제주 관광객 유동인구 데이터 분석

제주 관광객 유동인구 데이터 분석

Study on analyzing data about floating population

in Jeju tourists

김 근 형＊ · 오 성 렬＊*

(Kim, Keun Hyung · Oh, Seong-ryul)

I . 서 론 H. 관련연구 고찰 Ill. 제주관광객 유동인구 데이터 분석 IV. 걀론

I

．서론

박근혜 정부의 창조경제는 기존 산업이나 제품의 융합을 통한 가치 새로운 가치 창출과 함께 창업을 통한 경쳬발전의 도모를 목표로 한다． 성공적인 창업은 경제 활성화와 경제 규모의 확대를 가져오고 결국 경제성장에 기여하게 된다． 제주의 경우， 은퇴한 연령 층 뿐 만 아니라 젊은 층의 유입인구가 급증하고 있으며 이들은 카페나 펜션 등 관광 관련 시설 의 창업에 참여하고 있다． 카페나 숙박업의 절대적 성공요인들 중의 하나는 많은 사람들 이 이용해 주는 것이다． 이를 위해서는 해당 시살의 위치에 유동인구가 많아야 할 것이다． 유동인구는 특정 지점， 일정 시간을 기준으로 해당 지역에 유입， 유출하는 이동 인구수 를 의미하는 말로서， 지역 상업시설이나 경제활동에 영향을 미치며， 그 규모에 따라 지가 나 건물임대료 등에 영향을 미친다． 따라서 신규 창업자들은 유동인구가 많아서 공간적으 * 제주대학교 경상대학 경영정보학과 교수 ** 체주국체대학교 경영회계학과 부교수 ㅣ

2 産經論集 第36輯 로 수요가 높은 곳에 시설을 만들 필요가 있다． 창업을 위하여 시설을 확보할 때 유동인 구의 총량뿐만 아니라 어떤 유형의 사람들이 움직이는지에 대한 정보도 중요하다（변미리 외， 2011), 규모가 같은 유동인구라도 이를 구성하는 사람들의 소비성향이나 구매력 등이 다를 것이며 통행패턴 또한 상이할 수 있을 것이기 때문이다． 따라서 산규 창업시설들의 입지 선택에 있어서 단순히 유동인구 총량이 많은 곳이 아니라 해당 업종의 수요층이 많 은 곳을 선정하여야 할 것이다， 유동인구 자료는 지역의 동적 활동을 파악하기에 효과적인 지표로서 다양한 활용이 가 능며， 휴대전화를 통해서 생성되는 통신자료로 유동인구를 추산하는 방법은 비용 효율이 높은 것으로 나타났다（김경태， 2015). 정부3.0 정책의 일환으로 공공데이터포털아서는 유 동인구 현황을 담고 있는 대용량 데이터를 개방하고 민간에서 각종 경제활동 및 의사갈정 에 활용할 수 있도록 제공하고 있다． 그러나， 공공데이터포털에서 제공하는 데이터는 가공 되지 않은 원시데이터（raw data）의 형태이며 이를 가공하여 적절하게 활용하는 것이 필요 하다． 본 논문에서는 제주의 지역별 유동인구 현황을 분석하고 시사점을 제시하고자 한다． 공 공데이터포털에서 제공하는 ‘제주 관광객 유동인구 현황’ 데이터를 활용하여 R기반의 데 이터분석을 수행하고 유의미한 정보를 도출하고자 한다．

11.

관련 연

1.

