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대한민국 국민의 해외여행 비율은 매년 증가 추세인데 반해, 국내여행 비율은 수년간 답보 상태에 있다. 이에, 본 연구는 국내 관광 활성화를 위한 기반을 마련하고자, 대한민국 국민의 세대별 여행 방식의 차이를 분석한 후, 각 세대별로 맞춤화 된 여행상품을 구성하기 위한 시사점을 도출하였다. 이를 위해, 설문 응답자들을 한국관광공사의 세대 구분 기준에 따라, 밀레니얼(19세~34세), X세대(35세~54세), 베이비부머(55세~64세), 시니어(65세 이상) 등의 네 가지 세대로 구분한 후, 이들의 여행준비방식, 여행상품 구매 방식, 그리고 여행 만족도 영향 요인과 관련된 요소들을 비교분석 하였다. 본 연구에는 한국 문화체육관광연구원에서 수집한 2017년 국민 여행 실태조사 데이터 16,713건이 활용되었다. 본 분석에는 기술통계, 교차분석 및 카이제곱 검정, 선형회귀분석 등이 사용되었다. 본 연구결과, 모든 세대에서, 대한민국 국민들은 자신 또는 지인들의 과거 경험으로부터 국내여행정보를 많이 획득하는 것으로 나타났으며, 여행 전, 숙박시설을 가장 많이 예약하고, 여러 여행서비스들을 하나로 묶어서 판매하는 패키지 상품은 많이 구매하지 않는 것으로 나타났다. 또한, 모든 세대가, 자연경관이 수려하고, 문화유산이 풍부하며, 숙박이 만족스러웠을 경우, 여행만족도가 유의미하게 상승하기 때문에, 지역 본연의 자연경관과 문화유산을 더욱 멋지게 관람할 수 있도록 관광자원을 개발하고, 숙박시설을 쾌적하게 관리하는 것이 중요하겠다. 각 세대별 로는, 밀레니얼은 포탈사이트뿐만 아니라 소셜네트워크서비스(SNS)를 많이 활용하여 여행정보를 수집하며, 보고, 즐기고, 체험하는 여행을 추구하고, 성수기 인기지역으로의 여행을 많이 가는 특성이 있었다. X세대는 밀레니얼과 유사한 부분이 많았으나, 자가용을 이용한 여행을 많이 가고, 교통에 대한 만족도가 높을 때 전체적인 여행만족도가 상승하는 특징이 있었다. 베이비부머 세대의 경우, 인터넷을 활용한 정보수집율이 위 두 세대보다 낮아지며, 식당 및 음식에 대한 만족도와 쇼핑에 대한 만족도가 높았을 때, 전체적인 여행만족도가 상승한다는 특징이 있었다. 시니어 세대는 당일 여행을 가장 많이 가는 세대로, 패키지 상품도 전 세대 중 가장 많이 구매하는 특성이 있었다. 또한, 지역의 맛집을 탐방하고, 관광기념품이나 특산물 쇼핑에 대한 만족도가 높을 때 전체적인 여행만족도가 상승한다는 점에서 베이비부머 계층의 여행 특성과 유사성이 있었다. 이러한 세대별 여행 특성을 고려하여 맞춤화된 관광 상품을 구성한다면, 궁극적으로 여행 만족도를 향상시켜 국내관광 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 계절성 시계열 분석을 통해 일본의 여행지 선정 트랜드와 우리나라 여행지 선정 트랜드를 비교한 것을 바탕으로 항공사의 신규 취항지 선정을 하고자 한다. 일본에서 새롭게 수요가 생긴 지역 또는 방문율이 상승하고 있는 지역을 선발하여 우리나라에서 그 지역의 트렌드를 비교 분석하고, 그 지역에 대한 우리나라와 일본 간의 시계열적 차이를 알아보고자 한다. 인근 국가와의 소비 흐름이나 유행의 흐름이 비슷하다면 여행소비 면에서도 비슷하다고 생각될 수 있기 때문에 인근 국가에서 인기가 상승하고 있는 지역이 추후 우리나라에서도 관심이 높아질 것이라는 관점에서 본 연구는 시작된다. 어느 나라가 선행이라고 할 수는 없기 때문에 시계열 분석을 통해 일본에서 선행적으로 유행이 시작된 지역을 선발한다. 그 지역들 만을 모아서 한국과 일본의 시계열적 패턴이 있는지 분석을 하고 유의미한 결과가 나올 시, 현재 일본에서 유행하고 있는 여행지를 한국 항공사의 신규취항지 후보로 선정한다.

문화관광축제는 지역 관광 활성화 및 외국인 관광객 유치 확대를 통해 세계적인 축제 육성을 기본방향으로 하고 있다. 평가지표에 따라 매년 축제들 간의 평가를 통해 문화관광축제를 선정하며 축제의 기획 및 콘텐츠, 축제의 운영, 축제 발전 역량, 축제의 효과 등을 기준으로 대표축제, 최우수축제, 우수축제, 유망축제 등 4개의 등급으로 분류하고 있다. 그러나 이러한 등급별 분류는 축제의 효율성은 반영하지 않고 효과성을 기준으로 평가가 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 문화체육관광부에서 선정한 문화관광축제의 상대적 효율성을 평가하기 위해 DEA(Data Envelopment Analysis)를 적용하여 효율성으로 등급을 분류하고 문화관광축제의 효율성 등급을 예측하고자 한다. 효율성 분석의 대표적인 방법 중 하나인 DEA는 새로운 평가 대상이 추가될 때마다, 상대적 효율성을 평가하기 위해 DEA 모형을 다시 적용해야 하는 번거로움이 있으나, 효율성 등급 예측모형은 새로운 평가 대상이 추가되더라도 DEA 모형을 다시 적용할 필요없이 새로운 평가 대상의 효율성 등급에 대한 예측이 가능하다. 이를 위해 문화체육관광부에서 제공하는 문화관광축제로 선정된 최근 5년 간의 데이터와 매년 발간하는 문화관광축제 종합평가 보고서, 관광지식정보시스템의 자료를 이용한다. DEA 분석을 위해 투입 요소와 산출 요소를 선정하고 상대적 효율성에 따라 등급을 분류하고 로짓, 인공신경망 등을 적용하여 예측모형을 구축한다.

Artificial intelligence (AI) becomes an iconic service feature that represents innovativeness and productivity of the leading companies in the hospitality industry. Especially, chatbot has been highlighted as a cost-effective artifact for customers who request information for decision making. However, due to its premature introduction, it had difficulty providing the service completely. Nevertheless, there is little clear definition or research about the service failure of chatbot. We examine the effect of service failures of chatbot and self-service technology (SST) on customers by applying the expectancy-disconfirmation theory in several service situations that are usually happened in hospitality context. After experiencing the service failure at chatbot and SST which were manipulated by authors, respondents rated their levels of (a) satisfaction (b) revisit intention (c) negative ewom. This study yields insights into people’s perceptions of AI’s service failures and recovery phases in the hospitality context.