• 베이커리
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• 11호통권352호
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• pp.76-77
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• 1997

• 한국경제지리학회지
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• 제3권1호
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• pp.21-34
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• 2000

청주시 상권은 도시성장에 따른 공간구조의 개편, 소비행태와 유통환경의 변화속에 대형마트 등의 잇단 진출로 급속하게 변화하고 있다. 성안길의 도심권에 번화가와 사무실 밀집지역이 발전하였으며, 상당공원을 중심으로 남 북 서방향으로 난 주요간선도로를 따라 상권이 확대되고, 특히 대단위 주거밀집지역인 가경동 터미널부근, 용암 분평 산남동의 상업지역, 율량동지역의 상권이 새로운 부심상권으로 자리잡아 가고 있다. 이러한 상권의 변화속에 대형 유통업체의 지역내 진출, 전자상거래 확대 등으로 과거 육거리시장을 중심으로 하는 전통적인 재래시장 소규모 유통업체들의 경영악화가 가중되고 있다 지역주민들의 소비생활 편의제고라는 긍정적인 면도 있으나 지역 소매상권의 붕괴, 판매자금의 역외유출 등과 같은 문제점을 유발하고, 인터넷 상거래의 발달은 지역 중소유통업체의 경영위기를 더욱 가중시키고 있다. 따라서 많은 어려움을 겪고 있는 재래시장의 활성화를 위하여 재래시장 유형별, 시장상인, 개별점포와 시장단위, 자치단체 및 관련 법률의 제 개정사항 등과 같은 정책대안을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.89-101
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• 2017

본 연구는 소상공인의 상권 활성화를 위해 경상남도 창원시 도시지역을 대상으로 GIS 기법을 활용하여 전통시장과 대형할인점의 상권 특성을 분석하였다. 전통시장과 대형할인점의 정보를 GIS로 구축한 후, Kernel 밀도 분석, Network analysis, Huff 확률모형 등 다양한 GIS 공간분석기법을 적용하였다. 전통시장의 공간특성은 대형할인점이 밀집된 지역에 위치하는 것으로 나타났다. 상권특성을 도출한 결과, 대형할인점을 이용하는 소비자가 157,071명으로 전통시장 59,953명보다 약 3배 많았다. 이러한 현상의 원인은 인구가 밀집되고 전통시장에 인접한 지역에 대형할인점이 위치하고 있기 때문으로 판단된다. 따라서 소상공인의 상권 활성화를 위해서는 대형할인점 입지선정에 대한 기준 및 규제가 마련되어야 할 것이다. 본 연구는 도시지역의 상권 특성을 공간적이고 정량적으로 도출하였다. 향후 소상공인 상권 활성화를 위한 기초적인 자료로 활용될 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.11-16
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• 2015

일반적으로 상권의 경계는 조사기관의 내부 기준에 따라 현장답사를 실시하고 지역에 따라 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 과학적이지 않다는 문제점을 가지고 있다. 특히, 홍대입구역과 같이 폐점과 개점의 속도가 빠르게 일어나는 지역에 대한 현장답사는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 그럼에도 불구하고, 현장답사 방법은 상권의 경계를 구분할 때 가장 믿을 수 있는 대안으로 여겨지고 있다. 본 연구는 기 구축된 공간정보 데이터를 활용하여 현장답사를 최소화하고 공간통계기법을 활용하여 상권경계를 설정하고자 한다. 서울시 관악구를 연구 지역으로 삼았으며, 공시지가와 유동인구 데이터에 AMOEBA기법을 적용하여 상권의 경계를 확인하였다. 상권의 경계를 구분하기 위해 필지 경계를 활용하였으며 연구의 타당성을 확보하기 위해 현장조사 방법으로 구분된 상권 경계와 비교 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.164-171
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• 2007

본 연구는 GIS공간분석기법과 Huff의 확률모형을 이용하여 근린생활권중심의 상권분석을 수행하였다. 연구에 사용된 기본도는 청주시 복대동을 대상으로 하여 업종, 세대수 등을 현장 조사하여 구축하였으며, 기 구축된 LMIS에 있는 연속지적도를 활용하였다. 분석에서는 커널밀도함수(Kernel Density Function)와 최근린지수(Nearest Neighbor Index)를 활용하여 근린생활권내 점포분포 중심권역을 설정하였다. 상권분석을 수행하기 위하여 설정된 중심권역에 따라 중심지(점)와 규모를 산출한 후 상권분석의 모형인 Huff 확률모형에 적용하여 중심권역별 상권을 추출하였으며, 추출된 상권을 지도로 도식하였다. 따라서 본 연구에서는 GIS 공간분석기법 중 커널밀도함수와 최근린지수를 통해 Huff 확률모형에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 방법들을 이용함으로써 보다 정확하게 상권분석을 할 수 있으며, 향후 창업하고자 하는 소상공인들에 도움이 될 수 있으리라 사료된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.171-186
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• 2020

