원문정보
초록
영어
The purpose of this study was to compare and analyze the behavior of tourists who visited Jeonju during the COVID-19 and post-COVID-19 periods and to identify differences. For data collection, the Python language was utilized, and the integrated development environment (IDE) was conducted in the Jupyter lab. The data collection platform collected 10,337 text data and 1,002 geolocation data uploaded from January 20, 2020 to December 31, 2021 during COVID-19 and April 1, 2022 to December 31, 2022 during post-COVID-19 based on the keyword 'Jeonju tourism' in blogs. The text mining analysis showed a high frequency of words related to outdoor places that are not crowded during COVID-19, such as "space, market, park". In the post- COVID-19 period, words such as cafe, restaurant, and dessert were highly frequent, indicating that activities were taking place in indoor spaces. The analysis of geolocation data showed that data related to lodging was collected in both the COVID-19 and post-COVID-19 periods, confirming that lodging behavior was occurring regardless of COVID-19, and the difference was that the number of cases increased by about 2.2 times in the post-COVID-19 period compared to the COVID-19 period, indicating that tourists were amplified. The reason for the increase in the number of data is that the number of tourists increased due to the change in risk perception from COVID-19, and in the case of lodging, it is believed that people preferred exotic places in the form of hanoks, resulting in a high number of business names such as hanok guesthouses. Based on the results of this study, we aimed to provide academic implications for scholars studying tourism and provide practical basis for officials and stakeholders in charge of tourism-related practices in local governments.
한국어
본 연구의 목적은 코로나19 시기와 포스트코로나 시기 전주를 방문했던 관광객의 행태를 비교분석하고 차이점을 규명하고자 실시하였다. 데이터 수집을 위해 Python 언어를 활용하였고 통합개발환경(IDE)은 Jupyter lab 환경에서 실시하였다. 수집 플랫폼은 블로그로 '전주시 관광' 키워드를 기준으로 코로나19 시 기인 2020년 01월 20일부터 2021년 12월 31일, 포스트코로나 시기인 2022년 04월 01일부터 12월 31일 간 업로드된 텍스트 데이터 10,382건과 위치정보 데이터 1,002건을 수집하였다. 텍스트 분석결과 코로나 19 시기에는 '공간, 시장, 공원' 등 다수의 사람들이 많이 군집 되지 않는 야외공간에 대한 단어빈도가 높게 도출되었으며, 포스트코로나 시기에는 '카페, 음식점, 디저트'의 빈도가 높게 도출되어 실내공간에서 활동이 이루어짐을 확인하였다. 위치정보 데이터 분석결과 코로나19 시기와 포스트코로나 시기 모두 숙박과 관련된 데이터가 높게 수집되어 코로나19와 무관하게 숙박행태가 이루어짐을 확인하였고, 차이점으로는 코로나19 시기에 비해 포스트코로나 시기에 건수가 약 2.2배 늘어나 관광객이 증폭하였음을 규명하였다. 데이터의 건 수가 늘어난 원인으로는 코로나19로부터의 위험 인식이 완화되어 관광객이 늘어난 것으로 판단되며, 숙박의 경우 한옥형태라는 이색적 장소를 선호하여 한옥 게스트하우스 등의 상호명이 높게 도출된 것으로 판단된 다. 본 연구의 결과를 토대로 관광을 연구하는 학자들에게는 학술적 시사점을 제공하고 지자체에서 관광 관 련 실무를 담당하는 공무원, 이해관계자 등에게는 실무적 기초자료를 제공하고자 실시하였다.
목차
I. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
1. 텍스트마이닝을 활용한 관광행태 연구
2. 지리정보체계를 활용한 관광행태 연구
3. 전주 관광행태 연구
Ⅲ. 연구방법
1. 데이터 수집
2. 데이터 정제
3. 데이터 분석기법
Ⅳ. 결과 및 고찰
1. 텍스트 분석결과
2. 지리정보체계 분석결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문초록