인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
Although retail industy including the fashion sector encompasses a range of stores sizes from large to small, existing literature offers inconsistent views about the relationship between large-sized and small-sized retail stores. This study aimed to cluster retail districts in Seoul based on the location and sales data of large-sized and small-sized retail stores, employing the Self-Organizing Map (SOM) as a kind of machine learning approaches. The results revealed major retail clusters by sales, location, and store sizes, and the descriptive characteristics of these clusters, such as, land price, living population, and the number of subway lines. These clusters were then further divided into three categories: mutually dominant clusters, large-sized store dominant clusters, and small-sized store dominant clusters. The results show which retail districs are more advantageous for one of the store sizes or for both, thus providing an empirical, data-driven insight to develop optimal location strategies for retailers and policy-makers.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.