[논문]관광 빅데이터 기반의 용인시 관내 관광 활성화 방안: 이동통신과 신용카드 데이터를 결합한 지리정보시스템 분석을 중심으로

안은희; 안정국

doi:10.15207/jkcs.2021.12.4.207

관광 빅데이터 기반의 용인시 관내 관광 활성화 방안: 이동통신과 신용카드 데이터를 결합한 지리정보시스템 분석을 중심으로
A Study on the Revitalization of Local Tourism in Yongin City Based on Tourism Bigdata Analytics: Focusing on Geographic Information System Analytics Combining Mobile Communication and Credit Card Data 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.4, 2021년, pp.207 - 216

안은희 (연세대학교 경영학과) , 안정국 (선문대학교 경영학과)

초록
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최근 지역경제 활성화를 위해 관내 관광객 유치에 관한 관심이 높아지고 있으며, 이에 관내 관광객들을 이동경로 및 소비 패턴 분석에 기반한 맞춤형 관광 전략이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 한정된 주류 관광객 분석에 초점을 두어, 관광객들의 행위 기반 데이터 관점의 분석이 부족하였다. 이에 본 연구는 빅데이터 분석과 지리정보시스템을 결합하여 관내 관광객들의 이동 경로 및 소비 패턴을 분석하여 빅데이터 기반의 관광 전략을 제시하고자 한다. 본 연구는 용인시에서 발생한 카드 지출 데이터 및 통신 데이터를 바탕으로 관내 관광객들의 이동 패턴 및 소비 패턴을 분석하여 시각화하였다. 2017년 7월부터 2018년 6월까지 1년간의 데이터 분석을 통해 여성보다 남성이 다양한 지역에서 소비하는 경향이 있고, 나이별로는 30대와 40대가 소비지역이 비슷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 관광 및 소비 패턴을 지리정보시스템을 활용하여 가시화함으로써 관광, 행정 및 정책의 실무자들에게 전략적 방안을 제시하는데 시사점이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

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.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Research data
그림 Fig. 2. Visualization of the most visited cities in Yongin city
그림 Fig. 3. Tourist hot spots in Yongin city
표 Table 1. The most visited cities in Yongin city
표 Table 2. Tourist Consumption Rankings in Cheoin-gu from Giheung-gu and Suji-gu
그림 Fig. 4. Tourists' monthly expenditure by gender(top) and age(bottom)
그림 Fig. 5. Tourists' expenditure by gender(top) and age(bottom)
표 Table 3. Tourist Population Ranking in Cheoin-gu from Giheung-gu and Suji-gu
그림 Fig. 6. Number of visitors(top) and time stayed(bottom) for Everland
그림 Fig. 7. Route-based analysis for Everland
그림 Fig. 8. Number of visitors(top) and time stayed(bottom) for Ho-Am Art Museum
그림 Fig. 9. Route-based analysis for Ho-Am Art Museum

