합성곱 신경망과 이미지 피처 벡터 클러스터링을 활용한 국내 어촌마을 선호장면 분석

• 영문명: Analyzing preferred scenes in South Korean fishing villages with convolutional neural networks and image feature vector clustering
• 발행기관: 한국관광학회
• 저자명: 이재현 정철
• 간행물 정보: 『관광학연구』제47권 제3호, 97~116쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.05.31

국문 초록

오늘날 우리나라의 시군구 절반이 소멸 위험지역으로 선정되면서 지방소멸이 현실화되고 있다. 2047년에는 전국모든 지자체가 인구소멸 위험단계에 진입될 전망이기에 지자체는 지방소멸에 대응하기 위하여 관광산업을 적극 활용하고있다. 이 연구는 합성곱 신경망과 이미지 피처 벡터 클러스팅을 활용하여 국내 어촌마을 선호장면을 분석하고자 하였다. Python 3.9.7을 통해 인스타그램 해시태그(#)에 노출된 국내 어촌마을 데이터를 크롤링 후 데이터 분석에 진행하였으며. 분석결과 왜목마을은 4개의 클러스터링으로 분류되었고, 흰여울문화마을은 7개의 클러스터링으로, 반월-박지마을은 11 개의 클러스터링으로, 아바이마을은 4개의 클러스터링으로 나타났다. 이를 통해 어촌마을 별 주요 선호장면을 파악할수 있었으며, 소셜 미디어에서 관광자들이 어떤 유형의 관광 정보를 공유하고 있는지까지도 도출할 수 있었다. 이 연구는기존 내용분석의 한계점이었던 다량의 데이터 활용 측면에서 합성곱 신경망이 대체 보완적인 방법론임을 시사하며, 지자체와 여행업 및 관광상품 기획·개발 등 관련 업계에서 마케팅 전략과 효율적인 의사결정에 기초자료로 활용할 수 있을것이다.

영문 초록

Local extinction is now a reality due to the designation of half of South Korea's counties and cities as extinction risk areas. The risk stage of population extinction is predicted to reach all local governments in the nation by 2047, so local governments are actively using the tourism sector to combat local extinction. This study used image feature vector clustering and convolution neural networks to analyse the preferred scene of a domestic fishing village. After crawling the domestic fishing village data made available by the Instagram hashtag (#) using Python 3.9.7, data analysis was carried out. The analysis led to the classification of Waemok Village into 4 clusters, White Yeoul Culture Village into 7, Banwol-Bakji Village into 11, and Abai Village into 4 clusters. This allowed for the understanding of the primary tourist attractions in each fishing village, as well as the determination of the kinds of travel-related information that visitors share on social media. According to this study, the convolution neural network is a complementary methodology that offers an alternative to existing content analysis in terms of the use of large amounts of data. It can be used as a source of fundamental information for marketing plans and effective decision-making in related fields like local government, travel, and the planning and development of tourism products.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 고찰

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 논의 및 시사점

References

키워드

합성곱 신경망 이미지 피처 벡터 클러스팅 생활인구 거울뉴런 어촌마을 선호장면 Convolution neural network Image feature vector clustering De facto population Mirror neurons fishing village Preference scene