• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.397-409
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• 2015

글로벌 금융위기 이후 은행에 대한 감독강화 및 국제회계기준(IFRS) 도입은 우리나라의 부실채권(NPL) 시장을 급격히 팽창시키는 계기가 되었다. 은행의 BIS 비율이 하락할 경우 신인도가 낮아져 고객이 이탈하고, 은행퇴출 위험까지 직면하게 되므로 은행들의 자산건전성 향상 노력은 앞으로도 지속될 것으로 예상되며, 이에 따라 부동산 경매시장에서는 NPL 매각수단으로서의 일반담보 부동산의 경매에 대한 투자자들의 관심이 크게 증가하고 있다. 그러나 NPL채권 거래시장과 NPL을 회수하기 위한 일반담보부 부동산 경매시장의 양적 팽창에도 불구하고 이들 시장이 공정하고 건전한 투자시장으로서 제대로 기능을 발휘하기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 문제점에 대한 개선이 이루어져야 한다. 첫째, 일반투자자들도 NPL 시장에 자유롭게 참여할 수 있도록 NPL 유통시장의 진입장벽이 제거되어야 하며, 부동산 경매시장으로 이어지는 담보처분 방식의 NPL정리가 확대되어야 한다. 둘째, 투명한 NPL 거래로 담보부동산 경매의 공정성을 확보해야 한다. 셋째, 담보부동산 경매에서 NPL 매수인의 상계권 남용을 제한해야 한다. 이처럼 NPL 유통시장의 공개경쟁과 투명성을 확보하고, NPL 담보부동산 경매에 의한 부실채권 정리확대 및 공정한 입찰기회 제공 등 제도개선이 이루어지는 경우 경매참여자보호는 물론 부동산 경매시장의 활성화 및 이를 통한 은행의 자산건전성 향상에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.83-88
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• 2022

본 연구의 목적은 메타버스 기반 가상부동산 거래 서비스에 대한 분석과 시사점을 제시하는 것이다. 블록체인 기반 기술과 메타버스를 통해 우리가 살고 있는 세계가 자연스럽게 확대되고 있기 때문에 환경과 시장 참여자들의 인식 변화도 매우 중요한 요소이다. 무형의 자산에 대한 가치와 투자가 이루어지고 이를 통해 수익을 창출할 수 있기 때문에 기존의 자산 가치 변화 및 투자에 대한 개념과 생각도 달라지고 있다. 서비스 사용자 측면은 가상부동산에 대해 사용자들이 많이 참여하게 되면 수요와 공급의 원리가 적용되어 수요자가 증가하고 희소성의 원리에 따라 자연스럽게 현재의 가치 가격보다 상승할 것이라는 개념으로 미래의 가치에 투자 하는 경우이다. 서비스 제공자는 서비스는 가상부동산 구매 사업을 통해 직접 관심이 있다고 고려되는 가상 지역의 일부를 직접 거래할수 있는 기술적인 플랫폼을 제공하고 이에 따른 자금과 거래 수수료뿐만 아니라 참여자가 증가함에 따라 광고 등 다양한 수익모델을 발굴하여 제공할 수 있다. 또한, 새로운 서비스를 통해 일자리와 정보제공의 역할을 수행 한다. 이해관계자로서 정부는 새로운 기술과 제품 등장을 이용하여 인력과 서비스가 창출하고 경제적 이익을 확보할 수 있다. 물론, 새로운 서비스가 위험요소를 완화하면서 시장에 정착할 수 있도록 다양한 제도적 지원이 이루어져야 한다. 본 연구는 국내의 메타버스 기반 환경 구축 및 관련 연구에 기여 및 가상공간 부동산 서비스 연구에 활용되는 것에 의의를 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.55-64
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• 2005

