도시재생사업의 활성화와 함께 주요 사업대상이 되고 있는 골목상권에 대한 사회적 관심이 커지고 있다. 골목상권 재생 방안을 마련하기 위해서는 어떤 고객이 얼마나 많이 매출을 발생시키는 지를 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 고객특성이 골목상권 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. OLS 회귀분석 결과, 종속변수인 골목상권 매출액과 독립변수인 고객특성, 입지특성, 구조특성의 관계가 상권위치에 따라 달라지는 공간적 이질성이 확인되어 본 연구에서는 대안으로 지리가중회귀분석을 수행한다. 모형 적합도를 $R^2$과 AICc를 통해 비교한 결과, 지리가중회귀분석이 OLS 회귀분석보다 더 우수한 것으로 나타났다. OLS 회귀분석을 통해 여성고객 비율과 40-50대 고객비율, 골목상권 내 종사자수, 사업체 창업률, 건축물 밀도, 골목상권 면적이 정의 영향을 주는 반면 20-30대 고객비율, 지하철역과의 거리, 버스정류장과의 거리는 부의 영향을 주는 것으로 나타났다. 지리가중회귀분석의 국지적 회귀계수 값들을 골목상권별로 비교한 결과, 여성고객 비율은 서북권 골목상권 매출액에 가장 큰 영향을 주며 서남권과 도심권, 동북권은 그 다음으로 나타났다. 20-30대 고객비율과 40-50대 고객 비율은 동남권과 동북권 골목상권 매출액에 큰 영향을 주며 서남권은 그 다음으로 나타났다. 본 연구는 고객특성 중 성별과 연령에 한정된 분석만 수행했다는 점에서 한계를 갖지만 골목상권별로 매출액 영향 요인을 식별함으로써 상권 활성화방안 수립과 도시재생사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대가 된다.
오프라인 소매점의 상권은 점포를 방문하는 소비자의 지역분포에 의해 결정된다. 그리고 점포에서 매출의 발생과 실현이 동시에 이루어진다. 물적이동이 요구되는 상품을 판매하는 온라인 소매점의 상권은 물류 배송망을 통하여 소비자가 지정하는 시간/장소에 소비자/ 판매자가 부담할 수 있는 배송비 미만으로 배달할 수 있는 공간/지역범위에 의해 결정된다. 온라인매출은 배달완료로서 실현되기 때문이다. 온라인 쇼핑몰의 상권은 택배망의 효율성과 신뢰성에 의하여 결정된다고 할 수 있다. 우리나라에는 온라인 매출이 연간 36%나 고성장함에도 불구하고 매출실현이 이루어지는 지역별 매출/배송밀도에 관한 온라인 상권지도조차 없었다. 그러므로 36%씩의 수요증가에 대한 배송능력/배송망도 단기적/중장기적 대응책이 어떻게 추진되는가에 대한 연구도 없었다. 본 연구에서는 (1) 국내최초로 온라인 상권지도를 제시하였다. (2) 배송수요의 고속 증가에 대한 택배업계의 단기적/중장기적 대응책을 실증조사 하였다. (3) 연구결과는 세가지로 요약되었다. 첫째, 화장품과 같은 편의품의 경우에도 온라인 상권은 전국으로 광역화되고 있음을 파악하였다. 온라인 쇼핑의 매출성장을 주도하는 인기상품(hot selling items)도 저가격의 의류, 표준품으로서 오프라인 상권에서는 상품의 이동범위(range of goods)가 적은 상품이었으나 전국상권으로 광역화되는 현상을 1년간의 매출분포 지도를 통하여 제시하였다. 둘째, 온라인 매출증가에 따라 배송물량의 증가 배송가격인하 → 배송원가인하 → 서비스품질 향상의 현상이 나타나고 있었다. 셋째, 수요증가에 대한 택배업계의 단기적 대응은 지역별로 이루어지고 있으나 간선물류망 (허브, 간선운송)에 대한 중장기 대책이 감지되지 못하였다. (4) 본 연구 및 실증조사의 한계와 이를 바탕으로 한 미래 연구 방향을 제시하였다.
최근, 젠트리피케이션 현상으로 인하여 도심 내 지역 경제와 커뮤니티 형성에 필수적인 역할을 하는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해를 위한 방법론을 소개하고 실증적인 사례를 제시하고자 한다. 본 논문에서는 서울의 대표적인 지역상권인 가로수길과 가구거리의 유동인구를 이동통신 기지국 데이터를 통해 추적하고, 유동인구의 매출 패턴과 이동 흐름의 패턴을 파악하였다. 또한, 이동통신사의 기지국 기반 유동인구 데이터에 마르코브 체인을 적용하여 지역 상권 이해의 중요한 요소인 유동인구 흐름을 보다 체계적으로 이해하고자 하였다. 이와 같은 유동인구 흐름에 대한 분석 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 상권 내 매출 정보와 결합되어 지역상권의 진화에 대한 시사점을 제공하고자 한다. 궁극적으로 본 연구의 결과가 젠트리피케이션 등에 의해 침체되는 지역 상권의 활성화를 촉진하고 더 나아가 도심 경제의 균형잡힌 성장에 기여할 것으로 기대한다.
