The purpose of this study was to visualize the semantic network with big data related to food exhibition at convention center. For this, this study collected data containing 'coex food exhibition/bexco food exhibition' keywords from web pages and news on Google during one year from January 1 to Dece...
The purpose of this study was to visualize the semantic network with big data related to food exhibition at convention center. For this, this study collected data containing 'coex food exhibition/bexco food exhibition' keywords from web pages and news on Google during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using TEXTOM, a data collecting and processing program. From those data, degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of hospitality and destinations was high. In addition, the web visibility was also high for convention center programs, such as festival, exhibition, k-pop and event; hospitality related words, such as tourists, service, hotel, cruise, cuisine, travel. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named "Coex", "Bexco", "Nations" and "Hospitality". It is expected that this diagnosis on food exhibition at convention center according to changes in domestic environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing convention marketing strategies.
The purpose of this study was to visualize the semantic network with big data related to food exhibition at convention center. For this, this study collected data containing 'coex food exhibition/bexco food exhibition' keywords from web pages and news on Google during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using TEXTOM, a data collecting and processing program. From those data, degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of hospitality and destinations was high. In addition, the web visibility was also high for convention center programs, such as festival, exhibition, k-pop and event; hospitality related words, such as tourists, service, hotel, cruise, cuisine, travel. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named "Coex", "Bexco", "Nations" and "Hospitality". It is expected that this diagnosis on food exhibition at convention center according to changes in domestic environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing convention marketing strategies.
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문제 정의
이렇듯, 전시컨벤션산업과 소비자 행동 및 만족에 관한 연구가 일부 진행되었음에도 식품전시회 관련 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며, 사회적으로 큰 관심을 받고 있는 빅데이터를 통해 의미분석에 초점을 맞춤으로 컨벤션센터 식품박람회의 주요 단어를 도출하고, 시각화하는 과정을 보여주는 연구는 미비한 실정이다. 따라서 전시컨벤션센터의 식품전시회와 관련한 단어들이 서로 연결되는 관계의 맥락 속에서 의미와 논리를 만들어내는지 밝히고자 본 연구가 수행되었으며, 전시컨벤션 식품박람회의 의미구조와 이슈를 찾아보고자 한다.
본 연구는 인터넷 웹사이트나 소셜미디어에 게시된 컨벤션센터 식품박람회 관련 텍스트자료로부터 구조화된 형태의 정보를 추출하여 패턴과 의미를 시각적으로 나타내고, 의미 체계를 파악하고자 함이 본 연구의 목적이다. 선행연구에서 이론적 논의를 바탕으로 본 연구에서 구체적으로 살펴보려는 연구문제는 다음과 같다.
본 연구는 컨벤션센터 식품전시회와 관련하여 어떠한 단어가 빈번하게 사용되며 단어들 사이의 관계성이 어떠한지를 밝힘으로써 전시컨벤션센터 식품전시회 개최에 대한 전략적 시사점을 도출하고자 수행되었다. 이를 위해 인터넷 웹사이트와 소셜미디어에 작성된 텍스트를 수집-정제-분석- 시각화의 과정을 통해 유용한 정보를 도출하였다.
즉, 웹데이터와 SNS상의 데이터를 수집하고, 이에 대한 의미를 도출하여 분석을 한다면 시의적절하고 유용하며 정확한 평가를 얻는 데 도움이 될 것으로 기대한다. 이러한 맥락에서 본 연구는 디지털 경제의 확산으로 전시컨벤션산업에서도 빅데이터에 기반한 과학적인 마케팅을 도입할 수 있는 단초를 제공하고, 나아가 통계분석에서 융복합적 측면에서의 학문적 성과를 제고하는 논의로서 그 의의를 가진다. 하지만, 본 연구는 서울과 부산에 위치한 전시컨벤션센터에서 열린 식품박람회와 관련하여 최근 1년간 영문으로 작성된 텍스트 영역에 대해서만 수집과 분석이 이루어져 대표성에 대한 한계점이 존재하고 있으며, 국내 모든 식품박람회의 현황을 대표한다고 볼 수는 없다.
제안 방법
Table 3은 높은 빈도를 보인 20개의 상위 단어를 나열하고, 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성을 동시에 비교하였다. ‘Busan’, ‘hotel’ 등의 단어는 높은 빈도를 나타냈지만, 상대적으로 매개중심성과 근접중심성에서 낮은 순위를 보여주고 있는데, 이는 해당 단어들이 자주 노출되더라도 기타 다른 단어들과의 의미 있는 연결형태를 가지고 있지 않음을 보여주고 있다.
