전남 여수시 해양관광 데이터로 계절별 방문객 동선 분석하기

전남 여수시 해양관광 데이터로 계절별 방문객 동선 분석하기 여수시는 ‘밤바다의 도시’로 불릴 만큼,
해양관광의 중심지로 자리 잡은 대표적인 남해안 도시다.

2024년 기준으로 여수를 찾은 관광객은 약 1,400만 명에 달하며,
그중 80% 이상이 바다 관련 관광지(해상케이블카, 오동도, 향일암, 돌산대교 등)를 방문한다.

하지만 계절에 따라 관광객의 동선이 크게 달라지면서
교통혼잡, 숙박 수급 불균형, 상권 편중 등의 문제가 꾸준히 발생하고 있다.

이에 여수시는 해양관광 공공데이터를 분석하여
계절별 방문객의 이동패턴을 과학적으로 파악하고,
지속가능한 관광정책 수립에 활용하려 하고 있다.

이 글에서는 여수시의 해양관광 데이터를 활용해
계절별로 관광객의 동선을 분석하고,
그 결과를 기반으로 지역 균형발전형 관광전략을 제안한다.

 

1. 여수시 해양관광 데이터의 구성과 활용 가치

여수시는 한국관광공사, 여수시청, 전라남도 빅데이터센터와 협력하여
관광 관련 데이터를 체계적으로 공개하고 있다.
데이터는 크게 세 가지로 구분된다.

1. 관광객 유입 데이터 –
휴대전화 이동통신 빅데이터를 기반으로
일·주·월 단위의 방문객 수와 지역별 체류시간을 분석한다.

 

2. 관광지 이용 데이터 –
주요 관광지 입장객 수, 주차장 이용률, 케이블카 및 유람선 탑승률 등을 포함한다.

 

3. 소비 및 숙박 데이터 –
카드결제 기반 상권 데이터, 숙박업소 예약률, 식당 이용 건수를 포함하며
방문객의 소비 규모와 활동 반경을 파악할 수 있다.

 

이 세 가지 데이터를 결합하면
“언제, 어디서, 얼마나 오래 머무르고, 어떤 경로로 이동하는가”를
정확히 분석할 수 있다.

이 데이터는 단순한 관광통계가 아니라,
도시교통·숙박산업·상권분석을 통합적으로 설계할 수 있는 기반정보로 활용된다.

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2. 계절별 방문객 동선의 특징

여수시의 관광 데이터 분석 결과,
계절에 따라 방문객의 이동 동선과 체류패턴이 뚜렷하게 구분된다.

• 봄(3~5월):
  벚꽃축제와 오동도, 향일암 방문객이 급증한다.
  주요 이동 동선은 ‘여수EXPO역 → 오동도 → 여문문화의거리 → 향일암’ 순으로 이어진다.
  평균 체류시간은 6.2시간으로, 짧은 당일형 관광이 많다.
• 여름(6~8월):
  돌산대교~무슬목~만성리 해수욕장 구간이 절정의 혼잡도를 보인다.
  여름철에는 유람선, 해상케이블카, 해양레저시설 이용률이 75% 이상 증가한다.
  여름 방문객의 평균 체류시간은 9.8시간으로 가장 길다.
• 가을(9~11월):
  낭만포차거리, 여수밤바다 공연, 미식관광 중심의 이동이 많다.
  SNS 분석 결과, 가을 시즌 여수 관련 해시태그 중
  ‘야경’, ‘데이트’, ‘포차’가 상위 10위를 차지했다.
  이 시기에는 숙박형 여행이 증가하며,
  관광객 1인당 평균 소비금액이 여름 대비 1.4배 높게 나타난다.
• 겨울(12~2월):
  향일암 일출여행, 해돋이 관광객이 집중된다.
  방문객의 이동 동선은 대부분 해안도로 남부권에 한정되며,
  야간 관광보다는 새벽형 이동이 많다.

이처럼 여수의 해양관광은 계절별로
‘봄=꽃, 여름=바다, 가을=야경, 겨울=일출’이라는
명확한 주제형 이동 패턴을 보여준다.

