한국 관광지 500: 여행자 감성 평가로 본 2025 한국 관광 지형도

장수청, 야놀자리서치 원장, 미국 퍼듀대학교 교수 / [email protected]
최규완, 경희대학교 호텔관광대학 교수, 경희대학교 H&T애널리틱스센터장 / [email protected]

한국 관광산업은 팬데믹 이전인 2019년 외래 관광객 1,750만 명을 유치하며 지속적인 양적 성장을 이루어 왔다. 코로나19 팬데믹의 충격으로 수년간 위축되었으나, 리오프닝 이후 외래 관광객 수가 빠르게 회복되면서 올해는 2019년의 실적을 상회할 것이 확실시된다. 나아가 2026년에는 외래 관광객 수가 2,000만 명을 넘어설 가능성도 커, 한국 관광산업의 성장세는 중·장기적으로도 지속될 가능성이 높다. 이러한 회복 흐름은 한국의 관광 자원이 내국인뿐만 아니라 외국인에게도 충분한 매력을 지니고 있음을 방증한다.
한편, 여행 소비자의 행태는 디지털 환경을 중심으로 급격하게 변화하였다. 과거 정보 책자나 가이드북에 의존하던 여행자들은 이제 소셜미디어와 온라인 추천 정보를 통해 여행지를 선택하고 여행 계획을 수립한다. 즉, 여행자는 디지털 플랫폼에서 실시간으로 정보를 탐색하고, 자신의 취향에 맞게 여정을 큐레이션하며, 경험을 공유하는 ‘능동적 소비자’로 진화하고 있다.
이러한 변화의 시점에서 기존의 주요 관광지 선정 리스트나 추천 정보는 여전히 일정 부분 참고 자료로 활용되고 있으나, 분명한 한계 또한 존재한다. 예컨대 문화체육관광부와 한국관광공사가 2년마다 선정하는 ‘한국관광 100선’이나 민간 포털의 인기 순위는 주로 전문가 추천과 과거 방문자 통계에 의존한다. 이러한 인지도 중심의 평가는 이미 잘 알려진 관광지를 반복적으로 선정하는 ‘매튜 효과(Matthew Effect)’를 초래할 가능성이 있으며, 그 결과 잠재력 있는 지역의 숨은 관광 명소를 포착하는 데 구조적 한계를 가진다. 더 나아가 방문객 수가 많으면 곧 ‘좋은 관광지’라는 인식이 강화되면서, 실제 만족도와는 무관하게 수도권이나 특정 지역에 추천이 편중되는 정보 비대칭(Information Asymmetry) 문제도 발생한다. 이처럼 공급자 중심의 지표나 전문가 위주의 선정 방식만으로는 여행자가 체감하는 관광지의 실질적인 매력을 충분히 설명하기 어렵다.
이에 본 연구는 관광지 평가에 있어 기존의 정량적 접근을 넘어, ‘여행자 감성 평가’를 핵심 방법론으로 도입하였다. 단순한 방문객 수나 검색량과 같은 1차원적 지표에서 벗어나, 소셜 빅데이터에 축적된 여행자들의 감성 언어 분석을 추가함으로써 관광지의 진정한 가치를 재조명하고자 하였다. 이를 통해 변화하는 관광 트렌드를 보다 정확하게 읽어내고, 대중적으로 알려진 대표 관광지뿐만 아니라 아직 충분히 주목받지 못한 지역의 잠재적 관광 명소를 발굴하는 것을 목표로 한다. 궁극적으로 본 보고서는 대한민국 관광산업이 내·외국인 관광객의 단순한 ‘양적 팽창’을 넘어, 산업 전반의 ‘질적 성숙’ 단계로 도약하는 데 있어 하나의 전략적 이정표가 되기를 기대한다.

연구의 이론적 배경
위에서도 언급한 바와 같이, 현대의 여행자는 더 이상 수동적인 관람객이 아니다. 이들은 디지털 플랫폼 위에서 실시간으로 정보를 탐색하고, 자신만의 취향에 맞게 여정을 설계하며, 그 경험을 다시 네트워크를 통해 확산시키는 능동적인 ‘유기체’이다. 여행자는 더 이상 주어진 관광 상품을 소비하는 존재가 아니라, 정보를 해석하고 선택하며 재생산하는 주체로 변화하였다.
본 연구는 이러한 여행자 행태의 구조적 변화를 반영하여, 관광지의 매력을 보다 과학적으로 측정하고자 하였다. 이를 위해 환경심리학의 고전 이론인 S-O-R(Stimulus–Organism–Response) 이론과 정보시스템 분야의 IAM(Information Adoption Model)을 현대적 디지털 환경에 맞게 재해석하고, 나아가 플랫폼 환경에서 발생하는 매튜 효과(Matthew Effect)를 함께 고려한 통합적 분석 틀을 적용하였다.

