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      KCI등재

      네트워크 분석을 활용한 코로나19 발생 전⋅후 안동의 관광공간 구조 파악 = Identifying the Tourism Spatial Structure of Andong before and after of COVID-19 Outbreak using Network Analysis

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      https://www.riss.kr/link?id=A108036529

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study aims to identify the tourism spatial structure of Andong before and after the outbreak of COVID-19 by using social media data. In order to achieve the purpose of this study, the text data including, tourist attraction of Andong keywords from Naver, Daum, and Google, web portal were collected from January 1 to December 31, 2019, and from January 1 to December 31, 2020. This study data were collected and refined by Textom software, and refined data were analyzed by UCINET software. Among the semantic network analysis techniques, this study performed network density analysis, normalized eigenvector analysis, and Quadratic Assignment Procedure (QAP) analysis to identify changes tourism spatial structure of Andong.
      Analysis results are the following: first, high-frequency tourist attractions showed differences depending on the outbreak of COVID-19. Second, normalized eigenvector centrality indices of tourist attractions represented differences in ranks among tourist attractions between the two groups. Third, there was low similarity between the two different networks, meaning before the outbreak of the COVID-19 network and after the outbreak of the COVID-19 network, but the similarity was statistically significant. The academic and practical contributions are provided in the conclusion section.
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      This study aims to identify the tourism spatial structure of Andong before and after the outbreak of COVID-19 by using social media data. In order to achieve the purpose of this study, the text data including, tourist attraction of Andong keywords fro...

      This study aims to identify the tourism spatial structure of Andong before and after the outbreak of COVID-19 by using social media data. In order to achieve the purpose of this study, the text data including, tourist attraction of Andong keywords from Naver, Daum, and Google, web portal were collected from January 1 to December 31, 2019, and from January 1 to December 31, 2020. This study data were collected and refined by Textom software, and refined data were analyzed by UCINET software. Among the semantic network analysis techniques, this study performed network density analysis, normalized eigenvector analysis, and Quadratic Assignment Procedure (QAP) analysis to identify changes tourism spatial structure of Andong.
      Analysis results are the following: first, high-frequency tourist attractions showed differences depending on the outbreak of COVID-19. Second, normalized eigenvector centrality indices of tourist attractions represented differences in ranks among tourist attractions between the two groups. Third, there was low similarity between the two different networks, meaning before the outbreak of the COVID-19 network and after the outbreak of the COVID-19 network, but the similarity was statistically significant. The academic and practical contributions are provided in the conclusion section.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 앵커 포인트 이론를 활용하여 코로나19 발병 전과 후 안동시 관광공간 구조를 비교분석했다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 코로나19 발병 이전(2019년 1월부터 2019년 12월)과 이후(2020년1월부터 2020년 12월)의 자료를 네이버, 다음, 구글 포털에서 수집했다. 자료의 수집 및 정제는 텍스톰을사용했으며, 정제된 자료는 UCINET 6.682 프로그램을 사용하여 밀도 분석, 표준화된 위세 중심성 분석, QAP 상관분석 등의 연결망 분석을 수행하여 코로나19 발병 전후의 안동시 관광공간 구조의 변화를 파악했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도 분석 결과, 코로나19 발병 전후에 따라 높은 출현 빈도를 가지는키워드(관광목적지)는 차이가 있은 것으로 나타났다. 둘째, 표준화된 위세 중심성 분석결과, 코로나19 발병이전과 이후의 관광목적지 연결망 내 관광목적지의 순위는 차이가 있음을 확인했다. 끝으로, QAP 상관분석결과, 코로나19 발병 이전과 이후 관광목적지 연결망 간에는 낮은 유사성을 가지는 것으로 나타났다. 이와같은 연구 결과를 바탕으로 관광공간 개발 및 계획에 관련한 연구의 확장에 대한 학술적 시사점과 향후안동시의 균형적 관광공간 조성을 위한 실무적 시사점을 제안했다. 뿐만아니라 본 연구의 한계점과 위한후속 연구 방향에 대해 결론에 자세하게 제시했다.
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      본 연구는 앵커 포인트 이론를 활용하여 코로나19 발병 전과 후 안동시 관광공간 구조를 비교분석했다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 코로나19 발병 이전(2019년 1월부터 2019년 12월)과 이후(2...