본 연구에서는 서울과 부산의 대표적인 컨벤션센터인 ‘COEX’ 와 ‘BEXCO’의 에고네트워크 분석을 실시하였다.
수집된 데이터를 통해 핵심어를 도출하고, 이후 분석데이터의 탐색을 진행하여 등장하는 단어들의 빈도순위에 따라 주요 단어를 추출하였고, 주요 단어들이 공동으로 출현하는 빈도수를 파악하여 단어×단어의 행렬데이터를 구성하였다.
이때 관사, 접속사, 문장의 어미 등은 제외됐으며, 유사한 맥락에서 사용된 단어들은 단일 단어로 일원화하는 Data mining 과정을 거쳤다. 이러한 과정을 거쳐 만들어진 행렬데이터를 기반으로 단어들 사이의 연결구조와 특성을 파악하기 위해 사회연결망 분석 소프트웨어인 UCINET의 NetDraw 기능을 활용하여 공동출현 단어들의 연결망을 시각화하였다. 이를 통해 Freeman(1979)의 중심성 개념 정리와 측정 방법을 토대로 계량화한 지표인 연결정도 중심성(degree centrality)과 매개중심성(betweenness centrality)을 중심으로 Semantic network 분석을 실시하였다(Freeman III, 1979).
본 연구는 컨벤션센터 식품전시회와 관련하여 어떠한 단어가 빈번하게 사용되며 단어들 사이의 관계성이 어떠한지를 밝힘으로써 전시컨벤션센터 식품전시회 개최에 대한 전략적 시사점을 도출하고자 수행되었다. 이를 위해 인터넷 웹사이트와 소셜미디어에 작성된 텍스트를 수집-정제-분석- 시각화의 과정을 통해 유용한 정보를 도출하였다. 즉, 온라인 데이터 수집하고 정제하는 과정은 CDMP(Crawling & Data Mining Program)를 활용하였으며, 수집 데이터인 비정형데이터를 분석용 데이터로 활용하기 위하여 텍스트의 정제과정을 수행하고, 정제된 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 빈도를 계산하여 주요 단어들을 선정하였다.
이러한 과정을 거쳐 만들어진 행렬데이터를 기반으로 단어들 사이의 연결구조와 특성을 파악하기 위해 사회연결망 분석 소프트웨어인 UCINET의 NetDraw 기능을 활용하여 공동출현 단어들의 연결망을 시각화하였다. 이를 통해 Freeman(1979)의 중심성 개념 정리와 측정 방법을 토대로 계량화한 지표인 연결정도 중심성(degree centrality)과 매개중심성(betweenness centrality)을 중심으로 Semantic network 분석을 실시하였다(Freeman III, 1979). 우선, 연결망 중심 위치에서 여러 노드들과 직접적으로 가능한 한 많이 연결된다면 이 노드의 핵심적 영향력을 쉽게 떠올릴 수 있다.
즉, 온라인 데이터 수집하고 정제하는 과정은 CDMP(Crawling & Data Mining Program)를 활용하였으며, 수집 데이터인 비정형데이터를 분석용 데이터로 활용하기 위하여 텍스트의 정제과정을 수행하고, 정제된 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 빈도를 계산하여 주요 단어들을 선정하였다.
대상 데이터
컨벤션센터 식품박람회 관련 내용을 텍스트마이닝한 결과, COEX 관련단어는 2,263개, BEXCO 관련단어는 167개로 상대적으로 BEXCO에서 개최된 식품박람회와 관련된 웹 및 SNS 게시물이 많지 않음을 알 수 있었다. 두 단어를 총합하여 2,430개의 단어가 출현되었으며, 그 중 상위 100개의 단어를 추출하여 중복된 의미나 불필요한 단어들을 정리하여 총 63개로 Table 1과 같이 정리하였다.
컨벤션센터 식품박람회 관련 내용을 텍스트마이닝한 결과, COEX 관련단어는 2,263개, BEXCO 관련단어는 167개로 상대적으로 BEXCO에서 개최된 식품박람회와 관련된 웹 및 SNS 게시물이 많지 않음을 알 수 있었다. 두 단어를 총합하여 2,430개의 단어가 출현되었으며, 그중 상위 100개의 단어를 추출하여 중복된 의미나 불필요한 단어들을 정리하여 총 63개로 도출하여 분석하였다.
