Research Article, pISSN : 2287-8920
https://doi.org/10.22716/sckt.2020.8.2.011
MBTI와 Big Five 모델에 근거한 성격유형에 따른 토픽맵을 이용한 관광지 추천에 관한 연구
류기환1, 윤수현2, 문석재3
1광운대학교 스마트융합대학원 관광산업전공 교수, 2광운대학교 스마트융합대학원 관광산업전공, 3광운대학교 정보과학교육원 정보보호학 교수
A Study on the Recommendation of Tourism using Topic Map According to Personality Types based on MBTI and Big Five Models
Ki-Hwan Ryu1, Su-Hyun Youn2, and Seok-Jae Moon3
1Professor, KwangWoon University, Graduate School of Smart Convergence, Institute of Tourism Industry
2KwangWoon University, Graduate School of Smart Convergence, Institute of Tourism Industry
3Professor, KwangWoon University, Institute of Information Technology
3
Corresponding author: [email protected]
Received May 13, 2020; Revised May 25, 2020; Accepted June 16, 2020
ABSTRACT
본 연구는 여행의 패러다임이 변화로 관광객들은 보다 다양한 관광지를 추구하고 선호하기 때문에 관광객의 심리, 관광동기가 무엇인 지 파악하고 분석한다면 관광객에게 맞춤형 관광지 추천이 가능하다고 보았고, 이에 따라 MBTI와 Big Five 모델을 적용하여 관광객 의 성격유형과 관광동기가 서로 어떠한 영향을 주는지 분석하였다. 또한, 최근 IT 산업 발전에 발맞춰 어플리케이션의 중요성도 커지 고 있어 성격유형과 성향에 따른 토픽맵을 적용하여 키워드 기반의 관광지 추천 웹앱 형식의 어플리케이션으로 제안하였다. 이는 관 광객의 성격과 관광동기의 연관성을 분석, 매핑하여 실질적인 정보를 제공한다. 이는 기존 관광 애플리케이션 획일성에서 벗어나 성 격이라는 요소를 넣어 흥미를 유발시키고 관광객 개인에 맞는 관광지를 추천해줄 수 있다. 본 연구에서 제시한 관광객의 성격유형과 관광동기가 서로 어떠한 영향을 주는지 에 대해서는 5가지로 분석되었다. 첫째, 관광 동기 요인 중 일상탈출과 휴식 요인은 유의미한 차이가 없었다. 이는 관광은 일상탈출과 휴식이 기본적인 요인이라는 것을 의미한다. 둘째, 성격유형 중 합리자형(-NT)은 호기심 요인 에 유의미한 차이를 보였다. 셋째, 성격유형 중 이상가형(-NF)은 경험성 요인에 유의미한 차이를 보였다. 넷째, 성격유형 중 보호자형 (-SJ)은 가족화합 요인에 유의미한 차이를 보였다. 다섯째, 성격유형 중 예술가형(-SP)은 유희성 요인에 유의미한 차이를 보였다. 본 연 구의 결과를 바탕으로 하이브리드 앱 기반의 관광 추천 시스템을 구현하였다.
This study found that tourists can recommend customized tourist attractions to tourists if they identify and analyze the tourists' psychology and tourism motivation because the paradigm of travel changes and tourists pursue and prefer more diverse tourist attractions. Accordingly, MBTI and Big Five models were applied to analyze how tourists' personality types and tourism motives affect each other. In addition, as the importance of applications has grown in line with the recent development of the IT industry, the application was proposed as a keyword-based web app type by applying a topic map based on personality type and propensity. This provides practical information by analyzing and mapping the link between the nature of tourists and their motives. This is a departure from the uniformity of existing tourism applications, and can create interest by adding the element of personality and recommend tourist attractions suitable for individual tourists. Five types of tourists presented in this study were analyzed for their characteristics and how tourist motives affect each other. First, there was no significant difference between the factors of daily escape and rest among the factors of tourism motivation. This means that daily escape and relaxation are the basic factors in tourism. Second, rationalization
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(-NT) among personality types showed significant differences in curiosity factors. Third, the ideal type (-NF) among personality types showed significant differences in empirical factors. Fourth, among personality types, the guardian type (-SJ) showed a significant difference in family harmony factors. Fifth, among personality types, artist-type (-SP) showed significant differences in the factors of amusement. Based on the results of this study, a hybrid app-based tourism recommendation system was implemented.
