Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.394-395
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Consumption behavior in similar areas in Seoul Comparative analysis and diagnosis of deficient industries

서울시 유사지역 내 소비행태 비교분석 및 미비 업종 진단

  • Daun Choi (Faculty of Business Administration, Sangmyung University) ;
  • Hyunji Shim (Faculty of Artificial Intelligence and Data Engineering, Sangmyung University) ;
  • Suhwan Jo ( Dept. of Convergence Electronic Engineering, Sangmyung University) ;
  • Jung Yum (Dept of Journalism and Media, Seoul Women's University) ;
  • Taewon Kim (Data Science Department, Sejong University) ;
  • Minjoo Cho (Faculty of Business Administration, Sangmyung University) ;
  • Jin Kim (Big Data Convergence Major, Sangmyung University)
  • 최다운 (상명대학교 경영학부 ) ;
  • 심현지 (상명대학교 지능.데이터융합학부 ) ;
  • 조수환 (상명대학교 융합전자공학과 ) ;
  • 염정 (서울여자대학교 언론영상학부 ) ;
  • 김태원 (세종대학교 데이터사이언스학과 ) ;
  • 조민주 (상명대학교 경영학부 ) ;
  • 김진 (상명대학교 빅데이터융합전공 )
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

본 연구는 최근 서울시의 모든 지역이 과밀억제권역에 해당되는 문제를 해결하는 방법을 분석하였다. 서울시 행정동별 소득수준, 사업체 통계, 거주인구 데이터, 매출액, 대중교통 승차 승객 수 등의 변수를 활용하여 2번의 클러스터링을 거쳐 진행하였다. 2번에 걸쳐 클러스터링 된 군집별 특징을 바탕으로 서울시 내 미비 업종 진단을 제안한다.

Keywords