소셜 빅 데이터분석을 통한 해양스포츠 현황 분석 : 소셜매트릭스^TM 기법의 활용

Ⅰ. 서 론

21세기 들어 해양에 대한 국제적인 인식이 급격하게 변화하는 추세이며, 국내를 비롯하여 세계 각국은 경쟁적으로 해양과 관련된 산업의 경쟁력을 높이기 위해 다양한 방안을 마련하고자 노력하고 있다(Ryou, Heung-JooㆍKim, Woo-Sung & Seo, Dong-Hwan, 2009). 특히, 3면이 바다로 둘러싸인 우리나라의 경우 정부차원에서 해양스포츠산업에 대한 관심과 투자가 점차 확대됨에 따라 많은 지방자치단체들이 해양스포츠산업을 미래부가가치산업으로 인식하고 전략적인 접근을 하고 있다. 해양스포츠의 경제적 파급효과의 경우 다른 스포츠산업에 비해 가파른 성장세를 보이고 있으며 국내에서 개최된 2008년 경기도 보트쇼 및 국제요트대회는 총 35만여 명의 관람객이 방문해 단기 경제파급효과가 967억여 원에 달하고 장기적인 파급효과는 1조원에 달하는 것으로 보고되어(Gyeoggi Research Institute, 2009) 해양스포츠의 가시적인 경제적 파급효과는 검증되었다고 할 수 있다. 이러한 맥락에서 Lee, Keun-MoㆍYoon, Yee-JoongㆍKang, Hyo-MinㆍLee, Jae-HyungㆍLee, Nam-Mi & Lee, Hyeon-Mi(2009)는 해양스포츠의 육성과 발전은 국가 또는 지역사회의 발전에 큰 촉매제로서 그 역할을 할 수 있다고 하였으며 Moon, Tae-Young(2010은 우리나라 해양스포츠 참여인구가 2010년에서는 116,431 천명, 2020년 160,149 천명, 2030년에는 205,249 천명에 이를 것으로 조사하여 해양스포츠의 높은 발전 가능성을 언급하고 있다.

하지만 이처럼 정부 및 지방자치단체가 관심을 갖고 마리나 항만과 같은 다양한 해양스포츠를 융성하기 위한 시설에 투자 계획을 세우고 경쟁적으로 접근하고 있는 현실에서 국내 해양스포츠산업의 잠재적 수요와 소비자의 변화에 적극적인 대응책을 제시하지 못한 상태이다. 이러한 현실에 대규모의 마리나 중심의 해양스포츠 기반 설비의 투자는 지양되어야 한다는 지적이 나오고 있으며, Lee, Jin-Mo(2009)는 해양스포츠산업의 발전기반인 내·외부 환경 분석에 있어 대부분의 긍정적 미래 전망에 기반을 하여 발전 방안을 제시하는 경향을 지적함과 동시에 앞서 언급되었던 국내 해양스포츠의 현황과 수요층인 해양스포츠 소비자의 요구를 제대로 반영하지 못한 채 대규모 투자가 선행되고 있다는 문제제기를 하고 있다.

최근 소비자들은 자신의 관심사항에 관한 탐색정보원으로 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 사용하여 정보를 검색하며(Hutton & Fosdick, 2011), 이러한 소셜 빅 데이터들은 소비자들의 의견에 관한 피드백을 제공하고 있다는 측면(Breuer, Forina & Moulton, 2013)에서 각광을 받고 있다. 소셜 빅데이터란 일반적인 데이터베이스 소프트웨어가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터를 의미하며 이러한 데이터를 수집, 저장, 검색, 조회, 분석, 시각화하기 위한 다양한 기술까지 포함하고 있다(Beyer & Laney, 2012).

이러한 빅 데이터는 기존 연구의 방법이 특정시점에 특정 지역에서 조사자가 사전에 결정해서 만든 질문 항목으로 구성된 설문지에 응답하게 함으로써 실제 응답자가 조사대상에 대해 품고 있는 생각과는 상관없는 특성에 답하도록 강요한다는 한계가 있는 설문지에 의한 표본조사가 가진 한계를 대체할 수 있는 방안으로 활용되고 있다(Tapachai & Waryszak. 2000).