고찰

유동인구와 관련한 많은 연구들이 이루어져 왔다． 유동인구가 상업점포에 미치는 영향 에 관한 초기의 연구들은 주로 자료수집이 수월한 편의점을 대상으로 수행되었다． 이경순 (1988）의 연구에서는 편의점의 입지는 지역의 거주인구， 아파트 가구 수에 비례하나 소매 압체 수， 서비스 업체수와는 뚜렷한 연관성이 없는 것으로 분석하였으며， 도로 안접성， 대 중교통 인접성 등이 뛰어난 곳에 주로 위치하는 것으로 분석하였다． 이호신（2003）은 편의 점 매출에 영향을 미치는 요인을 인구， 경합도， 가시성， 매장면적으로 분류하여 분석하였 으며 실제 매출액에 주는 영향력은 경합도， 통행인구， 가시성의 순으로 나타난 반면 매장 면적은 유의하지 않은 것으로 나타났다． 최막중（2011）은 편의점의 매출액과 밀접한 관련 이 있는 입점객 수에 영향을 미치는 요인에 대하여 연구하였으며， 분석결과 입점객 수는 보행량， 날씨 등의 외부적 요건과 매장먼적 및 보도시설 여건 등 물리적 요건에 영향을 받는 것으로 나타났다． 2

제주 관광객 유동인구 데이터 분석 3 편의점 이외의 다른 업종과 관련한 연구들도 많이 수행되었다． 황보윤（2008）은 미용서 비스업을 대상으로 유동인구 및 인근 집객시설의 수가 매출에 영향을 미친다고 주장하였 으며， 김경표（2008）은 전자제품 판매점에 대해 유동인구의 양적인 증가는 오히려 교통혼 잡으로 인한 매출저하요인으로 작용할 수 있다고 분석하였다． 김태원（2009）는 12개 제과 점 사례를 이용하여 청성적 요인에 대한 비교분석을 한 결과， 우수한 제과점의 입지는 우 수한 제과점의 입지는 유동인구가 많은 곳， 소비가 높은 곳， 소비자로부터 지리적으로 가 까운 곳， 접객시설이 있는 곳， 통행인 중 20대 여자 비율이．높은 곳， 가시성이 좋고 경쟁 점이 없는 곳 등인 것으로 분석하였다． 김천태（2013）는 침구점포의 경영성과가 입지， 소비 자， 경챙 등에 의해 영향을 받으며 점포주변의 유동인구， 거주인구 및 상품품질이 중요한 입지요인인 것으로 분석하였다． 이처럼 유동인구 관련 선행 연구를 통해 다양한 업종들이 유동인구애 의해 점포의 입 지， 매출 등이 영향을 받는다는 점을 알 수 있다．

正． 제주 관광객 유동인구 데이터 분석

3.1 데이터 수집 행정자치부에서는 정부3.0 정책의 일환으로 민간에서 쉽고 다양하게 공공데이터를 이용 할 수 있도록 건축， 상권 등 개방이 시급한 국가 중점개방 데이터를 선정하고 주제별， 기 관별로 조금씩 개방해 오던 방식에서 ‘분야별 대용량 데이터’형태로 제공하고 있다． 제주 도에서도 파일데이터（File Data）나 오픈 API의 형태로 다양한 데이터를 공공데이터포털 ((https://www.data.go.kr/#!L2 lhaW4=）에 제공하고 있다． 게주 관련 공공데이터 중에서 ‘제주도 유동인구 현황（관광객 및 도민）’ 데이터는 2014년부터 2015년 사이의 월별 이동 상황에 대한 정보를 담고 있다． 본 논문에서는 비교적 최근의 관광 셩수기인 2015년 7월의 유동인구 데이터를 활용하 여 데이터분석을 실시하였다． 본 논문에서 이용한 데이터는 ‘성4연령별 유동인구현황’과 ‘시간대별 유동인구현황’의 2가지 유형이다． 각각의 데이터화일은 5만여 건의 유동인구 정 보를 정형화된 구조로 담고 있으며 약 20MB 정도 크기의 텍스트（txt) 파일이다． 〈표1> 은 본 연구에서 사용한 유동인구 데이터의 구조（속성）와 샬질적인 내용의 일부를 나타내 고 있다． 3

