[논문]시계열 군집분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 골목상권 성장요인 연구

강현모; 이상경

doi:10.7848/ksgpc.2019.37.6.535

시계열 군집분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 골목상권 성장요인 연구
Analyzing Growth Factors of Alley Markets Using Time-Series Clustering and Logistic Regression 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.37 no.6, 2019년, pp.535 - 543

강현모 (Savills Korea Advisors Realty) , 이상경 (Dept. of Urban Planning, Gachon University)

초록
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최근 들어 경리단길처럼 빠른 성장세를 보이는 골목상권에 대한 사회적 관심이 높아지면서 골목상권 성장요인에 대한 분석의 필요성이 커지고 있다. 이 연구에서는 서울시의 골목상권 매출액 자료에 동적타임워핑(DTW)을 적용한 시계열 군집분석을 통해 성장 골목상권을 찾아내고 로지스틱 회귀분석을 통해 골목상권의 성장에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 군집분석 결과, 성장상권은 서남권과 동북권, 동남권에 많이 분포하는 것으로 나타났지만 성장상권의 권역 내 비중은 서북권, 동북권, 서남권이 높게 나타난 반면 동남권은 낮게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과, 20~30대가 매출액에 미치는 영향은 50대에 비해 낮지만 성장에 미치는 영향은 더 큰 것으로 나타났다. 또한, 소득이 높은 지역에 위치한 골목상권들은 성장 한계에 도달한 경우가 많아 정체 또는 쇠퇴하는 경향이 나타났다. 지하철에 가까운 골목상권일 경우 매출액은 더 많지만 성장성은 오히려 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존연구에서 다루어지지 않던 골목상권의 성장요인을 처음으로 분석했다는 점에서 의의를 둘 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, growing social interest in alley markets, which have shown rapid growth like Gyeonglidan-gil street in Seoul, has led to the need for an analysis of growth factors. This paper aims at exploring growing alley markets through time-series clustering using DTW (Dynamic Time Warping) and examining the growth factors through logistic regression. According to cluster analysis, the number of growing markets of the Northeast, the Southwest, and the Southeast were much more than the Northwest but the proportion in region of the Northwest, the Northeast, and the Southwest were much more than the Southeast. Logistic regression results show that people in 20s and 30s have a lower impact on sales than those in 50s, but have a greater impact on growth of alley market. Alley markets located in high-income areas often reached their growth limits, indicating a tendency to stagnate or decline. The proximity of a subway station effected positive on sales but negative on growth. This research is an advanced study in that the causes of sales growth of alley markets is examined, which has not been examined in the preceding study.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Distribution of alley markets in Seoul
그림 Fig. 2. Results of time-series clustering using gross sales of alley markets
그림 Fig. 3. Distribution of growing alley markets in Seoul
표 Table 1. Sales growth rate of alley markets by cluster
표 Table 2. Distribution of growing alley markets by region
표 Table 3. Growth rate of growing alley markets by region
표 Table 4. Description of independent variables
표 Table 5. Basic statistic of independent variables
그림 Fig. 3. Average income per capita by Dong
표 Table 6. Results of logistic regression

AI 본문요약
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문제 정의

이는 시간의 변화를 반영할 수 없는 횡단면 자료 분석의 한계와 관계되며 종단면 분석의 필요성을 제기한다. 이에 본 연구에서는 횡단면 자료 대신 종단면 자료를 이용하여 골목상권의 성장에 영향을 주는 요인을 규명하고자 한다.

가설 설정

골목상권의 건물 수로 표현되는 밀도가 높다는 것은 큰 건물보다 휴먼 스케일의 작은 건물이 많다는 것을 의미하며 그만큼 보행 친화적 환경이 조성되어 있다고 볼 수 있다. 이에 건축물 밀도는 골목상권 성장에 정의 영향을 미치는 것으로 가설을 설정한다. 또한, 골목상권의 전체 규모가 클수록 규모의 경제를 발생시켜 가격 경쟁력에 도움을 줄 것으로 보인다.