그동안 빅 데이터는 경영혁신의 카테고리에서 주로 논의되어 왔다. 즉 다양한 모바일 기기와 소셜 미디어로부터 생성되는 방대한 데이터를 수집하고 분석하여 소비자의 요구를 파악하고 기업경영에 시장의 요구를 도입하려는 움직임의 중심적 역할을 하였으나(Lee, Seong-Hoon, 2012), Kim, Jung-Sook(2012)은 빅 데이터의 활용과 관련된 기술에 관해 논하면서 빅 데이터의 효율적인 활용은 새로운 비즈니스를 시작하는 단계에서 소비자의 직접적인 욕구를 정형 및 비정형의 대용량의 데이트를 활용하여 파악할 수 있는 하나의 방안으로 제시하면서 새로운 빅 데이터분석의 활용가능성에 대해 언급하고 있다. 이러한 현상은 국내와 같이 초기의 해양스포츠산업을 육성하기 위해 소셜 빅데이터분석은 해양스포츠와 관련된 협회 및 지방자치단체 실무자들에게 소비자의 직접적인 의견을 수렴할 수 있는 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

물론 성공적인 해양스포츠산업의 발전을 위해 해양스포츠산업의 거시적 환경 및 정책적 함의 및 문제점 분석을 토대로 해양스포츠산업의 발전 방안을 제시할 수 있으나, 이와 더불어 해양스포츠의 직접적인 참가를 하고 있는 소비자들의 소셜 미디어상의 누적되고 있는 데이터의 분석과 이를 통한 의미 발견, 그리고 예측 가능한 정보를 추출하기 위한 소셜 빅 데이터분석은 병행이 되어야 한다고 판단된다. 앞서 언급되었듯이 다양한 분야에서 소셜 빅 데이터의 활용가치에 관해 긍정적인 평가가 주를 이루고 있지만 해양스포츠 및 산업에 관한 연구는 대부분 연구보고서, 학위논문, 연구논문, 그리고 각종 정책 자료를 수집하고 분석하는 형태를 보이고 있어(Jang, Seung-Hyun, 2014; Park, Su-Jin & Hong, Jang-Won, 2012; Cho, Woo-Jeong, 2009; Lee, Jin-Mo, 2009; Oh, Eung-Soo, 2007; Jo, Jae-GiㆍSin, Yeong-Gyun & Son, Myeong-Jun, 2004; Park, Myong-kug & Kim, Sung-kue, 2002) SNS 소셜 빅 데이터를 바탕으로 한 해양스포츠의 소비자들의 의견을 실증적으로 분석한 연구는 미비한 실정이다.

이제는 다양한 해양스포츠 활동현상을 이해하기 위해 시장의 다변화를 둘러싼 소비자들의 전망을 파악할 필요가 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 소셜매트릭스^TM 서비스를 통해 SNS에 남겨진 트위터나 블로그 등과 같은 소셜 텍스트 데이터를 활용하여 소비자가 가지고 있는 해양스포츠에 대한 관심과 의견에 대한 변화를 측정하였다. 이에 본 연구는 SNS 상에서 나타나고 있는 특정 해양스포츠와 관련되어 가장 많이 언급되고 있는 키워드를 분석하고 이를 통해 선도적인 시장에 대한 방향성과 마케팅 전략을 수립하기 위한 기초자료를 제시하고자 한다.

Ⅱ. 연구 방법

2. 분석방법

본 연구에서는 해양스포츠에 대한 소비자들의 SNS상에 표현하고 있는 키워드를 분석하기 위해 ㈜다음소프트의 소셜메트릭스^TM를 사용하였다. 소셜메트릭스^TM의 경우 정보에 포함된 스팸 및 노이즈 데이터를 제거하여 제공하고 핵심적인 자연어 처리기술을 적용하여 가능한 연관성이 높은 키워드를 빈도수에 따라 제시해 주어(Daum, 2017) 본 연구의 목적에 적합한 분석방법이라 할 수 있다. 소셜메트릭스^TM의 주요 키워드 검색창은 다음 [Fig. 1]과 같다.

[Fig. 1]

Search Engine Box of Social MatrixTM

Ⅲ. 결 과

본 연구에서는 해양스포츠인 원드서핑, 요트, 제트스키, 스쿠버다이빙, 바다낚시와 관련된 SNS 소셜 빅데이터를 다음소프트의 소셜메트릭스^TM를 활용하여 SNS 언급빈도, 연관어 등의 카테고리로 나누어 정보를 수집하였고 이를 분석하여 다음과 같은 결과를 도출하였다.

1. 해양스포츠의 SNS 언급빈도 연구결과

1) 윈드서핑의 SNS 언급빈도 결과

원드서핑의 SNS 소셜 빅 데이터 언급빈도의 분석결과는 [Fig. 2], [Fig. 3]과 같이 트위터, 48건, 블로그128건으로 나타났다.

