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학술논문

대규모 감염병 이후 회복탄력적 역세권 골목상권 구축을 위한 기계학습모형 기반 업종 다양화 전략

이용수 2

영문명
Machine Learning-Based Business Diversification Strategies for Resilient Alley Market Districts after the Pandemic
발행기관
위기관리 이론과 실천
저자명
Minju Jeong Jeongheon An Hyunsoo Kim Hyun Woo Kim
간행물 정보
『한국위기관리논집』Vol.20 No.1, 61~81쪽, 전체 21쪽
주제분류
사회과학 > 행정학
파일형태
PDF
발행일자
2024.01.30
5,320

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

COVID-19 이후 일상적인 외부활동 위축으로 인한 유동인구 감소 등은 골목 상권에 직접적인 경제적타격을 입혔으며 이는 지역경제 붕괴에까지 영향을 미치기에 회복탄력적인 골목상권 구축이 필요한시점이다. 이에 본 연구는 서울시 역세권 골목상권의 COVID-19 전후 매출액을 통해 상권의 유형 분류및 업종특화도를 분석하여 상권 다양화 시스템을 도출하는 데에 그 목적이 있다. 연구 결과 매출액의흐름을 기반으로 상권 활성 유형을 4가지 (활성, 회복, 유지, 쇠퇴)로 분류하였으며 LQ 지수 분석결과하나의 업종만이 특화될수록 상권은 쇠퇴하기에 COVID-19 이후 집적경제의 불이익이 발생하였다. 나아가 상권 다양화 지수 및 머신러닝 기반 다양화 시스템을 구축하였으며 상권별 추천 업종 도출을 통해회복탄력적 상권 구축을 위한 업종을 제시하였다. 이에 본 연구결과는 다양화 전략 수립을 위한 기초자료등에 활용될 것이며, 사회적 재난 상황에서 업종 간 연결성 증진을 위한 회복탄력적 골목상권 구축방안으로 활용할 수 있을 것이라 기대한다.

영문 초록

Since the outbreak of COVID-19, the contraction of daily external activities has caused a direct economic impact on alley market districts, and it is necessary to build a resilient alley market to prevent the collapse of the local economy. This study aims to derive a market diversification system by analyzing the cluster classification and industry specialization of the market through the pre- and post-COVID-19 sales of alley markets in subway station areas. Based on the flow of sales, the study classified commercial districts into four types: active, recovering, maintaining, and declining. Through the analysis of the LQ index, we found that the more specialized the market, the more it declines and is disadvantaged by the post-COVID-19 agglomeration economy. Furthermore, the diversification index, a machine learning-based diversification system, was established in order to build a resilient market district by deriving the recommended industries for each market. The findings can be used as a basis for providing diversification strategies and as a method for constructing resilient alley markets to promote connectivity between industries in social disaster situations.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
감사의 글
References

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APA

Minju Jeong,Jeongheon An,Hyunsoo Kim,Hyun Woo Kim. (2024).대규모 감염병 이후 회복탄력적 역세권 골목상권 구축을 위한 기계학습모형 기반 업종 다양화 전략. 한국위기관리논집, 20 (1), 61-81

MLA

Minju Jeong,Jeongheon An,Hyunsoo Kim,Hyun Woo Kim. "대규모 감염병 이후 회복탄력적 역세권 골목상권 구축을 위한 기계학습모형 기반 업종 다양화 전략." 한국위기관리논집, 20.1(2024): 61-81

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