관광지 방문객 분석에 인공지능을 입히다
페루 아마존 지역을 중심으로
서론: 관광의 시대, 데이터의 필요성
오늘날 관광산업은 국가 경제의 핵심 동력 중 하나로 부상하고 있다. 특히 페루처럼 풍부한 자연과 문화를 보유한 국가에서는 관광이 지역 개발의 핵심 전략이 될 수 있다. 하지만 관광 전략 수립의 핵심인 '방문객의 특성'에 대한 이해는 아직 부족한 실정이다. 이에 따라 본 블로그 글에서는 최근 발표된 논문 *"Application of artificial intelligence techniques for the profiling of visitors to tourist destinations"* (Schrader et al., 2025)를 바탕으로, 인공지능 기반 방문객 세분화가 어떤 방식으로 이루어졌는지, 그리고 그것이 지역 관광 전략에 어떤 의미를 지니는지를 깊이 있게 분석해본다.
배경: 알토 아마조나스, 숨겨진 보석을 조명하다
페루 북부의 알토 아마조나스 지역은 고타 폭포, 아판구라야쿠 공동체, 쿰파나마 암각화 등 천혜의 자연과 독창적 문화를 보유하고 있음에도 불구하고, 그 관광 자원은 제대로 조명받지 못했다. 이는 방문객의 특성과 선호를 체계적으로 파악하지 못한 탓이 크다. 기존의 조사 방식은 전통적인 설문 중심으로, 변화무쌍한 관광객 행동을 분석하기엔 한계가 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 연구진은 인공지능, 특히 머신러닝 기반 클러스터링 기법을 도입했다는 점에서 큰 의의를 지닌다.
방법론: CRISP-DM과 클러스터링 알고리즘의 만남
1. 데이터 수집
연구진은 2023년 8월부터 2024년 4월까지 882명의 방문객을 대상으로 성별, 연령, 소득, 교육 수준, 방문 목적, 정보 습득 경로 등 38개의 변수를 수집했다. 이들은 알토 아마조나스 주요 지점에서 직접 설문을 실시해, 지역 특성을 반영한 표본을 확보했다.
2. 데이터 전처리 및 차원 축소
원-핫 인코딩과 Z-점수 표준화 등을 통해 데이터를 수치화 및 정규화한 후, 주성분 분석(PCA)을 통해 26개의 주성분으로 차원 축소하였다. 이는 고차원 데이터로 인한 거리 기반 클러스터링 성능 저하를 방지하기 위함이다.
3. 클러스터링 알고리즘 적용
K-Means, DBSCAN, HDBSCAN, Agglomerative Clustering 네 가지 모델을 비교 적용했고, 내부 평가 지표(Silhouette 계수 등)를 통해 성능을 평가했다. 최종적으로 Agglomerative Clustering이 가장 우수한 성능을 보이며 다섯 개의 클러스터를 도출했다.
핵심 결과: 다섯 가지 관광객 프로파일
- 클러스터 0: 지역 친화적 방문자 (Emerging Visitors with Local Affinity)
여성 중심, 저소득, 중등 교육. 저가형 관광상품과 커뮤니티 관광에 잠재 수요가 높다. - 클러스터 1: 유연한 일정의 남성 방문자 (Flexible Visitors)
남성 중심, 자영업자 및 학생. 자율성이 높은 여행자로, 저비용 자유여행 옵션 개발이 필요하다. - 클러스터 2: 고소득 공공부문 종사자 (High-Income Visitor)
남성 중심, 공공부문 근무, 고소득. 고급 숙박 및 서비스 수요가 높다. - 클러스터 3: 비판적인 외국인 관광객 (Discerning International Visitors)
외국인, 낮은 만족도와 재방문 의향. 외국인 대상 서비스 품질 개선이 절실하다. - 클러스터 4: 문화적 동기 부여 방문자 (Aspirational Visitors with Cultural Affinity)
여성 중심, 고학력, 중고소득. 지역 축제, 문화체험 중심의 테마 관광 상품이 적합하다.
비판적 분석과 해석
이 연구는 실질적인 인사이트를 제공하지만, 몇 가지 한계도 지적할 수 있다. 첫째, 데이터가 주말 방문객에 편중되어 주중 방문객 특성을 놓칠 수 있다. 둘째, 설문 기반의 자기보고식 데이터는 응답 편향 가능성이 있다. 셋째, 소셜 미디어 활동 같은 디지털 행동 데이터가 포함되지 않아 역동적인 행동 분석에 한계가 있다.
하지만 그럼에도 불구하고 이 연구는 머신러닝 기반 접근법을 활용해 기존 관광 분석의 한계를 극복한 모범 사례로 평가할 수 있다.
실제 적용과 확장 가능성
1. 관광상품 개발 전략
- C0, C1 대상: 저가형 가족 친화적 프로그램 (예: 전통 수공예 체험)
- C2, C4 대상: 프리미엄 문화 투어, 고급 레스토랑 연계
- C3 대상: 다국어 안내 인프라 개선, 공항-관광지 간 연계 강화
2. 마케팅 전략 차별화
SNS 채널 선호도 조사에 따라 타겟 광고를 집행하고, 그룹 프로모션을 운영하는 등 세분화된 마케팅이 가능하다.
3. 정책 제언
데이터 기반 관광관리 플랫폼 개발과 클러스터별 만족도 피드백 시스템 구축을 통해 정책 효율성을 높일 수 있다.
결론: 인공지능, 관광의 미래를 설계하다
이 연구는 인공지능이 지역 관광 전략 수립의 핵심 수단이 될 수 있음을 보여준다. 특히 알토 아마조나스와 같은 신흥 관광지에서 데이터 기반의 세분화 전략은 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소다. 앞으로 관광 데이터에 감정 분석, 위치 기반 정보 등을 결합한다면 훨씬 정교한 방문객 이해가 가능해질 것이다.
출처논문
Schrader, J., Pinedo, L., Vargas, F., Martell, K., Seijas-Díaz, J., Rengifo-Amasifen, R., Cueto-Orbe, R., & Torres-Silva, C. (2025). Application of artificial intelligence techniques for the profiling of visitors to tourist destinations. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, 1632415. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1632415