• 한국조경학회지
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• 제44권5호
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• pp.47-58
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• 2016

이 연구는 지금까지 논의하지 않았던 근대 부산에서 벚꽃 명소의 실상을 밝히기 위하여 당시 부산에서 발간된 일간지 <부산일보(釜山日報)>와 <조선시보(朝鮮時報)>에 게재된 벚꽃 구경과 벚꽃 놀이의 기사를 발굴하여 그 장소를 토지 이용의 유형별로 분류하고, 벚꽃 구경에서 벚꽃 놀이로 변환하는 시기의 동정과 장소적 특성을 고찰하였다. 근대 부산에서 벚꽃의 명소에 관련한 신문기사는 봄의 도래를 알리는 계절화로서 벚꽃이 피어 있는 장소를 알리는 내용에서 점차 벚꽃이 군생하고 있는 장소에 모여드는 사람들의 유흥 행위를 소개하는 것으로 변화되어 간다. 단순히 벚꽃이 화려하게 피어 있는 장소는 신문지상에서 노출되는 빈도는 점점 적어지고, 벚꽃이 만개한 행락지에서 유흥 내용의 소개로 변화해 갔다. 이것은 근대 부산에서 벚꽃의 명소는 벚꽃 구경의 명소에서 벚꽃놀이의 명소로 성숙해갔다는 것을 의미한다. 첫째, 근대 부산의 벚꽃의 명소는 개인주택정원, 온천 여관의 정원, 사찰, 수원지, 배수지, 학교 등 공공용지, 동래온천장, 미도리마치 유곽 등 상점가로 나눌 수 있었다. 장소는 정주 환경의 가장자리, 다시 말해서 도시와 자연의 접점공간에 형성되었다. 둘째, 근대 부산의 벚꽃 명소는 1920년 무렵부터 벚꽃 구경에서 벚꽃 놀이로 변환되었다. 벚꽃의 명소가 성립한 것은 1920년 무렵으로 볼 수 있다. 그리고 벚꽃 구경의 명소가 개인 주택 정원, 배수지 등 공공의 접근의 어려운 곳도 거론되었지만, 벚꽃놀이의 명소는 누구나가 접근할 수 있는 공공의 장소가 주로 거론되었다. 벚꽃의 명소가 봄철 행락지가 되었다.

• 한국조경학회지
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• 제41권4호
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• pp.42-55
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• 2013

본 연구의 목적은 관광안내서 등 현대 도시사회에서 시민들의 여가와 관광활동의 정보매체가 되는 비학술문헌의 분석을 통하여 탐방선호장소들의 장소적 특성을 연구하려는 것이다. 연구범위와 방법은 서울 내의 유형별 탐방명소들을 대상으로 관광안내문헌에 나타나는 장소별 빈도와 내용분석을 통해 대표적 장소적 특성을 규명하려 하였다. 유형별 탐방명소는 '자연형 탐방명소', '역사형 탐방명소', '생활문화형 탐방명소'로 대별되었다. 유형별 대표장소는 빈도분석에 의해 각각 남산과 한강, 덕수궁과 경복궁, 이태원과 대학로로 선정하였다. 상기 문헌연구와 이를 보완하는 현장연구를 종합하여 전도시적 차원, 주변맥락의 차원, 장소적 차원의 세 단계에서 서울 탐방명소의 장소적 특성을 도출, 해석하였다. 각 유형간의 차이에도 불구하고 세 유형이 공유하는 지배적인 장소적 특성은 배경을 이루는 도시공간과의 가시적, 용도적 '대비성'과 주변지역과의 활동적, 의미적 '연계성', 그리고 단위 탐방명소 내부에서의 '가시성'과 '체험성'이라고 할 수 있다. 즉, 배후도시의 환경과는 가시적, 용도적으로 명료하게 대비되면서 주변지역들과는 연계 관광적 여건이 원활하고, 장소 내부에서는 가시적 독특함과 체험적 다양성이 갖추어질 때 탐방명소로서 효과가 강화될 수 있다고 파악되었다. 본 연구결과는 동시대 사람들이 느끼는 도시 탐방명소의 보편적 매력요인이자 장소적 특성으로 볼 수 있으며, 향후 이들 특성들을 강화하는 방향으로 탐방명소와 그 주변의 도시환경을 조성, 관리할 때 도시 전반의 정체성과 관광효과를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권3호
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• pp.203-225
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• 2018

Purpose This study investigated the impact of review language style (affective vs. cognitive) on review helpfulness and the moderating effects of the types of attractions in the relationships between the review language and its helpfulness. Design/methodology/approach This study investigates the impact of review language style (affective vs. cognitive) on review helpfulness and the moderating effects of the types of attractions in the relationships between the review language and its helpfulness. This study selected two hedonic and utilitarian attractions (Hedonic: Brandenburg Gate, Utilitarian: Peragamon Museum) located in Berlin. A total of 3,320 reviews was collected from TripAdvisor. We divided online reviews posted for these places into reviews with more affective language and with more cognitive language by using the LIWC. Then, we investigated the impact of language effect on review helpfulness across the attraction type. Findings The findings suggest that peers tend to judge more helpful toward cognitive language in attraction reviews regardless of attraction type. This study found that peers tend to perceive more helpful toward cognitive review in utilitarian attractions. Even though there was an interaction effect between review language and attraction type, in hedonic attractions, the influence of cognitive language was reduced, but still cognitive reviews would get more helpful votes.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.129-148
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• 2017

기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.113-119
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• 2020

