Ubiquitous tourism information systems are more and more required to provide cultural contents comprising material heritage, performing art, folk tradition, handicraft or customs of everyday life, along with traditional tourist information about hotel facilities and infrastructure. This study attempts to investigate the effect of tourists' hotel preference attributes in terms of their satisfaction with ubiquitous tourism service. In so doing, 145 questionnaires were used to analyze the satisfaction of u-tourism service and the hotel preference attributes through the field survey. The questionnaires were collected from hotel employees who had experienced the ubiquitous tourism service. It is found that some of hotel-preference attributes positively influence u-tourism satisfaction but not all of them did. Service and differentiation attributes had an impact to u-tour and u-hotel function. And beverage attributes, to u-tour function, and convenience attributes, to u-hotel function. These findings mean that the hotel built u-tourism infrastructure gain a competitive advantage than the otherwise hotel.
The purpose of this research is to suggest appropriate directions for the desirable ecotourist attraction management through the investigation of the tourist's satisfaction with ecotourism in case of Geumgang birdwatching destination. This research focus on the identification of the determinants of the ecotourist's satisfaction and the estimated regression model. The results of this study for the tourist's satisfaction with the ecotourism are summarized as follows. First, as a result of the factor analysis of the tourist's satisfaction variables, five factors like 'knowledge information', 'experience', 'ecological value', 'guide service', 'facilities environment' are deduced. Second, as a result of the test of significance, the difference of the satisfaction with ecotourism in aspect of the tourist's demographic characteristics like age and academic background is confirmed to be statistically significant except sex. Third, the tourist's satisfaction with ecotourism appears to be positively correlative with the tourist's overall satisfaction.
Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.445-451
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2018
In this paper, we propose an HMD-AR interaction system that combines optical camera communication to provide location-based service for tourists in Jeonju Hanok Village. The proposed system receives optical camera communication data from Light infrastructure existing in Jeonju Hanok Village and provides service through ID information along with its own location information. We researched optical camera communication technology and smart device based HMD-AR system and constructed the actual HMD-AR system and tested it. The proposed system is expected that it will be applied to various tourist attractions by utilizing the proposed system in the future, and it is expected to be used as a valuable feedback for smart device based HMD-AR.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.4
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pp.39-47
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2016
This study is a smart tourism research based on face recognition applied system that manages individual information of foreign tourists to smartphone. It is a way to authenticate by using face recognition, which is biometric information, as a technology applied to identification inquiry, immigration control, etc. and it is designed so that tourism companies can provide customized service to customers by applying algorism to smartphone. The smart tourism system based on face recognition is a system that prepares the reception service by sending the information to smartphone of tourist service company guide in real time after taking faces of foreign tourists who enter Korea for the first time with glasses attached to the camera. The smart tourism based on face recognition is personal information recognition technology, speech recognition technology, sensing technology, artificial intelligence personal information recognition technology, etc. Especially, artificial intelligence personal information recognition technology is a system that enables the tourism service company to implement the self-promotion function to commemorate the visit of foreign tourists and that enables tourists to participate in events and experience them directly. Since the application of smart tourism based on face recognition can utilize unique facial data and image features, it can be beneficially utilized for service companies that require accurate user authentication and service companies that prioritize security. However, in terms of sharing information by government organizations and private companies, preemptive measures such as the introduction of security systems should be taken.
In a new age of smart tourism, free independent travelers (FITs) choose their travel routes in a more diversified and less predictable way with the aid of smart services. This paper focuses on the movements of Chinese outbound FITs in the U.S. in the year of 2018. 110 places to visit (destinations) extracted from 122 travel routes recommendations on Qyer.com, a major online travel community in China, are analyzed with social network analysis (SNA). Based on the results of SNA, employing degree centrality, eigenvector centrality, betweenness centrality, network visualization, and cluster diagram methods, some preferred cities and natural attractions outside city centers (i.e., New York City (NYC), Los Angeles, San Francisco, Washington D.C., and Niagara Falls) are identified. Moreover, it is found that NYC in the East and Los Angeles in the West play a major role in the movements of Chinese FITs. This study contributes to the body of knowledge on tourist destination movements and provides valuable implications for smart service development in the tourism and hospitality industry.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.11
no.2
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pp.29-36
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2009
The recently research shows that the many tourists of Suanbo hot spring waters haven't satisfied the service. These reasons due to that they did not properly consider the satisfaction of tourists' services and index. However, satisfaction level of hot spring waters tourists is interacted complicatedly with various factors, the interactions are not easily identified. A structural equations model is adopted to capture the complex relationships among variables. In the model estimation, we used 140 survey data of Suanbo hot spring waters tourists. The SEM with several factors mentioned above as exogenous variables shows that they have complex and strong relationships. As results of a SEM, it was shown that variables influencing in pleasance are surrounding scenery, clean condition inside hot springs and congestion for use in satisfaction level most. Secondly, in case of kindness, attitudes of employees influence in satisfaction level most, followed by attitudes of residents and kindness of employees. Thirdly, in case of information, it was shown guidance on internal roads influencing in satisfaction level most, followed by guidance on owner drivers, guidance on surrounding tourist attractions and guidance on public transportation. Finally, a variable influencing in accessibility most is satisfaction level of public transportation.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.31-36
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2018
The tourism industry has a great influence on national economy activation. The development of IT technology has enabled the collection and analysis of personal profile information, location information and activity information based on the characteristics, behavior, purchase propensity and interest of tourists. In order to realize this, the implementation of convergence smart tourism information service platform is completed by developing business model, IoT & Big Data integration management system, big data algorithm development and analysis platform in three stages. The underlying technology of the platform and algorithm needs a process of adopting open source, expanding the service element on the basis of it, and then complementing the problem through the test-bed demonstration test that connects the area. Using this platform, it is possible to develop a smart tourism environment that can provide customized services for each tourist by analyzing various information in an integrated manner. Also, it will be possible to improve the life of tourist destination residents and contribute to regional revitalization and job creation through the creation of smart tourism ecosystem focused on the region.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.541-543
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2021
Recently, the number of cars owned in Jeju Island and the use of tourist rental cars have been increasing rapidly. Therefore, parking problems are getting worse in residential and commercial areas. As a result, a system is required to secure parking spaces and utilize existing parking spaces. Therefore, this paper proposes a system for real-time sharing of free public and paid parking spaces by introducing services that provide information on nearby restaurants, tourist information, and real-time parking status. The system analyzes infrared sensors and CCTV images installed in the actual parking lot and provides convenience for service users by analyzing the space currently in use and the number of unused parking spaces in real time.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.5
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pp.13-24
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2022
SNS has become a very close service to our daily life. As marketing is done through SNS, places often called hot places are created, and users are flocking to these places. However, it is often crowded with a large number of people in a short period of time, resulting in a negative experience for both visitors and service providers. In order to improve this problem, it is necessary to recognize the congestion level, but the method to determine the congestion level in a specific area at an individual level is very limited. Therefore, in this study, we tried to propose a system that can identify the congestion level information and the characteristics of visitors to a specific tourist destination by using the data on the SNS. For this purpose, posting data uploaded by users and image analysis were used, and the performance of the proposed system was verified using the Naver DataLab system. As a result of comparative verification by selecting three places by type of tourist destination, the results calculated in this study and the congestion level provided by DataLab were found to be similar. In particular, this study is meaningful in that it provides a degree of congestion based on real data of users that is not dependent on a specific company or service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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