AI 본문요약
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문제 정의

분석하고자 한다. 더 나아가 이동통신 데이터에서 추출할 수 있는 사용자 위치 데이터를 수집하여 관광객의 형태 분석과 방문객 수 추계, 이동 분석, 여행패턴을 분석하고, 신용카드 데이터를 통해 여행객의 소비 패턴 및 관광 지출 특성을 추출하여 카드 이용자의 소비 지출 동향을 파악하고자 한다.
수지구와 기흥구는 대부분 용인 시민들이 주로 주거하는 지역이며, 처인구의 경우 에버랜드와 같은 관광지들이 많이 위치한 관광 구역이다. 따라서 용인시 시민들이 용인시 안에 있는 관광 지역을 방문하는 것을 분석하기 위해서는 수지구와 기흥구에서 처인구로 방문하는 것을 분석하였다. 2017년 7월 2018년 6월까지 용인시 처인구에서 발생한 신용카드 매출 중 관광 관련 매출데이터를 활용하여 분석한 기간별 처인구에서 수지구, 기흥구 주민들의 소비 패턴을 시각화해보면 Fig.
본 연구는 관광 분야의 빅데이터를 용인시 관광에 효과적으로 적용하여 관내 관광 활성화 방안에 대한 고찰 및 주요 쟁점들을 도출하였다. 분석 결과를 바탕으로 향후 용인시 관광 행정의 발전을 위하여 다음과 같은 시사점을 제안하고자 한다.
본 연구는 빅데이터를 활용하여 신용카드나 통신사 데이터에서 추출한 공간정보시스템에 초점을 맞춰 용인 시 관광 전략 방안을 제시하였다. 최근 관광 분야의 빅데이터 활용이 점점 화두가 되고 있긴 하지만, 기존의 관광 분야의 빅데이터 관련 연구[6]는 실증 분석에 기반을 둔 연구가 아닌 개념적 연구의 성격을 가진 경우가 대부분이었다.
본 연구는 신용카드 매출 정보를 이용한 용인시 수지구, 기흥구 주민들의 처인구 방문객들의 이동 경로 및 관광 관련 소비 패턴에 대해 분석을 하였다. 용인시 인구의 처인구 방문에 대해 분석을 하기에 앞서, 2017년 7월 2018년 6 월까지의 12개월 동안 용인시에 방문하는 방문객들의 지역들을 시각화해보면 Fig 2과 같으며, 거리가 가까운 수도권 지역에서 많이 방문하는 것을 확인할 수 있다.
최근 관광 분야의 빅데이터 활용이 점점 화두가 되고 있긴 하지만, 기존의 관광 분야의 빅데이터 관련 연구[6]는 실증 분석에 기반을 둔 연구가 아닌 개념적 연구의 성격을 가진 경우가 대부분이었다. 본 연구는 실제 용인시 관광지에서 발생한 관내 이동통신 및 신용카드 빅데이터를 관광 사례에 적용하여 관광 빅데이터를 실무적 상황에 적용했다는 데 의의가 있다. 실증적인 데이터를 토대로 관광 계획을 수립하는 것은 여행 수요자의 입장에서 관광 전략을 제시하는 방법인 동시에, 개별 관광객들의 다양한 특성을 고려한 맞춤형 관광 서비스를 제공할 수 있는 수단이기도 하다.
본 연구는 이동통신, 신용카드 데이터라는 분야별 데이터를 통합적으로 활용하여 용인시 장단기 관광 트렌드를 예측하고, 관광객 지출 패턴 및 관광객의 선호를 파악하여 필요한 관광, 교통정보, 프로모션 등 수요자 중심의 맞춤형 관광 서비스를 제공하는데 예측 행정에 이의가 있으며, 이를 토대로 관광산업의 질적 성장을 위한 정책 방향을 제공하고자 한다.
데이터 기간을 분석하였다. 신용카드 매출데이터의 경우 업종별 소비가 구분이 돼 있어 본 연구에서는 분석하고자 하는 관광과 관련된 소비를 식별하는데 활용이 되었다. 통신사의 유동 인구 데이터와 신용카드 데이터의 경우 성별과 나이의 속성이 포함되어있어, 기간별 또는 여행지에서의 소비성향 및 방문객 분석을 하는데 있어 각 그룹의 차이를 비교하는데 활용되었다.
이에 본 연구는 빅데이터의 관광 분야 활용을 위한 탐색적 연구로서 용인시 관광과 관련하여 발생한 이동통신 데이터와 카드사 데이터를 동시에 활용하여 용인시 관내 주민들의 용인시의 주요 관광 지역인 처인구에서의 여행행적을 분석하고자 한다. 더 나아가 이동통신 데이터에서 추출할 수 있는 사용자 위치 데이터를 수집하여 관광객의 형태 분석과 방문객 수 추계, 이동 분석, 여행패턴을 분석하고, 신용카드 데이터를 통해 여행객의 소비 패턴 및 관광 지출 특성을 추출하여 카드 이용자의 소비 지출 동향을 파악하고자 한다.
또한 관광지 주변의 관내 거주자들이 관광지를 방문하는 것에 관한 연구가 부족했다. 이에, 본 연구는 신용카드 데이터와 통신사 데이터를 결합하여, 관광 빅데이터에서 중요한 소비와 유동 인구를 결합하여 관내 관광객들에 대한 분석을 한다.