디지털 여행 생태계의 S-O-R 이론: 자극, 감성, 그리고 확산
인간의 행동을 설명하는 대표적인 환경심리학 이론인 S-O-R(Stimulus–Organism–Response) 패러다임은 Mehrabian & Russell(1974)에 의해 제시되었다. 이 이론은 외부 환경에서 주어지는 자극(Stimulus)이 개인의 내적 상태(Organism)에 영향을 미치고, 그 결과 접근 또는 회피라는 행동 반응(Response)을 유발한다고 설명한다. 이를 관광 맥락에 적용하면, 여행자가 어떠한 외부 자극을 접하고 마음이 움직이며, 결국 여행이라는 행동으로 이어지는 전 과정을 체계적으로 이해할 수 있다.
특히 2025년의 관광 환경에서 주목해야 할 점은, 이러한 자극의 상당 부분이 더 이상 물리적 공간이 아니라 디지털 공간에서 발생한다는 사실이다. 인스타그램에 게시된 제주의 붉은 노을 숏폼 영상, 유튜브 브이로그 속 부산 자갈치시장의 생생한 소리, 블로그에 묘사된 강릉 커피거리의 분위기는 단순한 정보 전달을 넘어 여행자의 감각과 감정을 직접 자극한다. 이는 마치 생물학적 세계에서 페로몬이 특정 행동을 유도하는 신호로 작용하듯, 잠재적 여행자의 욕망을 깨우는 ‘디지털 페로몬’으로 기능한다.
그러나 모든 자극이 동일한 효과를 발휘하는 것은 아니다. 여행자라는 유기체는 각기 다른 경험과 가치관, 그리고 학습된 판단 기준을 지닌 존재이다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 현대 소비자의 ‘심리적 면역 시스템’이다. 과거 과장된 광고나 연출된 홍보성 콘텐츠, 조작된 후기에 반복적으로 노출된 경험은 소비자로 하여금 상업적 메시지에 대해 방어적인 태도를 형성하게 만들었다. 이로 인해 진정성이 결여된 자극은 쉽게 거부되는 반면, 나와 유사한 취향을 지닌 일반인의 체험담이나 신뢰하는 인플루언서의 콘텐츠는 이러한 면역체계를 우회하여 여행자의 감정(Affect)을 직접 자극한다.
이러한 내적 변화는 결국 행동(Response)으로 이어진다. 디지털 시대의 관광 행동은 단순한 방문 여부를 넘어, 현장에서의 감동이나 실망이 사진, 영상, 텍스트의 형태로 재가공되어 다시 네트워크로 확산되는 특징을 지닌다. 이로써 관광 행동은 일회성 소비가 아니라, 자극과 반응이 반복적으로 순환되는 확산 구조를 형성하게 된다. 본 연구는 이러한 확장된 S-O-R 구조를 통해 여행자가 무엇에 이끌려 마음을 여는지를 분석하고자 하였다.

IAM 모형의 재해석: 관광지 선택과 ‘맛집 줄 서기’의 논리
S-O-R 이론이 여행자의 감정 변화와 행동 확산의 거시적 흐름을 설명한다면, 정보채택모형(IAM, Information Adoption Model)은 여행자가 어떤 정보를 신뢰하고 채택하는지를 설명하는 미시적 이론이다. Sussman & Siegal(2003)에 따르면, 개인은 정보를 수용할 때 정보 내용 자체의 설득력인 주장의 품질(Argument Quality)과 정보를 제공하는 주체에 대한 신뢰성인 정보원 신뢰도(Source Credibility)를 핵심 기준으로 삼는다.
이를 관광 맥락에 적용하면, 여행자의 행동 반응은 자극의 양이나 빈도만으로 결정되지 않으며, 그 정보가 얼마나 신뢰할 만하고 의미 있는가에 의해 좌우된다. 이러한 정보채택 과정을 이해하는 데 가장 직관적인 비유가 바로 ‘맛집 줄 서기’ 현상이다.
관광지의 평판(Reputation)은 소셜미디어와 온라인 플랫폼에서 생성되는 언급량, 즉 버즈량으로 측정된다. 이는 식당 앞에 늘어선 긴 줄과 같다. 여행자는 아직 실제 경험을 하지 않았더라도, 많은 사람이 언급하고 방문했다는 사실만으로 “검증된 곳일 가능성이 높다”는 사회적 증거를 획득한다. 이때 평판은 초기 선택의 불확실성을 줄여주는 역할을 한다.
그러나 줄이 길다고 해서 음식의 질이 반드시 뛰어나다고 보장할 수는 없다. 관광지 역시 높은 언급량이 실제 만족도를 담보하지는 않는다. 이 지점에서 중요한 것이 관광지의 매력(Attractiveness)이다. 매력은 여행자가 실제로 경험한 감동의 질을 의미하며, 본 연구에서는 소셜 빅데이터 기반 감성 분석을 통해 도출된 긍정 반응의 비율로 측정된다. IAM 모델이 시사하듯, 평판은 초기 유입을 결정하지만 매력은 재방문과 추천이라는 지속적 확산 행동을 결정한다.
 

매튜 효과와 알고리즘 편향
현대 관광 생태계에서 간과할 수 없는 또 하나의 이론적 배경은 매튜 효과(Matthew Effect)이다. “무릇 있는 자는 받아 풍족하게 되고, 없는 자는 그 있는 것까지 빼앗기리라”라는 성경 구절(마태복음 25장29절)에서 유래한 이 개념은, 디지털 플랫폼 환경에서 발생하는 알고리즘 편향을 설명하는 데 매우 적합하다.
디지털 플랫폼의 추천 알고리즘은 기본적으로 데이터가 많은 대상에 유리하게 작동한다. 이미 잘 알려진 관광지는 검색량과 리뷰, 언급량이 많아 플랫폼 상단에 노출되고, 이는 다시 더 많은 방문과 데이터를 유도하는 선순환을 형성한다. 반면, 뛰어난 잠재력을 지니고 있음에도 불구하고 초기 데이터가 부족한 지방의 소규모 관광지는 알고리즘의 선택을 받지 못한 채 대중의 시야에서 사라지는 악순환에 빠진다.
이는 앞서 설명한 IAM 구조와도 맞닿아 있다. 정보원 신뢰도는 데이터의 축적을 통해 강화되는데, 플랫폼 환경에서는 이 신뢰도가 알고리즘에 의해 자동 증폭된다. 그 결과, 여행자의 선택은 개인의 판단이라기보다 플랫폼이 제공한 ‘보이는 선택지’에 의해 구조적으로 제한된다. 다시 말해, 매튜 효과는 여행자의 감성과 정보채택 이전 단계에서 작동하는 시스템적 편향이라 할 수 있다.
본 연구는 이러한 알고리즘 편향을 인지하고, 전수 조사에 가까운 데이터 조사를 통해 기존 추천 시스템의 그늘에 가려진 관광지를 가능한 한 폭넓게 포함하고자 하였다. 이는 단순한 순위 산정이 아니라, 매튜 효과로 왜곡된 관광지 인식 구조를 교정하고, 실제 매력을 지닌 ‘숨은 보석’들을 데이터 기반으로 재조명하기 위한 시도이다.
연구의 이론적 배경을 종합하여 보면, S-O-R 이론은 여행자의 감정과 행동이 어떻게 형성되고 확산되는지를 설명하고, IAM 모형은 그 과정에서 어떤 정보가 선택되는지를 설명한다. 여기에 매튜 효과는 이러한 선택 과정이 결코 중립적이지 않으며, 플랫폼 구조에 의해 왜곡될 수 있음을 보여준다. ‘한국관광지 500’은 이 세 가지 이론을 종합하여, 디지털 여행 생태계 속 관광지의 진정한 매력을 보다 균형 있게 측정하고자 하는 시도이다.

