퍼지셋 이상형 분석을 통한 지역관광발전 수준 비교 연구

Comparative study on the level of regional tourism development: Application of the fuzzy-set ideal type analysis and the regional tourism development index data

이 연구는 지역관광발전지수의 결과값을 활용하여 퍼지셋 이상형 분석을 하고, 17개 광역시·도 지역관광발전지수결과를 퍼지 소속 점수화한 후 비교 분석하는데 목적이 있다. 퍼지셋 이상형 분석은 다양한 이상형에 소속된 정도와 수준을 확인할 수 있으며, 각 이상형에 포함된 소속 점수의 크기도 상대적으로 비교할 수 있다. 문화체육관광부의 지역관광발전지수 영역으로 제시된 관광수용력, 관광소비력 및 관광정책역량을 이용하여 분석하였다. 17개 광역시·도 지역관광발전 3가지 범주(관광수용력, 관광소비력 및 관광정책역량)는 8개의 퍼지셋 이상형으로 유형화되었고, 3가지 범주가 모두높은 이상형 유형인 CAP*SPE*POL(Ⅰ유형)에는 전남(0.77222), 강원(0.63537), 경기(0.58426), 제주(0.56939), 경북(0.54878) 및 충남(0.50000)이 포함되었다. 반면, 3가지 범주가 모두 낮은 이상형 유형인 cap*spe*pol(Ⅷ유형)에는 대전(0.93826), 대구(0.86454), 광주(0.86438), 세종(0.86152), 울산(0.73138) 및 부산(0.54422)이 포함되었다. 17개 광역시·도중 35.3%(6개 시도)는 긍정 범주인 Ⅰ유형에 35.3%(6개 시도)는 부정 범주인 Ⅷ유형에 있는 것이 확인되었다. 이 연구는 관광정책 분야에서 퍼지셋 이상형 분석의 적용을 탐색적으로 제시하였으며, 퍼지셋 이상향 분석이 관광지역간비교연구에 있어 이론적 근거를 기반으로 정책적 시사점을 도출하는데 유용함을 제시하였다.

This study performed a fuzzy-set ideal type analysis using the regional tourism development index data. Specifically, regional tourism development index values of 17 key regions were converted into fuzzy-set affiliation scores, so each region can be compared with one another. The fuzzy-set ideal type analysis helps to identify the degrees and levels of how regions are affiliated to different ideal types and to compare the relative sizes of affiliation scores within each ideal type. This study closely examined tourism carrying capacity (CAP), tourism spending power (SPE), and tourism policy competency (POL) values that constitute the Ministry of Culture, Sports, and Tourism’s 2019 regional tourism development index. The analysis generated eight fuzzy-set ideal types. Type I, which scored high in all three domains, included Jeonnam (0.77222), Gangwon (0.63537), Gyeonggi (0.58426), Jeju (0.56939), Gyeongbuk (0.54878), and Chungnam (0.50000). On the other hand, Daejeon (0.93826), Daegu (0.86454), Gwangju (0.86438), Sejong (0.86152), Ulsan (0.73138), and Busan (0.54422) belonged to Type VIII which scored low in all three domains, included. Type I (positive category) covered 35.3% (6 regions) of all regions, while another 35.3% (6 regions) were in Type VIII (negative category). This study presented an explorative application of the fuzzy-set ideal type analysis in the field of tourism policy and, thereby, demonstrated how the methods can be useful in comparing tourism regions and deriving theoretically grounded policy implications.