• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.18-25
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• 2023

2020년 발생한 코로나19는 전세계적으로 지속적인 피해를 미쳤으며, 특히 하늘길 봉쇄 및 외출 자제로 인해 스마트 관광산업은 경제적 직격탄을 맞았다. 해외여행과 국내여행이 크게 감소된 상황에서 계속되는 적자로 인해 휴업과 폐업을 하는 관광호텔들이 늘어나고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 행정안전부의 인허가 데이터를 수집한 후 시각화하여 관광숙박업의 운영 현황을 파악하였다. 머신러닝 분류 알고리즘을 적용하여 관광호텔의 생존 예측 모델을 구현하였고 앙상블 알고리즘을 활용하여 예측 모델의 성능을 최적화하였으며 5-Fold 교차검증으로 모델의 성능을 평가하였다. 관광호텔의 생존율이 다소 감소할 것으로 예측되었으나 실제 생존율을 코로나19 이전과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 분석되었다. 본 논문의 호텔업 영업 상태 예측을 통해 관광숙박업 전체의 운영 가능성 및 발전 동향을 파악할 수 있는 근거로 활용할 수 있다.

• 환경영향평가
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• 제29권2호
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• pp.122-131
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• 2020

해양공간계획은 생태계서비스 개념에 기초하며 최근 연안 및 해양지역의 지속가능한 개발을 촉진하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 정책개발자는 해양공간계획 개념에 기반을 둔 의사결정을 위해 각 해역별 자원의 이용현황과 그 특성을 규명할 필요가 있다. 특히, 해변관광은 연안에서 이루어지는 자원 이용활동 중 가장 빠르게 성장하는 활동이며 다수의 문화서비스 수혜를 유도하여 중요하다. 그러나 해변관광의 규모와 방문현황의 공간적 특성을 광역단위로 평가할 수 있는 정보가 부재하며, 현장조사의 경우 높은 비용과 노동력이 요구되어 적용이 어렵다. 그러므로 본 연구는 신규 대안으로 소셜 빅데이터의 해양공간계획 적용방안을 제안하고 트위터, 플리커 정보에 기초한 중점관리지역 도출 방안을 제시하였다. 본 연구는 남해 연안육역 일대를 대상으로 수행되었으며 소셜미디어에서 추출한 플리커, 트위터 정보를 대상으로 과다추정 방지 전처리, 적합 격자단위 규명 과정을 통해 광역단위 방문밀집도를 도출하였다. 더불어 공간통계분석 및 밀도분석을 통해 남해 일대의 집중관리가 필요한 연안육역 구역을 제시하였다. 본 연구는 중점관리구역, 보전구역 지정 등 해양공간계획의 수립과정에서 해변관광 및 문화서비스 규모의 고려를 위한 시사점을 제공한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.609-619
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• 2023

본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.

• 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.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-14
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• 2020

본 연구는 국내 언론에 나타난 '한류' 관련 이슈의 경향을 파악하기 위해 의제설정이론을 적용하였고, 빅데이터 분석기법인 토픽모델링과 의미연결망분석을 활용하여 언론 기사를 분석하였다. 이를 위해 2000년부터 2019년까지의 '한류' 관련 이슈에 대해 다룬 54개 언론 미디어 보도기사 197,992건의 제목, 부제, 본문, 키워드를 수집하여 핵심 토픽과 토픽 간의 관계를 파악하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 언론에 나타난 '한류'는 한류 관련 지역, 문화, 경제 등과 관련된 단어들이 주요하게 나타났다. 둘째, 한류 관련 이슈는 총 9개의 토픽이 도출되었으며, '방송한류', '한류 수출', '국내외정세', '한류 교육', '뷰티·패션 한류', '음악·공연 한류', '관광한류', '미디어(플랫폼)', '권역 및 지역' 순으로 나타났다. 셋째, 한류는 주로 문화적 차원과 경제적 차원에서 의미화되었고, '문화한류', '경제한류', '교육', '환경', '지리'와 같이 5개의 특성으로 클러스터링 되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.11-17
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• 2022

현재 지역경제의 소득과 자금은 수도권으로 유출되고 있으며, 지역발전의 원동력인 인재들 역시 수도권으로 모여 지역의 경제는 심각한 위기에 직면해 있다. 지역화폐는 지방자치단체가 발행 주체이며, 해당 지역 안에서만 통용이 가능한 보조, 보완기능의 화폐이다. 지역경제 활성화를 위하여 지자체의 지역화폐 도입에 대한 이목 이 집중되면서 지역화폐의 발행 및 활용에 관한 연구가 계속하여 진행되고 있다. 본 연구에서는 현재 포털, SNS 등의 데이터 자료를 빅데이터를 활용하여 지자체 지역에서 발행되고 있는 지역화폐에 대한 소비자 이미지 분석을 통한 인식 파악과 함께 연구 결과를 바탕으로 지역화폐 발행 및 운영에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역화폐의 정책적 발행을 통해 지역 소비를 유도하여 지역의 경제적 소득 증대 효과를 보이고 있으며, 둘째, 지자체는 지역화폐 발행과 유통으로 경제 활성화와 지역 경제의 선순환 시스템 구축에 힘을 기울이는 것으로 나타났다. 셋째, 블록체인 기술 도입으로 지역화폐의 안정적인 운영 실태를 보여주고 있다. 학술적 의의로 지역화폐의 정책의 방향성과 빅데이터 분석을 통하여 지역화폐에 대한 변화된 모습과 효과를 파악할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.29-39
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• 2020