연구 방법: 빅데이터로 읽는 여행자의 감성 평가
데이터 수집 및 정제
본 연구는 통계적 정확성만을 추구하기보다, 디지털 공간에서 여행자들이 실제로 무엇을 보고 느끼며 말하는지를 관찰하는 디지털 민족지학(Digital Ethnography)적 접근을 취하였다. 여행자는 온라인에서 정보를 탐색하고 경험을 공유하며, 그 흔적이 곧 집단적 인식과 감정의 지형도를 만든다. 본 연구는 이 ‘디지털 발자국’을 수집·정제하여 관광지의 매력을 객관화하고자 하였다.
첫째, 표본 프레임을 최대한 확장하였다. 전국 229개 기초지자체(시·군·구)의 공식 홈페이지와 관광 포털에 등재된 관광 관련 자원을 전수조사에 가깝게 수집하여, 총 27,835개를 국내 관광지 모집단에 거의 근접하는 수의 표본프레임을 설정하였다. 이는 기존 ‘한국관광 100선’과 같이 소수 후보군을 놓고 추천 기반으로 평가하는 방식이 지니는 편향을 줄이고, 데이터 기반으로 숨은 강소 관광지까지 발굴하기 위한 설계이다.

둘째, 엄격한 필터링을 수행하였다. 관광 목적지로서의 정체성이 명확하도록 일반 음식점·카페, 숙박시설, 그리고 지역 주민 중심의 생활 체육 시설(동네 공원, 약수터 등)은 전문가 검토를 거쳐 제외하였다. 이 과정을 통해 16,745개소를 최종 분석 대상으로 확정하였다. 즉, 단순 ‘관광지 추천 리스트’가 아니라 ‘관광 목적지 생태계’를 최대한 포괄하되, 분석의 초점을 흐리는 항목은 정제하여 데이터의 해석 가능성을 높였다.
셋째, 데이터 소스와 채널을 설계하였다. 국내 최대 소셜 빅데이터 분석 기업인 바이브컴퍼니(VAIV)의 텍스트 데이터베이스를 활용하였다. 여행자의 자발적 경험이 축적되는 인스타그램, 유튜브, 블로그, 온라인 커뮤니티 등을 주요 채널로 삼았고, 홍보성 기사 비중이 높은 뉴스 채널은 분석에서 제외하여 데이터의 순도를 높였다. 이는 광고 문구보다 ‘다녀온 사람이 남긴 말’이 관광지의 실질적 매력을 더 정확히 반영한다는 판단에 근거한다.
넷째, 분석 기간은 최신 트렌드와 계절적 특성을 모두 반영하기 위해 2024년 10월부터 2025년 9월까지 최근 1년으로 설정하였다. 이를 통해 특정 계절이나 이벤트에 치우치지 않으면서도, 현재 여행 시장의 감각을 반영하도록 하였다.

다섯째, 관광자원의 성격을 체계적으로 비교·분석하기 위해, 최종 분석 대상 관광지를 성격에 따라 3개의 대분류 카테고리로 구분하였다. 이는 관광지의 ‘우열’을 가르기 위한 분류가 아니라, 여행자가 기대하는 경험의 유형과 감성 반응의 차이를 보다 정밀하게 해석하기 위한 분석 장치이다. 구체적으로 관광자원은 ▲자연경관형 ▲역사·문화형 ▲엔터테인먼트형의 세 가지 유형으로 구분되었다.
•    자연경관형 관광지는 산·바다·계곡·호수 등 자연환경과 경관적 요소를 핵심 매력으로 하는 관광자원으로, 휴식·치유·감상 중심의 경험을 제공하는 곳이다. 
•    역사·문화형 관광지는 유적지, 고택, 종교 건축물, 박물관 등 지역 고유의 역사적 배경과 문화적 정체성을 담고 있어 학습·탐방·문화 향유 성격이 강한 관광자원이다. 
•    엔터테인먼트형 관광지는 테마파크, 수족관, 체험형 전시, 레저·액티비티, 쇼핑·복합시설 등 방문객에게 오락적 즐거움과 역동적인 체험을 제공하는 관광자원이다.

