1. 서론
2. 이론적 배경
1) 이동 거리와 거리 조락 이론
2) 네트워크 과학
3. 연구방법
1) 연구 자료
2) 데이터 분석
4. 분석결과
1) 거리 조락 함수 추정
2) 네트워크 과학
5. 결론
부록
1. 서론
전통적인 지역 개발은 각 지역의 용도에 따라 개발이 진행되어 왔다. 이러한 개발 방식은 개발 당시의 지역 이용자들의 수요에 대한 한시적인 만족만을 제시하여, 변화하는 수요를 반영하지 못하는 등 장기적인 지역 개발 및 관리의 측면에서 한계를 가진다(Domingo et al., 2021). 대한민국의 대표적인 관광지인 제주도는 이러한 지역 수요변화를 겪고 있는 지역 중 하나다. 1990년대에 들어 시행된 제주국제자유도시 정책 이후 제주도 지역의 관광을 활성화하기 위한 다양한 시도가 이어졌다(박주영, 2021). 이후, 꾸준한 투자와 개발을 통해 관광 생태계를 조성하는 등 관광산업은 제주도의 주요 산업으로 자리를 잡았다(한진성 등, 2018). 그러나 지역의 급속한 관광개발은 물가 상승, 환경파괴, 교통 체증 등 지역주민의 삶의 질을 위협하는 사회적, 환경적 문제를 동반하였다(정젤나 등, 2023). 이는 결국 지역을 공유하는 관광객과 지역주민 모두의 불만을 야기하여 문제가 되고 있다(제주특별자치도, 2021). 특히, 최근 코로나 19 회복세에 접어들며 줄어든 내국인 관광객으로 인해 제주도 내의 관광숙박시설은 급격한 수요 변화를 겪고 있다(연합뉴스, 2024). 이러한 문제는 농어촌 민박 중심의 숙박업체와 외식업체, 렌터카 업체와 같은 중소규모 관광 사업체의 존속 문제로까지 이어지는 등 지역 사회를 위협하는 사회적 혼란을 야기하고 있는 것으로 나타났다(조선일보, 2024). 이는 과거의 단기적인 수요만을 고려한 단일 목적의 지역 개발이 지역의 지속가능한 활용을 저해함을 의미한다. 즉, 지역 개발의 측면에서, 고착되어 있지 않고 유동적으로 변화하는 수요를 고려한 개발이 요구됨을 시사한다. 특히, 지역에 대한 수요는 인구감소와 고령화, 사회문화적 가치의 다양화, 과학기술의 발달 등의 원인으로 인해 변화하며, 이러한 변화에 따라 지역개발의 차원에서도 하나의 용도에 따른 개발이 아닌 융복합적인 공간 개발에 대한 필요성이 증대되고 있다(국토교통부, 2017). 실제로 2023년 국토교통부는 복합적 용도를 허용하거나 기존의 규제를 완화하는 도시 계획 혁신 방안을 발표한 바 있다. 이는 관광지나 거주지 등 특정 목적에 한정되어 수립된 계획 및 기존의 개발 방식이 지역에 대한 유동적인 수요에 대응하기에 부적합하다는 점을 지적하고, 이를 보완하기 위해 지역의 복합적 용도를 고려한 개발을 시행하기 위함이다. 다시 말해, 지역 개발에 있어 새롭게 생겨나는 공간에 대한 다양한 수요를 적극 반영할 수 있는 유동적인 지역 개발 및 관리의 필요성이 강조되고 있음을 의미한다.
이에 따라 이 연구는 관광객이나 지역주민과 같은 지역 사용자의 수요를 실시간으로 파악하고 예측할 수 있는 실증 데이터에 기반한 지역 개발 계획의 방향성을 제시하고자 하였다. 구체적으로 지역을 공유하는 두 주체인 관광객과 지역주민의 내비게이션 데이터 상의 출발지와 도착지 정보를 활용하여, 이동 거리를 확인하고 관광객과 지역주민의 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설, 자동차 시설에 대한 거리 조락 패턴을 비교하였다. 또한, 관광객과 지역주민의 지역 내 공간 활용을 파악하기 위해 각 목적지 유형에 따른 네트워크를 구축하고, 네트워크 구조, 중심성 분석을 통해 두 주체의 네트워크를 대조하였다. 이 연구는 과거 단일 용도에 국한된 개발에서 벗어나, 변화하는 수요를 고려하는 지역 개발의 필요성을 강조하기 위해, 지역을 활용하는 두 주체인 관광객과 지역주민의 이동 패턴을 비교하는 것을 목표로 설정하였다. 또한, 지역 내 활용 장소에 차이가 있음을 검증하고자 관광의 맥락에서 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑시설, 자동차 시설과 같은 다양한 세부 자원을 분류해 두 주체의 이동 패턴 차이를 비교하였다. 이를 통해, 이 연구는 변화하는 지역 수요에 대응하는 방안으로 지역에서 수집한 실증 데이터를 활용한 추적 관리의 전략을 모색하고, 이를 통한 지속 가능하고 융복합적인 지역 개발 및 관리의 기틀을 마련하고자 한다.
