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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강영옥
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 이화여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수15
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관광객이 관광 활동 후 실시간으로 SNS에 업로드한 데이터는 관광지에 대한 관광객의 생각이 그대로 반영된 데이터로 대중의 관광 선호를 직접적으로 파악할 수 있는 중요한 데이터이다. 잠재적인 관광객들은 다른 사용자들이 SNS에 공유한 콘텐츠를 통해 관광지에 대한 이미지를 인식하고 새롭게 방문할 관광지를 선택한다. 따라서 관광객이 SNS에 게시한 데이터를 분석함으로써 관광 주체의 입장에서 대표 관광요소, 관광지 이미지 및 현 관광 트렌드를 빠르게 파악할 수 있다.
SNS 데이터를 활용한 관광 연구에 있어 RoA 분석, 이동궤적 분석, 관광지 추천, 텍스트 분석 등 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 관광 사진을 직접 분석하려는 연구는 이미지 분석 방법론의 한계로 인해 활발히 진행되지 않았다. 2012년 AlexNet이 출시된 이후, 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝을 활용한 CNN 기반의 이미지 분류모델이 빠르게 개발되면서 사진 분석 연구의 가능성이 크게 확대되었다. 이로 인해 국외에서는 CNN 모델을 활용하여 도시 및 관광 사진을 적극적으로 연구하고 있지만, 국내에서 CNN을 활용한 관광 사진 연구는 거의 진행되지 않았다.
본 연구의 목적은 CNN 기반 다중레이블 전이학습을 통해 SNS에 업로드된 한국 관광 사진을 분류함으로써 관광지 특성을 분석하는 것이다. 관광 사진은 관광 장면을 촬영한 사진으로 여러 객체와 배경 등으로 복합적으로 구성되어 있다. 그러나 현재 관광 분야에 사용되는 CNN 이미지 분류모델의 경우 사진으로부터 대부분 1개의 레이블만을 추출하기 때문에 이를 그대로 적용할 경우 관광 사진에서 다양한 컨텐츠를 추출하기 어렵다는 한계가 있다. 효과적인 관광 사진 분석을 위해 CNN 모델이 다중레이블을 출력할 수 있도록 모델을 미세조정하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 관광 사진에서 다중레이블을 추출하는 CNN 모델을 구축 및 전이학습 하였다. 이를 위해 높은 성능의 딥러닝 모델의 일부 레이어를 교체하고 한국 관광 사진 데이터셋에 대해 모델을 전이학습 하였으며, 외국인 관광객이 국내에서 촬영한 사진에 해당 모델을 적용하여 관광지 특성을 분석하였다.
SNS 데이터를 활용한 관광 연구에 있어 RoA 분석, 이동궤적 분석, 관광지 추천, 텍스트 분석 등 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 관광 사진을 직접 분석하려는 연구는 이미지 분석 방법론의 한계로 인해 활발히 진행되지 않았다. 2012년 AlexNet이 출시된 이후, 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝을 활용한 CNN 기반의 이미지 분류모델이 빠르게 개발되면서 사진 분석 연구의 가능성이 크게 확대되었다. 이로 인해 국외에서는 CNN 모델을 활용하여 도시 및 관광 사진을 적극적으로 연구하고 있지만, 국내에서 CNN을 활용한 관광 사진 연구는 거의 진행되지 않았다.
본 연구의 목적은 CNN 기반 다중레이블 전이학습을 통해 SNS에 업로드된 한국 관광 사진을 분류함으로써 관광지 특성을 분석하는 것이다. 관광 사진은 관광 장면을 촬영한 사진으로 여러 객체와 배경 등으로 복합적으로 구성되어 있다. 그러나 현재 관광 분야에 사용되는 CNN 이미지 분류모델의 경우 사진으로부터 대부분 1개의 레이블만을 추출하기 때문에 이를 그대로 적용할 경우 관광 사진에서 다양한 컨텐츠를 추출하기 어렵다는 한계가 있다. 효과적인 관광 사진 분석을 위해 CNN 모델이 다중레이블을 출력할 수 있도록 모델을 미세조정하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 관광 사진에서 다중레이블을 추출하는 CNN 모델을 구축 및 전이학습 하였다. 이를 위해 높은 성능의 딥러닝 모델의 일부 레이어를 교체하고 한국 관광 사진 데이터셋에 대해 모델을 전이학습 하였으며, 외국인 관광객이 국내에서 촬영한 사진에 해당 모델을 적용하여 관광지 특성을 분석하였다.
목차
Ⅰ. 서론 1A. 연구 배경 및 필요성 1B. 연구 목적 및 내용 3Ⅱ. 선행연구 고찰 5A. SNS 데이터 활용 관광 연구 5B. 딥러닝 전이학습 기반 관광 사진 연구 8Ⅲ. 관광 사진 다중레이블 분류모델 전이학습 14A. 데이터 수집 및 전처리 14B. 한국 관광 사진 카테고리 생성 16C. CNN 기반 다중레이블 전이학습 19Ⅳ. SNS 관광 사진 분석 33A. 서울 관광 사진 특성 분석 33B. 관광 사진 다중레이블 분석 38Ⅴ. 결론 및 논의 52참고문헌 54ABSTRACT 60
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