4 産經論集 第36輯 〈표 1> 제주 관광객 유동인구 데이터의 구조 및 내용（2015년 7월） 구분 성·연령별 유동슬너l 데이터 시간대별 유동인구 테이터 STD YM 기준년월 PNU : 지번코드 （총19사리 10자리 동리단위법 정코드 + 1자리궉錢1／산 지번구분 + 4자리－본 번 + 4자리 부번） MbO 10대이하 남자 유동인구 M20 : 20대 남자 유동인구 M30 : 30대 남자 유동인구 M40 : 40대 남자 유동인구 M50 : 50대 남자 유동인구 M60 : 60대이상 남자 유동인구 W1O : 10대이하 여자 유동인구 W20 : 20대 아자 유동인구 W30 : 30대 여자 유동인구 W40 : 40대 여자 유동인구 W50 : 50대 여자 유동인구 W60 : 60대이상 여자 유동인구 M1OJ'ROP 10대이하 남자 유동인구 비율 M20 PROP 20대 남자 유동인구 비율 구조 M30 PROP 30대 남자 유동인구 비율 M4O PROP 40대 남자 유동인구 비율 M50 PROP 5○대 남자 유동인구 비율 M60 PROP 60대이상 남자 유동인구 비율 W1OfROP 10대이하 여자 유동인구 비율 W20 PROP 20대 여자 유동인구 비율 W3OSROP 30대 여자 유동인구 비율 W40 PROP 40대 여자 유동인구 비율 W50_PROP :50대 여자 유동인구 비율 W60_PROP : 60대 여자 유동인구 비율 STDSM : 기준년월 PNU : 칙번코드 （총19자리 10자리－등리단위 법정코드 + 1자리 일반／산 지번구분 + 4자리－ 본번 + 4자리부번） FWWJOPSNLOOTMST: 00시∼01시 유동인구 FLDWYOP_CN'I긴아TMST : 01시∼02시 유동안구 FWWYOP_C?fl긴O2TMST : 02시∼03시 유동인구 FWWJOPSNJ긴O3TMST : 03시∼04시 유동인구 Fww_PDP_cNq긴O4TMST: 04시∼05시 유동인구 FJJJWJOP_CNT_O5TMST: 05시∼06시 유동인구 FLUW_JOP_CNTI신O6TMST : 06시∼07시 유동인구 FLOWJOPSNT_O7TMST: 07시∼08시 유동인구 FI刀WJ〕OP-CN1닙O8TMsT 08시∼09시 유동인구 FWWYOP_CNLO8TMST FWWfOP_ONT_O9ThST: 09시∼10시 유동인구 FLQWYOP_CN1긴1OTMST :10시∼11시 유동인구 FI刀￦ HOP CNI긴1n側5T 1l시∼1z시 유동인구 FWWYOP_CNI긴11TMST 11시∼12시 유동인＝ FID￦ H)PCNI긴12그丁녀sT 12시∼13시 유동인구 FLOW RJP CN'T긴12TMST 12시∼13시 유동인＝ FI刀W-R）뜨－CNI긴－131刪sT 13시∼14시 유동인구 FLUWJOP_ONTI긴－13TMST 13시-14시 유동인＝ FL0W-F℃P-CNIㄴ14그1,4ST 14시∼15시 유동인구 FLOWYOP_CNT_14TMST 14시∼15시 유동인 FI刀￦ HOI신CNI신15TMST 15시∼16시 유동인구 FLUWJO1신CNTI신15TMST 15시∼16시 유동인＝ FL○w-I℃I신Cr丁I긴161耿45T 16시∼17시 유동인구 FLOWJOI신CN1긴16TMST 16시∼17시 유동인＝ FI工）w mPCNI긴17ㄲ｀45T 17시∼18시 유동a拓ㅗ FLUWJDP_CN1긴F7TMST 17시∼18시 유동인＝ FI工）w H〕P CNI닌18呱｀5T 18시∼19시 유동인구 FLU\QFOP_CNT_18TMST 18시∼19시 유동인＝ FLOw 표DP CNI긴19그1,4sT 19시∼20시 유동인구 FLOW RJP CN'T긴19TMST 19시∼20시 유동인＝ FIJ)w mPcNI긴20ㄲ｀4sT 2O시∼21시 유동인구 FLUWJNJP_ON'I긴2OTMST 20시∼21시 유동인＝ FL《〕w RE)F신CNI신21T測sT 21시∼22시 유동인구 F1DWJOPCNI신2ITMST 21시∼22시 유동인＝ FI刀wJ硏신《DN1신22그五1sT 2z시∼23시 줘동인구 FLDWJOPCN1신22TMST 22시-23시 줘동인＝ FLoWJ刀P《DNI 23ㄸ測＄T 23시∼0비〕시 유동인구 FL.OWMJP_CNT_23TMST 23시∼0비〕시 유동인＝ TMSTOO PROP : 00시∼01시 유동인구 비율 TMSTO1 PROP : 01샤∼02시 유동인구 비율 TMSTO2 PROP : 02시∼03시 유동인구 비율 TMSTO3 PROP : 03시∼04시 유동인구 비율 TMSTO4 PROP : 04시∼05시 유동인구 비율 TMSTO5 PROP : 05시∼06시 유동인구 비율 TMSTO6 PROP : 06시∼07시 유동인구 비율 TMSTO7 PROP : 07시∼08시 유동인구 비율 TMSTO8 PROP : 08시∼09시 유동인구 비율 4