감성 분석 고도화
빅데이터 분석의 핵심은 방대한 노이즈(Noise) 속에서 유의미한 정보를 찾아내는 데 있다. 본 연구는 단순히 단어가 ‘많이 등장했는가’를 세는 수준을 넘어, 문맥 속에 담긴 감정의 방향과 강도를 구분하여 해석하고자 하였다.
이를 위해 Transformer Architecture 기반의 자연어 처리(NLP) 모델을 활용하였다. 예컨대 ‘사람이 많아서 죽을 뻔했다’는 혼잡에 대한 불만이며, ‘사람이 많아서 축제 분위기가 났다’는 활기와 즐거움의 표현이다. 표면 단어가 유사하더라도 문맥이 다르면 감성은 정반대가 된다. 본 연구는 이러한 차이를 구분하고, 이모지(Emoji), 반복 표현, 복합 해시태그의 뉘앙스까지 반영하여 긍·부정 감성 반응을 산출하였다. 그 결과, 본 연구는 각 관광지를 평가하기 위한 두 가지 핵심 지표를 도출하여 분석에 활용하였다.
•    언급량(버즈, Buzz Volume): 해당 관광지가 디지털 공간에서 얼마나 자주 언급되는가를 나타내는 평판의 신호이다.
•    긍정 감성 비율(호감도, Sentiment Ratio): 전체 언급 중 긍정 표현이 차지하는 비중(0~100%)으로, 평균적 만족과 호감의 수준을 가늠하는 지표이다.

평가 모델: 순위 기반 스코어링(Rank-Based Scoring)과 한국 관광지 500
버즈량은 수만 건에서 수백만 건까지 분포할 수 있는 절대량 지표이며, 긍정 감성 비율은 0~100% 범위의 비율 지표이다. 서로 다른 단위와 스케일을 가진 두 지표를 그대로 결합하면 통계적 왜곡이 발생할 수 있다. 예컨대 버즈가 매우 큰 초대형 관광지는 감성 비율이 다소 낮더라도 절대량의 힘으로 과도하게 유리해질 수 있고, 반대로 버즈가 작지만 매우 높은 만족도를 가진 관광지는 과소평가될 수 있다.
이를 해결하기 위해 본 연구는 절대 수치가 아닌 상대적 순위를 기반으로 하는 하이브리드 평가 모델을 설계하였다. 이는 서로 다른 단위의 값을 ‘같은 저울’ 위에 올려놓기 위한 방법이며, 유명 관광지와 숨은 명소를 동일한 기준에서 비교할 수 있게 한다.
구체적인 절차는 다음과 같다.
1.    개별 순위 산정: 관광지에 대해 버즈량 순위와 긍정 감성 비율 순위를 각각 산출하였다.
2.    통합 점수 계산: 두 순위에 동일 가중치(50:50)를 부여하여 산술 평균을 산출하고, 이를 평균 순위로 도출하였다. 이 값이 낮을수록 종합순위가 높다.
3.    동률 처리: 평균 순위가 동일한 경우, 대중적 인지도를 나타내는 버즈량이 더 높은 관광지에 우선순위를 부여하였다. 이는 동점 상황에서 최소한의 실무적 기준을 적용한 룰이다.
이 모델은 압도적 인지도를 가진 대형 관광지(예: 수도권 메가 테마파크)와 인지도는 낮지만 만족도가 매우 높은 지역 소규모 명소(예: 지방의 수목원·둘레길·전망대 등)를 동일한 선상에서 공정하게 평가할 수 있게 한다. 즉, ‘유명한 곳’과 ‘사랑받는 곳’을 동시에 포착하는 구조이다.

결과 제시 방식: 한국 관광지 500의 티어(Tier) 분류 및 공개 원칙
본 연구는 최종 산출된 종합순위를 바탕으로 상위 500개 관광지(‘한국 관광지 500’)를 선정하였으며, 정책·산업적 활용도를 높이기 위해 이를 3단계 티어(Tier)로 구분하여 발표하였다. 이는 단순한 서열화를 위한 구분이 아니라, 정책 투입 방식과 성장 전략을 차별적으로 설계하기 위한 ‘실행 가능한 분류’이다. 또한 대한민국 전체 기초지자체를 대상으로 분석을 수행한 만큼, 최종 500개 관광지에는 지자체별 최소 1개 관광지가 포함되도록 최종 조정하였다.
•    Tier 1 (1~100위): 국내 관광을 선도하는 최상위권 관광지이다. 전국적 인지도와 디지털 확산력, 그리고 긍정 감성이 모두 높은 ‘대표 관광지’ 층이다. 전통적 랜드마크뿐 아니라 최근 급부상한 핫플레이스도 포함될 수 있다.
•    Tier 2 (101~300위): 중상위권 관광지로, 지역 대표급 수요를 형성하고 있으며 매력 지표도 안정적인 층이다. 적절한 투자와 콘텐츠 보강, 접근성 개선이 결합될 경우 Tier 1로 도약할 여지가 큰 ‘알짜 성장군’이다.
•    Tier 3 (301~500위): 성장 잠재력이 있는 관광지 층이다. 아직 인지도가 낮은 경우가 많지만, 감성 반응이 양호하거나 독특한 경험 요소를 보유한 ‘숨은 보석’이 다수 포함된다. 다만 Tier 3은 지나친 서열화 경쟁을 지양하기 위해 개별 순위를 공개하지 않고 ‘목록 형태로만’ 제시하기로 하였다.