      본 연구는 앵커 포인트 이론를 활용하여 코로나19 발병 전과 후 안동시 관광공간 구조를 비교분석했다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 코로나19 발병 이전(2019년 1월부터 2019년 12월)과 이후(2020년1월부터 2020년 12월)의 자료를 네이버, 다음, 구글 포털에서 수집했다. 자료의 수집 및 정제는 텍스톰을사용했으며, 정제된 자료는 UCINET 6.682 프로그램을 사용하여 밀도 분석, 표준화된 위세 중심성 분석, QAP 상관분석 등의 연결망 분석을 수행하여 코로나19 발병 전후의 안동시 관광공간 구조의 변화를 파악했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도 분석 결과, 코로나19 발병 전후에 따라 높은 출현 빈도를 가지는키워드(관광목적지)는 차이가 있은 것으로 나타났다. 둘째, 표준화된 위세 중심성 분석결과, 코로나19 발병이전과 이후의 관광목적지 연결망 내 관광목적지의 순위는 차이가 있음을 확인했다. 끝으로, QAP 상관분석결과, 코로나19 발병 이전과 이후 관광목적지 연결망 간에는 낮은 유사성을 가지는 것으로 나타났다. 이와같은 연구 결과를 바탕으로 관광공간 개발 및 계획에 관련한 연구의 확장에 대한 학술적 시사점과 향후안동시의 균형적 관광공간 조성을 위한 실무적 시사점을 제안했다. 뿐만아니라 본 연구의 한계점과 위한후속 연구 방향에 대해 결론에 자세하게 제시했다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 박경렬 ; 안희자, "텍스트 마이닝을 활용한 DMZ관광 이슈의 토픽 모델링 분석" (사)한국관광레저학회 31 (31): 143-159, 2019

      2 남아란 ; 박경렬, "텍스트 네트워크 분석을 활용한 지역 관광공간의 시계열적 변화 분석: Hub and Spoke 시스템의 중심성 변화" (사)한국관광레저학회 32 (32): 5-22, 2020

      3 박득희, "코로나19 발병 전⋅후로 나타난 안동관광에 대한 변화된 여론 및 관광 니즈의 분석: 소셜미디어 빅데이터를 활용한 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석" 한국호텔외식관광경영학회 30 (30): 231-246, 2021

      4 dagvadorj amarjargal ; 김학선 ; 김우곤, "의미연결망 분석을 활용한 음식관광 향후 방향에 관한 연구:코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 시기를 중심으로" (사)한국조리학회 26 (26): 272-282, 2020

      5 이수희 ; 김맹선 ; 박득희, "소셜 빅데이터 분석을 활용한 제주도 관광 인식에 관한 연구: 한한령 이전과 이후 비교" (사)한국관광레저학회 30 (30): 55-75, 2018

      6 설광수 ; 김정동 ; 심형남 ; 백두권, "소셜 네트워크 서비스 사용자 간의 친밀도 측정 기법 및 실험" 한국정보과학회 39 (39): 335-341, 2012

      7 곽기영, "소셜 네트워크 분석" 청람 2017

      8 박득희 ; 전재균, "소셜 네크워크 분석을 적용한 내국인 관광객들의교통수단에 따른 네트워크 비교 연구: 부산 지역 관광목적지를 중심으로" 한국관광연구학회 32 (32): 39-54, 2018

      9 박득희, "사회연결망 분석 기법을 활용한 중국인과 일본인 개별 식도락 관광객의 공간 행동 연구" 한국호텔외식관광경영학회 30 (30): 71-84, 2021

      10 김재익 ; 김정환 ; 김철수 ; 윤병구 ; 김한수, "도시계획 패러다임 변화-네트워크 패러다임을 중심으로-" 한국주택학회 11 (11): 5-26, 2003

      1 박경렬 ; 안희자, "텍스트 마이닝을 활용한 DMZ관광 이슈의 토픽 모델링 분석" (사)한국관광레저학회 31 (31): 143-159, 2019

      2 남아란 ; 박경렬, "텍스트 네트워크 분석을 활용한 지역 관광공간의 시계열적 변화 분석: Hub and Spoke 시스템의 중심성 변화" (사)한국관광레저학회 32 (32): 5-22, 2020

      3 박득희, "코로나19 발병 전⋅후로 나타난 안동관광에 대한 변화된 여론 및 관광 니즈의 분석: 소셜미디어 빅데이터를 활용한 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석" 한국호텔외식관광경영학회 30 (30): 231-246, 2021

      4 dagvadorj amarjargal ; 김학선 ; 김우곤, "의미연결망 분석을 활용한 음식관광 향후 방향에 관한 연구:코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 시기를 중심으로" (사)한국조리학회 26 (26): 272-282, 2020

