I. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

오늘날 소비 환경은 제품의 구매라는 거래 행위를 넘어 브랜드 경험과 문화적 체험을 중심으로 재편되고 있다. 이러한 변화 속에서 팝업스토어(pop-up store)는 한정된 기간과 공간을 활용하여 브랜드와 소비자 간의 직접적인 접점을 형성하는 체험형 소비 공간으로 부상하였으며, 소비 경험과 그 공유를 중시하는 MZ세대의 소비 성향 및 소셜미디어를 통한 경험의 확산과 맞물려 그 영향력을 빠르게 확대하고 있다(유요한, 2025). 특히 코로나19 팬데믹 이후 위축되었던 오프라인 소비가 회복되는 과정에서 팝업스토어에 대한 수요와 공급의 폭발적인 증가와 함께 단기 임대를 중심으로 한 새로운 임대차 패러다임이 등장하고 있다. 이러한 변화가 가장 집약적으로 표출되고 있는 곳이 바로 성수동이다. 2025년 서울에서 개최된 팝업스토어의 34.7%가 성수동이 속한 성동구에 몰리는 등, 성수동은 명실상부한 국내 팝업스토어의 중심지로 자리 잡고 있다(스위트스팟, 2025).

이에 따라 성수동 일대 상권의 구조적 변화 또한 빠르게 진행되고 있다. 성수동에서 전개되고 있는 이러한 변화는 뚜렷한 양면성을 보여준다. 먼저 팝업스토어의 집적은 외부 방문객을 대거 유입시켜 유동인구의 증가와 인근 상점의 매출 상승, 나아가 상권 전반의 활성화에 기여하는 긍정적 요인으로 평가된다(김은태･박진아, 2026). 그러나 다른 한편으로 팝업스토어의 확산은 임대료 급등과 기존 소상공인의 내몰림을 초래하여 젠트리피케이션의 주된 원인으로 지목되며(김상현･이한나, 2016), 그 개점이 일정 임계점을 넘어 과도하게 지속될 경우에는 인접 점포의 생존에 긍정적이던 효과마저 폐업 위험을 키우는 방향으로 전환되는 것으로 보고된다(임규원 등, 2025; 김은태･박진아, 2026). 이처럼 팝업스토어는 성수동에서 단순한 상권 활성화의 수단으로도, 일방적 규제의 대상으로도 규정하기 어려운 복합적･다층적 현상으로 작동하고 있다.

이러한 다층적 양상에 대한 활발한 논의에도 불구하고, 기존 연구는 팝업스토어가 주변 상권에 미치는 영향에만 주목한 채, 정작 그 파급효과의 진원지라 할 수 있는 팝업스토어의 자체 특성에 대한 분석은 깊이 있게 다루지 못했다. 팝업스토어의 입지에는 지하철역과의 접근성 등 입지적 특성과 더불어 건축물의 용도･연식･구조･대지면적･층수와 같은 건축적 특성이 유의한 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나(유요한, 2025), 특정 건물에서 분석 기간 동안 팝업스토어가 얼마나 빈번하게 개최되는지, 그리고 개최 기간은 얼마나 되는지를 그 건물의 입지적･건축적 특성으로 설명하려는 시도는 아직 충분히 이루어지지 못하였다. 성수동 상권에서 나타나는 다층적 변화를 이해하고 이에 대응하기 위해서는, 그 변화의 물리적 기반, 즉 “어떠한 입지환경과 건축물에서 팝업스토어가 활발하게, 그리고 지속적으로 개최되는가”를 규명하는 작업이 선행되어야 한다.

이에 본 연구는 국내에서 팝업스토어 개최가 가장 활발하게 이루어지고 있는 성수동을 대상으로, 건물의 입지적･건축적 특성이 팝업스토어의 총 개최 횟수 및 누적 개최 기간과 갖는 관련성을 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 본 연구는 어떠한 입지적･건축적 조건을 갖춘 건물에서 팝업스토어가 더 자주, 더 오래 개최되는지를 규명함으로써, 향후 팝업스토어의 입지 선정과 성수동 상권 관리 및 도시정책 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구의 범위

본 연구의 시간적 범위와 대상은 2020년부터 2025년까지 성수동 일대에서 개최된 팝업스토어로 한다. 국내에서 팝업스토어가 본격적으로 확산되기 시작한 시점은 2022년 무렵이나, 박영진(2024)은 2020년 이후 성수동에 패션･명품 브랜드의 거점매장이 집중되면서 팝업스토어 상권으로서의 위상이 확립되었음을 밝힌 바 있다. 이에 본 연구는 성수동에서 팝업스토어 현상이 가시화되기 시작한 2020년을 기점으로 삼고, 가장 최근 자료의 확보가 가능한 2025년까지를 시간적 범위로 한정하였다.

한편 본 연구는 시계열적 변화를 추적하는 종단 분석이 아니라, 해당 기간 내 개최 사례를 건축물 단위로 통합하여 횡단면적으로 분석하는 접근을 취한다. 이는 본 연구의 관심이 팝업스토어 개최의 시기별 증감 추세가 아니라, 어떠한 입지적･건축적 조건을 갖춘 건축물이 팝업스토어를 더 자주, 그리고 더 오래 유치하는가를 알아내는 것에 있기 때문이다. 본 연구가 다루는 대지면적･건폐율･전면도로 폭･전면폭･개구부 등의 설명변수는 대부분 분석 기간 중 거의 변화하지 않는 시간불변(time-invariant) 속성이므로, 이를 연도별 패널로 구성하더라도 건축물 내부의 시간적 변이가 거의 발생하지 않아 종단 분석이 갖는 이점을 살리기 어렵다. 또한 팝업스토어는 개별 건축물에서 산발적으로 개최되므로 자료를 연 단위로 분할할 경우 대부분의 건축물-연도 조합이 0이 되어 영과잉이 한층 심화되고 추정의 안정성이 저하된다. 이에 본 연구는 분석 기간 전체의 개최 횟수와 개최 기간을 건축물 단위로 누적한 횡단면 자료를 구성함으로써, 개별 건축물이 6년에 걸쳐 축적한 반복적･누적적 유치 성과를 안정적으로 포착하고자 한다.

공간적 범위는 성수동1가 및 성수동2가 일대로 설정하였는데, 이는 팝업스토어가 집중된 연무장길 주변으로 한정하여 분석을 진행한 기존 연구(임규원 등, 2025)의 범위를 확장시킨 것이다. 팝업스토어 입지 데이터를 지도상에 시각화한 결과 개최 현황이 특정 구역에 집중되는 경향이 확인되었으며, 이를 토대로 연무장길을 중심으로 한 팝업스토어 밀집 구역을 포함하되 학교･공동주택 등 비상업적 용도의 필지를 제외한 범위를 최종 대상지로 확정하였다(그림 1). 연구 범위 내 원자료 1,403개 관측치 가운데 종속변수와 23개 독립변수에 결측치가 전혀 없는 완전사례 총 874개를 본 연구의 분석대상으로 선정하였는데, 이 가운데 2020년부터 2025년까지 팝업스토어가 한 차례 이상 개최된 건축물은 175개(20.0%)이다. 나머지 699개(80.0%) 건축물에서는 분석 기간 중 팝업스토어 개최가 확인되지 않아, 종속변수에 다수의 0이 포함된다.

