빅데이터 기반의 상권분석 서비스 확장을 위한 설문조사시스템 = Survey System for Expanding Big Data-Based Commercial District Analysis Service

국문 초록 (Abstract)

우리나라의 소상공인과 자영업자 비율은 OECD 회원국들에 비해 과도하게 높고, 빈번한 창업과 폐업은 국가 경제에 막대한 피해를 초래하고 있다. 이와 관련하여, 우리나라 정부는 소상공인과 자영업자들에게 도움을 주고자 빅데이터를 이용한 상권분석 서비스를 제공하고 있다.
상권분석 서비스는 빅데이터 분석 기술의 발달에 따라, 휴대폰 기지국의 단말기 정보, 카드 매출 정보 등의 빅데이터를 활용하여 지역별, 업종별로 상권의 특징을 분석하고, 이를 기반으로 소상공인 정책 수립 및 창업 지원 등에 활용되고 있다. 현재 정부에서 운영 중인 상권분석시스템은 소상공인시장진흥공단의 상권정보시스템, 서울시의 우리마을가게 상권서비스, 경기도 상권영향분석 서비스가 있다.
빅데이터 기반의 상권분석 서비스는 다양한 기관에서 제공받은 빅데이터를 가공 및 통합하여 서비스를 구성한다. 각 기관에서 제공받은 데이터는 데이터의 수집 주기 및 데이터의 크기가 다르게 구성되어 전처리 및 분석 기준에 맞는 데이터 통합과정을 거쳐 분석 가능한 형태의 데이터로 구성이 된다. 이렇게 구성된 데이터는 다양한 분석을 통해 서비스로 제공된다.
그러나, 각 기관에서 제공된 빅데이터로 상권분석 서비스를 구축하는 방법에는 몇 가지 한계가 발생한다. 첫째, 제공된 빅데이터의 정확성을 검정하기 어렵다. 빅데이터는 제한된 대상에 대해 자동으로 데이터를 수집하는 경우가 많아 수집된 데이터가 전체를 대표하는지 확인이 어렵고, 데이터의 왜곡 여부 확인도 어렵다. 둘째, 데이터의 수집에 한계가 있다. 빅데이터는 객관적이고 정량적인 데이터로 주관적이고 정성적인 데이터의 수집이 어렵다. 그러나 데이터 분석 시 정성적인 데이터는 문제 원인, 해결 방법과 같은 깊이 있는 분석이 가능하여 정석적인 데이터의 수집이 필요하다. 셋째, 개인정보 보호의 강화로 제공된 데이터가 작은 영역의 집계 값에서 점차 넓은 영역의 집계 값으로 제공되어, 상권의 작은 영역의 데이터 분석 서비스 제공이 어려워지고 있다.
본 논문에서는 이러한 빅데이터 기반의 기존 상권분석 서비스의 문제를 해결하고, 서비스 확장을 위해, 상권 설문데이터를 사용하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 상권 빅데이터와 상권 설문데이터를 연계하는 방법, 설문데이터 수집을 위한 표본 설계 방법 그리고 표본의 지속적인 관리를 위한 패널 설계 방법을 제안한다.
그리고 수집된 설문데이터와 상권 빅데이터를 연계하여 분석하는 7가지 방법을 제안한다. 첫째, 설문데이터로 상권 빅데이터의 정확성 검증하는 방법을 제안한다. 둘째, 설문의 작은 영역의 집계 값을 사용하여 빅데이터 상권정보의 작은 영역에 대한 집계 값을 추정하는 방법을 제안한다. 셋째, 가까운 미래를 예측하는 방법을 제안한다. 넷째, 상권 설문데이터를 분석하는 방법을 제안한다. 다섯째, 상권 빅데이터와 설문데이터를 연계하여 분석하는 방법을 제안한다. 여섯째, 설문데이터와 상권데이터를 이용하여 파생정보를 생성하는 방법을 제안한다. 일곱째, 설문 개별 대상을 중심으로 상권 빅데이터 정보와 연계하여 분석하는 방법을 제안한다. 마지막으로 이를 기반으로 한 설문조사 시스템의 설계 및 구축 방법을 제안하고 테스트하였다.
본 연구를 통해 소상공인 빅데이터 분석 서비스를 위한 빅데이터의 통계학적인 검증 방법을 제안하여 빅데이터의 정확성 검증 방법을 마련하였고, 설문데이터를 사용하여 빅데이터 분석의 한계를 극복하고 소상공인을 위한 서비스 확장에 기여하였으며, 빅데이터의 정량정보와 설문데이터인 정성정보를 연계하여 분석하는 새로운 방법을 제안하여 다양한 분석 서비스 확장에 기여하였다.