분석 결과
분석 결과는 서울·제주·부산 등 전통적 강자가 여전히 상위권을 점유하고 있음에도, 지방 중소 관광지의 약진은 향후 지역관광의 균형발전에 대한 가능성을 시사한다. 무엇보다 이번 결과는 ‘유명한 곳’ 중심의 관광에서 ‘사랑받는 곳’ 중심의 관광으로 무게중심이 이동할 수 있음을 보여준다. (한국 관광지 500 전체 리스트는 별첨 참조)

한국 관광지 500의 전체 구성: 자연이 저변, 역사가 축, 엔터가 성장 엔진
우선 500개 관광지를 자연경관·역사문화·엔터테인먼트의 3개 카테고리로 구분해 보면, 한국 대표 관광지가 어떤 성격으로 구성되어 있는지가 드러난다. 500선은 자연경관형이 가장 큰 비중을 차지하고, 역사문화형이 그 다음을 이루며, 엔터테인먼트형은 상대적으로 작지만 상위권에서 높은 폭발력을 보여주는 구조를 보인다. 이는 한국 관광의 저변이 산·바다·숲·호수 등 자연 기반의 휴양·치유 수요에 놓여 있음을 의미하는 동시에, 국가 관광의 정체성과 서사를 구성하는 중심축이 역사문화 자원에 있음을 보여준다. 엔터테인먼트형은 절대 개수는 상대적으로 적지만, 체험과 소비, 콘텐츠 생산을 촉진해 관광의 확산 속도를 높이는 ‘가속페달’로 기능한다는 점에서 전략적 중요성이 크다.

지역별 지형: 서울은 역사, 강원·제주는 자연, 부산은 융복합
다음으로 지역별 분포를 살펴보면, 권역별 관광 정체성이 매우 선명하게 드러난다. 서울은 역사문화 자원이 도심에 고밀도로 집적된 전형적인 ‘역사문화 허브’로, 대표 문화유산과 박물관·도심문화 자원이 상위권을 견인한다. 서울의 강점은 단일 관광지의 매력이라기보다, 역사문화 자원이 군집을 이루며 ‘클러스터’로 작동한다는 점에 있다. 이는 외래 관광객의 첫 진입지이자 국내 관광의 기준점으로서 서울이 갖는 구조적 우위를 보여준다.

반면 강원과 제주는 자연경관형 관광지 비중이 절대적으로 높다. 강원은 산과 바다를 동시에 보유한 생태·휴양 메카로서 전국 단위에서 넓은 선택지를 제공하며, 제주는 자연경관 의존도가 매우 높아 ‘자연 기반 관광의 대표 권역’이라는 성격이 더욱 강화되었다. 다만 이러한 강점은 동시에 계절성과 기상 변수에 취약하다는 약점을 내포하므로, 날씨와 무관한 실내형 콘텐츠나 체류형 경험 요소를 보완하는 전략이 필요하다는 시사점을 제공한다.
부산은 해양 자연경관을 중심으로 하되, 도심형 콘텐츠와 야간관광, 지역문화가 결합된 융복합 구조가 특징이다. 즉 부산은 바다라는 강력한 자연 자산을 기반으로 하면서도, 도시적 체험과 소비가 동시에 발생하는 ‘올라운드 관광도시’로 진화하고 있음을 보여준다. 

경북권은 경주·안동 등 역사문화 자원의 강점과 포항·울진 등 해양·자연 자원이 함께 공존하며, 권역 내 연계 관광을 통해 시너지를 창출할 여지가 큰 구조로 나타난다. 충청·전라권은 특정 유형에 편중되기보다 자연과 역사문화가 비교적 분산된 포트폴리오 형태를 보이며, 지역별로 차별화된 이야기와 체험을 연결하는 전략이 중요해진다.
 

카테고리별 상위권의 의미: 무엇이 1등을 만드는가
카테고리별 상위권을 자세히 보면 ‘여행자가 무엇에 반응하는가’가 더 또렷해진다. 자연경관형은 전통적으로 산악·계곡·호수 자원이 강했으나, 이번 결과에서는 특히 해양 관광지의 존재감이 두드러진다. 해변은 단순한 풍경이 아니라, 도시적 콘텐츠와 결합될 때 강력한 체험 무대가 되며, 감성 확산이 빠르게 일어나는 특징을 보인다. 즉 자연경관 부문에서의 경쟁은 ‘더 큰 자연’이 아니라 ‘더 좋은 장면과 경험’을 만들어낼 수 있는가로 이동하고 있다.
역사문화형에서는 서울의 압도적인 상위권 장악이 확인된다. 이는 문화유산 자체의 가치뿐 아니라, 접근성과 콘텐츠화, 그리고 ‘체험 가능한 서사’로 재구성되는 과정이 결합되면서 발생한 결과이다. 역사문화 자원은 보존의 대상에서 멈추지 않고, 야간관람·복식체험·행사 등과 결합될 때 더 강한 생명력과 확산력을 갖는다.
엔터테인먼트형은 테마파크·체험시설과 같은 고정밀 하드웨어 콘텐츠가 강세를 보인다. 이 유형의 장점은 체험의 구조가 명확하고, 만족도가 높을 경우 재방문과 추천의 확률이 높아지며, 무엇보다 ‘사진·영상으로 전환 가능한 장면’을 안정적으로 제공한다는 점이다. 엔터테인먼트형이 전체 비중은 작더라도 상위권에서 강한 폭발력을 보이는 이유가 여기에 있다.