본 연구는 컨벤션센터의 식품전시회에서 강조된 주요 이슈는 무엇이며, 사회적 인식은 어떻게 형성되고 있는지를 빅데이터의 의미연결망 분석을 통해 살펴보고자 2016년부터 1월 1일∼2017년 12월 31일까지 1년간의 네이버, 다음, 구글, 페이스북에서 “COEX food festival”과 “BEXCO food festival” 키워드를 포함하고 있는 자료를 데이터 수집 및 처리 프로그램인 CDMP(Crawling & Data Mining Program)을 활용하여 수집하였다.
본 연구의 분석기간은 2016년 4월 1일부터 2017년 3월 31일까지 1년간으로 설정하였으며, 문헌고찰을 통해 국내전시컨벤션은 주로 서울(COEX)과 부산(BEXCO)에서 개최하고 있음을 확인하여, 네이버, 다음, 구글, 페이스북에서 “COEX food festival”과 “BEXCO food festival” 키워드를 포함하고 있는 자료를 데이터 수집 및 처리 프로그램인 CDMP(Crawling & Data Mining Program)을 활용하여 수집하였다.
데이터처리
도출된 단어의 구조적 등위성을 도출하고자 덴드로그램을 통하여 3단계의 위계적 집단을 확인하였으며(Fig. 2), CONCOR(CONvergence of iterated CORrelation) 분석을 수행하였다(Fig. 3). 구조적으로 등위의 관계라는 것은 한 네트워크의 지위가 구조적으로 한 등위의 위치에 있음을 의미한다.
도출된 단어의 구조적 등위성을 도출하고자 덴드로그램을 통하여 3단계의 위계적 집단을 확인하였으며, CONCOR(CONvergence of iterated CORrelation) 분석을 통해, 4개의 클러스터(cluster)가 생성되었고, ‘COEX’, ‘BEXCO’, ‘destination’, ‘hospitality’로 명명하였다.
즉, 온라인 데이터 수집하고 정제하는 과정은 CDMP(Crawling & Data Mining Program)를 활용하였으며, 수집 데이터인 비정형데이터를 분석용 데이터로 활용하기 위하여 텍스트의 정제과정을 수행하고, 정제된 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 빈도를 계산하여 주요 단어들을 선정하였다. 선정된 단어들의 범주화를 통해 매트릭스 데이터로 만들어 시맨틱 네트워크 분석에 이용하였으며, 분석에는 Ucinet6을 활용하여 텍스트의 네트워크 중심성과 구조적 등위성(CONvergence of iterated CORrelations; CONCOR), 에고네트워크(ego-network) 분석을 진행하였다.
성능/효과
한편, 위세중심성은 고유벡터 중심성 또는 연쇄 중심성이라 하며, 네트워크 내에서 가장 영향력이 있는 중심노드를 찾는데 유용한 지표이다. 가장 영향력 있는 중심 노드를 찾기 위해 주요 단어의 위세중심성을 계산한 결과, festival, COEX, Seoul, food, Korea, film, world, south, event, Korean, culture, fan, exhibition, restaurant, Busan, beverage, industry, city, hotel, BEXCO의 순으로 도출되었으며, 추출된 단어들 사이에서 COEX와 BEXCO의 네트워크의 영향력의 차이는 크다고 볼 수 있다.
한편, 위세중심성은 고유벡터 중심성 또는 연쇄 중심성이라 하며, 네트워크 내에서 가장 영향력이 있는 중심노드를 찾는데 유용한 지표이다. 가장 영향력 있는 중심 노드를 찾기 위해 주요 단어의 위세중심성을 계산한 결과, festival, COEX, Seoul, food, Korea, film, world, south, event, Korean, culture, fan, exhibition, restaurant, Busan, beverage, industry, city, hotel, BEXCO의 순으로 도출되었으며, 추출된 단어들 사이에서 COEX와 BEXCO의 네트워크의 영향력의 차이는 크다고 볼 수 있다.
그 결과, 4개의 클러스터(cluster)가 생성되었고, ‘COEX’, ‘BEXCO’, ‘destination’, ‘hospitality’로 명명하였다.
넷째, 정부정책이나 전문자료 관련된 데이터는 상대적으로 미미한 것으로 확인된다. 또한, 교통, 숙박, 서비스 등의 다양한 인프라에 대한 정보도 유의미한 영향을 있음을 확인한 만큼, 전시컨벤션 정책 방향 수립 시 좀 더 쉽고 편리하게 행사에 참여할 수 있도록 관심을 가지는 것도 성과제고에 도움이 될 것으로 풀이된다.
