• 제목/요약/키워드: 관광 빅데이터

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코로나19 언택트 여행을 위한 차박 캠핑 웹사이트 구축 및 비즈니스 모델 제안 (Building a Big Data-based Car Camping Website and Proposing a Business Models for the Corona19 Untact Trip)

  • 김민정;김수현;오지혜;엄지윤;강주영
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.179-196
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    • 2021
  • 코로나19로 인한 언택트 문화의 확산으로 타인과 접촉을 최소화할 수 있는 차박 시장의 규모가 확대되고 있다. 이에 차박캠핑에 용이한 SUV의 경우 승용 세단 판매량을 넘어섰고, 레저용 차량(RV)의 판매량은 작년 동기 대비 101% 증가하였다. 이러한 폭발적인 차박 수요의 증가에도 불구하고 차박 관련 연구는 저조하다. 이에 본 연구에서는 차박 이용자 중심의 연구를 진행하고자 하였다. 네이버 대표 차박 카페를 조사한 결과, 여러 장소의 차박지가 하나로 정리되어있는 글이나 지도, 웹사이트는 찾기 어려웠다. 또한, 기존의 캠핑 웹사이트들을 분석한 결과, 대부분 캠핑장소에 대한 정보만을 게시하고 있어 차박지의 자세한 정보를 알 수 없었다. 이에 더하여 관련 선행연구와 문헌조사를 통해 도출한 설문조사에 따르면 차박지내 쓰레기 무단 투기 문제에 대한 해결방안을 촉구하는 의견이 다수였다. 또한, 이용자들은 차박지 근처 편의시설 정보를 제공받고자 하였다. 따라서 차박지의 기본정보와 차박지 근처 편의시설 정보를 제공하는 차박 캠핑 웹사이트를 구축하고자 하였으며, 클린캠핑 인증 기능을 제공하여 차박지 쓰레기 무단투기 문제를 해결하고자 하였다. 더 나아가, 주요 웹사이트 기능인 클린캠핑 인증을 발전시켜 비즈니스 모델을 고안하였다. 비즈니스 모델은 차박 이용자들이 클린캠핑 인증 절차를 거쳐 보상을 받는 구조로 설계하였다. 클린캠핑 인증에 대한 보상은 국내 자동차 회사, 한국관광공사, 소상공인시장진흥공단과의 제휴를 통해 제공될 수 있도록 제안하였다.

ICT가 여행사 경영환경에 미친 영향과 대응방안: 한국 여행사를 중심으로 (The Critical Role of ICT and Core Strategies: The Case of Korean Travel Agencies)

  • 김난영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.1179-1184
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    • 2018
  • 여행사를 둘러싼 경영환경은 급속도로 변화하여 왔으며 이는 정보통신기술의 성장과 무관하지 않다. 특히, 최근까지 인터넷을 다소 소극적 차원에서 활용했던 한국의 여행사들은 글로벌 온라인 여행사들이 한국 여행시장을 빠르게 잠식해나가는 것에 큰 위협을 느끼고 있다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 정보통신기술이 한국 여행사 경영환경에 미치는 영향력을 중점적으로 분석하고 이러한 분석을 토대로 한국 여행사의 전략적 대응방안을 제시해 보았다. 첫째, 글로벌 관광상품 유통구조에 대응한 플랫폼 개발에 박차를 가해야 한다. 둘째, 빅 데이터를 여행사 경영에 적극적으로 활용할 필요성이 있다. 셋째, 관광 블로그 마케팅 전략을 적극적으로 활용한다. 마지막으로 고객 개인별 더 전문화된 관광 컨설팅 서버스를 제공함으로써 현재 직시한 문제점들을 풀어나가야 할 것이다.

