지리정보시스템과 빅데이터 분석 시스템을 활용한 관광 정책수립 방안
-인천광역시 주요 관광지 중심으로-
민경준1, 임희석2*
1고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과 석사과정, 2고려대학교 컴퓨터학과 교수
Tourism policy establishment plan using geographic information system and big data analysis system
-Focusing on major tourist attractions in Incheon Metropolitan City-
Kyoungjun Min1, Heuiseok Lim2*1Master course, Big Data Convergence Department, Korea University Graduate School of Computer and Information Technology
2Professor, Department of Computer Science and Engineering, Korea University
요 약 본 연구는 지리정보시스템과 빅데이터 분석 시스템을 활용하여 관광객 유입동향 및 소비패턴 분석에 목적을 둔 연구이다. 인천광역시 주요 관광지 중 송도센트럴파크와 차이나타운을 선정하여 2017년 6월 1개월 동안 유동인구 분석, 카드매출 분석을 진행하였다. 전국 광역시도로부터 송도센트럴파크에 방문한 관광객은 인천광역시, 경기도, 서울 특별시 순으로 높게 나타났으며, 외국인 관광객 비중은 중국이 가장 높았다. 차이나타운 관광객의 카드 소비 이용건수는 남성이 여성보다 12.4% 높게 나타났고 카드소비 금액도 남성이 18% 높게 나타났다. 본 연구는 관광객들의 유입동향 및 소비패턴을 분석하여 관광정책 수립의 주요 쟁점들을 도출함으로써 관광정책의 전략적 방안을 제안하는데 시사점이 있다. 본 연구를 바탕으로 향후 관광 인프라 구축 개선에 도움이 될 수 있다고 기대된다.
주제어 : 지리정보시스템, 빅데이터, 인천광역시, 전자지도, 데이터분석
Abstract This study aims to analyze tourist inflow trends and consumption patterns using a geographic information system and big data analysis system. Songdo Central Park and Chinatown were selected among the major tourist destinations in Incheon, and floating population analysis and card sales analysis were conducted for one month in June 2017. The number of tourists visiting Songdo Central Park from metropolitan cities across the country was highest in the order of Incheon Metropolitan City, Gyeonggi-do, and Seoul Metropolitan City, and the proportion of foreign tourists was the highest in China. The number of card consumption used by Chinatown tourists was 12.4% higher for men than for women, and the amount of card consumption was also higher for men by 18%. This study has implications for proposing a strategic plan for tourism policy by analyzing the inflow trend and consumption pattern of tourists and deriving major issues in the establishment of tourism policy. Based on this study, it is expected that it can be helpful in improving the construction of tourism infrastructure in the future.
Key Words : Geographic Information System, Big Data, Incheon, Electronic map, data analysis
*Corresponding Author : Heuiseok Lim([email protected]) Received April 26, 2021
Accepted August 20, 2021 Revised July 16, 2021
Published August 28, 2021
1. 서론
1.1 연구 배경관광지는 1963년 제도 도입과 1969년 최초지정 이후 1970년대 말부터 본격적으로 조성사업을 시작, 지정 후 20년이 지난 관광지가 전국 관광지 228개소 중 약 70%
인 159개소에 이르면서 관광지 노후, 유휴화 문제가 꾸 준히 지적되어 왔다[1]. 또한 전 세계적으로 저성장, 높 은 실업 시대에 새로운 경제성장 동력으로 관광산업에 대한 잠재적 가치에 대한 관심이 급증하고 있다[2]. 최근 정보기술의 발전과 더불어 관광산업의 정보화에 대한 관 심도 매우 높아지고 있으며 관광 정보기술은 관광산업을 끊임없이 변화시키는 주요 연구영역이 되었다[3].
2020년 9월 기준 누적 방한 외래 관광객 수는 약 233 만 명으로 전년 동기대비 82%가 감소하였다[4]. 또한 최 근에 거시경제의 급격한 변화에 따라 관광부문에도 밀레 니엄시대에 이은 Z세대의 등장에 따라 관광객, 관광산 업, 관광지역, 관광정책의 변화를 불러오고 있지만 분석 데이터의 부족으로 이와 같은 트렌드 변화에 제대로 대 응할 수 없었다[5-8]. 관광업계나 관광관련 단체에서도 관광객들의 이동패턴이나 소비형태 파악을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으나, 현재까지는 대부분 소셜 미디 어 및 포털 등 소셜 데이터 분석에 한정되어 있어 이동통 신, 신용카드 등 다른 유형의 빅데이터에 대한 논의는 진 행되지 못하고 있다는 한계가 있다[9]. 즉 관광지에서의 유동인구, 유동인구 유입에 대한 분석이 저조했고, 관광 객에 대한 소비형태 분석이 부족했다.
