This study focuses on developing a methodology for classifying tourist destination images based on their color characteristics and emotional categories using machine learning algorithms. By analyzing user-generated content collected through digital media and smartphones, particularly tourist destination images from Instagram, the research examines how the initial impressions and imagery of tourist destinations impact tourists' emotions. Color and text data were analyzed using machine learning algorithms and the BERT language model to interpret the color characteristics and emotional messages conveyed by these images. The research demonstrates that analyzing and classifying the color characteristics and emotions of tourist destination images significantly influence tourists' choices and emotions. It shows that considering these two factors in an interconnected manner, rather than in isolation, enhances their utility. Specifically, color characteristics are crucial elements that can improve the attractiveness of tourist destination images. This study reveals that these images can significantly affect tourists' emotions and experiences, offering new insights and effective strategies for optimizing the tourism experience. Moreover, by systematically analyzing and utilizing the data, it is possible to provide customized suggestions that reflect the preferred images of tourist destinations and user tendencies. This research provides critical insights into image management and marketing strategies for tourist destinations, helping to attract tourists' interest and create positive tourism experiences. Ultimately, the study aims to deepen the understanding of the tourism industry through the color characteristics and emotional classification of tourist destination images, making significant contributions to the enhancement of image management and marketing strategies for tourist destinations. 본 연구는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 관광지 이미지를 색채적 특성과 감성적 범주로 분류하는 방법론에 중점을 두었다. 디지털 미디어와 스마트폰을 통해 수집된 사용자 생성 콘텐츠, 특히 인스타그램에서 수집된 관광지 이미지 데이터를 분석하여 관광지의 첫인상과 이미지가 관광자의 감성에 미치는 영향을 연구하였다. 색채 및 텍스트 데이터를 각각 머신러닝 알고리즘과 BERT 언어 모델을 사용하여 분석하였으며, 이를 통해 관광지 이미지의 색채적 특성과 감성적 메시지를 해석하였다. 관광지 이미지의 색채 분석과 감성 분류를 통해 관광자의 선택과 감성에 미치는 영향을 파악하고, 두 요인을 단편적이 아닌 상호 연관하여 고려할 때 활용도가 크다는 것을 보여주었다. 특히, 색채적 특성은 관광지 이미지 개선을 통해 관광지를 보다 매력적으로 만들 수 있는 중요한 요소이다. 이를 통해 관광지 이미지가 관광자의 감성과 경험에 큰 영향을 미칠 수 있음을 밝히고, 관광산업에 대한 새로운 시각과 관광 경험 최적화를 위한 효과적인 방안을 제공한다. 또한, 데이터를 분석하고 이를 체계적으로 활용한다면 관광자가 선호하는 관광지 이미지의 특성과 사용자의 성향을 반영한 맞춤형 제안을 할 수 있다. 본 연구는 관광지 이미지 분석을 통해 향후 관광지의 이미지 관리 및 마케팅 전략에 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 궁극적으로, 관광지 이미지의 색채적 특성 및 감성 분류를 통해 관광산업에 대한 이해를 심화시키고, 관광지의 이미지 관리 및 마케팅 전략을 강화하는 데 중요한 기여를 할 것이다.