Keywords: Korea tourism, Type of personality, Motivation for tourism, Recommendation system, Hybrid Web/App
1. 서 론
관광 산업의 발전에 따라 오늘날 관광객들은 관광목적지를 선택할 때 자신의 관광욕구를 실현시키면서 동기에 부합하는 관광 을 하려는 욕구가 커지고 있다. 특히 1인 가구의 증가로 1인으로 확산된 혼밥, 혼술, 혼행족 등 개인이 라이프 스타일을 즐기려는 경향은 커지고 있다. 과거와 달리 여행은 이제 하나의 트렌드로서 자리 잡음과 동시에 하나의 라이프 스타일이 되었다. 하지만 식당, 액티비티, 숙소 등 여행 전 선택의 제약이 따르며 비용 측면의 부담감 등이 사전정보탐색의 필요성을 높여준다. 그에 맞춰 관련 관광 업계에서도 소비자 욕구와 트렌드에 부합하는 상품을 판매할 수 있도록 관광객의 심리를 사전에 파악하려는 노력을 하고 있다. 관광심리는 관광객의 관광행동 원인을 규명해주고 이해할 수 있도록 해준다. 실제로 많은 관광업계의 마케터, 전문가 그리고 종사자들은 관광 사업의 활성화를 위해 관광객들의 관광심리를 파악하고 이해하는 것에 중점을 두고 있다. 그 중 심리적 특성 중 하나인 성격은 개인마다 상이하지만 비교적 변하지 않는다
[1]. 성격을 관광에 접목시켜보자면, 관광자의 심리는 관광 행 동과 의사결정에 있어 중요한 요소이며, 관광자의 심리적 영향을 이해한다면 경영이나 관광정책을 결정할 수 있다. 그러므로 성 격은 관광에 밀접한 관계가 있다 할 수 있다
[2]. 또한 과거에 비해 발달한 정보통신기술로 인해 관광객들은 관광 선택 과정에서 더 욱 합리적이고 만족을 충족시키기 위해 여러 가지 정보를 사전에 탐색하고 추천을 받는 일은 매우 쉽고 다양해졌다. 본 연구에서 는 여행의 패러다임의 변화로 관광객들은 보다 다양한 관광지를 추구하고 선호하기 때문에 관광객의 심리, 관광동기가 무엇인 지 파악하고 분석한다면 관광객에게 맞춤형 관광지 추천이 가능하다고 보았고, 이에 따라 MBTI와 Big Five 모델을 적용하여 관 광객의 성격유형과 관광동기가 서로 어떠한 영향을 주는지 연구하고자 한다. 또한, 최근 IT 산업 발전에 발맞춰 어플리케이션의 중요성도 커지고 있어 성격유형과 성향에 따른 관광지 추천 어플리케이션으로 적용하고자 MBIT + Big Five을 활용한 하이브 리드 웹앱 기반의 관광 추천 시스템을 제안한다. 이는 성격유형데이터를 수집하여 성격유형과 관광동기를 분석한 후, 토픽맵 기 술을 적용하여 관광 토픽 카테고리를 분류 매핑하여 성격유형 결과에 연관되는 관광 유형을 추천해준다. 이에, 본 연구에서 제시 한 MBTI와 Big Five를 결합시켜 만든 16 Personalities 사이트에 접속하여 설문자의 성격 유형을 도출하였고, 관광객이 사전에 어떠한 관광지를 선호하는지 파악하기 위해 관광동기 선행연구를 기초로 하여 설문지를 재구성하였다. 설문 조사를 바탕으로 성격유형과 관광동기, 인구 통계적 사항을 파악하고, 나온 결과를 토대로 관광키워드 기반의 토픽맵을 지원하였다. 본 논문의 구 성은 2장은 관련 연구에 대해 기술한다. 3장은 연구설계로 자료수집과 분석 방법 및 절차를 기술하며, 4장은 실증 분석을 기술한 다. 5장에서는 적용 시스템 및 적용 예시에 대해서 기술하고 마지막으로 6장에서 결론을 기술한다.