[Fig. 2]

Frequency of Mention of Windsurfing on Twitter

[Fig. 3]

Frequency of Mention of Windsurfing on Blog

2) 요트의 SNS 언급빈도 결과

요트의 SNS 소셜 빅 데이터 언급빈도의 분석결과는 [Fig. 4], [Fig. 5]와 같이 트위터, 3,273건, 블로그 2,199건으로 나타났다.

[Fig. 4]

Frequency of Mention of Yacht on Twitter

[Fig. 5]

Frequency of Mention of Yacht on Blog

3) 제트스키의 SNS 언급빈도 결과

제트스키의 SNS 소셜 빅 데이터 언급빈도의 분석결과는 [Fig. 6], [Fig. 7]과 같이 트위터, 110건, 블로그 272건으로 나타났다.

[Fig. 6]

Frequency of Mention of Jet-Ski on Twitter

[Fig. 7]

Frequency of Mention of Jet-Ski on Blog

4) 스쿠버다이빙의 SNS 언급빈도 결과

스쿠버다이빙의 SNS 소셜 빅 데이터 언급빈도의 분석결과는 [Fig. 8], [Fig. 9]와 같이 트위터, 909건, 블로그 1,130건으로 나타났다.

[Fig. 8]

Frequency of Mention of Scuba-Diving on Twitter

[Fig. 9]

Frequency of Mention of Scuba-Diving on Blog

5) 바다낚시의 SNS 언급빈도 결과

스쿠버다이빙의 SNS 소셜 빅 데이터 언급빈도의 분석결과는 [Fig. 10], [Fig. 11]과 같이 트위터, 313건, 블로그 654건으로 나타났다.

[Fig. 10]

Frequency of Mention of Ocean Fishing on Twitter

[Fig. 11]

Frequency of Mention of Ocean Fishing on Blog

2. 해양스포츠의 SNS 연관어 연구결과

1) 윈드서핑의 SNS 연관어 결과

SNS 소셜 빅데이터 상의 윈드서핑의 연관어의 경우 [Fig. 12]와 같이 해변, 여행, 아름다운, 바람, 스노클링, 바다와 그리고 즐기다 등과 같은 단어와 연관되어 나타난 것을 알 수 있다.

[Fig. 12]

Associated Words of Windsurfing

구체적인 윈드서핑의 연관어 분석결과는 다음 <Table 1>과 같다.

<Table 1>

Result Table of Associated Words of Windsurfing

2) 요트의 SNS 연관어 결과

SNS 소셜 빅데이터 상의 요트의 연관어의 경우 [Fig. 13]과 같이 관광, 바다, 호텔, 투어, 친구, 여행, 날씨 그리고 사진 등과 같은 단어와 연관되어 나타난 것을 알 수 있다.

[Fig. 13]

Associated Words of Yacht

구체적인 요트의 연관어 분석결과는 다음 <Table 2>와 같다.

<Table 2>

Result Table of Associated Words of Yacht

3) 제트스키의 SNS 연관어 결과

SNS 소셜 빅데이터 상의 요트의 연관어의 경우 [Fig. 14]와 같이 해변, 해양스포츠, 투어, 호텔, 여행, 보트, 사진 그리고 다이빙 등과 같은 단어와 연관되어 나타난 것을 알 수 있다.

[Fig. 14]

Associated Words of Jet-Ski

구체적인 제트스키의 연관어 분석결과는 다음 <Table 3>과 같다.

<Table 3>

Result Table of Associated Words of Jet-Ski

4) 스쿠버다이빙의 SNS 연관어 결과

SNS 소셜 빅데이터 상의 스쿠버다이빙의 연관어의 경우 [Fig. 15]와 같이 장비, 세부, 투어, 리조트, 자격증, 사진 그리고 즐기다 등과 같은 단어와 연관되어 나타난 것을 알 수 있다.

[Fig. 15]

Associated Words of Scuba-Diving

구체적인 스쿠버다이빙의 연관어 분석결과는 다음 <Table 4>와 같다.

<Table 4>

Result Table of Associated Words of Scuba-Diving

5) 바다낚시의 SNS 연관어 결과

SNS 소셜 빅데이터 상의 바다낚시의 연관어의 경우 [Fig. 16]과 같이 가족, 여행, 펜션, 체험, 뉴스, 경제 그리고 공원 등과 같은 단어와 연관되어 나타난 것을 알 수 있다.