그림 1.

연구 대상지 및 팝업스토어 개최 건물 분포

II. 이론 및 선행연구 검토

1. 핫플레이스 성수동

성수동이 오늘날 핫플레이스로 부상한 것은 이 지역이 오랜 시간 거쳐 온 공간적 변천의 결과이다. 성수동은 1964년 용도지역 결정에 따라 준공업지역으로 지정되면서 수제화, 인쇄, 섬유, 자동차 정비 등 서울의 경공업 중심지로 기능하기 시작하였다(김정아, 2025). 이후 1960년대 뚝도지구 토지구획정리사업과 성수동 가로정비 사업이 진행되면서 적벽돌로 지어진 2~3층 규모의 산업시설들이 자리 잡았고, 이는 성수동 경관의 토대가 되었다(김동권, 1983). 그러나 1980년대 이후 산업구조의 변화와 대형 공장들의 이전, 그리고 1990년대 말 금융위기에 따른 산업 쇠퇴로 인해 준공업지역 내 공장들이 빠져나가면서 성수동의 공업적 특성이 변화되기 시작하였고, 이 과정에서 다수의 공장 부지와 창고가 유휴 공간으로 남게 되었다(신영혜･김승회, 2021).

이러한 유휴 산업시설은 2010년대 들어 카페･공방･전시공간 등으로 리모델링되는 재생건축의 토대가 되었다. 기존 건축물의 구조와 외형을 상당 부분 유지한 채 용도를 전환하는 방식이 확산되면서, 성수동은 산업적 도시구조를 간직한 채 생산 중심의 공간에서 소비･문화 중심의 공간으로 전환되었다. 주목할 점은 이러한 변화가 단순히 과거의 물리적 한계에 부딪혀 재개발과 재건축으로 내몰린 것이 아니라, 그 역사적 맥락을 유지한 채 도시의 변화가 이루어졌다는 것이다(김현주, 2023). 이처럼 공장과 창고의 물리적 흔적이 그대로 남은 경관이 성수동만의 독특한 분위기를 형성하면서 사람들을 끌어들이는 요인으로 작용하였다. 유휴 공장과 창고를 리노베이션한 복합문화공간과 카페가 집적되면서 성수동은 트렌디한 소비문화의 중심지로 부상하였다(임규원 등, 2025). 이러한 산업유산의 보존적 재생은 성수동만의 고유한 공간적 정체성을 형성하는 데 결정적으로 작용하여 오늘날 성수동이 서울을 대표하는 핫플레이스로 자리매김하는 토대가 되었다.

2. 성수동 팝업스토어

팝업스토어는 짧은 기간 동안 제한된 공간에서 운영되며 브랜드 경험의 제공과 시장 테스트를 수행하는, 콘텐츠 가변형의 임시 판매공간으로 정의된다(이은아, 2018). 국내 팝업스토어는 2008년 신사동 가로수길에서 태동하여 2010년대 중반 백화점 등 대형 유통채널을 통해 확산되었고, 코로나19 이후 오프라인 소비가 급증하면서 성수동을 새로운 중심지로 부상시켰다. 특히 2022년을 기점으로 패션･뷰티 브랜드의 대형 팝업스토어가 연무장길 일대에 집중되었으며, 2023년에는 개최 건수가 전년 대비 약 10배 수준으로 급증하면서 성수동 전역으로 확산되었다(박영진, 2024).

성수동에 팝업스토어가 집중적으로 개최되는 배경에는 앞서 살펴본 이 지역 특유의 공간적 조건이 자리하고 있다. 성수동에서 팝업스토어가 빈번하게 열리는 건물은 대체로 과거 공장･창고의 넓은 내부와 높은 층고, 옥외공간 등 건축물 고유의 특성을 적극 활용할 수 있는 구조를 갖추고 있는데, 이는 공간 연출의 효과와 효율을 높여 팝업스토어의 개최에 유리하게 작용한다(리단양･김선영, 2025). 여기에 트렌드에 민감한 MZ세대의 높은 유입률과 소셜미디어의 확산력이 더해지면서, 성수동은 브랜드의 입장에서 단기간에 높은 노출 효과를 거둘 수 있는 전략적 거점으로 기능하게 되었다.

이처럼 성수동은 산업유산에서 비롯된 고유한 공간적 특성, 트렌드에 민감한 소비층의 집중, 그리고 소셜미디어를 통한 높은 파급력이 결합되면서 국내 팝업스토어 문화의 중심지로 자리 잡게 되었다. 오늘날 성수동에서 팝업스토어는 단순한 소비의 장소를 넘어 지역의 상권 구조와 소비 동선을 재편하고, 나아가 브랜드･공간･소비자가 교차하며 지역의 장소성 자체를 재구성하는 핵심 동력으로 기능하고 있다.

3. 선행연구 검토 및 연구의 차별성

성수동의 팝업스토어를 다룬 기존 연구는 크게 세 갈래로 전개되어 왔다.

첫 번째는 팝업스토어 자체의 개념과 공간적･현황적 특성을 규명한 연구이다. 이은아(2018)는 팝업스토어를 콘텐츠에 따라 가변적으로 구성되는 단기 판매공간으로 정의하고 그 공간 유형을 체계화하였으며, 박영진(2024)은 2020년부터 2024년까지 성수동에서 진행된 약 570건의 팝업스토어를 전수조사하여 입점 공간의 형태, 운영 주체, 공간 특성을 분석하였다. 특히 박영진은 팝업스토어가 자주 개최되는 장소가 건축물의 구조적 특성과 옥외공간을 활용하기 좋은 형태를 공유하며 공간 효율이 높다는 점을 밝혔다. 최수진･김수미(2023)는 성수동의 리모델링 및 신축 문화공간 사례를 분석하여, 공장의 대공간･마당과 같은 보이드를 활용하거나 테라스･발코니를 통해 내외부 관계와 접근성을 형성하는 등의 공간 구현 방식이 성수동의 지역성을 구성하였다고 진단하였다. 그러나 이들 연구는 팝업스토어의 현황과 공간 특성을 기술적･질적으로 규명하는 데 집중함으로써, 건축물 특성을 정량적 변수로 조작화하여 팝업스토어 개최의 양적 결과와 연결하는 분석에는 이르지 못하였다.

