게스트하우스에 대한 FIT의 인식 분석 및 유형화 -Q방법론에 의한 한국인과 외국인 관광객 비교를 중심으로-

오정근 한국관광학회 2017 관광학연구 Vol.41 No.6

This study used Q methodology to compare, analyze and classify perception contents for a guesthouse as it relates to Korean FIT tourists and Foreign FIT tourists. The results of this research were two fold: First, Korean tourists can be classified into 4 types: type1 ‘Information exchange & communication’, type2 ‘Important special accommodation’, type3 ‘Alternative accommodation’, type4 ‘Travel convenience space’. Second, Foreign tourists can be also be classified four ways: type1 ‘Value efficiency space’, type2 ‘Communication exchange space’, type3 ‘Alternative accommodation for Foreign tourists’, and type4 ‘Interesting culture accommodation’. Common perceptions of Korean and Foreign tourists toward the Guesthouse were analyzed according to alternative accommodation and convenience efficiency space for travel. The discriminative perception focused on functional meaning in terms of Information exchange & the special accommodation needs of Korean tourists. Cultural exchange meaning as a communication exchange and the culture accommodation of foreign tourists were essential parts of this process. These findings offer several implications in terms of political growth and strategic planning for Guesthouses. These include the cultivation of an information system for Korean tourists and the composition of a cultural exchange space for foreign tourists. 본 연구는 게스트하우스에 대해 FIT 한국인 관광객과 외국인 관광객을 대상으로 하여 게스트하우스에 대한 진정한 의미를 살펴볼 수 있도록 Q방법론을 적용하여 관광객의 인식을 분석하여 유형화하고 한국인 관광객과 외국인 관광객의 인식내용을 비교분석하는 연구를 수행하였다. 게스트하우스 이용 경험이 있는 여행객 대상의 게스트하우스 인식분석 결과, 한국인 여행객과 외국인 여행객은 각각 4가지 유형으로 분류되었다. 즉, 한국인 여행객은 제1유형 ‘정보교류소통공간’, 제2유형 ‘중요특별숙박공간’, 제3유형 ‘대체숙박시설공간’, 제4유형 ‘여행편의공간’으로 분류되었고, 외국인 여행객은 제1유형 ‘가치효율공간’, 제2유형 ‘소통교류공간’, 제3유형 ‘외래관광객 대체숙박공간’, 제4유형 ‘흥미로운 문화숙박공간’으로 분류되었다. 한국인 여행객과 외국인 여행객의 게스트하우스 인식내용에서 공통적 인식으로는 대체숙박시설과 여행편의효율공간이란 인식이었고, 차별화 된 인식으로는 한국인 여행객은 정보교류 및 특별공간 등의 기능적 의미에 대해 중점적으로 인식하고 있었으며, 외국인 여행객은 소통교류 및 문화숙박공간 등의 문화교류적 의미에 대해 중점적으로 인식하고 있는 것으로 분석되었다. 게스트하우스의 정책적 육성과 전략적 발전 방안으로 한국인 여행객을 위해 정보시스템 구축, 시설 편의성 경쟁력 확보 등과 외국인 여행객을 위해 문화교류공간, 레저스포츠공간 구성 등의 보완이 시급히 요청된다.

