The purpose of this exploratory study is to identify the mobile phone applications (apps) used by foreign tourists visiting South Korea through a pilot study using focus groups and individual interviews. Concentrating on tourist mobile app use in a smart tourism environment and categorized through a taxonomy of mobile applications lays the framework and determines the factors boosting tourism smartphone app trends by foreign tourists visiting South Korea. Researchers collected data through ethnographic methods and analyzed it through qualitative research to uncover major themes within the smart tourism app use phenomenon. The researchers coded, counted, analyzed, and then divided the findings gleaned from a pilot study and interviews into a taxonomy of seven logical smartphone app categories. The labeling and coding of all the data accounting for similarities and differences can be recognized and are logically discussed in the implications of the apps used by tourists to assist tourist destinations. More specifically these findings will assist smart tourism destinations by better understanding foreign tourist smartphone app use behavior. Tourists visiting South Korea interviewed in this study exhibited significant mastery of Internet of Things (IoT) technologies, craved free WiFi access, and utilized smartphone apps for all facets of their travel. Findings show major concentrations of app use in bookings of accommodations, tourist attractions, online shopping, navigation, wayfinding, augmented reality, information searching, language translation, gaming, and online dating while traveling in South Korea.
활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.
교통은 개인의 이동(mobility)에 기원을 둔다. 교통환경에서 이 같은 개인의 이동을 특정 값으로 제시하려는 이동성연구는 여러 각도에서 시행되어 왔으며, 그 결과로 통행자의 통행 서비스수준을 정량적으로 평가할 수 있는 다양한 방안이 제안되어왔다. 그러나 복합대중교통에 대한, 특히 지역적 범위에서 평가할 수 있는, 이동성연구는 많지 않았다. 본 연구는 복합대중교통망에 대한 이동성지표를 지점 대 지점에서 지역간 범위로 확대하여, 대중교통 승객의 접근시간, 주행시간, 환승시간을 고려한 대중교통 이동성지표를 제안한다. 복합대중교통의 이동성 (mobility) 평가를 위하여 대중교통 이동성을 도보수단까지 포함하였으며, 비교 대안수단은 대중교통의 경쟁수단인 개인교통수단으로 설정하였다. 본 연구에서 제안한 대중교통 이동성 분석지표는 지역간 대중교통시설이 개인교통수단에 비해 어느 정도의 경쟁력을 가지는지 (지표1), 도보수단을 포함하여, 출발지역에서 도착지역까지 개인교통수단에 비해 얼마나 편리한지 (지표 2), 이용자의 지역간 통행을 지원할 수 있도록 얼마나 많은 경쟁력 있는 다양한 경로가 제공되는지 (지표 3)를 평가할 수 있도록 설정하였다.
이용자의 서비스 고급화 및 다양화에 대한 요구수준이 증대함에 따라 차세대 기술을 이용한 고속도로교통관리시스템 제공과 체계적인 운영이 필요하게 되었으며, 이에 따라 향후 차세대 고속도로 교통관리시스템(exTMS)을 제공하고자 한다. 이러한 exTMS 기반의 고속도로 교통관리방안의 정량적 효과분석을 통한 시스템 도입의 타당성을 마련해야하며, 체계적인 운영이 이루어질 수 있도록 효과를 기반으로 한 운영 기준이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 교통상황(V/C=0.5/0.8/1.2)에 따라 각 상황별 전체시스템 및 개별시스템(갓길LCS/VMS(Hi-pass기반의 교통정보제공, VMS의 기능 및 서비스 개선포함)/램프미터링)을 적용하여 효과를 분석하였다. 그 결과 전 시스템 및 개별시스템이 적용되었을 경우 모두 통행속도가 개선되는 효과가 나타났으며, V/C가 높은 교통상황일수록 시스템의 적용효과가 큰 것으로 분석되었다. 개별시스템 중 갓길 LCS의 효과가 가장 크게 나타났으며, 교통정보제공을 통한 우회율이 11%일 경우도 효과가 비교적 높게 나타났다.
전 세계적인 COVID-19의 유행으로 인해 관광산업 전반이 큰 타격을 받고 있다. 최근 공유경제의 확산으로 팽창되고 있는 Airbnb와 같은 숙박 공유서비스는 공급자와 수요자 간의 신뢰와 소통을 기반으로 거래가 이루어지기 때문에 팬데믹으로 인한 영향을 특히 크게 받고 있다. 팬데믹 상황이 개인의 여행에 대한 인식과 행동을 변화시킴에 따라 이를 개선하기 위한 전략에 대한 논의가 이루어지고 있지만 대부분의 연구는 전통적인 외식업, 숙박업 공급자와 정부 측면의 거시적 전략을 제시하고 있다. 본 연구는 Peer-to-Peer 거래 중심의 공유경제의 특수성을 고려하여 COVID-19 팬데믹 발생 전후로 Airbnb 개별 호스트의 마케팅 전략의 변화가 공유성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석함으로써 개별 호스트 측면의 팬데믹 전략에 대해 논한다. Airbnb의 호스트가 본인의 시설을 홍보하는 통로인 시설소개 텍스트를 수집하여 딥러닝 기반 특성추출방법인 Attention-based aspect extraction 모델로부터 9개의 주요 특성을 추출하였다. 추출된 특성이 해당 텍스트에서 등장하는 빈도가 COVID-19 발생 전후 변화량을 측정하여 이것이 공유성과에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 이러한 영향을 숙박시설의 유형 간에 비교함으로써 시설 유형별 효과적으로 작용하는 특성을 관찰하였다. 회귀분석 결과 주방시설, 정원, 호스트와의 교류 순으로 공유성과에 긍정적인 영향을 보이지만 시설 유형에 따라 공유성과에 미치는 영향은 다소 차이가 있었다. 특히 집 전체를 대여하는 경우 개인실 대여에 비해 주방시설에 대한 설명이 상당한 효과를 보여주었다. 이를 통해 본 연구는 공유숙박 서비스의 개별 서비스 제공자가 시설의 종류에 따라 취할 수 있는 팬데믹 위기 대처전략에 대한 아이디어를 제시한다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
아이폰의 등장과 함께 스마트 폰에 대한 관심이 높아지고, 통신사업자를 통해야만 가능했던 다양한 서비스가 스마트 폰을 통해서 직접 제공할 수 있는 환경이 가능해졌다. 전세계적으로 해외 관광객이 증가하면서 관광가이드 없이 자신의 노력으로 여행을 다니는 개인관광객도 증가하고 있다. 그러나 우리나라를 방문하는 외국인들이 개인적으로 여행을 즐기기에는 언어소통이나 제공되는 정보의 부족으로 어려움을 느끼고 있다. 본 연구에서는 스마트 폰이 탑재하고 있는 GPS와 WiFi 또는 3G 무선망을 통해서 사전에 설정된 관광 정보 카테고리에 따라서 관광객의 위치에 따른 관련 정보를 자동으로 제공함으로써 관광객의 편의성을 높이는 서비스 기술을 개발하였다. 개발된 서비스는 인사동을 대상으로 시험하였으며, 사용자의 선택과 같은 불편함 없이 주변정보를 제공함으로써 관광에 대한 편의성을 최대한 높였다.
