초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구는 최근의 실시간 흐름 기반의 다부문 다종류 빅데이터 융합으로 소매업종별 상권 변동과 매출예측 통합모델링 기법을 개발하고자 하는 데 목적이 있다. 교통, 기후, 경제 분야에서의 실시간 데이터 수집과 측정기술은 정보통신기술의 발달로 인하여 보다 진일보하여 지고 있는 데, 대부분의 연구들은 단일분야에서 현실세계를 예측하는 수준이며, 그 또한 초보적인 단계에 머물고 있는 것이 최근의 현실이다. 다양한 부문에서 대량의 실시간 빅데이터를 활용한다면 그 정보의 가치를 극대화할 수 있음에도 불구하고, 연구

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구는 최근의 실시간 흐름 기반의 다부문 다종류 빅데이터 융합으로 소매업종별 상권 변동과 매출예측 통합모델링 기법을 개발하고자 하는 데 목적이 있다. 교통, 기후, 경제 분야에서의 실시간 데이터 수집과 측정기술은 정보통신기술의 발달로 인하여 보다 진일보하여 지고 있는 데, 대부분의 연구들은 단일분야에서 현실세계를 예측하는 수준이며, 그 또한 초보적인 단계에 머물고 있는 것이 최근의 현실이다. 다양한 부문에서 대량의 실시간 빅데이터를 활용한다면 그 정보의 가치를 극대화할 수 있음에도 불구하고, 연구분야를 융합하고 확장하여야 한다는 인식의 전환이 되고 있지 않다. 뿐만 아니라 적용되고 있는 방법론 또한 실시간 흐름 기반의 분포특성을 고려하여 최적의 모형을 구축하지 않고 있다. 그러므로 본 연구에서는 최근의 실시간 흐름 기반의 빅데이터를 융합하여 소매업종의 상권 변동과 매출예측 분석기술을 개발하여 현실세계를 보다 정확하게 반영하고자 한다. 이러한 예측모형의 개발을 통하여 소매업종의 예비창업자 뿐만 아니라 운영자에게도 실세계를 반영한 관리전략을 구체적으로 수립하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다

□ 연구결과
실시간 빅데이터 요인의 매출 변동에 기반한 소매 업종별 유형화와 소매업종별 상권 변동의 요인분석을 통한 통합중첩모형 개발하하였다. 그리고 교통류나 이상기후 또는 계절의 변동과 같은 실시간으로 변하는 요인에 따라 상권은 변동될 것임을 고려하는 것이다. 또한 이러한 매출의 변동은 업종의 성격이나 특성에 따라 모두 다르지도 또 모두 똑같지도 않음을 확인하였다. 이는 교통류, 기상조건 이상기후 등 잠재적 요인에 의한 매출변동이 상권의 공간적 변이에 따른 결과일 가능성이 높으며, 실제 상권변동은 업종별로 상이하게 반응함으로 인한 결과로 풀이된다. 이러한 상권의 형태는 도로, 대중교통, 도보 등 접근하는 수단에 따라 고정된 것이 아니라 시간에 따라 유동적으로 변하게 되며 이는 소매점의 매출에 영향을 주게 됨을 규명하였다. 그러한 점에서 본 연구에서는 실시간 흐름(real time and flow)기반의 소매업종별 유형화와 더불어 상권변동 모형을 구축하고 그 특성을 파악하고자 하는 것이 주요한 연구의 성과로 확인이 가능하다.
또한 본 연구는 Stock and Flow 기반의 잠재적 영향요인이 소매업종 유형별 매출에 어떠한 영향을 주게 되는 지를 업종별로 추정하고 적합한 매출예측모형을 개발하고 검증하고자 하였다. 소매업종의 매출 예측에 관한 기존의 연구들은 ‘평균’을 이용한 매출 분석인 한계가 존재하였다. 이는 자료 구축상의 오류, 데이터 핸들링의 오류, 이상치 등의 오류를 제대로 잡아내지 못할 경우 분석결과의 편의(bias)를 유발할 수 있는 문제가 있다. 또한 평균 자료를 기반으로 분석 할 경우 시간이나 계절, 날씨, 돌발상황 등에 따른 매출의 기복 요인을 제대로 파악하지 못하며 그로 인한 영향요인을 제대로 파악할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 평균 뿐 아니라 표준편차도 매출 영향 요인을 판단하는 지표로 삼으며 4분위 모형의 빅데이터를 활용하여 세부 업종별로 교통, 기후, 지형 등을 고려한 소매유형별 매출예측모형을 개발하였다.
Flow기반 실시간 소매업종별 매출 예측분석모델링을 통합하고 일반화 가능성을 진단확이하고, 그 성과를 국내외 학술지에 게재하였다.. 소매 업종별 매출을 변화시키는 상권변동 요인이 무엇인지 실시간 변수를 중심으로 분석하며, 분석 결과를 토대로 실시간 변동요인에 대한 상권 변동 중첩모델을 개발하는 확장가능성을 확인하였다. 또한 소매업종별 매출 예측에 대한 인과구조 및 영향관계를 구조화하여 일반화 가능성을 진단함으로써 응용가능성이 있음을 증명하였다.

