The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.2
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pp.419-426
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2018
Ecotourism refers to tourism that senses and observes superior natural resources, cultural resources and history around. Today, as the current leisure patterns of the people change, a healing trip to find nature is being activated. In this paper, we propose a platform design and construction for providing ecotourism information. In the proposed platform, first, the image file of the eco-tourism objects taken every day from the image capture device is collected, converted into a video, uploaded to the server, then, when the tourist arrives at the eco-tourism object, It is designed to be able to watch.
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.
As smartphone-based tourism platforms have become active, policy establishment and service enhancement using review data are being made in various fields. In the case of the preceding studies using tourism review data, most of the studies centered on domestic tourists were conducted, and in the case of foreign tourist studies, studies were conducted only on data collected in some languages and text mining techniques. In this study, 3,515 review data written by foreigners were collected by designating the "Daegu attractions" keyword through the online review site. And LDA-based topic modeling was performed to derive tourism topics. The spatial approach through global and local spatial autocorrelation analysis for each topic can be said to be different from previous studies. As a result of the analysis, it was confirmed that there is a global spatial autocorrelation, and that tourist destinations mainly visited by foreigners are concentrated locally. In addition, hot spots have been drawn around Jung-gu in most of the topics. Based on the analysis results, it is expected to be used as a basic research for spatial analysis based on local government foreign tourism policy establishment and topic modeling. And The limitations of this study were also presented.
The massive card transaction data generated in the tourism industry has become an important resource that implies tourist consumption behaviors and patterns. Based on the transaction data, developing a smart service system becomes one of major goals in both tourism businesses and knowledge management system developer communities. However, the lack of rating scores, which is the basis of traditional recommendation techniques, makes it hard for system designers to evaluate a learning process. In addition, other auxiliary factors such as temporal, spatial, and demographic information are needed to increase the performance of a recommendation system; but, gathering those are not easy in the card transaction context. In this paper, we introduce CTDDTR, a novel approach using card transaction data to recommend tourism services. It consists of two main components: i) Temporal preference Embedding (TE) represents tourist groups and services into vectors through Doc2Vec. And ii) Deep tourism Recommendation (DR) integrates the vectors and the auxiliary factors from a tourism RDF (resource description framework) through MLP (multi-layer perceptron) to provide services to tourist groups. In addition, we adopt RFM analysis from the field of knowledge management to generate explicit feedback (i.e., rating scores) used in the DR part. To evaluate CTDDTR, the card transactions data that happened over eight years on Jeju island is used. Experimental results demonstrate that the proposed method is more positive in effectiveness and efficacies.
The study explores the way how sharing economy services of accommodation and car rental, one of social issues actively discussed today are settled in the process of sharing economy building in local destinations. The result shows that average consumers expressed their favorable attitude toward the sharing economy services. However, the consumer's attitude didn't directly affect the consumer's positive perception that there is need for local sharing economy service network and the educational system for local residents and the network helps the economy. Instead consumer's knowledge of sharing economy services and their eagerness to learn the knowledge as parameters related the consumer's attitude to their perceptions; the consumer's attitude affected indirectly their perceptions. The study shows that local communities and their residents' efforts are not enough simply to activate the sharing economy services in the development process of tourist resources, while it asks consumers to learn information and knowledge of the sharing economy. Therefore, consumers and residents should interact and communicate closely with each other to help the development of local destinations and tourist resources based on sharing economy.