최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.
실제 이용자의 경험을 파악하는 것은 경관관리에 있어서 중요한 관점 중 하나이다. 본 연구는 이점에서 착안하여 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝을 활용하여 이용자들이 자발적으로 올린 글을 바탕으로 그 안에 담긴 경관인식을 파악하였다. 연구 대상지는 태안해안국립공원으로 하였다. '태안 여행'으로 검색하여 나타난 장소는 대부분 태안해안국립공원에 해당되는 곳이었고, 도출된 장소 중 상위 세 곳을 대상으로 에고네트워크 분석을 실시하고, 각 장소 명칭과 연결된 경관인식에 관련한 키워드(장소, 이미지, 활동, 경관대상물)를 추출하였다. 마지막으로, 중심성 분석과 응집성 분석을 통해 각 장소에 대한 사람들의 경관인식과 주요이슈를 도출하고 의미를 해석하였다. 연구결과로 태안 여행에서 인지되는 주요 장소, 그리고 구체적인 장소에서의 개별적인 경관체험과 경관인식을 파악할 수 있었다. 꽃지해수욕장은 장소 관련 키워드가, 신두리해안사구는 경관이미지에 대한 키워드가, 그리고 만리포해수욕장은 경관요소와 관련된 키워드가 주로 나타나고 있어, 방문객이 인식하는 세 장소의 경관 특성이 상이함을 유추할 수 있다. 구체적으로는 꽃지해수욕장은 일몰경관 감상의 명소이자 태안해안국립공원 트래킹 코스의 거점으로서 인식되고 있으며, 신두리해안사구는 비일상적 경관을 보유한 곳이자 생태적으로 가치가 높은 공간으로 보존의 대상으로 인식되고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 만리포해수욕장은 천리포수목원과 인접하고 있어 높은 방문이 이루어지며, 해변 자체의 모습이 인상적인 곳으로 인식되고 있었다. 소셜미디어 데이터는 이용자 관점에서의 분석자료이므로, 전문가의 관점에서 미처 보지 못했던 다양한 내용을 분석할 수 있어서 매우 유용한 자료이다. 본 연구에서는 경관인식 연구에 소셜미디어 데이터를 활용하여 경관대상, 경관이미지, 활동 등의 여러 내용을 종합하여 사람들이 어떻게 경관을 인식하고 향유하는지를 다각적으로 분석하였다. 다만 소셜미디어 데이터는 작성자의 기억과 인식이 증폭되거나 왜곡될 가능성이 있기 때문에, 보다 정확한 분석을 위해서는 추후 현장에서 설문조사 등을 실시하여 본 연구의 결과와 비교, 검증하는 후속 연구가 필요하다.
최근 정부의 적극적인 지원정책과 함께 전기차 이용자들이 급증하고 있으며, 이로 인해 이용자 중심의 충전인프라 구축에도 많은 관심을 쏟아지고 있다. 다양한 정책의 수립과 함께 건물 특성에 기반한 총량적인 전기차 충전기 보급대수 기준은 마련되고 있으나, 장소별 특성에 기반한 완속과 급속충전기 적정 보급 비율에 대한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 전기차 이용자들을 대상으로 진행한 설문조사를 통해 수집한 장소 유형별 공용 완속충전기 보급 비율 자료를 바탕으로 적정 보급비율을 도출하고, 개인별로 충전 환경 요구가 어떻게 차별적으로 유형화되고 이들이 어떠한 특성과 연관되는지 분석하였다. 분석 결과, 10% 이하의 완속 충전기가 필요한 유형, 40-60% 수준의 완속충전기가 필요하여 완속과 급속충전기의 균등 분배가 필요한 유형, 완속이 80% 이상 필요한 유형 등 총 세 가지 장소 유형을 도출할 수 있었다. 또한 잠재계층 군집분석을 통해 개인별로 서로 다른 장소유형별 완속충전기 필요 수준을 분류한 결과 5개 군집으로 유형화할 수 있었으며, 이들은 사회경제적 변수, 차량의 특성, 통행 및 충전행태와 연관된 것으로 나타났다. 특히, 충전행태와 주말 통행행태 그리고 성별, 소득과의 연관성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과는 향후 충전인프라 정책 수립 및 전기차 시장의 변화에 따른 충전인프라 보급 기준 마련에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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