두 번째는 팝업스토어의 입지 결정 요인을 분석한 연구이다. 유요한(2025)은 성수동을 대상으로 이분형 로지스틱 회귀분석을 적용하여, 근린생활시설･업무시설 등의 건축물 용도, 건축물 연식, 콘크리트 외 구조, 넓은 대지면적과 높은 층수 등의 건축물 특성과 지하철역과의 접근성과 같은 입지 요인이 팝업스토어의 입지에 유의한 영향을 미친다는 점을 실증하였다. 이 연구는 팝업스토어를 입지적 측면에서 다룬 의미 있는 시도이나, 종속변수를 특정 건물에 팝업스토어가 “입지한 이력이 있는가”라는 이분형으로 한정하여, 해당 건물이 팝업스토어를 얼마나 반복적이고 지속적으로 유치했는지를 설명하지는 못했다는 한계가 있다.

세 번째는 팝업스토어 및 상업화가 주변 상권과 점포의 생존에 미치는 영향을 다룬 연구이다. 임규원 등(2025)은 성수동 연무장길 일대를 대상으로 콕스비례위험모형을 적용하여 팝업스토어의 개점이 주변 점포의 폐업 위험을 높이고 젠트리피케이션을 심화시킨다는 점을 규명하였으며, 김은태･박진아(2026)는 카플란-마이어 분석과 시간종속 콕스모형을 활용하여 팝업스토어가 인접 음식업의 생존 확률을 높이되 과도한 노출 시에는 폐업 위험을 키울 수 있음을 밝혔다. 또한 김상현･이한나(2016)는 성수동 젠트리피케이션의 진행 과정을, 엄주희(2026)는 K-한류 트렌드와 지역 브랜딩이 성수동 상업용 부동산의 가격 결정에 미치는 영향을 분석함으로써 성수동 상권 변화의 거시적 맥락을 제시하였다. 그러나 이들 연구는 팝업스토어를 ‘주변 상권에 영향을 주는 외생적 요인’으로 전제하고 그 파급효과를 분석하는 데 초점을 맞춤으로써, 팝업스토어가 개최되는 건물 그 자체가 지닌 입지적･건축적 특성에 대해서는 분석하지 않았다는 한계가 있다

이상 살펴본 바와 같이 기존 연구는 팝업스토어의 공간적 현황(박영진, 2024; 최수진･김수미, 2023), 입지 여부의 결정 요인(유요한, 2025), 그리고 주변 점포의 생존과 상권 변화에 미치는 영향(임규원 등, 2025; 김은태･박진아, 2026; 김상현･이한나, 2016; 엄주희, 2026)에 집중되어 왔다. 그러나 건물의 입지적 특성과 건축적 특성이 팝업스토어의 ‘개최 횟수’와 ‘개최 기간’이라는 누적적･반복적 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 정량적으로 규명한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 분석의 단위를 개별 건물로 설정하고, 팝업스토어의 입지 여부라는 이분형 결과를 넘어 개최 횟수와 개최 기간이라는 연속적 성과 변수를 종속변수로 삼아 분석한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 이를 통해 본 연구는 팝업스토어 입지 현상을 건물 단위의 누적적 유치 성과 관점에서 재해석하고, 성수동 상권의 지속가능한 관리와 도시정책 수립에 기여할 수 있는 학술적･실무적 기초자료를 제공하고자 한다.

III. 분석의 틀

1. 분석 방법

본 연구의 종속변수는 성수동 개별 건축물의 팝업스토어 개최 활동을 가산자료(count data)로 측정한 ‘총 개최 횟수(회)’와 ‘누적 개최 기간(일)’이다. 두 변수 모두 표본분산이 표본평균을 크게 상회하는 과대산포(overdispersion)를 보이며, 실제로 총 개최 횟수는 평균이 1.04, 분산이 19.68로 그 격차가 뚜렷하다. 이 경우 평균과 분산의 동일성을 가정하는 포아송 회귀모형은 회귀계수의 표준오차를 과소추정할 우려가 있으므로 음이항 회귀모형(negative binomial regression)이 보다 적합하다(Cameron and Trivedi, 1986). 또한 두 종속변수 모두 관측치의 약 80.0%가 0의 값을 가져 과대산포와 영과잉(zero-inflation)이 동시에 나타난다. 이에 본 연구는 음이항 회귀모형(NB)과 함께, 과잉된 0을 별도의 과정으로 처리하는 영과잉 음이항 회귀모형(ZINB) 및 허들 음이항 모형(Hurdle-NB)을 후보 모형으로 설정하고, 동일한 설명변수 조건에서 세 모형을 추정하여 적합도를 비교하는 절차를 취하였다.

1) 음이항 회귀모형(Negative Binomial, NB)

음이항 회귀모형은 포아송 회귀모형이 가정하는 평균과 분산의 동일성(equidispersion)이 충족되지 않는 과대산포 자료를 분석하기 위해 사용하는 모형이다. 음이항분포의 확률질량함수는 식 (1)과 같다.

식 (1)에서 y는 개별 건축물에서 관측된 팝업스토어의 개최 횟수 또는 개최 기간, 𝜇는 가산과정의 기대값, 𝜃는 자료에 존재하는 초과 변동성을 반영하는 산포모수(dispersion parameter), 𝛤(•)는 감마함수를 의미한다.

2) 영과잉 음이항 회귀모형(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB)

음이항 회귀모형은 과대산포는 설명할 수 있으나, 관측된 0이 과도하게 많은 경우에는 이를 충분히 설명하지 못한다는 한계가 있다. 영과잉 음이항 회귀모형(ZINB)은 과잉된 0의 발생을 별도의 과정으로 처리하면서 동시에 나머지 관측치의 과대산포까지 설명할 수 있는, 본 연구의 종속변수와 같이 과대산포와 영과잉이 함께 나타나는 자료에 적합한 모형이다(장정식･김흥순, 2019).

ZINB는 관측되는 0을 두 종류로 구분한다. 즉 확률 𝜋로 발생하는 ‘구조적 0(structural zero, 애초에 팝업스토어가 발생할 수 없는 상태)’과, 확률 1−𝜋로 작동하는 음이항 가산과정에서 우연히 관측된 0을 혼합한 것으로 본다. ZINB의 확률질량함수는 식 (2) 및 (3)과 같다.

식 (2), (3)에서 𝜋는 해당 건축물이 잠재적 영과잉 상태에 속할 확률을 의미한다. fNB(y;μ,θ)는 관측값 y에 대하여 평균 𝜇와 산포모수 𝜃를 갖는 음이항분포의 확률질량함수이며, 𝜇는 가산과정의 기대값, 𝜃는 평균을 초과하는 변동의 정도를 나타내는 산포모수이다.

가산과정의 평균 𝜇와 영과잉 확률 𝜋는 각각 로그연결함수(log link function)와 로짓연결함수(logit link function)를 통해 설명변수의 선형결합으로 표현되며, 이는 식 (4)와 같다. 가산부에는 입지 특성과 건축물 특성에 해당하는 23개 설명변수를 모두 투입하였고, 영과잉부에는 인근에 팝업스토어 개최 이력이 전혀 없는 건축물에서는 팝업스토어가 구조적으로 발생하기 어렵다는 점을 반영하여 주변 팝업스토어 개수를 투입하였다.

