I. 서론
2019년 후반 중국에서 코로나바이러스감염증-19(Coronavirus Disease 19, COVID-19) (이하 ‘코로나-19’)가 세계보건기구에 보고되었고(WHO, 2020), 신종 바이러스의 급격한 전파 속도로 인해 약 100여 개 이상의 국가에서 환자와 사망자가 발생하면서 2020년 초반 코로나-19 확산은 세계적 대유행(pandemic) 단계로 들어섰다. 세계보건기구에 따르면 2022년 4월 말 현재 누적 확진자는 약 5억 명에 달하고 누적 사망자는 약 6백만 명을 상회하고 있다(WHO, 2022).
국내에서는 2020년 1월 20일 첫 확진자가 발생한 이후 2021년 중반까지 환자의 급증으로 인한 몇 번의 대유행이 나타났으며, 이러한 급격한 확산으로 인해 국내 방역당국은 강화된 거리두기 단계를 적용하였다(보건복지부, 2021). 코로나바이러스 방역대응에 따른 지역봉쇄와 거리두기 강화 정책이 여러 국가의 경제에 악영향을 미친 것과 같이 2020년 1분기 경제성장률이 전년동기대비 약 -1.4%로 감소하는 등 국내 경제도 위축되었다(김태완, 2020). 첫 확진환자 발생 이후 2020년 3월 초 사이 소셜 빅데이터를 활용한 선행연구는 국내 코로나-19 대유행이 국가 경제 외에도 일반 국민의 일상생활에도 많은 영향을 미친 것으로 보고된 바 있다(오미애･전진아, 2020).
야간에 지표에서 방출되는 인공조명의 세기를 기록한 영상자료는 시가지 지도제작･불투수표면추출･시공간 변화 등 도시 관련 연구뿐 아니라 인구 등 사회･경제적 변수 추정을 위한 대안 자료(proxy data)로도 폭넓게 활용되고 있다(Imhoff et al., 1997; Sutton et al., 2010; Huang et al., 2016). 최근 들어 코로나바이러스 대유행이 국외 지역 또는 해외 국가에 미치는 사회경제적 영향을 조사･분석하기 위해 야간 인공위성 영상자료를 이용하여 대유행 이전과 이후 시기를 대상으로 야간 빛세기 변화 연구가 수행되었다(Elvidge et al., 2020; Ghosh et al., 2020; Lan et al., 2021).
국내 광역시도를 대상으로 수행된 연구에 따르면 코로나-19의 전국적 대유행 이후 다른 지역에 비해 확진자가 많이 발생한 수도권에서 큰 폭의 야간 빛세기 감소가 확인되었다(김민호, 2021a). 그리고 서울시 자치구를 대상으로 분석한 선행연구에서도 대유행 이전 시기보다 누적 확진자 수가 많아진 대유행 시기에 대체로 인공조명 세기 변화가 큰 것으로 분석되었다(김민호, 2021b).
2022년 4월 25일 기준 전국 누적 확진자는 약 1백 7십만 명 수준이고, 누적 사망자는 약 2만여 명에 달하는 것으로 집계되고 있다(보건복지부, 2022). 총 누적 확진자의 약 53%가 서울, 경기와 인천을 포함한 수도권에서 발생하였고, 서울시 누적 확진자는 동시기 기준 약 3백 4십여 만명 수준이다. 이처럼 코로나바이러스 확진자 누적이 큰 폭으로 나타나면서 사적모임 인원 제한 및 식당 등 소매업종 영업시간의 제한과 같은 당국의 방역 정책이 강화되면서 관련 사업체의 피해가 발생하고 있다. 서울시의 내수 피해액과 외래 관광객 관련 피해액을 약 4.4조원과 5.2조원으로 추정되었으며, 소상공인과 전통시장의 체감경기는 전국보다 어렵고 신용카드 결제액이 감소하는 등 민간소비 위축이 보고된 바 있다(박희석 등, 2020).
본 연구는 야간 인공위성 영상자료를 활용하여 코로나-19의 전국 대확산에 따른 경제적 피해 규모와 야간 빛세기 변화를 살펴보고자 한다. 이를 위해 신종 바이러스 감염증의 전국 대유행 이전과 이후로 구분하여 서울시 상권 사업체의 매출액, 매출건과 야간 인공조명 강도의 시계열 변화 패턴을 조사하였다. 그리고 서울시 상권 전체 및 유형별 상권의 매출액, 매출건 및 인공조명 세기의 시계열 차에 대한 통계분석을 수행하였다. 이외에도 서울시 상권 사업체의 매출액과 매출건 각각과 야간 인공조명 세기 간 상관분석을 통해 야간 인공위성 영상자료의 대리자료(proxy data)로서의 적절성을 고찰하였다.
