Analysis of domestic traveler characteristics through cluster analysis: Relationship between time, space, and generational characteristics and efficiency and fatigue

국내 여행 시장은 개별 여행객 증가, 여행 목적의 다양화, 소비 패턴의 세분화 등 급격한 변화를 겪었다. 이러한 변화 속에서 여행객의 행동과 소비 특성을 정량적으로 이해하고, 이를 기반으로 맞춤형 관광 서비스를 설계하는 것은 관광 산업의 지속 가능한 발전을 위해 필수적이다. 본 연구는 이러한 필요성에 따라 AI HUB에서 제공된 2022년 8월부터 11월까지 4개월간의 국내 여행 데이터(8,354건)를 K-means 군집 분석 기법을 활용해 분석하였다. 분석 결과, 국내 여행객은 소비 수준, 체류 시간, 방문 횟수, 여행 스타일, 피로도에서 유의미한 차이를 보이는 7개의 군집으로 분류되었다. 각 군집의 특성을 기반으로 시간, 공간, 세대별 행동 패턴과 소비 특성을 심층적으로 조명하였으며, 데이터 기반 정량적 접근을 통해 여행객 행동 유형화의 실증적 근거를 제공하였다. 본 연구는 관광 산업 발전에 필요한 지역별 맞춤형 관광 상품 개발, 세대, 공간, 시간, 피로도 등 특성을 고려한 서비스 제공, 효율적인 여행 경로 설계, 관광 추천 시스템 개발 등 다양한 시사점을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다.