1.2 연구의 목적
본 연구는 이동통신사 유동인구 데이터와 신용카드사 매출데이터를 위치(좌표)정보 등 지리정보시스템과 결합 활용하여 인천광역시 주요 관광지역인 송도센트럴파크와 차이나타운에서의 관광객의 유입동향 및 소비패턴을 분 석하고자 한다. 더 나아가 이동통신사 데이터를 활용하 여 내국인 연령별 유동인구추이 및 시계열분석, 내국인 유입분석(광역시단위별, 시군구단위별), 외국인유입분석 (국가별), 방문객수 추계, 여행패턴을 분석하고 신용카드 데이터를 활용하여 내국인유입분석(광역시단위별, 시군 구단위별), 매출액 월별추이, 연령별. 성별분석, 매출액 이용건수, 외국인 유입분석 등 관광객의 소비패턴 및 지 출특성을 분석하고자한다.
2. 관련 연구
2.1 지리정보시스템(GIS)지리정보시스템(GIS, Geographic Information System) 은 지리 공간적으로 참조가능한 모든 형태의 정보를 효 과적으로 수집, 저장, 갱신, 조정, 분석, 표현할 수 있도 록 설계된 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어 및 지리적 자료, 인적자원의 통합체이다[10]. GIS는 인간의 현실생 활과 밀접한 관계가 있는 모든 자료를 취급함으로써 광 범위한 활용분야를 가지고 있다. GIS의 활용분야는 토 지, 자원, 도시, 환경, 교통, 농업, 해양 및 국방에 이르기 까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 빠르게 발전하고 있다.
GIS는 다량의 자료를 컴퓨터 기반으로 구축하여 정보를 빠르게 검색할 수 있으며 도형자료와 속성자료를 쉽게 결합시키고 통합 분석 환경을 제공한다[11]. 본 연구에서 는 GIS 기술 유형 중 웹 GIS 기술을 사용하였다. 웹GIS 는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보 를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다.
또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처 리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지 속해왔다[12]. 최근에 관광 전략에 GIS를 활용하는 연구 들이 많아지고 있다. 예를 들어 GIS를 기반으로 한 광주 시 관광정보안내시스템의 개발 연구[13], GIS를 이용한 가상 관광시스템 구축방안[14] 등이 있다. 하지만 GIS를 활용한 기존 연구들은 지리적 정보에 대해 초점을 맞추 었고, 방문객들의 이동경로 및 소비패턴을 결합하는 연 구가 부족하였다[15]. 또한 이동통신사 유동인구(유입)데 이터 및 카드매출(유입)데이터를 웹 GIS와 결합하여 빅 데이터 관광 분석 시스템을 구축한 연구도 찾아볼 수 없 었다. 따라서 ‘GIS 전자지도 기반 관광지 빅데이터 분석 시스템 ’구축으로 빅데이터 기반의 관광정책 지원을 위 한 데이터를 신속 정확하게 분석/제공 할 수 있고, 사용 자들에게 익숙한 웹 브라우저에서 쉽게 분석 할 수 있으 며, 시간과 비용을 절약할 수 있을 것으로 기대된다.
2.2 전자지도
본 연구에서는 브이월드 전자지도를 사용하였다. 브이 월드 전자지도는 개방형 OPEN API이다. 또한 지도 서 버 개발로는 Geo Server 2.7.6을 사용하였다. Geo Server란 사용자가 지리 공간 데이터를 보고 편집 할 수 있는 Java 기반 서버이다. OGC (Open Geospatial Consortium)에서 정한 개방형 표준을 사용하는 GeoServer
는 지도 생성 및 데이터 공유에 있어 뛰어난 유연성을 제 공한다[16]. 클라이언트 개발은 OpenLayers를 사용하 였다. 오픈레이어스(OpenLayers)는 오픈 소스 웹 브라 우저에서 지도데이터를 표시하기 위한 자바스크립트 라 이브러리이다. 네이버 맵 또는 Google 맵 과 같은 웹 기 반의 지도 응용 프로그램에 API를 제공한다[17]. 본 연 구에서 오픈레이어스는 툴팁, 아이콘, 주제도 및 히트맵 을 화면에 표출하기 위하여 사용된다.
