가명결합 데이터 및 텍스트 마이닝을 활용한 산림랜드마크 이용객 행태와

인식에 관한 다각적 분석: 인제 자작나무숲을 중심으로

이수광*, 전신영, 김성학, 김민경, 이정희

(국립산림과학원 산림휴먼서비스연구과)

A Multidimensional Analysis of Visitor Behavior and Perception in a Forest Landmark Using Pseudonymized Data Fusion and Text Mining: A Case Study of Inje Birch Forest

Sugwang Lee*, Shin-Young Jeon, Kim, Seonghak, Minkyung Kim, Jeonghee Lee

(Division of Forest Human Service Research, National Institute of Forest Science)

요약: 본 연구는 인제 자작나무숲 이용객의 소비 행태와 인식을 규명하고자 가명정보(모바일 통신·신용카드)와 텍스트마이닝(LDA·BERTopic)을 융합하여 분석하였다. 분석 결과 주 방문층(50대) 외 겨울철 2030세대 유입이 최대 36.1%까지 급증하는 계절성과 ‘맛집’, ‘사진’ 등의 주요 키워드를 확인하였다. 토픽모델링에서 LDA는 정적 정보, BERTopic은 동적 활동 위주로 유형화되어 상호 보완성을 보였다. 또한 6가지 이용객 페르소나를 식별하고, 소비의 93%가 지역 내 식음료·도소매업에 집중됨을 규명하였다. 결론적으로 자작나무숲은 겨울 감성 콘텐츠와 지역 먹거리가 결합된 광역 관광 거점이며, 본 연구는 데이터 융합 분석이 숲길 관리 전략 수립에 효과적임을 입증한 데 의의가 있다.

Abstract: This study performed a convergent analysis using pseudonymized data (telecommunications and credit card) and text mining (LDA and BERTopic) to investigate the consumption behavior and perceptions of visitors to Inje Birch Forest. The results revealed distinct seasonality, with the influx of visitors in their 20s and 30s surging to a maximum of 36.1% during winter, in addition to the primary demographic of visitors in their 50s. Key keywords such as 'famous restaurants' and 'photos' were also identified. In topic modeling, LDA categorized themes mainly around static information, whereas BERTopic focused on dynamic activities, demonstrating complementary characteristics. Furthermore, the study identified six visitor personas and determined that approximately 93% of consumption was concentrated in local food and beverage and retail businesses. In conclusion, Inje Birch Forest serves as a regional tourism hub combining winter emotional content with local specialty foods. This study is significant in demonstrating that data fusion analysis is effective for establishing data-driven forest trail management strategies.

사사: 본 연구는 산림청 국립산림과학원 산림과학연구(FM0400-2024-02-2025)의 지원에 의해 이루어진 것임.