제안 방법

3장의 분석을 통해 성장상권으로 분류된 골목상권에는 1, 정체·쇠퇴상권으로 분류된 골목상권에는 0의 값을 부여한 후 이를 로지스틱 회귀분석의 종속변수로 투입한다.
본 연구에서는 골목상권의 월별 매출액 자료에 군집분석을 적용하여 골목상권을 성장상권과 정체·쇠퇴상권으로 구분한 후 여기에 로지스틱 회귀분석을 수행하게 된다.
본 연구에서는 서울시 골목상권에 대한 동적타임워핑(DTW) 기법을 이용한 시계열 군집분석을 통해 성장상권을 식별하고 로지스틱 회귀분석을 통해 골목상권의 성장에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 시계열 군집분석 결과, 성장상권은 서남권, 동북권, 동남권에 많이 분포하는 것으로 나타났지만 권역 내 성장상권의 비중은 동북권과 서북권이 높고 동남권은 낮게 나타났다.
첫째, 골목상권의 성장은 인구요인 변화에 영향을 받는다. 여성이 매출에 미치는 영향을 고려하여 여성 매출 점유율 증가를 독립변수로 도입한다. 이는 매출건수 자료에 기초하여 2015년과 2014년의 여성 매출 점유율 차이를 산정한 것이다.
교통접근성은 이동시간을 줄여 유동인구 유입을 용이하게 한다는 점에서 정의 효과를 발생시킬 것으로 기대된다. 이를 검정하기 위해 지하철역 거리와 버스정류장 수를 독립변수로 도입한다. 지하철역 거리는 더미변수로 반경 500m 이내에 지하철역이 있으면 1, 없으면 0의 값을 갖게 되며, 버스정류장 수 변수는 반경 500m 이내 버스정류장의 수를 산정한 것이다.
둘째, 골목상권의 성장은 경제적 요인에 해당하는 배후지역의 소득수준과 골목상권의 활성화 정도에 의해 영향을 받는다. 이를 대변하기 위해 골목상권이 입지한 동의 소득수준과 골목 상권의 점포 창업률을 독립변수로 도입한다. 배후지역의 소득 수준이 높을수록, 골목상권의 점포 창업률이 높을수록 골목 상권은 성장할 것으로 예상된다.
다섯째, 골목상권 매출액의 성장은 상권이 위치한 지역특성의 영향을 받는다. 이를 반영하기 위해 2030 서울도시기본계획에 따른 5대 생활권을 더미변수로 하는 독립변수를 도입하였다. 비교의 기준이 되는 참조집단은 도심권으로 설정하였다.
한편, 골목상권의 성장에는 입지환경의 변화도 영향을 줄 것으로 보인다. 이를 분석하기 위해 외식업종 점포의 점유율 증가를 독립변수로 도입한다. 이는 2015년 점유율과 2014년 점유율의 차이를 산정한 것이다.
이 결과로 볼 때 1, 5, 6군집은 성장상권으로 분류될 수 없는 것이 확실하지만 3군집의 경우 추가적 분석이 필요하다. 이에 2014년 1월부터 10월까지 10개월간의 평균 매출액과 2016년 1월부터 10월까지 10개월간의 평균 매출액을 이용하여 골목상권별로 2년간의 성장률을 구한 후 이를 이용하여 Table 1의 군집별 성장률 기초통계량을 산출하였다. 매출액 시계열 자료가 계절성을 내포하고 있기 때문에 왜곡 방지를 위해서는 1월부터 12월까지의 매출액 자료를 이용할 필요가 있다.
74%에 비해 현저히 낮게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 3군집을 제외하고 2, 4군집만을 성장상권으로 분류한다. 군집분석 과정에서는 모두 1,007개의 골목상권이 분석에 이용되었지만 로지스틱 회귀분석에서 독립변수로 투입되는 소득변수 자료가 없는 14개가 발견되어 이를 분석에서 제외하였다.

대상 데이터

1에 보이는 것과 같이 서울시에 위치한 1,007개 골목상권의 월별 매출액 자료이다. 군집분석을 위한 분석기간은 2014년 1월부터 2016년 10월까지 총 34개월간을 설정한다. 선행연구인 Kang and Lee (2017)에서는 서울시의 1,008개 골목상권의 2013년 1월부터 2016년 10월까지 46개월간의 매출액 자료를 분석에 이용했는데, 본 연구에서는 로지스틱 회귀분석에 이용되는 독립변수들의 자료취득 어려움 등으로 인해 분석기간이 Kang and Lee(2017)에 비해 12개월 짧아지게 되었다.
군집분석 과정에서는 모두 1,007개의 골목상권이 분석에 이용되었지만 로지스틱 회귀분석에서 독립변수로 투입되는 소득변수 자료가 없는 14개가 발견되어 이를 분석에서 제외하였다. 그 결과 총 993개의 골목상권이 최종 분석에 이용되었다. Fig.
분석에 이용된 골목상권 매출액 자료는 서울시의 열린데이터광장(https://data.seoul.go.kr/)에서 제공한 것으로 Fig. 1에 보이는 것과 같이 서울시에 위치한 1,007개 골목상권의 월별 매출액 자료이다. 군집분석을 위한 분석기간은 2014년 1월부터 2016년 10월까지 총 34개월간을 설정한다.

