The purpose of this study is to find out the relevant factors of the choice tendency of tourism users to Intelligent Tourism platform through big data analysis, which will help enterprises to make accurate positioning and improvement according to user information feedback in the tourism market in the future, so as to gain the favor of users' choice and achieve long-term market competitiveness. This study takes the Intelligent Tourism platform as the independent variable and the user choice tendency as the dependent variable, and explores the related factors between the Intelligent Tourism platform and the user choice tendency. This study make use of text mining and R language text analysis, and uses SPSS and AMOS statistical analysis tools to carry out empirical analysis. According to the analysis results, the conclusions are as follows: service quality has a significant positive correlation with user choice tendency; service quality has a significant positive correlation with tourism trust; Tourism Trust has a significant positive correlation with user choice tendency; service quality has a significant positive correlation with user experience; user experience has a significant positive correlation with user choice tendency Positive correlation effect.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
Intelligent agent is to decide what customers need on the internet and offer them accurate information. In this paper, the system which can recommend the tourism items in terms of customer‘s needs is proposed by appling the intelligent agent to railway tourism system. Most of previous agents are focused on price. But, this study proposes the Railway tourism system which offers each customer the best suitable information based on quality of information and reputation. The customer's needs are analyzed through intelligent agent and the information which is suitable for customer's needs is obtained the Artificial Neural Network Model.
Intelligent agent is to decide what customers need on the internet and offer them accurate information. In this paper, the system which can recommend the tourism items in terms of customer's needs is proposed by appling the intelligent agent to railway tourism system. Most of previous agents are focused on price. But, this study proposes the Railway tourism system which offers each customer the best suitable information based on quality of information and reputation. The customer's needs are analyzed through intelligent agent and the information which is suitable for customer's needs is obtained the Artificial Neural Network Model.
최근 관광산업은 높은 성장잠재력을 지닌 미래 유망산업중의 하나로써, 전 세계 많은 나라들은 다양한 관광자원을 개발하여 외국인 관광객을 유치하는데 노력하고 있다. GPS (Global Positioning System)와 RFID (Radio Frequency Identification)와 같은 다양한 기술들을 이용하여 관광산업에 적용하고 있으나, 대부분의 제공되는 분야가 개별 관광객을 위한 현장에서의 콘텐츠 제공 기술로 매우 한정적이었다. 이에 본 논문에서 단체 관광객을 위한 GPS와 ZigBee 기술을 이용한 Intelligent Tour Guide System (ITGS)을 설계, 구현하였다. 이 지능형 관광 가이드 시스템은 단체 관광객들을 위한 시스템으로, 제한된 스케쥴을 최대한 활용하여 관광을 즐길 수 있도록 다양한 기능을 제공한다.
본 연구는 우리나라에서 수행된 관광교통 관련 연구를 조사하고 이를 토대로 보완 연구 과제를 발굴하는 목적으로 수행하였다. 연구대상은 학술논문 28건과 연구기관의 정책연구 12건 등 40건이다. 연구 진행은 관광교통의 특성과 선행연구 사례를 토대로 관광교통의 연구 분야를 관광교통 수단, 관광교통 정보, 관광교통 지원정책 등 3개로 나누어 분석하였다. 특히 관광교통 수단은 관광교통에서 차지하는 중요성과 연구사례의 비중을 반영하여 4개 세부 분야로 구분하였다. 연구 결과, 관광교통에 관한 연구사례가 많지 않으며 연구 분야도 관광교통 수단에 편중된 것으로 나타났다. 이를 보완하기 위해 본 연구는 관광수요의 변화와 관광 트렌드를 반영하여 3개 분야에 걸쳐 10개의 새로운 보완연구 과제를 제안하였다. 아울러 교통시설 공급과 관광수요의 연관성을 모색하는 것을 새로운 연구 분야로 제안하였다.
