• 한국조경학회지
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• 제41권4호
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• pp.42-55
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• 2013

본 연구의 목적은 관광안내서 등 현대 도시사회에서 시민들의 여가와 관광활동의 정보매체가 되는 비학술문헌의 분석을 통하여 탐방선호장소들의 장소적 특성을 연구하려는 것이다. 연구범위와 방법은 서울 내의 유형별 탐방명소들을 대상으로 관광안내문헌에 나타나는 장소별 빈도와 내용분석을 통해 대표적 장소적 특성을 규명하려 하였다. 유형별 탐방명소는 '자연형 탐방명소', '역사형 탐방명소', '생활문화형 탐방명소'로 대별되었다. 유형별 대표장소는 빈도분석에 의해 각각 남산과 한강, 덕수궁과 경복궁, 이태원과 대학로로 선정하였다. 상기 문헌연구와 이를 보완하는 현장연구를 종합하여 전도시적 차원, 주변맥락의 차원, 장소적 차원의 세 단계에서 서울 탐방명소의 장소적 특성을 도출, 해석하였다. 각 유형간의 차이에도 불구하고 세 유형이 공유하는 지배적인 장소적 특성은 배경을 이루는 도시공간과의 가시적, 용도적 '대비성'과 주변지역과의 활동적, 의미적 '연계성', 그리고 단위 탐방명소 내부에서의 '가시성'과 '체험성'이라고 할 수 있다. 즉, 배후도시의 환경과는 가시적, 용도적으로 명료하게 대비되면서 주변지역들과는 연계 관광적 여건이 원활하고, 장소 내부에서는 가시적 독특함과 체험적 다양성이 갖추어질 때 탐방명소로서 효과가 강화될 수 있다고 파악되었다. 본 연구결과는 동시대 사람들이 느끼는 도시 탐방명소의 보편적 매력요인이자 장소적 특성으로 볼 수 있으며, 향후 이들 특성들을 강화하는 방향으로 탐방명소와 그 주변의 도시환경을 조성, 관리할 때 도시 전반의 정체성과 관광효과를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Smart Tourism
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• 제1권2호
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• pp.19-25
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• 2021

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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.113-119
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• 2020

Numerous tourist-related data produced on the Internet contain not only simple tourist information but also diverse ideas and opinions from users. In order to derive meaningful information about tourist sites from such big data, the social network analysis of tourist keywords can identify the frequency of keywords and the relationship between keywords. Thus, it is possible to make recommendations more suitable for users by utilizing the clear recommendation criteria of tourist attractions and the relationship between tourist attractions. In this paper, a recommendation system was designed based on tourist site information through big data social network analysis. Based on user personality information, the types of tourism suitable for users are classified through deep learning and the network analysis among tourist keywords is conducted to identify the relationship between tourist attractions belonging to the type of tourism. Tour information for related tourist attractions shown on SNS and blogs will be recommended through tagging.

• 유통과학연구
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• 제12권9호
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• pp.53-63
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• 2014

Purpose - The rapid spread of SNS and increase of SNS users have heralded great changes in the tourism industry. Therefore, this study focused on how SNS characteristics- usefulness, convenience, interactivity, and intimacy - influence diffusivity, reliability and, consequently, user's preference for tourist attractions. Research design, data, and methodology - This study is designed not only to collect data with a questionnaire survey but also to test hypotheses with SEM by SPSS 18.0 and AMOS 18.0. Results - Usefulness, interactivity, and intimacy positively affect diffusivity, whereas convenience does not positively affect diffusivity. In addition, intimacy has a negative influence on reliability. However, diffusivity and reliability have positive impacts on the preference for tourist places. Conclusions - Certain characteristics of SNS facilitates the spreading of SNS tourist information. Usability and interactivity have positive impacts on the reliance of tourist information. Better communication can enhance the reliance of travel information. The influence of spreading tourist information has a positive influence on its reliance. Extension and reliance can have positive effects on the preference for tourist attractions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.477-487
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• 2016

1995년 드라마 <모래시계> 촬영지가 유명 관광지로 각광받고 수많은 관광객들을 불러 모은 이후, 각 지자체는 영화 드라마 촬영을 유치하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 지자체 중에서도 특히 전주시는 국제영화제 개최, 전주영상위원회 및 전주영화종합촬영소 설립 등 촬영을 유치하고자 적극적으로 노력하고 있다. 그러나 이러한 풍부한 기반 환경을 갖췄음에도 불구하고, 촬영 이후에 이를 장기적으로 활용하고자 하는 노력은 타 도시에 비해 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 한계를 보완하기 위하여 대표적인 SNS(Social Network Service)인 트위터(twitter)를 대상으로 특정 구문을 포함한 트윗을 수집, 그 추이를 분석하였다. 이러한 트윗 멘션의 내용 분석을 통해, 본 연구는 전주 지역의 촬영지와 관광지에 실제로 방문하는 관광객의 주요 방문 요인을 알아보고, 나아가 촬영지의 관광자원화를 위한 방안을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.494-506
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• 2013

