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논문 상세정보

웹검색 트래픽 정보를 활용한 유커 인바운드 여행 수요 예측 모형 및 유커마이닝 시스템 개발

Development of Yóukè Mining System with Yóukè's Travel Demand and Insight Based on Web Search Traffic Information

초록

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적

Abstract

As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffi

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국내 GDP에 대한 관광산업이 미치는 효과
국내 GDP에 대한 관광산업이 미치는 효과는 얼마인가?
698억 달러

실제로 국가 통계에 따르면, 외국인 입국자 수가 2011년 9,794,956명에서 2014년에는 14,201,516명으로 약 1.5배 증가하였고, 2013년 국내 GDP에 대한 관광산업이 미치는 효과가 698억 달러로 성장한 수치를 보였다. 이렇게 커지는 관광산업을 흔히 황금알을 낳는 거위라고 표현하는데 그 이유는 외화 수입을 통해 국제수지가 개선되고 경제가 활성화 되고, 내수 경기가 살아나며 부가적인 일자리 창출과 고용 효과가 따라오기 때문이다.

외국인 입국자 수
2011년과 2014년, 외국인 입국자 수는 어떻게 변화하였는가?
외국인 입국자 수가 2011년 9,794,956명에서 2014년에는 14,201,516명으로 약 1.5배 증가

대한민국은 경제 성장과 동시에 한류를 포함한 다양한 콘텐츠를 앞세워 관광산업의 규모가 커지고 있다. 실제로 국가 통계에 따르면, 외국인 입국자 수가 2011년 9,794,956명에서 2014년에는 14,201,516명으로 약 1.5배 증가하였고, 2013년 국내 GDP에 대한 관광산업이 미치는 효과가 698억 달러로 성장한 수치를 보였다. 이렇게 커지는 관광산업을 흔히 황금알을 낳는 거위라고 표현하는데 그 이유는 외화 수입을 통해 국제수지가 개선되고 경제가 활성화 되고, 내수 경기가 살아나며 부가적인 일자리 창출과 고용 효과가 따라오기 때문이다.

한국관광과 직접적으로 연관된 정도
검색어 키워드가 한국관광과 직접적으로 연관된 정도를 파악하여 카테고리를 어떻게 나눌 수 있는가?
카테고리1 - 한국여행과 직접적으로 관련 있는 키워드: 한국관광(韩国旅游), 제주도(济州岛), 제주도여행전략(济州岛旅游攻略)카테고리2 - 한국여행과 간접적으로 관련 있는 키워드: 한국화장품(韩国化妆品), 한국어(韩语)카테고리3 - 한국여행을 유발한 트렌드 키워드(한류): 한드(韩剧)

카테고리1 - 한국여행과 직접적으로 관련 있는 키워드: 한국관광(韩国旅游), 제주도(济州岛), 제주도여행전략(济州岛旅游攻略) 카테고리2 - 한국여행과 간접적으로 관련 있는 키워드: 한국화장품(韩国化妆品), 한국어(韩语) 카테고리3 - 한국여행을 유발한 트렌드 키워드(한류): 한드(韩剧)

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