이 연구의 목적은 커피점문점의 공간적 경쟁구도 및 입지우위를 미시적인 공간 해상도에서 탐색하 는 것이다. 분석지역은 인천광역시이며, 분석연도는 2018년이다. 분석방법으로는 공간 빅데이터 기반 의 i2SFCA(Inverted Two-Step Floating Catchment Area)와 Contour Tree 기법을 활용하였다. 분 석결과, 개별 커피전문점의 입지 효율성은 큰 편차를 드러냈으며, 연수3동, 선학동, 도원동 등의 순으 로 우수하였다. 또한, 공시지가가 높은 곳에 입지한 커피전문점 간의 출혈경쟁을 확인할 수 있었다. 마지막으로 역세권이 아닌 지역에서도 커피전문점의 입지 효율성이 높은 지역, 이른바 틈새 지역 (niche region)을 확인할 수 있었다. 커피전문점의 소비행태에 관한 빅데이터의 활용 제약은 본 연구 의 한계와 직결되므로, 소비행태 빅데이터 기반으로 커피전문점의 입지 문제 정교하게 다루는 후속연 구가 필요하다.

This study explores the spatial competitive structure and locational competitive advantage of coffee shops using microscopic spatial resolution. The analysis was conducted in the Incheon Metropolitan City using data from 2018. The spatial big data-based i2SFCA (Inverted Two-Step Floating Catchment Area) and contour tree methods were used to measure the locational competitive advantage. The location efficiency of individual coffee shops revealed huge disparities; Of the examined areas, Yeonsu 3-dong, Seonhak-dong, and Dowon-dong had the best location efficiency. In addition, the findings showed more competition between coffee shops in places with higher land prices. Finally, even in areas that are not close to subway stations, niche regions, where the location efficiency of coffee shops is high, were identified. Since restrictions on the use of big data are directly related to the study's limitations, follow-up studies that use consumer behavior are needed to elaborate on the location issues of coffee shops.

ABSTRACT
1 | INTRODUCTION
2 | LITERATURE REVIEW
3 | RESEARCH METHODS
    3.1 | Case Analysis Region
    3.2 | Analysis Methods
4 | RESEARCH RESULTS
    4.1 | The Efficiency of Coffee Shop Locations
    4.2 | Preferred Locations for Coffee Shops
5 | CONCLUSION
REFERENCES
국문초록

• Kim Hyun-joong(주식회사 빅랩 소장) | 김현중
• Seong Eun-young(건축공간연구원 연구위원) | 성은영
• Yeo Kwan-hyun(안양대학교 공공행정학과 교수) | 여관현 Corresponding autho