Earticle

초록

영어

The purpose of this study is to forecast the number of tourists in Gamcheon Culture Village . For this, this study collected data from January 2015 to December 2021 from Tourism Knowledge & Information System. To forecast the number of tourists ARIMA time series analysis was performed. The predictions and observations obtained using the model were compared, the suitability and accuracy of the model were tested, and the best model for this study was selected. The results of tourists from January to December 2022 in Gamcheon Culture Village shows that there is no trend of a surge in the number of tourists visiting Gamcheon Culture Village, and about 148,442 tourists were expected to visit Gamcheon Culture Village every month. From this point of view, this study is thought to be of great help in accurately creating policies and policies for the development of the tourism economy by predicting the tourism demand of tourism destination based on theory.

한국어

세계 각국이 코로나 19 확산을 막기 위한 영업 중지(business shutdown), 여행금지(travel ban), 자가 격리(self-isolation), 재택근무 (teleworking) 등의 억제책을 시행하였다. 이로 인한 코로나 19 조치는 기본적으로 대면접촉·이동을 금지하는 형태이기 때문에 필연적으로 관광에 막대한 피해를 준다(김형종, 2020a). 본 연구는 시계열 분석을 통해서 관광시장의 과거와 현재 및 미래 법칙성을 발견하고 이를 모형화하여 추정하고, 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측된 값들을 예측하는 것이다(이우리, 2016). 수요예측은 관광시장의 역동성에 따른 환경변동에 대하여 대응을 위해 관광분야에서는 꾸준히 활용하고 있다. 본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대를 대비하여 합리적인 관광진흥정책을 수립하고 바람직한 관광정책의 방향을 제시하기 위해 관광목적지의 미래 관광수요를 예측하고 분석하고자 하였다. 연구 목적을 달성하기 위하여 계량경제학에서 많이 사용하고 있는 ARIMA 시계열분석을 실시하였다. ARIMA, 즉 자기회귀이동평균 모형을 이용하여 얻은 예측치와 관측치를 비교하고 모형의 적합성과 정확성을 검정하며, 가장 적합한 모형을 선정하고자 한다. 본 연구에서 ARIMA(2,1,2)모델로 얻은 예측결과, 관광목적지 2022년 4월 88,669명, 2022년 5월 105,465명, 2022년 6월 94,402명, 2022년 7월 95,466명, 2022년 8월 102,276명, 2022년 9월 86,245명, 2022년 10월 99,875명, 2022년 11월 95,764명, 2022년 12월 84,075명, 2023년 1월 93,120명, 2023년 2월 103,905명, 2023년 3월 92,696명으로 예측되었다. 이러한 관점에서, 본 논문은 이론을 바탕으로 하여 관광목적 지의 관광수요를 예측함으로써 관광목적지는 정확하게 관광경제발전 정책과 방침을 만들어낼 수 있는 데에 큰 도움이 되리라 생각한다.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 감천문화마을
2.2 관광수요예측
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석결과
4.1 데이터수집
4.2 데이터 분석
4.3 데이터 예측결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문 초록

키워드

저자

• 장스위 [ Zhang, Siyu | 부경대학교 경영학과 석사과정 ]
• 임택 [ Lin, Ze | 부경대학교 관광경영학과 석사과정 ]
• 양위주 [ Yhang, Wii-Joo | 부경대학교 관광경영학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  산업혁신연구 [The Journal of Industrial Innovation]

• 간기

  계간

• pISSN

  2005-2936

• eISSN

  2800-0080

• 수록기간

  1985~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658