2. 이론적 배경
1) 이동 거리와 거리 조락 이론
이동 거리는 관광객의 행동 결정에 영향을 미치는 주요 요인으로 다수 연구되어 왔다(Hooper, 2015; Lee et al., 2012; Nicolau and Mas, 2006). 특히, 선행연구자들은 이동 거리가 관광객의 방문지 선택에 미치는 영향에 대해 양립적인 견해를 밝혔다. 예를 들어, 일부 선행 연구는 관광객이 이동 행위를 관광의 한 여정으로 여기기 때문에(Fennell, 1996), 이동 중에 마주하는 풍경과 분위기 등을 통해 만족감을 느낀다고 주장한다(Baxter, 1979). 또한, 관광객은 거주지와의 이동 거리가 멀수록 이국적인 문화와 달라진 풍경을 경험하며, 이를 통해 일상에서 벗어난 느낌을 받기 때문에 이동 거리는 관광지 선택에 있어 긍정적인 영향을 미친다고 강조한다(Xue and Zhang, 2020). 반면, 일부 연구자들은 이동 거리 증가에 따라 발생하는 비용 증가의 문제에 집중한다(Hipp and Boessen, 2017; Jara-Díaz, 2007). 관광객은 멀리 떨어진 관광지를 선택할수록 이동에 더 많은 경제적, 신체적, 정신적 비용을 부담해야 한다(Hanink and White, 1999; Lee et al., 2012; McKercher and Lew, 2003). 더불어, 긴 이동 거리는 곧 시간 비용의 증가를 의미하며(McKercher and Mak, 2019), 결국 관광지 선택에 있어 부정적인 영향을 미친다고 주장한다.
이처럼 이동 거리에 대한 상반된 입장이 공존하는 가운데, 거리 조락 이론(distance decay theory)은 관광객의 이동 행동을 이해하고자 하는 연구자들에 의해 왕성하게 사용되었다(Arranz-López et al., 2019; Rossi et al., 2015; Yhee et al., 2023; Zhang et al., 1999). 거리 조락 이론은 거리가 늘어날수록 특정 현상이 감소하는 현상을 말하며, 이동 거리 증가에 따라 감소하는 이동 수요를 설명한다. 이는 “모든 것은 서로 관련되어 있고, 인접한 것들은 더욱 서로 관련된다”라는 토블러의 지리학 제1 법칙에서 기인한다(Hooper, 2015). 거리 조락 분포는 이동 목적에 따라 그 형태가 다양하게 나타나는데(Hanink and White, 1999; Šveda and Madajová, 2023), 관광 분야에서도 다양한 형태의 거리 조락 분포를 연구하였다. 대표적으로 McKercher and Lew (2003)의 연구에 따르면, 관광에서의 거리 조락 분포는 3가지 형태로 구분된다. 첫 번째 형태는 가장 일반적인 형태로, 거주지로부터 일정 거리까지 증가하다 급격히 떨어진다. 이러한 형태는 앞서 설명된 이동 거리의 영향에 대한 양립적인 입장과 관련된다. 관광객이 가장 가까운 관광지가 아닌 비교적 떨어진 관광지로 더 높은 이동 빈도를 보이는 것은 거주지와 다른 문화 형태를 보이는 곳을 선호하는 현상으로 설명할 수 있다. 반대로, 일정 거리를 지나 이동 빈도가 급감하는 것은 결국 경제적, 시간적 비용의 증가에 따라 관광객의 선택이 감소하는 것으로 해석할 수 있다. 두 번째 분포는 첫 번째 분포와 유사하나, 특정 거리 구간에서 일정한 빈도 분포를 보인다. McKercher and Lew (2003)는 이처럼 거리가 멀어져도 일정하게 유지되는 빈도를, 한정된 시설로 인한 선택 가능한 관광지의 한계 또는 환경적, 정치적, 사회적 원인으로 설명한다. 마지막 형태는 두 번의 급증-급감 구간이 있는 형태로, 거리가 증가함에 따라 첫 번째 분포처럼 수요가 증가하다 감소하지만, 이후 다시 수요가 증가한다. 이는 각 관광지가 서로 다른 매력도를 지니기 때문에 발생하는 현상으로, 관광객은 가깝지만 비교적 매력이 떨어지는 관광지보다, 오히려 멀리 떨어져 있어도 매력도가 높은 관광지를 선택하는 경우에 해당한다(Baxter, 1979).
이처럼, 많은 학자들은 관광객의 이동 목적에 따른 거리 조락 분포의 형태 차이를 확인하기 위해 활발한 연구를 진행해 왔다(Wong et al., 2021; Yhee et al., 2023; Zhang et al., 1999). 그러나 대부분의 경우 단일 이동 주체에 집중해 거리 조락 분포를 활용하였다는 한계를 가진다. 지역 개발의 관점에서 단일 이동 주체만 고려한 개발은 지속 가능한 지역 개발을 저해할 수 있기 때문에, 같은 공간을 공유하는 지역주민에 대한 고려 또한 요구되는 상황이다. 따라서, 이 연구는 공간을 공유하는 두 주체인 관광객과 지역주민의 이동을 거리 조락 분포를 활용하여 비교하고자 한다. 이를 통해 두 주체가 공존할 수 있는 지속 가능한 지역 개발의 방향을 제시하고자 한다. 더불어, 앞선 연구에서 밝힌 바에 따라 이동 목적에 따라 달라지는 분포를 확인하기 위해, 4개의 관광 자원유형(관광 매력물, 식음시설, 쇼핑 시설, 자동차 시설)에 따른 두 주체의 이동패턴 차이를 검증하고자 한다.
