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코로나19가 서울시 상권 매출 변화에 미치는 영향 분석 - 행정동 단위 유동인구 군집화를 통한 업종별 비교를 중심으로 -

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dc.contributor.author임현정-
dc.contributor.author최상범-
dc.date.accessioned2022-06-11T19:41:01Z-
dc.date.available2022-06-11T19:41:01Z-
dc.date.created2022-06-10-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.issn1738-7124-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/142059-
dc.description.abstract2020년 1월 전 세계로 확산한 코로나19 전염병의 장기화로 자영업자 비율이 높은 우리나라의 지역 경제는 큰 타격을 입고 있다. 사회적 거리두기 정책으로 사적인 외출과 외식이 불편한 상황이 되었고, 재택근무와 온라인교육의 확대로 집에서 머무는 시간이 많아지면서 재택 관련 사업에 대한 관심은 높아지고 있다. 이 연구는 서울시에 위치한 상권의 분기별 유동인구 및 매출액 빅데이터를 활용하여, 코로나19 발병 이후 변화를 살펴보고 상권의 입지와 업종별로 어떤 차이가 발생했는지 분석해보고자 하였다. 상권의 입지적 특성은 상권을 이용하는 유동인구의 유형에 따라 행정동 단위로 군집화하였으며, 각 군집은 K-평균 군집화(K-means Clustering)로 직장인이 많은 중심업무지구, 대학생과 유흥객이 많은 번화가, 주거 인구가 많은 주거지로 분류하였다. 이 중 번화가 상권의 외식업종 매출액 감소가 가장 큰 것으로 나타났는데, 주거지 상권의 식재료 소매 업종처럼 매출액이 2배 이상 늘어난 경우도 있어 각 상권과 업종별 매출액 영향의 차이를 통계적으로 검증하였다. 이 연구가 창업을 준비하는 소상공인의 입지 선정 방향을 제시하고, 정부와 지자체의 코로나19 지원 정책 수립 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.title코로나19가 서울시 상권 매출 변화에 미치는 영향 분석 - 행정동 단위 유동인구 군집화를 통한 업종별 비교를 중심으로 --
dc.title.alternativeAnalysis of the Effect of COVID19 on Changes in Sales in Commercial Districts of Seoul, Korea-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor최상범-
dc.identifier.doi10.23129/seouls.23.1.202203.47-
dc.identifier.bibliographicCitation서울도시연구, v.23, no.1, pp.47 - 65-
dc.relation.isPartOf서울도시연구-
dc.citation.title서울도시연구-
dc.citation.volume23-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage47-
dc.citation.endPage65-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002831457-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.description.journalRegisteredClassother-
dc.subject.keywordAuthorsales analysis-
dc.subject.keywordAuthorfoot traffic-
dc.subject.keywordAuthorCOVID19-
dc.subject.keywordAuthorclustering analysis.-
dc.subject.keywordAuthor매출분석-
dc.subject.keywordAuthor생활인구-
dc.subject.keywordAuthor코로나19(COVID19)-
dc.subject.keywordAuthor군집분석-
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College of Political Science & Economics > Department of Statistics > 1. Journal Articles

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