2. 관련 연구
성격특성(Personality traits)이란 일반적으로 인간 행동으로부터 추론될 수 있는, 비교적 안정되고 일관성 있는 반응 경향성
이다. 성격에 대한 정의는 무수히 많고 매우 다양하다. paul T와 Robert (1995)는 우리는 성격에 의해 개인을 특징짓는 지속적인
사고, 감정, 행동 양식을 의미한다고 정의하였다
[3]. John Naumann과 Soto (2008)은 성격이 개인의 독특한 집단행동으로 상황에
따라 구별이 가능하다고 정의하였다
[4]. 성격의 정의도 다양하지만 성격을 규명하는 도구 역시 매우 다양하다. 그 중 성격을 구별
하는 것으로 대표적이게 널리 알려진 MBTI (Myers-Briggs Type Indicator), 성격 5요인(Big Five Model), 에니어그램
(Enneagram) 등이 있다. MBTI 성격유형지표는 네 가지의 분리된 지표(Index)로 구성되어 있으며 각 지표는 네 가지의 기본적 인 선호 성향 중 하나를 나타내고 있다
[5]. MBTI는 4가지 서로 반대되는 카테고리로 구분되며 (1) 외향성(Extrovert)과 내향성 (Introvert), (2) 감각(Sensing)과 직관(Intuitive), (3) 사고(Thinking)과 감정(Sensing), (4) 판단(Judging)과 인식(Perceiving)으 로 구분되어 있다
[6]. 첫 번째, 외향성(Extrovert)과 내향성(Introvert)의 선호경향은 정신적 에너지의 방향성과 주의 초점이다. 외 향성을 선호하는 사람들은 내부가 아닌 외부에 인식과 판단을 사용한다. 내향성을 선호하는 사람들은 외부가 아닌 내부에 집중 하며 인식과 판단을 내부에 사용한다. 두 번째, 감각(Sensing)과 직관(Inutuitive)의 선호경향은 인식기능(정보 수집)이다. 감각 을 선호하는 사람들은 실제 경험을 중요하게 생각하며 초점을 현재에 맞춘다. 직관을 선호하는 사람들은 현재 의식을 넘어서 감 추어진 것을 인식한다
[7]. 세 번째, 사고(Thinking)와 감정(Sensing)은 판단기능(판단, 결정)과 관련이 있다. 사고를 선호하는 사 람들은 논리적이고 분석적이다. 감정을 선호하는 사람들은 ‘관계’를 중시한다. 네 번째, 판단(Judging)과 인식(Perceiving)의 선 호경향은 생활양식과 관련된다. 판단을 선호하는 사람들은 분명한 목적의식 및 방향성이 있다. 인식을 선호하는 사람들은 목적 과 방향에 대해 개방성을 가지고 있다
[8]. 성격을 규명하는 도구는 많이 존재하지만, Big Five Model은 그 중의 현재 심리학계에 서 가장 인정받고 있는 성격유형검사 중 하나이다. Big Five Model은 성격 5요인, 혹은 OCEAN모델이라고 정의된다. 이는 수 많은 학자들로부터 연구되고 정의되어왔다. 특성이론의 대표적 이론가인 Allport, Cattell, Guilford, Eysenck 등과 같은 특성이 론가들 이후 많은 성격특성이론가들은 인간에게 공통적으로 존재하는 성격 특성이 어떤 요인들로 구성되어 있는지, 또 몇 개의 요인으로 구성되어 있는가에 관심을 가졌다
[9,10]. Goldberg는 1892년 지금의 Big Five Model을 다시 확인하고 설계하였다
[12, 13]. 이후, Cost와 McCrae는 5가지 성격요인을 토대로 Costa와 McCrae (1985)는 신경증, 외향성, 개방성을 측정하기 위한 NEO-PI (NEO-Personality Inventory) 검사를 개발하였으며, 1992년에는 NEO-PI-R (Neo-Personality Inventory Revised)을 개발하여 성격 5요인을 측정할 수 있게 되었다
[14]. 본 연구에서 도입한 관광 추천을 위한 관광, 동기, 성격 키워드 중심의 토픽 모델링은 텍 스트마이닝의 한 분야로서 절차적 확률분포모델을 기반으로 다수의 문서에서 잠재적으로 의미 있는 토픽을 추출하여 제안하는 기법이다
[15]. 즉, 특정 주제들의 집합이라고 가정한 문헌에서 구성 단어들의 집합을 확률적으로 계산하고 이를 토픽 주제어들의 집합으로 제시하는 알고리즘이다. 특히, 토픽모델링은 대량의 텍스트에서 효과적으로 자료를 분석하는 방식으로, 동시에 자주 등장하는 단어의 집합을 통해 토픽을 구성하고 제시한다. 토픽모델링이 빈도수나 키워드 분석 방법론보다 트렌드를 분석하고 추출하는 측면에 있어서 더 효과적임인 방식임이 선행연구를 통해 검증되었다. 대규모 데이터에서 트렌드나 의미 있는 결과를 추출하기 위해서는 토픽모델링 방법이 적합하기 때문에, 본 연구의 관광추천 키워드 분석방법으로 채택하였다.
3. 연구 설계
3.1 조사의 목적 및 자료수집/표본 설정
본 연구는 성격 유형에 따른 관광지 추천을 위해 설문지 기법으로 분석하여 연구하고자 한다. 이 연구는 기존 관광 애플리케이 션 획일성에서 벗어나 사전에 정보를 찾고자 하는 관광객에게 도움을 주고 관광 관련 기업들에게 마케팅 수립 도움 목적이 있다.
