세계 관광트렌드는 스마트 기기라는 새로운 정보유통채널의 출현으로 기존의 대량관광, 단체관광 중심에서 개별관광 중심으로 관광의 패러다임이 급속히 재편되고 있다. 따라서 이러한 변화에 선제적으로 대응하고 관광선진국으로 진입하기 위해서는 첨단 ICT기술을 적극 활용하여 선진화된 스마트관광 환경을 구축하는 것이 시급한 과제가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트관광 발전현황 및 국내외 사례 분석을 통해 문제점을 도출해보고 이에 부응하는 정책적 대안을 분야별로 제시하였다. 첫째, 인프라 구축에서는 스마트관광 유통플랫폼 및 빅데이터 분석시스템 구축을 제시하였다. 둘째, 수요자 맞춤형 관광콘텐츠 개발부문에서는 융복합 관광콘텐츠 및 사용자경험(UX) 기반 콘텐츠 개발 등을 주문하였다. 셋째, 거버넌스에서는 스마트관광 민관협의체 구성 및 창조관광기업 육성 등을 제안하였다. 본 연구결과는 향후 관련 실무자에게 스마트관광 활성화 관련 사업전략을 수립하는데 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
Hwang, Jiyoung;Park, Hyo-Yeun;Hunter, William Cannon
Asia pacific journal of information systems
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제25권1호
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pp.163-178
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2015
This paper specifically delineated the methodological application of constructivism in smart tourism studies. It explained what constructivism is and how this methodology could be applied in the study of smart tourism. In this study, residents of Seoul participated in constructivist research using the Q method to identify their subjectivities toward Seoul based on photographs most commonly found in tourism promotional material. Residents are concerned with good governance and cultural integrity, and they are aware of their role as stakeholders in tourism in their communities. However their potential contribution to destination image formation has been usually overlooked by researchers and marketers. Three clusters of subjectivities were revealed after 42 photographs of Seoul were sorted by 37 respondents. The results show how respondents perceived Seoul's destination image. The three clusters agreed that symbolic monuments were the key representations of Seoul. The paper recommends that tourism marketers and policy makers should focus on understanding and coordinating with residents' perceived image of Seoul as a destination when planning and decision making, especially in promoting Seoul as a destination market. This study, in conjunction with other constructivist research offers insight into how destination image is, especially with the rise of smart tourism, a complex social construction.
최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 콘텐츠 정보품질에 대한 사항들을 설계 및 구현한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 콘텐츠 정보품질 사항을 구현함으로써 관광객의 관광성향과 관광평점을 분석할 수 있는 기초 프로세스와 데이터를 생성할 수 있다. 본 논문은 스마트 앱과 XMI를 활용하여 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 콘텐츠를 생성하고 구현함으로써 관광정보와 관광객의 성향을 실시간으로 알 수 있는 것이 장점이다. 뿐만 아니라, 스마트 앱으로 메타모델 연결관계 상호 관련기 프로세스를 거쳐 메타 모델화할 수 있다. 관광정보 콘텐츠의 정보품질을 구현함으로써 관광객의 성향을 파악할 수 있으며 향후 관광디지털정책을 디자인할 수 있는 모형개발에 도움을 준다.
Kim, Dong-Hyun;Im, Hyeon-Su;Hyeon, Jong-Heon;Jwa, Jeong-Woo
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.179-186
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2021
We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.
Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition (MICE) industries recently introduced new information systems, such as the exhibition guide system (EGS), to keep pace with Smart MICE and maximize the effect of exhibition performance. We investigate how persuasive EGS can affect the EGS acceptance of attendees via cognitive and affective response. We analyzed data from 442 EGS users at an exhibition. We found that information accuracy, information relevance, and source credibility were predictors of cognitive response. Source credibility had a significant effect on affective response. Furthermore, cognitive response was found to be a positive predictor of affective response and EGS acceptance. We also found affective response is a predictor of EGS acceptance. The theoretical and practical implications of the study were presented based on the results.
Ha, Yeon-Joo;Park, Jong-Hyun;Yoo, Kyoungmi;Moon, Seok-Jae;Ryu, Gihwan
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.134-140
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2021
Big data has recently been used in various industries such as tourism, medical care, distribution, and marketing. And it is evolving to the stage of collecting real-time information or analyzing correlations and predicting the future. In the tourism industry, big data can be used to identify the size and shape of the tourism market, and by building and utilizing a large-capacity database, it is possible to establish an efficient marketing strategy and provide customized tourism services for tourists. This paper has begun with anticipation of the effects that would occur when big data is actively used in the tourism field. Because the method of use must have applicability and practicality, the spatial scope will be limited to Seosan, Chungcheongnam-do, and research will be conducted. In this paper, to improve the quality of tourism courses by collecting and analyzing the number of mention data and sentiment index data on social media, which reflect the tourist's interest, preference and satisfaction. Therefore, it is used as basic data necessary for the development of new local tourism courses in the future. In addition, the development of tourism courses will be able to promote tourism growth and also revitalizing the local economy.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.108-113
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2024
The purpose of this study is to analyze user perceptions of tourism platforms through big data. Data were collected from Naver, Daum, and Google as big data analysis channels. Using semantic network analysis with the keyword 'tourism platform,' a total of 29,265 words were collected. The collection period was set for two years, from August 31, 2021, to August 31, 2023. Keywords were analyzed for connected networks using TexTom and Ucinet programs for social network analysis. Keywords perceived by tourism platform users include 'travel,' 'diverse,' 'online,' 'service,' 'tourists,' 'reservation,' 'provision,' and 'region.' CONCOR analysis revealed four groups: 'platform information,' 'tourism information and products,' 'activation strategies for tourism platforms,' and 'tourism destination market.' This study aims to expand and activate services that meet the needs and preferences of users in the tourism field, as well as platforms tailored to the changing market, based on user perception, current status, and trend data on tourism platforms.
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.
Tourism businesses use chat services to provide immediate customer support and to help users navigate within a website, but there are more outcomes of this interaction that should be examined. The current study aimed to discover if the online travel chat service quality and information value of the online travel chat service lead to user satisfaction with the service and visit intention to a recommended destination by Korea Tourism Organization's 1330 Live Chat. The results indicate that information value (functional and innovation) and online travel chat service quality (reliability, assurance, and security) lead to satisfaction with the live chat service and visit intention to a recommended destination. The results can benefit practitioners who want to expand and improve their customer service interaction and recommendations, and to scholars who study the relationship between customer services in tourism recommendation and sales context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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