• 대한지리학회지
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• 제43권1호
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• pp.104-116
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• 2008

투기과열지역은 투기의 발생 가능성이 높은 지역으로, 각종 부동산대책의 주요 대상이 된다. 본 연구에서는 부동산 가격변동의 공간패턴을 모형화함으로써 투기과열지역의 공간패턴을 제안하고자 한다. 부동산 가격은 합리적 또는 적응적 소유자 수요자의 경계행위에 의해서 결정되고, 가격변동의 공간패턴은 이들의 경제행위 경향에 의해서 형성된다고 모형화하였다. 일정 지역에 적응적 소유자와 수요자가 다수인 경우, 이 지역은 타 지역에 비해 가격상승 폭이 높고 주변 부동산과 가격상승이 동시에 일어나는 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의하였다. 투기과열지역은 최대의 미래 기대이익을 얻고자하는 적응적 소유자와 수요자에 의해서 형성되기 때문에 이 지역의 공간패턴은 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제43권3호
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• pp.392-411
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• 2008

투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제의 중심으로 알려진 서울시 강남 서초 송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전후로 한 2해3년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8,9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이 발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이 기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.101-115
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• 2009

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.