[현대해양] 통화하거나 셀룰러 데이터를 사용할 때 스마트폰 이용자의 위치정보는 초 단위로 기지국(셀타워)을 통해 수집된다. 이 데이터는 이용자들이 어디를 언제 방문했는지를 나타내는 공간적·시간적 이동정보를 포함한다.
특히 한국은 삼면이 바다로 둘러싸인 지역적 특성 덕분에 해양관광산업에서 높은 경쟁력을 가지고 있는데 이러한 지역적 특색을 토대로 한국의 첨단 기술력과 방대한 양의 데이터를 가공해 해양관광 시장에 적용했을 때 그 성장 가치가 매우 기대된다.
그렇다면 어떻게 해양관광 시장에 빅데이터를 적용할 수 있을까? 해답은 Design Thinking(디자인 씽킹)에 있다. 디자인 씽킹은 연속적이면서 순차가 있는 논리적인 생각을 의미한다. 첫째, 어떤 제품을 만든다고 가정했을 때 왜 그 제품을 만들어야 하는지, 이 제품을 소비자들이 원하는지 대한 질문이 있어야 한다. 다시 말해 소비자와의 공감이 필요하다. 둘째, 제품의 기능을 파악해야 한다. 다음으로 이러한 논리적 생각을 바탕으로 창조적인 아이디어를 떠올리고, 이를 기반으로 프로토타입을 만드는 것이다. 결과적으로 우리가 만든 제품의 시장 수용성을 확인하고, 위 과정을 반복적으로 수행하는 것이 바로 디자인 씽킹이다. 이러한 프로세스를 관광 빅데이터와 연결 지었을 때 우리는 큰 인사이트를 얻을 수 있다.
우리 연구팀이 진행했던 다양한 빅데이터 프로젝트 중 해양관광의 대표 지역인 ‘제주도 관광빅데이터’ 케이스를 설명하고자 한다. 제주도 렌터카 내비게이션 데이터 150만 개를 자체 연구팀이 개발한 AI 알고리즘을 통해 수천 번 반복 분석한 결과 총 8곳의 관광 핫플레이스를 도출했을 뿐만 아니라 의미 있는 이동패턴 또한 도출할 수 있었다. 특히 약 67%의 이동 동선은 개별적 명소 내에서 이동하는 패턴을 보였고 약 33%의 동선만이 다른 명소로 이동하는 패턴을 나타냈다. 네비게이션 데이터 특징을 활용, 관심지역정보 데이터에서 방문 이유 또는 지역적 관광 활동도 알 수 있었다. 이러한 추가적인 빅데이터 분석을 통해 제주도의 공급 측면에서 총 30개의 지역적 기능성을 찾을 수 있었다.
이번 팬데믹 사태가 보여줬듯 해양관광은 환경적인 변화에 매우 취약한 특징이 있다. 그렇기에 위기관리 전략 수립뿐 아니라 데이터 기반 인싸이트를 바탕으로 한 관광추천시스템의 개발은 무엇보다 중요할 것이다. AI 알고리즘을 통해서 관광객의 행동을 예측할 수 있다. 관광객의 현위치를 바탕으로 어떤 행동을 원하는지 자동 추천하고, 개개인의 입맛에 맞는 추천시스템을 현재 구축해 놓은 상태다. 이런 AI 시스템을 활용해 실시간 혼잡도 그리고 수요 예측 모델을 개발해 관광객 과부화를 예방할 수도 있고, 방문자에게 개별화 정보를 제공함으로 관광만족도 또한 향상시킬 수 있을 것이다.
데이터의 시의성, 다양성, 유의미한 통찰의 시각화 등 여러 측면을 고려할 때 빅데이터는 해양관광산업의 경쟁력을 한 단계 높일 수 있는 강력한 도구다. 즉, 데이터의 파운데이션과 디자인 씽킹이 이뤄졌을 때 한국 해양관광의 미래는 세계를 선도하는 혁신의 중심이 될 것이라 믿어 의심치 않는다.