코로나19로 인해 도시민의 외부활동이 크게 위축되면서 인구감소, 매출액 감소 등 상권에 많은 피해가 발생하였다. 상권의 침체는 국가경제의 하부구조 붕괴를 의미하며, 지역경제와 개인의 삶에도 심각한 부작용을 초래 할 수 있다. 따라서 국가 지역경제와 밀접한 관계인 골목상권을 살펴보고, 영세한 소상공인이 밀집한 골목상권의 피해와 침체에 주목해야 한다. 이 연구의 목적은 코로나19 전후 기간을 대상으로 상권 매출액 시계열 데이터와 DTW 시계열 군집분석을 활용하여 , 골목상권을 성장상권과 쇠퇴상권으로 구분하고 성장상권에 영향을 미치는 요인을 도출하는 것이다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나19 전후 기간의 상권 매출액 시계열 데이터를 활용하여 골목상권을 성장상권과 쇠퇴상권으로 구분하였고, 성장상권과 쇠퇴상권의 분포가 지역적으로 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 쇠퇴상권이 다수 분포한 지역의 적극적인 상권 관리 정책이 필요하며, 쇠퇴상권의 공간적 분포를 고려한 지역별 정책 마련이 요구된다. 둘째, 코로나19 시기에는 대면필수업종과 집객시설 밀도, 인구밀도가 상권 지속성에 부정적 영향을 미쳤으며, 이는 기존의 연구와 반대되는 결과이다. 이는 코로나19 시기의 특수성과 집적경제의 부정적 효과를 실증적으로 확인한 결과이며, 추후 국가재난상황 발생 시 실효성 있는 상권 관리 방안 및 정책 마련의 기초자료로 활용될 수 있다. 셋째, 상권의 배후지 특성이 상권 지속성에 유의미한 영향을 미쳤으며, 배후지의 인구밀집을 유도하는 집객시설의 부정적 효과가 나타났다. 이는 국가재난상황에서 상권 활성화 정책 및 소상공인 지원 정책 수립 시 상권 내부뿐만 아니라 배후지 특성도 고려할 필요가 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.
우리나라의 영화산업은 지난 10여 년 간 비약적으로 성장해 왔으며, 이에 따라 영화의 흥행이나 영화관 매출에 영향을 미치는 요인들에 대한 학계의 관심도 점차 높아지고 있다. 지금까지 영화의 흥행이나 영화관 매출에 대한 연구들은 대부분 영화의 제작이나 배급 또는 상영단계의 영화컨텐츠에 초점을 두고 있다. 그런데 우리나라 영화산업은 미국과는 다르게 대기업에 의한 제작, 배급, 상영단계가 수직계열화 되어 있고, 이들이 운영하는 멀티플렉스가 전체 극장의 80%를 차지하고 있다는 점에서 영화 컨텐츠 요소가 영화관 매출에 끼치는 영향보다는 오히려, 영화관 자체의 시설이나, 영화관 주변의 상권 입지요인이 영화관 매출에 더 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 기존의 상권이나 입지연구에서는 상대적으로 덜 다루어졌던 자원 기반이론과 산업조직론의 S-C-PParadigm을 바탕으로, 영화관 자체의 내부환경 즉, 영화관 특성 요인과 영화관의 외부환경인 상권 입지요인(입지특성, 접근특성, 인구통계특성)이 영화관 매출에 끼치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 상영관 평균 수용인원은 대도시 뿐만 아니라 중소도시의 영화상영관에도 매출에 가장 중요한 영향을 끼치는 변수로 나타났으며, 대도시(인구 100만명 이상)에 위치한 영화상영관은 상대적으로 영화관 특성요인(진동좌석, 특수음향시설, 프리미엄영화관, VIP라운지의 유무)들이, 중소도시에 위치한 영화관은 입지특성(쇼핑몰 입점여부, 경쟁업체)이나 접근특성(지하철역, 버스노선)이 더 영화관 매출에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구의 시사점과 한계점에 대해 기술하였다.
본 연구는 서울소재 외식업종의 6년간 점포당 매출액 데이터를 이용해 시계열 군집분석을 수행, 업종 및 지역별 상권을 세분화하고 '성장 상권'부터 '쇠퇴 상권'에 이르기까지 재정의한다. 이를 통해 예비 창업자와 소상공인이 업종과 지역을 선정하는 지표들을 분석하고 연구하였다.