지능형 관광 서비스를 위한 관광 사진 분류체계 개발

조나혜,강영옥,윤지영,박소연 한국지도학회 2019 한국지도학회지 Vol.19 No.3

In recent years technology of Convolutional Neural Network (CNN) among the technologies of deep learning has evolved dramatically and has shown an outstanding performance in the analysis of image data. First of all, the training of deep learning model is prerequisite to classify the photos posted by the tourists on Web by applying CNN technology. In this study we aim to develop the photo classification system in view of travel purpose in order to classify the photos posted by tourists on Flickr. We developed the category for photo classification by reviewing around 38,000 photos posted by tourists as well as by analysing literatures and web sites, and then verified the category by classifying 8,400 photos one by one manually according to the category developed. The category we developed has 3 hierarchical levels such as 13 major classification, 64 medium classification and 164 minor classification. We expect that our study can applied in base material when one tries to classify the photos for travel purpose by using the CNN deep learning model. 최근 딥러닝 기술 가운데 이미지데이타 분석에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱신경망 기술의 발전은 이미지 분석 영역에서다양한 가능성을 제시하고 있다. 관광객이 게시한 사진을 딥러닝 기술을 이용하여 분류하기 위해서는 관광사진에 대한 분류와목적에 맞는 딥러닝 모델의 훈련작업이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구에서는 관광객이 플리커에 게시한 사진을 효율적으로분류하기 위해 관광목적으로 사진이 어떻게 분류되어야 하는지 관광목적 사진분류 체계를 개발하고자 하였다. 관광목적 사진분류 카테고리 개발을 위해 문헌분석, 웹사이트 분석, 관광객이 게시한 약 38,000장 사진의 검토과정을 거쳐 사진 분류 카테고리를개발하였으며, 약 8400장의 사진을 개발된 카테고리에 맞춰 분류해 봄으로써 개발된 카테고리의 검증과정을 거쳤다. 이 과정을거쳐 최종으로 제안된 카테고리는 13개 대분류, 64개 중분류, 164개의 세분류 체계를 갖으며, 본 연구 결과는 향후 관광목적사진을 딥러닝 모델을 이용하여 분류하고자 할 때 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

지오태깅된 사진 데이터를 활용한 서울방문 관광객의주요 관광지 분석

김나연,강영옥 한국지도학회 2019 한국지도학회지 Vol.19 No.1

The purpose of this study is to analyze the tourist characteristics of tourist attractions and culturalareas of tourists who visited Seoul through spatial analysis of photograph posts posted on Flickr. We collectedgeotagged data from Flickr between January 1, 2013 and December 31, 2017 in downtown Seoul, and classifiedall users as tourists and residents. After that, RoA, which is the area visited mainly by tourists, was derivedand the tendency of visiting RoA was analyzed. In addition, hotspot areas visited by many tourists in Seoulcity were also analyzed. A total of 167,410 data were used in the analysis, and the number of users was 3,921. In order to derive RoA, we derive 11 RoA in Seoul and 12 RoA in Seoul by DBSCAN algorithm. In the wholeof Seoul, Jongno, Hongdae, Namsan, Shinchon, Gangnam Station, COEX, Itaewon, Jamsil, Street, War Memorial,RoA was derived from Insadong, Namdaemun, Plaza Mayor, Changgyeonggung, and Hangangganggil. In orderto confirm the difference of tourism trends of tourists by culture, we confirmed the tourism trends of Asian,American, and European tourists. 본 연구는 플리커에 게시된 사진 게시물에 대한 공간적 분석을 통하여 서울을 방문한 관광객의 주요 관광지와 문화권별관광 특성을 분석하였다. 서울 시내에 2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일 사이에 플리커의 지오태깅된 데이터를 수집하고,전체 사용자를 관광객과 거주자로 분류하였다. 이후, 관광객이 주로 방문하는 지역인 RoA를 도출하여 RoA 방문 경향을 분석하였다. 아울러 서울 시내 문화권별 관광객이 많이 방문하는 핫스팟 지역 또한 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 총 167,410건 이였으며,사용자 수는 3,921명이었다. 이후 RoA를 도출하기 위하여 DBSCAN 알고리즘을 통하여 서울 전체에 11개, 종로 내부에 12개의RoA를 도출하였다. 서울 전체에 종로, 홍대, 남산, 신촌, 강남역, 코엑스, 이태원, 잠실, 가로수길, 전쟁기념관, 대학로 RoA가도출되었으며, 종로 내부의 경우에는 경복궁, 명동, 광화문, 동대문, 북촌, 시청, 창덕궁, 인사동, 남대문, 광장시장, 창경궁,감고당길에서 RoA가 도출되었다. 이후 문화권별 관광객의 관광 경향의 차이를 확인하기 위하여 아시아권, 미주권, 유럽권 관광객의관광 추이를 확인하였으며, 문화권별로 각각 상이한 핫스팟 지역이 나타난 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 발생핫스팟(EHSA)를 통하여 관광객 추이의 시공간적 변화를 확인하였다.