3. 연구 방법 및 절차
3.1 주요 외부데이터본 연구에서 주요 외부데이터로 사용된 데이터는 전자 자도, 이동통신사의 유동인구 데이터, 신용카드사의 매 출 데이터, 표준행정구역, 우편번호 구역정보를 사용하 였다. 유동인구 데이터 및 신용카드 매출데이터의 경우 2016년 7월부터 2017년 6월까지의 12개월간의 기간으 로 데이터마트를 구축하였다. 데이터마트란 데이터 웨어 하우스 환경에서 정의된 접근계층으로, 데이터 웨어하우 스에서 데이터를 꺼내 사용자에게 제공하는 역할을 한 다. 데이터마트는 데이터 웨어하우스의 부분이며, 대개 특정한 조직, 혹은 팀에서 사용하는 것을 목적으로 한다.
데이터마트에서의 주요 내용으로는 성/연령대별 유동인 구 유입데이터, 외국인 유동인구 유입 데이터, 시간대별 유동인구 데이터, 성/연령대별 카드매출 유입 데이터 ,외 국인 카드매출 유입 데이터이다. 참고로, 이동통신사 유 동인구 데이터는 통화 및 데이터 통신 위치기반으로 집 계되었다. 또한 연령별 유동인구 데이터는 해당 월의 일 평균 데이터이다. 또, 행정안전부의 표준행정구역정보(전 국/인천광역시 표준행정구역정보 및 경계데이터) 및 우 편번호구역 정보(우편번호 정보 및 경계데이터)도 주요 외부데이터로 사용하였다. 주요 외부데이터는 Table 1 과 같다.
3.2 주요 내부데이터
본 연구에서 주요 내부데이터로 사용된 데이터는 관광 공사, 지자체 등이 보유하고 있는 관광안내소, 주요 관광 지, 버스정류장, 주차장 등을 내부데이터로 활용하였다.
주요 내부데이터는 Table 2와 같다.
Data Name contents
Electronic Map VWORLD Open API Mobile operator floating
population data
Floating population inflow data by gender/age
(2016-07~2017-06)
Foreign floating population inflow data (2016-07~2017-06)
Credit card company sales data
Sales inflow data by gender/age (2016-07~2017-06)
Foreign sales inflow data (2016-07~2017-06) Standard Administrative
Area Information
Information and boundary data of Metropolitan cities and municipalities nationwide
Incheon
Administrative-dong Information and Boundary Data
zip code area Incheon postal code information and boundary data
Table 1. Major external data
Data Name contents
tourist information center Tourist information center name, location, contact information, operating hours and coordinates information
major tourist attractions Main tourist attraction name, guide page URL and coordinate information Bus stop Bus stop name, route number and
coordinate information
parking lot Parking lot name, number of parking spaces and coordinates information
Table 2. Major internal data3.3 주요 관광지 권역설정
본 연구에서는 인천광역시 주요 관광구역을 32권역으 로 설정하였다. 주요 관광지명 및 권역 경계 정보를 사용 하였으며 주요 관광구역은 송도센트럴파크, 차이나타운, 개항누리길, 인천대공원, 잠진도 등이다. 자세한 내용은 Table 3과 같다.
