• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.424-432
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• 2011

오늘날 인터넷의 대중화가 이루어지면서 소비자들은 온라인 게시판 등을 통해 다양한 구전정보를 손쉽게 접할 수 있게 되었다. 여행에 있어 관광객의 정보교류 및 획득이 수월해짐에 따라 온라인 구전(e-WOM: Eloctronic Word-of-Mouth)은 현대사회에 있어서 가장 영향력 있는 커뮤니케이션 수단 중 하나로 부상하였다. 이는 여행사 입장에서도 중요한 의미를 갖는다고 하겠다. 이에 본 연구는 서울과 수도권에 재학중인 330명의 대학생을 대상으로 온라인 구전에 대한 신뢰, 브랜드 태도, 구전수용, 구전활동, 여행상품 구매의도 간의 관계를 분석한 결과, 첫째, 온라인 구전의 신뢰는 브랜드 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 브랜드 태도는 구전수용, 구전활동 및 여행상품 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 구전수용은 구전활동에는 긍정적 영향을 미치는 것으로 판명되었으나 여행상품 구매의도에는 유의하지 않은 결과로 나타났다. 따라서 여행사는 자사의 홈페이지나 브랜드 커뮤니티를 통한 온라인 구전의 관리에 있어서, 신뢰를 기반으로 한 긍정적 브랜드 태도의 형성을 통해 고객이 이를 적극적으로 수용하고 널리 전파하도록 노력해야 함을 시사한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.329-334
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• 2015

최근 국내 대표적인 플로팅건축물인 세빛섬의 운영 정상화로 플로팅건축물에 대한 이미지가 매우 긍정적인 방향으로 개선되었다. 플로팅건축의 특장점은 특별한 공간체험(29.9%) > 랜드마크(27.6%) > 수해양문화 향유(21.5%) > 관광 및 개발의 거점(16.0%) > 지구온난화에 대비하는 친환경성(4.8%) 순으로 나타났다. 플로팅건축물은 일반인들에게 특별한 공간체험을 제공하며 차별화된 이미지를 가지고 있다. 따라서 플로팅건축물의 공간디자인마케팅은 특별한 공간을 매개로 지자체나 기업이 주민이나 고객들과 아이덴티티와 이미지를 교환하는 형태로 일어난다. 이때, 건축물이 지닌 기본적인 공간 속성에 방문객들의 공간수요를 반영한 프로그램 선정과 사업주체 및 운영주체의 일원화가 중요하다. 플로팅건축의 프로그램은 상업시설이나 문화시설, 친수공간 확보 조건을 활용한 마리나시설이 적절하며, 향후 플로팅건축 시장도 활성화될 것으로 전망된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.53-74
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• 2018

해외 시장 의존형 경제구조를 지닌 우리나라에서 관광산업은 국가경제에 중요한 산업으로 이를 육성하기 위해 정확한 관광 수요 예측이 필요하다. 그에 따라 많은 연구들이 출국 수요를 예측하기 위해 노력해왔으며 출국수요에 영향을 미치는 요인에 대해 다각도로 연구가 이루어져 왔다. 특히 정보기술의 발전으로 최근에는 출국자들의 출국지 선택 등 관광객의 의사결정에 온라인 뉴스, 소셜 네트워크 서비스 등의 온라인 미디어가 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 본 연구는 온라인 미디어가 발생시키는 구전 효과가 출국 수요에 미치는 영향을 살펴보고 그 영향 관계를 규명하고자 하였다. 온라인 미디어는 쉽게 접근이 가능하고 공유가 활발하다는 측면에서 구전 효과가 발생되어 사용자들의 의사결정에 영향을 주고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 미디어를 공적 미디어인 뉴스와 사적 미디어인 블로그로 구분하였으며 실제 아시아 5개국의 출국자 수에 이들 미디어가 미치는 영향 관계를 패널 모형을 통해 분석하였다. 그 결과, 온라인 뉴스의 구전 효과는 출국자 수에 부정적인 영향을 미치지만 블로그의 경우 긍정적 영향 관계를 보였다. 따라서 향후 출국 수요 예측에 있어 온라인 미디어의 구전 효과를 반영해야 하며 이는 미디어의 종류에 따라 차별적으로 적용해야 함을 시사한다. 또한 각 국가별로 온라인 미디어의 특성에 따라 미치는 영향 관계가 차이가 있음을 분석하였다. 즉, 출국 국가에 따라 온라인 미디어의 영향력이 다름에 따라 국가별로 차별적인 예측 및 관리 모형이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 관광산업종사자들의 국가와 미디어별 온라인 미디어 기반의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.139-151
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• 2023