2) 네트워크 과학
네트워크 과학(network science)은 그래프 이론(graph theory)에서 기인한 개념으로, 생물학, 화학, 사회학, 경제학, 수학 등에서 나타나는 다양한 현상을 보편적인 네트워크를 통해 설명한다(이미진 등(譯), 2023). 무엇(what)의 어떤(which) 관계를 표현하느냐에 따라 다양한 네트워크를 구성할 수 있어, 관광 분야에서는 관광객, 기업, 기관, 지역, 국가 등 다양한 수준의 행위자들의 관계를 이해하기 용이하다(Asero et al., 2016; Liu et al., 2017). 또한, 네트워크 구축은 관광산업의 주요 특징인 지리적인 분산성을 설명하기 적합하다(Gonzalez-Diaz et al., 2015; Seok et al., 2021).
특히, 관광객의 이동을 활용한 네트워크 분석연구는 다수 진행되었는데(Asero et al., 2016; Chung et al., 2020; Liu et al., 2017; Park et al., 2022; Shih, 2006), 이는 개별 요소에 대해 파악하는 미시 수준, 개별 요소의 집합이자 네트워크 일부를 조사하는 중시 수준, 전체 네트워크를 측정하는 거시 수준으로 나눌 수 있다(Park et al., 2022). 첫째로, 미시 수준에서 관광 네트워크 연구는 주로 개별 요소 수준에서 중심성을 측정한다. 관광지 네트워크에서 각 관광명소의 연결정도 중심성, 사이 중심성, 근접 중심성을 확인하고 이에 따른 각 요소의 역할을 파악한다(Liu et al., 2017; Shih, 2006). 예를 들어, Shih (2006)은 대만 난터우 지역의 자동차 관광(drive tourism) 네트워크를 구성하는 각 관광명소의 역할을 파악하기 위해 개별 요소 수준에서 중심성을 측정하여 각 명소를 시작점, 구조적 공백, 주변부, 중심지 등으로 구분하였다. 다음으로, 중시 수준의 네트워크 분석 연구에서는 개별 노드의 집합으로 구성된 세부 집단, 즉 서브 네트워크 분석이 이루어진다(Asero et al., 2016; Xu et al., 2022). Asero et al. (2016)은 시칠리아 관광객이 방문한 지역 간 네트워크를 구성해, 개별 지역에 집중해 중심성을 파악하여 중심 지역과 주변 지역을 구분하고, 각 지역의 구조적 동일성을 확인하였다. 이렇게 확인된 지역 간 구조적 동일성과 지리적 위치에 따라 73개의 지역을 4개의 클러스터로 구분하여 각 클러스터의 핵심 지역과 특징을 도출하였다. 마지막으로, 거시 수준의 네트워크 분석 연구에서는 연결정도 분포, 평균 경로 거리 등의 지표를 활용하여 네트워크 전체에 대한 특징을 파악한다(Chung et al., 2020; Mou et al., 2020). Mou et al. (2020)은 중국 상해에 방문한 인바운드 관광객이 사진 공유 사이트인 Flicker에 올린 사진을 기반으로 관광 경로를 파악하여 관광명소 네트워크를 구성하여 평균 연결정도, 평균 경로 거리, 네트워크 밀도를 측정하여 전체 네트워크의 구조를 확인하였다. 나아가, 엑스포 전, 중, 후 기간의 네트워크를 각각 구성하고, 이를 비교하여 기간에 따라 네트워크 밀도 및 노드 간 연결에 변화가 있음을 파악하였다.
앞서 언급된 바와 같이 대부분의 선행 연구에서는 관광자원 간 또는 지역 간 네트워크 분석 연구가 주로 진행되었다. 그러나 실제 관광 시 관광객은 단순히 관광자원에만 방문하지 않으며, 지역 내 식음시설, 쇼핑 시설, 교통시설 등 다양한 유형의 장소를 방문한다. 이는 네트워크 구성에 있어서 더 다양한 목적의 이동을 고려하는 것이 필요함을 의미한다. 따라서, 이 연구는 이동 주체의 다양한 목적지를 고려한 네트워크를 구성하고 분석하고자 한다. 이러한 접근은 관광에 포함되는 다양한 활동의 고려로 더 현실 맥락에 맞는 통찰과 지역 개발 전략을 도출할 수 있을 것으로 기대한다.
3. 연구방법
1) 연구 자료
이 연구는 관광객과 지역주민 간의 이동 패턴 차이를 이해하기 위해 진행되었으며, 내비게이션 애플리케이션 업체와 협력을 통해 얻은 내국인 제주도 이동 데이터를 활용하였다. 제주도는 대한민국의 가장 큰 섬이자 국내 최초로 섬 전역이 관광특구로 지정된 지역으로(문화체육관광부, 2024), 2023년 총 12,661,179명의 내국인 관광객이 방문하는 대표 관광지이다(제주특별자치도관광협회, 2024).
