산업별 솔루션
AI 기반 관광분석으로 미래 관광 시장을 선도합니다
VISTA® 2.0
"View, InSight 그리고 Travel Analytics!!"
AI가 보여주는 관광의 미래 시야를 펼쳐갑니다.
AI 기반 관광분석 솔루션은 통신 데이터, 위치 정보, 관광객 속성 등을 분석하여 여행자의 이동 경로, 체류 시간, 소비 패턴 등을 정밀하게 파악하고, 이를 바탕으로 정책 개발, 마케팅 전략 수립, 관광자원 최적화 등에 활용하는 AI 엔진 기반의 분석솔루션입니다.
관광객은 어디서 어디를 거쳐 오는가
- 관광객의 출발지(입국지) → 경유지 → 목적지까지 이동경로를 분석해, 각 지역에서의 행위와 연계를 파악
- 기존의 단순 방문 통계에서 벗어나 여행 행태(경로, 체류시간, 소비) 중심으로 분석
무슨 정보에 기반해 분석하는지?
- 기지국 데이터 기반 위치 추적을 통해 이동경로, 체류시간 분석 (통신회사 제휴)
- GPS 기반 앱, 카드 소비, 관광지 POI 정보, SNS 등도 융합
어떨 때 사용하면 좋은지?
- 관광객 이동 경로 기반의 맞춤형 관광코스 추천이 필요할 때
- 국적/성별/연령별 관광 선호지 분석이 필요한 경우
- 시간대/계절별 방문 트렌드 예측하고 싶을때
서비스는 어떤 식으로 제공되는지?
- SaaS(서비스형 소프트웨어)를 통해 관광객 분석 정보가 필요한 지자체나 관광공사, 민간업체가 쉽게 접속해 사용할 수 있게 설계
- GIS 시스템, 분석 대시보드, 리포트 기능 제공
차별화된 VISTA® 2.0 서비스
기존 서비스에서 얻지 못한 관광객 실제 이동경로 기반의 분석, 기지국 원천데이터 기반 정밀 예측, 그리고 지자체·공공기관 맞춤형 정책 설계 도구로 차별화되며, AI SaaS 서비스로 이용이 더욱 편리해졌습니다.
최신 대용량 원천데이터 기반 고정밀 분석
- 통신회사와 직접 제휴 및 보안 인가받은 데이터 전담팀 운영
- 단일 앱 사용자 기반이 아닌, 국내 전역에서 발생하는 통신 신호 기반
축제/야간관광/취약계층 관광 등 주제 특화 지원
- 축제유형 별로 방문자 유형, 이동경로, 날씨 요인등 분석 결과 제공
- 트리플·야놀자와 같은 B2C 플랫폼이 놓치기 쉬운 정책적 관점 반영
220여회 이상의 공공기관 적용과 검증 경험 기반
- 한국관광공사, 부산관광공사, 서울시, 등과의 실적 기반
- 7년 이상 약 266건 이상 지자체, 축제 관광 데이터 분석 경험 기반
관광 특화 AI 알고리즘을 이용한 SaaS 서비스
- 단순 분석 보고서가 아닌, 클라우드 SaaS 형태의 실시간 분석 도구
- 경유지 타겟팅, 축제 최적 시점 추천, 교통수단 판별 등도 자동화
세부 AI 서비스
관광분석 SaaS 서비스
여행 이동 경로 분석
체류 및 방문지 분석
AI 관광코스 추천
시간요소 기반 예측
| 알고리즘 | 설명 |
|---|---|
| Trajectory Clustering | 유사한 경로를 이동한 관광객들을 군집화하여 대표 경로 도출 |
| Markov Chain/Sequence Mining | 특정 관광지 방문 후 어디로 이동하는지를 확률적으로 예측 |
| DBSCAN/K-Means | 정차 지점 식별을 위한 공간 밀도 기반 클러스터링 |
| Graph 분석 | 관광지를 노드, 이동을 엣지로 연결하여 경로 네트워크 구성 |
| Speed/Time Threshold 분석 | 이동 구간과 체류 구간을 속도·시간 기반으로 구분 |
여행 이동 경로 분석
제공 결과
| 항목 | 분석 내용 |
|---|---|
| 경로 유형 | A유형: 서울→수원→부산 / B유형: 서울→강릉→부산 |
| 이동 거리 | 총 이동거리 620km, 도보 구간 비중 12% |
| 경유 도시 순위 | 1위 서울, 2위 수원, 3위 대구 |