식 (4)에서 i는 개별 건축물을, 𝜇는 가산과정의 기대값, 𝜋는 구조적 0 집단에 속할 확률, x는 가산부에 투입된 23개 설명변수, 𝛽는 가산부의 절편과 회귀계수, z는 영과잉부에 투입된 주변 팝업스토어 개수, 𝛾는 영과잉부의 절편과 회귀계수를 의미한다.

3) 허들 음이항 모형 (Hurdle Negative Binomial, Hurdle-NB)

허들 모형은 ZINB와 달리 0의 발생을 단일한 과정으로 간주한다. 관측치가 0인지 아닌지를 결정하는 이항(binary) 과정과, 이 문턱을 넘은 이후 1 이상의 값을 결정하는 영절단(zero-truncated) 음이항과정을 완전히 분리된 두 단계로 모형화한다는 점에서 ZINB와 개념적으로 구별된다(Mullahy, 1986). 즉 ZINB가 0에 두 가지 발생 경로가 있다고 보는 반면, 허들 모형은 0과 양의 값을 문턱(hurdle)의 통과 여부로 구분한다. 따라서 0은 이항 과정에서만 발생하며, 가산 과정에서는 1 이상의 값만 생성된다. 본 연구에서는 모형 간 비교의 공정성을 위해 허들 모형의 가산부에도 ZINB와 동일한 23개 설명변수를, 이항부에는 ZINB의 영과잉부와 동일하게 주변 팝업스토어 개수를 투입하여 세 모형의 설명변수 구조를 일관되게 유지하였다.

2. 변수 설정

1) 입지적 특성

전철역까지의 거리는 개별 건물이 상권의 중심 결절점인 전철역으로부터 떨어진 정도를 나타내는 입지 변수이다. 장지원 등(2025)은 성수역에 가까울수록 접근성･인지성이 높아져 팝업스토어 이용이 활발해짐을 확인하였고, 유요한(2025) 또한 지하철역 접근성이 팝업스토어 입지에 양(+)의 영향을 미침을 실증하였다. 본 연구에서는 ArcGIS 네트워크 분석을 활용하여 각 건물로부터 성수역･뚝섬역･서울숲역까지의 최단 네트워크 거리를 각각 산출한 뒤, 그중 최솟값을 전철역까지의 거리로 사용하였다.

연무장길까지의 거리는 성수동의 중심상권으로 기능하는 연무장길로부터의 접근성을 나타내는 입지 변수이다. 박영진(2024)은 연무장길이 성수동 팝업스토어의 공간적 중심축임을 확인하였고, 유요한(2025)은 연무장길 접근성이 팝업스토어 입지에 양(+)의 영향을 미침을 실증하였다. 임규원 등(2025) 역시 연무장길로부터의 거리가 점포 입지 경쟁력의 주요 요인임을 확인하였다. 본 연구에서는 ArcGIS 네트워크 분석을 활용하여 각 건물로부터 연무장길까지의 최단거리를 산출하였다.

인구 변수는 건물 주변의 잠재 수요 기반을 나타낸다. 유요한(2025)은 인구밀도와 여성 인구수가 팝업스토어 입지에 유의한 영향을 미치는 경향이 있음을 확인하였다. 반면에 임규원 등(2025)과 엄주희(2026)는 유동인구를 점포 생존 및 상업용 부동산 가격을 설명하는 주요 요인으로 다루었다. 본 연구에서는 서울시 상권분석서비스 자료를 이용하여 개별 건축물 주변 반경 50m 내 0시부터 24시까지의 평균 유동인구 수를 산출하였다. 이때 특정 시기의 계절적 변동에 따른 편향을 완화하기 위해 2025년 1분기부터 4분기까지 네 개 분기 자료를 모두 평균한 값을 사용하였다. 반경 50m 기준은 대상지 내 블록의 장변이 대략 100m 내외라는 점을 고려한 설정이다.

토지이용 혼합도(LUM)가 높은 지역일수록 다양한 방문 목적을 가진 유동인구의 집적을 통해 보행통행이 증가하는 경향이 있는 것으로 보고된다(Cervero and Kockelman, 1997). 단기 체험형 소비 공간인 팝업스토어의 특성상 유동인구의 다양성과 밀도는 입지 선택의 주요 조건으로 작용할 것으로 판단하여, LUM을 독립변수로 설정하였다.

팝업스토어는 특정 공간에 집적될수록 방문객의 유입 효과가 증폭되고 인지도가 높아지는 집적 이익을 발생시킨다. 특히 성수동에서는 팝업스토어의 공간적 군집 현상이 뚜렷하게 나타나므로, 인근에 팝업스토어가 많이 개최된 건물이 밀집할수록 유동인구의 밀도와 소비 분위기가 높아져 추가적인 팝업스토어 개최를 유인하는 집적 효과가 발생할 수 있다. 이에 본 연구는 개별 건물을 기준으로 반경 50m 버퍼 내에 팝업스토어 개최 이력이 있는 건물의 수를 산출하여, 주변의 팝업스토어 집적도를 나타내는 변수로 활용하였다.

건물의 코너(각지) 입지는 건물이 둘 이상의 도로에 접함으로써 가시성과 접근성을 높이는 특성으로 이어진다. 이재우･이창무(2006)는 상가건물이 2면에 접한 경우 임대료가 약 21.7% 높게 형성됨을 확인하였고, 김서경･최종근(2012)은 각지 여부가 모든 표본에서 토지가격에 유의한 양(+)의 영향을 미침을 실증하였다.

전면도로 폭은 건물이 접한 가로의 물리적 너비를 나타내는 변수이다. 이재우･이창무(2006)는 중로에 접한 상가건물의 임대료가 약 36.3% 높게 형성됨을 확인하였고, 김서경･최종근(2012)은 도로폭이 용도･권역과 무관하게 토지가격에 일관된 양(+)의 영향을 미침을 실증하였다.

D/H 비는 건물이 접한 도로의 폭(D)과 건물 높이(H)의 비율로, 보행자가 가로에서 체감하는 위요감과 시각적 안정감을 나타내는 지표이다(그림 2). 김규철(2025)은 D/H 비의 비율이 1~2 사이일 때 보행자에게 쾌적한 경관이 제공됨을 확인하였다.

그림 2.

D/H 비의 개념

보차분리 여부는 건물이 접한 가로에서 보행 공간과 차량 공간이 분리되어 있는지를 나타내는 변수이다. 김대성･서유석(2015)은 보차분리가 보행자의 안전과 가로 활성화에 효과적이며, 보차분리된 가로에서 다양한 보행활동이 빈번하게 나타남을 확인하였다. 이에 보행이 활발한 보차가로가 팝업스토어 개점에 유리하게 작용할 것이라고 판단하여 더미변수로 포함하였다.