A Decline Cause Analysis of Korean Tourist Areas Depending on Stage in the Life Cycle

Jungjae Kim,Kyoungjin Lee 전북대학교 휴양및경관계획연구소 2016 휴양및경관연구 (J East Asian Landscape Studies) Vol.10 No.2

Since Taejongdae Resort Park’s designation as the first tourist area in 1969, a total of 230 domestic tourist areas have been designated, constructed, and operated thus far. Forty-seven years after the first tourist area designation, 38.8% of domestic tourist areas are now in a stage of stagnation/decline. As these declining domestic tourist areas only play their role as normal tourist areas during peak season, this study examined the causes of decline in tourist areas in general and of each tourist area in particular, so that the analysis could be used as basic data for the regeneration/revitalization of tourist areas. In order to understand the causes of decline, an index of cause of decline in tourist areas was drawn up. Data were collected based on this index, with tourist areas in the stagnation/decline stage as the target, which was drawn from previous research. Based on the results, factor analysis was conducted on both decline cause and discriminant analysis to understand the causes of decline in each tourist area. The results demonstrate that the diverse uses for tourists, sustainability, and preservation of tourism resources have a huge influence as internal factors, while the external capital investment and competitiveness of tourism resources have a huge influence as external factors. As this study only analyzed the quantitative index in accordance with physical characteristics, it is necessary to conduct additional research based on qualitative indices. In this case, this study could be used as basic data. This study is expected to be applied as basic research to seek solutions for each cause of stagnation/ decline in tourist areas, and also to establish measures to regenerate/revitalize those areas.

경험적 모델과 머신러닝 기법을 활용한 SNS 사용자 분류방법 비교: 플리커 데이터의 관광객 분류방법

강영옥,조나혜,이주윤,윤지영,이혜진 대한공간정보학회 2019 대한공간정보학회지 Vol.27 No.4

플리커는 위치, 시간, 사진 등의 정보를 포함하고 있어 관광 분야에서 활용이 높은 SNS 가운데 하나이다. 플리커 데이터를 활용하여 관광객의 특성을 분석하기 위해서는 플리커에 사진을 업로드한 사용자 가운데 관광객을 구분하는 것이 필수적이다. 실제 플리커의 메타데이타에는 사용자의 거주지 정보를 기재하게 되어 있지만 정확하게 기재한 사용자의 비율은 40% 미만이다. 본 연구는 플리커 사용자 가운데 관광객과 거주자를 구분하기 위해 경험적 모델과 기계학습 방법을 적용하고, 정확도를 평가하여 어떠한 방법을 사용할지 제안하고자 하였다. 경험적 방법에는 시간적 임계치, 최다 사진 촬영 국가, 최장 체류 국가, 최다 방문 국가를 기준으로 거주국을 추정하는 4가지 방법을, 기계학습 방법에는 로지스틱 회귀, 서포트벡터머신, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망 모델의 5가지 방법을 적용하였다. 적용 결과 경험적 방법에서는 최장 체류 국가를 기준으로 거주국을 추정하는 방법이, 기계학습 방법에서는 랜덤포레스트 방법이 가장 정확도가 높게 도출되었다. 그러나 관광객 구분에 있어서 정확도뿐 아니라 특이도도 주의 깊게 고려해야 할 항목임을 알 수 있었으며, 연구 목적에 따라 다른 방법이 선택될 수 있음을 제안하였다. Flickr is one of the most utilized SNS in the field of tourism because it contains information such as location, time, and photos. In order to analyze the characteristics of tourists using Flickr data, it is essential to identify the tourists among the users who uploaded the photos to Flickr. Flicker's metadata is supposed to contain the owner’s location information, but the percentage of users accurately stated is less than 40%. The purpose of this study is to suggest a model which accurately distinguish between tourists and residents after experimenting various models. For empirical models, four methods were used to estimate the country of residence based on the time threshold, the highest photo-taking country, the longest-stay country, and the most visited country. Five machine learning methods are applied: logistic regression, support vector machine, decision tree, random forest, and artificial neural network model. As a result, the method of estimating the country of residence based on the longest stay nation in the empirical method and the random forest method in the machine learning method were found to be the most accurate. However, it was found that not only the accuracy but also the specificity should be considered carefully in the tourist category, and suggested that different methods could be selected according to the research purpose.

