교통편에 따른 관광객의 관광활동 패턴 조사 - 대구방문 내국인 관광객 중심으로 -
A Study on Tourist Activity Patterns by Means of Transportation: Focused on Domestic Tourists Visiting Daegu
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초록
본 연구는 2023년도 대구관광 실태조사 자료를 활용하여 교통방법에 따른 관광객 관광활동을 연관성 분석을 이용하여 차이점을 비교하고자 한다. 연관성 규칙 분석은 관광객이참여했던 관광활동 간의 연관규칙을 효과적으로 발견할 수 있는 장점이 있는 분석기법이다. 연관성 분석을 위해서는 대용량의 데이터베이스에서 거래 빈도가 많은 분석 개체를 기반으로 연관규칙을 도출하는 선험적 알고리즘(apriori algorithm)이 일반적으로 사용되며, 선험적 알고리즘은 지지도(support) 기반의 빈발 아이템셋(frequent itemset)을 발견하고신뢰도와 향상도를 기반으로 연관규칙을 발견하였다. 분석 결과, 첫째, 자가용 이용 관광객그룹과 대중교통 이용 관광객 그룹의 관광활동 연관성 규칙을 파악하니 두 그룹의 관광활동 연관성 규칙은 다소 상이함을 확인하였다. 둘째, 대구관광 이용 교통편에 따라 자가용이용 관광객 그룹은 14개 그리고 대중교통 이용 관광객 그룹은 18개로 관광활동간 연관성규칙의 수가 다른 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과는 대구관광 활성화와 연관된 관광객의 관광활동 행동에 대한 구체적이고 객관적인 자료를 제시한다고 할 수 있다.
Abstract
This study uses data from the 2023 Daegu Survey to compare differences in tourist tourism activities according to transportation method using annual analysis. Association rule analysis is an analysis technique that has the advantage of effectively discovering association rules between tourism activities in which tourists have participated. For correlation analysis, an apriori algorithm is generally used to derive association rules based on analysis entities with frequent transactions in a large-capacity database. The apriori algorithm discovers frequent itemsets based on support and discovers association rules based on reliability and improvement. As a result of the analysis, first, the results of identifying the tourism activity association rules of the private car tourist group and the public transportation tourist group confirmed that the tourism activity association rules of the two groups were somewhat different. Second, depending on the transportation method used for tourism in Daegu, it was confirmed that there were 14 groups of tourists using private cars and 18 groups of tourists using public transportation, and the number of correlation rules between tourism activities was confirmed to be different. Therefore, this study will be able to present specific and objective data on tourists' tourism space behavior in order to revitalize Daegu tourism.