관광분야 빅데이터 활용체계 및 실증분석 연구

‘기상기후 빅데이터 융합서비스’는 관측과 예보 기반의 방대한 기상기후 빅데이터를 다른 분야와 접목시켜 만든 새로운 개념의 기상 활용 서비스이다. 기상청은 기 존의 날씨 예보를 넘어 관광, 교통, 농수축산, 방재, 에너지 등 다양한 분야에 날씨가 미치는 영향을 분석하여 제시함으로써 과학적 의사결정을 지원하고, 날씨 빅데이터 활용의 활성화를 지원한다. 2014년 서울(거주지)과 경포대해수욕장, 대천해수욕장, 해운대해수욕장(관광지) 인근 200m의 유동인구 자료, 인근 숙박혼잡도 자료, 인근 고속도로 교통혼잡도 자료, 고속도로 경로별 교통량, 구간속도, 소요시간 등의 자료를 분석하여 날씨변화에 따른 유동인구, 숙박혼잡도, 교통혼잡도, 고속도로 혼잡도를 예측하였다. 기상데이터와 관광 및 교통 데이터를 융합한 시범서비스를 통해 빅데이터간 융합 가능성을 시사하였다. 또한 날씨와 관광 융합시범서비스를 통해 지자체가 추천하는 ‘관광코스별 기상정보(예보) 서비스’, ‘맞춤형 관광기후지수 서비스’를 제공한다. ‘관광코스별 기상(예보) 서비스’는 관광테마, 관광일정을 고려할 뿐 아니라 비나 눈이 예상될 때 관광지도 추천한다. 관광분야 빅데이터의 장점은 수요자 중심의 맞춤형 서비스 제공이 가능하다는 것이다. 성별, 연령별 관광지 및 관광시설 이용데이터, 관광소비 패턴 등 관련 빅데이터를 활용한다면 관광객 유형별로 맞춤형 서비스가 가능하여 관광객의 만족도를 최대화하고, 불만은 최소화하는 효과를 기대할 수 있을 것이다. 관광분야 빅데이터 활용은 수요측면에서 수요자의 트렌드를 파악하여 질 좋은 서비스, 수요자 원하는 서비스를 제공한다. 뿐만 아니라 공급측면에서도 균형 있는 공급과 수익성 있는 사업 유치 등의 비효율성을 제고한 경제활성화가 가능하다. 즉, 빅데이터를 활용하여 필요한 사업과 불필요한 사업을 선별할 수 있게 되었고, 이를 통해 균형 있는 공급이 가능해졌으며 투자, 전망, 보다 수익성 높은 사업 유치 등의 예측이 가능해졌다. 2절에서 살펴보았던 ｢빅데이터 분석 기반 외국인 관광산업 지원｣ 등과 같은 활용사례가 이에 해당된다고 볼 수 있다. 관광분야 빅데이터 분석결과는 정책수립에 근거를 제공한다. 수요자의 트렌드 파악을 통한 맞춤형 서비스의 제공은, 정책을 위한 의사결정의 근거가 되어 정책수립의 필요성과 방향성을 제시한다. 신동일은(2014)에서는 “관광객의 유형, 선호도, 만족도, 재방문율 등과 같은 데이터의 종합적 분석을 통한다면 보다 과학적인 관광정책 수립이 가능하고 나아가 관광예산 및 조직, 인력의 효율성도 동시에 기대할 수 있다”고 밝혔다. 이처럼 관광분야 빅데이터는 정책의 의사결정을 위한 판단의 근거를 제시할 뿐만 아니라 일련의 이슈들에 대해 실험을 가능하게 하여 사전의 예측을 가능하게 하고 이후 상황에 맞는 대처방법을 알려준다. 경험적 정보로 수집되는 빅데이터는 타당성과 신뢰성이 확보될 경우 다양한 예측과 대처가 가능하다. 빅데이터를 활용한 사전 예측이나 사후 대처는 관광 분야보다 의료, 범죄, 재난분야에서 더욱 활발히 이용된다. 이와 관련된 관광 빅데이터의 활용사례는 2절에서 살펴보았던 ｢전주한옥마을 빅데이터 관광정책 분석｣에서 확인할 수 있다. 관광분야 빅데이터는 급변하는 환경에 시의적절한 대응을 가능하게 해준다는 장점이 있다. 정광렬(2014)는 빅데이터 분석이 가지는 가치는 실시간 분석과 대응이고, 급변하는 환경에서 빅데이터 분석은 사전예측, 실시간 대응을 통해 정책의 적시성을 강화하는 데 기여한다고 밝혔다. 또한 센서와 모니터링 등의 사물정보를 통해 수집된 빅데이터를 활용한다면 실시간 맞춤형 관광지정보 서비스, 교통정보서비스, 요금안내서비스 등을 실시간으로 제공할 수 있다. 이 같은 실시간 대응으로 관련 산업의 투명성과 효율성을 높여 자원이 낭비되는 요소를 줄일 수 있다. 