우리나라의 영세 소상공인과 자영업자의 비중이 주요 선진국에 비해 과도하게 높고 빈번한 창업과 폐업이 반복되어 국가 경제에 막대한 피해를 초래하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소상공인을 위한 다양한 연구가 진행 중이며, 정부는 소상공인을 위해 빅 데이터를 이용한 상권정보 분석 서비스를 제공하고 있다. 상권정보 분석 서비스 중 서울시에서 운영하는 우리마을가게 상권분석서비스는 소상공인 관련 빅 데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 지속적인 서비스 개선을 진행하고 있다. 그러나 다양한 기관에서 제공받은 빅 데이터를 통합하여 서비스를 구축하였기 때문에 데이터 신뢰성의 한계, 데이터 분석의 한계, 서비스 구성의 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 빅 데이터 기반의 상권 서비스와 연계 분석이 가능한 위치기반 설문조사시스템을 제안한다. 제안된 설문조사시스템은 설문정보와 상권정보를 연계하여 빅 데이터 상권 분석 서비스를 확장할 수 기반을 마련하였다.

• 도시과학
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• 제12권1호
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• pp.49-58
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• 2023

2020년 국내 첫 COVID-19 확진자 발생 이후 감염으로 인한 사회적 불안감이 조성되고 외출을 기피함에 따라 골목상권에도 경제적 피해가 발생하였다. 하지만 같은 골목상권이라도 골목상권의 특성에 따라 경제적 영향은 다르게 나타났다. 본 연구는 서울시 지역생활권을 중심으로 COVID-19 이후 골목상권 매출 차이에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데에 그 목적이 있다. 기존 선행연구 검토를 통해 매출 영향요인이라 도출된 6개의 특성을 가진 총 42개의 변수를 구성하였으며, 주성분분석을 통해 기존 혼재되어 사용되고 있던 변수의 차원을 축소하였다. 최종적으로 매출 영향요인은 12개의 변수로 축소되었으며 7개의 특성으로 재분류할 수 있었다. 본 연구의 결과는 기존에 혼재되어 사용되던 상권 매출 영향 요인들을 표준화하였으며 이를 활용하여 추후 매출 차이를 실증적으로 분석하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.602-605
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• 2022

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.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권5호
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• pp.257-272
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• 2010

동대문 패션상권은 전국의 소매상을 위한 도매의 기능과 함께 현대화된 대형 쇼핑몰을 중심으로 소매의 기능까지 도맡고 있다. 또한 동대문 패션상권은 동대문 1km 반경 내에서 원부자재와 봉제공장, 패션상가 등 관련 산업이 집적되어있어 패션상품의 기획과 생산, 판매 및 유통이 완결되는 매우 독특한 구조를 가지고 있다. 그러나 동대문 패션상권은 보유하고 있는 경쟁력에 비해 급변하는 시장환경의 변화에 적절하게 대응하지 못해 위기를 맞고 있다. 이를 극복하기 위해 정부에서는 여러 가지 노력을 기울였으나 그 효과가 지속적이지 못하고 일회성에 그치고 있다. 따라서 본 연구는 현재 시행되고 있는 정책들을 살펴보고 그 정책들이 간과하고 있는 동대문 패션상권의 활성화에 대한 정책을 전문가 인터뷰를 통해 도출, 제안했다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.83-89
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• 2021

본 논문에서는 특정지역의 보행자들의 검출을 통한 분석으로, 특정시간 동안의 보행자 수를 분석해 원하는 지역의 상권을 과학적이고 체계적으로 분석하여 사업을 하고자 하는 수요자에 대한 서비스 제공을 목적으로 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문을 통해 특정지역에 분포해 있는 다양한 영상획득 장치를 통해 우선 영상에서의 보행자 수를 딥러닝 기법중 하나인 YOLO를 통해 검출하여 알고리즘을 이용하여 분석하고, 관심지역에서 획득된 영상을 활용하여, 분당 한 장의 영상정보를 활용하여 딥러닝 네트워크를 활용하여 보행자수를 파악한 후 특정지역 및 시간대별로 보행자수를 분석하여 상권분석을 체계적이고 객관적으로 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 보다 객관적인 상권을 분석하여 다양한 방법을 통해 사용자가 원하는 지역의 상권 분석을 위한 모델을 제안하였다.