제주 관광객 유동안구 데이터 분석 5 TMSTO9fROP ; 09시∼10시 유동인구 비율 TMSTIOYROP :10시∼11시 유동안구 비율 TMST11 PROP :11시∼12시 유동인구 비율 TMST12YROP :12시∼13시 유동인구 비율 TMST1&PROP :13시∼14시 유동인구 비율 TMST14J'ROP :14시∼15시 유동인구 비윤 TMST15SROP:15시∼16시 유동인구 비율 TMST16JROP :16시∼17시 유동인구 비율 TMST17JROP :17시∼18시 유동인구 비율 TMST.ISJ'ROP : 18시∼19시 유동인구 비율 TMSTI9YROP :19시∼20시 유동인구 비율 TMST2OYROP : 20시∼21시 유동인구 비율 TMST21J'POP: 21시∼22시 유동인구 비율 TMST22YPOP : 22시∼23시 유동오脯L 비율

내용

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데이터 분석 방법

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본 논문에서는 제주지역 상권분석의 토대를 마련하기 위하여 제주의 각 지역별 유동인

구 규모를 추출하고 서로 비교하는 형태의 분석을 실시하고자 하였다． 이를 위하여 ＜그림

1

〉처럼（지면 관계상 일부만 나타냄）

,

체주지역을 시단위의 대분휴와 융면 단위의 중분류，

동．리 단위의 소분류를 수행하였다．

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1

〉의 분류 단위를 기준으로

R

패키지를 활용하여 데이터마트를 구성하고 시각화

(visualization)

기법을 적용하면서 관광객 유동인구데이터를 분석하였다．

R

은 오픈소스

(open source)

