최근 AI를 활용한 관광객 친화 공감형 AI 서비스는 관광 안내, 관광 가이드, 여행 동반자, 관광 상품 추천, 관광 이벤트 홍보 등의 서비스 를 통해 관광객 편의와 만족도를 높이고, 관광산업의 활성화에 이바지 할 것으로 기대하고 있다. 이에 본 연구는 경쟁이 치열한 관광산업의 경쟁력 강화를 위한 관광객 친화 공감형 AI 서비스를 발전시킬 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 관련 선행연구가 부족한 상황 을 고려하여 단행본, 신문기사, 전문잡지 등을 최대한 고찰하여 방안을 도출했다. 그 결과, 첫째, 관광객 개별 고객의 욕구에 최적화되고 개인화 된 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 둘째, 관광지의 관광시설과 관광 전 담인력 서비스의 운영을 효율적으로 개선할 방안으로 발전해야 한다. 셋 째, 다양한 장애 요인으로 인해 체험 불가 시 관련 관광 상품과 서비스 를 이용할 방안을 개발해야 한다. 넷째, 관광산업의 지속가능성을 강화하 는 방안으로 발전해야 한다.

In the hospitality and tourism sectors, service robots have become increasingly adopted by companies to facilitate frontline service to reduce human labor, improve efficiency and provide better customer experience. In addition, the COVID-19 pandemic has intensified consumers’ demand for service robots to reduce human contact. To better understand the impact of service robots in the service sector, researchers have been examining user behavior of different technologies. While prior empirical studies have mainly focused on utilitarian-based acceptance models, other perspectives, such as the interpersonal relations, have been largely overlooked. With the ubiquitous of social media, people become connected but alone, leading to negative effects on interpersonal relations.

본 연구는 4년제 대학 중국어 전공자들을 위한 국가직무능력표준(NCS) 기반 관광서비스 분야 교과목 개발 모색을 목표로 하였다. 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화와 중국과의 관계를 고려할 때, 서비스산업의 성장과 중국어 필요성의 요구는 관광서비스 분야의 교과목 도출로 이어지며 나아가 맞춤형 인재양성의 교육목표에도 부합된다. NCS기반 관광서비스 분야 교과목 개발 첫 단계에서는 관광산업전망 동향과 부산 지역 대학교의 교과목 현황을 분석하였다. 다음으로, NCS 분류에서 관련된 직무와 능력단위를 도출하여 부산 지역적 특성을 고 려한 맞춤형 교과목을 개발하였다. 마지막으로 NCS 능력단위요소에 따른 수행준거 및 지식, 기술, 태도를 바탕으로 각각의 교과목 프로파일을 작성하였다.

This study discusses how firm-customer interactions impact customer engagement behaviors in the area of hospitality and tourism services. In the current study, two research questions are raised to answer: 1) what values are perceived by customers through firm-customer interactions during various service encounters? 2) how customer engagement behaviors are led by the customer perceived values? To test the proposed model, a quantitative approach is adopted. Amazon Mechanical Turk is used as data collection platform to collect responses with the aid of Qualtrics as questionnaire development tool. To reach the maximum scope of hospitality and tourism services, hotel guests, restaurant patrons, travelers, airline customers, and theme park travelers are included in the sample. This study adopts a quantitative approach to investigate the factors that contribute to the varied customer engagement behaviors (i.e. online ratings, online reviews, online blogging, and customer-to-customer interactions). Successful industry practices demonstrate that customer engagement brings many benefits and opportunities to maintain business sustainability and profitability.

This paper introduces service quality systems such as tourism service, outbound travel services, domestic travel services, condominium services, and, foodservice golf club services, These service quality systems include terminology of travel agencies and tour operators, process, infrastructure, and, terminology of hotels and other types of tourism accomodation.