Purpose - The purpose of this study is to examine the gravity model commonly used for demand forecasting upon the implementation of new tourist facilities and analyze the main causation of forecasting errors to provide a suggestion on how to improve. Design/methodology/approach - This study first measured the errors in predicted values derived from past feasibility study reports by examining the cases of five national science museums. Next, to improve the predictive accuracy of the gravity model, the study identified the five most likely issues contributing to errors, applied modified values, and recalculated. The potential for improvement was then evaluated through a comparison of forecasting errors. Findings - First, among the five science museums with very similar characteristics, there was no clear indication of a decrease in the number of visitors to existing facilities due to the introduction of new facilities. Second, representing the attractiveness of tourist facilities using the facility size ratio can lead to significant prediction errors. Third, the impact of distance on demand can vary depending on the characteristics of the facility and the conditions of the area where the facility is located. Fourth, if the distance value is below 1, it is necessary to limit the range of that value to avoid having an excessively small value. Fifth, depending on the type of population data used, prediction results may vary, so it is necessary to use population data suitable for each latent market instead of simply using overall population data. Finally, if a clear trend is anticipated in a certain type of tourist behavior, incorporating this trend into the predicted values could help reduce prediction errors. Research implications or Originality - This study identified the key factors causing prediction errors by using national science museums as cases and proposed directions for improvement. Additionally, suggestions were made to apply the model more flexibly to enhance predictive accuracy. Since reducing prediction errors contributes to increased reliability of analytical results, the findings of this study are expected to contribute to policy decisions handled with more accurate information when running feasibility analyses.
본 연구는 어촌지역의 미래 관광수요를 예측하고 어촌지역 관광을 활성화시킬 수 있는 지방정부의 정책적 방안을 탐색하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구는 강원도 동해안 지역을 중심으로 이루어 졌다. 분석은 시계열 분석과 그 지역 관광객을 대상으로 한 설문조사를 통해 수행되었다. 분석결과, 동해안 어촌지역의 내국인과 외국인 관광객은 모두 증가되어 왔지만, 그 지역은 그러한 증가되는 관광수요를 지역경제 성장으로 흡수할 정도로 충분히 수용하지는 못해왔다. 그 지역의 미래 내 외국인 관광수요는 꾸준히 증가될 것으로 예측 되었다. 그러나 과거의 증가율에 비하면, 그 증가율은 특히 외국인 관광객의 증가율은 그다지 긍정적으로 평가되기 어렵다. 이런 분석 결과를 통하여, 그 지역의 관광 활성화에 도움이 될 수 있는 지방정부의 정책적 시사점을 몇 가지 발견 하였다.
이 연구는 단변량 시계열 중에서 계절 아리마 모형을 이용하여 경주지역 외국인 관광객을 예측하고자 한다. 이 연구를 위한 시계열 월별 자료는 1995년부터 2010년까지 수집하였다. 총 192개의 관측치를 분석에 사용하였는데, 성수기와 비수기의 관광객 차이가 아주 큰 것을 보여주고 있다. 예측분석결과, 경주지역의 외국인 관광객에 대한 최종 예측모형은 승법계절 ARIMA(1,1,0) $(4,0,0)_{12}$ 모형으로 선정되었다. 이 모형에 적용하여 미래의 경주지역의 외국인 관광객은 2011년 694천명, 2012년 715천명, 2013년 725천명, 2014년 738천명, 2015년 751천명이 방문하는 것으로 나타났다. 이는 향후 경주지역 외국인 관광객에게 효율적으로 관광시설을 공급함과 동시에 서비스를 제공하기 위한 관광정책을 수립하는 측면에서 관광관련 이해당사자들에게 매우 중요하다는 것을 시사하고 있다.
Purpose - This study attempted to predict short-term transportation demand using trains and getting off at Gangchon Station. Through this, we present numerical data necessary for future tourist inflow policies in the Gangchon area of Chuncheon and present related implications. Design/methodology/approach - This study collected and analyzed transportation demand data from Gangchon Station using the Gyeongchun Line and ITX-Cheongchun Train from January 2014 to August 2023. Winters exponential smoothing model and ARIMA model were used to reflect the trend and seasonality of the raw data. Findings - First, transportation demand using trains to get off at Gangchon Station in Chuncheon City is expected to show a continuous increase from 2020 until the forecast period is 2024. Second, the number of passengers getting off at Gangchon Station was found to be highest in May and October. Research implications or Originality - As transportation networks are improving nationwide and people's leisure culture is changing, the number of tourists visiting the Gangchon area in Chuncheon City is continuously decreasing. Therefore, in this study, a time series model was used to predict short-term transportation demand alighting at Gangchon Station. In order to calculate more accurate forecasts, we compared models to find an appropriate model and presented forecasts.
대도시권과 주변도시간 교통 혼잡의 문제를 해결하고자 광역전철의 공급을 지속적으로 추진하고 있다. 전철역의 이용객수가 수요예측에 미달되는 역이 있는 반면 몇몇 역에서는 너무 많은 이용객으로 인해 대합실에서의 혼잡이 야기된다. 수요예측과 실제 이용객수와의 차이는 10%에서 1,000% 이상까지 다양하다. 본 연구에서는 전철역에 따라 실제 이용객수와 수요 예측간 차이가 나는 원인을 탐색하고자 하였다. 지난 10년 동안 수도권에 개통된 광역전철역 40개를 연구 대상으로 하였다. 본 연구는, 더 정확한 예측을 위해서, 주중 출퇴근 중심의 외생적요인 뿐만 아니라, 종착역여부나 관광특성 등 입지특성을 고려할 것을 제안한다. 입지특성 요소가 누락된 수요예측 방법이 현재 모든 역에 일률적으로 적용되고 있는데, 향후 수요예측에서는 입지특성을 고려한 방법으로 개선할 필요가 있다.