높은 빈도를 보인 20개의 상위 단어를 나열하고, 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세 중심성을 동시에 비교한 결과, ‘Busan’, ‘hotel’ 등의 단어는 높은 빈도를 나타냈지만, 상대적으로 매개중심성과 근접중심성에서 낮은 순위를 보여주고 있다.
둘째, 컨벤션센터 식품박람회의 COEX의 위상이 확인되는 결과이다. 앞에서도 제시하였지만, 대부분의 추출된 단어들이 COEX와 의미있는 연결망을 구성하고 있으며, 수집된 데이터량의 93% 이상이 관련 단어이며, 다양한 형태로 도출되었음이 확인된다.
마지막으로 ‘hospitality’ 군집에는 tourism, tourist, travel, cuisine, service, guest, flight, cruise, fan, destiny, resort 등으로 구성되어 컨벤션센터 식품 박람회에 주최측과 참가자는 이러한 교통, 숙박 및 외식과 관련된 내용을 생산하거나 검색하고 있음을 보여주고 있다.
마지막으로 ‘hospitality’ 군집에는 tourism, tourist, travel, cuisine, service, guest, flight, cruise, fan, destiny, resort 등으로 구성되어 컨벤션센터 식품박람회에 주최측과 참가자는 이러한 교통, 숙박 및 외식과 관련된 내용을 생산하거나 검색하고 있음을 보여주고 있다.
본 연구에서 수집한 비정형 데이터는 개인의 취향이 보다 직접적으로 반영되고, 진실성과 진정성, 관련성이 증가되므로 데이터로서의 가치가 높다. 또한 실시간성과 가속성이라는 특징을 지녔기 때문에 어떠한 매체보다도 이슈의 확산 속도가 빠르다.
분석결과, “COEX”는 거의 모든 단어와 밀접하게 연관되어 있음으로 나타났으며, Seoul, festival, Korea, food, event, culture 등과의 연결이 강한 것으로 나타났으며, “BEXCO”는 Busan, international, hallyu, photo, event, food, exhibition, Seoul이라는 단어들과 연관이 있음을 보여주었다(Fig. 4).
분석결과, 주요 장소와 도시를 나타내는 COEX, BEXCO, Korea, Seoul, Busan, city 등의 웹가시성이 높은 것으로 파악되며, hotel, tourism, cruise, resort, travel, flight 등의 환대산업 주요 시설도 높은 가시성을 나타내었다. 뿐만 아니라, Kfood, K-pop, Gangnam, Hallyu 등의 한류관련 내용과 mall, shop, sale, lotte 등 쇼핑 관련 내용도 비중 있게 제시되었다.
‘Busan’, ‘hotel’ 등의 단어는 높은 빈도를 나타냈지만, 상대적으로 매개중심성과 근접중심성에서 낮은 순위를 보여주고 있는데, 이는 해당 단어들이 자주 노출되더라도 기타 다른 단어들과의 의미 있는 연결형태를 가지고 있지 않음을 보여주고 있다. 빈도 순위 상위 20개의 단어를 비교한 결과, 다른 단어나 이슈와 보다 밀접하게 연결된 단어는 food, festival, COEX, Seoul로 나타났다.
‘Busan’, ‘hotel’ 등의 단어는 높은 빈도를 나타냈지만, 상대적으로 매개중심성과 근접중심성에서 낮은 순위를 보여주고 있는데, 이는 해당 단어들이 자주 노출되더라도 기타 다른 단어들과의 의미 있는 연결형태를 가지고 있지 않음을 보여주고 있다. 빈도 순위 상위 20개의 단어를 비교한 결과, 다른 단어나 이슈와 보다 밀접하게 연결된 단어는 food, festival, COEX, Seoul로 나타났다.
셋째, international, Muslim, Thailand 데이터도 부각되어 컨벤션센터 식품박람회의 국제화를 더해 주고 있다. 행사기획자는 직접 정보를 생산하고, 행사 프로그램을 다양화하고, 예약, 할인, 무료, 체험거리 등을 추구하는 행태가 부각된 현상이라 해석된다.
