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예산정보 기반국내여행 제약요인 해소를 통한지역관광 활성화 대책 모색

팀 번호: SA129

목차

STEP 1

현황파악

02

STEP 4개선방안 및 결론

STEP 3

관련 데이터 분석

STEP 2

분석 개요STEP 5참고문헌

0103

04

05

02

05

현황파악

‘14년 기준, 우리나라는 1400만 명의 외래관광객 유치 성과에도 불구하고,

관광산업의 경제적 파급효과가 세계 평균에 미치지 못하는 실정국가적 차원의 지속적인 개선 노력 필요함

예산정보 기반 국내여행 제약요인 해소를 통한 지역관광 활성화 대책 모색03


현황파악

대표적 제약요인·시간문제·비용문제·여행 활동문제·기타 (동반자, 건강 등)


현황파악

현황 및 문제점 분석현황파악_정책 현황

(시간)관광주간

(비용)근로자휴가지원사업

(활동)스마트 관광 육성


긍정25% 부정

39%

중립36%

분석목적: 국내관광 관련 대중의 감정을 파악하기 위함 수집기간: 2015.07.28~ 2015.08.12 수집데이터: “국내여행”을 키워드로 한 트위터 멘션 데이터(전수조사) 총 820건 수집TOOL: Twitter API, PYTHON, Tweepy

분석 결과: 비용관련 부정어 속출


현황파악

분석개요


관련 데이터 분석 - 데이터 전처리

데이터 선정 데이터 통합 변수 통합데이터 선정* 데이터 통합 변수 선택/제거/통합 특이값 제거

최종 DATA(샘플 수: 8,201)

2011~2014응답자 특성데이터

(개인용)

2011~2014여행기록부 개인여행용

방문지베이스

2011~2014여행기록부 개인여행용

단위여행베이스

방문지베이스

Inner Join

단위여행 베이스

기본키:(가구번호||가구원번호||여행월||여행번째)

(방문지+단위여행)

Inner Join

응답자특성

기본키:(가구번호||가구원번호)

분석 목적에 적합한 변수 선택분석 목적:

1. 여행자 정보에 기반한 예산 예측2. 지역 별, 여행경비 별 여행 패턴 도출

3. 지역 내 여행 활동간 연관성 분석4. 여행지역간 네트워크 분석

비슷한 의미를 내포하는 변수 통합(여행지에서의 활동)

• 자연 및 풍경감상, 휴식/휴양, 온천/스파• 야외위락 및 스포츠활동, 스포츠경기관람

• 지역문화예술/공연/전시시설, 드라마촬영지방문

관광목적이 아니거나의미를 알 수 없는 변수 삭제

• 숙박-가족/친지집, 연수원/수련원• 여행지에서의 활동-종교/성지순례,

회의참가, 교육/훈련, 기타

잘못된 값으로추정되는 행 제거:

1.Null값을 보유한 행2.여행일수와 숙박일수가

비정상적으로 많은 행3.교통수단을 이용하였으나

교통비가 0인 행4.숙박을 하였으나

숙박비가 0인 행5.여행 총 비용 이상치6.기타 이상치

예산정보 기반 국내여행 제약요인 해소를 통한 지역관광 활성화 대책 모색

*’11~’14 국민여행실태조사 설문자료

03

관련 데이터 분석 1 - 목적 및 과정_Decision Tree분석 목적

사용자정보, 여행지, 여행일, 숙박시설, 이동교통수단 등의 정보 입력을 통해 여행객은 예상

여행경비를 파악

예상여행경비 정보 획득을 통한 여행객의 편의성 제고 및 여행 수요 확대


Phase2반응변수 생성

Phase3데이터 분할

Phase4의사결정나무

생성

분석 과정

Phase1설명변수 선정

관련 데이터 분석1 - 결과_Decision Tree

4만원이하

여행일수

4만원이하

경기, 서울, 인천,

대전

충남, 강원, 전북, 광주,

대구

전남, 부산, 경북

제주

숙박시설

4,5,6,9,10월

1,2,3,7,8,12월

80대10, 40, 50, 60,

70대

여행월

20, 30대

4~8만원

여행월

이동교통수단

여행지역

전세/관광버스, 고속/시외버스, 차량대여/렌트 자가용, 철도, 선박/해상교통, 항공기

여행지역

10, 30, 40, 50, 60대

여행월

20대충북, 충남, 전남, 전북,

대전, 광주, 대구

4~8만원

거주지역

4~8만원

서울, 부산, 대구

나이

경기, 강원, 전남, 광주, 인천, 경북, 강원,

경남

충북, 충남, 전북, 대전, 울산

여행월

인천, 부산, 경북, 강원, 경기, 서울, 경남, 울산

숙박시설

충북, 부산, 전남

4만원이하

충남, 강원, 경기,

서울

인천

4만원이하

성별

7,8월

4만원이하

10월

5,6월

4~8만원

여행지역

나이

지하철, 자전거

거주지역

70, 80대

나이

숙박장소

나이

11월

4만원이하

4~8만원

8만원이상

호텔, 펜션

콘도, 모텔, 유스호스텔

숙박X

숙박장소

여행지역

여행월

펜션,야영, 자연휴양림

호텔, 콘도미니

엄, 모텔, 전통한옥

민박, 유스호스

텔

이하 생략


관련 데이터 분석1 - 결과활용(가상 시나리오)

40대 남성 K씨는 9월 관광주간을 맞이하여, 평소 계획했던 여행을 가기로 마음먹었다. 근로자 휴가지원제도로 여행경비의 부담이 예년에 비해 경감되었으나, 보다 경제적인여행을 하고 싶었던 K씨는 한국관광공사 홈페이지를 살펴보던 중 여행정보를 제공하는 ‘구석구석’ 어플리케이션을 접하게 되었다.

GPS 기반으로 여행지를 추천하던 어플리케이션의 베타버전으로 출시된 새로운 서비스에는 인구통계적 정보(연령, 성별, 거주지, 목적지 등)를 입력함으로써 여행에 소요되는 예상비용 정보제공 서비스가 포함되어 있었다.

일일 소요비용에 대한 정보를 파악하고자 한 K씨는 거주지(경북 포항), 목적지(경남 통영), 여행기간(1박 2일) 등 기본 여행정보를 어플리케이션에 입력하였고, 일일 예상비용으로 4~ 8만원 정도가 요구된다는 것을 파악하였다.

이에, K씨는 효율적인 예산계획 하, 여행계획을 세우게 되었다.

1일 예상 소요비용은

4~8만원 미만입니다.


관련 데이터 분석1 - 결과활용(프로토타입-동영상)

if 성별=남성, AND 여행 월= (4or 6 or 9 or 11)AND 이동교통수단=(“자가용“ or “철도“ or “선박/해상교통” or “항공기”)AND 여행지=(“경기“ or “인천” or “경남“)AND 거주지역=(“인천” or “부산“ or “경북“ or “강원” or “경기“ or “서울“ or “경남” or “울산“)AND 숙박시설=(“펜션“ or “야영” or “자연휴양림”)

then Tree Node Identifier = 395Predicted: target_new = 8만원 이상일 확률 = 9%Predicted: target_new = 4만원 이상~ 8만원 이하일 확률 = 73%Predicted: target_new= 4만원 이하일 확률 = 18%

Decision Tree Result

적용

Prototype

03 예산정보 기반 국내여행 제약요인 해소를 통한 지역관광 활성화 대책 모색

관련 데이터 분석2 - 목적 및 알고리즘 설명_Reverse Tree Method분석 목적

지역(거주지)별 구분된 예산범주 내 여행지에 대한 전반적인 만족도가 높은 여행객들의 패턴들(여행지 내

활동, 숙박시설) 중 가장 빈번한 패턴을 파악, 여행 총예산 및 거주지에 따른 여행지, 숙박시설, 여행지에서의

활동을 추천

한정된 예산의 효율적 운용 및 여행에 대한 심리적 거리감을 해소함으로써 국내 여행의 활성화 유도

알고리즘 설명(Reverse Tree Method)

각 행을 하나의 객체로 인식, 객체의 패턴이 중복된 행을 별도 추출

추출된 데이터에서 중복패턴을 재추출, 최대 빈도의 패턴만을 추출

R언어 기반 알고리즘 구축으로 자동화가 가능한 재귀함수를 통한 구현

For문의 미사용에 따른 기존 비교분석 방법 대비 비교 횟수가 감소함으로써 시스템의 자원소모량 절감

대용량 데이터 처리에 적합


관련 데이터 분석2 - 결과_Reverse Tree Method

경북 경남 부산 충북 충남 대구 대전 강원 인천 제주 전북 전남 경기 광주 서울 울산

총 여행경비 5만원 미만 여행지에서의 활동


총 여행경비 5~10만원 여행지에서의 활동


총 여행경비 10만원 이상 여행지에서의 활동

교육/체험프로그램 참가 음식관광 역사유적지 방문 테마파크, 놀이시설, 동/식물원 방문 자연 및 풍경 감상 & 휴식/휴양 & 온천/스파


총 여행경비 5~10만원 숙박시설


총 여행경비 10만원 이상 숙박시설


총 여행경비 5만원 미만 숙박시설

민박 펜션 모텔/여관 유스호스텔 콘도미니엄 호텔 숙박하지않음


관련 데이터 분석3 - 목적 및 과정_Association Rule분석 목적지역별 여행지 내 여행자들의 만족도가 높은 여행활동 간 연관규칙을 파악, 잠재적 여행객의