기반의 통계분석 도구로서 기본적인 통계분석뿐만 아니라 데이터마이닝，

빅데이터 분석， 시각화 등 막강한 기능을 포함하고 있다．

본 논문에서는 원시데이터（

raw data

）인 관광객유동인구데이터를 가공하여 데이터마트를

구성하였으며， 이 데이터마트 상의 정보를 시각화 기법을 사용하여 보다 유의미한 정보로

표현하였다． 〈그림

2

＞는 데이터 분석 과정을 나타내고 있다． 〈그림

1

〉에서 나타난 바와

같이， 원시테이터는

R

에서의

SQL

처리기능인

group by

등의 명령에 등을 통하여 요약데

이터로 변환되었다． 변환한 데이터는

R

의

melt

등의 기능을 활용하여 다양한 형태의 데이

터로 변환하면서 데이터마트를 구성되었다． 데이터마트 상의 정보들은 구글맵， 그래프 등

의 기능을 활용하여 유의미한 정보로 표현하였다．

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〈그림

2>

데이터 분석 절차

6

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三

으포』 저］주 관광객 유동인구 데이터 분석 7

3.3

데이터분석 결과

제주 관광객의 유동인구 데이터를 다양한 방법으로 분석하여 그 결과를 시각적으로 표 현하였다． 〈그림 3＞은 제주관광객 유동인구 분포를 제주도 지도상에 나타내어 한눈에 파악할 수 있도록 하고 있다． 예상한 바와 같이， 유동인구는 제주시（연동 및 노형동 등） 지역과 서퀴 포시（강정동 등） 지역에 칩중되어 나타나고 있음을 알 수 있다． ＜그림 3> 제주 관광객의 유동인구 분포（2015년 7월 기준） 〈그림 4＞는 제주지역을 대분류（제주 "S. 서귀）하였을 때， 각 지역의 유동인구 규모를 비교하여 나타내고 있다． 제주시 지역은 약 50만여명， 서귀포시 지역은 약 17만여명의 유 동인구가 분포하고 있음을 알 수 있다． 〈그림 5〉는 제주지역을 중분류（읍·면단위）하였올 때． 각 지역의 유동인구 규모를 비교하여 막대그래프로 나타내고 있다， -7-

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8 麗經論巢 第36輯 〈그림 4> 대분류 기준 제주 관광객의 유동인구 분포（2015년 7월 기준） 〈그림 5> 중분류 기준 제주 관광객의 유동인구 분포（막대그래프） 一

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제주 관광객 유동인구 데이터 분석

9

＜그림

6

〉은 제주지역을 중분류（읍면단위）하고 평면그래프 기법을 사용하여 각 지역의

유동인구 규모를 비교하여 나타내고 있다． 연동， 노형동， 애월읍， 서귀동， 성산읍 등 지역

에 유동인구가 많이 분포하고 있음을 알 수 있다．

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〈그림

6>

중분류 기준 제주 관광객의 유동인구 분포（평면그래프

＜그림

7>

중분류 기준 제주 관광객의 유동인구의 나이별 분포

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10 釐經論棨 第36輯 ＜그림 7〉은 제주지역을 중분류（읍·면단위）하고 각 지역의 성별나이별 유동인구 분포를 보여주고 있다． M1O은 남자 10대를 의미하고 그래프애서는 주황색으로 표현되고 있다． W60은 여자 60대를 의미하고 그래프에서는 빨간색으로 표현되고 있다． M40은 남자 40 대를 의미하고 녹색이며 M50은 남자 50대를 의미하고 초록색으로 표현되어 있다． 일반적 으로 남자 40대와 50대（M40, M50), 여자 40대와 50대（W40, W50）이 타 나이 대에 비하 여 많은 비중을 차지하고 있음을 알 수 있다． ＜그림 8〉은 제주지역을 중분류（읍·면단위）하고 각 지역의 유동인구 분포를 시간대 별로 보여주고 있다． 그래프에서 x축은 각 지역을 나타내고 Y축은 시간대（0시∼ 23시）를 나타 내고 있다． Y축의 TO는 0시， Ti은 i시， Ti2는 12시， Ti9는 오후 7시 등을 의미한다， 유 동인구의 규모는 검은 원의 크기로 표현하고 있다． 예상한 바와 같이， 전반적으로 낮 시간 대에 유동인구가 많이 분포하고 있음을 알 수 있다． 왜냐하면 전화통화량 기준으로 유동 인구를 즉정하기 때문인 것으로 추측할 수 있다． 앞에서의 결과와 비슷하게 연동， 노형동 에서 오전 8시∼오후 8시 사이에 유동인구가 많이 분포하고 있음을 알 수 있다． · I 4 I 륵 ● 4. I I, 5 .4 5 I.. ...4 * 츨 . ' ◆ . . * 멩 * S * * 룔 , . · 」 * * S · , " 蚤 * 4 5 " ,,.,,,.,S,, * * 츨 47乙 반 I .4.,,.., 윙 "n I I ’… … … … · ， I 4 I . . . . I ' . J〕＝ 7rㄲ .1..)::木；久 ㅓ f7．「方｀ㅗ 工그 .：万 ’ㄴ 1E 百「∼ J 」丁깁〕｝첫＇「』J軟〕인：『 L:c 1. 「」丁흰 노 “하 기＇J」콥 컫7며7t ．그한」＝〕r 力＝== 卜 六＝=＝ㅜ 7 = 그卜卜： -I그＝r7F7 工 . ㅍ헌긱且 ：『 7 ,J} p건 '급＝rr=` 乙 r ㄱ 치RI슭 了 ` ' `F 』스 , r꼰 . == J 小， 卜∼J 혐 7 =r ∼1芬＝' 나 〈그림 8> 중분류 기준 게주 관광객의 유동인구의 시간대 발 분포 .4 I . ㅌ 4 I S : S Iii,,,,", I ∼＊ * . · ，솥 ㅓ * 흠 ~ 」S I. ...I " · , 4 ：ㅓ . ' · ,4S . . ' 펩 · * ' ' · . I ㅣ 10

