고속도로 휴게소 상권분석에 의한 점유율 및 규모 추정 연구 - 수정된 Huff 모형을 중심으로 -

홍남주; 이상근

doi:10.19172/KREAA.30.3.1

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 홍남주 (서강대학교) 이상근 (서강대학교)

저널정보: 한국부동산분석학회 부동산학연구 부동산학연구 제30권 제3호

발행연도: 2024.9

수록면: 7 - 25 (19page)

DOI: 10.19172/KREAA.30.3.1

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 고속도로상에 있는 휴게소를 하나의 매장으로 정의하였고 고객이 출발IC에서 도착IC를 가정으로 해당경로상에 있는 휴게소들을 상권개념으로 연결시켜 시장분석을 수행하였다. 평면 상권이 아닌 선형상권을 분석하기위해 5개의 실험 과제를 설정하고 과제 해결을 위해 3가지 분석모형을 도출하여 연구를 진행하였다. 기존 선행연구를 보면 평면 상권분석에는 다양한 분석기법과 분석모형들이 있으나 선형상권 분석을 위한 기법은 거의 전무함을알 수 있었다. 이에 평면 상권분석에서 가장 많이 사용됨과 동시에 투입변수가 적은 분석기법을 선형상권에 적용하여 응용 가능성을 진단하였다. 단계별로 선형 상권에 특화될 것으로 보이는 변수들을 투입하여 모형의 신뢰도와 정확도를 검증하였다. 최종 분석결과 허프모형이 선형상권에도 적용 가능하며, 선형상권의 매력도를 향상 시키는 요인으로는 주차장 면적이 매장면적보다 더 중요하다는 사실을 파악했으며, 무엇보다도 본선 교통량이 평면상권으로 보면 인구통계적 변수의 역할을수행하는 대안 변수로 활용되었으며, 해당 변수가 투입됐을 경우 가장 높은 정확도와 신뢰도를 보여주었다. 이러한결론에 기반하여 본선 교통량과 주차장 면적은 향후 선형상권 분석시 표준 변수로 자리 잡을 것으로 예상된다. 마지막으로 최근에 추가 설치한 문의청남대 휴게소에 대해서 수정모형을 통해 매장면적 및 주차장 크기를 산출한결과 적정 규모와 예상 점유율을 추정할 수 있었다.

This study defined Expressway rest areas as individual stores and conducted market analysis by connecting the rest areas along a route from the departure interchange to the arrival interchange, assuming customers travel between these points. To investigate linear(one-dimensional) markets (LM), distinct from two-dimensional markets (TM), this study established five experimental tasks and developed three analytic models to address and solve these tasks. Upon reviewing the existing literature, it is evident that various analytic techniques and models are available for TM analysis. However, the methodologies specifically designed for LM analysis are almost nonexistent. For these reasons, this study aimed to identify the most commonly used and input-variable-efficient analytical techniques in TM analysis. Subsequently, we applied these techniques to LM and assessed their reliability. This study systematically applied variables that appeared to be specialized for LM in a stepwise manner, verifying the reliability and accuracy of the model. The final analysis results revealed the applicability of the modified Huff model to LM. Moreover, it was found that, in LM, parking area plays a more crucial role in enhancing attractiveness than store scale. Most notably, while demographic variables play a crucial role in TM, this study was conducted under the assumption that main traffic volume would substitute for these variables in LM. The results indicated that applying main traffic volume to the modified Huff model yielded the highest accuracy and reliability. Based on these findings, it is anticipated that main traffic volume and parking area will be established as standard variables in future LM analyses. Finally, the extened model was employed to calculate the store scale and parking space size for the recently installed Munui-Cheongnamdae Rest Area. The results allowed for estimating the appropriate scale of the rest area and the anticipated business share.

#허프 모형 #Huff #휴게소 #상권분석 #고속도로 #선형상권 #Huff Model #Rest Area #Market Analysis #Expressway #Linear Markets

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)