유부동산 시스템의 설계는 부동산의 광범위한 자료 수집으로 신뢰성 있는 정보를 적시에 제공하고, 부동산 가격 결정, 부동산 정책 등을 즉각적으로 반영하고 활용할 수 있게 한다. 오늘날 부동산 구매자의 취향이 다양해짐으로써 그동안의 판매자 중심의 시장에서 구매자 중심으로 바뀌고 있다. 부동산 중개 업무를 담당하고 있던 부동산 중개인의 영역범위가 점점 축소되고 있는 것은 부동산 정보화 시스템 구축의 영향을 받는다. 시대적인 환경의 변화는 부동산 거래 방식의 변화를 가져와 부동산 유통 시장의 변화를 주도하고 있다. 본 논문에서는 웹 공학의 부동산 컨텐츠 시스템 구축을 위한 설계로 웹 공학 기반의 새로운 인터넷 시대를 주도하고, 웹 서비스정보를 제공하여 부동산정보 시스템의 활성화를 수행하는데 그 목적이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.246-255
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• 2008

세계화 개방화에 직면한 국내 부동산중개업은 현재의 단순한 거래의 매개자 역할에서 벗어나 고객의 재산가치 향상과 투자요구에 부응하는 전문직 분야로 발전해야 할 필요가 있고, 이를 위해서는 직무분석을 통한 부동산중개업의 효율적 운영에 관한 연구가 그 기초가 된다. 본 연구는 AHP 의사결정기법을 적용하여 국내 부동산중개업의 직무모형을 구축함으로써 부동산중개업의 직무특성을 분석하고, 효율적 운영을 위한 시사점을 도출하려고 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 중개업자들은 효율적인 부동산중개업을 위해서는 소유권 등의 권리관계와 같은 전통적으로 중요한 중개직무와 함께 부동산시장에 영향을 주는 부동산정책, 국내경제의 흐름 및 변화에 대한 이해를 중요하게 인식하고 있다. 그러나 공인중개사시험 준비와 그 이후의 교육을 통해서 이에 대한 지식과 정보를 접할 기회가 거의 없는 실정이다. 따라서 중개업자가 부동산투자 및 상담의 전문직으로 발전하기 위해서는 부동산거래와 관련된 법률적 지식뿐 아니라 부동산시장 경제에 관한 체계적인 교육이 필요하다고 하겠다.

• 대한지리학회지
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• 제41권3호
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• pp.267-282
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• 2006

우리나라의 부동산가격공시제도는 건설교통부의 공시지가 및 주택가격공시제도, 행정자치부의 시가표준액, 국세청의 기준시가로 나뉘어져 있다. 토지와 건물이 시장에서 일체로 거래되고 있음에도 불구하고, 담당기관들은 토지와 건물을 분리하여 평가 과세하고 있다. 한국의 부동산가격공시제도의 근본문제는 여기에서 시작된다. 2005년 주택가격공시제도가 도입되었으나 근본적인 문제점은 여전히 해결되지 않은 채 남아 있다. 근본적인 해결책을 찾기 위하여, 국가는 모든 토지와 건물의 가격을 일괄평가하여 공시하는 방향으로 현행 부동산가격공시제도를 개선해나가야 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.466-470
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• 2004

2001년도에 도입된 부동산 권원보험이 주목을 받지 못하다가 최근 들어 모기지론의 도입을 계기로 새로운 국면을 맞을 것으로 예상된다. 그간 소유자용 권원보험의 판매는 극히 미미한 수준에 머물렀으나 저당권자용 권원보험의 판매는 지속적으로 늘고 있다. 부동산 권원보험이 부동산 권리이전과 담보대출에 따른 위험관리에 많은 도움이 될 것이 확실하나 권원보험이 확고히 자리 잡기 위해서는 몇 가지 보완점도 필요하다. 우선 권원보험의 수수료나 보험료 수준을 낮출 필요가 있으며 보험사업자의 권원보험 운용노하우를 적극적으로 개발해 사업비를 줄여야 한다. 또한 부동산 거래 과정에서 권원보험이 널리 정착될 수 있도록 부동산 중개에 적극 활용되어야 한다.

