국내 외래객 출입국 데이터를 활용한 관광객 일별 수요 예측 인공지능 모델 연구
저자
김동건(Dong-Keon Kim) ; 김동희(Donghee Kim) ; 장승우(Seungwoo Jang) ; 신성국(Sung Kuk Shyn) ; 김광수(Kwangsu Kim)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
3903
자료형태
학술저널
수록면
35-37(3쪽)
제공처
외래 관광객 수요를 분석하고 예측하는 것은 관광 정책을 수립하고 기획하는데 지대한 영향을 미치기 때문에 관광 산업 분야에서 매우 중요하다. 외래 관광객 데이터는 여러 외적 요인들에 의해 영향을 받기 때문에, 시간에 따른 미세한 변화가 많다는 특징을 갖는다. 따라서, 최근에는 관광객 입국자 수요를 예측하기 위해 경제 변수 등 여러 외적 요인들도 함께 반영하여 예측 모델을 설계하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 기존의 시계열 예측에 주로 사용되는 회귀분석 모델과 순환신경망 모델은 여러 변수들을 반영하는 시계열 예측에 있어 좋은 성능을 보이지 못했다. 따라서 우리는 합성곱 신경망을 활용하여 이러한 한계점들을 보완한 외래 관광객 수요 예측 모델을 소개한다. 본 논문에서는 한국관광공사에서 제공한 과거 10개년 외래 관광객 데이터와 추가적으로 수집한 여러 외적 요인들을 입력 변수로 반영하는 1차원 합성곱 신경망을 설계하여 외래 관광객 수요를 예측하는 모델을 제시한다.
더보기Analyzing and predicting foreign tourists' demand is a crucial research topic in the tourism industry because it profoundly influences establishing and planning tourism policies. Since foreign tourist data is influenced by various external factors, it has a characteristic that there are many subtle changes over time. Therefore, in recent years, research is being conducted to design a prediction model by reflecting various external factors such as economic variables to predict the demand for tourists inbound. However, the regression analysis model and the recurrent neural network model, mainly used for time series prediction, did not show good performance in time series prediction reflecting various variables. Therefore, we design a foreign tourist demand prediction model that complements these limitations using a convolutional neural network. In this paper, we propose a model that predicts foreign tourists' demand by designing a one-dimensional convolutional neural network that reflects foreign tourist data for the past ten years provided by the Korea Tourism Organization and additionally collected external factors as input variables.
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