한국관광 데이터랩 담당자용
원자료 3곳(SKT·BC카드·티맵)의 데이터 픽 6종을 동네 단위로 묶어 서비스로 낸 사례
어떤 데이터를 어떤 규칙으로 합쳤고, 실제로 얼마나 쓰였는지, 다른 지역에 어떻게 옮기는지를 정리했습니다.
이 사례에서 볼 수 있는 것
① 원자료 3곳의 데이터를 읍면동으로 묶은 방법 보기
SKT 방문·BC카드 시간대 소비·티맵 목적지를 한 키로 붙인 방법과 처리 규칙(이름 변경 병합, 휴식년 제외).
데이터·규칙 보기 ↓② 같은 방법을 다른 지역에 옮기기
계산식 5개와 순서 5단계, 기준 기간·출처가 들어 있는 CSV 4개.
순서·CSV 받기 ↓③ 실제로 쓰였는지 숫자로 보기
공개 뒤 열하루 실측(국내 37명, 해외 자동 접속 포함 전체 54명)과 4개 언어·구조화 데이터 대응.
이용 지표 보기 ↓① 어떤 데이터를 어떻게 합쳤나
| 픽 번호 | 데이터 | 원자료 | 기간 | 어디에 썼나 |
|---|---|---|---|---|
| 21 | 제주 지역별 방문객(읍면동) | SKT | 2025.8~2026.7 월별 12개 · 2019·2022~2025년 월별 | 동네별 관광객 방문, 붐비는 달(5년 달 지수), 2019→2025 증감, 외국인 비중 |
| 27 | 제주 지역별 소비 | BC카드 | 2025.8~2026.7 | 동네 매출 중 관광객 몫(관광객·도민·외국인 구분), 업종(숙박·음식점 등)별 몫 |
| 39 | 시간대별 카드 소비 패턴 | BC카드 | 2025.8~2026.7, 읍면동 43곳 각각 | 저녁 6시 이후·밤 9시 이후 관광객 소비 몫 |
| 48 | 제주 지역별 인기 장소 | 티맵 | 2025.10~2026.9 | 동네 카드의 가 볼 만한 곳(차량 목적지 순위) |
| 60 | 국가별 외국인 소비 | BC카드 | 2025.8~2026.7 | 동네별 외국인 소비 상위 국가 |
| 91 | 오름별 차량 도착 수 | 티맵 | 2025.10~11 · 2025.10~2026.9 · 2021~2025년 월별 | 오름 쏠림, 오름별 달 지수, 달별 대안 오름 |
처리 규칙
- 동네 지표(SKT 방문, BC카드 소비·시간대·외국인 국가)는 읍면동 이름을 키로 붙였습니다. 2026년 7월 행정동 경계(43곳)에 맞췄습니다.
- 티맵 데이터는 장소·오름 단위라 동네 키로 붙이지 않고, 동네 카드의 가 볼 만한 곳 목록과 오름 표에 따로 썼습니다.
- 오름 이름 변경: 이승악오름은 2024년 5월부터 이승이오름으로 집계돼 두 이름을 하나로 합쳤습니다.
- 자연휴식년: 용눈이오름은 휴식년(2021.2~2023.6)이 걸친 해를 달 지수에서 빼고 2024~2025년만 썼고, 분산 대안 목록에서도 뺐습니다.
- 한 달이라도 도착이 0대인 해(이름 변경 전후 등)는 그 오름의 달 지수 계산에서 뺐습니다.
- 동네 계절 지수(SKT)는 코로나 기간(2020~21년)을 빼고 2019·2022~2025년 5개 해의 평균으로 냈습니다. 오름 달 지수(티맵)는 플랫폼 제공이 시작된 2021년부터 2021~2025년으로 냈습니다.
- 전년 대비 비교는 하지 않았습니다. 플랫폼의 집계 기준 변경 공지(2026-05-15, 2026-09-07) 때문입니다.
