• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.189-199
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• 2000

This Present study examines the Japanese Tourist basic law, its background as well as the formation process. Furthermore, this article also investigates the contents of the tourist basic law. In addition, I intend to accomplish a comparative study between a tourist policy enacted by the tourist policy council in 1995 years and the policy enacted in the 1960ㆍ70s. As the purpose of the study is concerned, the question related to a recomposition of contents of the Japanese tourist basic law in the 21st century is considered.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.637-644
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• 2017

제안한 논문은 기 체험 여행자가 SNS를 통하여 남긴 정보를 바탕으로, 첫째, 제안한 지능형 투어리즘을 통하여 SNS로부터 다양한 여행자 정보를 수집하며, 둘째, 체험예정자에게 맞는 스케줄 정보를 제공함으로써 기 체험자의 정보를 기준으로 수정 또는 적용할 수 있게 하고. 셋째, 위와 같은 서비스를 바탕으로 체험예정자가 직접 투어리즘 스케줄링을 등록 및 수정할 수 있는 가상 투어리즘 설계를 목적으로 한다. 따라서, 본 논문을 통하여 기체험자와 체험예정자간의 매칭 과정을 통하여 신뢰가 기반된 투어리즘 서비스를 제공함으로써 투어의 만족도를 최대화할 수 있는 효과를 얻게 한다.

• 디자인학연구
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• 제13권1호
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• pp.247-256
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• 2000

최근 우리나라의 경우 외국인 및 자가운전자나 오토바이를 탄 관광객이 급속히 증가하고 있으나 관광지나 사적지에 설치된 안내표지판의 설명문이 이해하기가 곤란하거나, 안내도의 위치가 부적절하여 관광객이 쉽게 접근하기 어려운 곳에 설치된 곳도 상당히 있었다. 본 연구에서는 이러한 현황의 문제점을 파악하여 관광객들에게 정확하고 필요한 정보를 제공하는 관광안내표지판의 이상적인 모델을 제시하고자 한다. 본 연구를 위한 실사조사로서는 국내의 각 관광지를 대표할 수 있는 서울, 경주, 부산, 광주, 여수, 강릉 등의 안내표지판을 조사하였으며, 모델이 될만한 유럽의 국가 즉 영국, 프랑스, 스위스, 이탈리아, 오스트리아 등을 분석하였다. 그리고 실제 조사를 위해서는 우리나라의 800명을 대상으로 관광안내표지판의 실태파악, 의견조사를 바탕으로 하여 총체적인 결론을 내렸다. 안내표지판은 여행자에게 꼭 필요한 정보를 제공하여야 하며, 정확해야 하고, 남녀노소가 쉽게 이해할 수 있도록 전달성이 중시되어야 한다. 또한 각 안내매체간에는 연계성이 확보되어 상호간에 조화가 잘 되어야 한다. 또한 안내정보의 통일화와 체계화가 필수요건이다. 본 연구에서 제시한 안내표지판의 아이덴티티의 정립으로, 국내외 관광객들에게 적시에 정보를 제공할 수 있게끔 이용편의를 제공하고, 나아가 관광지에 좋은 이미지를 주어서 관광객의 증대 유도에 중점을 두었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1108-1121
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• 2019

As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.203-214
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• 2012

정보기술의 발전으로 스마트폰 등 모바일 기기의 사용자가 급증하면서 모바일 기기를 이용한 정보 검색과 다양한 서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 사용자들은 모바일 기기를 통한 관광정보서비스 이용을 원하고 있으며, 이에 따라 지자체 단체 등에서는 스마트폰을 활용한 모바일 관광정보에 대한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 모바일 관광정보 서비스에 대한 관심과 요구사항이 많아지면서 모바일 관광정보 유형 및 선호도, 서비스품질 측정, 사용자의 만족 및 재사용의도 등에 대한 연구들이 이루어지고 있으나, 그동안 연구된 논문들의 연구주제, 연구방법론 등의 다양한 평가척도를 수량적으로 분류, 고찰하는 내용분석에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 모바일 관광정보에 대한 체계적인 연구 필요성 차원에서 한국연구재단에 등재되어 관리되고 있는 학술지에 게재된 모바일 관광정보 관련 논문에 대한 연도별 연구추이, 연구주제, 통계분석기법, 조사방법, 연구모델 및 이론 등의 연구 성향을 연도별로 파악하여 그 시사점을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.9-18
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• 2018

최근 외래관광객의 품질 향상을 위한 관광수용태세 개선에 대한 필요성과 관심이 증대되고 있으나 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 외래관광객의 관광수용태세와 관련 우선적 개선 요소를 규명하고자 하였으며, 이를 위해 R-IPA분석을 적용하여 관광객 유형 및 시기에 따른 관광수용태세의 개선요소를 분석, 비교하였다. 전체관광객을 대상으로 한 R-IPA분석결과 현재의 품질수준을 유지할 필요가 있는 요소는 음식, 치안, 대중교통, 쇼핑, 관광지 매력도였다. 그리고 우선도는 낮으나 개선이 필요한 요소는 언어소통, 여행경비, 관광안내서비스였다. 관광객 유형별로 R-IPA분석을 한 결과 개별관광객은 대중교통, 음식, 쇼핑, 관광지 매력도, 치안에 대해서 현재 품질수준의 유지가 필요하며, 단체관광객은 숙박, 쇼핑, 관광지 매력, 관광안내서비스는 현재 품질수준의 유지가 필요하지만 음식은 시급히 개선이 필요한 것으로 나타났다.

• 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.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.255-262
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• 2020

Recently, medical tourism is recognized as a high value-added industry because of its longer period of stay and higher expenditure than general tourism. In particular, although the number of medical tourists visiting Korea is increasing, the perception of Korean medical services is low. The purpose of this paper is to develop the app which, based on medical tourism type, recommends tourism destinations. Additionally, this proposed app can expand general tourism as well. It can provide tourists with medical information easily by sorting types tourists. Besides, as medical tourists normally stay long, we can take the advantage of post-treatment time. This app collects medical information data and tourist destination data, and categorizes the types of medical tourists into four categories: disease medical tourism, traditional medical tourism, cosmetic medical tourism, and recreational medical tourism. It provides medical information according to each type and recommends customized tourist destinations. User-based collaborative filtering is applied for tourist destination recommendations.