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眈恪G겨 졔주 관광객 유동오拓r 데이터 분석 11 〈그림 9> 중분류 기준 제주 관광객의 유동인구의 나이별 분포 ＜그림 9〉는 제주지역을 중분류（읍·면단위）하고 각 지역의 유동인구 분포를 성별·나이별 로 나타내고 있다． 그래프에서 x축은 각 지역을 나타내고 V축은 성과 나이를 나타내고 있 다． V축의 M 10은 낭자 10대， M20은 남자 20대． \\1 10은 여자 10대 등 M10-W60까지의 분포를 보여주고 있다． 연동’ 및 노형동 등에서는 40대와 50대 연령의 유동인구가 많고 여 자보다 남자의 유동인구가 많음을 알 수 있다． 〈그림 10＞은 제주지역을 소분류（동·리단위）하고 각 지역의 유동인구 규모 순위를 나타 내고 있다． 1위와 2위는 중분류 때와 같이 연동과 노형동이 차지했으나 3위는 애월읍을 제치고 서귀동이 차지하였다． 20위권 이내에는 표선동와 중문동을 제외하고 시내 지역이 차지하고 있응을 알 수 있다． ＜그림 11〉은 연동지역에서 유동인구가 가장 많은 곳을 구글맵으로 나타내고 있다． 이 지역은 신라면세점 부근인 것으로 나타났다．

순위 묘ㅌG1이낼 AGE qlv 1 연등 TOTAL 66969 2 노형등 TOTAL 55804 3 서귀등 TOTAL 21513 4 이도이등 TOTAL 21160 5 용담이등 TOTAL 17955 6 일도이등 TOTAL 17327 7 색달동 TOTAL 13287 8 등흥등 TOTAL 11506 9 건밉동 TOTAL 10762 10 삼도이등 TOTAL 9920 11 삼도일등 TOTAL 9823 12 화북일등 TOTAL 9520 13 외도일동 TOTAL 9446 14 이도일등 TOTAL 9168 15 고성리 TOTAL 8960 16 아라일동 TOTAL 8754 17 표선리 TOTAL 7837 18 중문등 TOTAL 7649 19 도남등 TOTAL 7356 20 강죠l듬 TOTAL 7007 一 冊 12 産經論集 第36韓 〈그림 10> 소분류 기준 게주 관광객의 유동인구 분포의 지역 순위 ＜그림 11> 중분류 기준 제주 관광객의 유동인구 1위 지역의 구글맵 표현 12