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3. 데이터 분석을 통한 지역별 혼잡도 패턴

여수시 교통·관광 데이터를 GIS(지리정보시스템)로 분석하면
계절별 교통혼잡도와 관광객 밀집 구역이 한눈에 드러난다.

특히 돌산대교~오동도~여문거리 구간은
관광객 이동의 60% 이상이 집중되는 ‘핫존’으로 나타났다.

이 구간의 평균 차량 속도는 여름 주말 기준 14km/h,
주차장 평균 점유율은 96%로 나타나
심각한 교통 정체를 유발하고 있다.

반면 여수 남쪽의 돌산읍 남부, 율촌면, 화양면 일대는
방문객 비율이 전체의 10% 미만으로 낮았다.
즉, 데이터는 여수의 관광이 일부 구역에만 편중되어 있음을 보여준다.

이를 해결하기 위해 여수시는
‘분산형 관광 모델’을 추진 중이다.

예를 들어, 해양힐링코스(돌산 남부~거문도~금오도)를 개발하고,
해상버스 운항정보를 오픈데이터화하여
관광객의 이동 루트를 다변화하려는 노력을 진행 중이다.

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4. 데이터 시각화와 인공지능을 활용한 예측

여수시가 관광정책의 효율성을 높이기 위해서는
데이터 시각화와 예측모델을 결합한 접근이 필요하다.
이를 위해 다음과 같은 방법이 제안된다.

 

1. 시각화 지도 구축
계절별 방문객 밀집도를 열지도(Heatmap)로 표시해
혼잡구역과 저밀도 지역을 직관적으로 파악한다.
또한 시간대별 이동경로를 궤적데이터로 표현하면
‘이동 흐름 시각화(Flow Map)’가 가능하다.

 

2.  AI 기반 방문객 예측
기상데이터, 교통량, 숙박예약률, SNS 언급량 등을 결합한
머신러닝 모델을 통해 향후 특정 날짜의 방문객 수를 예측할 수 있다.
예를 들어, 7월 20일 같은 성수기 주말에는
AI가 예상 방문객 18만 명을 예측하고,
이에 맞춰 교통·주차·숙박 대응계획을 조정하는 것이다.

 

3. 소비데이터 연계 분석
방문객의 동선 데이터에 카드결제 정보와 음식점 밀집도를 결합하면
지역별 소비 편중 현상을 확인할 수 있다.
이 데이터는 지역 상권의 균형발전 정책에 직접적으로 활용될 수 있다.

이렇게 분석과 시각화를 결합하면,
‘관광객이 많은 곳’뿐 아니라
‘방문객이 왜 그 경로를 선택했는지’까지 이해할 수 있다.

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5. 지속가능한 관광정책으로의 확장

여수시의 해양관광 데이터는 단순히 관광객 수를 세는 자료가 아니라,
지속가능한 관광도시 전략의 기반 데이터다.
계절별 방문객의 동선을 이해하면,
특정 시기에 집중되는 인프라 수요를 분산할 수 있다.

예를 들어, 여름철 돌산대교 인근 혼잡을 완화하기 위해
남해안 연계형 관광버스 노선을 신설하고,
겨울철에는 일출·온천 테마를 결합한 남부권 관광 상품을 개발할 수 있다.

또한 관광 데이터는 기후변화 대응에도 활용된다.
기온 상승에 따라 여름철 야간관광 수요가 증가하므로,
여수시는 조명·안전·교통 인프라를 이에 맞게 재설계할 필요가 있다.

이처럼 데이터는 도시가 감으로 운영되는 시대를 끝내고,
‘객관적 근거에 기반한 스마트관광정책’을 가능하게 한다.

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결론

여수시의 해양관광 데이터 분석은
지역경제와 도시교통, 관광정책의 미래를 동시에 보여준다.
계절별 방문객 동선을 과학적으로 파악하면
교통혼잡 완화, 상권 활성화, 균형발전 등
다양한 정책 효과를 실현할 수 있다.

무엇보다 중요한 점은
데이터가 관광의 질을 높이는 핵심 자산이 되었다는 사실이다.
여수는 이제 ‘아름다운 바다의 도시’를 넘어,
데이터로 움직이는 스마트 해양관광도시로 진화하고 있다.