II. 연구 자료
서울시는 우리마을가게 상권분석 서비스를 통해 2017~2021년 각 연도의 분기별 골목상권, 발달상권, 전통시장상권, 관광특구상권으로 유형화한 점포수･평균영업기간 등 속성정보와 함께 도형정보도 제공한다(서울시, 2022). 서울시가 제공하는 각 상권의 정의와 공간분포는 각각 표 1과 그림 1과 같다. 서울시 상권유형에 따른 점포수 비중을 살펴보면 골목상권이 가장 높았고(67.5%), 발달상권과 전통시장상권이 비슷한 수준이었으며(각각 16.9%와 15.2%), 관광특구상권이 가장 낮았다(0.4%).
표 1.
서울시 상권 정의
| 구분 | 정의 |
| 골목상권 | 대로변이 아닌 거주지 내 좁은 도로를 따라 형성된 상업 세력의 범위 |
| 발달상권 | 유통산업발전법 제5조에 따른 2천 m2 이내에 50개 이상의 상점이 분포하는 상업 세력 범위 |
| 전통시장상권 | 오랜 기간에 걸쳐 일정한 지역에서 자연적으로 형성된 상설시장이나 정기시장 |
| 관광특구상권 | 관광활동이 주로 이루어지는 지역에 입지한 상권 |
출처: 서울시, 2022
본 연구는 코로나-19 대유행에 따른 상권별 피해를 살펴보기 위해 대규모 유행 이전인 2019년과 유행 시기 상대적으로 많은 확진자가 발생한 2021년을 대상으로 서울시가 추정･집계한 각 연도의 분기별 매출액과 매출건 자료를 서울 열린데이터 광장에서 다운받아 분석에 활용하였다.
서울시 상권분석 자료 외에도 본 연구는 2019년과 2021년에 수집된 야간 인공위성 영상자료를 분석에 적용하였다. 미 공군에서 운용했던 Defense Meteorological Satellite Program (DMSP)에 탑재된 Operational Linescan Scanner (OSL)는 전 세계 지표를 대상으로 야간 빛세기를 수집한 최초의 인공위성 센서로 알려져 있다. 최근 들어 2014년 초에 임무가 종료된 DMSP OLS를 대체하기 위해 미국 항공우주국은 Suomi National Polar-orbiting Partnership (SNPP) 인공위성을 운용하고 있다. 이 위성에는 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) 센서가 탑재되며, 이 센서는 야간 인공조명 세기를 기록한 Day/Night Band (DNB) 영상자료를 수집한다(NOAA, 2014; Wang et al., 2017).
월평균 SNPP VIIRS DNB 영상자료는 미국 해양대기청 산하 국가환경정보센터를 통해 일반인에게 공개되었으나, 최근 이 영상자료 제공서비스가 민간기관인 Colorado School of Mines의 Payne Institute for Pubic Policy 산하 Earth Observation Group (EOG)를 통해 이루어지고 있다(EOG, 2022). 본 연구는 2019년과 2021년 각 월의 SNPP VIIRS DNB 영상자료를 EOG에서 다운받아 분석에 이용하였다.
III. 연구 방법
서울시에서 제공하는 상권별 매출액과 매출건은 각 분기의 매출액과 매출건 합계에 관한 자료이다. 본 연구는 서울시 상권 전체와 4개 상권별로 2019년 대비 2021년의 분기별 매출액과 매출건의 증감 변화를 통해 코로나-19 대유행이 끼친 서울시 상권의 영향을 고찰하였다. SNPP VIISR DNB 영상자료가 월평균 야간 빛세기 정보임을 고려하여 분기별 평균 매출액과 평균 매출건을 분석에 활용하였다.
야간 인공 빛세기 강도 자료인 월별 SNPP VIIRS DNB는 전 세계 지표를 6개 타일 지역으로 구분한 후 타일별로 제공되고 있다. 아시아 지역은 6번 타일에 속하는데, 이 타일 영상은 한반도뿐만 아니라 중국, 일본, 인도, 러시아, 동남아시아 지역 등을 포괄한다. 따라서 2019년과 2021년 각 월의 DNB 자료로부터 서울시 공간 범위에 해당하는 국지영상을 추출하여 분석에 활용하였다.