[Fig. 16]

Associated Words of Ocean-Fishing

구체적인 바다낚시의 연관어 분석결과는 다음 <Table 5>와 같다.

<Table 5>

Result Table of Associated Words of Ocean-Fishing

Ⅳ. 논 의

현재 우리나라 해양스포츠의 위상과 발전 전망을 살펴본다면 많은 발전 요인이 존재하고 있으며, 이러한 요인들이 발전해야할 필요성과 과제가 산적하여 있음을 알 수 있다. 해양스포츠의 경우 국가 및 지방자치단체에 경제적, 환경적, 사회적으로 매력적인 파급효과를 발생할 수 있는 스포츠시장으로서 성장잠재력을 인정받고 있으나 본격적인 발전을 이루기 위한 제도화 과정차원에서 초보적인 단계를 지나고 있기 때문에 하나의 산업으로서 소비자에 대한 대책과 경영전략의 미정비 등으로 인해 발전 전략이나 방안의 문제점이 발생하고 있다(Ji, Sam-Eob, 1998). 이러한 문제점을 해결하기 위해 정부산하 연구기관을 비롯한 많은 관련 학자들은 그 동안 국내 해양스포츠산업의 발전을 위해 국내 해양스포츠산업의 환경분석, 제도 및 시설의 문제점과 같은 거시적 차원에서 접근하였던 것이 사실이다(Sub, Dong-Hwan, Kang, Myung-Goo & Lee, Sheng-Yen, 2017).

이제는 거시적 차원에서 해양스포츠의 발전을 위한 해결방안과 더불어 해양스포츠를 직접 참여하는 소비자들의 인식에 관한 직접적인 데이터를 수집하고 분석하여 보다 종합적인 관점에서 해양스포츠의 발전을 위해 소비자들의 수요를 예측하고자 하는 노력이 필요한 시점이라 할 수 있다.

이에 본 연구는 인터넷과 모바일 기기의 발전, 그리고 SNS의 등장으로 인해 해양스포츠에 관한 방대한 데이터가 발생하고 있는 현실에서 이러한 정보를 수집 및 분석하기 위해 다음소프트의 소셜메트릭스^TM를 활용하여 윈드서핑, 요트, 제트스키, 스쿠버다이빙, 그리고 바다낚시 등과 같은 해양스포츠에 대한 SNS 상의 언급빈도 및 연관어의 결과를 도출하여 다음과 같은 논의를 하고자 한다.

첫째, 해양스포츠의 SNS(트위터, 블로그)상의 언급빈도는 윈드서핑이 트위터 48건, 블로그 128건으로 나타났고 요트의 경우 트위터 3,273건, 블로그 2,199건으로 나타났다. 또한 제트스키의 트위터는 110건, 블로그 272건으로 나타났으며, 스쿠버다이빙은 트위터, 909건, 블로그 1,130건으로 나타났다. 그리고 바다낚시의 경우 트위터 313건, 블로그 654건이 언급되어 총 트위터 4,653건, 블로그 4,383건이 윈드서핑, 요트, 제트스키, 스쿠버다이빙, 그리고 바다낚시에 대한 SNS 상의 언급빈도로 나타났다. 이 중 SNS상에 가장 많이 언급된 해양스포츠는 요트이며, 다음으로는 스쿠버다이빙, 바다낚시, 제트스키, 윈드서핑의 순서로 언급이 되었다.

이러한 결과는 우리나라의 중앙부처와 지방자치단체가 요트의 장비의 생산 등 하드웨어 중심의 요트산업 육성 정책과 더불어 요트관광 산업 등 소프트웨어 산업 육성에도 관심을 갖고 많은 산업을 추진하였으나 국민 및 언론의 관심저조와 올림픽에서의 경기력 침체, 고가 장비형 스포츠이미지 그리고 요트를 접하기 위한 장거리 이동 등의 이유로 일반 해양스포츠를 즐기거나 관심을 가지고 있는 소비자들의 관심을 이끌어내지 못하였다는 결과(Lee, Yong-Sik, 2011)와 상반되는 결과를 나타냈었다.