2) 건축적 특성

건축물 높이는 건축물의 수직적 규모를 나타내는 변수이다. 유요한(2025)은 높은 건물일수록 팝업스토어 개최가 많이 이루어짐을 보고한 바 있다. 다만 김규철･이태영(2024)은 연무장길이 2~3층의 저층 건축물 중심으로 보행 친화적 가로를 형성하고 있음을 지적한 바 있다. 본 연구에서는 이처럼 건물의 높이가 건물 규모와 함께 성수동 가로의 저층적 성격을 동시에 반영한다는 점을 고려하여(김민규･이수기, 2025; 엄주희, 2026) 분석을 위한 설명변수로 채택하였다. 한편 건축물대장 기반 높이 데이터는 다수 건축물에서 결측값이 나타나므로 대상지 내 용도별 층당 평균 높이를 결측 건물에 적용하여 개별 건축물의 층고를 추정함으로써 데이터의 활용 가능성을 높이고자 하였다. 이때 적용된 용도별 높이는 주거 3.210m/층, 상업･업무 3.575m/층, 기타 3.984m/층이었다. 이러한 추정을 적용한 건축물은 최종 분석대상인 완전사례 874개 가운데 70개(8.0%)이다.

유요한(2025)은 대지면적이 넓은 건물일수록 팝업스토어 입지 확률이 높음을 실증하였고, 박영진(2024) 또한 팝업스토어가 반복 개최되는 건축물이 대규모 공간과 옥외공간을 보유하고 있음을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 팝업스토어가 비교적 넓은 공간을 요구한다는 점을 고려하여 대지면적을 변수로 활용하였다. 다만 분석대상지의 대지면적은 평균이 775.12㎡인 데 비해 표준편차가 9,114.17㎡로 평균의 약 11.8배에 달하고, 중앙값 199.15㎡ 대비 최댓값이 268,640.8㎡로 약 1,349배에 이르는 극단적인 우편향 분포를 보인다(왜도 29.10). 이를 원자료 그대로 투입하면 소수의 대규모 필지가 추정 결과를 좌우하고, 최댓값이 평균으로부터 29.4 표준편차만큼 떨어져 계수의 안정성을 확보하기 어렵다. 이에 자연로그를 적용하여 왜도를 1.13으로 완화하였다.

건폐율과 용적률은 건축물의 활동수용 능력을 보여주는 변수이다. 건폐율과 용적률은 정은상･김준형(2017), 김민규･이수기(2025) 등 다수의 관련 연구에서 건축특성 요인으로 분석에 활용되었다.

건축물의 구조는 건물의 물리적 구조 형식을 나타낸다. 유요한(2025)은 콘크리트 외 다른 구조를 가진 건축물이 팝업스토어 입지에 유리함을 실증하였고, 정은상･김준형(2017)은 건물 구조를 철골콘크리트･철골철근콘크리트･기타로 구분하여 변수로 활용하였다.

유요한(2025)은 건축물의 내용연수가 길어질수록 팝업스토어 입지 확률이 높아진다는 분석을 통해 팝업스토어가 비용 효율성을 제고하기 위해 오래된 건축물을 선호하는 경향이 있다고 진단하였다. 이재우･이창무(2006)와 엄주희(2026), 김민규･이수기(2025) 또한 건축물 연식을 임대료･가격･공실 결정의 주요 변수로 활용하였다.

건축물 전면폭은 건물이 가로에 면한 전면의 폭으로, 가로에서의 가시성 및 보행자 접근성과 밀접하게 연관된 건축특성이다. 김소연･송종석(1991)은 강남구 신사동 주거지역의 상가 형성 과정에 대한 분석을 통해 건물의 전면성이 상가 형성의 공간적 위계를 결정하는 핵심 요소임을 확인하였다. 보행자의 시선을 끌고 체험을 유도하는 팝업스토어의 특성상 건물의 전면폭이 개점 적합성에 영향을 미치는 요인이라고 판단하여 변수로 활용하였다.

공개공지는 건축물 대지 내 보행자에게 개방되는 외부 공간으로, 가로의 연속성과 체류 환경을 형성하는 변수이다. 김규철(2025)은 공개공지가 저층부와 연계되어 연속적 보행 동선을 유발하며 보행자의 접근성과 가로 연속성을 확보하는 핵심 공간임을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 공개공지와 건축선 후퇴 면적이 보행자의 유입과 체류를 촉진하여 팝업스토어 개점에 유리한 환경을 제공한다고 판단하여 변수로 활용하였다.

정형성은 개별 건축물 형태의 규칙성을 나타내는 지표로, 건축물 면적이 최소 경계 사각형 면적에서 차지하는 비율로 산출된다. 값이 1에 가까울수록 정형적 평면 형태를, 낮을수록 불규칙하거나 복잡한 평면 형태를 의미한다. 본 연구에서는 정형성이 팝업스토어의 공간 활용 가능성과 직결되는 물리적 특성을 반영한다는 점을 고려하여 변수로 채택하였다(그림 3).

그림 3.

정형성의 개념

개구부 개방 여부는 건축물 저층부가 가로변을 향해 열려 있는 정도를 나타내는 변수이다. 김규철(2025)은 연무장길 가로변 건축물의 저층부 개구부를 개방 정도와 출입 가능 여부에 따라 오픈형･피막형･일반형･폐쇄형으로 구분하고, 보행자가 전면부로 직접 접근할 수 있는 오픈형이 팝업스토어에서 주로 나타남을 보고하였다. 또한 개방감 있는 개구부일수록 내부 프로그램을 가로변에 적극적으로 노출시켜 보행자와의 시각적･물리적 상호작용을 원활하게 한다고 보았다. 이에 개구부의 개방성이 팝업스토어 개점 적합성과 직접적으로 연결될 수 있다고 판단하여, 전면부의 가로변 개방 비율이 50% 이상인 경우를 ‘개방’으로 규정하고, 더미 변수로 활용하였다(그림 4).

그림 4.

개구부 가시성의 개념

팝업스토어는 브랜드 경험 연출을 위한 공간 변형 가능성을 입지 조건으로 고려하는 경향이 있다. 박영진(2024)은 성수동 팝업스토어가 구조적 변형이 용이한 과거 공장용도 건물에 집중됨을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 증개축 및 대수선 이력을 브랜드의 요구에 맞추어 공간을 변형한 건축물임을 나타내는 지표로 보고 더미 변수로 활용하였다.

건축물 용도는 건물의 주된 기능으로서 가로의 성격과 활력을 좌우한다. 유요한(2025)은 건축물 용도를 5개 유형으로 구분하여 제1･2종 근린생활시설 및 업무시설과 같은 상업･문화 용도의 건축물에서 팝업스토어 입지 확률이 유의하게 높음을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 상업･업무 용도 여부를 더미 변수로 설정하여 분석에 활용하였다.

이기훈 등(2018)은 용도변경이 용이한 지역에서 상업화가 활발하게 이루어짐을 확인하였고, 김규철･이태영(2024)은 연무장길에서 1층 용도변경을 통한 판매･음식점 입점이 가로 활성화로 이어짐을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 2020년 이후 용도변경 이력이 있는 건축물을 상업적 수요에 능동적으로 대응해 온 공간으로 보고 더미 변수로 설정하였다.