Numerous tourist-related data produced on the Internet contain not only simple tourist information but also diverse ideas and opinions from users. In order to derive meaningful information about tourist sites from such big data, the social network analysis of tourist keywords can identify the frequency of keywords and the relationship between keywords. Thus, it is possible to make recommendations more suitable for users by utilizing the clear recommendation criteria of tourist attractions and the relationship between tourist attractions. In this paper, a recommendation system was designed based on tourist site information through big data social network analysis. Based on user personality information, the types of tourism suitable for users are classified through deep learning and the network analysis among tourist keywords is conducted to identify the relationship between tourist attractions belonging to the type of tourism. Tour information for related tourist attractions shown on SNS and blogs will be recommended through tagging.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권2호
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• pp.239-261
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to explore and compare changes in tourist opinion during the COVID-19 pandemic. Since the COVID-19 outbreak has caused changes in all areas of our lives, the conditions related to confinement during a lockdown have led to changes in tourists' habits and behaviors. Design/methodology/approach To analyze opinion changes about tourist attractions, this study performed topic modeling by summarizing topics into five dimensions: management, scenery, price, suggestion, and safety; then, based on the topic modeling results, sentiment analysis and emotion analysis were conducted to explore the change of tourists' opinion during the COVID-19 pandemic. Findings According to the results, this study confirmed the pandemic's positive effect on tourists' opinions about attractions after the COVID 19 outbreak. Presumably due to the absence of lines and crowed. Moreover, the dimension 'Safety' started to appear in US tourists' attractions reviews only in the period after the outbreak and during the mass vaccination. These results mean that tourists started to care more about safety due to the impact of the COVID-19 pandemic.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.477-487
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• 2016

1995년 드라마 <모래시계> 촬영지가 유명 관광지로 각광받고 수많은 관광객들을 불러 모은 이후, 각 지자체는 영화 드라마 촬영을 유치하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 지자체 중에서도 특히 전주시는 국제영화제 개최, 전주영상위원회 및 전주영화종합촬영소 설립 등 촬영을 유치하고자 적극적으로 노력하고 있다. 그러나 이러한 풍부한 기반 환경을 갖췄음에도 불구하고, 촬영 이후에 이를 장기적으로 활용하고자 하는 노력은 타 도시에 비해 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 한계를 보완하기 위하여 대표적인 SNS(Social Network Service)인 트위터(twitter)를 대상으로 특정 구문을 포함한 트윗을 수집, 그 추이를 분석하였다. 이러한 트윗 멘션의 내용 분석을 통해, 본 연구는 전주 지역의 촬영지와 관광지에 실제로 방문하는 관광객의 주요 방문 요인을 알아보고, 나아가 촬영지의 관광자원화를 위한 방안을 제안하였다.

• 유통과학연구
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• 제12권9호
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• pp.53-63
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• 2014

Purpose - The rapid spread of SNS and increase of SNS users have heralded great changes in the tourism industry. Therefore, this study focused on how SNS characteristics- usefulness, convenience, interactivity, and intimacy - influence diffusivity, reliability and, consequently, user's preference for tourist attractions. Research design, data, and methodology - This study is designed not only to collect data with a questionnaire survey but also to test hypotheses with SEM by SPSS 18.0 and AMOS 18.0. Results - Usefulness, interactivity, and intimacy positively affect diffusivity, whereas convenience does not positively affect diffusivity. In addition, intimacy has a negative influence on reliability. However, diffusivity and reliability have positive impacts on the preference for tourist places. Conclusions - Certain characteristics of SNS facilitates the spreading of SNS tourist information. Usability and interactivity have positive impacts on the reliance of tourist information. Better communication can enhance the reliance of travel information. The influence of spreading tourist information has a positive influence on its reliance. Extension and reliance can have positive effects on the preference for tourist attractions.

• Journal of Smart Tourism
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• 제1권2호
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• pp.19-25
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• 2021

Before COVID-19, tourist destinations have experienced problems with congestion of both famous tourist attractions and public transportation. Over-tourism is not an issue at this time, but it is likely to rekindle after the COVID-19 pandemic ends. One method of mitigating over-tourism is to estimate tourist behavior using a tourist transition model and consequently adjust public transportation operations. In this study, we propose a construction method for a model of tourist transitions among tourist attractions based on tourist GPS trajectory data. We construct tourist transition models using actual trajectory data for tourists staying in the vicinity of Kyoto City. The results verify the model performance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.494-506
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• 2013

TV 프로그램과 영화 같은 영상물은 대중 속에 깊게 자리 잡고 있을 뿐 아니라 특정장소에 대한 정보를 짧은 시간에 풍부하게 제공해 줄 수 있고, 특정 대상 및 장소에 대한 이미지를 재창조시키며, 시청자들을 특정 장소로 유인하는데 매우 효과적이다. 이런 긍정적인 영향으로 인해 많은 나라와 지자체에서 영상물을 통한 장소마케팅을 활용해 관광목적지 이미지 제고 및 방문유도를 위해 노력한다. 대부분의 영상물에 관한 선행연구도 영상물을 이용한 관광지 장소마케팅의 결과인 관광지 이미지 제고 및 방문의도간의 영향 연구이다. 본 연구는 기존의 연구결과의 재확인과 더불어 영상물 프로그램 장르별 차이에 의한 영상물과 관광지 이미지 및 행동의도의 영향관계의 차이여부를 확인하고자 한다. 이를 위해 세 가지 가설을 설정하였고 설문을 실시한 후 통계 분석을 통해 가설을 검증 하였다. 가설검증 결과 가설 1. 영상물과 관광지 이미지간의 영향관계, 가설 2. 관광지 이미지와 행동의도의 영향관계, 그리고 가설 3. 영상물과 행동의도간의 영향관계는 모두 부분적으로 채택되었다.