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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이혜미 (경희대학교)
저널정보
한국관광연구학회 관광연구저널 관광연구저널 제37권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
79 - 93 (15page)
DOI
10.21298/IJTHR.2023.1.37.1.79

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여행사 산업에 발생한 주요 감염병인 사스와 신종플루, 메르스 및 코로나19는 여행사 휴업, 폐업, 직원들의 무급휴가 등 부정적인 영향을 미치면서 관광산업 중 가장 감염병에 큰 영향을 받는 산업으로 볼 수 있다. 그러나 과거 사스, 신종플루, 메르스와 같은 전염병을 경험함에도 불구하고 코로나19의 확산에 여행사 산업은 속수무책으로 어려움에 직면하게 되었다. 따라서 국내에서 발생한 주요 감염병인 사스, 신종플루, 메르스, 코로나19가 여행사 산업에 미치는 이슈를 파악하고자 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 데이터 수집결과 총 8,876개이며, 이중 사스 1,354개, 신종플루 2,310개, 메르스 804개 코로나19 4,408개가 수집되었다. CONCOR분석을 실시한 결과 사스, 메르스, 코로나19는 5그룹, 신종플루는 4그룹으로 구분되었다. 분석결과 위기대응방안을 기반으로 감염병 발생에 따른 대처 방안을 제안하면 준비단계에서는 감염병 발생에 따른 여행 상품 예약 취소에 대비하고 취소 절차가 원활하게 이루어질 수 있는 체계를 마련해야 한다. 대응단계에서는 제주도에 많은 수요가 몰리는 것으로 고려해 제주 지역 및 국내 여행상품을 구성하고 제주 패키지 상품과 함께 항공권, 호텔 등의 개별 상품도 판매하는 것이 필요하다. 복구단계에서는 감염병이 종식 또는 감염세가 주춤해짐에 따라 해외 여행에 대한 수요가 높아질 것으로 고려해 팸투어를 시작으로 다양한 여행상품을 구성하고 나아가 기존 감염병 확산 이전에 판매하던 상품을 중심으로 항공권, 호텔, 가이드 등을 확보하기 위한 노력을 기울여야 한다.
#빅데이터 #텍스트마이닝 #여행사 산업 #감염병 #Big data analysis #Text mining #Travel agency industry #Infectious diseases

목차

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

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