이에 관광 목적지를 선택하는데 관여되는 관광동기에 대한 이론적 고찰을 실시하였다. 이를 토대로 관광객들은 어떤 관광동기
가 가장 관여도가 높은지에 대한 실증분석을 실시하였다. 또한, 본 연구는 성격유형에 따른 관광지 추천에 관한 연구로 관광객이 관
광을 떠나기 전 목적지를 결정짓는 요소들을 살펴보는 것이다. 관광을 떠나는 동기를 파악한다면 관광객이 목적지를 결정하는데 영
향을 미칠 것이라고 판단하였다. 관광 동기 사항들은 많은 관광 동기를 추림으로서 6가지 일상탈출, 호기심, 가족화합, 휴식, 경험성,
유희성을 설문 항목으로 구성하였으며 관광객의 성격유형 파악은 16 Personalities 사이트(https://www.16personalities.com/ko)에
서 제공하는 무료 성격 유형 검사를 실시하였다. 설문의 마지막은 인구통계학적 사항으로 구성하였다. 설문 항목은 관광 동기 18
문항, 성격 유형 검사는 12분 내외로 소요된다. 일반적인 사항의 경우는 명목척도를 사용하였으며 관광 동기 항목들은 ‘전혀 그 렇지 않다’를 1점으로 하였고 ‘매우 그렇다’를 5점으로 구성하여 리커트 5점 척도로 측정 하였다. 성격 유형은 위의 MBTI 선호 유형의 조합 중 ‘기질’에 따라 INTJ, INTP, ENTJ, ENTP의 –T유형과 –A유형은 합리자형(NT)으로 구분하였고, INFJ, INFP, ENFJ, ENFP의 –T유형과 –A유형은 이상가형(NF)으로 구분하였다. ISTJ, ISFJ, ESTJ, ESFJ의 –T유형과 –A유형은 보호자형 (SJ)으로 구분하였고, ISTP, ISFP, ESTP, ESFP의 –T유형과 –A유형은 예술가형(SP)으로 구분하였다. 본 연구의 목적은 관광객 들의 성격유형과 관광동기를 파악하여 관광지를 추천해주는 것이기 때문에 이전에 관광을 다녀오지 않았어도 관광에 대해 긍정 적인 생각을 가진 다양한 예비 관광객들의 의견 역시 반영하였다. 배포 수는 제한을 정해두지 않았으며, 받은 조사는 총 209부였 다. 조사 기간은 2020년 2월 1일부터 2월 10일까지, 설문지는 온라인 설문지로 조사하였으며, 조사 대상자는 자기기입방식을 이 용하였다. 모든 내용은 Table 1과 같다.
Table 1. Sample Setting and Investigation Method
대상 관광을 할 예정이거나 한번이라도 경험한 관광객 혹은 예비 관광객
배포 수 209부
조사 방법 자기기입식 온라인 설문조사
조사기간 2020년 2월 1일~ 2020년 2월 10일
조사 범위 국내
3.2 실증분석: 조사 대상자의 인구통계학적 특성
조사 대상자의 인구통계학적 특성은 Table 2와 같다. 성별은 여성이 135명(64.6%)으로 남성 74명(35.4%)에 비해 많았으며, 연령은 20~29세가 123명(61.7%)으로 가장 많았으며, 다음으로 30~39세 40명(19.1%). 40~49세. 50~59세 13명(6.2%), 20세 미만 10명(4.8%), 60대 이상 2명(1.0%) 순이었다. 결혼 여부는 미혼이 180명(86.1%)으로 기혼 29명(13.9%)이었다. 소득 수준 은 200~300만원 미만이 91명(43.5%)으로 가장 많았으며, 100~200만원 미만이 68명(32.5%), 100만원 미만 34명(16.3%), 300~400만원 미만이 15명(7.2%), 400만원 이상이 1명(0.5%) 순으로 많았다. 직업은 학생 100명(47.8%)이 가장 많았으며, 다 음로는 전문직/사무직과 서비스직이 각각 43명(20.6%)로 동일 하였고 생산/기술직이 19명(9.1%). 공무원이 4명(1.9%) 순이었 다. 학력은 대학(원) 재학 중이 83명(39.7%)으로 가장 많았으며. 대졸 이상 61명(29.2%), 전문대졸 41명(19.6%), 고졸 19명 (9.1%), 중졸 5명(2.4%) 순이었다.