최근 들어 경리단길처럼 빠른 성장세를 보이는 골목상권에 대한 사회적 관심이 높아지면서 골목상권 성장요인에 대한 분석의 필요성이 커지고 있다. 이 연구에서는 서울시의 골목상권 매출액 자료에 동적타임워핑(DTW)을 적용한 시계열 군집분석을 통해 성장 골목상권을 찾아내고 로지스틱 회귀분석을 통해 골목상권의 성장에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 군집분석 결과, 성장상권은 서남권과 동북권, 동남권에 많이 분포하는 것으로 나타났지만 성장상권의 권역 내 비중은 서북권, 동북권, 서남권이 높게 나타난 반면 동남권은 낮게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과, 20~30대가 매출액에 미치는 영향은 50대에 비해 낮지만 성장에 미치는 영향은 더 큰 것으로 나타났다. 또한, 소득이 높은 지역에 위치한 골목상권들은 성장 한계에 도달한 경우가 많아 정체 또는 쇠퇴하는 경향이 나타났다. 지하철에 가까운 골목상권일 경우 매출액은 더 많지만 성장성은 오히려 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존연구에서 다루어지지 않던 골목상권의 성장요인을 처음으로 분석했다는 점에서 의의를 둘 수 있다.
코로나기간 동안 대면 영업을 위주로 운영하는 소상공인과 자영업자들은 경제적으로 큰 손실을 경험했다. 특히, 전통시장에 입점한 업체들의 경우, 온라인판매시스템으로의 전환이 비교적 쉽지 않은 경우가 많아 상대적으로 피해가 더욱 심한 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 서울시를 대상으로 전통시장 상권매출 자료를 활용해 코로나의 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 코로나의 영향을 보다 정확하게 추정하기 위해 패널고정효과 모형을 활용하였으며, 전통시장의 규모, 전통시장에 입점한 업체들의 유형에 따라 영향 정도를 세밀하게 분석하였다. 연구의 결과, 예상과는 다르게 코로나 이전과 비교해서 코로나기간 동안 전통시장의 상권매출 변동은 나타나지 않은 것으로 분석되었다. 하지만, 코로나의 영향력은 전통시장 안에서 업종별로 차이를 보였는데, 코로나로 인해 가장 큰 피해를 입은 업종은 서비스업인 것으로 나타났고, 그다음으로 소매업, 음식점 순으로 나타났다. 또한, 전통시장 규모에 따라서도 코로나로 인한 영향이 다르게 나타났다. 전통시장의 경우, 대형마트에 비해 외부변화나 시대흐름에 민감하지 못하기 때문에 사람들의 소비패턴이나 행동패턴이 변하면 큰 피해가 따를 수 있다. 전통시장 활성화 전략을 세울 때, 전통시장이라는 공간에 대해서 동일한 인센티브나 전략적인 방안을 마련하기보다는 전통시장 안에서 업종별, 유형별로 세밀한 방안을 세울 필요가 있다.
소매업에 있어서 입지선정은 점포의 성패와 매우 밀접한 관계가 있는 핵심요인이기 때문에 출점 시 가장 중요하게 다루어져야 한다. 그러나 현재 대부분의 소매유통업계는 이러한 핵심적인 사항을 고려하지 않고 점포개발자들이 입지를 선정하기 위해 사용되는 상권분석 기법의 대부분은 단순통계자료와 느낌에 의존하고 있는 것이 사실이다. 점포 입지선정에 실패하는 주요 이유는 사업현장에서 종합적이고 체계적인 상권분석을 통한 점포출점이 이루어지지 못한데 있으며, 특히 슈퍼마켓 업계가 다른 소매업에 비해서 활용빈도가 현저히 낮은 편이다. 본 연구는 중대형 슈퍼마켓을 운영하는 업체가 점포 입지를 선택하기 위한 상권분석 시 활용할 수 있는 모형의 구축을 위하여 광역상권을 모델로 한 기존의 상권분석 모형을 이용하여 중소상권의 상권분석에 적용시켜 연구를 진행하고, 상권분석 연구의 결과를 이론으로 정립하고 정립된 이론을 근거로 모델 점포의 예상매출을 추정하여 실제매출과 비교검증 하였다. 쇼핑확률 산출과정을 통해 얻어진 결과로 기존의 수정허프모델를 이용한 개량확률모델의 새로운 모형구축을 위해 컨버스의 신소매인력모델을 이용하였다. 그러나 쇼핑확률을 산출하기 위해서 수정허프모델을 이용하되 기존의 방법에 반영되는 변수들을 다르게 반영함으로서 광역상권 분석기법으로 중소상권을 분석할 경우 우려되는 차이를 최소화하여 소비자가 점포를 선택하는 조건을 쇼핑확률 계산에 가중치를 반영, 객관성과 신뢰성을 높이는 연구를 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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