계산식
| 지표 | 계산 | 픽 |
|---|---|---|
| 저녁 6시 이후 소비(%) | 내국인 관광객 카드 결제 금액 중 18~24시 몫 | 39 |
| 밤 9시 이후 소비(%) | 같은 금액 중 21시~새벽 2시 몫 | 39 |
| 매출 중 관광객 몫(%) | 관광객 결제 ÷ (관광객 + 도민 결제) | 27 |
| 달 지수(×) | 그 달 값 ÷ 그 해 월평균, 해마다 낸 값의 평균. 1.0이 평소 한 달 | 21·91 |
| 오름 쏠림(%) | 가을 두 달 상위 3곳 차량 도착 ÷ 전체 오름 도착 | 91 |
② 다시 만들거나 다른 지역으로 옮기는 법
한국관광 데이터랩 데이터로 옮길 때
| 이 사례의 지표 | 필요한 데이터 | 데이터랩 공개 메뉴(이름 기준) |
|---|---|---|
| 관광객 방문, 붐비는 달(달 지수) | 이동통신 방문자 수, 월별 | 지역별 방문자수(이동통신) — 시군구 단위로 계산 가능해 보임 |
| 매출 중 관광객 몫, 업종별 몫 | 신용카드 관광 지출, 관광객·현지인 구분 | 지역별 관광지출액(신용카드) — 관광객 지출은 시군구 단위로 계산 가능해 보임, 분모인 현지인 매출 제공 여부는 확인 필요 |
| 저녁 6시 이후·밤 9시 이후 소비 몫 | 시간대별 카드 결제 | 야간관광 현황 — 시간대 구분 단위는 확인 필요 |
| 오름(장소) 쏠림·달별 대안 | 장소별 내비게이션 도착, 월별 | 목적지·내비게이션 데이터 — 장소 단위 제공 여부 확인 필요 |
| 읍면동 단위 비교 | 시군구보다 작은 행정동 단위 | 대부분 시군구 단위 — 읍면동은 지역 플랫폼 데이터가 필요할 수 있음 |
- 같은 지역의 이동통신 방문, 시간대별 카드 소비, 내비게이션 목적지 데이터를 가장 작은 행정 단위로 받습니다.
- 지역 이름을 하나의 키로 맞춥니다. 행정동 경계가 바뀐 곳과 이름이 바뀐 장소는 먼저 합칩니다.
- 위 계산식으로 저녁 몫·관광객 몫·달 지수를 냅니다. 휴장·휴식년 같은 운영 이력이 있는 해는 뺍니다.
- 기준(관광객 몫 50% 이상, 저녁 몫 30% 미만 등)을 바꿔 가며 후보 동네를 뽑고, 조건과 기준 기간을 CSV 열에 같이 남깁니다.
- 정적 페이지(서버 없음)로 올리면 운영비가 들지 않습니다. 이 사이트는 GitHub Pages로 운영합니다.
- CSV 끝 두 열에 기준 기간과 출처를 적었습니다.
- 이 기준으로 뽑은 결과: 관광객 결제가 절반 이상인 동네 15곳 → 저녁 6시 이후 몫 30% 미만 7곳 → 섬·공항 빼면 5곳.
- 오름: 지난가을(2025.10~11) 오름 95곳에 도착한 차량 28,186대 중 56.8%가 새별·금·용눈이오름 3곳.
③ 실제 이용과 외국인·검색 대응
GA4 실측, 2026년 10월 10일~20일. 공개 직후 열하루치입니다. 기관·업체가 실제로 쓴 기록은 아직 없습니다.
국내에서 들어온 사람37명
전체(해외 자동 접속 포함)54명
Threads 글로 들어옴18명
디시인사이드 글로 들어옴8명
오름 화면 본 사람25명
'여기로 정했어요' 누름3명(4건)
- 유입은 직접 쓴 공유 글(Threads·디시인사이드·페이스북)로 확인되는 것만 셌습니다.
- 해외 접속 일부는 공개 당일 자동 접속으로 보여 '국내' 숫자를 따로 적었습니다.
- 외국인 관광객용으로 영어·중국어 간체·번체 화면을 따로 두었습니다(동네 43곳 × 4개 언어).
- 검색·AI 검색에서 찾히도록 구조화 데이터(Dataset 5·Place 172·FAQPage 172)와 llms.txt를 넣고, 구글·네이버·빙에 sitemap을 내고 IndexNow로 알렸습니다.
출처: 제주관광빅데이터플랫폼(data.ijto.or.kr) 데이터 픽, 제주관광공사 · 공공누리 제1유형. 원자료 SKT(이동통신)·BC카드·티맵.
만든 사람: 강래민(개인, 비영리) · 문의 remin1994@gmail.com · 업데이트 2026-10-21
이 화면은 「2026 제주 관광 데이터 활용사례 공모전」 출품작의 일부입니다.