□ 연구결과의 활용계획
본 연구는 교통, 기후 및 기상, 경제 분야의 빅데이터를 실시간 정보 기술을 바탕으로 추출하여 정제한 후 이를 융합하여 활용하는 상권 변동 및 매출예측 시스템 기술을 개발하는 데 있으며, 고급의 통계분석 기법이 또한 적용되기 된다. 즉, 본 연구는 교통계획, 도시계획, 기상학, 경제학, 정보통신학, 통계학의 다부문 학제적 연구의 성격을 가지고 있다. 그러므로 이러한 연구는 기존 연구와 달리 통합적이고 융합적인 연구라는 점에서 학문의 영역을 보다 더 포괄적으로 접근하는 새로운 접근의 시도이다. 이러한 점에서 본 연구는 다양한 학문분야를 연계하는 데 커다란 역할을 수행할 것으로 기대되어진다. 뿐만 아니라 본 연구는 현실세계를 보다 더 정확하게 구현하고 신뢰성을 제고할 수 있는 예측분석 모델링 기법을 개발하고 있다는 점에서 유사 관련 연구 분야로의 적용이 확대되어질 것으로 기대할 수 있다. 또한 본 연구는 수 많은 소매업종의 예비 창업자 뿐만 아니라 현재 운영 중인 소상인들에게 매출 변동요인을 실시간 흐름 기반으로 예측할 수 있게 함으로써 창업 준비와 운영관리의 전략을 수립하는 데 구체적인 가이드라인을 제공하게 될 것이다.

(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

□ Purpose&contents
The present study is aimed at developing and verifying the modeling techniques of forecasting sales and trade areas by retail business type using integrating diverse big-data at the diverse fields based on real time and flow in recent. The technologies to collect and to measure

□ Purpose&contents
The present study is aimed at developing and verifying the modeling techniques of forecasting sales and trade areas by retail business type using integrating diverse big-data at the diverse fields based on real time and flow in recent. The technologies to collect and to measure real time data at such fields as transport, weather and climate, and economy have been advanced thanks to the advanced development of information and communications technologies. It has still limitation in using the real-time big-data since its approaches are not only still at the beginning level, but its applications also are limited to the single field, not integrating diverse applicable fields. Therefore, the purpose of our approach is to forecast more reliably and precisely the variation of retail sales by business type integrating diverse real-time big-data sources. We expect that our research results contributes to designing more realistically management strategies for retailers as well as starting-up ones.
Main contents is that we attempt to development integrating overlap models of trade area change by retail business type through factor analysis and classify by retail type based on real time big-data elements and sales fluctuation. This study also estimates the effects on retail type sales of potential influence factors based on Stock and Flow by retail type and developments suitable models of forecasting sales respectively. When developing the models and deciding the effect elements, we consider not only mean but also standard deviation. And we should forecasting sales models by each type of retail considering transportation, climate, topography, etc. using big-data of quartile models. Finally, we would integrate the forecasting sales models by each type of retail and diagnosis the generalizability. we would analyze what the factors of trade area variation change the sales of retail business type round real-time variables and development overlap models of trade area variation based on the results of analysis. we would also diagnosis casual relationship of forecasting sales by each type of retail and generalizability.

□ Result
- Residential built environment and walking activity: Empirical evidence of Jane Jacobs’ urban vitality
- Analysis of Influencing Relationship Between Transaction Value of Online Shopping Mall and Sales by Major Retail Store Types
- Analysis on Influence Factors for Apparel Retail Sales Considering Spatial Autocorrelation
- The Effects of Homogeneous and Heterogeneous Spatial Clustering Characteristics on Retail Sales in Seoul

□ Expected Contribution
we expect that the output of this study would play an important role in connecting diverse academic fields. we also expect our results of developing forecasting analysis models that could reconsider reliability and incarnate real world even exactly would be applied in similar field of study. In addition, results of our study would contribute to offer specific guidelines when people make a strategy for operation and management and prepare to start a business by forecasting sales fluctuation factors based on real-time variables to not only many founders of retail but also retailers managing shops now.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 7
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 8
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 9
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 11
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 11
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 12
• 8. 참고문헌 ... 12
• 9. 연구성과 ... 13
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 16
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 16
• 12. 기타사항 ... 16
• [별첨1] 대 표 연 구 실 적 ... 17
• [별첨2] 세부 목표 관련 증빙 ... 27
• 끝페이지 ... 32