SNPP VIIRS는 광학센서로서 구름의 영향에 의해 지표에서 반사 또는 방출된 에너지 관측이 시기에 따라 어려울 수 있으며, 2019년과 2021년 5, 6, 7, 8월의 DNB 영상의 경우 연구지역에서 관측자료가 부재한 현상이 나타났다. 이에 본 연구는 서울시 분기별 상권 매출액과 매출건과의 연관성 조사를 위해 2019년과 2021년 각 시기의 1분기에 해당하는 1~3월과 4분기인 10~12월 야간 영상자료를 분석에 적용하였다.
서울시 상권별 각 사업체의 2019년과 2021년 각 연도의 분기별 매출액과 매출건에 관한 자료는 테이블 결합 과정을 거쳐 개별 면형 객체에 속성필드로 추가하였다. 그리고 사업체 면형 벡터 자료와 SNPP VIIRS DNB 영상 자료 간 구역통계를 수행하여 개별 면형 객체의 야간 빛세기 총합인 빛합계지수(sum of lights, SOL) 속성필드를 구성하였다. 빛합계지수는 야간 인공위성 영상자료를 활용한 사회경제적 변수 추정 연구에서 널리 활용된 지표이다(Huang et al., 2016; 김민호 등, 2017).
본 연구는 코로나-19 유행에 따라 구분된 2019년과 2021년 1분기와 4분기의 서울시 상권 매출액과 매출건 및 야간 인공조명 세기의 평균 변화 분석을 위해 통계분석을 수행하였다. 그리고 두 시기 간 분기별 매출액, 매출건과 빛합계지수 그리고 매출액과 매출건 각각과 빛합계지수 간 상관분석을 통해 두 변수 간 연관성을 분석하였다.
IV. 결과
서울시 상권 전체의 2019년과 2021년 분기별 매출액과 매출건 증감 변화는 표 2에 제시된 바와 같다. 서울시에서 제공하는 전체 사업체의 전년동기와 비교한 매출액은 1~3분기에는 증가하였으나 4분기에는 감소한 것으로 나타났다. 이와는 달리 2021년 매출건은 모든 분기에서 2019년에 비해 감소하였다. 특히 4분기의 경우 매출액이 감소했을 뿐만 아니라 매출건도 다른 분기보다 큰 폭으로 낮아진 수준이었다.
표 2.
2019년 대비 2021년 분기별 상권 전체의 매출액과 매출건 증감률(단위: %)
| 구분 | 1분기 | 2분기 | 3분기 | 4분기 |
| 매출액 | 4.8 | 20.4 | 9.6 | -9.1 |
| 매출건 | -13.2 | -0.9 | -11.0 | -16.0 |
2019년 대비 2021년 상권유형별･분기별 매출액과 매출건 증감률은 그림 2와 같다. 관광특구의 경우 기준연도의 동 분기와 비교할 때 증가한 것으로 추정되나, 다른 3개 상권의 매출건은 모두 감소하였다. 발달상권의 매출건 감소율은 상대적으로 큰 폭이었으며, 이 상권의 매출액도 2분기를 제외한 분기에서 감소한 현상을 살펴볼 수 있다.
그림 3은 서울시 전체 상권에 속한 개별 사업체의 2019년과 2021년 1･4분기 매출액과 매출건 변화를 나타낸 것이다. 2021년 매출액의 경우 1분기보다 4분기에 비교 연도보다 다소 감소하는 패턴이 확인되었으나, 2019년과 2021년 매출건의 경우 매출액과 달리 비슷한 추세를 보이고 있다.
서울시 전역의 2019년 대비 2021년 분기별 빛합계지수 증감률은 그림 4와 같다. 빛합계지수는 증가보다는 각 분기에 따라 다소 상이한 추세로 확인되었다. 1분기의 경우 인공조명의 세기가 증가한 면적은 약 81%로 나타났고, 증가 경향성이 우세하였다. 그러나 4분기에서는 빛합계지수가 증가한 면적과 감소한 면적 비율이 비슷한 수준으로 나타났다(감소 면적 비율 약 49.9%).
이와 같은 분기별 야간 인공조명 강도의 변화 패턴은 2019년과 2021년 각 상권의 빛합계지수 그래프에서도 반영되고 있다(그림 5). 1분기의 경우 2019년과 2021년 사이 각 사업체의 인공조명 세기가 비슷한 수준이었으나(기울기 약 1.01), 4분기의 경우 두 시기 간 개별 사업체의 빛합계지수가 낮아지는 경향성을 보였다(기울기 약 0.82).
