단계적 일상회복 이후 젠트리피케이션 영향 요인 분석
Analyzing the Factors of Gentrification After Gradual Everyday Recovery
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초록
본 연구는 단계적 일상회복 이후 상권 회복세와 함께 임대료가 급상승한 시점에 주목하여 젠트리피케이션 분석 모형을 구축하고 그 특징을 살펴보는 것이 목적이다. 최근 국내에서는 팬데믹이후 거리두기의 영향으로 대규모 상권보다는 소규모 상권이 형성되었다. 바로 핫플레이스라고알려진 골목상권이다. 핫플레이스는 다양한 미디어와 사회관계망서비스를 통해 집객효과를 누리며 인기를 끌고 있다. 그에 따라 유동인구가 증가하면서 상권이 활성화 되고 임대료가 급상승하는 현상이 발생하고 있다. 하지만 소상공인의 경우 임대료 급상승은 매출 증가로도 감당하지 못해 해당 지역을 이탈하는 젠트리피케이션 현상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상권이 다시 활성화되면서 임대료가 급상승하는 시점을 찾아 그 이전과 이후를 분석하고자 한다. 먼저 젠트리피케이션에 관련하여 언급되는 토픽을 탐색하기 위해 텍스트 데이터를 수집한 후 LDA 토픽 모델링을 실시한다. 이를 참고하여 상권 단위로 데이터를 수집하고 젠트리피케이션 분석 모형을 구축한 다음 특징을 분석한다. 팬데믹으로 상권이 침체된 이후 재활성화 되고 있는 시점에본 모형을 통한 젠트리피케이션 분석이 소상공인 정책에 기여할 수 있기를 바란다.
Abstract
In this paper, we aim to build a gentrification analysis model and examine its characteristics, focusing on the point at which rents rose sharply alongside the recovery of commercial districts after the gradual resumption of daily life. Recently, in Korea, the influence of social distancing measures after the pandemic has led to the formation of small-scale commercial districts, known as ‘hot places’, rather than large-scale ones. These hot places have gained popularity by leveraging various media and social networking services to attract customers effectively. As a result, with an increase in the floating population, commercial districts have become active, leading to a rapid surge in rents. However, for small business owners, coping with the sudden rise in rent even with increased sales can lead to gentrification, where they might be forced to leave the area. Therefore, in this study, we seek to analyze the periods before and after by identifying points where rents rise sharply as commercial districts experience revitalization. Firstly, we collect text data to explore topics related to gentrification, utilizing LDA topic modeling. Based on this, we gather data at the commercial district level and build a gentrification analysis model to examine its characteristics. We hope that the analysis of gentrification through this model during a time when commercial districts are being revitalized after facing challenges due to the pandemic can contribute to policies supporting small businesses.
참고문헌 (32)
- "The end of gentrification is redevelopment"[URL]
- "Google trends"[URL]
- "Doopedia"[URL]
- "SNS Influencer Playground in Seongsu Commercial Area"[URL]
- "Statistics on SNS Usage in Seoul"[URL]
- "Commercial District Analysis Service in Seoul - Status by region and commercial district"[URL]
- "The Gentrification of Seoul"[URL]
- The Seoul Institute, "Seoul consumption index", Seoul economic monitoring, 39(1), pp.1~ (2022)
- 허자연, "상업공간의 젠트리피케이션 과정 및 사업자 변화에 관한 연구: 경리단길 사례", 서울도시연구, 16(2), pp.19~33 (2015), 서울연구원[DOI]
- 윤윤채, "상업용도 변화 측면에서 본 서울시의 상업 젠트리피케이션 속도 연구", 서울도시연구, 17(4), pp.17~32 (2016), 서울연구원[DOI]
- Yeonjin Kim, "Urban Regeneration Projects and Gentrification", Journal of Environmental Studies, 61, pp.12~17 (2018)
- 최막중, "주거지역의 상업적 젠트리피케이션에 따른 물리적, 경제적, 사회적 효과", 국토계획, 53(1), pp.123~136 (2018), 대한국토·도시계획학회[DOI]
- 이정동, "도시재생사업에서 젠트리피케이션 발생 요인 분석", 한국산학기술학회논문지, 20(10), pp.187~194 (2019), 한국산학기술학회[DOI]
- 박근송, "전국 상업 젠트리피케이션 발생요인 분석", 대한건축학회논문집, 36(10), pp.63~73 (2020), 대한건축학회[DOI]
- 박재희, "서울시 젠트리피케이션 영향요인 및 발생지역의 입지특성", 서울도시연구, 21(4), pp.183~201 (2020), 서울연구원[DOI]
- 이진희, "상업 젠트리피케이션 지수와 공실률에 대한 탐색적 분석 - 서울시 사례를 중심으로 -", 부동산분석, 8(3), pp.173~196 (2022), 한국부동산원[DOI]
- 진장익, "공간분석을 통한 젠트리피케이션 모니터링시스템 연구 - 시공간빅데이터를 활용하여 -", 부동산분석, 7(3), pp.135~162 (2021), 한국부동산원[DOI]
- David M. Blei, "Latent Dirichlet Allocation", Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993~1022 (2003)
- "Revival of Small German Cities Through 'Empty House Utilization' Strategy"[URL]
- "Commercial District Analysis Service in Seoul - Introduction"[URL]
- Kyung-Mi Shim, "A Study on the Commercial Gentrification Diagnosis System: Focusing on Neighborhood Regeneration Type Urban Regeneration Project", Architectural Space Research Institute, ~ (2018)
- 이슬기, "서울시 소매상권의 공간적 변동과 확산 패턴의 확인 : 서울시 젠트리피케이션 발생지역을 중심으로", 주택도시연구, 8(3), pp.69~82 (2018), SH공사 도시연구원[DOI]
- Min-Jung Kim, "Study on the Physical Environmental Changes in the Gentrification Process of Seoul's Kyunglidan Street", Master's, pp.2016
- Sang-Il Kim, "The Issues and Implications of Commercial Gentrification in Seoul", Seoul Institute Policy Project Research Report, 1, pp.1~145 (2016)
- 임현정, "코로나19가 서울시 상권 매출 변화에 미치는 영향 분석 - 행정동 단위 유동인구 군집화를 통한 업종별 비교를 중심으로 -", 서울도시연구, 23(1), pp.47~65 (2022), 서울연구원[DOI]
- 최은석, "DBSCAN 기반의 제조 공정 데이터 불량 위치의 검출", 한국콘텐츠학회 논문지, 17(7), pp.182~192 (2017), 한국콘텐츠학회[DOI]
- Vassilvitskii. S, "k-means++: The advantages of careful seeding", Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, pp.1027~1035 (2006)
- Peter J. Rousseeuw, "Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis", Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, pp.53~65 (1987), Elsevier BV[DOI]
- Lovisa Lovmar, "Silhouette scores for assessment of SNP genotype clusters", BMC Genomics, 6(35) (2005), Springer Science and Business Media LLC[DOI]
- Jin-Hee Lee, "Development and Application of Gentrification Indicators", KRIHS POLICY BRIEF, 713, pp.1~8 (2019)
- 오창화, "공간 회귀와 공간 필터링을 이용한 서울시 젠트리피케이션의 발생 원인 및 특징 분석", 한국도시지리학회지, 19(3), pp.71~86 (2016), 한국도시지리학회[DOI]
- 천상현, "상업젠트리피케이션에 따른 기존 상인의 이탈: 후기 진입 상인과의 생존율 변화 비교", 토지주택연구, 13(2), pp.91~115 (2022), 한국토지주택공사 토지주택연구원[DOI]