합성곱신경망을 활용한 SNS 사진 분류 및 관광객과 거주자의 관광 활동 특성 분석

강영옥; 조나혜; 박소연; 김지연

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 강영옥 (이화여자대학교) 조나혜 (이화여자대학교) 박소연 (이화여자대학교) 김지연 (이화여자대학교)

저널정보: 대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제56권 제3호(통권 제204호)

발행연도: 2021.6

수록면: 247 - 264 (18page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

관광 분야에서 소셜네트워크서비스(SNS)는 사용자들이 관광지에 대해 느끼는 이미지를 파악하는데 주요 자료로 가치를 갖는다. 관광 분야에서 SNS 데이터의 중요성을 인식하면서 주요 방문지 분석이나 SNS에 게시된 텍스트 정보를 활용하여 관광지에 대한 이미지나 감성을 분석하는 연구는 있었지만, SNS에 게시된 사진의 콘텐츠를 분석하는 연구는 이뤄지지 못했다. 본 연구의 목적은 사진 공유 SNS인 플리커에 게시된 사진을 분석하여 관광객과 거주자의 관광 활동 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 2013년부터 2018년까지 서울지역에 게시된 사진 147,669장을 크롤링한 후, 플리커 사용자를 관광객과 거주자로 분류하고, 관광목적 사진 분류체계에 맞춰 훈련된 합성곱신경망 모델을 사용하여 사진을 분류하였다. 사진 분류결과 관광객과 거주자 간 주요 방문지 및 선호하는 관광 활동에 차이가 있음을 확인하였다. 관광객의 주요 방문지는 도심에 집중되었지만, 거주자는 도심뿐 아니라 강남지역까지 확대되어 있고 더 분산된 형태를 보였으며, 관광객은 명동, 인사동, DDP 등에서의 길거리 음식, 광장시장 및 남대문시장 등 재래시장에서의 쇼핑, 경복궁과 남대문시장에서의 전통한복체험, 시청에서의 수문장 교대식, 이화 벽화 마을과 홍대에서의 트릭아트를 선호함을 알 수 있었으며, 거주자의 경우는 ‘도시경관’ 및 ‘음식 및 식당’ 카테고리에서 관광객보다 훨씬 다양한 곳을 방문하는 특징이 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 학문적으로는 위치기반 SNS의 사진 데이터에 딥러닝 모델을 적용하여 체계적으로 분석하는 방법을 제시하였다는 점에 의의가 있으며, 실용적 측면에서는 SNS 이미지 데이터가 관광마케팅에 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 제시하였다는 점에 의의가 있다.

In the tourism field, Social Network Service (SNS) data is valuable as a major source in grasping the image that users feel about tourist destinations. As the importance of SNS data in the tourism field is emerging, a number of studies have been conducted to identify major destinations or to analyze images and emotions of tourist destinations using text information posted on SNS. However, a few researches have been performed to analyze the content of photos posted on SNS. This study aims to analyze the characteristics of tourists and residents’ tourism activities by analyzing photos posted on Flickr, a photo-sharing SNS. In this study, after crawling 147,669 photos posted in the Seoul area from 2013 to 2018, Flickr users were classified as tourists and residents. And then photos were classified using a Convolutional Neural Networks(CNN) model trained in accordance with the photo classification system for the purpose of tourism. As a result of photo classification, it was confirmed that there are differences in major places to visit and preferred tourism activities between tourists and residents. Tourists" region of attractions(ROA) were concentrated in the city center, but residents" ROAs were expanded to the Gangnam area in addition to the city center and showed a more dispersed form. It was found that tourists enjoyed street food in Myeong-dong, Insa-dong, DDP, etc. shopping in traditional markets such as Gwangjang Market and Namdaemun Market, experiencing traditional hanbok in Gyeongbokgung Palace and Namdaemun Market, changing of the guards’ ceremony in City Hall, trick art in Ihwa Mural Village and Hongdae while residents visited a lot more various places than tourists in the "Cityscape" and "Food & Restaurant" categories. This study has significance in that it is the first approach to analyze the tourism activities of tourists and residents with the photos posed on Location-based Social Network Service. In addition, this study is meaningful in that it showed a method of analyzing photo data of a location-based social network by applying a deep learning model in view of academics and it proposed how SNS image data can be used for tourism marketing by classifying a large volume of data quickly and systematically in view of practices.

#플리커 #위치기반 소셜네트워크서비스 #딥러닝 #합성곱신경망 #인공 지능 #관광 #Flickr #Location Based Social Network Service(LBSN) #Deep learning #Convolutional Neural Networks #Artificial Intelligence #Tourism

참고문헌 (45)

참고문헌 신청

강영옥･조나혜･이주윤･윤지영･이혜진, 2019, “경험적 모델과 머신러닝 기법을 활용한 SNS 사용자 분류방법 비교: 플리커 데이터의 관광객 분류방법,” 대한공간정보학회지, 27(4), 29-37.

김나연･강영옥, 2019, “지오태깅된 사진 데이터를 활용한 서울 방문 관광객의 주요 관광지 분석,”한국지도학회지, 19(1), 35-46.

김나연･강영옥･김동은･박예림･이주윤, 2019, “소셜 네트워크 데이터를 활용한 서울방문 관광객의 선호 관광지 시공 간 특성 분석,” 서울도시연구, 20(1), 81-96.

박예림･강영옥･김동은･이주윤･김나연, 2019,“플리커 데이터의 텍스트마이닝을 통한 서울방문 외국인 관광객의 서울 이미지 분석,” 한국지형공간정보학회지, 27(1), 11-23.

이주윤･강영옥･김나연･김동은, 박예림, 2019, “궤적 데이터 마이닝을 통한 서울방문 관광객의 이동특성 분석,” 한국지도학회지, 18(3), 117-129.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

강영옥

소속기관 이화여자대학교

주요연구분야 사회과학 > 지리학 > 지리학 일반 TOP 10% 공학 > 건축공학 > 토목공학 TOP 0.5%

논문수 85 이용수 12,101

조나혜

소속기관 한국국토정보공사

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학 TOP 10% 사회과학 > 지리학 > 지역학

논문수 18 이용수 3,546

박소연

소속기관 연세대학교

주요연구분야 사회과학 > 지리학 > 지리학 일반 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 15 이용수 1,755

김지연

소속기관 이화여자대학교

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학 TOP 10% 사회과학 > 지리학 > 지리학 일반

논문수 11 이용수 2,094

이 논문과 함께 이용한 논문

고해상도 거리영상과 시멘틱 세그먼테이션 기법을 활용한 보행환경 평가

박지영 , 강영옥 , 김지연 외 6명 대한공간정보학회 학술대회 2022 .05

유아가 찍은 사진에 귀 기울이기

최연철 열린유아교육연구 2009 .04

사진을 활용한 유아교육연구방법 모색

최연철 열린유아교육연구 2005 .12

관광 SNS효익이 관광몰입을 통해 행동의도(재이용의도, 만족도)에 미치는 영향 연구 : SNS 유형의 조절효과

김대석 , 방원기 , 서영욱 한국엔터테인먼트산업학회논문지 2022 .04

자동차 산업에서의 신뢰성 경영

김학영 대한기계학회 춘추학술대회 2022 .03

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-981-001880146

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (45)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)