용마마을 정류장 [사진=권창희]
[더코리아저널 권창희 기자] 제주도 공항에서 용마마을까지의 해안도로 관광 루트 설계
-KMP 알고리즘 응용 중심으로- / 권 창 희
개요
본 연구는 제주국제공항에서 용마마을까지의 해안도로 구간을 주요 대상지로 설정하
고, KMP 알고리즘을 활용하여 제주도 해안도로의 관광 동선을 분석하고, 효율적인
관광 루트를 설계하는 방법을 제시한다.
관광지 간 이동 경로를 문자열로 간주하고, 관광객들이 반복적으로 방문하는 패턴을 파악하여 관광객의 경로에서 반복된 이동 패턴을 추적하고, 최적화된 경로를 제공하여 관광객의 경험을 개선하고, 제주도의 다양한 관광 명소를 고르게 방문할 수 있도록 한다. 이를 통해 관광 효율성을 높이고, 스마트 관광 시스템을 구축하는 데 기여할 수 있다.
1. 서론
제주도는 그 풍부한 자연 경관과 다양한 관광 자원 덕분에 매년 수많은 관광객이 찾
는 인기 여행지로 자리 잡고 있다. 특히, 제주국제공항에서 용마마을까지 이어지는 해
안도로는 제주도의 대표적인 관광 루트 중 하나로, 관광객들에게 아름다운 바다 풍경
과 함께 다양한 관광 명소를 경험할 수 있는 중요한 구간이다.
그러나 제주도에서 관광객들이 경험하는 동선은 종종 비효율적이고 시간이 많이 소요되는 경로로 이어져, 관광객의 경험을 저하시킬 수 있다. 이에 따라 관광 루트를 최적화하는 것이 관광 효율성 증대 및 관광객 만족도 향상에 중요한 과제로 떠오르고 있다.
본 연구는 KMP알고리즘을 활용하여 제주도 해안도로를 따라 이동하는 관광객들의 동선을 분석하고, 이를 바탕으로 효율적이고 최적화된 관광 루트를 설계하려는 목적을 가지고 있다. KMP 알고리즘은 문자열 내에서 반복적인 패턴을 빠르게 찾는 효율적인 방법으로, 관광객들의 이동 경로와 방문 패턴을 분석하여 최적의 경로를 도출하는 데 유용하다.
2. 연구 목적 및 중요성
제주도 해안도로 관광 루트는 수많은 관광 명소들이 흩어져 있어, 관광객들이 경로를
선택하는 데 있어 많은 선택의 부담을 느끼고 있다. 또한, 일정에 제한이 있는 관광객들에게는 동선의 비효율성이나 중복된 경로가 시간 낭비를 초래할 수 있다.
따라서
본 연구는 KMP 알고리즘을 활용해 관광 동선의 효율성을 분석하고, 이를 통해 관광
객들이 보다 빠르고 편리하게 제주도 해안도로를 여행할 수 있는 방법을 제시하고자
한다.
3. KMP 알고리즘의 원리와 적용
KMP 알고리즘(Knuth-Morris-Pratt 알고리즘)은 문자열 검색 알고리즘으로, 주어진
텍스트 내에서 패턴을 효율적으로 찾을 수 있는 방법을 제시한다. 기존의 문자열 검
색 방식에서는 매번 패턴의 시작 부분을 기준으로 비교를 진행하는 반면, KMP 알고
리즘은 이미 일치한 부분을 기억하여 다음 비교에서 불필요한 검사를 줄여주는 방식
이다.
이를 통해 텍스트를 한 번만 스캔하여 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 관광 동선 분석에 KMP 알고리즘을 적용하는 방식은 관광지 간의 이동 경로를 문자열로 간주하고, 각 관광지 방문 순서를 패턴으로 설정하여, 관광객들이 선택한 경로에서 반복적인 이동 패턴을 파악하는 것이다. 예를 들어, 관광객이 제주도 해안도로에서 여러 번 동일한 관광지 순서를 방문하는 경우, KMP 알고리즘을 통해 이를 추적하고 불필요한 이동을 최소화하는 방법을 찾을 수 있다.
