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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이규태 (신한대학교) 이광옥 (백석대학교)
저널정보
한국관광연구학회 관광연구저널 관광연구저널 제35권 제2호
발행연도
2021.2
수록면
161 - 173 (13page)
DOI
10.21298/IJTHR.2021.2.35.2.161

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본 연구는 경기도 양평군 소재 외식업체를 대상으로 고객매출을 증대시킬 수 있는 소비지출 추정모델의 개발 및 이에 대한 예측정확도를 확인하고자 한였다. 이를 위해 한국데이터거래소(KDX)의 21,613개의 데이터를 활용하여 랜덤트리, 인공신경망, 서포트벡터머신 및 선형의 머신러닝 알고리즘을 구축하여 추정모델의 결과를 제시하였다. 추정모델의 결과는 다음과 같다. 첫째, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 외식소비지출에 대한 설명변수의 중요도를 확인한 결과, 지역별 유동인구가 가장 높게 나타났고, 외식업체의 위치 순으로 나타났다. 둘째, 머신러닝 알고리즘의 예측정확도를 확인한 결과, 랜덤트리는 .831, 서포트벡터머신은 .794, 인공신경망은 .934, 선형은 .870이었다. 또한 평균 소비지출은 64,510원, 이에 대한 평균절대오차는 10,810원이었으며, 이에 대한 예측정확도는 .903이었다. 즉, 고객은 만족도가 높을 경우, 추후 재방문시 평균 1만 원 정도를 더 지불할 수 있다는 것을 의미한다. 결과적으로, 인공신경망의 추정모델링 정확도가 가장 높은 것으로 확인되었다. 셋째, 양평군의 유동인구를 확인하기 위해 데이터 시각화를 수행하였다. 결과적으로 방문고객의 대다수가 남한강 및 북한강 지역의 레스토랑 및 카페에 집중되고 있는데, 이는 혼잡도가 있을지라도 소비자들이 지역적 브랜드 명성이 높은 곳에 집중되고 있다는 것을 알 수 있다. 이러한 분석결과는 양평군 전체 외식업체에 도움을 제공할 수 있는 상품연계전략과 같은 시스템 구축이 필요할 것으로 판단된다.
#Consumption expenditure #Machine learning #Neural network #Estimated model #외식소비지출 #머신러닝 #인공신경망 #추정모델

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
국문요약

참고문헌 (59)

참고문헌 신청
구슬 / 2013 / 성인의 외식 빈도와 관련된 식습관 및 생활습관 요인 분석 / 한국식품영양과학회지 42(5):705~712 dbpia 김성섭 / 2005 / 로짓모형을 이용한 축제참가자 비용지출 분석 / 호텔경영학연구 14(4):257~271 dbpia 김수진 / 2019 / 1인 가구 소비지출의 특징과 결정요인 분석 / 지역사회연구 27(2):13~37 dbpia 김옥현 / 2020 / With COVID-19, 외식업의 길을 묻다. / 외식경영연구 23(4):343~365 dbpia 김종우 / 2018 / 경영을 위한 데이터마이닝 : 마케팅과CRM을 중심으로 / 한경사 google schola

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