본 연구에서는 청년패널 자료를 이용하여 주거특성(주거형태 및 주택종류)과 다양한 가구배경 변인들이 청년니트(NEET:Not in Employment, Education or Training) 이행에 미치는 영향을 진단해 보고, 적절한 정책적 방향성을 제시하고자 하였다. 분석 결과, 주거환경이 전월세, 다가구, 빌라, 오피스텔인 청년층은 등 거주환경이 열악한 청년층의 경우 청년 니트로 이행할 가능성이 높게 나타났다. 또한 부모와 동거하고 있는 청년일수록 니트로 이행할 가능성이 매우 높은 것으로 확인되며, 부모로부터 경제적 지원을 받는 청년일수록 니트 상태로 이행할 가능성이 매우 높은 것으로 확인된다. 그러므로, 청년 니트의 특성에 따른 맞춤형 주거 및 일자리 정책 등 종합적인 청년니트 지원 정책이 마련되어야 한다. 특히, 성인이 되었지만, 경제적 독립을 하지 못하고 부모와 동거하고 있는 청년층이거나 부모로부터 경제적 지원을 받는 청년일수록 니트 상태로 이행할 가능성이 매우 높은 것으로 나타나고 있다. 이들 청년층의 니트 이행을 완화하고 방지하기 위해서는 학교-노동시장 이행 과정이 원활하게 이루어지도록 지원해야 하겠다.

본 연구는 전세로 거주 중인 청년(19-34세) 부부가구의 거주환경과 주거비를 네 지역으로 구분하여 비교하고 그 영향 변인을 분석한다. 2020년 주거실태조사를 횡단면 분석한 결과, 청년 부부가구는 31-32살의 대졸 이상 임금근로자인 남성 가구주가 있는 혼인 2-3년차 내외의 신혼부부였다. 맞벌이 비율이 높은 수도권 중 서울에서 무자녀의 맞벌이 2인 가구, 비수도권에서 유자녀의 외벌이 3인 가구가 두드러졌다. 수도권 가구의 자산, 전세 보증금, 부채, 소득이 비수도권보다 더 컸고, 특히 가장 큰 서울과 가장 적은 비수도권 지역 간의 격차는 더욱 벌어졌다. 또한 전체적으로 60m² 이상의 침실 3개를 갖춘 아파트에 1년 이상 거주 중이었고 최저주거기준을 충족하는 주택에 주거복지서비스 중 전세자금대출을 주로 이용 중이었다. 주택 및 전체적인 주거환경의 만족도는 특·광역시와 서울 가구에서 높은 편이었으나, 경인 가구는 모두 불만족하였고 비특·광역시 가구의 전체적인 주거환경 만족도가 가장 낮았다. 이처럼 연령, 혼인상태, 주택점유형태의 동질성에도 불구하고 지역 주택시장과 복수 소득원 여부는 가계재무 구조와 거주 질의 지역 간 차이를 키웠고, 이러한 격차는 가족 및 주거생활주기와 생애주기를 이행하는 과정에서 자산시장의 변동성으로 심화되리라 예상된다. 한편, 주택 및 전체적인 주거환경 만족도의 공통된 영향 변수는 (경인의 전체적인 주거환경 만족도를 제외하고) 근린환경 만족도였고, 주거비의 결정 변인은 지역별로 달라 서울의 주택규모, 경인의 생활편의시설 만족도, 비특·광역시의 여성 가구주 가구로 혼재된 영향력을 나타났다. 따라서 이들 주거 수준의 지역간 차이가 장기적으로 주거불균등, 나아가 지역 불균형으로 발전될 개연성이 크므로 이를 완화시킬 선제적인 대책마련이 요구된다.

