AI·데이터 전문기업 스텔라큐브가 문화·관광 분야에서 데이터 기반 혁신 모델을 선도하며 주목받고 있다.
스텔라큐브는 통신, 카드, POS, SNS 등 다양한 비식별 데이터를 결합하고, AI 분석을 통해 지역별 관광 특성과 소비자 행동 패턴을 정밀하게 해석하는 ‘문화관광 AI 인사이트 플랫폼’을 구축했다.
이 플랫폼은 관광지 방문객 분석, 감성 리뷰 분석, 문화 소비자 페르소나 설계 등 문화·관광 산업의 의사결정 전 과정을 데이터 중심으로 전환시키는 역할을 수행한다.
[감에 의존하던 문화 기획, 데이터로 명확해지다]
“사람들은 어떤 이유로 특정 관광지를 찾을까?”, “축제나 전시가 끝난 후, 방문객들은 어떤 감정을 남길까?” 스텔라큐브의 여정은 바로 이 질문에서 시작됐다.
스텔라큐브는 통신사 이동 데이터, 카드 결제 내역, POS 매출 정보, SNS 리뷰 데이터를 융합하여 사람들의 움직임과 감정을 하나의 데이터 언어로 번역했다. 이를 통해 각 지역의 관광 패턴, 소비 흐름, 그리고 문화적 취향까지 세밀하게 분석하는 ‘문화관광 AI 인사이트 플랫폼’을 완성했다
[현장을 바꾼 세 가지 사례]
■ 해양관광의 디테일을 읽다- “A시 요트투어”
A시는 오랫동안 요트 관광을 운영했지만, 정작 ‘누가, 언제, 왜’ 방문하는지 알기 어려웠다. 스텔라큐브는 이동통신 데이터와 예약정보 2만 건 이상을 결합해 관광객의 이동경로, 체류시간, 소비 패턴을 분석했다.
그 결과, 계절별로 요트 탑승 전후 고급 숙박시설과 해양레저 지역에 체류가 집중되는 현상을 발견했다. 이를 토대로 A시는 숙박·레저 연계형 관광상품을 기획했고, 방문객의 체류시간과 지역 내 소비가 모두 증가하는 성과를 얻었다.
■ 사람들의 진짜 감정을 읽다- “B시 SNS 리뷰 분석”
B시는 축제 시즌마다 SNS에서 수만 건의 리뷰가 쏟아졌지만, 그 속의 진짜 ‘감정’을 읽어내기 어려웠다. 스텔라큐브는 AI를 이용해 84개 관광지의 구글맵 리뷰를 다국어로 수집하고 긍정·부정 감정 키워드를 자동 분류했다.
예를 들어 벚꽃축제 시즌에는 ‘야경’, ‘피크닉’ 같은 긍정 단어가 많았지만, ‘대기시간’, ‘혼잡’이 주요 불편 요소로 나타났다. 이 결과는 축제 동선 조정, 인파 분산 전략 등 정책 개선에 바로 반영되어 현장 만족도를 크게 높일 수 있었다.
■ 나에게 맞는 문화, AI가 찾아준다- “컬쳐플러스”
스텔라큐브는 전국 8,900개 문화시설과 통신·카드 데이터를 결합해 AI 기반 ‘개인 맞춤형 문화 추천 서비스(컬쳐플러스)’를 개발했다. 이 서비스는 사용자의 연령, 생활패턴, 소비 성향에 따라 “이번 주말엔 전시보다 연극이 어울려요”, “이 근처엔 가족 단위 체험관이 인기예요”와 같은 맞춤형 문화생활 제안을 제공한다.
문화시설 담당자에게는 AI 리포트를 제공해 지역별 수요 분석, 이벤트 기획, 홍보 타깃 설정을 손쉽게 할 수 있게 했다.
[데이터로 문화의 간극을 줄이다]
스텔라큐브는 데이터 수집 단계부터 법적·윤리적 절차를 엄격히 준수했다. 모든 데이터는 가명 처리, 법무법인 자문, 라이선스 정식 구매를 거쳐 안전하고 합법적으로 분석되었다. 또한 통계적 보정기법을 적용해 데이터의 대표성과 신뢰성을 확보하며 공공데이터 기준을 충족했다.
이러한 체계 덕분에 스텔라큐브의 데이터는 ‘한 번 쓰고 끝나는 분석’이 아닌, 지속적으로 확장 가능한 문화정책 인프라로 발전할 수 있었다.
[데이터가 바꾼 현장, 달라진 결과]
스텔라큐브의 분석 결과로 무엇보다 감(感)에 의존하던 문화기획이 데이터 중심의 과학적 기획으로 전환되었다는 점에서 업계의 큰 호응을 얻고 있다.
중소 규모의 지역 축제 사무국이나 관광업체들도 복잡한 시스템 없이 이 인사이트를 바로 활용할 수 있어, ‘누구나 쉽게 쓰는 데이터 혁신 플랫폼’이라는 평가를 받고 있다.
스텔라큐브 노진섭 대표는 “문화·관광 정책은 문화·관광 정책은 더 이상 감에 의존할 수 없으며, 데이터 기반의 정밀 분석이 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있다”며 “스텔라큐브는 통신·결제·SNS 데이터를 아우르는 AI 분석 기술로 지역 관광의 경쟁력을 높이고, 누구나 데이터를 기반으로 의사결정할 수 있는 생태계를 만들겠다”고 전했다.
출처: 디지털타임스, 2026.01.22
링크: https://v.daum.net/v/20260122111503441
