스마트관광 시대의 관광숙박업 영업 예측 모형

• 영문명: Predictive Models for the Tourism and Accommodation Industry in the Era of Smart Tourism: Focusing on the COVID-19 Pandemic
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 조유진 김차미 손승연 노미진
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol12, No.8, 18~25쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.09.30

국문 초록

2020년 발생한 코로나19는 전세계적으로 지속적인 피해를 미쳤으며, 특히 하늘길 봉쇄 및 외출 자제로 인해 스마트 관광산업은 경제적 직격탄을 맞았다. 해외여행과 국내여행이 크게 감소된 상황에서 계속되는 적자로 인해 휴업과 폐업을 하는 관광호텔들이 늘어나고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 행정안전부의 인허가 데이터를 수집한 후 시각화하여 관광숙박업의 운영 현황을 파악하였다. 머신러닝 분류 알고리즘을 적용하여 관광호텔의 생존 예측 모델을 구현하였고 앙상블 알고리즘을 활용하여 예측 모델의 성능을 최적화하였으며 5-Fold 교차검증으로 모델의 성능을 평가하였다. 관광호텔의 생존율이 다소 감소할 것으로 예측되었으나 실제 생존율은 코로나19 이전과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 분석되었다. 본 논문의 호텔업 영업 상태 예측을 통해 관광숙박업 전체의 운영 가능성 및 발전 동향을 파악할 수 있는 근거로 활용할 수 있다.

영문 초록

The COVID-19 outbreak in 2020 caused continuous damage worldwide, especially the smart tourism industry was hit directly by the blockade of sky roads and restriction of going out. At a time when overseas travel and domestic travel have decreased significantly, the number of tourist hotels that are closed and closed due to the continued deficit is increasing. Therefore, in this study, licensing data from the Ministry of Public Administration and Security were collected and visualized to understand the operation status of the tourism and lodging industry. The machine learning classification algorithm was applied to implement the business status prediction model of the tourist hotel, the performance of the prediction model was optimized using the ensemble algorithm, and the performance of the model was evaluated through 5-Fold cross-validation. It was predicted that the survival rate of tourist hotels would decrease somewhat, but the actual survival rate was analyzed to be no different from before COVID-19. Through the prediction of the business status of the hotel industry in this paper, it can be used as a basis for grasping the operability and development trends of the entire tourism and lodging industry.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행 연구

Ⅲ. 연구 설계

Ⅳ. 모델링

Ⅴ. 결론

REFERENCES

키워드

스마트관광 관광업 머신러닝 코로나19 특성중요도 Smart tourism Toruism industry Machine learning COVID-19 Feature importance