Major tourist areas gaehangnuligil gyeong-in-alaba
esgil guwoldong
lode-ogeoli bupyeong kkangsijang bupyeong
Culture Street solaeseubjisaeng
taegong-won solaepogu songdodalbichch ugjegong-won Songdo Central
Park song-woldongdo
nghwama-eul sanglyugjagjeon
ginyeomgwan sanpogugjesijan g
yeon-anbudu Wangsan Beach Wolmi Park Wolmi Culture Street Eurwangni
Beach Incheon Grand
Park Incheon Fish
Market Freedom Park
Chinatown Cheongna Lake
Park canal walk triple street Sunrise Park Incheon Port
Passenger
Terminal sammoghang Choji Bridge
Ganghwa Bridge Seokmo Bridge Jamjindo Donggu Bedari
Table 3. Major tourist area settingFig. 1. System diagram
3.4 데이터분석-관광 빅데이터 분석 시스템 활용 데이터 분석기간의 경우 , 2016년 7월부터 2017년 6 월까지 1년간의 데이터기간을 분석하였다. 내국인 및 외 국인 유동인구의 경우, 이동통신사 기지국 기반의 통화 량 DB를 기반으로 고객 집객시설, 이동통신사 시장 점유 율 등을 계산하여 전국을 50m×50m 셀 단위로 추정 또 한 행정동을 기준으로 지역 범위를 설정, 휴대폰 사용자 의 통화/문자 발․수신 및 데이터 트래픽을 기준 데이터를 활용하였다. 외국인 유동인구 유입데이터는 이동통신사 로밍데이터로 한정하였고 내국인 및 외국인 모두 월 합 계로 집계되었다. 이동통신사의 유동인구 데이터와 신용 카드사 매출 데이터의 경우 성별, 나이별, 그리고 시간대 별 속성이 포함되어 있다. 따라서 주요 관광지인 송도센 트럴파크와 차이나타운의 기간별, 월별 방문객 유입분석, 매출분석 그리고 소비성향 분석을 성별 그룹, 외국인 그 룹, 연령대 그룹의 차이를 비교 분석하는데 활용되었다.
또한 신용카드사의 매출 데이터는 행정동 단위로 수급되 기 때문에 분석지역에 걸치는 행정동 별 값의 합계로 분 석하였다. 본 연구에서는 Table 1에서 명시한 외부데이 터(전자지도, 이동통신사 내/외국인 유동인구 및 유입인 구, 카드사의 내/외국인 매출 및 유입매출, 행정구역/우 편번호구역정보), Table 2에서 명시한 내부데이터(관광 안내소, 주요 관광지, 버스정류장, 주차장)를 사용하여
‘관광 빅데이터 통합 마트’를 구성하고, 전자지도를 접목 시켜 특화된 ‘GIS 전자지도 기반 관광지 빅데이터 분석 시스템’을 구축하였다. 따라서 본 시스템을 통하여 주요 관광지의 유동인구 및 유동인구 유입 분석, 카드매출 분 석 및 카드매출 유입 분석, 그리고 위치(좌표)정보 표출 등 데이터를 분석/표출함으로써 인천광역시 관광정책 지 원을 위한 데이터의 제공, 관광객 맞춤형 중심 빅데이터 활용 기반조성, 그리고 데이터기반의 과학적 시정구현
지원을 위한 데이터를 신속 정확하게 분석/제공 할 수 있 다. 시스템 구성도는 Fig. 1과 같다.
3.5 데이터 분석 시스템 알고리즘 및 Visualization 본 시스템의 구축방향은 Fig. 2 시스템 알고리즘 및 메뉴 구성도에 나타나 있는 화면과 같다. 본 연구에 활용 하는 ‘GIS 전자지도 기반 관광지 빅데이터 분석 시스템
’은 관광분야 빅데이터를 전자지도 기반으로 분석하는 시스템으로 분석 단계는 다음과 같다. 1단계는 다양한 분석 지역 설정(화면 내, 반경, 행정동, 주요 관광지 분석 지역 설정) 방법을 제공한다. 2단계는 유동인구(유동인구 분석, 유동인구 유입 분석) 및 카드매출(카드매출 분석, 카드매출 유입 분석) 빅데이터 정보를 분석한다. 3단계는 관광 관련 위치(좌표)정보(관광안내소, 주요 관광지, 버 스정류장, 주차장)를 표출한다. 이와 같이 단계별로 분석 하고 지도상에 표출하여 데이터 기반으로 과학적이며 쉽 고 편리하게 분석할 수 있도록 구현했다.
Fig. 2. System algorithm & Menu diagram
4. 연구 분석 및 결과
4.1 송도센트럴파크 관광객 유입 동향 및 분석 본 연구는 이동통신사 유동인구 데이터를 이용한 인천 광역시 주요 관광지의 하나인 송도센트럴파크 방문객들 의 이동경로 및 방문객들의 유입 패턴에 대하여 분석하 였다. 행정동 기준 유입지역 분석 결과는 다음과 같다.