Classification and Evaluation of Service Requirements in Mobile Tourism Application Using Kano Model and AHP

뗀진최된 ( Tenzin Choedon ),이영찬 ( Lee Young-chan ) 한국정보시스템학회 2018 情報시스템硏究 Vol.27 No.1

Purpose The emergence of mobile applications has simplified our life in various ways. Regarding tourism activities, mobile applications are already efficient in providing personalized tourism related information and are very much effective in booking hotels, flights, etc. However, there are very few studies on classifying the actual service requirements and improving the customer satisfaction in mobile tourism applications. The purpose of this study is to implement a practical mobile tourism application. To serve the purpose, we classify and categorize the service requirement of mobile tourism applications in Korea. We employed Kano model and analytic hierarchy process (AHP). Specifically, we conducted a focus group study to find out the service requirements in mobile tourism applications. Design/methodology/approach The data for this study were collected from Koreans and Foreigners who has the experience using mobile tourism applications. Participants needed to be familiar with mobile tourism applications because such users may be more aware of the mobile tourism applications services. We analyzed 147 valid data using Kano model and conducted AHP analysis on five experts in the field of tourism using Expert Choice software. Findings In this paper, we identified the 17 service quality requirements in the mobile tourism applications. The results reveal that the service requirement such as Geo-location map, Multilingual option, Compatibility with different operating systems were unavoidable service, absent of such requirements leads to the dissatisfaction. Based on the results of the integrated application of both Kano model and AHP analysis, this study provide specific implications for improving the service quality of the mobile tourism applications in Korea.

연구논문 : 관광호텔 등급제도 개선을 위한 연구

최영준 ( Young Joon Choi ) 대한관광경영학회 2012 觀光硏究 Vol.27 No.2

우리나라는 1971년부터 호텔등급제도를 시행하고 있는데 시대에 따라 등급평가 내용이 빈 번히 변화되어 왔다. 본 연구는 외국의 호텔등급제도 변화에 대한 사례분석을 통해 국내 호텔등급제도의 개선에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 주요 연구결과를 살펴보면 첫째, 호텔등급의 유효기간은 3년으로 동일하고 3년 후 재신청하여 등급획득, 둘째, 국내의 경우 동일한 평가항목을 사용하여 등급을 평가하고 등급별 수준이나 필수획득항목은 미실시, 셋째, 독일 호텔등급제도의 경우 평가기준에 대한 유효기간 인 5년이고 이 동안은 내용변경 없음, 넷째, 독일의 경우 이전 등급평가기준의 유효기간인 2005년과 새롭게 시행된 2010년의 호텔등급별 필수항목과 최소 획득점수는 등급별로 변화가 없음, 다섯째, 우리나라의 경우 9개 항목의 등급평가기준을 3개 항목으로 축소하고 l, 000점 만점을 700점 만점으로 변경한 반면 독일의 경우 6개 평가분야는 변화가 없는 것으로 나타났다. 연구의 제언으로는 첫째, 호텔경영자 측면에서 등급획득에 대한 이점을 누릴 수 있는 보 다 다양한 혜택방안 모색, 둘째, 2011년 개정에 의해 정성적 평가의 축소와 정량적 평가의 증가가 이루어진 것에 대한 논의 필육 셋째, 독일의 경우 여가와 자체회의시설에 필수항목 이 없는 것에 주목할 필요, 넷째, 평가기준의 점수부여 중 0점이 없는 항목의 분석 필요, 다섯째, 현재 호텔산업에서 확대되고 있는 호텔업무의 아옷소싱문제와 임대업장 운영에 대한 논의가 추후 필요하다. Since the year 1971, Korea launched tourist hotel classification system and it has gone through a number of revision ever since. The aim of this study is to provide suggestion to improve the system through reviewing of similar cases in developed countries. A number of research findings from this study are as follows; First, it is suggested that validation for the grade needs to be extended to three years and re apply for the grade afterward, Second, same measurement should be applied to hotels all across. Third, in the case of German hotel classification system, validation is for 5 years and no revision follows during the period. Fourth, in the case of German, no changes in the old system (before 2005) and current system (after 2010) were followed in terms of core requirement and minimum points. Fifth, in the case of Korea, 9 evaluation criteria were reduced to 3 and total points were reduced from 1,000 to 700 while no changes followed in the case of German. It is suggested from this study that firstly, ways to provide more advantageous aspects to owners needs to be sought and secondly, reasons to reduce qualitative measurement needs to be discussed and thirdly, reason to exclude core requirement such as leasure and conference hall needs to be discussed, and fourthly criteria without the minimum point of 0 should be brought to attention and finally outsourcing and lease of part of hotel operation should be discussed in near future.