□ 제주특별자치도와 제주관광공사(사장 박홍배)는 홍콩폴리텍대학교 박상원 교수 연구팀에 의뢰하여 분석한 ‘제주방문관광객 이동패턴 빅데이터 분석’ 결과를 발표하였다.
   - 분석결과, 8개의 의미있는 클러스터(핫플레이스)가 도출되었으며, 클러스터마다 차이는 있었지만, 검색결과에서 렌터카, 공항, 숙소 카테고리를 제외하면 대부분 바다, 치킨, 카페, 맛집 등으로 수렴하는 것으로 나타났다.

 □ 분석 결과 도출된 8개의 클러스터(핫플레이스)는 제주공항인근(제주시 동지역), 함덕해변(조천읍) 인근, 성산일출봉과 섭지코지(성산읍) 인근, 표선해변(표선면) 인근, 서귀포 구시가지(서귀포시 동지역), 중문관광단지(서귀포시 중문동), 협재-금릉해변(한림읍), 곽지-한담해변(애월읍)으로 나타났다.

 
 □ 이번 연구에서 눈여겨볼 특징은 과거 제주 전지역에 위치한 유명 관광지 중심으로 경유하던 이동 패턴에서, 특정 지역을 선택한 후 그 지역 인근에서 여유있게 머무르는 여행 패턴을 보인다는 점이다.
   - 클러스터 외부에서 유입된 관광객(평균 33%)보다 클러스터 내부에서 이동한 관광객(평균 67%)의 비율이 상대적으로 높게 나타났다.
   - 클러스터 외부에서 유입된 비율이 상대적으로 높은 지역은 ‘함덕해변(조천읍)’과 ‘곽지-한담해변(애월읍)’ 등 제주시 동지역과 인접한 지역인 것으로 나타났다. `함덕해변‘의 경우 외부에서 유입된 비율이 46%로 나타났고, ’곽지-한담해변‘은 클러스터 외부에서 유입된 비율이 49%로 나타났다. 이 두지역 모두 제주시 동지역에서 유입된 비율이 가장 높게 나타났다.
   - 클러스터 외부 유입 규모는 ‘제주공항인근’에서 출발한 사람들의 방문 규모가 큰 영향을 차지하나, 서귀포시의 경우 ‘서귀포시 구시가지’와 ‘중문관광단지’ 간에 서로 대칭적 이동이 발생하였다.

 □ 이번 분석은 내비게이션 데이터, 공공 Wi-Fi 데이터, 버스카드 승/하차 태그 정보 데이터를 활용하여 실시하였다.
   - 내비게이션 데이터는 SKT T-map 검색 데이터(2019.06.~12. 8,466,488건의 사용자 데이터)를 이용하였고, 자차/렌터카 이용자의 이동패턴 분석을 위해 활용되었다. 분석 내용은 빈도분석, 이동 동선 분석, 클러스터 분석, 타당성 검증, 패턴분석, 관광활동 분석 등이다.
   - 공공 Wi-Fi 데이터는 내비게이션 데이터로 도출된 8개의 클러스터를 검증하기 위한 타당성 분석에 활용하였으며, 밀도추정 클러스터 방식을 사용하였다.
   - 버스카드 승/하차 태그정보 데이터는 대중교통 이용자의 이동패턴 분석을 위해 활용하였다. 데이터 기간은 2018.07.~2019.10.이며, 이용자 규모는 2018년 909,988명, 2019년 1,354,554명이고, 데이터 규모는 1개월당 약 4백만 건이다. 분석 내용은 시간적-공간적 패턴분석, 버스이용 패턴 네트워크 분석, 버스를 이용한 관광패턴분석 등이다.

 □ 제주관광공사 관계자는 “이번 연구를 통해 복잡하고 다양한 관광객의 이동속에서도 유의미한 패턴이 발견되었으며, 이번 연구를 기반으로 2단계 사업(2020~2021년)인 데이터 기반 관광 추천 서비스를 구현하고 관광서비스 플랫폼 구축 사업을 추진할 계획임.”을 밝혔다.

 □ 또한 “본 연구를 통해 관광업계에는 관광객들이 제주를 어떻게 소비하고 있는지, 공간적 이동패턴에 대한 정보를 제공하여, 추후 입지 및 타겟 선정, 관광객 선호 콘텐츠 개발, 마케팅 등 사업전략 수립에 필요한 객관적 정보를 제공하는데 도움이 될 것.”이라고 밝혔다.