표제지
요약
목차
I. 서론 12
1.1. 연구배경 및 목적 12
1.2. 연구내용 및 방법 13
II. 관련 연구 15
2.1. 코로나19 이후의 관광 트렌드 15
2.2. 제주특별자치도의 관광지 분포 18
2.3. 제주특별자치도의 관광객 활동 패턴 30
2.4. 지역 예측을 위한 Classification(분류) 알고리즘 32
2.4.1. k-NN (k-Nearest Neighbor) 32
2.4.2. SVM (Support Vector Machine) 33
2.4.3. Random Forest 34
2.4.4. Naive Bayes (나이브 베이즈) 35
2.4.5. Machine Learning Ensemble (앙상블) 36
2.5. 분류 알고리즘 성능 비교 38
III. 제안 모델 39
3.1. 모델 구조 39
3.2. XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)를 이용한 예측 알고리즘 40
IV. 구현 및 실험 44
4.1. 데이터세트 44
4.2. 구현 및 실험 환경 46
4.3. 실험 결과 48
V. 결론 51
참고문헌 53
표 2.1. 제주특별자치도 주요 관광지 구역 분류 20
표 2.2. 제주특별자치도 주요 관광지 29
표 2.3. 주요 분류 알고리즘 성능 비교결과 38
표 4.1. 예측 구역의 추천 관광지 50
그림 2.1. 위험지각이 국내여행 선호에 미치는 영향 16
그림 2.2. 코로나19감염 확산 종식 이후 가장 하고 싶은 여가활동 16
그림 2.3. 코로나19 감염 확산 종식 후 국내여행 의향 17
그림 2.4. 최근 3년간 제주공항 월 이용 여객 수 추이 17
그림 2.5. 제주특별자치도 행정구역 분포도 18
그림 2.6. 제주특별자치도 주요 관광지 분포도 19
그림 2.7. 관광객 유동인구 시각화 패턴 30
그림 3.1. Boosting 개념도 42
그림 4.1. 제주도 일 평균기온 및 일 강수량 44
그림 4.2. 입력 데이터세트 테이블 구조 46
그림 4.3. F-Score 48
그림 4.4. 모델 Accuracy 49
그림 4.5. 입력 데이터세트와 예측 결과 49
수식 3.1. XGBoost 모델 수식 43
수식 3.2. XGBoost 모델 가중치 적용 수식 43