• 한국지역지리학회지
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• 제13권3호
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• pp.290-300
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• 2007

본 연구는 인터넷 문서상에 나타나는 도시 지명의 문서 빈도를 통계량으로 도시규모에 대한 분석을 실시하였다. 검색어가 갖는 의미상의 차이에 따른 조건과 검색의 범위를 제약하면서 나타나는 유의적인 차이점들에 대해 분석하였고, 도시규모분포의 상관계수에 대한 분석을 통해 인구와 문서빈도와의 차이점을 분석하였다. 각 도시의 인구와 문서빈도와 상관관계 분석에서는 검색어의 종류를 보다 공간적의 의미로 제약할수록 더 높은 상관관계가 나타났고, 문서의 종류는 상용, 네트워크, 기관의 경우에 있어서 높은 상관관계가 나타났다. 그리고 인구와 문서빈도의 통계량을 이용한 군집분석을 통해서, 인구에 비해 더 많은 혹은 낮은 문서빈도를 보이는 도시들을 파악하였다. 이와 같은 분석은 웹 문서라는 정보통신사회 속에서 반영되는 각 도시의 특성을 분석하는 새로운 방안을 제시한다는 점에서 큰 의미를 갖는다고 할 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.171-185
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• 2017

Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.93-101
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• 2017

본 연구는 도시에 대한 키워드 검색량을 관심의 지표로 보고 검색키워드를 유형화하여 각 유형별 검색량이 페이스북 팬 수 및 관광객 수에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 위계적 커뮤니케이션 효과 모형에 따르면 커뮤니케이션의 효과는 인지-태도-행동의 순차성을 띄는 것으로 나타난다. 이에 따라 검색행동을 통해 특정 도시에 대한 관여 및 지식이 높아진 관광 소비자가 호감을 느끼게 되면 페이스북 팬페이지 가입을 통해 보다 적극적인 정보탐색을 할 것이며, 직접적인 관광행동으로 이어질 것이라고 예측하였다. 이를 위해 구글 트렌드에 나타난 서울시 관련 검색 키워드의 유형 별 검색량과 서울시 해외 공식 계정인 'Seoul Korea'의 팬 수, 마지막으로 서울시 외국인 관광객 수 간의 영향 관계를 검증하였다. 분석결과, 서울시의 검색 키워드 유형은 관광매력 키워드, 자연환경 키워드, 상징적 키워드, 접근적 키워드로 도출되었으며 그 중 페이스북 팬 수에 영향을 미치는 요인은 관광매력 키워드과 상징적 키워드인 것으로 나타났다. 또, 관광매력 키워드와 상징적 키워드는 서울시 페이스북 팬 수를 매개로 서울시 관광객 수에 영향을 미친다는 결과가 도출되었다. 이러한 결과에 따라, 앞으로의 서울시의 외국인 관광 소비자를 대상으로는 관광매력적인 요소와 한국적인 요소를 강조한 메시지를 소구하는 것이 유효할 것이라는 실무적 함의를 제공할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제18권2호
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• pp.67-75
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• 2010

사용자가 자신이 원하는 상품 또는 그와 관련된 상품을 구매하려고 할 때, 일반적으로 여러 상점들에 방문하여 상품들을 비교해 보고 구매를 결정한다. 본 논문에서는, 관련된 상품을 판매하는 상점을 사용자가 쉽게 검색할 수 있게 하여 효율적인 구매활동을 할 수 있도록 지원하기 위해, 사용자의 상황기반 검색을 통해 관련상점들의 정보를 지도상에 계층적으로 제공하는 엠비언트 서비스 모델 기반 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템에서 사용자는 자신의 위치정보와 휴대단말로 인식한 상점정보를 통해 자동으로 생성되는 엠비언트 쿼리를 이용하여 관련상점정보를 검색한다. 그리고 검색결과로써 관련상점정보를 키워드들의 계층구조 형태로 획득하고, 이 관련상점들의 위치정보를 지도 인터페이스를 이용하여 확인한다. 또한 제공된 키워드들의 계층구조를 선택하여 추가적인 다른 종류의 관련상점정보를 검색한다. 이로써 사용자는 검색을 위한 복잡한 검색과정 없이 직관적인 형태로 관련상점정보들을 획득할 수 있다. 이 시스템은 RFID기술, 지도기반기술, 위치정보 활용기술, 온톨로지 기술 등을 적용하여 구현한다. 그리고 구체적인 실생활 공간인 특정 상점지역 (경기도 고양시 일산 라페스타 쇼핑몰)을 대상으로 구현된 시스템에 대한 실험을 수행하고, 사용자가 관련상점들의 위치정보를 효율적으로 획득할 수 있음을 확인한다.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.1-23
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• 2023