개별건물의 임대료 자료를 대신하여 본 연구에서는 공시지가 자료를 분석에 활용하였다. 김서경･최종근(2012)은 토지가격이 높을수록 임대료가 높아지는 양(+)의 관계를 실증하였으며, 정은상･김준형(2017) 또한 공시지가를 건물의 기초 특성 변수로 사용하였다. 이상에서 설정한 변수의 조작적 정의와 자료원은 표 1과 같다.

IV. 실증분석

1. 기초통계량 및 다중공선성 분석

종속변수인 누적 개최 기간은 평균 15.91일이나 표준편차가 76.72로 매우 크고 최댓값이 1,361일에 달해 표본 간 편차가 상당한 것으로 나타났다. 총 개최 횟수는 평균 1.04회, 표준편차 4.44로 나타나 두 변수 모두 분산이 평균을 크게 상회하는 과대산포 양상을 보인다. 아울러 개최는 소수의 건축물에 크게 편중되는 특성이 나타났다. 상위 20개 건축물이 총 개최 횟수의 54.3%와 누적 개최 기간의 59.0%를 차지하여, 개최의 집중도를 나타내는 지니계수는 각각 0.923과 0.937로 산출되었다.

입지 특성을 살펴보면, 전철역까지의 거리는 평균 455.37m, 연무장길까지의 거리는 평균 347.73m로 나타났다. 유동인구는 평균 56.78명이나 표준편차가 62.14명, 최댓값이 612명에 달해 가로별 편차가 상당한 것으로 확인되었다. 토지이용혼합도(LUM)의 평균은 0.74로 대상지가 전반적으로 혼합적인 토지이용 특성을 갖는 것으로 나타났으며, 주변 팝업스토어 개수는 평균 4.38개, 최댓값 19개로 팝업스토어의 공간적 집적도가 매우 높은 것으로 파악되었다. 코너에 입지한 건축물은 전체의 27%, 보차가 분리된 가로에 면한 건축물은 22%였다. 전면도로 폭은 평균 8.63m, D/H는 평균 0.68로 나타나, 대상지의 가로가 대체로 좁고 건축물 높이 대비 도로폭 역시 좁은 위요된 보행 환경을 형성하고 있음을 알 수 있다.

건축물 특성 중 건물 높이는 평균 15.63m였으며, 대지면적은 자연로그 변환값 기준 평균 5.56으로, 이를 원단위로 환산한 기하평균은 약 259.7㎡이다. 원단위 기준 산술평균은 775.1㎡, 중앙값은 199.2㎡로 소수의 대규모 필지가 평균을 끌어올리는 우편향 분포가 나타났다. 이러한 분포 특성을 고려하여 대지면적을 자연로그로 변환하여 분석에 적용하였다. 건폐율은 평균 57.36%, 용적률은 평균 199.64%로 나타났고, 건물 연식은 평균 29.74년으로 준공 후 상당 기간이 경과한 건축물이 다수를 이루고 있는 것으로 나타났다. 철근･철골구조 건축물은 84%, 상업･업무용 용도 건축물은 50%였으며, 개구부가 개방된 건축물은 47%, 증개축･대수선 이력이 있는 건축물은 19%, 용도변경 이력이 있는 건축물은 5%로 확인되었다. 건축물 전면폭은 평균 14.70m였고, 공개공지 및 건축선후퇴 면적은 평균 19.79㎡이나 최댓값이 1,102.69㎡에 달해 일부 대규모 건축물에 편중되어 있음을 알 수 있다. 정형성은 평균 0.89로 대체로 정형에 가까운 평면 형태를 보였으며, 공시지가는 자연로그 변환값 기준 평균 15.98로 나타났다.

다중공선성 진단 결과, 23개 독립변수의 VIF는 최대값이 6.49(건물 높이)로 나타났다. 이에 따라 본 분석에 투입된 독립변수 간에는 심각한 다중공선성 문제가 없는 것으로 판단하였다. 이상의 기초통계량 및 다중공선성 진단 결과는 표 2와 같다.

ZINB는 최대우도법으로 추정되므로 최소제곱법의 결정계수를 직접 산출할 수 없다. 이에 가산부 절편, 영과잉부 절편 및 산포모수만을 포함한 동일 구조의 기준 ZINB와 최종 모형의 로그우도를 이용하여 pseudo R²를 산출하였으며, Cox–Snell pseudo R²와 함께 그 최댓값이 1에 도달하지 못하는 한계를 보정한 Nagelkerke pseudo R²를 함께 제시하였다(표 3).

2. 모형 비교 및 최적 모형 선정

1) NB･ZINB･Hurdle-NB 모형 비교

두 종속변수는 과대산포와 영과잉을 동시에 보이는 가산자료이다. 이에 동일한 완전사례 874개를 대상으로 음이항 회귀모형(NB), 영과잉 음이항 회귀모형(ZINB), 허들 음이항 모형(Hurdle-NB)의 적합도를 비교하였다. 세 모형의 가산부에는 동일하게 23개 설명변수를 투입하였다. 주변 팝업스토어 개수는 가산부와 더불어 ZINB의 영과잉부 및 허들모형의 이항부에도 함께 포함하였는데, 이는 인근에 팝업스토어 개최 이력이 전혀 없는 건축물이 구조적으로 팝업스토어를 유치하기 어렵다는 점을 반영한 것이다. 비교 결과는 표 4와 같다.

총 개최 횟수에서는 ZINB가 가장 우수한 모형으로 나타났다. 즉, 로그우도가 -714.523으로 가장 높았고, AIC와 BIC는 각각 1,483.046과 1,611.919로 가장 낮았다. 누적 개최 기간에서도 ZINB의 로그우도가 -1,260.394로 가장 높았고 AIC와 BIC는 각각 2,574.788과 2,703.661로 가장 낮게 나타나서 가장 우수한 모형으로 나타났다. 따라서 두 모형 모두에서 ZINB를 최종 모형으로 선정하였다. 다만 ZINB가 NB보다 우수하게 나타난 이 결과는 영과잉부에 투입된 주변 팝업스토어 개수의 자료 구조에 기인한다. 주변 팝업스토어 개수가 0인 98개 건축물은 모두 종속변수가 0이어서 영과잉부에서 완전분리가 발생한다. 이에 영과잉부에서 해당 변수를 제외하고 절편만 포함하면 영과잉 확률이 0으로 수렴하여 ZINB의 로그우도는 NB와 동일해진다. 즉 본 자료에서 ZINB의 상대적으로 높은 적합도는 주변에 팝업스토어가 전혀 없는 건축물에서는 개최가 관측되지 않는다는 관측 구조 자체를 반영한 것이다.