Table 2. Demographic characteristics of those surveyed
구분 분류 빈도(명) 비율(%)
성별 남성 74 35.4
여성 135 64.6
연령
20세 미만 10 4.8
20~29세 129 61.7
30~39세 40 19.1
40~49세 15 7.2
50~59세 13 6.2
60세 이상 2 1.0
Table 2. Demographic characteristics of those surveyed (Continue)
구분 분류 빈도(명) 비율(%)
결혼 여부 미혼 180 86.1
기혼 29 13.9
소득 수준
100만원 미만 34 16.3
100~200만원 미만 68 32.5
200~300만원 미만 91 43.5
300~400만원 미만 15 7.2
400만원 이상 1 0.5
직업
생산/기술직 19 9.1
공무원 4 1.9
서비스직 43 20.6
전문직/사무직 43 20.6
학생 100 47.8
학력
중졸 5 2.4
고졸 19 9.1
전문대졸 41 19.6
대학(원) 재학중 83 39.7
대졸 이상 61 29.2
전체 209 100.0
3.3 실증분석: 조사 대상자의 성격 유형
조사 대상자들의 성격 유형 결과는 Table 3과 같다. 16 Personalities 사이트(https://www.16personalities.com/ko) 내 성격 유 형 검사를 실시한 결과 209명 중 71명이 이상가형(NF), 51명이 예술가형(SP), 46명이 보호자형(SJ), 42명이 합리가형(NT),순 으로 많았다. 그 중 이상가형(NF)에 INFP-A 형이 20명(9.6%)으로 가장 많았다. 다음으로는 이상가형(NF)에 ENFP-A와 예술 가형(SP)에 ISFP-A가 각각 15명(7.2%)으로 많았으며, 예술가형(SP)에 ISTP-T가 13명(6.2%). 이상가형(NF)에 ENFJ-A가 11 명(5.3%) 순으로 많았다. 나머지 성격 유형들은 10명 이하이다.
Table 3. Types of personality of the person under investigation
구분 성격유형 빈도(명) 비율(%)
합리가형(NT)
INTJ-T 8 3.8
INTJ-A 3 1.4
INTP-T 6 2.9
INTP-A 4 1.9
ENTJ-T 5 2.4
ENTJ-A 5 2.4
ENTP-T 7 3.3
ENTP-A 4 1.9
이상가형(NF) INFJ-T 6 2.9
INFJ-A 10 4.8
Table 3. Types of personality of the person under investigation (Continue)
구분 성격유형 빈도(명) 비율(%)
INFP-T 4 1.9
INFP-A 20 9.6
ENFJ-T 1 0.5
ENFJ-A 11 5.3
ENFP-T 4 1.9
ENFP-A 15 7.2
보호자형(SJ)
ISTJ-T 4 1.9
ISTJ-A 10 4.8
ISFJ-T 9 4.3
ISFJ-A 2 1.0
ESTJ-T 7 3.3
ESTJ-A 3 1.4
ESFJ-T 7 3.3
ESFJ-A 4 1.9
예술가형(SP)
ISTP-T 13 6.2
ISTP-A 0 0
ISFP-T 10 4.8
ISFP-A 15 7.2
ESTP-T 0 0
ESTP-A 6 2.9
ESFP-T 0 0
ESFP-A 7 3.3
전체 209 100.0
4. 실증분석
본 연구에서 성격에 따라 주요 변수의 평균이 유의한 차이를 보이는지 검증하고자 분산분석을 실시하였다. 그 결과 성격에 따
라서 호기심, 가족화합, 휴식, 경험성, 유희성이 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 반면에 일상탈출은 성격에 따라 유의한
차이를 보이지 않았다. 유의한 차이를 보이는 변수에 대해서는 셰페의 사후분석(Scheffe’s post-hoc analysis)을 실시한 결과, 호
기심은 합리자형(13.32)이 다른 유형에 비해 높게 나타났으며 가족화합은 보호자형(13.52)이 높게 나타났다. 경험성은 이상가
형(12.40)이 높게 나타났고, 유희성은 예술가형(13.29)이 높게 나타났다. 마지막으로 휴식은 모든 성격 유형이 큰 차이는 보이지
않았지만 합리자형(14.93)이 그 중에서 높게 나타났다. 마지막으로 일상탈출은 유의한 차이성을 보이지 않았다. 그 이유로는 관
광의 이유는 일상탈출을 위해 모든 유형이 갖고 있다는 것을 알 수 있다. 일상탈출은 Table 4과 같이 평균에 큰 차이가 있지 않기
때문에 합리가형(NT), 이상가형(NF), 보호자형(SJ), 예술가형(SP) 모든 유형이 추구하는 요인이라고 볼 수 있다. 이것으로 관광
을 할 때 성격 유형에 상관없이 모든 사람들은 일상탈출을 하고 싶어 한다는 것을 확인할 수 있다.