이 연구는 우리나라 지자체가 운영하는 통합도서관들을 대상으로 통합검색 서비스의 기능적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 서울시의 25개 지자체에서 운영하는 통합도서관들이며, 분석항목은 통합검색과 관련된 12가지 영역의 서비스 기능들로 선택하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 통합도서관은 자치구 내 공공도서관과 작은도서관의 연합체이며, 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 제공되는 통합검색 서비스의 기능, 서지정보의 항목과 패싯의 유형이 다양하지 못하다. 둘째, 검색결과의 레코드는 타이틀 형식이 아니라, 대부분 아이템 형식이었다. 셋째, 도서정보를 보완하는 보강정보는 책에 대한 소개와 연관정보, 책과 관련된 키워드, 대출관련 정보 등으로 구성된다. 넷째, 통합검색이 디스커버리형 검색보다, 통합목록DB를 기반으로 하는 통합OPAC의 형태를 나타내고 있다. 자치구 내 공공도서관이나 작은도서관들에 분산되어 있는 소장목록DB들에 대한 통합검색을 제공하는데 집중하고 있다. 다섯째, 대부분의 통합도서관은 유사한 서비스 형태를 제공한다. 이 결과를 바탕으로 국내 공공도서관들이 디스커버리형 통합검색 서비스를 기대할 수 있는 개선방안을 제안하였다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.129-140
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• 2010

Google, NAVER와 같은 대형포털에서 지도 기반의 다양한 서비스를 제공함에 따라, 지역관련 정보를 얻으려는 사용자들의 관심과 요구 또한 증가하고 있다. 하지만, 대형포털의 서비스들은 특정 지역에 대한 상세정보가 충분하지 않고 관련 정보를 획득하는 과정이 반복되는 번거로움이 존재하기 때문에, 사용자가 특정 지역의 관련 정보를 자세하고 종합적이며 손쉽게 획득할 수 있도록 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 지역정보 획득에 유용한 시스템의 구축을 위해, 맵 인터페이스와 지식처리를 활용한 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 '지역정보 웹 문서 Layer', '고유지역키워드 Layer', '맵 인터페이스 Layer'의 3-Layer로 구성된다. 이 모델을 기반으로 한 지역관련정보 통합검색 시스템은 (l) 특정 지역의 대표 키워드 추출 (2) 관련 웹 페이지 수집 (3) 연관 키워드 집합 추출 및 키워드간의 연관도 계산 (4) 사용자 인터페이스 구축의 4단계 과정을 거쳐 구현한다. 구체적으로 고양시 지역을 대상으로 한 시스템의 구축을 통해 제안한 모델과 유사도 행렬을 이용한 지역정보의 지식처리 알고리즘, 사용자의 검색 편의를 돕는 UI 등의 타당성을 검증하였다. 본 시스템은 단순히 개별 '정보'로 존재하는 지역정보들을 융합하고, 새로운 '지식'을 생산 및 체계화하여 사용자들에게 제공해준다. 이를 통해 사용자는 다양하고 상세한 지역정보를 제공받을 수 있고 관련 정보도 쉽게 얻을 수 있다.