2017년 6월 1개월 동안 전국 250개 시군구에서 송도센 트럴파크에 방문한 관광객은 160,700명이고, 분석데이 터를 시각화하면 Fig. 3과 같다. 거리가 가까운 인천광역 시 및 경기도에 거주하는 관광객의 유입 비중이 매우 높
음을 확인할 수 있다. Table 4를 보면 송도센트럴파크에 가장 많이 방문하는 관광객들은 1위 인천광역시 연수구 (57,226명), 2위 인천광역시 남동구(13,645명), 3위 인 천광역시 남구(12,301명), 4위 인천광역시 부평구 (7,488명), 5위 경기도 부천시(4,836명)에 거주하는 관 광객의 유입비중이 가장 높았다. 또한 연령별로도 분석 해본 결과 30, 40대의 유입이 가장 많았으며 70대 이상 고령화 층은 다른 연령 대비 방문이 적은 것으로 나타났 다. 경기도의 경우 시흥시(2,647명), 성남시 분당구 (1,212명), 광명시(1,109명) 등에 거주하는 방문객유입 비중이 높았다. 서울특별시 지역의 경우 강남구(2,206 명), 양천구(1,466명), 강서구(1,358명), 구로구(1,352 명) 등에 거주하는 방문객 유입비중이 높음을 확인할 수 있다. 하지만 서울특별시의 경우는 인천광역시 및 경기 도 대비 방문객 수가 적은 것으로 확인되었다.
Area Number of inflows
Yeonsu-gu, Incheon 57,226 persons Namdong-gu, Incheon 13,645 persons
Nam-gu, Incheon 12,301 persons
Bupyeong-gu, Incheon 7,488 persons Gyeonggido Bucheon 4,836 persons
Table 4. Songdo Central Park Top 5 Tourist Inflow by Si/Gun/Gu
Fig. 3. Songdo Central Park Tourist Inflow Analysis Result Screen by Si/Gun/Gu
Fig. 4는 전국17개 광역시도에서 송도센트럴파크에 방문한 관광객을 분석한 결과이다. 전국 17개 광역시도 에서 방문하는 관광객들은 Table 5와 같이 1위 인천광 역시 (102,808명), 2위 경기도(24,498명), 3위 서울특별 시(21,315명), 4위 충청남도 (1,376명), 5위 경상북도
(1,335명)이다.
Area Number of inflows
Incheon Metropolitan City 102,806 persons
Gyeonggi-do 24,498 persons
Seoul 21,315 persons
Chungcheongnam-do 1,376 persons
Gyeongsangbuk-do 1,335 persons
Table 5. Songdo Central Park Top 5 Tourist Inflow by Metropolitan City/Do
Fig. 4. Songdo Central Park Tourist Inflow Analysis Result Screen by Metropolitan City/Do
Fig. 5는 송도센트럴파크에 방문한 내국인 관광객을 연령대별로 분석한 결과 화면이다. 전체 연령대별로 시 계열 분석 결과 2016년 7월부터 11월까지(가을 시즌) 증가 추세가 나타났으나 12월부터 2017년 2월까지(겨울 시즌) 감소 추세를 보였으며, 이후 3월부터 5월까지(봄 시즌) 다시 증가하는 패턴이 나타나는 형태를 보인다.
Fig. 5. Songdo Central Park tourist inflow analysis result screen by age group
Fig. 6은 2017년 6월 1개월 동안 방문한 외국인 유입 인구 분석 결과 화면이다. 2017년 6월 월간 송도센트럴 파크 외국인 전체 방문객수는 총 1,829명이다. Table 6 과 같이 1위 중국(317명), 2위 미국(236명), 3위 일본 (192명), 4위 러시아 (116명), 5위 대만(109명) 순으로 비중 높음을 알 수 있다. 또 2017년 6월 기준 송도센트 럴파크 외국인 방문객수는 2016년 7월 기준에 비해 약 24%정도 감소하였음을 확인할 수 있었다.
