프랜차이즈 창업, 엔진이 이 도메인을 보는 방식
가동 · 브랜드 폐점 백테스트 AUC 0.68예측을 블랙박스로 팔지 않습니다. 이 도메인을 어떤 인과 구조로 보고, 무슨 데이터를 어떤 주기로 넣어, 무엇을 내는지 전부 공개합니다.
매장 생존 (현금흐름 > 0 지속). 폐업 = 이탈 사건(hazard 구조).
현금흐름 = 수요 × 포착률 × 객단가 − 비용 , 포착률 ⇐ 경쟁·공급역량 , 생존 = hazard(현금흐름<0)
온톨로지 3층, 아래에서 위로 쌓인다
맨 아래 공용 그래프에서 측정이 올라오고, 그 위에서 추론이 도메인으로 짙어집니다. rose 경로가 아래→위로 관통합니다. 같은 엔진이 층마다 다른 역할을 맡습니다.
공정위 28,819 프랜차이즈 + LOCALDATA 전국 개폐업 전수 + census 배후 인구. 상권×업종 그래프.
경제 항등식(매출=수요×포착률)에서 유도한 MECE 6축. 배후×상업성 수요를 실매출과 r=0.64로 검증.
코호트 생존곡선(kaplanMeier) + EVT 꼬리위험 + 몬테카를로 forward. 개폐업 라벨로 적합.
1티어 스키마 지도(상권 온톨로지 골격)
이 도메인의 타입 수준 스키마(TBox) 전부입니다. 인스턴스가 아니라 골격이며, 상권정보와 행정 표준에 정렬했습니다. 브랜드와 점포, 상권과 업종은 오래 지속하는 개체로,개폐업은 시간에 걸린 사실이라 노드로 실체화됩니다. 공간을 돌려보고 개념을 눌러 관계를 살펴보세요.
인과 축 · 데이터 파이프라인
항등식에서 유도한 MECE 축. 말단 변수마다 소스·접근·갱신주기가 배선되지 않으면 온톨로지에 넣지 않습니다. 측정 불가 변수는 금지입니다.
| 축 | 측정변수(말단) | 데이터 소스 | 접근 | 갱신주기 |
|---|---|---|---|---|
| A1 수요 상권 소비 총량·추세 | 배후 인구 × 상업성 · 유동 | census + SEOUL_DATA 4소스 | A+B | 분기 |
| A2 경쟁 수요 분점 밀도·동태 | 동×업종 경쟁점 수 · 개폐업 흐름 | LOCALDATA 개폐업 전수 | B 공개 | 월 |
| A3 공급역량 수요 포착력 | 브랜드 평균매출·폐점률 · 업종 생존곡선 | 공정위 정보공개 + LOCALDATA 파생 | B 공개 | 연/분기 |
| A4 비용구조 버틸 매출 하한 | 고정비·변동비 레짐 (창업비용 미측정, 등급D 제외) | [부분·업종 평균] | 제외/입력 | — |
| A5 운영자 동조건 존속기간 차 | 자본 버퍼·경험 | [창업자 입력] | 입력 | 1회 |
| A6 거시·환경 전 축 곱 레짐 | 금리·소비심리·계절성 | 공개 거시 지표 | B 공개 | 월 |
| ★ 라벨 · 정답지 생존분석의 심장 | 전국 매장 개업·폐업 전수(2017–2025) | LOCALDATA 개폐업 원장 | B 공개 | 월 |
예측 산출물
동×업종 기대 생존율 + 중위 존속연수 + 하위 5% 꼬리(반년 내 폐업)
28,819 프랜차이즈 매장수·폐점률 구조 리스크
이 자리 기대 매출 + 최적 지역·업종 순위
학술 근거
이 온톨로지는 최근 학술·산업 연구에 대조·검증됐습니다.
생존분석(Kaplan-Meier·hazard)이 폐업·이탈 예측의 표준. 창업 매출을 census 수요로 예측해 실매출과 r=0.64, 브랜드 폐점 백테스트 AUC 0.68.
자사 백테스트 (docs/plans/franchise-ontology-l1) ↗백테스트 라벨 누출 방지: 파생 피처(A2/A3/A6)는 코호트 시점 이전 데이터만 사용합니다. 미래 정보 차단.
franchise-ontology-l1 §6 (누출 규율) ↗정본: docs/plans/franchise-ontology-l1-measurement-2026-07-04.md(2026-07-09 현행화). 콕핏=브랜드 리스크(/domain/franchise/brands).