초록
조속한 주택시장의 안정화가 우리나라의 국가적 과제가 되었다. 이를 위해 주택시장의 특성을 반영하며 새로운 정책이 주택시장에 미치는 영향을 분석할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 진주시를 대상으로 멀티에이전트 주택시장모형과 시뮬레이션시스템을 개발하고자 한다. 먼저 진주시의 지역적 주택시장을 분석한 다음, 주택선택모형, 헤도닉주택가격모형, 주거입지선택모형 등 3개의 하위 모형으로 구성된 멀티에이전트 모델을 개발하였다. 또한 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 $150{\times}100$개의 셀로 구성된 가상공간을 설정하고 모형을 프로그래밍하였다. 이 시스템으로 도시개발이 주거 입지패턴에 미치는 영향을 분석하는 시뮬레이션을 실시해 보았다. 그 결과 단순히 도로, 상업시설, 편의시설의 입지만으로는 주거가 쉽게 유입되지 않음을 알 수 있었다. 대신에 녹지를 공급함으로써 매우 많은 주거입지를 유도할 수 있어 도시개발에서 인프라와 환경적 요인이 동시에 정비되어야 한다는 시사점을 발견할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 멀티에이전트 모형과 시뮬레이션 시스템은 원활하게 작동하며, 다양한 정책실험과 주택시장의 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.
The prompt recovery of housing market in Korea became the national task, for which tools that can analyze the influence that changing situation of housing market and new policy may have on the housing market needs to be developed. Thus, this research intends to develop Multi-Agent Housing Market Model and simulation system in Jinju City as a study area. Analyzing the local housing market of Jinju City, then multi-agent model of housing market that consolidates 3 sub-models, house choice model, hedonic model of house price and location choice model is developed. Moreover in order to develop simulation system the model is programmed in the virtual space of which the size is $150{\times}100$ cell including physical shape of city such as road, urban facilities, land use, etc. With the system, simulations are performed to confirm the impact of urban development on the pattern of residential location. As a result, it is found that the residential location can not be easily induced when only road, commercial and convenient facilities are supplied. However, it is also found that since supplying green results in very many residences, arrangement of infrastructure and environmental factor should be considered at the same time for urban development. As conclusion, it is confirmed that the model and simulation system developed in this research smoothly works to be utilized for the analysis of diverse policy experiment and housing market.