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머신러닝 기반 서울시 로컬브랜드 골목상권 추천시스템 설계 (Seoul Local Brand Alley Commercial Area Recommendation System Design Using Machine Learning)

  • 김지연;장효선;박민서
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권1호
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    • pp.101-109
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    • 2023
  • 코로나 19 자영업자비상대책위원회가 발표한 자료에 따르면 지난 2년 동안 코로나19로 인한 소상공인 매출의 95.6%가 감소했으며, 방역을 위한 사회적 거리두기로 인해 피해는 더욱 커졌다. 하지만 최근 사회적 거리두기 지침이 전부 해제되고 상권이 활기를 띠면서 서울시는 코로나19의 장기화로 한계에 부딪혀 폐업하였던 소상공인이나 예비 창업자를 위해 안정적으로 사업을 재기할 수 있도록 로컬브랜드 상권 육성사업을 추진하고 있다. 따라서 본 연구는 서울시 로컬브랜드 상권 육성사업의 대상으로 선정된 골목상권 5곳 중 창업자에게 적합한 골목상권을 추천하는 모델을 설계했다. 이 연구의 서울시 로컬브랜드 골목상권 추천시스템은 Xgboost를 이용한 인구관점 모델과 Decision tree를 이용한 상권특징 모델을 합쳐 해당 상권의 주요 인구 연령대와 주요 업종을 추천한다.

골목상권 매출액 데이터를 활용한 성장-쇠퇴 유형화와 성장상권 영향요인 분석 - 코로나19 전후를 대상으로 - (Analysis of Growth-Decline Type and Factors Influencing Growth Commercial Area Using Sales Data in Alley Commercial Area - Before and After COVID-19 -)

  • 박지완;전이봄;이승일
    • 지역연구
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    • 제39권1호
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    • pp.53-66
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    • 2023
  • 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.