| 이동 시간 | 평균 3시간 이상 이동한 구간 2회 이상 |
| 방문 순서 패턴 | 해양관광 → 음식 → 숙박 → 쇼핑 순으로 이어짐 |
활용 분야
| 활용 분야 | 설명 |
|---|---|
| 홍보 타겟팅 | 특정 관광객(예: 일본인)이 자주 이동하는 경로에 맞춘 마케팅 |
| 연계 관광코스 개발 | 경로 흐름에 따라 자연스러운 연계 관광지 추천 |
| 교통 인프라 개선 | 특정 시간대에 정체가 발생하는 구간 예측 가능 |
| 야간관광 전략 | 야간 시간대에도 이동이 많은 지역에 특화 상품 기획 |
| 관광 트렌드 예측 | 계절별, 국적별, 동반자 유형별 대표 이동 패턴 추출 가능 |
체류 및 방문지 분석
제공 결과
| 항목 | 분석 예시 |
|---|---|
| 1인당 평균 체류지 수 | 외국인 관광객 1명 기준 평균 2.7개 지역에서 체류 |
| 주요 체류지 유형 | 호텔/게스트하우스, 전통시장 인근, 해수욕장 근처 등 |
| 체류시간 분포 | 평균 체류시간 3.2시간, 가장 긴 체류지 7시간 이상 |
| 국적별 체류 경향 | 중국인 → 쇼핑몰 중심, 일본인 → 전통문화지 중심 |
| 지역 간 체류 순서 | [서울] → [수원] → [부산] → [경주] → 출국 |
활용 분야
| 활용 목적 | 적용 예시 |
|---|---|
| 숙박업체 분포 최적화 | 체류지 밀집 지역 분석 후 숙박업 신규 입점 추천 |
| 야간관광 활성화 | 밤 9시 이후 체류지 분석 → 야시장, 조명 축제 유도 |
| 체험 관광 상품 개발 | 장기 체류 지역에 맞춤형 로컬 체험 프로그램 설계 |
| 경유지 마케팅 | 짧은 체류지만 반복 방문이 많은 지역 → '잠재 목적지'로 육성 |
AI 기반 관광추천
20대 여성, 일본 국적, 2박 3일 일정, 숙소: 해운대, 테마: 야간관광
AI 추천 코스
- Day 1: 광안리 해수욕장 → 민락수변공원 → 해운대 야시장 (야경 중심)
- Day 2: 용궁사 → 송정 해변 → 스카이캡슐 체험 → 센텀시티 쇼핑
- Day 3: UN기념공원 → 자갈치 시장 → 출국
추천 근거: 동일 국적/성별/연령 관광객의 실제 이동 패턴 + SNS 후기 분석 + 시간대별 체류 밀도 + 개인 선호 패턴
활용 분야
| 정책 분야 | 활용 내용 |
|---|---|
| 지역 간 연계 관광 활성화 | 관광객 이동 경로기반 인접 시·군 연계 루트 추천 → 체류지 확대 유도 |
| 관광 불균형 해소 정책 | 저평가된 관광지 자동 포함 |
| 취약계층·고령자 친화 코스 개발 | 걷기 쉬운 거리, 접근성 좋은 장소로 코스 자동 설계 |
| 계절별/시간대별 정책 마케팅 | 야간 시간대 또는 비수기 적합 관광지 자동 추천 |
| ESG 친환경 관광 유도 | 대중교통 이용 가능한 친환경 루트를 우선 추천 |
시간요소 기반 예측
제공 결과
| 예측 대상 | 예시 |
|---|---|
| 시간대별 인기 관광스팟 | 오전 9~11시: 자연 관광지 / 밤 8~10시: 쇼핑·야경 |
| 요일별 동선 변화 | 주말: 광역 이동 많음 / 평일: 도심 체류 중심 |
| 계절별 체류 패턴 | 여름: 해수욕장 체류시간 ↑ / 겨울: 실내 체험형 관광 ↑ |
| 방문객 분산 예측 | 특정 시간대에 특정 관광지의 혼잡도 예측 (히트맵으로 시각화) |
활용 분야
| 분야 | 활용 예시 |
|---|---|
| 축제 운영 | 혼잡 시간대를 피한 입장 유도, 공연 타임테이블 최적화 |
| 야간관광 전략 | 야간 방문자가 몰리는 장소 식별 → 조명, 공연, 셔틀 운영 기획 |
| 공공시설 인력 배치 | 시간대별 유동인구 예측을 통해 적정 인력 운영 |
| 관광 상품 추천 | 계절·시간대에 맞는 테마코스 자동 추천 (예: 여름 야간 테라스 투어) |