인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.
호텔 연회에서 가장 중요한 정보 중 하나는 매출액 자료이다. 매출액 예측은 비용을 절감시키고 인력 배분의 효율성을 증가시키고 급변하는 환경에서 경쟁하는 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 정보를 제공한다. 본 연구는 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 호텔 연회장의 매출액을 예측하였다. 분석을 위해서 사용한 자료는 서울 소재 GI 호텔 연회장의 월별 매출액 자료를 사용하였으며, 분석 결과 SARIMA(2,1,3)(0,1,1)가 최종적으로 추정되었다. 본 연구의 시사점은 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 ARIMA 모델을 호텔 연회장의 월별 매출액 자료에 적용하였다는 점과 호텔 연회 실무자들에게 참고자료로 사용할 수 있는 유용한 정보를 제공하였다는 점을 들 수 있다.
본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.
최근 국내 호텔산업은 중국시장을 포함하여 아시아 시장으로 급속히 확대되고 있다. 그러나 원화가치의 상승, 부동산비용의 증가로 경쟁력이 떨어지고 있다. 이런 상황을 극복하기위해서 호텔상품을 차별화하고, ERP시스템의 도입을 통해 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있다. 그러나 ERP시스템은 도입 비용이 크고, 성공률이 낮아 위험도가 매우 높다. 따라서 투자 이전에 성공 요인의 분석과 효과 예측이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 호텔 기업의 ERP시스템 구축에 대한 투자 효과의 예측 방법과 사례를 통한 이해를 돕고자 하였다. 연구 기반 이론은 ERP시스템의 투자 효과를 측정할 수 있는 사전 연구와 Saaty가 제시한 AHP기법의 이론이다. 연구의 사례는 특급 호텔인 R호텔을 기준으로 분석하였다. 본 연간의 중요성은 호텔 기업이 ERP시스템을 도입함에 있어 효과를 예측하는 방법론을 제시한 것이다.
호텔기업은 최고의 서비스를 주고받는 산업으로 다른 기업과의 비교우위를 위하여 우수한 인력개발을 통해 조직의 효율성을 확보하는 전략에 초점을 맞추어 왔다. 따라서 본 연구는 호텔종사원을 연구대상으로 선정하여 첫째, 관계갈등이 조직시민행동에 영향을 미칠 것이다, 둘째, 과업갈등이 조직시민 행동에 영향을 미칠 것이다. 셋째, 관계갈등과 조직시민행동과의 관계, 과업갈등과 조직시민행동과의 관계에서 셀프리더십의 조절을 살펴보았다. 자료 수집을 위한 설문조사는 서울 경기도 지역의 특급호텔 종사원을 대상으로 400명에게 설문을 실시하였다. 분석결과를 예측해보면 첫째, 관계갈등은 조직시민행동에 유의미한 관계를 미칠 것으로, 둘째 과업갈등은 조직시민행동에 유의미한 관계를 미칠 것으로, 셋째, 셀프리더십은 관계갈등과 조직시민행동간의 관계에서 조절변수의 역할을 넷째, 셀프리더십은 과업갈등과 조직시민행동에 조절효과를 미칠 것으로 판단되어 진다. 조직시민행동의 예측변인으로서 관계갈등과 과업갈등에 대하여 탐색적인 수준에서 연구가 이루어졌음에도 관계갈등과 조직시민행동 그리고 셀프리더십의 상호작용을 다룬 연구가 이루어진 것에 의미가 있다. 또한 관계갈등과 조직시민행동의 관계를 조절하고 과업갈등과 조직시민행동과의 관계를 조절할 것으로 예측되어지는데 이는 후속연구의 바탕이 될 수 있을 것이다. 이런 연구결과를 바탕으로 조직의 관리자는 관계갈등과 과업갈등을 최소화 하고 조직시민행동을 높일 수 있는 방안에 대한 다양한 자기개발 및 프로그램을 개발하고 종사원에게 제공하여 건실한 조직문화를 이루어야 하겠다.
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.
한국포장기술연구소(소장 김영호)는 지난 8월 27일 팔레스호텔에서 '불황을 극복하기 위한 포장 비즈니스'라는 주제로 세미나를 개최하였다. 이번 세미나에서는 일본 포장컨설턴트㈜ 石田 修 대표가 1993~1994년도 포장자재에 관한 사용추세를 예측하여 많은 주목을 받았다. 일본의 각 분야별 경기예측과 이에 따른 포장재 수요 동향이 국내 포장업계 종사자에게도 어느 정도 도움이 될 것으로 믿는다. 세미나 발표 내용 가운데 93~94년도 포장자재 수요 예측에 관한 것을 요약해 싣는다.
오늘날 급속히 변화하는 경영환경에 기업인들이 쉽게 적응해 간다는 것이 쉬운 일이 아님을 잘 알려진 사실이지만 그러한 사실을 인정하는 전문인들은 그리 많지 않은 듯 하다. 실제로 기업환경에 영향을 주는 요소들은 점점 복잡해지고 빠른 속도로 변화하고 있어서 호텔관광식음료산업(이하 HRT산업)에 영향을 줄 수 있는 사항들을 검토하고 그것들의 변화를 예측한다는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 하지만, 이러한 노력이 계속되어야만 하는 이유는 변화에 대비하여 다가오는 재앙을 예방하고 적극적으로 기회를 포착하기 위함이며 오늘의 세계를 이해하고 자신감을 확보하여 우리의 활동 영역과 범주를 확장하고 미래를 선택할 수 있게 하기 위함이다. 미래에 대한 분석과 비전 제시는 이 시대의 HRT산업의 리더들이 해야할 최고의 덕목일 것이라 믿는다. 이에 기업에 도움이 될 수 있는 유용한 정보들을 파악하여 미래를 준비하는 경영인들에게 비전을 제시한다는 것은 충분히 가치가 있다고 하겠다. 필자는 이 시대의 HRT산업을 연구하는 학자이며 경영자문가로서 그 동안의 많은 워크샵(Workshop)과 연구결과를 결집하고 현장의 산 경험을 바탕으로 앞으로 10여년 동안 HRT산업에 영향을 줄 수 있는 다섯 가지 주요요소(수요와 공급형태의 변화, 산업 내외적 환경의 안전과 안정, 자산과 자본확보 경쟁, 기술 그것의 경쟁우위방법, 새로운 경영인)들에 대해 제1장에서 정리하였으며 제2장 호텔관광식음료산업의 주요변화예측과 비젼을 핵심만 제시하고자 한다.
수요관리 프로그램의 개발과 시행을 위해 서는 End-Use별로 수요예측과 잠재량 평가가 필수적이다. 업무용 전력수요는 건물용도에 따라 수요패턴이 상이하다. 여기서는 건물용도별 기준수요 예측을 위한 알고리즘과 절차를 제시하였으며, 이를 토대로 시산분석을 하였다. 용도별 전력수요는 사무실, 호텔, 병원, 도소매, 학교, 창고, 식당, 식료품, 체육시설 둥 건물용도로 구분하였으며, End-Use는 이중 6개 용도에 대해 조명, 동력, 공조, 사무, 기타 등 5개로 나누어 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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