세 가지 대표 사례: 패러다임 전환이 만들어낸 순위
이번 상위 순위의 핵심은 여행자가 장소를 소비하는 방식이 변화했다는 점에 있다. 첫 번째 사례는 광안리가 해운대를 앞서 ‘한국관광지 500’ 전체 1위를 차지한 것이다. 해운대가 오랜 기간 ‘한국 여름 바다’의 상징이었다면, 광안리는 자연경관 자체에 더해 참여형 콘텐츠를 통해 여행자 경험을 재구성한 공간이라 할 수 있다. 특히 드론쇼와 같은 야간 콘텐츠는 디지털 공간에서 강력한 확산력을 지니며, 여행자가 현장에서 체험한 순간을 즉시 촬영하고 공유하도록 유도한다. 해운대가 ‘관람형 스케일’의 공간이라면, 광안리는 여행자가 직접 장면을 만들고 이를 확산시키는 ‘참여형 무대’로 기능하며, 이러한 차이가 디지털 감성 반응에 그대로 반영된 것으로 해석할 수 있다.
두 번째 사례는 경복궁의 재발견이다. 경복궁은 여전히 역사문화 부문 최상위권이지만, 그 소비 방식은 과거와 다르다. 한복 체험과 야간관람은 문화유산을 ‘엄숙한 답사 공간’에서 ‘몰입형 체험 플랫폼’으로 전환시켰다. 전통 자산이 현대적 연출과 결합할 때, 역사문화 관광은 보존과 향유를 동시에 달성하며, 젊은 세대와 외래 관광객 모두에게 강력한 매력으로 작동한다.
세 번째 사례는 포항 스페이스워크가 보여준 지방 소도시의 반란이다. 포항은 전통 관광도시가 아니었으나, 스페이스워크는 아이코닉한 형태와 체험성, 조망, 그리고 콘텐츠화(사진·영상 공유) 요소를 결합해 전국구 확산을 만들어냈다. 이는 역사·자연의 기본 체급이 상대적으로 약한 도시라도, 압도적인 비주얼과 독특한 체험을 갖춘 ‘킬러 콘텐츠’ 하나가 지역의 이미지를 바꾸고 관광 흐름을 재편할 수 있음을 보여주는 사례이다.

한국 관광지 500이 주는 시사점:  ‘유명함’을 넘어 ‘사랑받음’으로 
앞서 살펴본 ‘한국 관광지 500’의 분석 결과는 한국 관광이 대형 인프라와 상징적 랜드마크 중심의 경쟁에서 벗어나, 여행자가 직접 개입하고 경험을 재생산하는 방향으로 이동하고 있음을 보여준다. 이는 단순한 취향 변화가 아니라, 여행자가 관광지를 평가하고 기억하는 방식 자체가 구조적으로 변화하고 있음을 의미한다. 이러한 전환을 종합적으로 설명하는 개념이 바로 S.P.E.C.T.R.U.M.이다.
S.P.E.C.T.R.U.M.은 2025년 한국 관광을 관통하는 여덟 가지 흐름, 즉 Specialized, Personalized, Eco-friendly, Connected, Tech-based, Rural, Unique, Meaningful을 포괄하는 트렌드 프레임이다. 이 프레임의 중심에는 ‘얼마나 유명한가’라는 질문이 아니라, ‘얼마나 의미 있고, 나에게 맞으며, 다시 이야기하고 싶은 경험인가’라는 기준이 놓여 있다. 본 연구의 500개 관광지 데이터와 정성적 분석을 종합한 결과, 이 가운데 특히 세 가지 트렌드가 뚜렷하게 부각된다.

1. 촌캉스: 시골이 ‘목적지’가 되는 순간 (Rural · Meaningful)
첫 번째 핵심 트렌드는 MZ세대를 중심으로 확산된 ‘촌캉스 (촌+바캉스)’이다. 이는 단순한 레트로 감성의 유행을 넘어, 시골이 더 이상 경유지나 부모 세대의 공간이 아니라 의도적으로 선택되는 여행 목적지로 재정의되고 있음을 보여준다.
실제 데이터에서도 농촌·한옥·마을 체험형 관광지의 긍정 감성 비율은 꾸준히 상승하고 있다. 경기도 남양주의 ‘그랜마 하우스’, 양평의 ‘초시매 한옥스테이’와 같은 공간들은 화려한 호텔이나 리조트에 비해 불편한 요소가 많음에도 불구하고 예약 대란을 겪고 있다. 재래식 부엌, 몸빼 바지, 시골 밥상과 같은 요소들은 과거에는 결핍의 상징이었지만, 이제는 도시에서 쉽게 경험할 수 없는 희소한 정서적 자원으로 인식된다.
이러한 변화의 근본 원인은 고도의 디지털 환경과 경쟁 사회에 대한 피로감에 있다. 여행자들은 더 많은 자극을 원하기보다, 덜 자극적인 환경에서의 회복과 정서적 안식을 갈구한다. 촌캉스는 ‘무엇을 하지 않아도 되는 시간’을 제공하며, 이러한 경험은 디지털 감성 데이터에서 매우 높은 호감도로 반영된다. 즉, 시골의 느림과 단순함은 더 이상 약점이 아니라, 강력한 경쟁우위로 전환되고 있다.
 

2.  하이퍼 로컬리즘: ‘그 지역다움’에 머무는 여행 (Specialized · Personalized · Unique)
두 번째 핵심 트렌드는 하이퍼 로컬리즘(Hyper-Localism)이다. 이는 유명 관광지를 빠르게 소비하는 ‘도장 깨기식 여행’에서 벗어나, 지역 고유의 삶과 이야기 속으로 깊이 들어가는 여행 방식을 의미한다. 여행자들은 이제 ‘어디를 갔는가’보다 ‘그곳에서 무엇을 경험했고, 무엇을 느꼈는가’를 더 중요하게 평가한다.
이러한 흐름은 데이터 기반 관광 정책 사례에서도 확인된다. 경기도 김포시는 막연한 이미지 홍보 대신, 신용카드 결제 데이터와 통신사 이동 데이터를 융합 분석하여 실제 소비가 집중되는 식당과 이동 동선을 파악하고, 이를 기반으로 ‘김포 5미(味) 로드’를 설계했다. 이는 감(感)에 의존한 기획이 아니라, 증거에 기반한 관광 설계로, 지역 미식과 생활 이야기를 하나의 서사로 엮어냈다. 그 결과 김포는 단순한 수도권 외곽 도시가 아니라, 의미 있는 로컬 미식 여행지로 인식되기 시작했다.
하이퍼 로컬리즘의 핵심은 대규모 개발이 아니라, 이미 존재하는 지역 자원을 정교하게 해석하고 이야기화하는 능력에 있다. 지역 고유의 음식, 생활 방식, 골목의 분위기, 사람들의 표정이 하나의 경험으로 엮일 때 여행자의 감성 점수는 극대화된다. 이는 관광지가 사랑받기 위해 필요한 조건이 ‘특별함(Specialized)’과 ‘개인화(Personalized)’의 결합임을 보여준다.