본 연구는 헤도닉가격모델과 공간적 이질성을 고려한 지리가중회귀모델을 바탕으로 코로나19에 따른 유형별 소매유통시설 접근성이 아파트 가격에 미치는 전역적·국지적 시계열 영향을 실증분석 하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전역적 측면에서 소매유통시설은 유형별로 주변 아파트 가격에 차별적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 코로나19가 소매유통시설에 미친 영향은 존재하였으나, 역시 유형별로 차별적인 것으로 나타났다. 셋째, 국지적 측면에서 코로나19에 따라 소매유통시설이 주변 아파트 가격에 미치는 영향 변화는 지역별, 유형별로 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 유형별 소매유통시설이 아파트 가격에 미치는 영향력은 차별적이라는 사실을 확인하였으며, 특히 코로나19 발생 전과 후 유형별 소매유통시설이 주변 지역에 미치는 영향 역시 국지적으로 차별화되고 있다는 점을 명확히 하였다. 이는 코로나19와 같은 외부 충격이 소매유통시설의 역할과 인식을 바꿀 수 있다는 것을 의미하며, 이를 토대로 본 연구는 엔데믹 시대 소매유통시설의 부정적 영향을 줄이고 주거지 환경을 개선할 수 있는 정책적 시사점을 제시하였다.

본 연구에서는 부동산 정책, 조세정책, 금융정책, 규제지수에대한 이론적고찰과 선행연구를 살펴보고 전국의 2014년1월부터 2021년 12월 까지의 월별데이터를 이용하여 조세정책과 금융정책이 부동산가격에 미치는 영향을 분석하였다. 분석방법은 단위근 검정과 공적분 검정을 통해 VAR모형을 사용하여 분석하였으며 충격반응분석과 분산분해분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 조세규제지수와 금융규제지수는 주택가격에 영향을 미치지 못하였다. 주택가격 상승기에 주택가격 안정을 위하여 규제 일변도의 정책은 효과가 없으며 오히려 거래량 감소 등으로 가격을 상승시키는 부작용이 생긴다. 둘째, 주택담보대출금리는 주택매매가격지수에 음(-)의 효과를 주었다. 즉, 이자율의 상승이 주택가격을 하락시키는 효과가 있다는 의미로 보여진다. 셋째, 양도차액의 상승 즉, 양도소득세의 과세는 주택가격에 양(+)의 효과를 준다. 이는 조세를 매수자에게 전가시키거나 조세부담으로 인해 매각을 보류하는 동결효과로 주택가격을 상승시키는 결과가 나왔다. 넷째, 취득세와 주택담보대출액은 주택가격에 별다른 영향을 미치지 못하였다.

본 연구는 건축물에서 발생하는 탄소배출량에 영향을 미치는 도시특성 요인을 분석하였다. 2021년 서울시 에너지정보 플랫폼에서 구득한 건축물에서 사용된 에너지와 탄소배출량을 이용하여 424개 행정동 단위의 분석을 실시하였다. 종로와 강남, 구로와 목동 등지에서 단위 건물면적당 탄소배출량이 큰 것으로 나타났다. 공간시차모형(SLM)을 이용하여 회귀분석을 실시한 결과, 건물의 탄소배출량에 영향을 미치는 변수는 건조환경요인의 상업, 교육, 업무, 공업시설 변수와 인구요인의 생활인구, 교통시설 요인의 통행량, 버스노선 수, 지하철역 수, 환경요인의 녹지면적과 하천면적으로 파악되었다.

본 논문은 우리나라의 아파트를 대상으로 아파트 단지 유형에 따른 열환경 변화를 CFD 기법을 이용하여 시뮬레이션을 수행하고, 유형별 열환경을 평가하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 2000년대와 2010년대 주요 아파트 단지 유형에 대한 선행연구를 참고하여 4가지 유형을 추출한 후, 바람 유입 방향에 따른 아파트 단지 배치와 기온 변화를 분석하였다. 각 유형별로 타워형, 판상형, 혼합 주동 유형을 이용하여 표준화 모형을 제작하였으며, 이들 유형에 대해 총 8개 방향에서의 바람 유입 상황을 상정했다. 이러한 모형 및 조건을 바탕으로 CFD 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 타워형으로만 구성된 유형과 타워형을 단지 중앙에 배치하는 유형에서 바람의 방향과 상관없이 상대적으로 온도가 낮았은 것으로 나타났다. 이들 유형에서 단지 내부로 바람이 잘 유입되기 때문인 것으로 풀이되었다. 이러한 본 연구의 결과는 건물의 형태 및 단지의 배치 유형에 따라 바람의 유동 및 그에 따른 온도 분포 패턴이 상이한 것으로 나타나 설계 초기 단계에서 단지의 배치에 대한 신중한 고려가 필요함을 확인하다. 본 연구의 결과는 향후 아파트 단지의 초기 설계단계에서 지속 가능한 주거환경 조성을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