생산자/소비자, 주인/대리인 간 정보 비대칭으로 일어나는 문제점, 중복 지원 사업으로 인한 지체 현상, 자원의 낭비를 줄여 필요한 데이터를 빠르고 신속하게 제공할 수 있다는 것이다. 관광분야에서는 내·외국인 관광수요의 지속적 증가와 더불어 관광객들의 행태파악을 위한 다양한 조사 및 연구가 수행되고 있으나 시의성있는 조사결과의 확보가 어려운 실정이다. 관광객의 행태를 파악하기 위해 ｢국민여행실태조사｣와 ｢외래관광객실태조사｣ 등 다양한 사업을 수행하고 있으나 조사통계의 특성상 결과에 대한 확보가 늦어지고 있으며 조사방식에 따른 정확한 이동량 추정에 대한 문제로 인해 정책 및 마케팅 수립의 기초자료로 활용하기에는 많은 검토가 필요한 실정이다. 최근 제4차 산업혁명이 새로운 화두로 떠오르면서 관광분야에서도 빅데이터를 활용한 효율적 정책수립의 방안 마련이 다양하게 시도되고 있다. 그러나 빅데이터 활용에는 객관성, 신뢰성 확보라는 기본적인 문제가 내포되어 있기 때문에 데이터 사용에 있어서 다양한 변수를 고려해야 한다. 최근 특정지역, 축제 등의 이동량 추정을 위해 통신데이터 등이 활용되고 있으나, 객관적인 품질 검증은 미흡한 실정이며 정기적인 내·외국인의 이동량 및 지출액 관련된 통계의 생산이 어렵기 때문에 지자체 및 관련 기관 등이 산발적으로 빅데이터 사업을 수행하는 실정이다. 또한 통신, 카드, SNS 등 다양한 빅데이터를 이용한 결과를 도출하여 사용하다 보니 데이터를 연계한 일관성 있는 해석이 어려운 실정이다. 앞선 사례부분에서 살펴보았듯이, 빅데이터에 대한 관심은 2012년부터 시작되었고, 현재 민․관 전문가 및 학계에서는 빅데이터에 대해 다양한 연구를 시도하여 정체성 및 방법론적 기틀을 마련하고자 노력하고 있다. 관광분야로 범위와 내용을 한정하여 개념을 정리한 문헌자료, 보고서, 행정자료는 거의 존재하지 않았다. 이는 공공정책에서 활용하는 빅데이터는 주로 공공서비스, 재난, 안전, 보건, 복지, 금융, 유통, 제조, 의료, 통신, 미디어 분야 등에 집중되어 있기 때문이다. 특히 통신, 카드 등 활용한 관광분야의 빅데이터는 각각의 데이터를 이용하여 분석한 결과를 정책 및 마케팅에 활용하는 경향이 강하였다. 따라서 본 연구는 기존의 방법과 달리 통신과 카드 데이터를 연계한 특정시점에 이동경로와 소비지출을 한 번에 확인할 수 있는 분석틀을 도출하고자 하였다. 이를 위해 데이터 셋 매칭(Dataset Matching), 신용카드사의 통신 사용자 매칭, 성향점수 매칭(Propensity Score Matching) 등의 방법 등을 고려하여 통신과 카드 데이터의 매핑을 통한 OD와 그에 따른 지출액 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 앞서 설계된 빅데이터 활용방법을 바탕으로 국·내외 관광객의 OD를 파악하기 위해 다양한 연구를 시도하였다. 첫 번째, 데이터의 객관성 및 정확성을 확보하기 위해 통신 빅데이터와 제주도 입도객 통계를 일(日)단위로 비교하였으며 두 번째, 검증된 데이터를 바탕으로 월(7月) 기준 관광객의 OD별 이동총량(숙박+당일) 분석하였다. 세 번째, 이동총량 데이터를 기준으로 숙박객의 중복을 제거하고 지역별 관광인구(숙박+당일)을 도출하였다. 네 번째, 외국인 로밍데이터를 바탕으로 국적별×시도별 OD간 이동량을 도출하였다. 마지막으로, 내국인 시도별 관광 인구를 바탕으로 시도간 관광인구지수를 도출하여 지역간 관광경쟁력의 비교 가능한 지표를 제시하였다. 해당 연구는 통신 빅데이터를 기반으로 거주지(Origin)에서 방문지(Destination)로의 이동을 추정하였으며 관광차원의 접근을 위해 일상적 활동인 통근통학을 제외한 통신인구 이동 중 교통연구원에서 제공하는 시군구간 이동목적별 비율에서 업무, 여가오락친지방문, 쇼핑에 대한 목적별 비율을 반영하여 산출하였다.