TV 프로그램과 영화 같은 영상물은 대중 속에 깊게 자리 잡고 있을 뿐 아니라 특정장소에 대한 정보를 짧은 시간에 풍부하게 제공해 줄 수 있고, 특정 대상 및 장소에 대한 이미지를 재창조시키며, 시청자들을 특정 장소로 유인하는데 매우 효과적이다. 이런 긍정적인 영향으로 인해 많은 나라와 지자체에서 영상물을 통한 장소마케팅을 활용해 관광목적지 이미지 제고 및 방문유도를 위해 노력한다. 대부분의 영상물에 관한 선행연구도 영상물을 이용한 관광지 장소마케팅의 결과인 관광지 이미지 제고 및 방문의도간의 영향 연구이다. 본 연구는 기존의 연구결과의 재확인과 더불어 영상물 프로그램 장르별 차이에 의한 영상물과 관광지 이미지 및 행동의도의 영향관계의 차이여부를 확인하고자 한다. 이를 위해 세 가지 가설을 설정하였고 설문을 실시한 후 통계 분석을 통해 가설을 검증 하였다. 가설검증 결과 가설 1. 영상물과 관광지 이미지간의 영향관계, 가설 2. 관광지 이미지와 행동의도의 영향관계, 그리고 가설 3. 영상물과 행동의도간의 영향관계는 모두 부분적으로 채택되었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.61-68
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• 2021

The development of the fourth industry has enabled users to quickly share a lot of data online. We can analyze big data on information about tourist attractions and users' experiences and opinions using artificial intelligence. It can also analyze the association between characteristics of users and types of tourism. This paper analyzes individual characteristics, recommends customized tourist sites and proposes a system to provide the sacred texts of recommended tourist sites as AR services. The system uses machine learning to analyze the relationship between personality type and tourism type preference. Based on this, it recommends tourist attractions according to the gender and personality types of users. When the user finishes selecting a tourist destination from the recommendation list, it visualizes the information of the selected tourist destination with AR.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.407-413
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• 2020

관광객이 관광 도중에 각종 문화제, 전시회, 공연 등의 이벤트에 참여하는 경우가 있다. 관광객이 이벤트에 참여 후 다음 관광지를 결정하게 되는데, 관광지 정보를 얻을 수 있는 수단은 지도 서비스, 블로그와 같은 소셜네트워크서비스 등이 존재한다. 지도 서비스를 활용하면 관광객이 현재 위치한 장소 주변의 관광지를 쉽게 검색할 수 있다. 이는 위치 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 블로그 등은 관광지의 내용을 담고 있기 때문에 관광객이 이벤트의 내용과 관련된 관광지를 찾을 수 있다. 이는 내용 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 하지만, 위치 기반 추천의 경우 이벤트의 내용과 관련이 없이 단순히 가까운 관광지가 추천이 될 수 있고, 내용 기반 추천의 경우 거리가 먼 관광지가 추천이 될 수 있는 단점이 있다. 위치와 내용을 모두 고려하는 관광지 추천 서비스는 거의 없다. 본 연구에서는 두 가지 방법의 장점만을 취하기 위해 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국어사전 등에 기반하여 위치와 내용을 모두 고려한 관광지 추천 알고리즘을 제시한다. 관광지의 설명글로부터 명사들을 추출한 뒤 다른 관광지의 명사들과 비교를 하여 동일한 명사가 많이 있을수록 내용이 관련이 있다고 판단한다. 정확히 동일한 명사가 없어도 위키피디아에 있는 키워드를 활용하여 관련된 명사가 존재할 경우에도 관련이 있다고 판단한다. 각 관광지의 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산한 뒤 사용자가 선택한 가중치로 상기 내용 기반 관련도와 선형결합하여 추천순위를 계산한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권2호
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• pp.239-261
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to explore and compare changes in tourist opinion during the COVID-19 pandemic. Since the COVID-19 outbreak has caused changes in all areas of our lives, the conditions related to confinement during a lockdown have led to changes in tourists' habits and behaviors. Design/methodology/approach To analyze opinion changes about tourist attractions, this study performed topic modeling by summarizing topics into five dimensions: management, scenery, price, suggestion, and safety; then, based on the topic modeling results, sentiment analysis and emotion analysis were conducted to explore the change of tourists' opinion during the COVID-19 pandemic. Findings According to the results, this study confirmed the pandemic's positive effect on tourists' opinions about attractions after the COVID 19 outbreak. Presumably due to the absence of lines and crowed. Moreover, the dimension 'Safety' started to appear in US tourists' attractions reviews only in the period after the outbreak and during the mass vaccination. These results mean that tourists started to care more about safety due to the impact of the COVID-19 pandemic.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권2호
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• pp.366-384
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• 2014

본 연구는 한국의 도시 및 농촌 전통시장 중에서 최근에 관광명소로 발전한 서울 광장시장과 장흥 토요시장을 사례로 각각의 성공 요인을 규명해 보았다. 두 시장은 입지환경, 시장 주기, 시장 개설 관리주체 측면에서 광장시장은 서울 도심에 입지한 사설 상설시장이라면 장흥 토요시장은 전라남도 농어촌에 입지한 공설 정기시장이다. 그러한 차이에도 불구하고 두 전통시장은 각 성공 요인의 우선순위와 구체적인 내용에서 다소 다른 점이 있지만, 전반적으로는 같은 5개 요인의 복합적 결과로 관광명소로 성공하였다. 즉, 관광명소의 인근 입지, 주력상품의 보유, 주력상품의 가격 경쟁력, 자치단체나 공공기관의 역할, 시장의 대중매체 홍보 등의 공통적 요인이 그것이다. 이러한 점은 앞으로 도시나 농촌 전통시장의 관광시장 또는 관광명소 발전정책을 추진하는 데 있어 중요한 시사점을 제공해 주고 있다.