제안 방법

2017년 7월 2018년 6월까지 용인시 처인구 행정동별 관광지에 체류한 관광객들의 체류 및 이동 데이터를 활용하여 분석한 기간별 체류 현황 분석을 진행했다. 특히 각 관광지에서의 관광 체류 인원, 체류시간, 이동 경로를 중심으로 분석하였다.
관광지 및 맛집 좌표 설정을 위해 관광지의 경우 1순위(10개 관광지)를 포함한 총 59개의 관광지를 라벨링 하였으며, 맛집의 경우, 처인구, 수지구, 기흥구 이용금액 100위 및 이용 건수 100위 식음료 가맹점의 좌표를 중복 제거 후 설정하였다.
데이터 기간의 경우, 계절별 추이를 분석하기 위해 일 년의 데이터 기간을 분석하였다. 신용카드 매출데이터의 경우 업종별 소비가 구분이 돼 있어 본 연구에서는 분석하고자 하는 관광과 관련된 소비를 식별하는데 활용이 되었다.
본 연구는 이동통신 데이터의 위치기반 정보를 토대로 수지구, 기흥구 주민들의 처인구 체류 현황 분석을 시행했다. 2017년 7월 2018년 6월까지 용인시 처인구 행정동별 관광지에 체류한 관광객들의 체류 및 이동 데이터를 활용하여 분석한 기간별 체류 현황 분석을 진행했다.
통신사의 유동 인구 데이터와 신용카드 데이터의 경우 성별과 나이의 속성이 포함되어있어, 기간별 또는 여행지에서의 소비성향 및 방문객 분석을 하는데 있어 각 그룹의 차이를 비교하는데 활용되었다. 본 연구의 데이터 분석 프로세스는 Fig. 1과 같으며, 용인시 행정구역별로 각각의 데이터를 결합하는 방식으로 진행하였다.
조건에 따른 시각화를 위해 레이어는 시도(SIDO), 시군구(SIGUNGU), 용인시(YONGINSI), 용인시_구 (YONGINSI_GU), 처인구(CHEOINGU), 처인구_동 (CHEOINGU_DONG)로 구분을 하였다.
신용카드 매출데이터의 경우 업종별 소비가 구분이 돼 있어 본 연구에서는 분석하고자 하는 관광과 관련된 소비를 식별하는데 활용이 되었다. 통신사의 유동 인구 데이터와 신용카드 데이터의 경우 성별과 나이의 속성이 포함되어있어, 기간별 또는 여행지에서의 소비성향 및 방문객 분석을 하는데 있어 각 그룹의 차이를 비교하는데 활용되었다. 본 연구의 데이터 분석 프로세스는 Fig.
2017년 7월 2018년 6월까지 용인시 처인구 행정동별 관광지에 체류한 관광객들의 체류 및 이동 데이터를 활용하여 분석한 기간별 체류 현황 분석을 진행했다. 특히 각 관광지에서의 관광 체류 인원, 체류시간, 이동 경로를 중심으로 분석하였다. 본 연구에서는 관광객이 가장 많이 찾는 포곡읍의 에버랜드를 사례로 살펴보았으며, 관광지 방문자 집계를 요약하면 Fig.

대상 데이터

매출 정보와 통신사 데이터를 대부분 전처리가 되어 제공받았으며, 카드는 동 단위, 유동 인구는 위도, 경도로 구분되어 제공받았다. 데이터 분석 기간은 2017년 7월 2018년 6월까지의 12개월간의 기간이며, 총 533, 759, 563 명에 대한 데이터를 분석하였다.
본 연구는 국내 주요 3대 통신사 중 한 곳의 데이터를 사용하였고, 신용카드 매출 정보도 주요 신용카드사의 데이터를 사용하였다. 신용카드 데이터의 경우, 최근 데이터 분석에 가장 많이 활용되는 A사의 데이터를 제공받았으며, 다른 카드사들에 비해 분석에 필요한 속성들이 포함돼 있고, 통신사 B도, 다른 통신사들에 비해 데이터수집이 체계적으로 되어있어 본 연구에 적합하였다.
특히 각 관광지에서의 관광 체류 인원, 체류시간, 이동 경로를 중심으로 분석하였다. 본 연구에서는 관광객이 가장 많이 찾는 포곡읍의 에버랜드를 사례로 살펴보았으며, 관광지 방문자 집계를 요약하면 Fig. 6과 같다.

