딥러닝 알고리즘을 이용한 제주도 관광객 수 예측
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한양대학교 대학원 석사학위 논문
지역 관광객 수의 예측은 해당 지역의 생산유발, 고용유발 등 경제적 효과에 큰 영향을 미친다. 특히, 관광산업이 전체 산업의 70%를 차지하는 제주도의 관광객 수를 정확하게 예측하는 것은 제주도 관광산업의 발전에 좋은 기초자료로 사용될 수 있는 중요한 연구라고 할 수 있다. 하지만 관광수요의 예측에 주로 사용되어 온 시계열 모형을 이용할 시 여러 정상성 등 여러 가정을 만족해야 한다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 최근 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있는 딥러닝(Deep learning)을 사용하여 제주도를 방문하는 관광객 수를 여행 목적별로 예측한다. 또한 최근 많은 분야에서 연구되고 있는 인터넷 검색어 자료를 제주도 관광객 수의 예측변수로 사용하며 국내 최대 검색 점유율을 가지는 네이버의 검색어의 검색량을 사용한다. 딥러닝 알고리즘 중 심층신경망(Deep Neural Network; DNN)을 이용하고 심층신경망의 여러 단점들을 해결해주기 위해 Dropout정규화와 활성화 함수로는 ReLu함수를 심층신경망에 적용한다. 또한 딥러닝 알고리즘의 예측력을 확인하기 위하여 기존에 사용되던 계절형 ARIMA 모형과 비교한다. 분석에 사용한 자료는 2007년 1월부터 2016년 7월까지의 월별 자료이며 분석 결과 인터넷 검색어 변수를 이용한 딥러닝 모형이 계절형 ARIMA모형과 좋거나 비슷하다는 것을 알 수 있었다.