Table 4. Differences in Daily Escape by Personality
변수 집단 표본 수 평균 표준편차 F p
일상탈출
합리가형 41 14.95 0.31
2.305 0.078
이상가형 77 14.53 1.05
보호자형 46 14.52 1.03
예술가형 45 14.69 0.85
호기심은 Table 5와 같이 성격에 따른 차이를 보이고 있다. 합리가형(NT)>이상가형(NF)>예술가형(SP)>보호자형(SJ) 순이 며 합리가형(NT)유형이 가장 많이 호기심 동기를 선택했다. 합리자형(NT)는 능력에 대한 욕구, 업무수행이 완벽한 것을 좋아하 기 때문에 호기심 동기에 많이 선택한 것으로 보인다.
Table 5. Differences in curiosity according to character
변수 집단 표본 수 평균 표준편차 F p
호기심
합리가형 41 13.32 2.38
33.583*** 0.000
이상가형 77 8.47 3.53
보호자형 46 7.04 3.13
예술가형 45 7.89 3.21
가족화합은 Table 6과 같이 성격에 따라 보호자형(SJ)>합리가형(NT)>이상가형(NF)>예술가형(SP) 순이며 보호자형(SJ)유 형이 가장 많이 가족화합 동기를 선택했다. 보호자형(SJ)유형은 소속감을 필요로 하며 원리원칙을 준수한다. 이러한 특성으로 보아 가족화합 동기를 가장 많이 선택한 것으로 보인다.
Table 6. Differences in Family Harmony by Personality
종속변수 집단 표본 수 평균 표준편차 F p
가족화합
합리가형 41 9.37 3.81
31.620*** 0.000
이상가형 77 8.55 3.95
보호자형 46 13.52 2.83
예술가형 45 6.76 2.86
휴식은 Table 7을 보면 모든 유형이 비슷하지만 합리가형(NT) 평균이 높다. 모든 유형이 관광을 할 때 휴식을 원하지만 그 중 에서는 합리가형(NT)이 휴식에 대한 욕구가 조금 더 큰 것을 알 수 있다. 하지만 큰 차이는 있지 않기 때문에 모든 유형이 휴식에 대한 관광 동기를 가지고 있다고 볼 수 있다.
Table 7. differences in rest according to character
종속변수 집단 표본 수 평균 표준편차 F p
휴식
합리가형 41 14.93 0.35
6.104** 0.001
이상가형 77 14.04 1.42
보호자형 46 14.39 1.13
예술가형 45 14.58 0.97
경험성은 Table 8과 같이 이상가형(NF)>합리가형(NT)>예술가형(SP)>보호자형(SJ) 순이며 이상가형(NF)가 가장 많이 경 험성 동기를 선택했다. 이상가형(NF)는 중재자 역할로서 인간관계 형성에 목표를 두고 있는 유형이다. 이들은 경험성을 관광을 하는 동기라고 생각하였다.
Table 8. differences in experience according to personality
종속변수 집단 표본 수 평균 표준편차 F p
경험성
합리가형 41 9.44 3.04
55.099*** 0.000
이상가형 77 12.40 3.36
보호자형 46 6.30 2.44
예술가형 45 6.69 2.67
유희성은 Table 9와 같이 예술가형(SP)>합리가형(NT)>이상가형(NF)>보호자형(SJ) 순으로 높았다. 예술가형(SP)은 자유 분방하며 개방적인 삶의 자세를 가지고 있다. 그러므로 관광을 유희성이라는 동기를 가지고 한다는 것을 알 수 있다.
Table 9. Differences in Family Harmony by Personality
종속변수 집단 표본 수 평균 표준편차 F p
유희성
합리가형 41 10.90 2.18
37.970*** 0.000
이상가형 77 9.35 2.79
보호자형 46 7.76 2.68
예술가형 45 13.29 2.59
5. 적용 시스템 구성 및 사례
5.1 제안 시스템
Fig. 1은 본 연구에서는 MBIT + Big Five을 활용한 하이브리드 웹앱 기반의 관광 추천 시스템을 제안한다. 이는 성격유형데 이터를 수집하여 성격유형과 관광동기를 분석한 후, 토픽맵 기술을 적용하여 관광 토픽 카테고리를 분류 매핑하여 성격유형 결 과에 연관되는 관광 유형을 추천해준다.