이론/모형

지리정보시스템 분석을 위해 GIS를 사용하였으며, 한국 지도를 세팅하기 위해 Daum Street 맵을 사용하였다. 조건에 따른 시각화를 위해 레이어는 시도(SIDO), 시군구(SIGUNGU), 용인시(YONGINSI), 용인시_구 (YONGINSI_GU), 처인구(CHEOINGU), 처인구_동 (CHEOINGU_DONG)로 구분을 하였다.

성능/효과

반면, 에버랜드 체류시간이 가장 긴 연령대는 20대로 확인되었다. 20 대가 에버랜드를 방문하는 인원수는 30대와 40대에 비해 많지 않지만, 겨울철 평균 5시간, 그 외 계절 약 8시간가량을 에버랜드에서 체류하는 것으로 나타났다. 에버랜드 체류 인원과 체류시간의 지표를 종합해 보았을 때 체류 인원과 체류시간 사이에 약한 음의 상관관계가 있음을 확인할 수 있다.
포곡읍은 50대를 제외한 모든 연령대에서 가장 높은 소비 비율을 차지하는 행정구역이었으며, 50대의 경우이동읍이 소비 1순위 지역이라는 것을 확인할 수 있다. 40대의 경우 포곡읍(39%), 모현읍(13%), 역삼동(12%), 이동읍(11%) 순서로 소비가 높게 나타났으며, 30대의 경우 포곡읍(59%), 이동읍(14%) 순서로 소비가 높게 나타남을 확인할 수 있었다. 20대의 경우 포곡읍 다음으로 중앙동, 역삼동 순으로 소비가 높게 나타났다.
수를 관광지 별로 분석하였다. 가장 많이 방문하는 곳은 에버랜드이며, 그다음으로 많이 방문하는 장소는 로만바스 온천, 봉봉캠핑장, 한국등잔박물관, 농촌 테마파크, 투스카티힐스 콘도미니엄, 예직한옥체험마을, 승마클럽영풍, 한화리조트, 용인청소년수련원으로 나타났다.
넷째, 용인시 관광지 분석 결과를 보면 30대와 40대의 방문 비율이 가장 높다. 이는 용인시에 가족 단위의 관광지가 많기 때문이기도 하지만, 한편으로는 주요 관광지를 제외한 기타 관광지에 대한 접근성이 쉽지 않아자가 운전이 불가능한 대부분 20대의 방문이 어렵기 때문으로도 해석된다.
차이가 크게 나타난다. 모든 연령대에서 초여름에 월등히 높은 소비가 나타나며, 초가을까지 비교적 높은 소비수준을 유지하고 있음을 확인할 수 있다. 위 소비 그래프를 연령대별로 비교해보았을 때, 처인구에서 소비를 가장 많이 하는 연령대는 40대이며, 그 후 30대, 20 대순으로 나타났다.
로만 바스온천의 경우, 40대 남성의 방문이 가장 높은 것을 확인할 수 있으며, 화운사는 30대 여성의 방문이 연중 가장 높다. 모현읍 주요 관광지 방문객 현황을 살펴보면 전체적으로 2월에 방문객이 가장 적으며 봄철에 방문자 수가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 한국등잔박물관의 경우 타관광지보다 월등히 많은 관광객 수를 보인다.
셋째, 용인시의 관광지는 계절별 수요가 명확하다는 특징이 있다. 특히 체험, 야영, 휴양림 등 야외 및 활동적인 관광지가 주를 이루기 때문에 겨울철 수요가 비교적 적고 봄철 및 가을철 수요가 높다.