제안한 방법에 대한 실제로 적용한 사례가 부족하여 정확성 검증 및 개선 효과는 향후 연구과제로 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The ratio of micro-enterprises and self-employed people in Korea is excessively high compared to the OECD member countries, and frequent start-ups and closures are causing huge consequences for the national economy. the Korean government is operating a commercial district analysis service using big data to help micro-enterprises and the self-employed.
With the development of big data analysis technology, this commercial district analysis service analyzes the characteristics of the commercial area by region and industry by using big data such as location information of cellphone base stations and card sales data. and this service was built for small business policy establishment and start-up support, etc. The commercial district analysis system currently in operation includes the commercial district information system of the Small Enterprise and Market Service, the Woori Village store commercial district service in Seoul, and the commercial area impact analysis system in Gyeonggi-do.
The big data-based commercial district analysis service forms a service by processing and integrating big data provided by various institutions. The data provided by each institution is composed of different data collection periods and data sizes, so it is composed of data in a form that can be analyzed through a data integration process that meets the preprocessing and analysis standards. The data is provided as a service through various analysis.
However, there are some limitations in the method of building a commercial district analysis service with the big data provided by each institution. First, it is difficult to verify the accuracy of the provided big data. Big data collects data automatically for limited subjects, so it is difficult to check whether the collected data is representative of the whole, and it is also difficult to check whether the data is distorted. Second, there is a limitation in data collection. The big data is a objective and quantitative data, and there is a limitation because it cannot collect subjective and qualitative data. In data analysis, qualitative data can be analyzed in depth such as problem causes and solutions, so it is necessary to collect qualitative data. Third, the data provided by the strengthening of personal information protection is gradually provided from the aggregate value of a small area to the aggregate value of a wide area, making it difficult to provide data analysis services in a small area in the commercial area.
In this paper, we propose a method of using commercial area survey data to solve the problems of the existing big data-based commercial area analysis service and to expand the service. To this end, we propose a method for linking commercial big data with commercial district survey data, a sample design method for collecting survey data, and a panel design method for continuous sample management.
In addition, we propose 7 methods for analyzing the collected survey data and commercial big data by linking them. First, we propose a method of verifying the accuracy of commercial big data with questionnaire data. Second, we propose a method of estimating the aggregate value of a small area of ​​big data commercial area information using the aggregate value of a small area of ​​the questionnaire. Third, we propose a method for predicting the near future. Fourth, we propose a method to analyze the commercial area survey data. Fifth, we propose a method of analyzing big data in the commercial area and questionnaire data in connection. Sixth, we propose a method of generating derivative information using questionnaire data and commercial area data. Seventh, we propose a method of analysis in connection with commercial big data information focusing on individual survey subjects. Finally, the design and construction method of the survey system based on this was proposed and tested.
Through this study, a statistical verification method of big data for small businesses was presented, and a method of verifying the accuracy of big data was prepared. By using survey data, we overcame the limitations of big data analysis and contributed to the expansion of services for small business owners. It contributed to the expansion of various analysis services by proposing a new method for analyzing quantitative information of big data and qualitative information, which is questionnaire data.
The accuracy verification and improvement effect of the proposed method are left as future tasks due to the lack of practical application examples for the developed system.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• Ⅱ. 관련 연구 4
• 1. 소상공인 상권분석 빅데이터와 전처리 방법 4
• 2. 소상공인 상권분석 서비스와 연구 12
• 3. 빅데이터 기반의 상권분석 서비스 한계 14
• 4. 설문조사 15
• Ⅲ. 상권 빅데이터와 설문데이터 연계 분석 설계 19
• 1. 상권 빅데이터와 설문데이터의 연계기준 설계 19
• 2. 설문조사 표본 설계 21
• 3. 표본의 지속적인 관리를 위한 패널 설계 25
• Ⅳ. 상권 빅데이터와 설문데이터 연계 분석 방법 27
• 1. 상권 빅데이터의 데이터 정확성 검증 28
• 2. 작은 영역의 빅데이터 상권정보 추정 30
• 3. 가까운 미래 예측 31
• 4. 설문데이터 분석 33
• 5. 상권 빅데이터와 설문데이터 연계 분석 34
• 6. 파생정보 생성 35
• 7. 설문대상 중심의 연계 분석 36
• Ⅴ. 상권 연계 분석형 설문조사시스템 설계 및 구현 39
• 1. 시스템 구조 설계 39
• 2. 업무프로세스 설계 41
• 3. 설문조사 DB 설계 48
• 4. 메뉴 및 서비스 구현 50
• 5. 설문조사 플랫폼 비교 61
• Ⅵ. 실험 63
• 1. 상권 빅데이터와 설문데이터의 겹치는 영역 64
• 2. 상권 설문데이터 영역 67
• Ⅶ. 결론 70
• □ 참고문헌 72
• □ Abstract 76