Purpose - The purpose of this research is reflected on the rapid development of online tourism industries. The study was to establish the strategy for Korean tourism enterprises to develop tourist commodities suitable for Chinese tourists and attract them to visit Korea by the empirical analysis of the relation between repurchase intention of tourists and its premise variables (e-service quality, perceived value and satisfaction). Research design, data, and methodology - This research carried out a questionnaire survey on Chinese tourists who visited Korea with experience of using the online travel agency web sites. A total 398 answers were recovered, 41 of them were excluded due to the dishonest answers and 357 of them were finally analyzed. The data was analyzed with IBM SPSS AMOS 22.0. Results - The research results show that in the online travel agency web site e-service quality, convenience, interactivity, information validity, credibility had a positive impacts on perceived value and satisfaction. The perceived value of online travel agency website users has positive impart on satisfaction and repurchase intention. Satisfaction of online travel agency web site users have positive impacts on repurchase intention. But safety has no impact on perceived value while positive impacts on satisfaction was affected. Conclusions - First, in the online travel agency web site e-service quality, safety has no impact on perceived value while it was shown to have positive impacts on satisfaction because the users of online travel agency web sites believe that the protection of personal information, the defense of cracker and the safeguard of payment security are the basic premises of website operation. Although safety does not have impacts on perceived value, users benefits will suffer damage when hacker intrusion and other accidents occur so that online travel agency web sites should not ignore the security concerns. Second, credibility is a major concern for online travel agency web site users. At this time, it is necessary for the web site to establish a system to display both the commodity information and the using experience published on the user's SNS, thus improving the credibility of the website information.
Recently, there is increasing interest in attracting local tourist in the city to revitalize the local economy. For this purpose, customized tourism strategies based on the analysis of travel routes and consumption patterns are becoming important. However, existing studies either focused on limited mainstream tourist analysis or lacked analysis of tourists' behavior-based data perspectives. Therefore, this study aims to present a big data-based tourism strategy that provides customized information by analyzing the demand of individual travelers in details based on mobile service data and card expenditure data generated by the travelers in Yongin city. By tracing those data, this study visualized the tourists' itinerary and their expenditure patterns. The analysis of data from July 2017 to June 2018 shows that men tend to consume in various areas compared to women. It also shows consumption areas for people in their 30s and 40s are similar, whereas those in their 20s do not vary. Using the big data based on Geographic Information system, this study provides strategic insights to administrative personnel who are in charge of tour policy.
Iudina, Elena Vladimirovna;Balova, Suzana L.;Maksimov, Dmitrij Vasilievich;Skoromets, Elena Klimentinovna;Ponyaeva, Tatyana Anatolyevna;Ksenofontova, Ekaterina Andreevna
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.7-12
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2022
The modern stage of society's development is characterized by the rapid penetration of information technologies into all spheres of life. Their use contributes to improving the quality of tourism services, as well as the competitiveness of tourism industry enterprises. The role of information technology in tourism is growing more and more every year, which determines the relevance of the study of modern trends in the use of information technology in the tourism sector. The purpose of the study is to determine the possibilities of using information technologies to improve the quality of services provided to the tourism industry under the COVID-19 restrictions. The article systematizes the main approaches to the "cluster" category and provides an original definition of the "regional tourist cluster" concept. Based on an expert survey, the main trends in the introduction of information technologies in the tourism industry under the COVID-19 restrictions have been identified, which include virtual reality and augmented reality, speech recognition technologies, photo, video, audio (contactless control technologies), mobile IT applications and Big Data technologies. It has been concluded that the vast majority of improvements in the organization of tourism services under restrictions will be based on the organization of virtual solutions and online activities. The types of tourism services will also change, and information technology will help their development and dissemination.
The purpose of this study is to identify the effect of the risk communication of the food service industry on consumers' psychological response and attitude. The result is as follows. First, as for the relation between risk communication and information reliance, when the recognition of risk communication stability gets higher, information reliance rose; when the recognition of risk gets higher, information reliance rose with higher recognition of morality. Second, as for the relation between risk communication and risk recognition, when the recognition of risk communication stability gets higher, risk recognition rose; when the recognition of risk gets higher, risk recognition rose with higher recognition of environment and the information reliance rose with higher recognition of morality. Third, as for the relation between the information reliance of risk communication and risk recognition, when the information reliance of risk communication gets higher, risk recognition rose.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.1
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pp.69-75
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2020
This paper introduces the parking guide service developed to address the inconvenience of parking in areas where demand for parking spaces is high, such as busy streets and tourist attractions. Due to difficulties in measuring and developing the actual parking lot while driving the car, we created a temporary parking lot and created Arduino RC Car to replace the actual car. Video processing based on Open CV allows users to identify the entire parking lot, parking space, and completed parking space, and track moving cars, and this information has been developed to enable users to see through the application. The application allows the user to book the desired parking space and introduce a way-finding algorithm to guide them through the optimal path to the selected parking compartment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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