- 성격유형 분석: MBTI + BIG FIVE을 활용하여 총 32유형에 대한 정보를 수집하여 요인분석을 통해 4가지 성격유형(합리 자형, 이상가형, 보호자형, 예술가형) 분류하는 역할.
- 관광동기 분석: SNS기반의 관광동기를 분석하여 6가지형(일상탈출, 호기심, 가족화합, 휴식, 경험성, 유희성)으로 분류하는 역할.
- 관광토픽 카테고리 분류 및 매핑: 성격유형분석 및 관광동기유형을 기반으로 관광에서의 키워드를 추출하여 카테고리와 분류를 하고, 주제어 간의 연관성을 매핑하는 역할.
- 웹앱 기반의 관광 추천 에이전트: 사용자에게 웹앱 기반으로 모바일 환경 및 PC환경 등의 다양한 매체로 관광정보를 추천 해주는 에이전트.
- 성격유형분석정보 및 관광 토팩맵 정보 Data-Storage: 성격유형분석데이터, 관광동기 데이터, 관광주제어별 연관성데이터
를 데이터베이스 관리하는 역할.
Fig. 1. Construction of a tourism recommendation system using a hybrid web app-based topic map
이는 기존에 유무선 기반의 네트워크 인프라를 중심으로 운영되는 다양한 분야의 관광플랫폼에 본 논문에서 제시한 성격유형 과 관광정보에 연관성을 매핑하여 토픽맵 기반의 실증적 관광정보를 제공한다. 이로써 기존에 있던 관광지 추천에 대한 효과를 극대화 할 수 있다.
Fig. 2에서는 성격유형을 이용하여 관광정보를 다채롭게 제공되는 추천시스템으로써 사용자가 하이브리드 웹앱 기반으로 관 광 추천을 제공받는 시스템 전체 흐름도이다. 관광추천시스템에서는 성격유형수집 미 관광동기 데이터를 수집하고, 분석 검증 한다. 이후, 분석된 데이터를 기반으로 성격유형과 관광동기 연관정보를 관광추천 Data-Storage에 전송한다. 관광추천 Data-Storage에서는 성격유형 토픽과 관광동기 토픽에 연관성을 이용하여 토픽 카테고리 분류 및 매핑을 하고, 새롭게 생성된 토픽맵을 생성 저장한다. 사용자는 웹앱 인터페이스를 통해 관광키워드 정보를 추천시스템에 요청하게 되고, 요청은 관광추천 에이전트에서 담당처리한다. 관광추천에이전트는 성격유형, 관광토픽맵 정보를 요청한 후, 그 결과를 에이전트에 다시 리턴해 준다. 리턴 받은 정보를 기반으로 사용자에게 관광리스트정보를 보여준다. 사용자가 매번 관광키워드를 이용하여 요청한 후, 결 과를 리턴받은 관광리스트 정보들은 관광추천Data-Storage에 저장하게 된다.
Fig. 2. System-wide flow chart
5.2 토픽맵 설계 및 적용 예시
본 연구에서 이용한 토픽맵은 전통적 색인, 도서관학 및 진보된 기술의 정보표현을 만족시키는 동시에 시맨틱 웹의 하부구조 를 제공하는 훌륭한 온톨로지 언어이다. 물론 색인, 용어집, 시소러스 등이 모든 책이나 다른 종류의 자원에 내재적(implicit)으 로 존재하는 정보구조를 매핑하는 방법이나, 토픽맵은 기존 색인, 용어집, 시소러스 등의 제한적인 표현방법을 넘어 내재적 정보 구조를 외재적으로 표현하는 온톨로지 개념을 도입한 것으로 정보와 지식의 분산관리를 지원하는 것을 그 목적으로 한다. 본 논 문에서는 관광 키워드 토픽 정보를 아래와 같이 적용한다.
•성격유형, 관광동기, 관광유형 정보자원의 구성, 추출, 네비게이션을 다양하게 제공하는 새로운 패러다임이다.
•성격유형, 관광동기, 관광유형 정보와 지식 관리를 위해 최적화된 표현형식을 제공한다.
•관광키워드 기반의 주제를 초점으로 관련된 자원을 융통성 있게 연계시킬 수 있는 효율적인 방법을 제공한다.