이 연구에 사용된 데이터는 2019년 6월부터 2020년 12월까지, 18개월 동안 수집되었으며, 이동 일자, 관광객과 지역주민 구분, 성별, 연령대, 출발지 좌표, 도착지 좌표, 도착지 분류, 이동 거리(m)에 대한 정보를 담고 있다. 이때, 출발지 좌표와 도착지 좌표는 제주도를 100 × 100(m) 크기의 격자로 나눴을 때 생기는, 격자의 각 중심점을 기준으로 수집하였다. 더불어, 이동 거리의 경우 두 점 간의 곡면 거리를 구하는 하버사인 공식(Haversine formula)에 출발지 좌표, 도착지 좌표를 대입하여 산출하였다. 데이터의 여러 정보 중 도착지 분류는 이동자가 도착지로 설정한 장소의 관심 지점(POI: point of interest) 정보로, 이 연구에서는 이동자의 이동 목적을 구분하기 위해 활용하였다.
표 1 상의 ‘구분’을 기준으로 데이터를 나눴을 때, 관광객 데이터 14,274,292개와 지역주민 데이터 6,011,449개를 분석하였다. 이와 더불어 이동 목적을 고려한 두 이동 주체의 이동 패턴 차이를 파악하기 위해 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설, 자동차 시설 목적의 이동을 분류하여 활용하였다. 각 이동 목적에 따른 이동 데이터 수는 표 2와 같이 구성되어 있다.
표 1.
분석에 사용된 데이터 예시
표 2.
관광객, 지역주민 이동 목적별 데이터 수
2) 데이터 분석
이 연구는 관광객과 지역주민의 이동 패턴 차이를 확인하기 위해 거리 조락 함수 추정(distance decay function estimation)과 네트워크 과학(Network Science) 방법을 활용하였다(그림 1 참고), 먼저, 거리 조락 이론에 따라 관광객과 지역주민의 이동 거리에 따른 이동 빈도의 분포를 비교하였다. 구체적으로 이동 거리 변화에 따른 이동 수요의 변화를 파악하여 각 이동 주체의 거리 민감도를 비교하고, 이동에 따라 나타나는 분포의 형태를 추정하였다. 다음으로, 관광객과 지역주민의 이동을 바탕으로 지역 간 네트워크를 구성하여 이를 비교하였다. 구체적으로, 두 주체의 이동으로 구성된 네트워크의 구조와 중심성 척도를 산출하여, 관광객과 지역주민의 지역 내 이동 장소의 분포, 장소 간 연결, 핵심 장소를 파악하여 비교 분석하였다.
(1) 거리 조락 함수 추정
거리 조락 함수 추정은 관광학, 도시 공학, 교통학 등에서 이동 패턴을 도출하기 위해 활용되는 방법으로, 이 연구에서는 관광객과 지역주민의 이동 거리에 따른 이동 빈도의 분포를 파악하고자 활용하였다. 과거 선행 연구에서는 거리 조락 함수 추정 시, 주로 지수 분포 모형(exponential model)와 멱함수 분포 모형(powerlaw model)에 대해 적합도를 판단하였다. 그러나 두 형태의 분포 외에도 로그정규 분포 모형(lognormal model), 정규 분포 모형(normal model), Squareroot Exponential model 등 다양한 형태의 분포가 활용되었다. 이에 이 연구에서는 Zhang et al. (1999)의 연구를 참고하여 지수 분포, 멱함수 분포, 로그정규 분포, 정규 분포, Squareroot Exponential model, 총 5가지 형태의 분포를 통해 관광객과 지역주민의 이동 거리에 따른 이동 빈도의 변화를 설명하는 거리 조락 함수를 추정하고자 하였다. 아래 5개의 공식은 이 연구에서 적용된 거리 조락 함수로, 는 이동 빈도, 는 이동 거리, 와 는 상수와 이동 거리의 계수를 나타낸다. 이때, 모델의 적합도는 와 F-통계량을 기준으로 판단하였다.
(2) 네트워크 과학
네트워크 과학은 구축된 네트워크가 가지는 보편성을 통해 대상 현상을 설명하는 방법으로, 이 연구에서는 지역을 공유하는 관광객과 지역주민의 이동 패턴을 파악하기 위해 활용하였다. 네트워크 과학에서는 사람-사람, 생물-생물, 원소-원소 등 두 대상 간의 관계를 노드(node)와 링크(link)로 이루어진 네트워크로 나타낸다. 이때, 노드란 사람, 생물, 원소 등과 같이 연결되는 대상을 의미하며, 링크는 두 대상 간의 관계를 나타낸다. 이 연구에서는 관광객과 지역주민이 방문한 출발지와 도착지를 노드로, 이동 주체의 어떤 두 장소 간의 이동을 링크로 지정하여 전체 네트워크를 구성하였다. 더불어, 이동 목적에 따른 두 주체의 이동을 비교하기 위해 관광객과 지역주민을 대상으로, 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설, 자동차 시설 등 총 네 가지 목적의 이동에 대해 네트워크를 각각 추가 구축하여, 대상별 5개 네트워크, 총 10개의 네트워크를 비교 분석하였다. 구체적으로, 관광객과 지역주민의 이동을 기반으로 구축된 네트워크는 이동 목적별로 네트워크 구조와 중심성 지표에 기반하여 비교하였다. 먼저, 네트워크 간의 비교를 위해 네트워크 구조를 파악할 수 있는 평균 링크 수, 밀도, 평균 뭉침 계수, 전역 뭉침 계수를 계산하였다. 이를 통해 지역 내에서 관광객과 지역주민이 활용하는 장소의 분포를 확인하였다. 다음으로 네트워크 내 개별 노드의 역할을 파악할 수 있는 네트워크 중심성 지표를 비교하였는데, 네트워크의 중심성을 파악할 수 있는 여러 지표 중 연결정도 중심성과 사이 중심성을 활용하였다. 분석에 활용된 지표를 표 3에 제시하였다.
