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      빅 데이터 분석을 통한 지역관광 활성화 방안 : 전라북도를 중심으로

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      https://www.riss.kr/link?id=T14512452

      • 저자
      • 발행사항

        전주 : 전주대학교 대학원, 2017

      • 학위논문사항

        학위논문(석사) -- 전주대학교 대학원 , 생명자원융합과학과 , 2017. 2

      • 발행연도

        2017

      • 작성언어

        한국어

      • 주제어
      • KDC

        326.39 판사항(5)

      • 발행국(도시)

        전북특별자치도

      • 형태사항

        v, 63 p. : 삽화, 표 ; 26cm

      • 일반주기명

        지도교수: 이기훈
        참고문헌: p. 59-62

      • 소장기관
        • 국립중앙도서관 국립중앙도서관 우편복사 서비스
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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역


      This study investigated main factors for activating local tourism of Jeollabuk-do with big data analysis. We gathered tourism big data from public open data sources and social network services(SNS) and used the analysis tools,‘Opinion Mining’,‘Text Mining’and ‘Social Network Analysis(SNA)’. The opinion mining and text mining analysis identified the key local contents of the 14 areas of Jeollabuk-do and the evaluations of customers on local tourism. The social network analysis detected the relations between their contents and figured the importance of contents. The results of this research showed that each locations in Jeollabuk-do had their specific contents attracting visitors and the number of the contents affected the scale of tourists. Also, when their tourism contents were highly correlated with the another contents, a number of visitors might be large. Hence strong connections among their contents are the point to activate local tourism. The social network analysis divided the contents into several clusters and derived the eigenvector centralities of the content nodes implying the role importance of them in the network. We found out that the tourism were active when the nodes at high value of the eigenvector centrality were evenly distributed in every clusters, however the results were contrary when the nodes were located in a few clusters. This study suggested an action plan to extend local tourism that develop valuable contents and connect the content clusters properly.

      Key Word: local tourism, big data, a plan for activation
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      This study investigated main factors for activating local tourism of Jeollabuk-do with big data analysis. We gathered tourism big data from public open data sources and social network services(SNS) and used the analysis tools,‘Opinion Mining’,...


      This study investigated main factors for activating local tourism of Jeollabuk-do with big data analysis. We gathered tourism big data from public open data sources and social network services(SNS) and used the analysis tools,‘Opinion Mining’,‘Text Mining’and ‘Social Network Analysis(SNA)’. The opinion mining and text mining analysis identified the key local contents of the 14 areas of Jeollabuk-do and the evaluations of customers on local tourism. The social network analysis detected the relations between their contents and figured the importance of contents. The results of this research showed that each locations in Jeollabuk-do had their specific contents attracting visitors and the number of the contents affected the scale of tourists. Also, when their tourism contents were highly correlated with the another contents, a number of visitors might be large. Hence strong connections among their contents are the point to activate local tourism. The social network analysis divided the contents into several clusters and derived the eigenvector centralities of the content nodes implying the role importance of them in the network. We found out that the tourism were active when the nodes at high value of the eigenvector centrality were evenly distributed in every clusters, however the results were contrary when the nodes were located in a few clusters. This study suggested an action plan to extend local tourism that develop valuable contents and connect the content clusters properly.

      Key Word: local tourism, big data, a plan for activation

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      목차 (Table of Contents)

      • 제 1 장 서론 1
      • 제 1 절 연구의 목적 및 필요성 1
      • 제 2 절 연구의 범위 및 방법 2
      • 제 1 항 연구의 범위 2
      • 제 2 항 연구의 방법 3
      • 제 1 장 서론 1
      • 제 1 절 연구의 목적 및 필요성 1
      • 제 2 절 연구의 범위 및 방법 2
      • 제 1 항 연구의 범위 2
      • 제 2 항 연구의 방법 3
      • 제 3 절 농촌관광 국내외사례 4
      • 제 4 절 전라북도 지역의 관광 실태조사 6
      • 제 2 장 관련연구 8
      • 제 1 절 관광 산업 분야 빅 데이터 연구 동향 8
      • 제 1 항 국내 관광 산업 분야 빅 데이터 연구 동향 8
      • 제 2 항 국외 관광 산업 분야 빅 데이터 연구 동향 10
      • 제 2 절 기존 연구의 문제점 11
      • 제 3 절 빅 데이터(Big Data) 13
      • 제 1 항 빅 데이터의 정의 13
      • 제 2 항 농촌관광에 활용된 빅 데이터 14
      • 제 3 장 연구분석 16
      • 제 1 절 전라북도 관광지 현황 분석 16
      • 제 1 항 전라북도 관광지 내·외국인 방문객 현황 16
      • 제 2 항 전라북도 축제 내·외국인 방문객 현황 17
      • 제 3 항 전라북도 축제 콘텐츠에 따른 방문객 현황 분석 18
      • 제 2 절 분석도구 19
      • 제 3 절 시각화도구 20
      • 제 4 절 전라북도 관광지 특성 네트워크 분석 21
      • 제 5 절 지역별 관광지 특성 네트워크 분석 22
      • 제 1 항 전주 관광지 특성 네트워크 분석 22
      • 제 2 항 군산 관광지 특성 네트워크 분석 25
      • 제 3 항 익산 관광지 특성 네트워크 분석 26
      • 제 4 항 정읍 관광지 특성 네트워크 분석 29
      • 제 5 항 남원 관광지 특성 네트워크 분석 31
      • 제 6 항 김제 관광지 특성 네트워크 분석 32
      • 제 7 항 완주 관광지 특성 네트워크 분석 34
      • 제 8 항 진안 관광지 특성 네트워크 분석 36
      • 제 9 항 무주 관광지 특성 네트워크 분석 38
      • 제 10 항 장수 관광지 특성 네트워크 분석 40
      • 제 11 항 임실 관광지 특성 네트워크 분석 42
      • 제 12 항 순창 관광지 특성 네트워크 분석 44
      • 제 13 항 고창 관광지 특성 네트워크 분석 45
      • 제 14 항 부안 관광지 특성 네트워크 분석 47
      • 제 4 장 요약 및 결론 52
      • 참고문헌 59
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