토픽맵은 성격유형, 관광동기, 관광유형 정보와 지식을 연결하여 최적화된 방법으로 표현하여 대량의 자원을 서로 연결된 상 태에서 네비게이트 할 수 있는 강력한 새로운 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 사용된 데이터는 2019년 2월 1 일부터 2019년 2월 10일까지 네이버의 관광이라는 게시글을 수집한 결과 총 42,389건의 문서 데이터를 분석에 활용하였다. 수 집한 데이터는 정제과정과 형태소 분석을 통하여 3,971개의 텍스트로 구성되었으며 관광키워드 토픽 모델링 결과를 도식화하 였다. 비중값이 높은 토픽을 추출하였으며 아래 Fig. 4의 (a)와 같다. 토픽1(성격유형 토픽)은 INTJ, INTP, ENTJ, ENTP, INFJ, INFP, ENFJ, ENFP, ISTJ, ISFJ, ESTJ, ESFJ, ISTP, ISFP, ESTP, ESFP로 명명하였다. 토픽2(관광동기 토픽)는 일상탈출, 호기 심, 가족화합, 휴식, 경험성, 유희성으로 명명하였다. 토픽3(관광유형 토픽)은 합리가형, 이상가형, 보호자형, 예술가형으로 명명 하였다.
관광키워드 기반의 토픽간의 연관성은 Fig. 3의 (b)와 같다. 먼저 예시를 들어 INTP 성격유형이 있다면 이는 관광 유형 합리 가형, 이상가형, 보호자형, 예술가형 중 합리가형으로 관광동기는 일상탈출, 휴식, 호기심, 경험성, 가조화합, 유희성 중 일상탈 출, 휴식, 호기심에 속한다. Fig. 4에서 인터페이스는 성격 기반 관광 유형 웹앱 실행예시이다.
(a) Result of topic map for tourism recommendation (b) Relationship between topics based on tourism keywords
Fig. 3. Topic map composition for tourist recommendation
Fig. 4. Personality tourism type web app interface based on hybrid web app
6. 결 론
본 연구는 MBTI와 Big Five Model을 적용한 성격 유형과 관광동기와의 영향관계를 분석하고자 하였다. 또한 분석한 결과로 성격유형에 따른 관광지 추천을 진행하였다. 숙박, 항공, 관광지를 한 눈에 보여주는 일반적인 방식에서 벗어나 고객의 성격과 관광동기 테스트 방식으로 관광지를 추천하여 관광잠재고객을 관광행동으로 이끌어내기 위한 마케팅 전략 자료로 제안하였다.
연구 결과는 첫째, 관광동기 요인 중 일상탈출과 휴식은 성격 별로 유의한 차이를 보이지 않았다. 두 가지 요인은 관광을 하는 것 에 가장 궁극적인 목적이기 때문에 차이를 보이지 않는 것으로 사료된다. 둘째, 호기심 요인은 합리자형(-NT)이 유의미한 결과 를 나타냈다. 합리자형(-NT)은 호기심 요인이 가장 높으며 무언가에 대한 욕구가 높고 새로운 것이나 기존 틀에 벗어나는 것에 대한 잠재적 욕구가 있는 것을 알 수 있다. 셋째, 가족화합 요인은 보호자형(-SJ)이 유의미한 결과를 나타냈다. 보호자형(-SJ)은 가족화합 요인이 가장 높으며 가족과 화합하고 인간관계 및 소속감을 중요시 한다는 것으로 해석할 수 있다. 넷째, 경험성 요인 은 이상가형(-NF)이 유의미한 결과를 나타냈다. 이상가형(-NF)은 경험성 요인이 제일 높으며 무언가를 경험하려는 욕구가 크다 는 것으로 해석할 수 있다. 다섯째, 유희성은 예술가형(-SP)이 유의미한 결과를 나타냈다. 예술가형(-SP)은 유희성 요인이 제일 높으며 자유분방하며 즐거움을 추구하는 것으로 해석할 수 있다. 이 결과로 보아 합리자형(-NT), 이상가형(-NF), 보호자형(-SJ), 예술가형(-SP)은 모두 관광 동기 부분에서 유의미한 결과를 나타냈으며 이에 따른 관광지 추천이 가능한 것을 시사해 주고 있다.
또한, IT 관광 산업 발전에 발맞춰 어플리케이션의 중요성도 커지고 있어 성격유형과 성향에 따른 토픽맵을 적용하여 키워드 기 반의 관광지 추천 웹앱 형식의 어플리케이션으로 제안하였다. 이는 관광객의 성격과 관광동기의 연관성을 분석, 매핑하여 실질 적인 정보를 제공한다. 이는 기존 관광 애플리케이션 획일성에서 벗어나 성격이라는 요소를 넣어 흥미를 유발시키고 관광객 개 인에 맞는 관광지를 추천해줄 수 있게 되었다.
Acknowledgement
※ 이 논문은 2019년도 광운대학교 교내 학술연구비 지원에 의해 연구되었음.
References