2) 잔차의 공간적 자기상관성 검토

성수동 팝업스토어가 특정 구역에 집중되는 경향을 보인다는 점을 고려하여 최종 ZINB 잔차의 공간적 자기상관을 Global Moran’s I로 검정하였다. 회귀분석의 874개 건축물 관측치에는 동일한 PNU(Parcel Number)에 속한 사례가 포함되어 있어 이를 고유 필지 856개로 집계하고, 동일 PNU의 관측값을 평균화하였다. 이는 공간가중행렬을 구성할 때 동일 필지의 좌표가 완전히 중첩되어 거리 0인 점이 발생하면 이웃 판정이 왜곡될 수 있기 때문에 취한 조치이다. 주변 팝업스토어 개수를 반경 50m 버퍼로 조작화한 점을 고려하여 공간가중행렬도 50m 거리밴드로 통일하고, 필지 대표점 좌표를 기준으로 이진 공간가중행렬을 구성한 뒤 행 표준화하였다. 이 가운데 50m 이내에 이웃 필지가 없어 공간지연을 정의할 수 없는 12개 필지를 제외한 844개 필지가 검정에 포함되었는데, 이때 평균 이웃 수는 14.17개였다. 유의성은 999회 순열검정으로 판단하였고 검정 결과는 표 5와 같다.

검정 결과 총개최 횟수 I=0.0614(p=0.013), 누적 개최 기간 I=0.0310(p=0.039)으로 두 변수 모두 유의한 양(+)의 공간적 자기상관을 보였으나, 그 정도가 미약하여 별도의 공간계량모형을 적용하지 않고 ZINB를 최종 분석모형으로 유지하였다.

3. ZINB 모형 분석 결과

최종 ZINB의 가산부에는 23개 설명변수를, 영과잉부에는 주변 팝업스토어 개수를 투입하여 분석을 진행하였다. 가산부는 음이항 가산과정에서 기대되는 개최 횟수와 기간을, 영과잉부는 관측되지 않은 잠재적 영과잉 상태에 속할 확률을 각각 설명한다. 여기서 영과잉 상태는 실제로 팝업스토어 개최가 불가능한 건물임이 확인되었다는 뜻이 아니라 모형이 추정한 잠재 상태를 의미한다. 연속변수는 모두 표준화하였으므로 가산부의 Exp(B)는 해당 변수가 1표준편차 증가할 때, 더미변수의 경우에는 해당 특성이 없는 건축물에서 있는 건축물로 바뀔 때 기대 개최 횟수 또는 기대 개최 기간이 몇 배가 되는지를 나타낸다. 예를 들어 Exp(B)가 1.5이면 기대값이 1.5배, 즉 50% 증가함을 의미하며, 이하의 해석에서는 이를 증가율(%)로 환산하여 제시하였다. 다만 주변 팝업스토어 개수가 0인 98개 관측치는 모두 종속변수가 0이므로, 영과잉부 계수는 완전분리 또는 준완전분리의 가능성을 고려하여 계수의 크기와 통상적인 Wald 검정 결과를 정량적 효과로 해석하지 않고, 방향과 구분 패턴만을 제한적으로 제시하였다.

두 종속변수에서 공통으로 유의한 변수는 주변 팝업스토어 개수, ln(대지면적), 상업･업무용 용도, 공시지가였다(표 6 및 표 7). 총 개최 횟수에서만 유의한 변수는 코너 여부, 개구부, 증개축･대수선이었고, 누적 개최 기간에서만 유의한 변수는 D/H, 건물 높이, 건축물 구조였다.

주변 팝업스토어 개수는 두 모형의 가산부에서 모두 유의한 양(+)의 계수가 나타났다. 1표준편차(3.70개) 증가할 때 기대 개최 횟수는 1.47배, 기대 개최 기간은 1.93배가 되는 것으로 나타났다. 팝업스토어가 집중된 구역일수록 개별 건물의 개최 빈도와 개최 기간이 함께 높아지는 경향이 나타나서, 팝업스토어 활동이 활발한 근린일수록 인접 건물의 개최도 늘어난다는 집적 효과의 존재를 추정할 수 있다.

한편 주변에 팝업스토어 개최 이력이 전혀 없는 98개 건물은 예외 없이 개최 횟수도 0으로 나타나, 이 변수만으로 결과가 완전히 갈리는 완전분리(complete separation) 현상이 발생하였다. 이 경우 해당 변수의 계수 추정치와 표준오차가 불안정해질 수 있다는 한계가 있다. 이에 98개 건물을 제외한 776개 건물을 대상으로 다시 추정한 결과, 주변 팝업스토어 개수의 계수는 개최 횟수 모형에서 0.36(p=0.011)으로 여전히 유의했으나, 개최 기간 모형에서는 0.24(p=0.263)로 유의성이 없어졌다. 이때 개최 기간 모형에서는 뒤에서 다룰 건물 높이와 D/H의 유의성도 함께 사라졌다. 이러한 결과를 통해 개최 기간보다는 개최 빈도와의 관련성이 비교적 안정적으로 나타남을 확인할 수 있다.

ln(대지면적)은 두 모형에서 모두 크고 안정적인 양(+)의 계수를 보였다. ln(대지면적)이 1표준편차 증가하면 기대 개최 횟수는 4.73배, 기대 개최 기간은 4.39배가 되는 것으로 나타났는데, 이는 원자료 기준으로 대지면적이 약 2.72배 커지는 변화에 해당한다. 넓은 대지면적은 전시･체험 공간과 대기･운영 공간을 함께 확보할 수 있다는 점에서 팝업스토어 운영에 유리한 조건으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 최대 대지면적 관측치 1건을 제외한 재현분석에서도 계수와 유의성이 유지되어, 소수의 극단값에 의해 좌우된 결과는 아닌 것으로 판단된다.

상업･업무용 건물은 그 외 용도보다 기대 개최 횟수가 1.575배, 기대 개최 기간이 2.255배가 되는 것으로 나타났다. 분석결과는 상업･업무용 건물이 팝업스토어 운영에 필요한 공간 적합성과 즉시 활용 가능성을 갖추고 있음을 시사한다. 공시지가는 1표준편차(약 22.6% 상승) 증가할 때 기대 개최 횟수가 1.43배, 기대 개최 기간이 2.60배로 증가하여 상권 중심성과 상업적 가치가 높은 입지에서 팝업스토어 개최에 유리한 조건이 형성됨을 추정할 수 있다.

개최 횟수에서만 유의한 변수는 코너 여부, 개구부, 증개축･대수선으로 나타났다. 코너 건물은 그렇지 않은 건물보다 기대 개최 횟수가 1.83배, 개구부가 개방된 건물은 1.80배 높았다. 두 특성 모두 노출면의 증가가 반복 개최에 유리하게 작용했을 가능성을 보여준다. 증개축･대수선 이력이 있는 건물의 기대 개최 횟수는 1.69배 높게 나타났다. 이는 물리적으로 정비된 건물일수록 브랜드 교체에 따른 준비 부담이 낮아진다는 연구의 전제에 부합하는 결과이다.