사용하였다. 신용카드 데이터의 경우, 최근 데이터 분석에 가장 많이 활용되는 A사의 데이터를 제공받았으며, 다른 카드사들에 비해 분석에 필요한 속성들이 포함돼 있고, 통신사 B도, 다른 통신사들에 비해 데이터수집이 체계적으로 되어있어 본 연구에 적합하였다. 매출 정보와 통신사 데이터를 대부분 전처리가 되어 제공받았으며, 카드는 동 단위, 유동 인구는 위도, 경도로 구분되어 제공받았다.
20 대가 에버랜드를 방문하는 인원수는 30대와 40대에 비해 많지 않지만, 겨울철 평균 5시간, 그 외 계절 약 8시간가량을 에버랜드에서 체류하는 것으로 나타났다. 에버랜드 체류 인원과 체류시간의 지표를 종합해 보았을 때 체류 인원과 체류시간 사이에 약한 음의 상관관계가 있음을 확인할 수 있다. 20대의 경우 에버랜드를 방문하는 관광 인원은 타 비교집단에 비해 많지 않지만, 체류 시간이 가장 긴 집단이며, 방문자 수가 많은 집단일수록 체류 시간이 짧아지는 경향이 있다.
특히, 가을과 봄의 경우 타 연령대보다 월등히 높은 인원수가 체류하는 것을 확인할 수 있다. 용인시 인구의 용인자연휴양림에서 평균 체류시간 분석 결과, 봄철 및 가을철의 체류시간이 가장 짧게 나타났다. 반면, 겨울철 체류시간이 가장 높게 나타난 것을 확인할 수 있다.
소비 패턴에 대해 분석을 하였다. 용인시 인구의 처인구 방문에 대해 분석을 하기에 앞서, 2017년 7월 2018년 6 월까지의 12개월 동안 용인시에 방문하는 방문객들의 지역들을 시각화해보면 Fig 2과 같으며, 거리가 가까운 수도권 지역에서 많이 방문하는 것을 확인할 수 있다.
용인시 대표 관광지 에버랜드와 바로 인접하게 있어 관광객들이 접근하기 좋은 위치라고 판단되지만, 두 관광지의 다른 목적성 때문인지 에버랜드에서 호암미술관으로 연계 관광을 하는 경우는 매우 낮다. 이동통신사 데이터 분석 결과, 에버랜드를 방문했던 관내 관광객 중 0.3%가 호암미술관을 연계하여 방문한 것으로 나타났다. 호암미술관에 방문하는 관내 관광객 체류 인원 분석 결과, 모든 기간에서 30대와 40대의 비율이 가장 높게 나타났다.
특히 겨울철 20대의 체류 시간은 약 9시간으로 가장 긴 것으로 나타났으며, 겨울철 40대의 체류시간이 가장 낮은 3시간가량임을 확인할 수 있다. 종합적으로 20대 관광객 방문 인원이 가장 적지만, 가장 오래 체류한다는 사실을 추출할 수 있다. 용인시 인구의 벗이미술관에서의 체류 인원을 분석한 결과, 어린이날이 포함된 봄에 체류 인원이 가장 많으며 30 대~50대가 압도적으로 많은 방문을 한 것을 확인할 수 있다.
유소년층을 주타겟으로 하는 테마파크라는 에버랜드의 목적의 특수성을 고려해보았을 때, 30대 여성이 가장 많이 방문하는 것은 유아를 동반한 가족 여행이 주를 이룬다는 것을 추론할 수 있다. 주목할 만한 점은 에버랜드 방문객 체류 인원은 30대가 가장 많았음에도 불구하고 30대는 해당 관광지에서 가장 짧은 체류시간을 보낸 것으로 나타났다. 30대 관광객은 겨울철 평균 3시간, 가을철 평균 5시간가량의 시간을 에버랜드에서 머문 것으로 확인되었다.