The objective of this study is to introduce the concepts and theories of conditional heteroscedastic volatility models and the news impact curves and apply them to the Korea inbound tourism market. Three volatility models were introduced and used to estimate the conditional volatility of monthly arrivals of inbound tourists into Korea and news impact curves according to the three models. Results of this study are as follows. As the proportion of American tourists occupied a large amount of Korea inbound tourism market, the markets' forecasting is very important. The news impact curves which used EGARCH model (1,1) and TGARCH model(1,1), with data on these tourists to Korea showed an asymmetry effect of volatility. It was common that bad news means that it was estimated more sensitively than good news. From these results, we will notice that American tourists who visited Korea only for tourism are affected by good news. The result suggests that the Korea government and tourism industry should pay more attention to changes in the tourism environment following bad news because conditional volatility increases more when a negative shock occurs than when a positive shock occurs.
최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.
해외 시장 의존형 경제구조를 지닌 우리나라에서 관광산업은 국가경제에 중요한 산업으로 이를 육성하기 위해 정확한 관광 수요 예측이 필요하다. 그에 따라 많은 연구들이 출국 수요를 예측하기 위해 노력해왔으며 출국수요에 영향을 미치는 요인에 대해 다각도로 연구가 이루어져 왔다. 특히 정보기술의 발전으로 최근에는 출국자들의 출국지 선택 등 관광객의 의사결정에 온라인 뉴스, 소셜 네트워크 서비스 등의 온라인 미디어가 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 본 연구는 온라인 미디어가 발생시키는 구전 효과가 출국 수요에 미치는 영향을 살펴보고 그 영향 관계를 규명하고자 하였다. 온라인 미디어는 쉽게 접근이 가능하고 공유가 활발하다는 측면에서 구전 효과가 발생되어 사용자들의 의사결정에 영향을 주고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 미디어를 공적 미디어인 뉴스와 사적 미디어인 블로그로 구분하였으며 실제 아시아 5개국의 출국자 수에 이들 미디어가 미치는 영향 관계를 패널 모형을 통해 분석하였다. 그 결과, 온라인 뉴스의 구전 효과는 출국자 수에 부정적인 영향을 미치지만 블로그의 경우 긍정적 영향 관계를 보였다. 따라서 향후 출국 수요 예측에 있어 온라인 미디어의 구전 효과를 반영해야 하며 이는 미디어의 종류에 따라 차별적으로 적용해야 함을 시사한다. 또한 각 국가별로 온라인 미디어의 특성에 따라 미치는 영향 관계가 차이가 있음을 분석하였다. 즉, 출국 국가에 따라 온라인 미디어의 영향력이 다름에 따라 국가별로 차별적인 예측 및 관리 모형이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 관광산업종사자들의 국가와 미디어별 온라인 미디어 기반의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
코로나 이전 국내 면세산업은 2000년 이후 관광 수요의 증가와 함께 꾸준한 성장세를 보였다. 급증한 수요에 대응하기 위해 면세점들은 매출액 위주의 경쟁전략을 유지해왔으며, 이에 따라 효율적인 운영보다는 규모 측면의 성장을 위한 방안 수립에만 집중해왔다. 기존 연구에서는 면세상품 관련 마케팅이나 제도적 지원방안 수립에 관한 연구가 주를 이루었으며 실제 운영단계인 물류 관리 측면에서의 연구는 부족했다. 이에 본 연구에서는 면세점 운영의 효율성 향상을 위한 적정재고 수립 방식을 제시하기 위해 출국자 예측모형과 장래 상품 판매량을 선형회귀방정식을 활용하였다. 이와 더불어, 실증연구를 통해 본 정책을 도입할 때 기대효과를 비용적 측면과 현장 운영 측면에서 분석하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 면세점에서 발생하는 과다재고문제를 진단하고 공급주기를 개선함으로써 비용 절감 및 생산성 향상이 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 철도관광정책 직무만족도 영향요인을 분석하여 철도관광정책 직무만족도에 대한 제언을 제시할 목적으로 철도공사에 근무하는 350명의 직원들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 선행연구를 통하여 직무만족도에 영향을 미치는 것으로 연구된 영향요인과 직무만족도가 철도현업 종사원의 개인적 속성에 의해 어떤 차이가 나타나는지를 검정하며, 대분류 요인(부분목표)과 소분류 요인(세부목표)간에 미치는 영향요인을 분석하였다. 분석결과 국가지원 부분목표는 기반시설 확충과 철도연계관광 효율성 제고 항목과 유의미한 관련이 있으며, 인적자원 확보 부분목표는 인재배출 교육기관의 필요성과 one-stop 인재확보 항목과 유의미한 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한 철도 관광 상품개발 부분목표는 관광객의 욕구충족상품 개발과 공동컨소시엄 개발과 유의미한 관련성이 있으며, 고정 관념적 사고의 전환 분분목표는 무사 안일주의사고 탈피와 수요예측전문성 발휘와 유의미한 관련성이 있는 것으로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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