수요예측을 통한 다빈도 구매상품의 적정재고 수준 결정 모형개발: 공항면세점 사례 (Developing Appropriate Inventory Level of Frequently Purchased Items based on Demand Forecasting: Case of Airport Duty Free Shop)

  • 차대욱;박상아;공인택;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.1-15
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    • 2020
  • 코로나 이전 국내 면세산업은 2000년 이후 관광 수요의 증가와 함께 꾸준한 성장세를 보였다. 급증한 수요에 대응하기 위해 면세점들은 매출액 위주의 경쟁전략을 유지해왔으며, 이에 따라 효율적인 운영보다는 규모 측면의 성장을 위한 방안 수립에만 집중해왔다. 기존 연구에서는 면세상품 관련 마케팅이나 제도적 지원방안 수립에 관한 연구가 주를 이루었으며 실제 운영단계인 물류 관리 측면에서의 연구는 부족했다. 이에 본 연구에서는 면세점 운영의 효율성 향상을 위한 적정재고 수립 방식을 제시하기 위해 출국자 예측모형과 장래 상품 판매량을 선형회귀방정식을 활용하였다. 이와 더불어, 실증연구를 통해 본 정책을 도입할 때 기대효과를 비용적 측면과 현장 운영 측면에서 분석하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 면세점에서 발생하는 과다재고문제를 진단하고 공급주기를 개선함으로써 비용 절감 및 생산성 향상이 가능할 것으로 예상된다.

글로벌 팬데믹 상황에서의 긴급지원금 예산 배분 정책에 대한 연구 (Budget Allocation for Emergency Support Funding System During Global Pandemic)

  • 박기군;김도희;김슬기;최지원;배혜림
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.97-110
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    • 2020
  • 2020년에 발생한 글로벌 펜데믹 현상은 전 세계에 큰 경제 충격을 주었으며, 그 충격은 특히 유동인구 및 관광산업에 영향을 많이 받는 자영업자들에게 더 크게 작용을 하였다. 이 문제를 해결하기 위해 각 국가에서는 긴급재난지원 정책을 실행하는데, 그 기준과 범위를 선정하는 것에 어려움이 존재하였다. 위 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음의 연구를 진행하였다. 첫째, 글로벌 펜데믹이 지역경제에 미치는 영향을 분석한 후, 그 충격을 직관적으로 설명할 수 있는 지표를 정의하였다. 둘째, 정의된 지표를 활용하여 최적의 예산정책을 지급하는 선형 모형을 수립하였다, 제시된 모형은 정부에서 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 경제 충격지표와 최적의 해를 제시한다. 마지막으로 제안된 연구모형의 한계점과 시사점에 대해 소개한다.

Multi-channel CNN 기반 온라인 리뷰 유용성 예측 모델 개발에 관한 연구 (A multi-channel CNN based online review helpfulness prediction model)

  • 이흠철;윤효림;이청용;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.171-189
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    • 2022
  • 온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

빅데이터를 활용한 섬 관광지의 경관 특성 분석 - 신안군 박지·반월도를 대상으로 - (Analysis of the Landscape Characteristics of Island Tourist Site Using Big Data - Based on Bakji and Banwol-do, Shinan-gun -)