4. 연구 방법론
본 연구에서는 제주국제공항에서 용마마을까지 이어지는 해안도로 구간을 대상으로
관광객의 이동 경로 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 KMP 알고리즘을 적용하여 관
광 동선의 패턴을 분석한다. 구체적인 방법은 다음과 같다:
가. 데이터 수집
관광객의 위치 정보 및 방문한 관광지에 대한 데이터를 GPS 및 모바일 앱을 통해 수
집한다. 이 데이터는 관광객이 방문한 순서대로 기록되어, 각 관광지 간의 이동 경로
를 정확히 파악할 수 있다.
나. KMP 알고리즘 적용
수집된 데이터를 바탕으로 각 관광지 간의 이동 패턴을 문자열 형태로 변환한다.
그후, KMP 알고리즘을 활용해 관광지 간의 반복적인 이동 패턴을 분석하고, 효율적이
지 않은 경로를 찾아낸다. 다. 경로 최적화 KMP 알고리즘에서 발견된 중복된 이동 경로나 비효율적인 경로를 제거하고,
최적화된 관광 루트를 제시한다. 이를 통해 관광객들은 가장 효율적이고 빠르게 제주도의 주요 명소를 방문할 수 있다.
5. 구성 및 분석 단계
본 연구의 구성 및 분석단계는 KMP 알고리즘을 적용하여 관광객의 이동 경로 데이터
를 수집하고, 관광 동선의 패턴을 분석, 관광의 효율성 증대방안까지 이레 표와 같다. (표1)
표1
가. 데이터 수집 및 문자열 변환
본 연구의 데이터 수집 및 문자열 변환은 다음과 같다. • 구간을 명소와 시설 유형으로 구분
• 자연경관: N • 상업시설 (식당, 카페): C • 문화재 및 역사적 장소: H • 레저 활동 공간: R
• 문자열: NCHCNRCNNH
• 예: 제주도 공항에서 용마마을까지 구간을 다음과 같이 표현
나. KMP 알고리즘 적용
KMP 알고리즘은 문자열 패턴 탐색을 활용하여 도시적 데이터의 규칙성을 분석하는
데 적합하다. 본 연구 대상지에 KMP 알고리즘 적용한 내용은 아래와 같다.
• 특정 패턴 탐색
• NCH: 자연경관과 상업시설, 문화재가 조화된 구간. • CN: 상업시설 인근의 자연경관이 반복되는 구간. • 패턴의 반복 위치 및 빈도 계산
• NCH: 1회 (1~3번 위치). • CN: 2회 (45번, 910번 위치)..
구간 특징 추천 활동
공항~첫 번째 자연경관 구간 자연경관 (N) 중심 해안선 감상, 사진
촬영. 자연경관~상업시설 구간 상업시설 (C) 연결, 휴식및 식사 적합
해안 카페 방문, 로컬 음식 체험. 상업시설~문화재 구간 역사적 문화재 (H) 인근 역사 해설, 문화유산 탐방. 문화재~레저 활동 구간 레저 활동 (R) 및 자연경관 (N) 조화
자전거 투어, 해양스포츠. 자연경관~용마마을 조용한 자연경관 (N) 산책 및 전통 마을
6. 관광 루트 설계
가. 관광 구간 분석 설계
본 연구 접근 분석을 통하여 해안도로의 주요 관광 명소, 자연경관, 상업 시설 등의
공간적 배치를 문자열로 표현하고, 특정 패턴을 분석하여 아래와 같이 최적의 관광
루트를 설계하였다. (표2)
(표2-1)
(표2-2)
나. 맞춤형 동선 설계
본 연구를 통해 지역 경제 활성화와 관광 자원 관리에 맞춤형 관광 동선개선 및 데이
터기반 개선, 관광경험을 강화 할 수 있는 리빙랩 연구로서 가치가 있다고 본다.
