• 제목/요약/키워드: Alley Commercial Area

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빅데이터 기반 골목상권 영역설정 방법론 개발 (Development for establishing Big Data-based alley commercial area)

  • 황동현;고경석;박상준;김완수
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.784-792
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    • 2018
  • 본 연구는 골목상권 영역을 실제 점포 중심으로 영역을 구체화하여 대규모 상점들이 밀집한 발달상권, 전통시장 상권을 제외하고 영역을 설계하였다. 뿐만 아니라 지자체 또는 국가가 관리하고 있는 행정통계 및 조사통계 자료인 사업체조사, 상가업소DB 등 실제 데이터를 활용하여 신뢰성과 합리성이 확보될 수 있는 골목상권의 영역설정 방법을 개발했다. 도로명주소의 동일 '길'주소에 해당하는 점포들의 수를 '길'단위 길이 당 점포수로 변환하여 밀도화 하고, 이를 동질성 있게 분류하여 영역을 설정하는 방법으로 설계를 추진하였다. 특히, 분석 결과를 바탕으로 영역을 설정하는 데 있어서 토지 소유권을 구획하는 필지 연결선인 지적선을 활용함으로써 끊임없이 골목 양쪽을 적용하여 구분할 할 수 있도록 하였다. 도출된 골목상권 영역을 밀집도에 따라 5개 그룹으로 분류하였다. 이는 골목상권에 대한 다양한 활용성을 위해 밀집되지 않은 상권부터 밀집된 상권을 구분하여 이용자들은 본인의 관심 상권에 대해 효용적 접근이 가능할 것이라 판단된다.

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.

저온저장고 내부의 균일한 온도분포를 위한 3차원 공기유동 분석 (3-D Simulation of Air Flow in Cold Storage Room for Uniform Temperature Distribution)

  • 성제중;고학균;조성인;양길모
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제25권4호
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    • pp.279-286
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    • 2000
  • Most of the domestic cold storage rooms are inefficient for agricultural products because of temperature gradients inside the storage rooms. Temperature gradients are developed mainly by improper airflow pattern inside the storage room, which is a main cause of the spoilage of the agricultural products. There proper airflow pattern is essential to minimize these temperature gradients and the spoilage. The performance and characteristics of a cold storage room were determined as a function of airflow pattern and temperature distribution in forced circulation cold storage room. A commercial CFD(computational fluid dynamics) code was used to simulate 3-D airflow in the cold storage room. Solving the flow equations for the storage room, a standard k-$\varepsilon$ turbulent model was implemented to calculate steady state turbulent velocity distribution. The CFD prediction results were compared with temperature measurements inside the cold storage room. In case of pallet storage, Temperature gradients inside pallet storage was reduced because the contact area of cold air expanded through an alley of airflow in storage. But is case of bulk storage, the last temperature of storage considerably rose more than the initial temperature of storage. The reason was that bulk storage didn't include any alley of airflow in storage.

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부산역(釜山驛) 상점가(商店街)의 패턴(II) (Pattern of Pusan Station Shopping District(II))

  • 김원경
    • 한국지역지리학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.47-117
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    • 1999
  • 도시에 관심을 가지는 사람이면 누구나 "도시란 무엇인가?"라는 화두(話頭)가 떠오르게 편다. 그리고 끊임없이 생각을 확장시켜 갈 것이다. 그러나 대부분은 "도시란 무엇인가?"에 대한 대답이 아니라 도시적인 현상, 도시의 특징, 농촌과의 차이점으로 사고(思考)를 진행시켜 갈 것이다. 또한 화두(話頭)가 무엇인지 망각하면서 계속해서 도시를 연구하고 또 분석할 것이다. 이렇게 화두(話頭)와 사고(思考)의 방향이 서로 엇갈리게 되는 경우가 인간의 현상에 있어서는 그리 흔하지 않을 것이다. 도시란 오묘한 존재임에는 틀림이 없다. 도시의 내부구조를 파악하기 위해서, 그리고 그 구조에 영향을 비치는 어떤 공간적인 원리, 나아가서 법칙이 존재한다는 신념을 가지고 있는 것이 도시지리학도들이다. 우리가 관심을 가지는 것은 가시적인 현상이 아니라, 그 현상 뒤에 숨어서 그 현상을 존재하도록 하는 법칙일 것이다. 어떻게 그 법칙을 추구할 수 있을까? 어떻게 하면 진리를 찾을 수 있을까? 과연 찾을 수 있을까? 지리학에 있어서 '무엇이 어디에 있는가?'하는 것은 중요하지 않다. '왜, 어떻게 있느냐'가 중요하다. 그러나 어디에 무엇이 있는지도 모르는 채 '왜', '어떻게'에 대한 정확한 해답을 얻을 수 있을까 하는 의문이 생긴다. 우리는 누적(累積)된 연구 성과의 중요성을 등한시 해서는 안된다. 선배들의 연구 업적을 간과해서도 안될 것이며, 또한 무비판적으로 수용해서도 안될 것이다. 지리학도들은 미시적(微視的)인 공간에 적용되는 원리는 거시적(巨視的)인 공간에도 적용되며, 그 역(逆)도 성립한다는 사실을 인식하고 있다. 본 연구는 미시적인 지역에 대한 접근이다. 부산시 내부에 존재하고 있는 CBD를 비롯한 여러 계층의 중심지(상점가)에 대한 접근의 일환으로 이루어지고 있다. 최종적으로는 부산시 전체의 공간구조를 파악하기 위한 목적을 염두에 두고 지난 10여년간 단계적으로 행하여 온 연구의 한 부분의 성격을 지니고 있다. 부산역 상점가는 부산시 내부에서는 온천장 상점가와 더불어 오히려 특수 기능 상점가의 하나이다. 이곳에 대해서 본 논문에서는 기능별 패턴의 일부, 층별 규모별 패턴, comer의 패턴, 가로별 패턴을 분석하여 부산역 상점가에 대한 접근을 완성하였다.

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SNS 사용자에 의해 형성된 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 방법론 연구: 인스타그램 데이터 활용 공간분석을 중심으로 (A Big Data Analysis Methodology for Examining Emerging Trend Zones Identified by SNS Users: Focusing on the Spatial Analysis Using Instagram Data)

  • 이일섭;김경규;이애리
    • 경영정보학연구
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    • 제20권2호
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    • pp.63-85
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    • 2018
  • 최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.