3. 스마트 관광의 역설: 아날로그 감성을 위한 첨단 기술 (Tech-based · Connected)
세 번째 트렌드는 겉보기에는 역설적이다. 가장 아날로그적인 여행, 즉 촌캉스나 로컬 체류형 여행을 즐기기 위해 여행자들은 오히려 가장 정교한 디지털 기술을 요구한다. 다만 이때 기술은 전면에 드러나는 주인공이 아니라, 여행의 불편함을 제거하는 ‘보이지 않는 인프라’로 작동해야 한다.
인천광역시의 스마트 관광 도시 조성 사업은 이러한 방향성을 보여준다. ‘인천e지’ 앱은 AR 기술로 개항장의 과거를 시각화하고, AI 기반으로 개인 맞춤형 관광 코스를 추천하며, 짐 배송 서비스를 통해 ‘빈손 여행’을 가능하게 한다. 여행자는 기술의 존재를 강하게 인식하지 않지만, 그 결과 여행의 몰입도와 편의성은 크게 향상된다.
이 사례는 기술이 관광의 목적이 아니라, 경험을 방해하지 않기 위한 수단이 되어야 함을 시사한다. 스마트 관광의 궁극적 목표는 더 많은 기능을 보여주는 것이 아니라, 여행자가 공간과 순간에 더 깊이 집중할 수 있도록 돕는 데 있다.
종합해보면, S.P.E.C.T.R.U.M.으로 요약되는 2025년 관광 트렌드는 관광지는 더 이상 유명하기만 해서는 충분하지 않다. 여행자가 그 공간에 개입하고, 감정을 느끼고, 다시 말하고 싶어질 때 비로소 경쟁력을 갖는다. 자연경관은 여전히 한국 관광의 저변이지만, 장면과 서사, 참여형 경험이 결합되지 않으면 감성 확산은 일어나지 않는다. 역사문화 자원 역시 보존을 넘어 현대적 감각으로 재해석될 때 비로소 지속 가능한 생명력을 얻는다. 결국 관광의 경쟁력은 ‘얼마나 많은 사람이 왔는가’가 아니라, ‘얼마나 많은 사람이 그 경험을 다시 이야기하는가’에 달려 있다.

정책적 제언: 하드웨어에서 휴먼웨어로
1.  ‘모방’을 멈추고 ‘경험 기획’을 시작하자
현재 다수의 지자체 관광 정책은 여전히 ‘눈에 보이는 단기 성과’를 중심으로 움직인다. 출렁다리, 케이블카, 전망대, 모노레일과 같은 시설 중심 사업은 단기간 화제를 만들 수는 있으나, 충분한 사업성 검토와 차별화 전략이 결여될 경우 예산 낭비와 방치라는 부작용을 낳는다. 문제는 시설 그 자체가 아니라, 지역의 맥락과 무관한 미투(Me-too)식 모방 전략에 있다.
관광객은 ‘어디에나 있는 것’을 보기 위해 일부러 그 지역을 찾지 않는다. 옆 동네에 출렁다리가 있다고 해서 우리 동네에도 출렁다리를 놓는 방식은 장기적으로 지역 고유의 색을 지우고 관광 매력을 하향평준화시킨다. 이제 지자체와 DMO는 건설 중심 사고에서 벗어나, 여행 경험의 질을 높이는 ‘기획 중심 조직’으로 전환해야 한다.
또한 지역 내 모든 관광지를 동시에 키우겠다는 발상에서 벗어나, 핵심 관광지와 보조 관광지를 구분하고 역할을 명확히 해야 한다. 이 과정에서 가장 중요한 투자 대상은 시설이 아니라 사람, 즉 지역의 이야기를 발굴하고 해석할 수 있는 로컬 크리에이터, 해설사, 기획자라는 휴먼웨어(Humanware)이다. 즉, 관광의 차별성은 콘크리트가 아니라 서사와 사람에서 나온다.

2.   ‘Only-Here’ 콘텐츠 개발: 지역 DNA에서 출발하라
관광 경쟁력의 핵심은 이제 ‘Only-Here 콘텐츠’, 즉 그 지역에서만 가능한 경험이다. 이는 정보채택모형(IAM) 관점에서도 중요하다. 여행자가 관광 정보를 수용할 때 결정적 역할을 하는 것은 정보원의 크기보다 ‘주장의 품질’, 다시 말해 콘텐츠 자체의 매력도이기 때문이다.
포항의 스페이스워크는 산업도시라는 지역 정체성을 역발상으로 전환해, 철제 구조물이라는 도시의 DNA를 관광 콘텐츠로 승화시킨 사례다. 전남 순천시는 정원박람회를 계기로 순천만국가정원과 습지를 연계한 생태관광 브랜드를 구축했고, 경남 통영시는 통영국제음악제를 20년 이상 꾸준히 육성해 ‘예술의 섬’이라는 이미지를 만들었다. 이들 지역의 공통점은 시설이 아니라 이야기와 정체성에서 출발했다는 점이다.