• 자연경관과 상업시설, 문화재가 이어지는 구간은 관광객에게 시각적 만족도
와 편의를 제공. • 상업시설 주변의 자연경관은 휴식과 레저 활동을 병행하기 좋은 조건을 제 공.(표3)
(표3)
다. 관광지 동선 분석 KMP 효과
본 연구를 통해 KMP 알고리즘을 관광 동선 분석에 적용함으로써 얻을 수 있는 주
요 효과는 다음과 같다.
시간 절약 및 효율성 증가
최적화된 경로를 통해 관광객은 불필요한 이동을 줄일 수 있으며, 보다 많은 관광지를 효율적으로 방문할 수 있다. 이는 관광객의 전반적인 만족도를 높이는 데 기여할 것이다.
관광 동선의 개인화
관광객의 선호도와 방문 기록을 바탕으로 개인화된 관광 루트를 제공함으로써, 더욱
만족스러운 여행 경험을 제공할 수 있다.
관광지의 활성화
최적화된 경로 설계는 제주도의 다양한 관광 명소들이 고르게 방문될 수 있도록 유도
하며, 특정 관광지에 대한 집중적인 방문을 분산시킬 수 있다.
스마트 관광 시스템 구축
관광 동선 최적화는 스마트 관광 시스템과 결합을 통하여 실시간 위치 정보를 활용하
여 관광객에게 최적의 경로를 추천하는 시스템을 구축함으로써, 관광 산업의 디지털
화와 혁신을 촉진할 수 있다.
끝으로, 향후 연구에서는 다양한 알고리즘을 적용하여 더 정교한 관광 동선 분석을
수행하고, 실시간으로 변화하는 관광객의 선호도와 이동 패턴을 반영한 개인화된 관광 시스템을 구축으로 확장성을 기대해 볼 수가 있겠다.
7. 결론
본 연구는 KMP 알고리즘을 활용한 제주도 해안도로의 관광 동선 분석을 통해 효율
적이고 최적화된 관광 루트를 설계하는 방법을 제시하였다.
본 연구를 통하여 제주도 공항에서 용마마을까지의 해안도로 동선 데이터에 적용, 특정 관광 동선 패턴을 탐지하거나 반복되는 장소 유형의 배열을 확인할 수 있었다.
제주도 관광객의 이동경로 패턴 분석을 실시한 결과 불필요한 이동을 최소화하고, 보다 효율적인 경로를 제공함으로써 제주도 관광의 효율성을 높일 수 있는 가능성을 열었다.
KMP 알고리즘은 문자열 패턴 탐색을 활용하여 도시적 데이터의 규칙성을 분석하는 데 적합하다고볼 수 있고 향후 스마트시티, 미래 관광산업에 응용의 유연성을 기대해 본다.
참고문헌
Byung-Chul Lee, u-City Project Model and u-Service,TTA Journal (112,) :
pp.72 ~ 82. 2007
Byung-Sun Cho, A Study on the Business and Trend of u-City, Electronics
and Telecommunications Trends 21 (4) : pp.152 ~ 162. 2006
Cyril Allauzen, Maxime Crochemore, and Mathieu Raffinot. Efficient
experimental string matching by weak factor recognition. 12th Annual
Symposium on Combinatorial Pattern Matching, Lecture Notes in Computer
Science, vol.2089, pp.51-72, 2001.
Gusfield, D. Algorithms on strings, trees, and sequences : computer science
and computational biology, Cambridge Univ. Press, January 2007.
Heikki Hyyro, Jun Takaba, Ayumi Shinohara, and Masayuki Takeda. On
Bit-parallel Processing of Multi-byte Text. Proceedings of the 1st Asia
Information Retrieval Symposium (AIRS) 2004, LNCS 3411, pp.289-300, 2005.
Masayuki Takeda, Satoru Miyamoto, Takuya Kida, Ayumi Shinohara, Shuichi
Fukamachi, Takeshi Shinohara, and Setsuo Arikawa. Processing Text Files
as Is: Pattern matching over Compressed Texts, Multibyte Character Texts,
and Semi- structured Texts. String Processing and Information Retrieval
(SPIRE) 2002, LNCS 2476, pp.170-186, 2002.
용두암 [사진=권창희]
용연하늘다리 [사진=권창희]