목적 사회 전반적으로 퍼진 개인의 취향에 대해 존중하는 분위기는 소비 트렌드를 바꾸었다. 그에 따라 여행 산업에서도 소비자 개인의 취향을 반영하는 맞춤형 여행이 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 특히 여행 산업 분야 중 하나인 '영화 관광'에 대한 관심이 커지고 있음에 주목하였다. 영화를 시청하며 발생하는 개인의 여행 동기를 맞춤형 여행 제안으로 충족시키고자 하며, 이는 '영화 관광 산업'의 지속적 발전의 촉진제가 될 것으로 기대한다. 설계/방법론/접근 본 연구에서는 시청자가 실제로 방문하고 싶은 영화 속 촬영지 정보를 'OCR'을 통해 추출, 제안하는 방법론을 구현하였다. 먼저, 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리인 'OpenCV'를 활용하여 사용자가 선택한 영화 속 장면을 추출 받는다. 또한, 딥러닝 기반의 텍스트 영역 탐지모델인 'EAST 모델'을 활용하여 해당 장면 이미지에서 문자가 위치한 곳을 탐지하여 검출한다. 검출한 이미지는 'OpenCV 내장 함수'를 사용해 전처리하여 인식의 정확도를 높인다. 마지막으로 광학 문자 인식 엔진인 'Tesseract'를 사용하여 이미지 속 문자를 인식 가능한 텍스트로 변환한 후, 'Google Map API'를 통해 실제 위치 정보를 반환한다. 의의 본 연구는 기존의 영화 관광에서 나아가, 4차 산업 기술을 활용한 개인 맞춤 관광 콘텐츠를 제공해준다는 점에서 큰 의의가 있다. 이는 앞으로 여행사와 함께 영화 관광 패키지 상품 개발에 활용될 수 있다. 또한 국내에서 해외로의 유입뿐만 아니라, 해외에서 국내로의 유입에 활용될 가능성 역시 내포하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.285-286
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• 2019

최근 자유 여행을 즐기는 사람이 늘어남에 따라, 그에 맞춰 여행 애플리케이션은 빅데이터를 기반으로 관광지 추천 서비스를 제공하고 있다. 그렇지만 이 경우 전형적인 관광지만을 추천하여 독특한 여행 경험을 원하는 여행자들을 만족시키지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 현지인 가이드가 자신만의 경험이 담긴 투어 상품을 구상하고 직접 안내까지 함으로써 여행자에게 특별한 현지 경험을 선사해 주는 것을 목표로 한 여행 가이드 애플리케이션을 개발하였다. 가이드와 여행자 입장에서 각각의 편리성 제공을 위해 두 개의 애플리케이션으로 개발하였으며, 웹서버 연동을 통해 상호간의 실시간 정보 업데이트가 가능하게 하였다. 또한 네이티브 애플리케이션을 기반으로 여행지 어디에서나 투어 상품을 구매할 수 있어 여행자에게 편리성을 제공한다.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권2호
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• pp.161-174
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• 2021

Purpose - The purpose of this study was to examine the recent popular consumption trend, the hocance phenomenon, using social media big data. The study intended to present practical directions and marketing measures for the recovery and growth of the hotel industry after COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - Big data analysis has been used in various fields, and in this study, it was used to understand the hocance phenomenon. For three years from January 1, 2018 to December 31, 2020, we collected text data including the keyword 'hocance' from the blog and cafe of NAVER and Daum. TEXTOM and UCINET 6 were used to collect and analyze the data. Findings - According to the results of analysis, the words such as 'hocance', 'hotel', 'Seoul', 'travel', 'swimming pool', 'Incheon', 'breakfast', 'child' and 'friend' were identified with high frequency. The results of CONCOR analysis showed similar results in all three years. It has been confirmed that 'swimming pool', 'breakfast', 'child' and 'friend' are important when deciding on the hocance package. Research implications or Originality - The study was differentiated in that it used social media big data instead of traditional research methods. Furthermore, it reflected social phenomena as a consumption trend so there was practical value in establishing marketing strategies for the tourism and hotel industry.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.195-204
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• 2022

관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.