코로나19 이후 골목상권 회복에 연령대별 1인 가구 비율이 미치는 영향 : : 서울시를 중심으로 = The Impact of Single-Person Households Ratio on the Recovery of Alleyway Commercial Districts COVID-19: A Case Study of Soul, Korea

국문 초록 (Abstract)

최근 우리나라 1인 가구는 모든 연령대에서 꾸준히 증가하고 있다. 1인 가구 는 외식업이나 식료품의 소비를 확대 시킬 수 있는 주요 소비 주체로 긍정적인 영향을 미쳤다. 하지만 코로나19 이후, 1인 가구의 소비가 위축되면서 우리나라 소비 회복에 제약 가능성이 제기되면서 골목상권에 오히려 부정적인 영향을 미쳤다. 본 연구에서는 유동인구와 매출액을 두가지 지표를 DTW 기반 다변량 시계열분석을 활용해 골목상권을 유형화하였다. 그리고 골목상권 유형별로 다항 로 지스틱 회귀분석을 통해 상권의 내·외부적 특성과 연령대 1인 가구 비율이 상권 회복에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 골목상권의 유형은 회복형, 매출 효 율형, 취약형 상권으로 구분되었으며, 발달상권 인접유무나 20대 1인 가구 비율 이 회복형 상권에 속할 가능성을 높이는 요인으로 작용하였다. 프랜차이즈 수, 40-60대 1인 가구 비율이 매출 효율형 상권에 속할 가능성을 높이는 요인으로 작용하였다. 그리고 매출형 상권의 20대 상위 업종은 PC방, 노래방, 네일숍이었 고 이는 20대 1인 가구의 소비 특성과 일치하였다. 40-60대 1인 가구 역시 매 출 효율형 상권의 40-50대, 60대 이상의 상위 업종이 가구, 가전제품 위주로 높아 가정용품에 소비가 높은 특성과 일치하였다. 이는 골목상권은 유형별로 지역 적 특성뿐만 아니라 업종 구조 등에 따라 회복이 상이하게 나타날 수 있음을 시사한다. 그리고 골목상권의 공간구조와 업종 구조뿐만 아니라 1인 가구 비율 역 시 회복 유형을 규정하는 하나의 요인으로 작용할 수 있음을 시사한다. 이에 골목상권의 회복 지원을 위한 정책이 골목상권 상권의 특성, 지역적, 인구구조 특 성 등 다각적인 측면에서 분석되고 유형별 차별화 되어야 한다.

핵심어 : 골목상권, 매출액, 유동인구, DTW 기반 다변량 시계열 군집분석, 연령 대별 1인 가구 비율

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Single-person households in South Korea have been coustantly increasing across all age groups. While these households have served as key consumption agents driving growth in the food service and grocery industries, the post-COVID-19 contraction in their spending has emerged as a potential constraint on the recovery of domestic consumption, ultimately exerting an adverse impact on alleyway commercial districts.
This study categorizes alleyway commercial districts into distinct typologies using DTW (Dynamic Time Warping)-based multivariate time series analysis, utilizing floating population and sales as key indicators. Additionally, multinomial logistic regression was employed to analyze the effects of internal and external district characteristics, as well as the ratio of single-person households by age group, on district recovery.
The results classified alleyway commercial districts into three types: Recovery, Sales-efficient, and Vulnerable. Specifically, proximity to developed commercial districts and a high ratio of single-person households in their 20s were significant factors increasing the likelihood of a district being classified as the Recovery type. In contrast, the number of franchises and the ratio of single-person households in their 40s to 60s were key determinants for the Sales-efficient type.
Regarding industry-specific consumption, the top business sectors in districts favored by those in their 20s included PC rooms, karaoke rooms, and nail salons, reflecting the unique consumption patterns of young single-person households. Similarly, for those in their 40s to 60s, the dominant sectors in Sales-efficient districts were furniture and home appliances, consistent with the high spending on household goods within these age groups.
These findings suggest that the recovery of alleyway commercial districts varies significantly depending on regional characteristics, industry structure, and demographic composition. The study highlights that the ratio of single-person households is a crucial factor in determining recovery types. Consequently, policy support for revitalizing local economies should be based on multifaceted analyses—considering spatial, industrial, and demographic characteristics—and must be strategically differentiated for each district type.

Keywords: Alleyway Commercial Districts, Sales, Floating Population, DTW-based Multivariate Time Series Clustering, Ratio of Single-person Households by Age Group

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 가. 연구의 배경 1
• 나. 연구의 목적 9
• 2. 연구의 범위와 구성 11
• 가. 연구의 범위 11
• 1) 연구의 공간적 범위 11
• 2) 연구의 시간적 범위 13
• 나. 연구의 구성 14
• Ⅱ. 선행연구 검토 17
• 1. 골목상권 회복 관련 선행연구 17
• 2. 골목상권 유형화 관련 선행연구 22
• 3. 1인 가구 관련 선행연구 28
• 4. 본 연구의 차별성 34
• Ⅲ. 연구 설계 35
• 1. 연구 모형 35
• 2. 연구 방법론 및 변수 설정 37
• 가. DTW 기반 다변량 시계열 군집분석 37
• 나. 다항 로지스틱 회귀분석 39
• 다. 골목상권 회복 영향 요인 변수 설정 41
• 1) 종속변수 41
• 2) 독립변수 41
• 가) 상권특성 42
• 나) 접근성 특성 44
• 다) 배후지 특성 46
• 라) 인구구조 특성 47
• Ⅳ. 분석 결과 49
• 1. 행정구역별 1인가구 분포 49
• 2. 골목상권의 군집화 및 군집별 특징 52
• 3. 군집별 상권 회복 영향요인 분석 60
• 가. 기술통계분석 60
• 나. 상권 회복 영향 요인 분석 결과 63
• Ⅴ. 결론 69
• 1. 연구의 요약 및 시사점 제시 69
• 2. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 74
• 참고문헌 76
• Abstract(영문초록) 85