Seoul Commercial Lifecycle_ver.fam

Seoul Commercial Lifecycle

서울 주요 상권의 성장·쇠퇴와 이동

서울시 상권분석서비스 길단위인구 · 2021 Q1 ~ 2026 Q2 · 8개 역세권 97개 상권

2021 Q1

기준 분기

 

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유동인구 TOP전체 ▾

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지도 모드 i생애주기 색 = 상권 단계(진입·성장·성숙·전환·쇠퇴·회복), 크기 = 유동 규모
유동인구 색 = 값 등급(절대값·지수·증감)

지표

업종

값 기준 i절대값 해당 분기의 실제 유동인구 규모
지수 2021 Q1을 100으로 환산한 변화 수준
증감 직전 분기 대비 변화율

대상 세분화

연령 i선택한 연령대의 유동인구만 추정해 비교합니다.

시간대

요일

방면 필터 i역 기준 동·서·남·북 방향의 상권만 표시합니다.

시간대 프리셋 (20대)

시각화 설정

버블 크기 기준 i면적비례 원의 면적이 값에 비례(가장 정확)
선형 반지름을 값에 비례시켜 차이 강조
강조 상권 간 차이를 가장 뚜렷하게

색상 기준 i전기간 모든 분기 동일 기준 — 시간 변화 비교
분기별 각 분기 내 상권 간 상대 차이

등급 단계

하위상위

전환 효과 i모프 버블 크기가 연속 변형
페이드 이전·다음 버블이 교차 전환

비교 분석

추세 평활 i4분기 평균으로 계절 변동을 줄여 중기 추세를 봅니다.

기준분기 대비 i2021 Q1 버블을 점선으로 함께 표시해 변화를 비교합니다.

지도 · 고급 분석

지도 배경

유동 중심 이동 화살표 i2021년 평균 대비 현재의 유동 가중중심 이동을 화살표로 표시합니다. 이동 거리가 짧아 배율을 적용해 확대 표시합니다.

출구 분할 (성수역) i역세권 유동인구를 4개 출구 방향별로 나눈 추정치입니다. 출구 표식을 끌어 위치를 조정할 수 있습니다.

상호작용 보정 i연령·시간·요일 조합의 독립가정 오차를 화면 범례 최대값으로 보정합니다. 셀 간 배율만 바로잡고 상권 순위는 바꾸지 않습니다.

평일점심 평일저녁 주말점심 주말저녁

역세권 진단

데이터 및 분석 방법

데이터 출처서울시 상권분석서비스 길단위인구-상권 (공공누리 1유형)

기간2021년 1분기 ~ 2026년 2분기 (22개 분기)

버블 크기절대값 모드는 전 상권 순위를, 지수·증감 모드는 변화율을 반지름으로 매핑합니다.

교차 추정연령×시간×요일 주변분포를 곱한 추정치로, 실제 상호작용은 반영하지 못합니다.

상호작용 보정독립가정에서 생기는 셀 간 차이를 별도 계수로 보정합니다.

출구 분할역세권 전체 유동인구를 출구 방향별로 배분한 추정치입니다. 실측이 아닙니다.

생애주기 판정장기 변화(2021 평균 → 최근 4분기)와 최근 모멘텀(직전 4분기 → 최근 4분기)으로 분류. 성장: 장기 +10%↑·모멘텀 +3%↑ / 성숙: 장기 +10%↑·모멘텀 ±3% / 전환: 성장 후 모멘텀 −3%↓ 또는 모멘텀 −8%↓ / 쇠퇴: 장기 −10%↓·모멘텀 +3% 미만 / 회복: 장기 −10%↓·모멘텀 +3%↑ / 진입: 장기 ±10% 이내·모멘텀 +8%↑

상권 이동지수총량 변화(시장 성장)와 내부 재배치율(공간 이동)을 분리. 재배치율 = (상권별 증감 절대값 합 − 총량 증감 절대값) ÷ (2 × 기준 총량). 상쇄된 이동의 크기를 뜻합니다. 유형: 확장형·확산형·재편형·안정형·쇠퇴형 (총량 ±3%, 재배치율 6% 기준)

유동 중심소속 상권 중심점을 유동인구로 가중평균한 좌표. 2021년 평균 대비 이동 거리·방향을 표시합니다.

상권 성격최근 4분기 시간대별 시간당 밀도와 주말/평일 1일 비율로 분류. 야간 밀도가 피크의 55% 이상이면 주거 기반, 주말/평일 0.85 이하면 업무, 1.0 이상 또는 저녁 우세면 방문. 복합 유형 허용. 현장 관찰 추천 시간은 유형별 피크 시간대입니다.

유동인구의 정의KT 통신데이터 기반 내국인 생활인구(집계구)를 보행 가능한 길 10m 단위에 배분해 만든 추정치입니다. 거주자·직장인·방문자를 구분하지 않고 그 시간에 그 일대에 있던 내국인이 모두 반영됩니다. 외국인은 제외되므로, 외국인 방문 비중이 높은 상권(명동·이태원 등)은 실제보다 과소 추정될 수 있습니다. SKT·LG U+ 이용자는 KT 데이터로 직접 포착되지 않으며, 전체 인구 보정 과정에서 반영됩니다. 분기 동안의 누계 추정치로, 같은 사람의 반복 방문이 합산되어 고유 방문객 수가 아닙니다. 직장인구는 SKT 가입자 기반으로 별도 제공됩니다(현재 미연결).

외국인 생활인구 비중(장기체류 + 단기체류 외국인) ÷ (내국인 + 장기체류 + 단기체류 외국인). 길단위 유동인구와 섞지 않고 같은 서울 생활인구 체계 안에서 계산합니다. 집계구를 상권 경계와 겹친 면적 비율로 배분하므로 집계구 안 인구가 고르게 분포한다고 가정한 공간 배분 추정치입니다. 장기체류는 외국인등록 KT 가입자(거주·취업·유학 성격), 단기체류는 해외 통신사 로밍 이용자(관광·쇼핑·방문 성격)를 대상으로 합니다. 2026 Q3부터는 250m 격자 자료로 전환되어 경계 단절에 유의해야 합니다.

분석 기준 분기상단 분기명, 지도 색, 진단, 매트릭스, 순위표, 설명문은 모두 같은 정수 분기를 씁니다. 재생 중 버블 크기만 분기 사이를 부드럽게 보간합니다. 제공 단계: 원분기 2021 Q1~ · 4분기 평균 2021 Q4~ · 최근 모멘텀 2022 Q4~ · 생애주기 2023 Q4~

설명 요인 패널수요 기반(주거·직장·외부 방문) → 전환 조건(접근성·콘텐츠) → 지속성(매출·공실·점포 생존)으로 성장을 지탱하는 요인을 나눕니다. '간접'은 유동인구 구성에서 계산한 값으로 실제 상주·직장인구가 아니며, '미연결'은 0점이 아니라 자료 없음입니다. 이벤트는 사실 확인과 유동 영향 확인을 분리하고, 선택 분기까지 발생한 사건만 설명에 씁니다.

현장 검증·이벤트현장 방문 관측과 공시·보도로 확인된 개발·입주 사실을 '확인·관측·미확인'으로 구분해 표시합니다. 미확인 정보는 판단 근거로 쓰지 않습니다.

원인 후보저점 후 급증, 주말·저녁 목적형, 20대 이탈·유입, 경계 변경, 소표본 신호를 규칙으로 탐지. 원인을 단정하지 않으며, 외부 근거가 확인된 상권만 신뢰도 '높음'으로 표시합니다.