정보화의 진전에 따라 가처분 시간의 증대는 관광산업이 정보통신산업과 더불어 21세기 성장을 주도할 산업으로 꼽히게 되었다. 관광 상품은 일반 비즈니스와 달리 상품을 사전에 파악할 수가 없고 다수의 기초적인 상품의 조합으로 이루어지는 무형의 서비스 상품이므로 올바른 안내정보를 가지고 있어야 합리적인 의사결정 할 수 있게 된다. 그러나 인간 관광전문가의 편향된 안내로 인한 관광객의 불만은 커져가고 있으며 현재의 관광정보 시스템으로는 고도화/개별화되는 관광객의 욕구를 수용하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 응용 기술인 전문가시스템을 이용하여 관광객의 성향에 따라 가장 적합한 관광 코스를 능동적으로 구성하고 고객에게 적합한 형태로 재구성하여 제공해 주는 지능형 관광 정보시스템을 설계하였다. 본 연구는 대표적인 서비스산업인 관광산업에서 개별화된 고객의 성향을 반영할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발함으로써 소비자의 만족도를 극대화하기 위한 국내 최초의 시도이다. 이러한 시스템이 구현되면 기존 관광 소비자의 불편사항을 감소시키고, 개별 관광 목적에 적합한 관광 일정을 안내할 수 있게 되어 궁극적으로 관광산업의 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
관광과 정보통신기술(Tourism and Information Communication Technology: ICT)의 결합은 관광산업 전체에 있어서도 ICT의 획기적인 변화를 야기하고 있다. e-관광(eTourism), 가상 관광(Virtual Tourism), 스마트 관광(Smart Tourism) 등의 다양한 용어들이 지난 10여 년간 등장하였지만, 스마트폰의 등장으로 인한 관광에서의 새로운 패러다임은 관광산업과 학계를 통틀어 충분히 논의된바 없다. 관광에서 ICT의 역할에 대한 기존문헌을 살펴보면 사용자 관점에서 관광객의 행동, 커뮤니티, 멀티미디어와 웹, 지능형 시스템, 스마트 관광의 5가지 주요흐름이 있는 것을 알 수 있다. 이에 본 연구는 스마트 관광의 개념을 기반으로 하여 스마트 관광 생태계에 대해 살펴보려고 한다. 본 연구에서 제시하는 스마트 관광 생태계(Smart Tourism Ecosystems)는 관광객, 유통채널, 공급채널, 정보, 지자체 등의 이해관계자들이 가치를 창출하는 개념이다. 이에 본 연구에서는 "공유가치 창출(Creating Shared Value)"이라는 관점에서 스마트 관광 생태계를 조망하고자 한다.
본 연구에서는 관광통행에서 관광 BIS 융합정보가 제공될 때 버스선택 선호도에 미치는 영향을 분석하였다. 버스선택 선호도는 설문조사를 통하여 수행하고 순차형 로짓 모형으로 영향을 추정하였다. 그 결과, BIS를 모바일로 이용하는 경우, 최근 1년 이내 관광지 경험이 있는 경우, 버스정보이용료 지불의사액을 높게 평가한 경우, 월평균소득이 많은 경우, 연령층이 20대미만인 경우에 관광 레저 통행시 버스를 선택할 의사가 적극적인 것으로 나타났다. 반면, 평소 승용차를 주로 이용하는 경우와 승용차를 소유한 경우에는 버스를 적극적으로 이용할 의사가 낮은 것으로 분석되었다.
Purpose: This study aims to measure how information quality, system quality, security, usefulness, and ease of use of Augmented Reality (VR) and Virtual Reality (AR) influence user satisfaction, motivating intelligent travel technology developers to improve VR/AR quality to meet customer requirements. Research design, data and methodology: This study investigates users interested in travelling in Ho Chi Minh City and Nha Trang City, Vietnam. The research model was implemented using an online questionnaire and face-to-face from 405 valid samples. To evaluate the scale's reliability, the study used the software SPSS 20. Test research hypotheses and evaluate measurement and structural models. This research uses AMOS 20 software. The proposed model is firmly grounded in the Information System Success model (ISS) and the Technology Acceptance Model (TAM), providing a solid theoretical foundation for our research. Results: Results show that consumer perceptions of information quality, system quality, security, usefulness, and ease of use have a positive impact on the perceived quality of VR/AR, thereby influencing tourists' travel intention. Conclusions: The results of this research enrich the theoretical understanding of consumer behaviour toward intelligent technology products in tourism, providing management implications for manufacturers to improve the quality of tourism products and satisfy user requirements in experience before considering choosing a destination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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