RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      COVID-19 전후 제주도 내비게이션 데이터를 이용한 주민 및 관광객의 이동밀도 및 목적지 군집분석 비교

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A107401036

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study attempted to overcome the limitations of existing studies that were limited to estimation or intention of movement through big data analysis of movement that occurred in Jeju Island. In addition, we examined the differences in the movement ...

      This study attempted to overcome the limitations of existing studies that were limited to estimation or intention of movement through big data analysis of movement that occurred in Jeju Island. In addition, we examined the differences in the movement of residents and tourists through the density analysis and cluster analysis to see what difference the change before and after the coronavirus. To this end, the origin and destination data of T map navigation users from June 2019 to May 2020 were analyzed. The analysis showed that the area of dense areas in the movement line was expanded, confirming that the origin and destination had become more diverse since the coronavirus. For clustering, clusters occurred in similar areas before and after coronavirus. However, the number of destinations that failed to form a cluster was higher after coronavirus, indicating that various activities and visits to shops were made within similar areas. By combining the above results, this study is expected to be used as auxiliary data for policy strategy establishment related to administration and tourism in Jeju Island.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 이론적 배경
      • Ⅲ. 연구 방법
      • Ⅳ. 연구 결과
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 이론적 배경
      • Ⅲ. 연구 방법
      • Ⅳ. 연구 결과
      • Ⅴ. 토론
      • Ⅵ. 결론
      • 참고문헌
      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 편은지, "해외여행 못가니 국내로... 올 여름, ‘펜캉스’ 뜬다" 투데이코리아

      2 김민선, "최초방문자와 재방문자의 관광목적지 선택차이 연구 - 서울지역을 중심으로" 한국산학기술학회 17 (17): 648-654, 2016

      3 최봉, "서울시 공공빅데이터 활성화 방안 연구" 한국지식경영학회 20 (20): 73-89, 2019

      4 이선영, "서울 관광콘텐츠에서 소비자 기여 행동: 중국 소셜미디어에서 좋아요, 댓글, 공유 간 관계" 한국인터넷전자상거래학회 20 (20): 17-31, 2020

      5 문준환, "빅 데이터를 활용한 스마트 관광 도시 사례 분석 연구: 제주특별자치도 관광객 데이터를 중심으로" 한국경영정보학회 21 (21): 1-27, 2019

      6 안진현, "관광객 이동경로 분석을 위한 공공데이터 플랫폼 기반의 웹서비스 구현: 제주도를 중심으로" 관광과경영경제연구소 38 (38): 17-22, 2018

      7 배기웅, "관광객 유동인구의 새로운 군집 분석: 제주도를 중심으로" (사)한국관광레저학회 28 (28): 25-43, 2016

      8 이시은, "관광개발에서의 주민참여기법으로서 퍼실리테이션- 농촌관광의 사례를 중심으로 -" 대한관광경영학회 34 (34): 157-176, 2019

      9 송운강, "계절에 따른 관광 네트워크 차이 분석: 강원도 관광을 중심으로" 한국관광연구학회 31 (31): 31-45, 2017

      10 임은순, "경기도 화성지역 관광객 특성과 이동네트워크특성 분석을 통한 관광지 활성화 방안 연구" 국제지역학회 22 (22): 189-208, 2018

      1 편은지, "해외여행 못가니 국내로... 올 여름, ‘펜캉스’ 뜬다" 투데이코리아

      2 김민선, "최초방문자와 재방문자의 관광목적지 선택차이 연구 - 서울지역을 중심으로" 한국산학기술학회 17 (17): 648-654, 2016

      3 최봉, "서울시 공공빅데이터 활성화 방안 연구" 한국지식경영학회 20 (20): 73-89, 2019

      4 이선영, "서울 관광콘텐츠에서 소비자 기여 행동: 중국 소셜미디어에서 좋아요, 댓글, 공유 간 관계" 한국인터넷전자상거래학회 20 (20): 17-31, 2020

      5 문준환, "빅 데이터를 활용한 스마트 관광 도시 사례 분석 연구: 제주특별자치도 관광객 데이터를 중심으로" 한국경영정보학회 21 (21): 1-27, 2019

      6 안진현, "관광객 이동경로 분석을 위한 공공데이터 플랫폼 기반의 웹서비스 구현: 제주도를 중심으로" 관광과경영경제연구소 38 (38): 17-22, 2018

      7 배기웅, "관광객 유동인구의 새로운 군집 분석: 제주도를 중심으로" (사)한국관광레저학회 28 (28): 25-43, 2016

      8 이시은, "관광개발에서의 주민참여기법으로서 퍼실리테이션- 농촌관광의 사례를 중심으로 -" 대한관광경영학회 34 (34): 157-176, 2019

      9 송운강, "계절에 따른 관광 네트워크 차이 분석: 강원도 관광을 중심으로" 한국관광연구학회 31 (31): 31-45, 2017

      10 임은순, "경기도 화성지역 관광객 특성과 이동네트워크특성 분석을 통한 관광지 활성화 방안 연구" 국제지역학회 22 (22): 189-208, 2018

      11 박찬희, "Untact 경제의 전개와 기업 생태계의 변화가 포용적 성장에 주는 의미 - 이커머스(e-commerce)가 일자리와 지역균형에 주는 영향을 중심으로" 한국인터넷전자상거래학회 20 (20): 181-200, 2020

      12 Logan, C. H. A., "Unsupervised star, galaxy, QSO classification-Application of HDBSCAN" 633 : A154-, 2020

      13 Park, S., "Travel distance and hotel service satisfaction: An inverted U-shaped relationship" 76 : 261-270, 2019

      14 Kah, J. A., "Spatial–temporal distances in travel intention–behavior" 57 : 160-175, 2016

      15 Park, S., "Spatial structures of tourism destinations : A trajectory data mining approach leveraging mobile big data" 84 : 102973-, 2020

      16 Kang, S., "Identifying the spatial structure of the tourist attraction system in South Korea using GIS and network analysis: An application of anchor-point theory" 9 : 358-370, 2018

      17 "How Kernel Density works"

      18 Kim, D., "Examining the differential impact of human crowding versus spatial crowding on visitor satisfaction at a festival" 33 (33): 293-312, 2016

      19 Um, T., "Does smart tourism technology matter? Lessons from three smart tourism cities in South Korea" 1-19, 2019

      20 Park, D., "Does distance matter? Examining the distance effect on tourists’ multi-attraction travel behaviors" 36 (36): 692-709, 2019

      21 Lee, H., "Do online information sources really make tourists visit more diverse places?:Based on the social networking analysis" 56 (56): 1376-1390, 2019

      22 Silverman, B. W., "Density estimation for statistics and data analysis (Vol. 26)" CRC press 1986

      23 Heidenreich, N. B., "Bandwidth selection for kernel density estimation:a review of fully automatic selectors" 97 (97): 403-433, 2013

      24 Gaonkar, M. N., "AutoEpsDBSCAN: DBSCAN with Eps automatic for large dataset" 2 (2): 11-16, 2013

      25 Chakraborty, S., "Analysis and study of Incremental DBSCAN clustering algorithm"

      26 Chung, H. C., "A social network analysis of tourist movement patterns in blogs: Korean backpackers in Europe" 9 (9): 2251-, 2017

      27 정남호, "4차 산업혁명 시대의 지속가능발전목표와 스마트 관광 도시의 역할" 한국인터넷전자상거래학회 20 (20): 127-146, 2020

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2027 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.97 0.97 1.03
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.09 1.07 1.073 0.44
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