Country Number of inflows
China 317 persons
USA 236 persons
Japan 192 persons
Russia 116 persons
Taiwan 109 persons
Table 6. Songdo Central Park TOP 5 inflow of foreign tourists by country
Fig. 6. Songdo Central Park foreign tourists inflow analysis result screen
4.2 차이나타운 카드매출 및 매출액 유입분석 본 연구는 신용카드사 매출데이터를 이용한 인천광역 시 주요 관광지의 하나인 차이나타운을 방문한 방문객들 이 발생시킨 신용카드 매출데이터를 활용하여 방문객들 의 카드 이용건수, 업종별 카드매출액, 성별, 연령별, 계 절별 카드매출액에 대하여 분석을 하였다. Fig. 7.과 Fig. 8.은 차이나타운에 방문한 방문객들의 2017년 6월 신용카드매출액과 이용건수를 성별, 연령별, 업종별로 분석한 결과 화면이다. 차이나타운 관광객의 2017년 6 월 1달간 카드소비 이용건수는144,791건으로 나타났다.
남자 관광객은 81,366건(56.2%), 여자 관광객은 63,425건(43.8%)으로 남자 관광객의 소비가 여성보다
12.4% 높게 나타났고, 카드소비 금액은 남성이 2,425백 만원(59%), 여성이 1,689백만원(41%), 총합계 4,115백 만원으로 분석 되었다. 카드 소비금액은 남성 관광객의 소비가 여성 관광객보다 18% 높게 나타났다. 또한 데이 터 분석 기간 2016년 07월부터 2017년 6월 중 2017년 1월과 2월(겨울 시즌)에 매출액이 가장 낮게 나타났으며, 2017년 4월과 5월(봄 시즌)에 매출액이 가장 높게 나타 난 것을 확인할 수 있다. 이용건수는 2016년 10월과 11 월(가을 시즌)에 이용건수가 가장 낮게 나타났고, 2017 년 4월과 5월(봄 시즌)에 이용건수가 가장 많다고 나타나 고 있다.
Fig. 7. Chinatown sales analysis result screen
Fig. 8. Chinatown card usage analysis result screen 2017년 6월 1개월 동안 차이나타운에 방문한 전국 250개 시군구에서 방문한 관광객들이 차이나타운에서 사용한 카드매출 유입을 시각화해 보면 Fig. 9와 같다.
거리가 가까운 인천광역시 및 경기도에 거주하는 관광객 의 카드매출 유입 비중이 매우 높음을 확인할 수 있다.
Table 7을 보면 총 카드매출액 4,022백만원 중 1위 중 구(719백만원), 2위 남구(654백만원), 3위 동구(426백
만원), 4위 남동구(237 백만원), 5위 연수구(217백만원) 에 거주하는 관광객의 카드사용 비중이 가장 높았다. 경 기도의 경우 시흥시(52백만원), 안산시 단원구(31백만 원)에 거주하는 관광객의 카드사용 비중이 높았다. 서울 특별시 지역의 경우 구로구(38백만원), 강서구(34백만 원), 양천구(34백만원)에 거주하는 관광객의 카드사용 비 중이 높음을 확인할 수 있다. 또한 연령별로는 40대의 유 입이 가장 많은 것으로 나타났다.
Area Card usage amount
Jung-gu, Incheon 719 million won Nam-gu, Incheon 654 million won Dong-gu, Incheon 426 million won Namdong-gu, Incheon 237 million won Yeonsu-gu, Incheon 217 pmillion won
Table 7. Top 5 tourist card sales by Si/Gun/Gu inChinatown
Fig. 9. Card sales inflow analysis result screen by Si/Gun/Gu of Chinatown
Fig. 10은 2017년 6월 1개월 동안 전국17개 광역시 도에서 차이나타운에 방문한 관광객들이 사용한 카드매 출액을 분석해 시각화한 결과이다. 마찬가지로 인천광역 시에 거주하는 관광객 유입 비중이 가장 높은 것을 확인 할 수 있었다. Table 8을 보면 총 카드매출액은 8,122백 만원 중 1위 인천광역시(5,460백만원), 2위 경기도 (1,244백만원), 3위 서울특별시(951백만원), 4위 충청남 도(74백만원), 5위 충청북도(47백만원)이다.
Area Card usage amount
Incheon Metropolitan City 5,460 million won
Gyeonggi-do 1,244 million won
Seoul 951 million won
Chungcheongnam-do 74 million won Chung-cheong bukdo 47 million won
Table 8. Top 5 tourist card sales by MetropolitanCity/Do in Chinatown
Fig. 10. Card sales inflow analysis result screen by Metropolitan City/Do of Chinatown
Fig. 11은 2017년 6월 1개월 동안 차이나타운에 방 문한 외국인 방문객이 사용한 신용카드 이용건수 분석결 과이다. 신용카드사용 국가는 중국(513건), 미국(3건), 일본, 러시아, 기타(1건)순으로 확인되었다.