이론/모형

본 연구에서도 종속변수가 성장상권일 경우 1, 정체·쇠퇴상권일 경우 0의 값을 가지기 때문에 이항 로지스틱 회귀모형을 이용한다.
이어 워드 방법(Ward’s method)을 이용하여 가장 가까운 골목상권끼리 군집을 만들게 된다.
3장의 분석을 통해 성장상권으로 분류된 골목상권에는 1, 정체·쇠퇴상권으로 분류된 골목상권에는 0의 값을 부여한 후 이를 로지스틱 회귀분석의 종속변수로 투입한다. 종속변수가 0, 1의 값을 갖는 더미변수인 관계로 이항 로지스틱 회귀모형을 적용하고 분석을 수행한다. 회귀분석을 위한 가설을 설정하고 독립변수를 선정한 결과를 정리하면 다음과 같다.
종속변수가 범주형 자료일 때는 OLS 회귀모형 대신 로지스틱 회귀모형을 분석에 이용한다. 본 연구에서도 종속변수가 성장상권일 경우 1, 정체·쇠퇴상권일 경우 0의 값을 가지기 때문에 이항 로지스틱 회귀모형을 이용한다.

성능/효과

골목상권 매출액 시계열 자료에 DTW를 적용하여 군집분석을 수행한 결과, 골목상권은 Fig. 2와 같이 모두 6개 군집으로 구분되었다. Fig.
넷째, 골목상권의 성장은 교통접근성에 의해 영향을 받는다. 교통접근성은 이동시간을 줄여 유동인구 유입을 용이하게 한다는 점에서 정의 효과를 발생시킬 것으로 기대된다.
다섯째, 골목상권 매출액의 성장은 상권이 위치한 지역특성의 영향을 받는다. 이를 반영하기 위해 2030 서울도시기본계획에 따른 5대 생활권을 더미변수로 하는 독립변수를 도입하였다.
67%로 산정되었다. 독립변수 중에서 유의한 변수를 살펴보면, 인구요인으로는 여성 매출 점유율 증가 변수와 20-30대 매출 점유율 증가 변수가 유의하게 나타났으며, 경제요인으로는 주변 소득수준 변수가 유의하게 나타났다. 입지요인으로는 건축물 밀도와 골목상권의 면적 변수가 유의하게 나타났다.
둘째, 골목상권의 성장은 경제적 요인에 해당하는 배후지역의 소득수준과 골목상권의 활성화 정도에 의해 영향을 받는다. 이를 대변하기 위해 골목상권이 입지한 동의 소득수준과 골목 상권의 점포 창업률을 독립변수로 도입한다.
시계열 군집분석 결과, 성장상권은 서남권, 동북권, 동남권에 많이 분포하는 것으로 나타났지만 권역 내 성장상권의 비중은 동북권과 서북권이 높고 동남권은 낮게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과, 여성 매출 점유율 증 가와 20-30대 매출 점유율 증가가 골목상권의 성장에 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해 20-30대가 골목상권의 성장에 중요한 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었다.
모형의 적합도를 나타내는 Nagelkerke R²가 0.1048, 정분류율 (CCR)은 66.67%로 산정되었다.
이는 작은 면적의 점포와 건축물이 많은 골목상권이 상권 성장에 긍정적인 영향을 준다는 것을 의미한다. 상권면적 변수도 가설에서 예상한 대로 정의 영향을 주는 것으로 나타났는데, 이는 골목상권도 어느 정도 규모를 가져야 성장성을 확보한다는 것을 의미한다.
셋째, 골목상권의 성장은 입지요인에 의해 영향을 받는다. 이를 반영하기 위해 먼저 건축물의 밀도와 골목상권의 면적을 독립변수로 설정한다.
본 연구에서는 서울시 골목상권에 대한 동적타임워핑(DTW) 기법을 이용한 시계열 군집분석을 통해 성장상권을 식별하고 로지스틱 회귀분석을 통해 골목상권의 성장에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 시계열 군집분석 결과, 성장상권은 서남권, 동북권, 동남권에 많이 분포하는 것으로 나타났지만 권역 내 성장상권의 비중은 동북권과 서북권이 높고 동남권은 낮게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과, 여성 매출 점유율 증 가와 20-30대 매출 점유율 증가가 골목상권의 성장에 정의 영향을 주는 것으로 나타났다.
인구요인 중 여성 매출 점유율 증가 변수와 20-30대 점유율 증가 변수는 가설에서 설정한 대로 골목상권의 성장에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 20-30대 점유율 증가의 영향은 Kang and Lee (2018)의 결과와 연계할 경우 좀 더 유의미한 해석이 가능하다.
입지요인 중 건축물 밀도는 가설에서 예상한 대로 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 작은 면적의 점포와 건축물이 많은 골목상권이 상권 성장에 긍정적인 영향을 준다는 것을 의미한다.
입지요인으로는 건축물 밀도와 골목상권의 면적 변수가 유의하게 나타났다. 접근성 요인으로는 지하철역 더미변수가 유의하게 나타났으며, 지역변수 중에는 동북권 더미변수가 유의하게 나타났다.
이를 통해 20-30대가 골목상권의 성장에 중요한 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었다. 주변 소득수준은 성장에 부의 영향을 주는 것으로 나타났으며 건축물 밀도와 골목상권의 면적은 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 지하철역 근접위치는 골목상권의 성장에 부의 영향을 주는 것으로 나타났으며, 동북권 골목상권이 도심 골목상권에 비해 더 성장하는 것으로 나타났다.
주변 소득수준은 성장에 부의 영향을 주는 것으로 나타났으며 건축물 밀도와 골목상권의 면적은 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 지하철역 근접위치는 골목상권의 성장에 부의 영향을 주는 것으로 나타났으며, 동북권 골목상권이 도심 골목상권에 비해 더 성장하는 것으로 나타났다.
첫째, 골목상권의 성장은 인구요인 변화에 영향을 받는다. 여성이 매출에 미치는 영향을 고려하여 여성 매출 점유율 증가를 독립변수로 도입한다.