골목상권, 발달상권 및 전통시장상권의 개별 사업체의 2019년과 2021년 분기 평균 매출액과 평균 매출건의 시계열 변화는 각각 그림 6, 7, 8에 제시하였다. 골목상권의 경우 전체적인 변화 패턴에는 큰 변화가 없는 것으로 판단되나, 4분기의 경우 매출액과 매출건이 감소한 사업체 수 증가를 확인할 수 있다. 발달상권과 전통시장상권에 위치한 사업체의 2021년 매출액과 매출건은 2019년보다 다소 감소하는 경향성을 찾아볼 수 있다.
그림 9는 2019년과 2021년 골목상권, 발달상권과 전통시장상권의 사업체별 야간 인공조명 세기의 변화를 나타낸 것이다. 두 시기의 1분기를 살펴보면 각 상권 사업체의 빛합계지수는 큰 변화 없이 비슷한 수준에서 나타난다고 볼 수 있다. 그러나 4분기의 경우 2021년 빛합계지수가 2019년보다 낮아지는 경향성을 확인할 수 있다. 야간 빛세기의 분기별 변화 패턴은 개별 사업체의 빛합계지수 변화율에 관한 지도에서도 나타난다(그림 10). 2019년 대비 2021년의 변화를 살펴보면 1분기에는 빛합계지수가 증가한 사업체 수가 많았으며, 비교적 높은 수준의 증가는 한강 이남의 지역에서 주로 나타났다. 이와는 달리 대부분 사업체의 2021년 4분기 빛합계지수는 2019년보다 감소하였다.
서울시 전체 상권 및 상권별 사업체의 2019년 대비 2021년의 1분기와 4분기 빛합계지수 증감에 관한 분석 결과는 표 3에 제시하였다. 1분기의 경우 야간 인공조명 세기가 증가하는 경향성이 강하게 나타났으나, 4분기의 경우 감소하는 패턴이 우세하였다. 1분기의 경우 빛합계지수가 증가한 사업체 구성비는 골목상권에서 가장 높았으며, 야간 인공조명 강도의 평균 증가는 전통시장상권에서 나타났다. 4분기의 경우 빛합계지수 감소를 경험한 사업체 구성비는 관광특구상권이 가장 높았으며, 이 상권의 인공조명 강도의 평균 감소 폭도 상대적으로 큰 편이었다. 발달상권과 전통시장상권에 소재한 사업체의 빛합계지수 감소 구성비와 평균 감소 폭은 전체 사업체보다 높은 수준이었다.
표 3.
빛합계지수 증가･감소 구성비와 증감률 평균
본 연구는 전체 사업체 및 골목상권･발달상권･전통시장상권 사업체를 대상으로 2019년과 2021년 1･4분기의 평균 매출액과 평균 매출건 차에 관한 통계적 유의성을 R 소프트웨어를 활용하여 분석하였다. Shapiro-Wilk 검정결과에 따른 사업체 매출액과 매출건의 임의분포를 고려하여 비모수 방식인 Wilcoxon 부호순위검정(α=0.05)을 수행하였다. 관광특구상권의 경우 사업체 수가 매우 적으므로 본 연구는 이 상권을 통계분석에서 제외하였다. 서울시 상권 전체를 대상으로 수행한 통계분석 결과는 표 4와 같다.
표 4.
전체 사업체 대상 분기별 평균과 Wilcoxon 부호순위검정 결과
표에 제시된 바와 같이 전체 상권의 사업체 대상 매출액과 빛합계지수 평균 차는 1분기에 증가하고 4분기에 감소하였고, 매출건의 경우 1분기와 4분기 모두 감소하였다. Wilcoxon 부호순위검정 결과에 따르면 이러한 평균 차는 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
표 5, 6, 7은 각각 골목상권, 발달상권과 전통시장상권 사업체를 대상으로 수행한 통계분석 결과를 제시한 것이다. 골목상권의 매출액과 빛합계지수 평균 차와 검정 결과는 상권 전체를 대상으로 수행한 1･4분기 분석 결과와 같았다. 이와는 달리 발달상권의 경우 매출액과 매출건의 1분기와 4분기 평균 모두 감소하였으나 전통시장상권의 경우 매출 관련 평균 차는 모두 증가하였다. 그러나 이들 상권의 빛합계지수에 대한 1분기 증가와 4분기 감소는 통계적으로 유의한 수준으로 나타났다.
표 5.
골목상권 사업체 대상 분기별 매출과 빛합계지수 변화에 대한 검정결과
표 6.
발달상권 사업체 대상 분기별 매출과 빛합계지수 변화에 대한 검정결과
표 7.