누적 개최 기간에서만 유의한 변수는 D/H, 건물 높이, 건축물 구조로 나타났다. D/H가 1표준편차(0.616) 증가하면 기대 개최 기간은 2.79배, 건물 높이가 1표준편차(12.16m) 증가하면 4.37배로 늘어나는 것으로 나타났다. 철근･철골구조 건물은 그 외 구조보다 기대 개최 기간이 2.77배 길었다. 분석결과는 여유 있는 전면 공간과 대형 설치물을 수용할 수 있는 물리적 조건이 장기 운영에 유리하게 작용했을 가능성을 보여준다. 다만 앞서 언급했듯이 98개 건물을 제외한 재추정에서는 건물 높이와 D/H의 유의성이 함께 사라졌다는 점에서 결과가 안정적이지는 않음을 주지할 필요가 있다. 또한 건물 높이는 독립변수 중 VIF가 6.49로 가장 높다는 점에서, 계수 크기보다는 방향성 위주로 해석할 필요가 있다.

종합하면 주변 팝업스토어의 집적도, 대지 규모, 용도 적합성, 공시지가는 개최 횟수와 기간 모두에 공통으로 관련되는 기반 조건으로 보이며, 코너 입지･개방된 개구부･증개축 이력은 개최 횟수와, D/H･건물 높이･구조는 개최 기간과 각각 관련성이 있는 것으로 추정된다.

V. 결론

본 연구는 2020년부터 2025년까지 성수동1가･2가 일대에 입지한 건축물을 대상으로, 입지적･건축적 특성이 팝업스토어의 총 개최 횟수 및 누적 개최 기간과 갖는 관련성을 분석하였다. 종속변수가 과대산포와 영과잉을 동시에 보이는 가산자료라는 점을 고려하여, 완전사례 874개를 대상으로 영과잉음이항회귀모형을 최종 분석모형으로 적용하였다.

분석 결과의 핵심은 팝업스토어의 개최가 개별 건축물의 특성만으로 설명되기보다 주변의 팝업스토어 입지 특성과 결합하여 나타난다는 점이다. 주변 팝업스토어 개수가 증가할 때 기대 개최 횟수와 기대 개최 기간이 모두 증가하는 것으로 나타났다. 다만 개최 기간에서의 관련성은 주변에 팝업스토어가 전혀 없는 98개 건축물을 제외한 재추정에서 유의하지 않아, 집적은 개최 빈도 쪽에 더 직접적으로 관련된 것으로 추정된다. 아울러 대지면적은 두 모형 모두에서 크고 일관된 양(+)의 계수를 보였으며, 상업･업무용도와 공시지가도 두 종속변수와 양(+)의 관련성을 보였다. 여기에 더하여 개최 횟수에서는 코너 입지, 개구부 개방, 증개축･대수선 이력이, 개최 기간에서는 건물 높이, D/H, 철근･철골구조가 추가로 유의한 변수로 나타났다.

분석 결과는 서론에서 제기한 성수동 팝업스토어가 지닌 양면성의 일단을 보여준다. 분석 대상 874개 건축물 가운데 175개(20.0%)에서만 팝업스토어 개최가 확인되었고, 그 가운데에서도 상위 20개 건축물에 개최 횟수와 기간의 절반 이상이 집중되는 편중 현상이 나타났다. 또한 반경 50m 내에 개최 이력이 없는 건축물에서는 개최 사례가 전혀 관측되지 않아, 특정 권역 안에서 개최가 누적되는 양상이 나타났다. 팝업스토어의 개점이 주변 점포의 폐업 위험과 젠트리피케이션에 미치는 영향을 다룬 선행연구(김상현･이한나, 2016; 임규원 등, 2025; 김은태･박진아, 2026)가 관찰한 변화는, 이처럼 소수 건축물과 특정 권역에 집중된 개최를 그 공간적 기원으로 한다고 볼 수 있다. 본 연구는 그 기원의 입지적･건축적 조건을 규명함으로써 파급효과를 다룬 기존 연구의 앞 단계를 보완한다.

본 연구의 분석 결과는 정책적･실무적으로 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, 팝업스토어의 유치는 개별 건축물의 물리적 개선만으로는 달성하기 어렵다. 주변 팝업스토어 개수는 두 종속변수 모두에서 유의하였으며, 특히 반경 50m 내에 개최 이력이 전혀 없는 건축물에서는 개최 사례가 한 건도 관측되지 않았다. 이는 팝업스토어의 유치가 개별 건물의 조건에 앞서 이미 형성된 개최 권역에 속하는지에 좌우됨을 보여주며, 관련 정책의 권역 단위 설계의 필요성을 시사한다. 같은 맥락에서, 팝업스토어 개최가 소수 건축물에 집중되어 있다는 점을 고려할 때, 상권 관리의 대상을 성수동 전역이 아니라 이러한 집중 지점과 그 인접부로 좁혀서 설정하는 것이 효율적이라고 판단된다.

둘째, 대지면적은 두 종속변수 모두에서 크고 일관되게 유의한 계수를 보였고 개방된 개구부는 개최 횟수와, 철근･철골구조는 개최 기간과 유의한 관련성을 보였다. 따라서 넓은 대지와 개방적인 저층부, 대공간을 확보할 수 있는 구조를 갖춘 기존 산업건축물의 적응적 재활용을 지원하는 제도적 장치가 고려될 필요가 있다.

본 연구는 개별 건축물이 팝업스토어를 얼마나 자주 그리고 얼마나 장기간 유치하는지를 가산자료 모형으로 규명하였다는 점에서 의의를 갖는다. 다만 본 연구의 결과는 횡단면 자료에서 다른 변수를 통제한 조건부 관련성이므로 인과효과를 단정할 수는 없으며, 브랜드의 입지 선택 과정, 임대료, 매출과 방문객 자료를 포함하지 못하였다는 한계가 있다. 또한 원자료 1,403개 관측치 중 종속변수와 23개 독립변수에 결측치가 전혀 없는 완전사례 874개만을 분석하였으므로, 결측으로 인한 표본 편의의 가능성을 완전히 배제하기 어렵다. 특히 팝업스토어의 개최 일정과 위치의 정보원으로 사용한 민간 플랫폼인‘성수동 고릴라’ 자료의 신뢰성에 대한 충분한 검증이 제시되지 못한 것은 연구의 한계라 할 수 있다. 아울러 유동인구는 2025년 자료만을 이용하였으므로 2020년부터 2025년까지 누적된 종속변수와 관측 시점이 완전히 일치하지 않는다는 점에도 유의할 필요가 있다.

향후 팝업스토어 개최의 시작･종료일을 포함하는 공적 시계열 자료를 활용하여 집적 관계의 인과적 방향과 공간적 이질성을, 나아가 개최의 집중이 주변 상권에 미치는 영향을 추가로 분석할 필요가 있다. 또한 본 연구는 팝업스토어의 총 개최 횟수와 누적 개최기간 자료를 종속변수로 하는 두 개의 모델을 별도로 분석하였으나 두 지표를 교차하여 입지 및 건축물 특성을 분석할 경우 상권 변화의 관계를 보다 입체적으로 살펴볼 수 있을 것으로 기대된다.