표 3.
네트워크 지표
| 지표 | 설명 | 식 | |
|
네트워크 구조 |
평균 링크 수 | 개별 노드의 연결정도(degree) 평균값 | 이때, 는 노드 의 링크 수 |
| 밀도 | 실제 연결된 링크 수와 전체 연결가능한 링크 수의 비율 | 이때, | |
|
평균 뭉침 계수 |
개별 노드의 지역 뭉침 계수의 평균값으로, 네트워크에서 국소적인 뭉침이 나타남을 의미함 | 이때, | |
|
전역 뭉침 계수 |
네트워크에서 가능한 삼자관계(triad)에서 닫힌 삼각형(triangle)의 비율로, 노드 간 조밀한 뭉침이 나타남을 의미함 | * | |
| 중심성 |
연결정도 중심성 |
네트워크 내의 한 노드가 다른 노드와 연결된 비율로 연결정도 중심성이 높을수록 네트워크의 중심에 위치함 | ** |
|
사이 중심성 |
특정 노드가 서로 다른 두 노드를 연결하는 최단 경로에 있는 비율로 사이 중심성이 높을수록 다른 노드를 연결하는 매개 역할을 함 | *** 단, | |
4. 분석결과
1) 거리 조락 함수 추정
거리 조락 함수 추정 결과, 관광객과 지역주민의 이동 거리에 대한 이동 빈도의 분포는 전체 이동과 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설 방문목적의 이동에서 동일한 형태를 보였다(표 4 참고). 다만, 거리 민감도를 비교했을 때, 전체 이동과 자동차 시설 목적의 이동에서는 지역주민이 관광객보다 거리에 대한 민감도가 높았다. 반대로 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설 방문목적의 이동에서는 관광객이 지역주민보다 거리에 대한 민감도가 높았다. 즉, 전체적인 이동과 주유소, 가스충전소와 같은 자동차 시설을 목적지로 이동할 때는 지역주민이 더 가까운 장소를 선택하는 반면, 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설을 목적지로 이동할 때는 관광객이 더 가까운 장소를 선택하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 Lew and McKercher (2006)가 제시한 관광객의 이동에 영향을 미치는 요인 중 하나인 관광객 시간 예산(tourist time budgets)의 개념을 통해 해석될 수 있다. 관광객은 지역주민과 달리 한 장소에 머무를 수 있는 시간이 한정되어 있어서, 보다 효율적으로 시간을 보내기 위해 가까운 장소 간 이동한다. 이에 따라, 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설과 같이 관광과 직접적으로 관련된 장소로의 이동에서 짧은 거리의 이동을 주로 보인다. 반면, 전체 이동과 더불어, 지역주민과 관광객의 이용 비율이 모두 높은 자동차 시설 목적의 이동에서는 지역주민이 관광객에 비해 거리 민감도가 높은 것을 알 수 있다.
표 4.
관광객과 지역주민의 거리 조락 함수 추정
2) 네트워크 과학
(1) 네트워크 구조
관광객과 지역주민의 이동으로 구축한 두 네트워크의 구조를 비교한 결과, 관광객 네트워크에서 평균 링크 수, 밀도, 평균 뭉침 계수, 전역 뭉침 계수 값이 지역주민에 비해 높게 나타났다(표 5, 6 참고). 또한, 네트워크를 구성하는 노드와 링크의 수는 관광객의 네트워크가 지역주민 네트워크보다 많았다. 이를 기반으로 두 네트워크의 평균 링크 수를 비교한 결과, 관광객 네트워크에서 연결된 링크 수가 지역주민의 링크 수보다 많았다. 이는 다른 지역으로 이동 시, 관광객이 지역주민보다 더 다양한 선택지를 고려함을 의미한다. 다음으로, 연결할 수 있는 링크 총수로 실제 연결된 링크 수를 나눈 값을 의미하는 밀도 또한 지역주민 네트워크보다 관광객 네트워크에서 더 높게 나타났다. 이는 네트워크의 성김(sparsity)을 판단하는 지표 중 하나로 분석 결과, 지역주민 네트워크가 관광객 네트워크보다 비교적 성기게 연결됨을 알 수 있다. 마지막으로, 네트워크에서 국소적 혹은 전역적으로 군집이 나타나는지 판단하는 지표인 평균 뭉침 계수와 전역 뭉침 계수는 서로 다른 결과를 보였다. 평균 뭉침 계수는 앞선 결과와 같이 관광객 네트워크가 지역주민 네트워크보다 높은 수치를 보였다. 그러나 전역 뭉침 계수 산출 결과, 전체 이동과 식음시설, 관광 매력물 목적의 이동에서는 관광객 네트워크가 지역주민 네트워크보다 높게 나타났으나, 쇼핑 시설과 자동차 시설을 목적의 이동에서는 지역주민 네트워크에서 관광객 네트워크에 비해 높은 수치를 보였다. 이는 쇼핑 시설과 자동차 시설로의 이동 시 지역주민이 더 큰 군집을 이루며, 관광객 네트워크와 비교해 더 먼 지역 간의 연결이 많음을 의미한다. 더불어, 두 네트워크에서 공통으로 평균 뭉침 계수가 전역 뭉침 계수에 비해 높게 나타났는데, 이는 관광객과 지역주민의 이동에 따라 제주도 내 지역에 여러 소규모 군집이 나타나고, 군집 간의 연결이 아닌 군집 내에서의 연결이 더욱 두드러짐을 의미한다.
