Tourism Demand Prediction in Tourism Hub Cities after COVID-19 and Design of Tourism Recommendation Model: Application of Machine Learning Techniques
인문사회기초연구 · (A유형) 인문사회학술연구교수
2026년
2340059847
교육부
한국연구재단
순천향대학교
이주양
1명
2026.06.01 ~ 2027.05.31
2023.06.01 ~ 2028.05.31
4,000만원
4,000만원
기초연구
대학
충청남도 아산시
... 살펴보고자 한다. 4년차에는 외래관광객들을 대상으로 우리나라 전통문화 도시를 방문할 때 어떤 부분에 매력을 느끼는지 전주, 안동을 중심으로 외래관광객의 한국전통문화도시에 대한 매력성에 대해 빅데이터 감성분석을 활용하고자 한다. 이러한 연구를 통해 마지막 5년차에는 머신러닝 알고리즘을 이용한 국내관광지 추천 모델을 개발하여 국내 관광산업 육성 및 활성화 방안의 토대를 마련하고자 한...
본 연구는 내,외국인을 대상으로 머신 러닝 기법 및 빅데이터 분석, Q방법론 등을 활용하고자 한다. 먼저 1년차에는 뉴스 빅데이터(GDELT)와 최신 딥러닝 기반 하이브리드 아키텍처를 ... 평가하였다. 2년차는 LBSN(Location-based Social Network)의 위치정보 빅 데이터를 활용하여 관광거점도시의 관광객 선호 경향에 대해 내국인과 외래 관광객의 차이를 비교분석하고자 ...
... 먼저 학문적 기대효과로 첫째, 본 연구에서는 인문, 사회 분야에서 활발하게 적용되지 않는 빅데이터 분석, Q방법론, 머신러닝 기법 등을 활용하여 연구를 진행하였다는 점이다. 기존에 주로 사용된 ... 알고리즘 등은 다른 분야에서도 유용하게 활용될 수 있다. 둘째, LBSN에서 수집된 위치정보 빅 데이터를 활용하여 내국인과 외래 관광객이 선호하는 지역 및 관광지를 파악할 수 있으며 이를 ...