여행계획 구상에 활용관광업체는 연관규칙을 가지는 서비스를 패키지로 구성함으로써 고객의 만족도 향상 및 수익

창출 가능


Phase2목적 변수

생성

Phase3데이터 전처리

Phase4Association Rule

Analysis 실행

분석 과정

Phase1ID 생성

관련 데이터 분석3 - 가상 시나리오: Reverse Tree Analysis + Association Rule

Reverse Tree Method RESULT Association Rule RESULT

음식관광

자연 및 품경감상 & 휴식/휴양 & 힐링/스파

역사유적지 방문

+if 거주지=경북

AND 총 여행비용=10만원이상

then, 추천 여행지역=경남,추천 숙박시설=펜션추천 여행지에서의 활동=자연 및 품경감상

& 휴식/휴양 & 힐링/스파, 음식관광

적용



광주

충남

제주

울산

서울

충북

대전

전북

대구

경기 부산

전남

경남

경북

세종

311

4

335

16 4

9

35

11

31

3

5

177

21

7

16

1

4

10

7

추가분석 - 결과_Social Network Analysis

강원

인천

인천강원

- 인천여행 후 다음 여행지로 강원을 선택한 경우: 31건

- 두 여행지는 숙박시설(펜션)과 여행목적

(“자연 및 풍경감상 & 휴식/휴양 & 힐링/스파” 및“음식관광”) 이 공통점

충북충남

- 충북여행 후 다음 여행지로 충남 선택한 경우: 35건

- 충남과 충북은 거리적으로 근접하므로 근접성에 의한 다음 여행지 선택

부산전남

- 부산여행 후 다음 여행지로 전남을 선택한 경우: 35건

- 두 여행지는 “자연 및 풍경감상& 휴식/휴양 & 힐링/스파”와 “음식관광”이 공통점

03

분석 목적

(Tool 정의) Disco란 객체가 나타내는 Activity의 흐름을 시간 순으로 나타낼 수 있는

Process Mining Tool이며, Activity간의 흐름을 횟수와 기간을 기반으로 파악

여행지의 방문패턴을 통한 거점지역의 파악, 지역간 관광유도 연계전략 수립



추가분석 - 결과_Social Network Analysis

03 예산정보 기반 국내여행 제약요인 해소를 통한 지역관광 활성화 대책 모색

개선방안 및 결론


Analysis Method 실행전략

Decision Tree 어플리케이션, 인터넷 등 여행정보를 접할 수 있는 플랫폼 내 여행자의 여행계획에

따른 예산정보 서비스 제공Reverse Tree Model

Association Rule 연관규칙을 갖는 여행지 내 활동 특성 파악을 통한 지자체별 상품 패키지 구성

Social Network Analysis 여행지별 주요 거점 유입지 파악을 통한 지자체별 연계 홍보 전략 수립

스마트관광 사업에 부합하는 방식의 여행정보 제공으로 국내여행의 편의성 제고 및 국민여행여건의 개선

지역관광 활성화를 통한 내수경기 진작 등의 정책환류 기대 및 국내관광산업의 발전에 기여

03

참고문헌


• “관광주간의 2014 성과분석과 2015 활성화 방안”, 권태일∙정광민, 한국문화관광연구원(2015)

• “한국관광정책 제 59호 – 2015년 봄”, 한국문화관광연구원(2015)

• “14년 관광여행 지출분석 및 시사점”, 투어고 포커스 제 181호, 한국문화관광연구원(2015)

• “2014년도 관광주간 지역별 추진 사례”, 투어고 포커스 제 167호, 한국문화관광연구원(2015)

• “2014 국민여행실태조사”, 문화체육관광부(2015)

• (보도자료) “떠나세요, 인생 가장 빛나는 14일, 봄 관광주간”, 문화체육관광부 (2015)

• “The Economic Impact of Travel & Tourism 2015”, WTTC(2015)

• “미리 보는 2015 세계관광전망”, 투어고 포커스 제155호, 한국문화관광연구원(2014)

• “국내관광 활성화 및 관광산업 경쟁력 강화 방안”, 관계부처 합동 연구(2014)

• “올해의 관광도시 지정방안 연구”, 유지윤, 한국문화관광연구원(2013)

• “2013 숫자로 보는 한국관광”, 한국관광공사(2013)

• World Travel & Tourism Council (http://www.wttc.org/)

03

http://www.wttc.org/

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