전통시장상권 사업체 대상 분기별 매출과 빛합계지수 변화에 대한 검정결과
R 소프트웨어를 활용하여 유의수준 0.05에서 수행한 연도･분기별 매출액-빛합계지수와 매출건-빛합계지수 각각의 Spearman 상관분석 결과는 표 8, 9, 10, 11과 같다. 상관검정 결과에 따르면 각 상관계수는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 표에 요약된 바와 같이 빛합계지수와 매출액 및 매출건 각각의 상관관계는 발달상권과 전통시장상권 사업체에서 상대적으로 높은 수준이었고, 전체 사업체 대상 상관계수도 비교적 높은 편이었다. 그러나 골목상권 사업체의 매출액과 매출건은 빛합계지수와 상관관계가 상대적으로 낮은 수준으로 확인되었다.
표 8.
전체 사업체 대상 빛합계지수-매출 상관검정 결과
| 구분 | 1분기 | 4분기 | |||
| 2019년 | 2021년 | 2019년 | 2021년 | ||
| 매출액 | 상관계수 | 0.34 | 0.33 | 0.36 | 0.31 |
| 유의확률 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
| 매출건 | 상관계수 | 0.34 | 0.31 | 0.33 | 0.30 |
| 유의확률 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
표 9.
골목상권 사업체 대상 빛합계지수-매출 상관검정 결과
| 구분 | 1분기 | 4분기 | |||
| 2019년 | 2021년 | 2019년 | 2021년 | ||
| 매출액 | 상관계수 | 0.15 | 0.17 | 0.18 | 0.14 |
| 유의확률 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
| 매출건 | 상관계수 | 0.14 | 0.12 | 0.13 | 0.10 |
| 유의확률 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
Ⅴ. 결론
본 연구는 코로나바이러스감염증-19가 발생하기 이전인 2019년과 대유행 시기인 2021년 두 해를 대상으로 서울시 골목상권, 발달상권, 전통시장상권과 관광특구상권에 위치한 사업체의 매출과 야간 인공조명 세기의 시계열 변화를 고찰하였다. 이를 위해 사업체별 매출액과 매출건을 포함한 매출 관련 자료와 SNPP VIIRS DNB 영상자료를 활용하였다.
분석 결과에 따르면 분기별 사업체의 평균 매출액과 매출건은 상권 유형에 따라 상이한 변화 경향을 보였다. 신종 감염병의 대유행 이전 시기와 비교할 때 사업체 전체의 매출액은 1분기에는 증가하고 4분기에 감소하는 패턴이 나타났으나, 매출건은 2개 분기 모두에서 감소하였다. 특히 2021년 4분기의 매출건은 2019년 동기보다 대폭으로 낮아졌다. 관광특구상권을 제외한 나머지 상권 사업체의 매출도 전체 사업체와 유사한 변화 경향성을 보였다. 발달상권 사업체의 매출액과 매출건 감소는 다른 상권 사업체보다 상대적으로 큰 편이었는데, 특히 4분기의 감소폭이 1분기보다 큰 수준이었다. 야간 인공위성 영상자료로부터 도출된 빛합계지수의 시계열 변화도 매출 변화와 비슷한 패턴으로 나타났다.
서울시 상권 사업체의 야간 인공조명 세기 변화에 대한 1분기와 4분기 통계검정 결과에 따르면 2019년에 비해 2021년의 빛합계지수 차가 각각 증가하고 감소하였다. 통계적으로 유의한 이와 같은 시기별 변화 패턴은 전체 사업체와 골목상권 사업체의 분기별 평균 매출액 변화에서도 동일하게 확인되었다. 그러나 매출건의 경우 빛합계지수의 분기별 변화와 달리 전체 사업체와 골목상권･발달상권 사업체에서 모두 감소하였다. 발달상권과 전통시장상권 사업체의 매출은 빛합계지수와 대체로 높은 상관관계를 보였으나, 매출액과 매출건의 증감 방향성은 분기에 따라 빛합계지수와 상이하게 나타났다.
본 연구의 분석 결과에 따른 비교적 높은 상관관계와 변화 패턴을 고려하면 인공위성 영상자료의 인공 빛세기는 특정 지역 사업체 전체의 매출 변화 특성을 분석하기 위한 대리자료로서의 성격이 크다고 볼 수 있다. 따라서 코로나바이러스감염증-19 대유행에 따른 매출액을 예측하기 위한 설명변수로서 야간 인공조명 세기가 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 상권 사업체의 분기별 매출액과 매출건은 서울시에서 추정한 자료이므로 향후 연구에서는 상권유형별 사업체의 실제 매출 관련 자료를 활용하여 이들과 야간 인공 빛세기와의 상관성 및 설명변수로서의 설명력이 분석되어야 할 것이다.
