머신러닝 알고리즘을 이용한 서울시 행정동별 상권 활성화 지수 및 폐업리스크 예측

현재 증가하는 개업 상권의 규모만큼 폐업하는 상권 또한 증가하고 있다. 이에 따른 정교한 상권분석이 필요한 시점이다. 현재의 상권분석 시스템들은 단순한 통계 수치만을 보일 뿐 리스 크 제공은 하지 않고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소상공인 상점 개업 시 폐업 리 스크를 예측하는 모형을 개발한다. 이를 위해 개·폐업 데이터(마이 데이터)를 기반으로 생활인구, 행정동별 추정 매출, 임대 시세 데이터를 복합하여 상권 활성화 지수를 예측하는 머신러닝 모델 을 개발한다. 해당 모형으로부터 도출된 상권 활성화 지수를 원 데이터와 함께 활용하여 소상공 인의 상점 개업 시 폐업 리스크를 예측하는 모형까지 도출한다. 본 연구는 업종, 개업 위치별 폐 업리스크 도출 및 업종별 최적의 위치 추천, 행정동별 최적의 개업 업종 추천이 가능하다는 장 점이 있다. 따라서 소상공인이나 투자자에게 중요한 비즈니스 결정 및 리스크 관리를 위한 정보 를 제공하고, 새로운 경제 지원 정책을 이끌어내 폐업률을 낮추는 데 기여할 수 있을 것이다.

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