것으로 나타난다. 즉 호암미술관을 방문 후 다른 관광지를 많이 방문하는 성향을 보인다는 의미이며, Fig. 9 을 보면 관내 인구의 경우, 용인자연휴양림(0.7%)와 한택식물원(0.3%)를 주로 연계하여 방문하는 것으로 나타났다.
또, 봄철에 방문객이 비교적 많으며 그중에서도 40대 관광객이 가장 많음을 확인할 수 있다. 초여름~겨울에 타 나이보다 30대의 평균 체류 시간이 길게 나타나며, 특히 가을과 겨울의 30대 체류시간이 가장 높게 나타났다. 한화리조트의 경우 에버랜드 연계 방문 비율이 비교적 높은 것으로 확인되었으며(관내 1.
양지면 관광 자원은 대부분 체험 위주의 관광지 및 야영, 레저시설로 구성이 되어있으며, 양지파인리조트를 제외한 모든 관광지가 겨울철(12월-2월)에 방문자 수가 하락하는 패턴을 보이나, 양지파인리조트의 경우 스키장의 영향으로 겨울철 방문객 수가 가장 높게 나타난다. 타 기간보다 봄의 체류 인원이 압도적으로 많은 것으로 나타났으며, 30~40대가 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 확인되었다. 또한, 전 기간에 20대의 체류시간이 타 연령대에 비해 긴 것으로 나타났다.
포곡읍은 50대를 제외한 모든 연령대에서 가장 높은 소비 비율을 차지하는 행정구역이었으며, 50대의 경우이동읍이 소비 1순위 지역이라는 것을 확인할 수 있다. 40대의 경우 포곡읍(39%), 모현읍(13%), 역삼동(12%), 이동읍(11%) 순서로 소비가 높게 나타났으며, 30대의 경우 포곡읍(59%), 이동읍(14%) 순서로 소비가 높게 나타남을 확인할 수 있었다.
초여름~겨울에 타 나이보다 30대의 평균 체류 시간이 길게 나타나며, 특히 가을과 겨울의 30대 체류시간이 가장 높게 나타났다. 한화리조트의 경우 에버랜드 연계 방문 비율이 비교적 높은 것으로 확인되었으며(관내 1.0%, 관외 6.5%), 관내 인구의 경우 한택식물원(0.4%), 대장금 파크(0.3%)를 연계하여 방문한 것으로 확인되었다. 양지면 관광 자원은 대부분 체험 위주의 관광지 및 야영, 레저시설로 구성이 되어있으며, 양지파인리조트를 제외한 모든 관광지가 겨울철(12월-2월)에 방문자 수가 하락하는 패턴을 보이나, 양지파인리조트의 경우 스키장의 영향으로 겨울철 방문객 수가 가장 높게 나타난다.
해당 기간의 수지구, 기흥구 관광객의 주 소비지역을 읍‧면‧동별로 보면 포곡읍의 소비가 전체 소비의 40% 를 차지하며, 그다음으로는 이동읍 13%, 역삼동 11%, 모현읍 11% 순으로 일부 지역에 집중된 것으로 나타났다. 포곡읍은 50대를 제외한 모든 연령대에서 가장 높은 소비 비율을 차지하는 행정구역이었으며, 50대의 경우이동읍이 소비 1순위 지역이라는 것을 확인할 수 있다.
3%가 호암미술관을 연계하여 방문한 것으로 나타났다. 호암미술관에 방문하는 관내 관광객 체류 인원 분석 결과, 모든 기간에서 30대와 40대의 비율이 가장 높게 나타났다. 특히 가을의 경우, 30대 체류 인원이 급등한 것을 확인할 수 있다.