Fig. 11. Chinatown foreigner card usage analysis result screen
5. 연구 결과 분석 시사점
본 연구는 지리정보시스템과 관광 빅데이터 분석 시스 템을 활용하여 인천 주요 관광지 중에서 송도센트럴파크 에서는 관광객 유입 동향 및 관광객 분석을 하였고, 차이 나타운에서는 차이나타운 방문객 카드매출 및 유입매출 분석을 하여 인천광역시 관광정책 수립방안에 대한 주요 쟁점들을 도출하였다.
첫째, 송도센트럴파크와 차이나타운의 분석 결과 가을 과 봄에 방문객이 많다. 두 곳 관광지 모두 가을에서 겨 울로 계절이 변화함에 따라 유입인구가 감소하였으며, 겨울에서 봄으로 계절이 변화함에 따라 유입인구가 다시 증가하는 패턴이 나타났다. 즉 두 곳 모두 가을과 봄에 방문객이 많음을 보이고 있다. 이를 감안하여 관광홍보 를 봄, 가을에 더 집중적으로 인천광역시의 다른 주요 관 광지와 연계하여 관광정책을 수립할 수 있을 것이다.
둘째, 관광지에 따라 유입인구의 연령대가 다르다. 송 도센트럴파크는 주변에 휴양 및 레저시설, 쇼핑시설 등 대표적 관광 인프라와 함께 국제학교 등 특성화 요인이 작용한 결과 20~40대 젊은 연령층의 유입 비중이 고 연 령층에 비해 높게 나타난 것으로 해석된다. 따라서 젊은 연령층의 수요를 반영하여 수용태세를 갖추고 축제/이벤 트 등의 콘텐츠를 지속적으로 개발한다면 도심 속의 차 별화된 관광지로 긍정적 파급효과가 예상된다. 그러나 차이나타운은 오히려 40~60대 연령층의 유입 비중이 높 으며, 중화권을 비롯한 아시아 국가에서 유입된 방문객 의 비중이 높은 특징이 있다. 따라서 기존 유입고객의 니 즈를 파악하고 토대를 공고히 하면서 동시에 신규 시장 확대를 위한 타깃 설정 등의 노력을 통해 관광 효과를 극 대화하는 방안이 필요하다.
셋째, 송도센트럴파크와 차이나타운의 활성화된 업종 이 다르다. 외부 방문객의 이용 비중이 가장 높게 나타난 음식 업종만 살펴보더라도, 송도센트럴파크는 해산물 음 식 업종이 활성화 되어있고, 차이나타운은 중국음식, 패 스트푸드, 커피 등의 업종이 활성화되어 있다. 따라서 외 부 방문객 이용 업종은 큰 차이가 나타났다. 이는 외부 방문객이 지역 특성을 인지하고 있으며 지역 내 활성화 된 콘텐츠로 인하여 영향을 받고 있다는 것을 의미하며 실제로 그 효과가 나타나고 있다는 것을 증명하는 결과 이므로 인천 지역 관광지의 특성에 따른 맞춤형 콘텐츠 발굴을 위해 지속적으로 노력해야 할 것이다.
넷째, 송도센트럴파크 및 차이나타운은 모두 외국인 방문객의 경우 중국방문객에 너무 편중되어 있다. 사드
배치 등 국제 이슈로 인하여 2017년 3월 말부터 중국인 관광객이 급감함에 따라 외국인 관광 매출 시장에 타격 을 준 것을 본 분석 결과를 통해서도 확인할 수 있다. 우 리나라는 중국 등 특정 국가로부터 유입되는 외국인 관 광객이 발생시키는 지역경제 효과에 의존적인 경향이 있 었기 때문에 갑자기 대두되는 문제에 대응할 수 있는 준 비가 아직까지는 다소 부족한 실정이다. 중국인 방문객 이 감소하더라도 대체할 수 있는 외국 관광객, 즉 일본 인, 홍콩인, 필리핀인, 러시아인 등 다양한 국가를 대상 으로 한 관광정책이 시급히 마련되어야 한다는 것을 시 사한다.
