텍스트마이닝과 딥러닝 기술을 활용한 외국인 관광객의 국내 지역별 이미지 비교 = Regional Comparison of Tourists Image of Korea Using Text Mining and Deep Learning Technology

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)인 플리커(Flickr)에 게시된 지오태깅된 사진 데이터와 텍스트 데이터를 활용하여 우리나라 방문객이 갖는 지역별 이미지를 비교하였다. 플리커 데이터 수집은 2013년부터 2018년까지 약 6년간 데이터를 수집하였으며, 6년간 수집된 데이터 29만여건 가운데 관광객이 업로드한 것으로 추정되는 약 17만장의 사진을 분석대상으로 하였다. 플리커의 태그와 텍스트에 대한 분석은 텍스트마이닝 기법 중 단어간 빈도분석 및 연관관계분석을 적용하였으며, 사진에 대한 분석은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 중 하나인 Inception V3 모델을 활용하였다. 지역에 대한 이미지 분석은 서울, 부산, 제주 지역을 대상으로 하였으며, 텍스트 분석 결과와 사진 이미지 분석결과를 비교하여 지역 이미지의 차이를 분석하였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 플리커 데이터의 수집 및 전처리
• 3. 사진 이미지 분석 및 텍스트 분석 방법
• 4. 지역별 관광 이미지 비교
• 5. 결론
• 참고문헌