에고네트워크 분석은 특정한 노드를 중심으로 관련된 다른 노드간의 연결을 표현한 네트워크로써 서울과 부산의 대표적인 컨벤션센터인 ‘COEX’와 ‘BEXCO’의 에고네트워크 분석을 실시한 결과, 분석결과 COEX는 거의 모든 단어와 밀접하게 연관되어 있음으로 나타났으며, Seoul, festival, Korea, food, event, culture 등과의 연결이 강한 것으로 나타났으며, BEXCO는 Busan, international, hallyu, photo, event, food, exhibition, Seoul이라는 단어들과 연관이 있음을 보여주었다.
식품박람회를 검색하였음에도 food를 제외한 beverage, wine, culinary, chef, cuisine 이라는 단어는 다른 단어들과 비슷한 수준으로 가시성을 보여주고 있다. 주요 상위단어에 출현빈도를 네트워크에 시각화한 결과, Jerusalem, Thailand, Israel, Muslim, mosul, international 등을 통해 국내 식품박람회가 국제적인 행사임을 반영하고, Busan, film, photo, lotte, entertain 등의 단어는 부산시가 전시컨벤션 도시로서 중요한 역할을 하고 있음을 보여주고 있다.
첫째, 컨벤션센터 식품박람회에 대한 인식의 범주가 다양함을 확인할 수 있다. 특히 COEX에 있어서 거의 모든 문화 관광 관련 단어가 도출되었다.
컨벤션센터 식품박람회 관련 내용을 텍스트마이닝한 결과, COEX 관련단어는 2,263개, BEXCO 관련단어는 167개로 상대적으로 BEXCO에서 개최된 식품박람회와 관련된 웹 및 SNS 게시물이 많지 않음을 알 수 있었다. 두 단어를 총합하여 2,430개의 단어가 출현되었으며, 그 중 상위 100개의 단어를 추출하여 중복된 의미나 불필요한 단어들을 정리하여 총 63개로 Table 1과 같이 정리하였다.
연결정도 중심성은 네트워크상에서 한 노드가 다른 노드들과 얼마나 많은 연결을 가지고 있는지를 측정하는 지표로서, 연결된 노드가 많을수록 연결정도 중심성은 높아지게 된다. 컨벤션센터 식품박람회에 대한 주요 단어연결정도 중심성을 확인한 결과, 빈도를 확인한 결과와 유사하게 festival, food, COEX, Seoul, Korea, world 등의 단어가 높음을 확인하였다. 한편, 위세중심성은 고유벡터 중심성 또는 연쇄 중심성이라 하며, 네트워크 내에서 가장 영향력이 있는 중심노드를 찾는데 유용한 지표이다.
연결정도 중심성은 네트워크상에서 한 노드가 다른 노드들과 얼마나 많은 연결을 가지고 있는지를 측정하는 지표로서, 연결된 노드가 많을수록 연결정도 중심성은 높아지게 된다. 컨벤션센터 식품박람회에 대한 주요 단어연결정도 중심성을 확인한 결과, 빈도를 확인한 결과와 유사하게 festival, food, COEX, Seoul, Korea, world 등의 단어가 높음을 확인하였다. 한편, 위세중심성은 고유벡터 중심성 또는 연쇄 중심성이라 하며, 네트워크 내에서 가장 영향력이 있는 중심노드를 찾는데 유용한 지표이다.
후속연구
넷째, 정부정책이나 전문자료 관련된 데이터는 상대적으로 미미한 것으로 확인된다. 또한, 교통, 숙박, 서비스 등의 다양한 인프라에 대한 정보도 유의미한 영향을 있음을 확인한 만큼, 전시컨벤션 정책 방향 수립 시 좀 더 쉽고 편리하게 행사에 참여할 수 있도록 관심을 가지는 것도 성과제고에 도움이 될 것으로 풀이된다.
또한 실시간성과 가속성이라는 특징을 지녔기 때문에 어떠한 매체보다도 이슈의 확산 속도가 빠르다. 즉, 웹데이터와 SNS상의 데이터를 수집하고, 이에 대한 의미를 도출하여 분석을 한다면 시의적절하고 유용하며 정확한 평가를 얻는 데 도움이 될 것으로 기대한다. 이러한 맥락에서 본 연구는 디지털 경제의 확산으로 전시컨벤션산업에서도 빅데이터에 기반한 과학적인 마케팅을 도입할 수 있는 단초를 제공하고, 나아가 통계분석에서 융복합적 측면에서의 학문적 성과를 제고하는 논의로서 그 의의를 가진다.