제주 관광객 유동인구 데이터 분석 13

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결 론

본 논문에서는 제주지역 상권분석의 탐색적 고찰 차원에서 공공에이터포털에 공개된 제주 관광객 유동인구 데이터를 분석하여 그 결과를 제시하였다． 제주 관광객 유동인구 데이터는 2015년 7월의 유동인구 상황을 지역별·성별·나이별，시간대 별로 구분하여 포함 하고 있었지만， 가공되지 않은 원시데이터 형태（텍스트화일）로 표현되어 있었기 때문에 데이터분석 기법을 적용하여 다음과 같은 분석 결과를 도출하였다． 첫째， 제주시 지역이 서귀포시 지역에 비하여 2배 이상의 관광객 유동인구를 차지하는 것으로 나타났다． 넓지 않은 제주지역이지만 아직까지도 산북지역과 산남 지역의 관광 관련 경제 인프라의 격차가 현존하고 있음을 알 수 있는 대목이다． 둘째， 제주시 지역에서도 연동이나 노형동 등 신제주 시내 권에 집중되어 유동인구가 분포하고 있음을 알 수 있었다． 연동은 지역의 중분류와 소분류 단위에서도 유동인구 규 모에서 1위를 하였다． 연동지역 내에서 유동인구 규모가 가장 큰 곳은 신라먼세점 부근 인 것으로 나타났다‘ 이것은 중국관광객의 급증과 함께 면세점을 중심으로 한 쇼핑 관광 활동의 결과가 반영된 것으로 예측할 수 있다. 셋깨， 시내 권 이외의 지역이서 유동인구 규모가 비교적 큰 곳은 중문， 표선， 애월 등 이었다． 중문과 표선은 제주지역 대표 관광지 중의 하나이므로 유동'拓구 규모가 큰 것은 예측할 수 있는 상황이었지만， 애월읍의 경우는 마땅한 대표 관광지가 없는 상황아서 이 외의 결과라고 할 수 있다． 애월 지역은 공항과의 근접한 위치， 신엄 지역의 아름다운 ㅣ 해안가， 제주의 타 지역과 상대적으로 차별되는 건조한 기후 등의 영향으로 인하여 많은 관광객들이 찾는 것으로 유추 해석할 수 있다． 본 논문은 많은 한계점을 드러내고 있지만 발전 가능성 또한 내포하고 있다． 그 한계 점으로서， 관광객 유동인구 데이터의 일부（2015년 7월）만을 분석하였기 때문에 단순한 분석기법을 적용할 수 밖에 없었으며 그 결과 또한 유의미한 것이 많지 않았다는 점이 다． 그러나， 전화통화 등의 활동을 데이터화한 사실데이터를 기반으로 분석하였기 때문 에 그 결과에 대한 신빙성은 매우 높다고 할 수 있다， 향후， 2014년∼2015년 사이의 데 이터를 연계하여 분석을 할 계획이며 더 많은 유의미한 정보를 도출할 수 있을 것이라 기대한다． 13

14 産經論柒 第36韓

참고문헌

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제주 관광객 유동인구 데이터 분석 15

국문개요

제주 관광객 유동인구 분포에 대한 세부적인 정보는 관광시설 인프라 확충과 지 역경제발전을 위한 다양한 장책결정 과정에서 중요한 역할을 할 수 있다． 본 논문에서는 공공데이터포털이 개방하고 있는 다양한 빅데이터 중에서 제주 관광객 유동인구현황 데이터를 분석하였다． 분석결과， 첫째 산북지 역과 산남지역 의 유동인구 분포가 불균형 상태였고， 둘째 산제주 연동지역 면세점 부근의 유동 인구 규모가 가장 컸으며 , 셋에 애월읍 지역의 유동인구 규모가 타 비시내권 지 역에 비하여 높았다． 이 논문은 제주 관광객 유동인구 데이터의 일부만을 대상으로 탐색적 고찰 차 원에서 분석을 하였기 때문에 유의미한 결과들은 많지 않았지만， 사실（fact) 데 이터를 기반으로 분석하였다는 점에서 의미가 있다． 향후， 본 논문에서의 분석기 법을 활용하먼서 데이터를 확장 및 연계하여 분석한다면 많은 유의미한 갈과들이 만들어질 것이다． 주제어： 유동인구， 제주， 공공에이터포털， 관광． 빅데이터 15