• 주택과사람들
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• 통권173호
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• pp.24-32
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• 2004

2003년 10.29대책으로 주택가격이 하향세로 돌아섰으며 이후 계속되는 규제들로 주택 시장이 다소 위축되었다. 정부 정책이 수도권과 주택가격 안정에 집중된 결과, 규제를 덜 받는 토지와 개발계획이 발표된 충청권은 계속 가격이 올랐다. 막대한 부동자금이 시중에 존재하고 있는 상황에서 행정수도 이전 등 각종 개발계획들이 국지적 수요를 자극하고 가격상승을 부추기는 중이다. 반면 재건축 제한, 거래신고제, 부동산세 인상 등은 일시적으로 공급과 거래를 위축시키고 있다. 향후 주택시장은 정부정책이 시장 친화적 방향으로 조정되고 지속적인 주택공급이 이루어질 경우 하향 안정세가 계속될 가능성이 높다. 그러나 광일 유동성이 부동산으로 유입되면 상승세로 반전될 가능성이 있으므로 생산적 투자 확대, 장기 금융상품 개발 등으로 유동성을 흡수해야 한다. 정부는 주택시장 연착륙을 위해 정책 일관성을 유지하면서 시장이 제대로 작동될수 있도록 정책의(fine tuning)에 나서야 한다. 특히 재건축 규제를 완화하고 부동산 관련 세금을 경감하는 한편, 지속적인 시장 투명성 제고를 추진할 필요가 있다. 주택업체들은 자발적 구조조정과 기술개발로 승부를 걸어야 한다.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.71-86
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• 2017

본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.23-40
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• 2017

본 연구는 다양한 내부특성에 기초하여 기업의 부동산 자산 매각과 매입 의사결정의 동기와 유인을 파악한다. 실증분석결과, 기업은 부채비율이 높을수록, 보유한 현금수준과 매출액 성장률이 낮을수록 적극적으로 부동산 자산을 매각하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는, 재무적 제약, 내부 자금여력 및 성장기회가 부동산 매각을 결정하는 주요한 요인임을 확인시켜주는 결과로 해석될 수 있다. 반면, 부동산 자산 매입 가능성은 부채비율이 낮은 기업에서 상승하는 것으로 관찰되어 안정적인 재무구조가 동 의사결정 이전에 선행되어야 함을 확인할 수 있었다. 한편, 기업의 부동산 자산 매각과 매입 거래규모와 기업특성 간의 관계 역시 앞선 결과와 유사한 행태가 관찰되었다. 본 연구는 기업의 부동산 자산 활용에 대한 다양한 견해가 제기되고 있는 가운데, 보다 엄밀한 접근방식을 통해 그 동기와 유인을 파악함으로써 관련한 경영행태의 이해도를 개선시키고, 향후 관련 규제 도입과 경영 활성화 전략 수립 시 기초자료를 제공한다는 실무적 시사점을 가질 것으로 예상된다.

• 주택과사람들
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• 통권192호
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• pp.46-51
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• 2006

미국, 중국 등 외국의 부동산을 취득하는 사례가 점차 늘고 있다. 정부는 작년 7월 1일 해외 투자 활성화 방안을 발표한 이후 올1월 6일 '해외투자촉진방안'을, 3월 2일에는 '외환거래 규제완화 방안' 을 내놓았다. 결국 해외에서 2년 이상 거주 목적을 밝힐 수 있다면 아무리 비싼 해외 주택도 어렵지 않게 구입할 수 있게 된 것이다. 또한 해외에서 취득한 주택은 귀국일로부터 3년 내에 다시 팔아야 한다는 규제 조치도 이번에 폐지됐다. 따라서 에서는 미국, 중국, 베트남 등 해외 부동산 시장에 대한 정보와 지역별 주택 가격 동향, 매매 절차 등을 매달 연재 형식으로 다뤄보고자 한다. 이번 호는 지역별 주택 가격 동향과 모기지 이자율 변화 등 미국의 주택시장에 대해 살펴보았다.