표 5.
관광객 네트워크 구조
표 6.
지역주민 네트워크 구조
(2) 중심성 분석
관광객과 지역주민의 이동으로 구성된 네트워크에서 핵심적인 역할을 하는 지역을 파악하기 위해 네트워크 중심성 분석을 수행하였다. 이 연구에서는 다수의 지역과 연결되어 영향력이 높은 지역을 파악할 수 있는 연결정도 중심성과 다른 지역을 이어주는 연결다리 역할의 지역을 파악할 수 있는 사이 중심성을 계산하였다. 그림 2, 3, 4, 5, 6는 관광객과 지역주민의 이동을 중심으로 구축한 각 네트워크에서 연결정도 중심성이 높은 상위 50개의 지역을 시각화한 결과이다. 관광객과 지역주민 네트워크에서 연결정도 중심성이 높은 지역은 각각 “☆”과 “●”로 표시하였으며, 두 네트워크에서 중심성이 모두 높게 나온 지역은 “ ”로 나타내었다.
그림 2는 전체 이동에 대해 구성한 네트워크에서 연결정도 중심성이 높은 지역을 시각화한 결과이다. 먼저, 관광객 네트워크에서 연결정도 중심성이 높은 지역은 제주국제공항과 제주항, 협재해수욕장, 중문관광단지, 천지연 폭포 등 다양한 관광시설이 위치한 서귀포시 천지동과 정방동, 중앙동 일대, 조천읍 일부, 표선해수욕장, 섭지코지, 성산일출봉 인근 등으로 다양하게 나타났다. 이에 반해, 지역주민 네트워크에서는 제주특별자치도청 인근에서 연결정도 중심성이 높은 지역이 밀집한 것으로 나타났다. 다음으로 그림 3은 식음시설을 목적지로 하는 이동으로 구성된 네트워크에서 연결정도 중심성이 높은 지역을 시각화하여 나타낸 결과이다. 관광객 네트워크에서는 애월읍 일대가 인근의 여러 지역과 연결되어 높은 영향력을 가지는 지역으로 나타난 반면, 지역주민 네트워크에서는 제주특별자치도청과 제주시청 일대 지역이 높은 영향력을 가짐을 확인하였다. 이어서, 관광 매력물 방문목적의 이동으로 구성된 네트워크에서 연결정도가 많은 지역을 시각화한 결과, 지역주민 네트워크의 상위 지역이 관광객 네트워크의 상위 지역과 비교하여 더 분산되어 있음을 파악하였다(그림 4 참고). 관광객 네트워크는 협재해수욕장, 제주신화월드, 카멜리아힐, 중문관광단지, 서귀포시 일대에서 뚜렷한 밀집이 관찰된 반면, 지역주민 네트워크의 경우 제주도 전체에서 비교적 다양한 공간적 분포를 보였다. 쇼핑 시설로의 이동 네트워크에서는 그림 5에서는 확인할 수 있는 바와 같이, 관광객과 지역주민 네트워크의 상위 지역이 다수 중첩되는 것을 알 수 있다. 마지막으로 그림 6은 관광객과 지역주민의 자동차 시설 목적 이동으로 구성한 네트워크에서 연결정도 중심성이 높은 지역을 나타낸 결과로, 관광객과 지역주민 모두 제주항, 제주국제공항 인근으로의 이동이 많은 것으로 파악되었다. 주목할 만한 점은, 지역주민 네트워크에서 연결정도 중심성이 높은 지역은 제주시 일부, 제주신화월드, 용머리 해안, 서귀포시 일부, 조천읍 일부, 함덕해수욕장에서 밀집한 것과 달리, 관광객 네트워크에서는 공간적으로 더 다양한 분포를 보였다.