3.   데이터 기반 ‘정밀 타겟팅’과 DMO 협력 강화
또 하나의 구조적 문제는 관광 마케팅의 비효율성이다. 많은 지자체가 한정된 예산으로 불특정 다수를 대상으로 ‘우리 지역에 오세요’라는 방식의 홍보를 반복한다. 이 방식은 효율이 낮고, 예산 낭비로 이어지기 쉽다.
해결책은 데이터 기반 정밀 타겟팅이다. 본 연구에서 구축한 버즈량과 감성 점수 데이터를 활용하면, 관광지를 ‘평판은 높지만 매력은 낮은 곳’과 ‘평판은 낮지만 매력은 높은 곳’ 등으로 구분할 수 있다. 전자의 경우 추가적인 홍보보다 서비스 품질 개선과 만족도 제고에 집중하는 것이 바람직하며, 후자의 경우 대규모 광고 없이도 입소문 중심의 전략을 통해 충분한 성장이 가능한 숨은 보석이라 할 수 있다.
따라서 DMO는 이러한 ‘평판–매력 매트릭스’를 이해하고, 이를 정책 수립과 마케팅 의사결정 과정에 실질적으로 적용해야 한다. 동시에 OTA 및 플랫폼 기업과의 협업을 통해 개인화 추천, 관심사 기반 광고 등 민간 부문의 기술 역량을 적극 활용할 필요가 있다. 즉, 공공 부문은 데이터 해석과 지역 기획 역량을 강화하고, 민간 부문은 확산과 전환(예약·결제·추천) 기술을 결합하는 방식의 역할 분담과 협력이 요구된다.

4.   민간 산업계: 초개인화 상품과 디지털 격차 해소
민간 산업계에는 분명한 기회가 있다. ‘한국관광지 500’ 데이터는 아직 시장에서 충분히 활용되지 않은 틈새 수요를 보여준다. 여행사와 OTA는 1티어 관광지 중심 상품에서 벗어나, 감성 점수가 높은 2·3티어 관광지를 엮은 초개인화 상품을 개발할 필요가 있다. 예컨대 ‘나만 아는 힐링 명소’, ‘인스타그래머블 촌캉스 투어’와 같은 테마형 상품은 대중 관광보다 높은 만족도와 충성도를 만들어낼 수 있다.
아울러 대형 플랫폼 기업은 기술 인프라가 부족한 지방의 소규모 관광지들이 예약·결제·정보 제공 시스템을 갖출 수 있도록 기술 제휴와 지원을 확대할 필요가 있다. 이는 매튜 효과로 인한 정보 불균형을 완화하고, 관광 생태계 전반의 지속 가능성을 높이는 길이기도 하다.

결언: 한국 관광의 새로운 나침반
<한국 관광지 500>은 단순한 순위표가 아니다. 이는 데이터의 바다에서 건져 올린, 한국 관광이 나아가야 할 방향을 가리키는 새로운 나침반이다. 본 연구는 관광지의 ‘규모’나 ‘시설’이 아니라, 여행자의 마음이 어디에서 움직이고 머무는지를 추적했다. 그 결과는 분명하다. 거대한 인프라보다 작은 드론쇼가 사람을 모으고(광안리), 낡은 시골집이 최첨단 호텔보다 더 깊은 감동을 주며(촌캉스), 버려졌던 철 구조물이 도시의 상징으로 재탄생할 수 있음(포항)을 데이터는 명확히 보여준다.
이제 선택은 분명하다. 과거의 관성대로 하드웨어 건설에 매몰되어 예산을 소진하고 쇠퇴를 기다릴 것인가, 아니면 데이터가 가리키는 방향을 따라 여행자의 감성을 읽고 ‘매력’을 설계하는 관광으로 전환할 것인가. 한국 관광이 직면한 위기를 돌파하기 위한 해법은 더 많은 시설을 짓는 데 있지 않다. 여행자가 개입하고, 이야기하고, 다시 찾고 싶어지는 경험을 설계하는 데 있다.
‘한국 관광지 500’은 이러한 변화가 이미 현장에서 시작되고 있음을 보여준다. 1티어에 선정된 100곳의 관광지는 콘텐츠와 경험을 통해 사랑받는 관광지로 자리 잡았고, 2·3티어에 포진한 나머지 400곳의 관광지는 각자의 방식으로 잠재력을 축적하며 도약을 준비하고 있다. 중요한 것은 서열이 아니라 방향이며, 순위가 아니라 전략이다.
이제 정책과 제도가 이 변화를 따라가야 할 차례다. 관광 정책의 성과는 더 이상 완공된 건물의 숫자가 아니라, 사람들의 기억과 대화 속에 남은 이야기의 밀도로 평가되어야 한다. 본 보고서가 제시한 데이터와 전략이 현장에 스며들어, 대한민국 곳곳이 ‘한 번 다녀오는 곳’이 아니라 ‘다시 이야기되고, 다시 찾게 되는 곳’으로 거듭나기를 기대한다. 그것이 한국 관광이 지속 가능하게 성장하는 길이며, 이 새로운 나침반이 가리키는 목적지이다.
 

Reference
Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.

Sussman, S. W., & Siegal, W. S. (2003). Informational influence in organizations: An integrated approach to knowledge adoption. Information Systems Research, 14(1), 47–65.

여행자 감성 평가 기반 한국 관광지 500 리스트 (2025)

1st Tier

2nd Tier

3rd Tier (ㄱㄴㄷ순 정렬)