This study aims to gain insights into ChatGPT, which has recently received significant attention. The study utilized a mixed method involving case studies and news big data analysis. ChatGPT can be described as an optimized language model for dialogue. The question arises whether ChatGPT will replace Google search services, posing a potential threat to Google. It could hurt Google's advertising business, which is the foundation of its profits. With AI-based chatbots like ChatGPT likely to disrupt the web search industry, Google is establishing a new AI strategy. The study used the BIG KINDS service and analyzed 2,136 articles over six months, from August 23, 2022, to February 22, 2023. Thirty of these articles were written in 2022, while 2,106 have been reported recently as of February 22, 2023. Also, the study examined the contents of ChatGPT by utilizing literature research, news big data analysis, and use cases. Despite limitations such as the potential for false information, analyzing news big data and use cases suggests that ChatGPT is worth using.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.52-62
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• 2013

설계시간계수는 계획목표연도의 연평균 일교통량에 대한 설계시간교통량의 비율로 정의되며 일반적으로 30번째 시간순위 교통량이 이용되고 있다. 30번째 시간순위 교통량을 설계시간교통량으로 하는 경우 휴일교통량 및 명절교통량의 영향을 크게 받아 과다설계될 수 있다. 보다 객관적인 K계수 산정은 연간 8,760시간의 모든 시간 교통량이 관측되어야 가능하나 상시조사 지점 이외의 경우 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 일반국도의 설계시간계수를 산출하기 위하여 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 첨두시간교통량을 적용하는 방법, 그리고 내림차순으로 정렬된 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용하여 설계시간을 산출하는 방법으로 설계시간을 산출하고 산출된 설계시간계수를 비교분석하였다. 또한 일반국도의 설계시간계수 특성을 살펴보기 위하여 도로를 3가지 유형으로 분류하고, 도로유형별 설계시간계수의 특성을 알아보았다. 일반적으로 사용되고 있는 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 비교하여 실제 시간순위 교통량의 곡선의 곡률이 어느 시간순위에서 변하는지를 알아보기 위하여 일반국도 상시조사 지점의 각 지점별 8,760시간 교통량 자료를 활용하여 분석하였다. 분석결과 30번째 시간순위 교통량으로 산출한 설계시간계수가 타 방법과 비교하여 설계시간계수를 높게 산출하는 것으로 나타났다. 또한 첨두시간 교통량으로 산출한 설계시간계수는 도로유형별 차이가 크지 않게 나타났다. 이는 첨두시간 교통량은 1년 교통량의 특성을 설명하기 어렵고, 30번째 시간순위 교통량은 휴일 및 명절교통량의 영향이 크기 때문으로 분석된다. 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용한 방법으로 일반국도 설계시간계수를 산출한 결과 관광부를 제외하고 미국 도로용량편람과 다소 비슷한 수치를 나타내는 것으로 나타났지만 시간순위는 평균적으로 118번째 교통량이 적당한 것으로 분석되었으며 도로유형별로 차이가 크지 않은 것으로 분석되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.106-118
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• 2020

본 연구는 코로나19가 도로 교통수요(평균 일교통량)에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 코로나19로 인한 평균 일교통량 변화를 분석하기 위해 2019년과 2020년 1~5월까지의 상시 교통량 조사자료를 이용하였다. 국내 첫 감염자가 2020년 1월 20일에 발생하였고, 2월 29일에 1일 최대 감염자수인 909명을 기록하였으며, 4월 30일 4명으로 감소하였기 때문이다. 코로나19 발생으로 인해 평균 일교통량은 전년 동기 대비 3.3% 감소한 것으로 분석된다. 최근 10년 동안 교통량이 연평균 2.3% 증가한 점을 고려할 때, 이번 코로나로 인한 실질적인 평균 일교통량 감소는 5.6%(3.3% + 2.3%)로 추정된다. 주중보다는 주말의 평균 일교통량이 상대적으로 크게 감소한 것으로 나타난다. 도로 유형별 변화를 분석해 보면, 도시부 도로 -4.6%, 지방부 도로 -3.2%, 관광부 도로 -0.7%로 분석된다. 도시부 도로가 가장 크게 감소하였으며, 관광부 도로가 가장 적게 감소한 것으로 분석된다.

• 생명과학회지
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• 제30권1호
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• pp.32-39
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• 2020