후속연구

이 연구는 분석 기간이 2년으로 짧아 장기간에 걸쳐 성장하고 있는 골목상권을 식별하는데에 한계를 가진다. 더 긴 시계열 자료를 이용한 후속 연구를 통해 이 같은 한계를 극복하는 것이 필요하다고 하겠다.
이에 건축물 밀도는 골목상권 성장에 정의 영향을 미치는 것으로 가설을 설정한다. 또한, 골목상권의 전체 규모가 클수록 규모의 경제를 발생시켜 가격 경쟁력에 도움을 줄 것으로 보인다. 이는 골목상권의 성장에 정의 영향을 줄 것으로 예상된다.
2, 3, 4군집을 비교하면, 2, 4군집은 뚜렷한 상승세를 보이지만 3군집은 상대적으로 상승세가 약하다고 할 수 있다. 이 결과로 볼 때 1, 5, 6군집은 성장상권으로 분류될 수 없는 것이 확실하지만 3군집의 경우 추가적 분석이 필요하다. 이에 2014년 1월부터 10월까지 10개월간의 평균 매출액과 2016년 1월부터 10월까지 10개월간의 평균 매출액을 이용하여 골목상권별로 2년간의 성장률을 구한 후 이를 이용하여 Table 1의 군집별 성장률 기초통계량을 산출하였다.
또한, 종단면 연구를 통해 횡단면 연구인 Kang and Lee (2018)의 연구 결과를 재해석할 수 있었는데 이는 골목상권에 대한 인식상의 한계를 넓힐 수 있었다는 점에서 의미를 부여할 수 있다. 이 연구는 분석 기간이 2년으로 짧아 장기간에 걸쳐 성장하고 있는 골목상권을 식별하는데에 한계를 가진다. 더 긴 시계열 자료를 이용한 후속 연구를 통해 이 같은 한계를 극복하는 것이 필요하다고 하겠다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	상업상의 세력이 미치는 범위는 무엇인가?	naver.com)에서는 골목을 “큰길에서 들어가 동네 안을 이리저리 통하는 좁은 길”로, 상권을 “상업상의 세력이 미치는 범위”로 정의하고 있다. 이를 조합하면 골목상권은 “상업상의 세력이 미치는 동네 안의 좁은 길들”을 뜻하게 된다.
	골목이란 무엇인가?	naver.com)에서는 골목을 “큰길에서 들어가 동네 안을 이리저리 통하는 좁은 길”로, 상권을 “상업상의 세력이 미치는 범위”로 정의하고 있다. 이를 조합하면 골목상권은 “상업상의 세력이 미치는 동네 안의 좁은 길들”을 뜻하게 된다.
	동적타임워핑은 어떤 경우를 거리로 측정하는가?	시계열 군집분석에 이용되는 거리에는 유클리디안 거리(Euclidean distance)와 동적타임워핑(DTW)이 있다. 유클리디안 거리는 시계열 그래프들의 값들을 동일 시점에서 비교하여 거리를 측정하며, DTW는 이웃시점의 값까지 비교하여 거리의 합이 가장 적은 경우를 거리로 측정한다. 유클리디안 거리는 시간 경직적(time-rigid)이지만 DTW는 시간 유연적(time-flexible)이라고 할 수 있다.

참고문헌 (11)

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Yeom, J.H. and Yang, S.W. (2014), Empirical analysis of the vitalization step of commercial street in Samcheongdong-gil, Seoul through the restaurant change, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, Vol. 15, No. 6, pp. 111-122.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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