오늘날 요트대회의 경우 그 자체가 하나의 산업으로서 많은 유·무형적인 파급효과를 창출하는 역할을 하며, 실례로 세계 3대 요트대회 중의 하나인 아메리카컵 대회의 경우 2006년 57억 유로의 생산유발효과, 27억 유로의 부가가치 효과 그리고 7만명 이상의 고용유발 효과를 창출하였다(Gyeongnam Development Institute, 2009). 이러한 실질적인 파급효과에 정부와 지방자치단체 그리고 관련협회의 요트산업을 미래 성장동력으로 육성하기 위해 많은 전략적인 정책을 시행하였고 특히, 정부의 정책 중 일환인 ‘50만명 요트 무료체험’ 프로그램과 더불어 지방자치단체의 요트산업 클러스터 지정, 요트의 생산 및 관리 그리고 수리를 담당할 수 있는 전문인력 양성 프로그램 그리고 요트산업의 기반 시설인 마리나 개발과 메가 이벤트로서 요트대회의 개최 등의 요트산업의 활성화를 위한 요트 대중화 프로그램이 전국적으로 시행됨(Cho, Woo-Jeong, 2012)에 따라 소비자들은 다른 해양스포츠에 비해 활발한 SNS 상의 관심을 이끌어내고 있는 것으로 판단된다.

따라서 이러한 잠재적 소비층의 실질적인 참여를 유도할 수 있는 SNS 상의 전문적이고 다양한 소통활동과 홍보활동이 구현 된다면 요트산업을 비롯한 다양한 해양스포츠의 활성화를 이끌어 낼 수 있다고 판단된다.

둘째, SNS(트위터, 블로그)상의 해양스포츠와 가장 많이 연관이 지어 나타나는 단어는 해양스포츠의 고유한 특성을 나타내는 속성으로 총 12,593건의 연관어 중 6,261건으로 나타났으며, 다음으로는 해양스포츠가 실제로 이루어지는 곳인 장소가 2,692건으로 나타났고, 해양스포츠에 대한 심리적 연관어가 1,639건, 취미 1,554건, 브랜드 247건, 상품 200건, 순으로 나타났다.

이러한 결과는 해양스포츠를 소비자가 인지하였을 때 가장 많이 연관되어 관심을 갖는 부분은 바로 해양스포츠가 가진 고유한 속성으로 소비자는 관광, 사진, 장비, 장소 등 다양한 단어를 해양스포츠의 속성과 연관을 지어 생각하고 있는 것을 알 수 있었다. 즉, 해양스포츠를 경함하였거나 참여를 희망하는 소비자들의 경우 스킨스쿠버나 제트보트, 그리고 요트 등의 해양스포츠를 즐기면서 이와 더불어서 함께 할 수 있는 앞서 언급되어진 다양한 활동을 해양스포츠와 분리되어 생각하기보다는 하나의 패키지 상품(package goods)으로 연관을 지어 하나의 속성으로 보고 있는 것을 나타내고 있다.

소비자들은 자신이 중요하게 인식하고 있는 요인에 대한 지속적인 배려가 존재하지 않을 시, 강한 반발로 이어지면서 좋지 않은 이미지를 가질 수 있기에 소비자가 인식하고 있는 긍정적인 요인과 이에 연관되어진 적절한 대응은 소비자의 만족을 높일 수 있다(Yok, Jo-YoungㆍKwon, Wun-Tak & Lee, Young-Ha, 1992). 따라서 해양스포츠의 진흥을 위해 관련된 정부기관 및 관련 협회, 그리고 지자체들은 해양스포츠 소비자들의 해양스포츠와 연관되어 가지고 있는 특성을 고려하여 해양스포츠 자체의 매력과 더불어 연계된 서비스를 효과적으로 제공하여야 할 것으로 판단된다.

Ⅴ. 결론 및 제언

Acknowledgments

※ 이 논문은 부경대학교 자율창의학술연구비(2016년)에 의해 연구되었음.