한국, 몽골, 러시아, 중국 북반부에 서식하는 진달래는 예로부터 약재뿐 만이 아니라 관광 자원으로써도 잘 알려져 왔다. 이중 한국의 대구에 위치한 비슬산 군립공원 또한 진달래 관광지로 유명하다. 이러한 환경에서 진달래와 흙에 존재하는 미생물 군집 간의 관계를 조사하기 위해서, 2월과 8월에 걸쳐 군립공원 내 3 곳을 선택하여 실험을 진행하였다. 박테리아 군집 조사를 위해 확보된 흙들은 pyrosequencing 과정을 거쳤으며 총 404,899개의 sequencing reads를 확보하였다. 두 날씨에 따라 각기 다른 3 곳의 채집 장소로부터 operational taxonomic units (OTUs) 값이 측정되었으며 이는 2,349에서 4,736 수치를 보였다. OTUs 값 측정결과 채집 장소 중에서는 군립공원 입구 지역에서 가장 높은 값을 보였으며 계절로는 8월이 2월보다 높은 수치를 보였다. 반면 가장 낮은 수치의 OTUs 값을 보인 샘플은 제 2 관측지점, 특히 2월에 채집한 흙이었다. 또한 Chao1과 Sannon index 값 측정 결과, 8월에 채집한 군립공원 입구에서 유래한 샘플에서 가장 높은 생물 풍부도와 다양성 수치를 보였다. 연구를 통해, 6 샘플로부터 유래한 박테리아 군집은 비슬산 군립공원에서만 발견되는 45개의 속과 287개의 종으로 구성된 공통의 조성을 보였다. 이 발견된 공통 박테리아들은 진달래 군집 생성에 영향을 끼칠 것으로 기대되고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.77-85
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• 2013

본 연구는 중국 최초의 대형 역사 무용극을 표방한 서안의 <장한가> 라는 작품 속에 들어있는 영상이미지의 공연효과를 분석하고자 한 것이다. 즉 <장한가> 작품 속에 들어 있는 특정 주제, 소재들을 표현함에 있어 어떠한 영상이미지를 사용하여 공연의 효과를 거두고 있는가에 대한 것이다. 영상이란 '사물의 모습이 반영된 상', 특히 영화, 텔레비전, 사전 등의 이미지를 의미하는 말로 그 범위는 매우 넓으며 image의 어원은 imitary에 근거를 둔 것으로 구체적 또는 심적으로 나타낼 수 있는 시각적 표시를 말한다. 따라서 영상이미지는 '영상'과 '이미지' 라는 동의어의 결합으로 볼 수 있는데 여기서 영상이란 단순히 시나리오의 문학성, 연극성, 미술성 등과 같이 전통적인 예술장르의 종합이 아니라 모든 예술의 본원적 기능을 통합하고 인간존재의 오묘한 이미지 활동을 연결한 결과로서의 총체라고 보는 것이다. 연구결과는 다음과 같다. <장한가>에 표현되는 영상 이미지의 효과로 첫째, 시대성과 문화를 반영한 함축적 의미의 표현 효과 둘째, 상상적 동일시 효과, 셋째, 장면전환의 효과 넷째, 몰입을 통한 극적 재미의 효과, 다섯째, 공연의 입체감을 통한 시각적 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.10-20
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• 2012

본 연구에서는 일반국도 수시조사 지점의 AADT 추정값의 정확도를 높이기 위하여 새로운 그룹핑방법을 제시하였다. 일반적으로 수시조사 자료의 AADT 추정을 위해 월보정계수, 요일보정계수, 조사된 24시간 교통량을 이용하여 AADT를 추정 하므로 상시조사 지점을 그룹핑할 때 상기 세 가지 요인(43개 변수)을 모두 적용하여 그룹핑하였다. 이 방법은 기존의 월보정계수와 요일보정계수만을 이용하여 그룹핑한것과 비교하여 시간대별 교통량을 적용한 것에 있어서 차이가 있다. 그룹핑 결과 5개의 군집이 가장 적당한 것으로 분석되었다. 5개의 군집 중 2개의 군집은 해당되는 지점이 몇 지점 없어 설명하기 어려웠고, 나머지 3개의 군집에서 각각 출퇴근로, 관광부도로, 지방부도로의 특성을 가지는 것으로 나타났다. 각 그룹의 월보정계수 평균과 요일보정계수 평균, 시간대별 교통량 비율의 평균으로 각 그룹의 대표 보정계수를 산출하고, 분석대상지점의 평일 교통량을 해당 그룹의 대표 보정계수를 적용하여 AADT를 추정한 결과 평균적으로 오차가 8.7%인 것으로 나타났다. 이는 기존 연구에서 우수하다고 분석된 동일 대구간 내의 상시조사 보정계수를 적용한 것보다 1.5%오차가 더 적은 것으로 나타났다. 이러한 AADT 산출방법은 전체 수시조사 지점에 적용 가능하므로 실무에서의 활용도가 매우 크다고 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-12
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• 2017

교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중 렌터카 교통사고는 운전자의 평소 익숙하지 않은 환경 등으로 인해 교통사고 발생 가능성과 심각도가 다른 교통사고와는 다를 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 국내 대표 관광도시인 부산광역시, 강릉시, 제주시를 대상으로 최근 빅데이터 분석에 사용되는 기계학습 기법중 하나인 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 렌터카 교통사고의 심각도를 예측하는 모형을 개발하였다. 또한, 기존 연구에 유의성이 검증된 변수와 수집 가능한 모든 변수를 이용하는 두 가지 모형에 대하여 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 비교 결과 통계적 기법을 통해 유의성이 검증된 변수를 사용할 경우 모형이 더 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 나타났다.