      5 이수희 ; 김맹선 ; 박득희, "소셜 빅데이터 분석을 활용한 제주도 관광 인식에 관한 연구: 한한령 이전과 이후 비교" (사)한국관광레저학회 30 (30): 55-75, 2018

      6 설광수 ; 김정동 ; 심형남 ; 백두권, "소셜 네트워크 서비스 사용자 간의 친밀도 측정 기법 및 실험" 한국정보과학회 39 (39): 335-341, 2012

      7 곽기영, "소셜 네트워크 분석" 청람 2017

      8 박득희 ; 전재균, "소셜 네크워크 분석을 적용한 내국인 관광객들의교통수단에 따른 네트워크 비교 연구: 부산 지역 관광목적지를 중심으로" 한국관광연구학회 32 (32): 39-54, 2018

      9 박득희, "사회연결망 분석 기법을 활용한 중국인과 일본인 개별 식도락 관광객의 공간 행동 연구" 한국호텔외식관광경영학회 30 (30): 71-84, 2021

      10 김재익 ; 김정환 ; 김철수 ; 윤병구 ; 김한수, "도시계획 패러다임 변화-네트워크 패러다임을 중심으로-" 한국주택학회 11 (11): 5-26, 2003

      11 한국데이터베이스진흥원, "데이터 분석 전문가 가이드"

      12 박득희 ; 이계희 ; 강상훈, "다목적지 여행에서 관광 목적지 순위의 결정 요인 -앵커 포인트 이론의 적용-" 한국관광학회 44 (44): 97-115, 2020

      13 강상훈 ; 박득희, "다목적지 여행에서 관광 목적지 간의 연결 패턴 조사: 대구광역시를 사례로" 한국관광학회 44 (44): 107-124, 2020

      14 손수민, "관광공간구조 특성에 따른 관광객 이동 분석" 동의대학교 대학원 2015

      15 전영록, "관광객 방문동기에 따른 관광만족 및 행동의도 간의 차이 분석 : 안동 월영교를 중심으로" 대한관광경영학회 30 (30): 355-377, 2015

      16 Walmsley, D. J., "Tourism cognitive mapping of unfamiliar environments" 19 (19): 268-286, 1992

      17 Gormsen, E., "The spatio-temporal development of international tourism, attempt at a centreperiphery model"

      18 Neal, Z. P, "The connected city: How networks are shaping the modern metropolis" Routledge 2013

      19 Prell, C., "Social network analysis: History, theory and methodology" SAGE 2012

      20 Golledge, R. G., "Representing, interpreting, and using cognized environments" 41 (41): 169-204, 1978

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

      22 박경옥 ; 김인신 ; 류지호, "Hub-and-spoke 관광개발을 위한 Networks 분석-부산지역을 중심으로-" 대한관광경영학회 29 (29): 1-20, 2014

      23 Irwin, M. D., "Centrality and the structure of urban interaction : Measures, concepts, and applications" 71 (71): 17-51, 1992

      24 Kang, S., "Associations between space-time constraints and spatial patterns of travels" 61 : 127-141, 2016

      25 Shi, M., "Applying semantic web and big data techniques to construct a balance model referring to stakeholders of tourism intangible cultural heritage" 54 (54): 192-200, 2016

      26 Park, D., "Application of social media analytics in tourism crisis communication" 22 (22): 1810-1824, 2019

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      2026 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-08 학회명변경 영문명 : (KHTA) -> Korean Hospitality and Tourism Academe KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2016-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2015-11-27 학회명변경 영문명 : Korean Hospitality and Tourism Academe(KOHTA) -> (KHTA) KCI등재
      2015-05-19 학회명변경 한글명 : 한국호텔외식경영학회 -> 한국호텔외식관광경영학회
      영문명 : Korean Academic Society Of Hospitality Administration(Kasha) -> Korean Hospitality and Tourism Academe(KOHTA)
      KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-09-27 학술지명변경 외국어명 : Korea Academic Society of Hotel Administration -> Korean Journal of Hospitality and Tourism(KJHT) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-08-13 학회명변경 한글명 : 한국호텔경영학회 -> 한국호텔외식경영학회
      영문명 : Korean Academic Society Of Hospitality Administration(Kasha) -> Korean Academic Society Of Hospitality Administration(Kasha)
      KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-05-26 학술지명변경 한글명 : Korean Journal of Hotel Administration -> Korean Journal of Hospitality Administration
      외국어명 : Korean Journal of Hotel Administration -> Korean Journal of Hospitality Administration
      KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 2.62 2.62 2.64
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      2.68 2.64 3.073 0.55
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