References

• Beyer, M. A., & Laney, D., (2012), The importance of 'big data': A definition, Stamford, CT, Gartner.
• Breuer, P., Forina, L., & Moulton, J., (2013), Beyond the hype: Capturing value from big data and advanced analytics, McKinsey and Company.
• Cho, Woo-Jeong, (2009), A Study on Activation Strategies for Ocean Sport Industry Through Analyzing Macroscopic Environments and Policies, Korean Journal of Sport Management, 14(3), p203-217.
• Cho, Woo-Jeong, (2012), Analyses of Consumer Preferences and Perceptions Regarding Activation of Yacht Tourism Industry, Journal of Navigation and Port Research, 36(5), p401-407. [https://doi.org/10.5394/kinpr.2012.36.5.401]
• Daum, (2017), http://www.socialmetrics.co.kr/.
• Gyeonggi Research Institute, (2009), 2009 Gyeonggi International Boat Show evaluation and development plan, Research Report.
• Gyeongnam Development Institute, (2009), America's Cup challenging plan for Gyeongnam Yacht Hub, Research Report.
• Hong, Ji-Suk, & Oh, Ick-Keun, (2916), Image difference of before and after an incident using social big data analysis : Focusing on a ramp return of “K” airline, International Journal of Tourism and Hospitality Research, 30(6), p119-133. [https://doi.org/10.21298/ijthr.2016.06.30.6.119]
• Hutton, G., & Fosdick, M., (2011), The globalization of social media: Consumer relationships with brands evolve in the digital space, Journal of Advertising Research, 51(4), p564-570.
• Jang, Seung-Hyun, (2014), A study on the Activation Policy for Marine Sports: Questions and Necessary Concerns, Korean journal of physical education, 53(4), p89-99.
• Ji, Sam-Eob, (1998), A Study on the Method of Constructing a Marine Economy in the 21st Century, Jinhae, Republic of Korea Naval Academy.
• Jo, Jae-Gi, Sin, Yeong-Gyun, & Son, Myeong-Jun, (2004), Examples of Cooperation Between Universities and Local Government for Development of Marine Leisure Sports Tourist a commodity, Korean journal of physical education, 43(2), p351-371.
• Jung, Moon-Hyun, (2014), A Study on the Experience Choice, Experience Effect and Experience Satisfaction on Marine Leisure Sports, Journal of Digital Convergence, 12(10), p605-613. [https://doi.org/10.14400/jdc.2014.12.10.605]
• Kim, Jung-Sook, (2012), Big data Utilization and related Technique and Technology Analysis, The Korea Contents Association Review, 10(1), p34-40.
• Lee, Jin-Mo, (2009), A Study on Developmental Strategies for Marine Leisure Sports Industry, Department of Marine Traffic Information Engineering Graduate School of Korea Maritime and Ocean University.
• Lee, Keun-Mo, Yoon, Yee-Joong, Kang, Hyo-Min, Lee, Jae-Hyung, Lee, Nam-Mi, & Lee, Hyeon-Mi, (2009), A study of knowing issues of activating marine-Leisure sports and the method of its improvement, Korean journal of physical education, 48(6), p111-124.
• Lee, Seong-Hoon, (2012), Use of Big Data, korea Institute of Information Technology Magazine, 10(3), p51-54.
• Lee, Yong-Sik, (2011), Policy alternatives for Yachting development in Korea, Journal of Korean Society of Sport Policy, 8(9), p75-90.
• Moon, Tae-Young, (2010), Influence in Environmental Factors of Experiencing Marine Leisure Sports upon Participants` Emotional Response, Satisfaction, and Re-participation Intention, Journal of Sport and Leisure Studies, 40(2), p799-810.
• Oh, Eung-Soo, (2007), Research for the Activating Exploitation Program of a Water Skis Business as a Marine Leisure Sports in Busan, Kyung-Nam District, Korean Journal of Sport Management, 12(2), p109-127.
• Park, Myong-kug, & Kim, Sung-kue, (2002), Research on the Way of Development in Marine Leisure-Sports through the SWOT Analysis, Korean Journal of Sport Management, 7(1), p207-225.
• Park, Su-Jin, & Hong, Jang-Won, (2012), A Study on the Improvement of Legal System for the Revitalization of Korea's Marine Tourism, Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 18(2), p131-138. [https://doi.org/10.7837/kosomes.2012.18.2.131]
• Ryou, Heung-Joo, Kim, Woo-Sung, & Seo, Dong-Hwan, (2009), The Strategy for the Human Infrastructure Construction of Marine Sports, Journal of Sport and Leisure Studies, 38(1), p87-97.
• Sub, Dong-Hwan, Kang, Myung-Goo, & Lee, Sheng-Yen, (2017), A Reach for Methods of Development of Marine Leisure Sports through the SWOT Analysis, Journal of Digital Convergence, 15(1), p537-546.
• Tapachai, N., & Waryszak, R., (2000), An examination of the role of beneficial image in tourist destination selection, Journal of Travel Research, 39(1), p37-44. [https://doi.org/10.1177/004728750003900105]
• Yok, Jo-Young, Kwon, Wun-Tak, & Lee, Young-Ha, (1992), A Study of Target in Marketing Strategy of Sports for all Clubs, Korean journal of physical education, 31(1), p1083-1091.