부록 그림 1, 2, 3, 4, 5는 관광객과 지역주민의 이동 네트워크에서 사이 중심성이 높은 50개의 지역을 시각화한 결과이다. 전체 이동에 대한 네트워크에서 관광객과 지역주민의 사이 중심성이 높은 지역은 제주시 인근과 서귀포시 인근 지역으로 파악되었다. 다만, 지역주민의 네트워크에서 사이 중심성이 높은 지역이 더 가깝게 뭉쳐있는 반면, 관광객의 네트워크에서는 상위 지역 간 넓게 떨어져 분포하였다. 이어서, 식음시설 이동 네트워크에서 사이 중심성이 높은 지역은 관광객 네트워크의 경우 애월읍 일부였으나, 지역주민 네트워크의 경우 애월읍 일부와 제주국제공항 인근으로 나타났다. 다음으로, 관광 매력물로의 이동을 기반으로 구축된 관광객 네트워크에서는 협재해수욕장, 제주신화월드 인근, 사계해수욕장, 중문관광단지, 서귀포시 일대, 섭지코지와 성산일출봉 인근에 다른 지역을 이어주는 역할의 지역들이 밀집하여 분포하였다. 반면, 지역주민 네트워크에서는 협재해수욕장, 제주신화월드 등 일부 지역에 밀집된 사이 중심성 상위 지역이 존재했고, 그 외의 상위 지역은 제주도 내에 흩어져 분포하였다. 쇼핑 시설로의 이동을 기반으로 구축된 관광객과 지역주민의 네트워크에서는 사이 중심성 상위 지역의 분포는 유사하게 나타났다. 마지막으로, 자동차 시설을 목적지로 하는 관광객의 이동 네트워크에서는 제주항 일대, 서귀포시 일부, 성산일출봉과 섭지코지 일대에서 상위 지역이 밀집하여 분포하였다. 그러나, 지역주민의 이동 네트워크의 경우 제주국제공항과 제주항 등 제주시 도심에 밀집하여 나타난 것을 확인하였다. 따라서, 연결정도 중심성과 사이 중심성이 높은 지역을 관광객과 지역주민의 이동 네트워크에서 확인한 결과, 같은 목적의 이동이더라도 사용하는 제주도 내 지역이 두 이동 주체 간 다름을 알 수 있다.
5. 결론
최근 지역주민과 더불어 관광객이 주요 지역 소비자로 자리매김하면서 지역을 소비하는 방식과 수요가 다양해졌다. 이러한 변화에 대응하기 위해 전통적으로 진행되어 온 정형화된 지역 소비 목적에 따른 개발 및 관리 방식에서 벗어나 변화하는 지역에 대한 수요를 반영할 수 있는 융복합적인 지역 개발 및 관리 전략이 요구되고 있다. 그에 따라 이 연구는 네트워크를 구축해 지역을 공유하는 주요 소비 주체인 관광객과 지역주민의 이동 데이터를 활용하여 지역 내의 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설, 자동차 시설에 따른 수요를 이해하고, 지역 내 공간활용 패턴을 비교하였다. 먼저, 관광객과 지역주민의 이동 거리를 활용하여 거리조락패턴을 비교한 결과, 대부분의 관광자원 유형에서 비슷한 양상을 보이는 것으로 드러났다. 그러나 거리에 대한 민감도를 비교한 결과, 관광자원 유형에 따라 관광객과 지역주민 간에 차이가 있었다. 구체적으로, 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설에 대해 관광객이 이동 거리에 대해 더 민감한 것으로 나타났으며, 이는 지역 내에서 한정된 시간을 보내는 관광객이 더 다양한 관광 경험을 위해 효율적인 동선을 선호하기 때문으로 해석할 수 있다(Park and Zhong, 2022). 다음으로, 관광객과 지역주민의 이동을 분석해 공간 상호작용을 보여주는 지역 네트워크를 비교한 결과, 관광객의 공간상호작용 네트워크가 지역주민의 네트워크보다 더 조밀하게 연결된 것을 확인할 수 있었다. 이는 관광객이 지역주민보다 지역에 대해 더 다양한 수요를 가짐을 의미하며, 이동에 있어 더 많은 공간을 고려하는 것을 의미한다. 마지막으로, 연결정도 중심성과 사이중심성을 기반으로 구성한 관광객 네트워크와 지역주민의 네트워크를 비교한 결과, 같은 목적의 이동이더라도 서로 다른 목적지를 향하는 것을 확인하였다. 종합적으로, 관광객과 지역주민은 동일한 지역 내에서도 서로 다른 지역 이용 양상을 보이는 것을 알 수 있다. 이 연구는 지역 개발 및 관리에 있어 관광객과 지역주민의 독립적인 이해를 제공함과 더불어, 지역을 소비하는데 있어 두 주체 간에 차이가 있음을 보였다.