  • 도지윤;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제49권2호
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    • pp.61-73
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    • 2021
  • 본 연구는 사용자의 경험에 의해 생성된 SNS 데이터를 활용하여 이용자의 경관 인식과 경관 특성을 파악하고자 하였다. 이에 섬에서 나타나는 주요 장소와 경관은 어떻게 인지하고 있는지, 주요 경관 특성은 무엇인지 온라인상의 텍스트 데이터와 사진 데이터를 활용하여 분석하였다. 텍스트 데이터는 텍스트마이닝과 네트워크 구조분석을 시행하였으며, 사진 데이터는 경관파악모델과 색채분석을 실시하였다. 연구의 결과는 첫째, 박지·반월도 주제어의 빈도분석 결과, 지역 경관 대상 키워드인 '퍼플교', '두리마을'과 장소, 행태, 경관 이미지 키워드를 도출할 수 있었으며, 이 중 경관 이미지는 감성분석을 동시해 수행함으로써 긍정의 키워드와 함께 도출하여 경관 대상 및 인식을 파악할 수 있었다. 둘째, 네트워크 구조 분석 결과, 주요 키워드와 도출되지 않은 키워드간의 연결을 보다 구체적으로 분석할 수 있어 색채를 활용한 경관 조성이 지역 활성화에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 경관파악모델을 활용하여 분석한 결과, 주대상인 '퍼플교', '두리마을'을 활용한 선호 경관을 조성하기 위해선 인공요소가 배제되고, 원경으로 대상장인 바다와 하늘이 보이는 조망점을 설정하는 것이 효과적일 것으로 파악되었다. 넷째, 박지·반월도는 색채를 테마로 하여 조성한 최초의 섬으로 인공시설물에 사용된 색채는 주변 환경과 유사한 색채 계열, 상반되는 명도, 채도 값으로 주변 환경과 조화를 이루고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 경관분야에서 방문객이 직접 업로드한 온라인 데이터를 활용하여 이용자의 인식과 경관 대상을 파악하였다. 또한, 텍스트 및 사진 데이터를 모두 활용하여 경관 인식 및 특성을 파악한 것은 어떤 경관과 자원을 선호하고 인지하고 있는지 구체적으로 파악할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한, 지역의 경관에 대해 방문객의 인식을 파악함에 있어 정량적인 빅데이터 분석 방법과 정성적인 경관파악모델을 활용함은 대규모 이용자의 인식을 파악하고, 결과를 바탕으로 이루어지는 논의를 통해 경관을 보다 구체적으로 이해할 수 있을 것이다.

빅데이터 분석을 통한 농촌관광 실태와 활성화 방안 연구: 전라북도를 중심으로 (Study of the Activation Plan for Rural Tourism of the Jeollabuk-do Using Big Data Analysis)

  • 박로운;이기훈
    • 한국지역사회생활과학회지
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    • 제27권spc호
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    • pp.665-679
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    • 2016
  • This study examined the main factors for activating rural tourism of Jeollabuk-do using big data analysis. The tourism big data was gathered from public open data sources and social network services (SNS), and the analysis tools, 'Opinion Mining', 'Text Mining', and 'Social Network Analysis(SNA)' were used. The opinion mining and text mining analysis identified the key local contents of the 14 areas of Jeollabuk-do and the evaluations of customers on rural tourism. Social network analysis detected the relationships between their contents and determined the importance of the contents. The results of this research showed that each location in Jeollabuk-do had their specific contents attracting visitors and the number of contents affected the scale of tourists. In addition, the number of visitors might be large when their tourism contents were strongly correlated with the other contents. Hence, strong connections among their contents are a point to activate rural tourism. Social network analysis divided the contents into several clusters and derived the eigenvector centralities of the content nodes implying the importance of them in the network. Tourism was active when the nodes at high value of the eigenvector centrality were distributed evenly in every cluster; however the results were contrary when the nodes were located in a few clusters. This study suggests an action plan to extend rural tourism that develop valuable contents and connect the content clusters properly.

지역문화와 기술이 융합된 새로운 스마트시티 구축 (Building a New Smart City: Integrating Local Culture and Technology)

  • 심기백;황우성;최명렬
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권9호
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    • pp.193-198
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    • 2019
  • 스마트시티의 도시 환경은 최신 기술로 인해 더욱 편리해지고 있지만, 삶의 만족도는 기존 도시보다 향상되지 못하고 있다. 이는 스마트시티를 건설할 때 기술에만 집중할 뿐 지역 문화의 중요성을 간과했기 때문이다. 본 논문은 캄보디아에서 스마트시티에 적용되는 기술로 지역 문화를 활성화 할 수 있는 가능성을 모색하기 위한 연구를 진행한다. ICT, IoT 기술 등을 사용하여 다양한 문화 프로그램을 연계하는 방법 및 문화유산의 효과적 계승을 돕기 위한 플랫폼을 제안한다. 그러므로, 스마트 시티와 문화와의 융합은 지역 고유의 콘텐츠를 발전시키고 도시의 시민과 관광객의 방문을 유도하여 경제적 이익을 창출할 것이다. 또한, 사회 구성원으로서의 정체성 확립을 돕고, 첨단 기술과 지역 문화가 통합된 스마트시티 구축의 방법론은 유사한 다른 도시에 적용을 가능케 함으로 지역사회와 국제사회에 기여한다.