6. 결론
본 연구는 지리정보시스템과 관광 빅데이터 분석 시스 템을 활용하여 인천광역시 32개 주요 관광지 중에서 송 도센트럴파크와 차이나타운 두 곳을 중심으로 연구 분석 하여 인천광역시의 관광 정책수립 방안을 제안하였다.
기존의 연구가 대부분 실제 시스템적이거나 실증적이라 기보다 이론적이거나 검증하기 어려운 실험용 가공데이 터 기반의 연구가 대부분이었다. 본 연구는 이러한 가공 이나 개념적인 연구에서 벗어나 실제 관광 빅데이터 분 석 시스템에 전자지도, 이동통신 유동인구데이터 및 신 용카드 매출액, 관광지 위치(좌표)정보 등을 실제로 적용 하여 연구 분석 자료를 신속하게 추출하기 때문에 실증 적이고 과학적이며 정확하고 신속한 연구결과 추출이 가 능하다는데 중요한 의미가 있다. 관광 빅데이터 분석 시 스템을 활용하는 본 연구를 기반으로 하여 인천광역시 주요 관광지로 유입하는 관광객 유입 동향, 인천광역시 에서 관광객이 사용하는 카드매출 및 유입매출 분석을 하여, 데이터 기반의 과학적 시정구현 지원, 시민 맞춤형 중심 빅데이터 활용 기반조성, 과학적이고 전략적인 관 광정책 수립방안 제안은 물론 관광자원 개발방안을 제안 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
REFERENCES
[1] S. J. Lee, S. H. Ahn & H. A. Y. (2021) KRIHS POLICY
BRIEF No.811. Diagnosis of the current status and
causes of the decline of tourist destinations and the
direction of the regeneration policy : KRIHS
[2] D. W. Ha. (2017). KIET Industrial Economy October
2017 . http://www.kiet.re.kr
[3] Y. Noh. (2007). A study on the architecture of tourism information system using web-based GIS. Financial knowledge research, 5(1) . 159-177, ISSN 1738-0715 [4] Tourism Research Division. (2020). Impact of
COVID-19 on tourism industry and countermeasures [5] National Travel Survey. https://know.tour.go.kr/
[6] Korea Culture and Tourism Institute.
https://www.kcti.re.kr/web/user/main.do
[7] B. K. Jang. (2020). tourism policy :ㅤBaeksan publisher [8] H. S. Kim. (2006). A study on the change direction of
tourism industry policy ：Korea Culture and Tourism Policy Institute
[9] W. S. Shim, S. M. Choi & C. S. Shim. (2018).
Identifying Major Issues of Tourism Analysis Using Big Data: Focused on Mobile and Credit Card Data. Journal of Tourism Studies, 30(3) , 3-22. DOI : 10.21581/jts.2018.08.30.3.3
[10] K Chang. (2008). Introduction to Geographic Information Systems : McGraw Hill
[11] Korea National Spatial Data Infrastructure Portal.
http://www.nsdi.go.kr/
[12] S. H. Jeon & K. T. Do. (2013). Design and Implementation of Web GIS Server Using Node.js.
Spatial Information Research, 21(3) , 45-53. DOI : 10.12672/KSIS.2012.20.6.045
[13] H. J. Kim (2001). Development of Kwangju Tourism Information System on the Basis of GIS. Journal of the Korean GIS Society, 9(2) , 277-290.
[14] J. Y. Heo, J. H. Seo, Y. B. Kim & M. K. Park (2003). Construction Method of a Cyber Tourism System using Geographic Information System . 175-183.
[15] E. H. An & J. K. An. (2021). A Study on the Revitalization of Local Tourism in Yongin City Based on Tourism Bigdata Analytics: Focusing on Geographic InformationSystem Analytics Combining Mobile Communication and Credit Card Data. Journal of the Korea Convergence Society, 12(4) , 207-216, DOI: 10.15207/JKCS.2021.12.4.207.
[16] GeoServer Website. http://geoserver.org/
[17] OpenLayers Website. https://openlayers.org/
민 경 준(Kyoungjun Min) [정회원]
․ 2017년 2월 : 학점은행제 컴퓨터공학 (학사)
․ 2019년 8월 : 고려대학교 컴퓨터정보 통신대학원 빅데이터융합학과(석사과 정 일반수료)
․ 관심분야 : 지리정보시스템, 빅데이터
․ E-Mail : [email protected]
임 희 석(Heuiseok Lim) [종신회원]
