지각은 만족을 저해한다는 점에서 재무위험을 줄이기 위해 이용하기전 보다 많은 탐색을 통해 정보를 얻으려는 경향이 강하므로, 좀 더 실용적이고 정확한 형태로 정보가 제공되어야 할 것이다.
국내관광 영역에서 관광 소비 주체인 외래관광객과 내국인에 대한 관광 트렌드 분석은 한국 관광시장 뿐 만 아니라 지역 및 정부의 관광정책을 수립하는 관계자에게도 필수적이라 할 수 있다. 이에 소셜미디어 상의 핵심키워드와 감성분석을 알아보고 향후 관광소비자의 커뮤니케이션과 정보를 통해 마케팅 전략 계획을 수립하고 국내 관광산업을 활성화시키고자 한다. 한국관광의 트렌드를 분석하기 위해 텍스톰(TEXTOM) 6.0을 활용하였다. 구글, 네이버, 다음이 제공하는 카페, 블로그, 뉴스 등을 대상으로 '한국관광', '국내관광'을 키워드로 하여 2022년 9월31일부터 2023년 8월31일까지 데이터를 수집하였다. 텍스트마이닝을 통하여 빈도순으로 핵심 키워드와 TF-IDF를 각각 100개씩 추출한 후, CONCOR 분석, 감성분석을 실시하였다. 한국관광 핵심 키워드는 관광지, 여행동반 및 행태, 관광동기 및 체험, 숙박형태, 관광정보, 감성 관련 등에 관한 단어들이 상위권에 노출되었다. CONCOR분석 결과는 관광지, 관광정보, 관광활동/체험, 관광동기/콘텐츠, 인바운드 관련 등과 관련된 5개의 클러스터로 구분되었다. 마지막으로 감성분석 결과 긍정에 대한 문서와 어휘가 높게 나타났다. 이 연구는 한국관광에 대한 텍스트 마이닝을 통하여 급변하는 한국관광 트렌드를 분석하여 내국인 뿐 만 아니라 방한 외국인에 대한 국내관광 활성화에 의미 있는 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.
섬 관광에 대한 수요가 증가함에 따라서 이러한 섬 관광에 영향을 미치는 요인들 중에 정보의 가치는 보다 중요하게 간주되고 있다. 본 연구에서는 섬 관광에 영향을 미치는 주요한 요인들을 기존의 연구를 토대로 도출하였으며, 이를 기반으로 관련된 섬 관광 웹사이트에서 제공되는 정보에 대한 사용자들의 인지를 분석하였다. 이러한 분석에는 관광정보 연구에서 활용되고 있는 IPA를 사용하였으며 영향요인 관련 정보의 중요도와 만족도에 대한 평가를 대학생 집단을 대상으로 실증적으로 살펴보았다. 연구를 통해서 분석된 결과에 따르면, 현재 표본 집단이 인지하고 있는 섬 관광과 관련되어 제공되는 주요한 영향요인정보의 중요도에 있어서는 일반적으로 중요하다고 언급되고 있는 자연경관이나 관광활동에 비해서 편의시설과 먹거리에 대한 중요도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 현재 제공되는 정보의 질적 수준이나 콘텐츠적인 차원에서 본다면 자연경관이나 사회문화, 관광활동, 접근성과 관련된 정보들은 충분하다고 인지하고 있기에 이를 제외한 다른 차원에서 차별적인 정보를 제공하는 것이 요구된다고 볼 수 있다.
관광지에 대한 관광객의 평가는 날씨, 계절, 관광객의 밀집 정도 등 다양한 환경적 요소에 따라 변화한다. 각 관광지는 객관적인 관점으로 최상의 관광을 경험하게 할 고유한 컨디션이 존재하며 이를 추출하기 위해선 관광에 영향을 주는 여러 환경들에 대한 다중 요인 분석이 가능할 만큼의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망을 기반으로 한 문장분석기술을 응용하여 관광지 리뷰에 적용, 평점이 포함되지 않은 리뷰에 평점을 추가하여 기상이나 계절, 휴무일 등의 다양한 분류가 가능할 수준의 데이터를 보충하고 축적/보충된 방대한 평점데이터를 토대로 맞춤 추천이 가능하도록 하는 시스템을 설명한다. 이에 본 논문은 학습 환경 구축, 리뷰와 기상 정보의 결합, 최종 추천 방법 등 전반적인 프로세스에 대한 내용을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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