이 연구는 다음과 같은 학술적 시사점을 가진다. 먼저, 대부분의 관광객과 지역주민에 대한 선행 연구는 그 중요성에도 불구하고 관광개발과 관광객에 대한 지역주민의 태도와 관련해 이루어져 왔다(Erul et al., 2023; Hu et al., 2024). 이는 관광객을 지역과 지역주민이 마주하는 객체로 정의했음을 의미한다. 그러나, 관광객의 수요는 지역주민과 더불어 지역 개발 및 관리에 있어 유의미한 영향력을 미치는 주요 행위자이다. 따라서 이 연구는 관광객과 지역주민을, 지역을 함께 공유하는 주요 주체로 바라봄으로써, 지역 소비 방식의 차이를 이해할 수 있는 새로운 관점을 제시하였다. 또한, 이 연구는 관광객의 다양한 단계의 관광 욕구(multi-faceted tourist travel decisions)를 이해하기 위해(Dellaert et al., 1998), 식음시설, 관광명소, 쇼핑 시설 등 여러 관광자원에 대한 두 주체의 이동 패턴을 각각 확인하였다. 이를 통해 각 이동 목적에 따라 거리 조락 패턴과 지역 내 활용 장소에 차이가 있음을 검증하였다. 마지막으로, 이 연구는 전통적으로 진행해 온 관광객을 대상으로 하는 이동 경로 설문조사의 한계를 극복하였다. 관광객과 지역주민의 실증 내비게이션 데이터를 활용하여 이동 거리와 장소의 차이에 따른 이동 패턴을 비교하였다는 시사점을 가진다.
다음으로, 실무적 시사점으로는 장기적인 지역 개발 및 관리에 대한 방향성 제시가 있다. 먼저, 최근 여러 관광지는 빠르게 변화하는 지역에 대한 수요와 지역을 공유하는 여러 주체 간의 이해 관계 사이에서 갈등을 겪고 있다(Walas et al., 2024; Zhang and Xu, 2023). 특히, 제주도와 같은 섬 지역 개발의 경우, 한정적인 지역 자원을 활용한 지속가능한 개발과 이를 공유하는 관광객과 지역주민을 모두 고려한 장기적인 분석 및 관리 전략이 요구된다. 이에 따라 이 연구는 지역을 소비하는 두 주체의 이동 패턴을 식음시설, 관광 매력물, 쇼핑 시설, 자동차 시설과 같은 지역의 복합적인 기능을 기준으로 분석하였다. 이 과정을 통해 관광객과 지역주민의 수요가 중첩되는 곳과 단일 주체의 수요만 존재하는 곳이 공존함을 확인하였다. 지역 관리자는 해당 결과를 통해 지역을 소비하는데 있어 관광객과 지역주민의 수요 중첩 지역과 수요 분리 지역으로 나눈 구체적인 지역 개발 및 관리 전략 제시가 가능하다. 먼저, 수요 중첩 지역의 경우 잠재적인 과잉소비 지역으로, 물가 상승 및 지역 혼잡과 같은 문제를 대비하기 위한 지자체의 정책적 대응 및 관리가 요구된다. 또한, 주거지역과 관광지역을 분리하는 물리적 환경 조성과 함께, 실시간 지역 모니터링을 통해 과도한 수요에 대해 지역 이용 주체에게 정보를 제공하고, 각 밀집 단계에 따른 대응방안을 수립하는 등 지역 관리 체계를 갖출 수 있다. 두 번째로, 수요 분리 지역의 경우 두 주체의 지역 이용이 확연히 구분되는 지역으로, 각 주체의 요구에 맞는 자원 개발 및 관리가 가능한 지역이다. 해당 지역에서는 각 주체의 필요 시설 중점 개발 및 배치를 통해 지역의 정체성을 공고히 하고 지역 이용에 있어서 만족을 높일 수 있다. 마지막으로, 이 연구는 변화하는 지역에 대한 수요 관리를 통해 다양한 지역 소비 주체를 이해하고, 이를 기반으로 지역 관광 및 개발 정책을 수립할 수 있는 초석을 제공한다. 이는 지역에 대한 각 주체의 수요를 모니터링하고 변화에 맞춘 지역 관리를 통해 지속가능한 지역 개발이 가능함을 시사하는 한편, 각 지역 소비 주체의 수요 변화를 수렴한 개발로 지역 주거 및 방문 만족도를 높일 수 있음을 보여준다. 종합적으로, 지역 개발에 있어 실증 데이터에 기반한 실효성 있는 의사결정의 중요성을 강조하며, 지역을 소비하는 이해관계자의 수요를 균형있게 반영한 지역 관리 전략과 그에 대한 평가에 중요한 지표를 제공할 수 있다는 점에서 의미가 있다.
후속 연구에서는 시계열 데이터를 활용해 시간대별 관광객 또는 지역주민의 이동패턴에 따른 변화를 추적할 수 있어야 한다. 특히 관광의 맥락에서 계절성과 지역 축제 등 지역 수요에 영향을 미칠 수 있는 주요 변수를 고려한 분석을 할 필요가 있다(Liu et al., 2023). 또한, 시대가 변화함에 따라 지역을 방문하는 주체와 방문목적이 더 다양화되고 있음에 주목해야 한다. 예를 들어, 지역에 거주하는 정주 인구와 달리 해당 지역에 통근, 통학, 관광 등의 목적으로 일시적으로 머무는 생활 인구 등(행정안전부, 2023), 앞으로의 지역 개발 연구에서는 더 많은 주체에 대한 고려가 필요하리라 생각된다. 마지막으로, 이 연구에서 데이터의 한계로 고려하지 못했던 관광객과 지역주민의 숙박지역 및 거주지역에 대한 정보가 분석에 포함된다면, 이동 거리나 방문 장소 등 각 주체의 이동에 대해 더 정밀한 파악이 가능할 것이라 기대된다.