메타버스에 관한 연구: 뉴스 빅데이터 서비스 활용과 사례 연구를 중심으로 (A Study on the Metaverse: Focused on the Application of News Big Data Service and Case Study)

  • 김창식;이윤희;안현철
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.85-101
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    • 2021
  • This study aims to gain insight through understanding the Metaverse, which has recently become a hot topic. The study utilizes the methods of case study and News Bigdata Analysis Services. The Metaverse can be defined as a world with no separation between the virtual and real worlds. Currently, the Metaverse is dominated mainly by the MZ generation, but just like smartphones have quickly entered our lives, the Metaverse will soon, too, become a part of our lives. To follow up on this change, all companies, including global companies, are going after the Metaverse. Today, the Metaverse is successfully being used in all types of fields, including gaming, performing arts, business, etc., and its essential technologies include VR/AR/MR/XR and AI. This study intends to help understand the Metaverse through a case analysis of Zepeto, which has 200 million users worldwide. On Zepeto, users can decorate their own avatars, hang out with friends, go to art galleries and performances, and create and sell items. Of these users, 90% are from outside of South Korea, and 80% are teenagers. With most of the users being underage, many legal and social problems also follow. Nevertheless, who will be the first to conquer the new world of the Metaverse will continue to be a big issue. This study also analyzes domestic news articles about the Metaverse by utilizing the BigKinds system. Starting in 1996, the number of articles about the Metaverse each year remains single digit, until in 2020 when the number sharply rises to 86 news. As of June 2021, there are 1,663 articles on the Metaverse. This study suggests that the Metaverse should now be carefully examined and closely followed.

비정형 빅데이터를 활용한 코로나19 발병 전후 경인 아라뱃길 인식 비교 탐색 (Comparative Exploration of Gyeongin Ara Waterway Recognition Before and After COVID-19 Outbreak Using Unstructured Big Data)

  • 한장헌
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.17-29
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    • 2024
  • The Gyeongin Ara Waterway is a regional development project designed to transport cargo by sea and to utilize the surrounding waterfront area to enjoy tourism and leisure. It is being used as a space for demonstration projects for urban air transportation (UAM), which has recently been attracting attention, and various efforts are being made at the local level to strengthen cultural and tourism functions and revitalize local food. This study examined the perception and trends of tourism consumers on the Gyeongin Ara Waterway before and after the outbreak of COVID-19. The research method utilized semantic network analysis based on social network analysis. As a result of the study, first, before the outbreak of COVID-19, key words such as bicycle, Han River, riding, Gimpo, Seoul, hotel, cruise ship, Korea Water Resources Corporation, emotion, West Sea, weekend, and travel showed a high frequency of appearance. After the outbreak of COVID-19, keywords such as cafe, discovery, women, Gimpo, restaurant, bakery, observatory, La Mer, and cruise ship showed a high frequency of appearance. Second, the results of the degree centrality analysis showed that before the outbreak of COVID-19, there was increased interest in accommodations for tourism, such as Marina Bay and hotels. After the outbreak of COVID-19, interest in food such as specific bakeries and cafes such as La Mer was found to be high. Third, due to the CONCOR analysis, five keyword clusters were formed before the outbreak of COVID-19, and the number of keyword clusters increased to eight after the outbreak of COVID-19.