한국지도학회지 제18권 제3호 (p.117-129)

궤적 데이터 마이닝을 통한 서울방문 관광객의 이동 특성 분석

Analysis of Travel Patterns of Seoul Tourists by Trajectory Data Mining
키워드 :
소셜 네트워크 서비스,플리커,궤적,궤적 데이터 마이닝,마르코프 체인,연관분석,Social network service,Flickr,Trajectory,Trajectory data mining,Marcov chain,Apriori

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. 데이터 수집, 처리 및 분석
  1. 플리커 데이터 수집 및 전처리
  2. 이동궤적 데이터 구축
  3. 이동궤적 데이터 마이닝
IV. 서울방문 관광객의 이동 패턴 분석
V. 결 론
참고문헌

초록

본 연구는 소셜 네트워크 서비스 중 한 유형인 플리커를 이용하여 궤적 데이터를 생성하고, 서울을 방문한 관광객의 이동 특성을 분석하였다. 연구에는 2015년 1월 1일 부터 2017년 12월 31일까지 서울을 방문한 1,476명 관광객이 게시한 플리커 사진 39,157건을 활용하였다. 연구기간 내 서울을 방문한 관광객은 1회 방문시 평균 5.12일을 체류하며, 약 1.27회 방문한 것으로 나타났다. 서울방문 관광객의 첫 방문지는 종로・남산, 신촌・홍대, 이태원 순으로 나타났으며, 주 목적지는 종로・남산이며 주로 인접 지역으로 이동하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 활용한 데이터와 방법론은 관광행태 분석을 효율화하고, 다각적 분석을 가능하게 하는데 기여할 것으로 판단된다.
This study developed trajectory data based on Flickr, which is one of social networking service that includes location information, and analyzed the traveling characteristics of tourists who visited Seoul. We collected 39,157 geotagged photos from 1,476 tourists who visited Seoul from January 1 of 2015 to December 31 of 2017. The tourists stayed 5.12 nights on average on their first visit and re-visited Seoul about 1.27 times. The first tourist attraction they visited in Seoul was mainly Jongno and Namsan, followed by Shinchon and Hongdae and Itaewon. According to our analysis focused on movement patterns of tourists, the results indicated that the tourists’ main destination was Jongno and Namsan, and the visitors tended to move to the neighboring areas. The data and methodology used in this study will contribute to make the tourist behavior analysis more efficient and diverse.