안전하고 쾌적한 교육환경 조성 및 교육 질 향상을 위하여, 2021년 「교육시설 등의 안전 및 유지관리 등에 관한 법률」이 제정되었다. 이에 따라 「교육시설 안전 인증 운영 규정」이 수립되었으며, 유치원, 초·중·고등학교 및 특수학교, 대학 및 기타 교육시설의 특성에 따라 3가지 유형으로 분류되어 평가되어진다. 기타 교육시설에는 도서관, 학생수련원이 포함된다. 하지만, 학생수련원, 도서관은 수련, 독서 등의 특수 활동이 발생하는 시설로 학교와 차이점을 두고 있다. 때문에 학생수련원 도서관 시설만의 특수성이 「교육시설 안전 인증 운영 규정」에 반영될 필요가 있다. 이 연구는 기타시설에 해당되는 학생수련원과 도서관의 특수성을 「교육시설 안전 인증 운영 규정」이 어떻게 반영하고 있는지에 대한 분석이 수행되었다. 선행 인증제도 및 가이드라인과 비교 분석되었으며, 현장 조사방법이 이용되었다. 최종적으로 도서관과 학생수련원에 대하여 각각 9가지의 세부 기준 검토가 필요한 것으로 확인되었다.

국내 다양한 인구 사회적 변화를 반영하여 다양한 거주자들의 요구와 욕구를 충족시켜주기 위한 주거서비스 공급의 필요성이 점차 높아지고 있다. 특히 스마트기기의 개인 보급이 확산되고, 인공지능 및 사물인터넷 등과 같은 스마트 기술의 비약적인 발전은 이러한 주거서비스 기술을 보다 거주자들이 쉽고 편하게 접할 수 있는 스마트하우징을 뒷받침하고 있다. 하지만 AI, IoT 및 빅데이터 등 스마트 기술 및 기기와 연계된 스마트하우징 주거서비스의 보급 확산을 위해서는 이용자들의 인식을 개선하는 것이 필요하다. 이를 위한 방법으로 본 연구는 리빙랩을 활용하여 스마트하우징 주거서비스 기술에 대한 이용자들의 인식 변화를 관찰하였다. 그 결과, 리빙랩 체험 후 이용자들의 스마트하우징 주거서비스에 대한 인지도가 높아졌으며, 선호하는 주거서비스 기술도 리빙랩 체험 전 보다 더 구체화된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 스마트하우징 주거서비스 기술의 보급 및 확산을 위해 이용자들의 인식을 높이는 것이 중요하며, 이를 위해 리빙랩이 효과적인 수단이 될 수 있다는 것을 보여주고 있다.

토공계획은 자연상태의 원지반 토량을 절취하여 흐트러진 상태의 토량을 운반하고 성토지반의 활용도에 따라 다짐을 하는 과정에서 토질의 체적변화를 고려하여 수립하여야 한다. 흙의 상태에 따른 체적의 변화를 구하기 위해 일반적으로 심도 2m 깊이에서 시험굴 조사를 통해 얻어진 토량환산계수를 사용하게 되며, 굴착 깊이에 따른 토질의 성질을 고려하지 않고 전체 토공량에 일률적으로 적용하다 보니 토공량 산정에 오차가 발생하고 있다. 특히 신도시 택지개발과 같이 대량의 토공량이 필요한 조성공사의 경우 작은 오차에도 토공량의 차이는 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 심도 2m이상 토질의 물리적 특성을 조사하고 기존의 설계기준인 심도 2m의 토량환산계수와 비교 검토한 결과 굴착 심도가 깊고 대규모 토공사의 경우 심도별 토량환산계수(C)를 적용할 경우 절토량을 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.