후속연구

이에 용인시 및 관광지 차원에서 관광객들의 사는 곳에서 관광지까지 쉽게 도달하는 교통편을 마련해야 할 필요가 있다. 관광지까지의 대중교통 확충 또는 셔틀버스를 마련하여 사람들이 용인 시 관광지에 느끼는 심리적 거리감 보완할 수 있을 것이다. 다만, 평소 이용 인원이 적어 주기적인 교통편 마련이 불가능하다면 셔틀 신청 제도를 도입하여 교통의 미비함을 보완할 필요가 있다.
특히 신용카드의 경우 개개 단위의 업종에 대해 지출 내용이 제시되어있지 않아 실제로 관광 목적이 아니어도 본 연구의 결과에 포함이 되었을 수도 있다. 그리고, 통신사의 데이터의 경우 관광객이 아닌 단순히 해당 관광지를 지나가는 사람들도 기지국에 포착되었을 가능성이 있는데 이에 추후 구체적 방문자 수를 추정할 수 있는 연계 연구를 토대로 검증되어야 할 필요성이 있다. 마지막으로, 통신 및 신용카드 데이터만으로는 관광객의 실제 만족도를 측정하기 어렵다는 한계가 있다.
실증적인 데이터를 토대로 관광 계획을 수립하는 것은 여행 수요자의 입장에서 관광 전략을 제시하는 방법인 동시에, 개별 관광객들의 다양한 특성을 고려한 맞춤형 관광 서비스를 제공할 수 있는 수단이기도 하다. 본연구를 바탕으로 용인시 관내 관광객들의 구체적인 관광 및 소비 패턴을 가시화함으로써 향후 용인시 관광 전략 및 발전 방향을 설정하는데 근거가 되고 기존의 관광 정책의 취약점을 보완하고 효과적인 관광 행정 구축에 이바지하며, 더 나아가 관광뿐만 아닌 용인시 행정 및 정책의 전략적 방안을 제시하는데 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
선행 연구에 따르면 시간과 공간을 결합한 형태의 정보가 제공되면 특정 대상(관광지, 지역)에 대한 기억이 장기적으로 유지될 가능성이 커진다 [15]. 이에 대한 방증으로 호암미술관의 경우 자연경관을 즐기기 가장 좋은 5월과 10월에 가장 많은 방문객 수를 보이는데, 이에 착안하여 해당 관광지 홍보 때에 벚꽃 및 낙엽이 가장 멋있는 장소와 시간에 대한 관광 정보를 관광객들에게 제공하면 효과적으로 관광지 인지도 향상을 이룰 수 있을 것이다.
특히 체험, 야영, 휴양림 등 야외 및 활동적인 관광지가 주를 이루기 때문에 겨울철 수요가 비교적 적고 봄철 및 가을철 수요가 높다. 이에 시간과 공간을 축으로 하는 관광지 정보 제공에 초점을 맞추어 관광 수요를 증진할 수 있을 것이다. 계절별 관광지에 대한 정보를 제공하여 해당 관광지에 대한 인지도 향상을 달성할 수 있으리라 판단된다.
또 해당 박물관을 방문한 사람들의 최단 체류 시간은 약 5시간가량에서 최장 체류시간은 약 13시간인데, 이는 박물관 측에서 안내하고 있는 관람 시간 1시간 30 분을 초과한 시간으로, 데이터에 노이즈가 발생한 것으로 추정된다. 이에 추후 정밀 연구가 필요할 것으로 사료된다.
첫째, 큰 틀에서 관내 관광 활성화라는 전략적 목표를 달성하기 위해서는 처인구의 대표 관광지에 집중된 관광객 수요를 다양한 지역으로 분산시키는 노력이 필요하다. 이를 위해서는 연구 결과 현재 유명 관광지 중심으로 연계 관광지에 대한 홍보를 진행할 필요가 있다.

참고문헌 (19)

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S. K. Bae. (2015). Building Smart Tourism Information based on Big Data. LSXSIRI Report: Spatial Information Research Institute
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상세보기
S. S. Lee. (2011). Applications of Geographic Information Systems in Public Library Marketing. Journal of the korean Society for Information Management, 28(3), 179-195. DOI : 10.3743/KOSIM.2011.28.3.179

원문보기 상세보기
Korea National Spatial Data Infrastructure Portal. http://www.nsdi.go.kr/
J. W. Kim & B. K. Yoon. (2013). Theoretical Background and Domestic and International Research Trend of GIS in Tourism. Journal of Tourism Sciences, 37(10), 137-162.
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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