이러한 맥락에서 본 연구는 디지털 경제의 확산으로 전시컨벤션산업에서도 빅데이터에 기반한 과학적인 마케팅을 도입할 수 있는 단초를 제공하고, 나아가 통계분석에서 융복합적 측면에서의 학문적 성과를 제고하는 논의로서 그 의의를 가진다. 하지만, 본 연구는 서울과 부산에 위치한 전시컨벤션센터에서 열린 식품박람회와 관련하여 최근 1년간 영문으로 작성된 텍스트 영역에 대해서만 수집과 분석이 이루어져 대표성에 대한 한계점이 존재하고 있으며, 국내 모든 식품박람회의 현황을 대표한다고 볼 수는 없다. 향후에는 이를 극복하여 국내 컨벤션산업에 대한 국내 및 세계의 반응을 살펴보고, 나아가 숙박시설, 관광 인프라 등 세부영역별 인식 변화 등을 살펴봄으로써 전시컨벤션에서 식품박람회 개최를 기획을 수립할 때, 전략 수립에 유용한 토대를 마련해야 할 것이다.
하지만, 본 연구는 서울과 부산에 위치한 전시컨벤션센터에서 열린 식품박람회와 관련하여 최근 1년간 영문으로 작성된 텍스트 영역에 대해서만 수집과 분석이 이루어져 대표성에 대한 한계점이 존재하고 있으며, 국내 모든 식품박람회의 현황을 대표한다고 볼 수는 없다. 향후에는 이를 극복하여 국내 컨벤션산업에 대한 국내 및 세계의 반응을 살펴보고, 나아가 숙박시설, 관광 인프라 등 세부영역별 인식 변화 등을 살펴봄으로써 전시컨벤션에서 식품박람회 개최를 기획을 수립할 때, 전략 수립에 유용한 토대를 마련해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빅데이터는 어떻게 정의할 수 있는가?
개념적 정의가 아직 명확하지 않은 빅데이터는 세계적인 컨설팅 기업들이 2011년부터 미래의 유망기술로 선정하면서 정보통신기술 분야와 활용분야 차원에서 주요한 이슈로 다뤄져 왔다(Jang & Yoon, 2016). 데이터의 방대한 양(Volume), 데이터 유형의 다양한 형태(Variety), 빠르게 처리되는 속도(Velocity)라는 속성과 새로운 가치(Value)의 자원이 될 수 있다는 관점에서 4V로 요약되기도 하고 처리기술의 복잡성(Complexity)을 추가하여 정의되기도 한다(Kim et al., 2016).
MICE는 어떤 영단어의 앞글자를 딴 말인가?
통계적 수치만을 고려한 양적 성장측면에서 만족할만한 성과이지만, 실질적인 성장을 견인할 질적 성장에 대한 논쟁이 일어나고 있고, 질적 성장을 위한 지속가능성에 대한 관심이 고조되고 있다(Lee & Jeon, 2016). 전시컨벤션산업과 종종 함께 쓰이는 MICE산업에서 MICE는 기업회의(Meeting), 인센티브 관광(Incentive Travel), 국제회의(Convention), 전시회(Exhibition)의 영문 앞 글자를 딴 말로서, 좁은 의미에서 국제회의와 전시회를 주축으로 한 유망 산업을 뜻하며, 광의적 개념으로는 참여자 중심의 보상 관광과 대형 행사 등을 포함한 융․복합 산업을 뜻하며, 종종 MICE에서 E가 행사(Event)를, C가 컨벤션(Convention)을 지칭하기도 한다. 1972년 UN인간환경회의(UNCHE)에 보고된 환경적, 사회적, 경제적 3대축으로 구성된 지속가능한 발전을 강조하고 있지만, 개발과 성장이라는 목표에 치중하여 양적 성장위주 정책이 난무하다(Martín, Román, & Gonzaga,2017).
전시컨벤션산업의 특징은?
전시컨벤션산업은 경제적 부가가치, 연관 산업과의 생산 유발 효과, 고용창출 효과 등이 다른 산업에 비하여 월등하게 높은 산업이다(Jeon, 2014). 정부는 2010년에 있었던 제 22차 국가경쟁력강화위원회에서 전시컨벤션 산업을 포함한 MICE(Meeting, Incentive, Conference, and Exhibition) 산업을 신 성장 동력산업으로 규정하였으며, 집중적으로 육성토록 지원하고 있다(Kim, Park, Sun, &Lee, 2016).
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