RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      단계적 일상회복 이후 젠트리피케이션 영향 요인 분석 = Analyzing the Factors of Gentrification After Gradual Everyday Recovery

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A108732182

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      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.
      번역하기

      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 K...

      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.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 임현정 ; 최상범, "코로나19가 서울시 상권 매출 변화에 미치는 영향 분석 - 행정동 단위 유동인구 군집화를 통한 업종별 비교를 중심으로 -" 서울연구원 23 (23): 47-65, 2022

      2 최막중 ; 양욱재, "주거지역의 상업적 젠트리피케이션에 따른 물리적, 경제적, 사회적 효과" 대한국토·도시계획학회 53 (53): 123-136, 2018

      3 박근송 ; 이태규 ; 김정우 ; 박지은, "전국 상업 젠트리피케이션 발생요인 분석" 대한건축학회 36 (36): 63-73, 2020

      4 박재희 ; 김태형, "서울시 젠트리피케이션 영향요인 및 발생지역의 입지특성" 서울연구원 21 (21): 183-201, 2020

      5 이슬기 ; 성현곤, "서울시 소매상권의 공간적 변동과 확산 패턴의 확인 : 서울시 젠트리피케이션 발생지역을 중심으로" SH공사 도시연구원 8 (8): 69-82, 2018

      6 천상현 ; 김지은, "상업젠트리피케이션에 따른 기존 상인의 이탈: 후기 진입 상인과의 생존율 변화 비교" 한국토지주택공사 토지주택연구원 13 (13): 91-115, 2022

      7 윤윤채 ; 박진아, "상업용도 변화 측면에서 본 서울시의 상업 젠트리피케이션 속도 연구" 서울연구원 17 (17): 17-32, 2016

      8 허자연 ; 정연주 ; 정창무, "상업공간의 젠트리피케이션 과정 및 사업자 변화에 관한 연구: 경리단길 사례" 서울연구원 16 (16): 19-33, 2015

      9 이진희, "상업 젠트리피케이션 지수와 공실률에 대한 탐색적 분석 - 서울시 사례를 중심으로 -" 한국부동산원 8 (8): 173-196, 2022

      10 이정동, "도시재생사업에서 젠트리피케이션 발생 요인 분석" 한국산학기술학회 20 (20): 187-194, 2019

      1 임현정 ; 최상범, "코로나19가 서울시 상권 매출 변화에 미치는 영향 분석 - 행정동 단위 유동인구 군집화를 통한 업종별 비교를 중심으로 -" 서울연구원 23 (23): 47-65, 2022

      2 최막중 ; 양욱재, "주거지역의 상업적 젠트리피케이션에 따른 물리적, 경제적, 사회적 효과" 대한국토·도시계획학회 53 (53): 123-136, 2018

      3 박근송 ; 이태규 ; 김정우 ; 박지은, "전국 상업 젠트리피케이션 발생요인 분석" 대한건축학회 36 (36): 63-73, 2020

      4 박재희 ; 김태형, "서울시 젠트리피케이션 영향요인 및 발생지역의 입지특성" 서울연구원 21 (21): 183-201, 2020

      5 이슬기 ; 성현곤, "서울시 소매상권의 공간적 변동과 확산 패턴의 확인 : 서울시 젠트리피케이션 발생지역을 중심으로" SH공사 도시연구원 8 (8): 69-82, 2018

      6 천상현 ; 김지은, "상업젠트리피케이션에 따른 기존 상인의 이탈: 후기 진입 상인과의 생존율 변화 비교" 한국토지주택공사 토지주택연구원 13 (13): 91-115, 2022

      7 윤윤채 ; 박진아, "상업용도 변화 측면에서 본 서울시의 상업 젠트리피케이션 속도 연구" 서울연구원 17 (17): 17-32, 2016

      8 허자연 ; 정연주 ; 정창무, "상업공간의 젠트리피케이션 과정 및 사업자 변화에 관한 연구: 경리단길 사례" 서울연구원 16 (16): 19-33, 2015

      9 이진희, "상업 젠트리피케이션 지수와 공실률에 대한 탐색적 분석 - 서울시 사례를 중심으로 -" 한국부동산원 8 (8): 173-196, 2022

      10 이정동, "도시재생사업에서 젠트리피케이션 발생 요인 분석" 한국산학기술학회 20 (20): 187-194, 2019

      11 진장익, "공간분석을 통한 젠트리피케이션 모니터링시스템 연구 - 시공간빅데이터를 활용하여 -" 한국부동산원 7 (7): 135-162, 2021

      12 오창화 ; 김영호, "공간 회귀와 공간 필터링을 이용한 서울시 젠트리피케이션의 발생 원인 및 특징 분석" 한국도시지리학회 19 (19): 71-86, 2016

      13 Vassilvitskii. S, "k-means++: The advantages of careful seeding" 1027-1035, 2006

      14 Yeonjin Kim, "Urban Regeneration Projects and Gentrification" 61 : 12-17, 2018

      15 Park Sang-hwi, "The end of gentrification is redevelopment"

      16 Sang-Il Kim, "The Issues and Implications of Commercial Gentrification in Seoul" 1 : 1-145, 2016

      17 Jiheon Kim, "The Gentrification of Seoul"

      18 Min-Jung Kim, "Study on the Physical Environmental Changes in the Gentrification Process of Seoul's Kyunglidan Street" University of Seoul 2016

      19 Seoul Metropolitan Government, "Statistics on SNS Usage in Seoul"

      20 Peter J. Rousseeuw, "Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis" Elsevier BV 20 : 53-65, 1987

      21 Lovisa Lovmar, "Silhouette scores for assessment of SNP genotype clusters" Springer Science and Business Media LLC 6 (6): 2005

      22 The Seoul Institute, "Seoul consumption index" 39 (39): 1-, 2022

      23 Hong Min-ki, "SNS Influencer Playground in Seongsu Commercial Area"

      24 Chorong Park, "Revival of Small German Cities Through 'Empty House Utilization' Strategy"

      25 David M. Blei, "Latent Dirichlet Allocation" 3 : 993-1022, 2003

      26 Google, "Google trends"

      27 Doosan, "Doopedia"

      28 Jin-Hee Lee, "Development and Application of Gentrification Indicators" 713 : 1-8, 2019

      29 최은석 ; 김정훈 ; 나스리디노프 아지즈 ; 이상현 ; 강정태 ; 유관희, "DBSCAN 기반의 제조 공정 데이터 불량 위치의 검출" 한국콘텐츠학회 17 (17): 182-192, 2017

      30 Seoul Metropolitan Government, "Commercial District Analysis Service in Seoul - Status by region and commercial district"

      31 Seoul Metropolitan Government, "Commercial District Analysis Service in Seoul - Introduction"

      32 Kyung-Mi Shim, "A Study on the Commercial Gentrification Diagnosis System: Focusing on Neighborhood Regeneration Type Urban Regeneration Project"

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