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머신러닝 기법을 활용한 지역별 전시장 수요에 관한 연구
A study on regional exhibition center demand using machine learning techniques

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  • 발행기관
    한국무역전시학회 바로가기
  • 간행물
    무역전시연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제19권 제2호 통권 제55호 (2024.06)바로가기
  • 페이지
    pp.89-103
  • 저자
    박영호, 이상민
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A452809

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원문정보

초록

영어
The purpose of this study is to understand the demand for exhibition in each region and then to present some implications as the construction of exhibition convention center is spreading in each region. Also, this study presents implications after drawing the demand for exhibition in each region of Korea by using the machine learning technique which is recently in the limelight. To predict exhibition center demand, demand was estimated using a machine learning model using real GDP, economically active population, trade volume, and foreign arrivals as explanatory variables. In the results of this study, it is expected that the demanded area for exhibition halls that decreased after the COVID-19 in four regions such as Seoul, Daejeon, Daegu, and Busan will recover to the pre-COVID-19 levels by 2024, and the demand after 2025 will be stably increasing till 2028. In the results of performing the analysis on demand and supply based on the exhibition area(supply area) by reflecting the area scheduled to be supplied in each region by 2028, it was analyzed that all four regions would be over-supplied after 2024, and both Seoul and Daejeon would be over supplied much more than the expected demanded area based on 2028.
한국어
본 연구는 지역별 전시컨벤션 센터 건립이 확산 되고 있는 가운데 지역별 전시 수요 를 파악하고 그에 따른 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 또한 최근 각광 받고 있는 분석 기법인 머신러닝 기법을 활용하여 국내 지역별 전시 수요를 도출하고 그에 따른 시사점을 제시한다. 전시장 수요면적 예측을 위해 실질 GDP, 경제활동인구, 무역 액, 외국인 입국자를 설명변수로 하여 머신러닝 모형으로 수요를 추정하였다.연구 결과 서울, 대전, 대구, 부산 4개 지역에서 코로나19 이후 감소했던 전시장 수요면적은 2024 년까지 코로나19 이전 수준으로 회복될 것으로 예상되며, 2025년 이후 수요는 2028년 까지 안정적으로 증가할 것으로 예측되었다. 2028년까지 각 지역의 공급 예정인 면적 을 반영하여 공급 면적인 전시면적을 기준으로 수급 분석을 수행한 결과, 2024년 이후 4개 지역에서 모두 과공급이 되는 것으로 분석되었고, 2028년 기준으로 서울과 대전 지역은 예상되는 수요면적 보다 더 많은 과공급이 발생하는 것으로 분석되었다.

목차


Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 국내 전시 산업 현황
2. 전시장 수요 관련 선행연구
3. 머신러닝 활용 수요예측
Ⅲ. 연구방법
1. 서포트 벡터 머신
2. 랜덤 포레스트
Ⅳ. 분석결과
1. 전시장 공급면적과 실수요면적 현황
2. 머신러닝 모형을 이용한 전시장 수요 추정 결과
3. 전시시설 면적 기준 수급분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
<요약>

키워드

머신러닝 전시장 수요예측 Machine Learning Exhibition Center Demand Forecast

저자

  • 박영호 [ Youngho Park | 한남대학교 빅데이터응용학과 조교수 ] 주저자
  • 이상민 [ Sang-Min Lee | 한남대학교 호텔항공경영학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국무역전시학회 [The Korea Association of Trade Exhibition Studies]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 무역과 전시산업 간의 상호연관성을 바탕으로 무역전시 분야의 학술적 활동과 회원 상호간의 교류를 촉진함으로써 무역전시 분야의 학문적 발전과 국가경제발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    무역전시연구 [International Journal of Trade Fairs and Exhibition Studies]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2287-173X
  • eISSN
    2733-4848
  • 수록기간
    2011~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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