This study empirically analyzed the effect of complex commercial facilities on the price of nearby apartments in a Hedonic price model. The spatial range of this study was the walking area of H Department Store located in Pangyo among the second new towns suburb of Seoul, and the time range was 2020. The dependent variable was the real transaction price of the apartment, and independent variable were the characteristics of the housing, the characteristics of the complex, and the characteristics of the region. As a result of the analysis, the area of exclusive use space, the transaction floor, and the highway accessibility had a positive effect on the price of the apartment, and the elapsed year had a negative effect on the price of the apartment. However, the size of the apartment had little effect on apartment prices, and the distance from the complex commercial facilities was shown to be related to apartment prices, indicating that apartment prices declined as it moved away from the complex commercial facilities. Therefore, this is much more influential than the influence of distance from subway stations on apartment price. This confirms that the effect factors of apartment prices and the size of their influence appear differently in the new town area and the existing metropolitan area.
현행 민영화정책이 공기업의 효율성제고를 최우선 목표로 설정한 것은 타당한 선택이었음에도 불구하고, 경제력집중 심화에 대한 우려와 주식시장의 제약 등을 이유로 민영화정책은 그 추진실적이 부진하고 향후 지속 여부가 불투명한 것이 현실이다. 본(本) 논문(論文)은 우리나라 공기업민영화를 둘러싼 논쟁의 핵심인 경제력집중(經齊力集中), 경쟁도입(競爭導入), 주식시장여건(株式市場與件) 등이 공기업민영화와 관련하여 어떻게 이해되어야 할 것이며, 바람직한 정책대응(政策對應)은 무엇인지를 논의하고 있다. 재산권이론(財産權理論)을 동원하여 주인(主人) 있는 경영(經營)의 의미를 재해석할 때, 기업지배(企業支配) 통제구조(統制構造)의 정착이 요원한 우리 현실에서 민영화가 기업효율을 제고하려면 민간대주주(民間大株主)의 지배(支配)를 인정하는 방식이 최선책(最善策)이며, 소유가 분산되고 전문경영체제(專門經營體制)를 도입하는 민영화방식은 지배구조(支配構造)의 실패가능성(失敗可能性) 때문에 차선책(次善策)이라고 평가된다. 그러나 효율성 차원의 최선책은 경제력집중이라는 국민경제적 비용을 초래하므로, 정부로서는 경제력 집중이라는 비용(費用)과 효율성이라는 편익(便益)을 조화시키는 방안을 모색할 수밖에 없다. 이 경우 정부가 고려할 보완책(補完策)으로는 감자후(減資後) 민영화(民營化)와 분할민영화(分割民營化)가 있다. 한편 자연독점의 특성이 뚜렷한 일부 네트워크사업분야를 제외하면, 민영화시 경쟁도입(競爭導入)은 기업효율성과 국민경제의 배분효율성을 제고하므로 정부로서는 당연한 선택일 것이다. 경쟁은 공기업의 인수자격규제에 있어서도 새로운 기준을 제시하는데, 민영화를 정부(政府)와 민간(民間)사이의 M&A로 이해하고 경쟁제한적(競爭制限的) 기업결합(企業結合)을 규제하는 공정거래법(公正去來法)의 정신(精神)이 인수자격규제기준이 되어야 하며, 업종전문화(業種專門化) 발상(發想)에 근거한 인수자격규제는 득보(得)다 실(失)이 클 것이다. 아직도 자생적 성장기반이 취약한 주식시장의 제약에 따라 민영화일정의 탄력적인 조정은 불가피하지만, 정부는 상장(上場)의 필요성(必要性)을 재검토하고, 매각(賣却)의 우선순위(優先順位)를 조정하며, 무엇보다도 양질(良質)의 주식(柱式) 공급(供給)이 수요(需要)를 창출하는 메커니즘을 개발해야한다. 이와 함께 본(本) 논문(論文)은 현행 추진체계(推進體系)에 내재된 민영화의 지연가능성이 심각한 문제임을 지적하였고, 대규모 공기업의 민영화가 대기업(大企業)의 새로운 전형(典型)을 창출하여 한국자본주의(韓國資本主義)의 건전한 발전을 앞당기는 역사적 기회라는 점을 강조하고 있다. 마지막으로 재벌인수가 가능한 경우와 규제되어야 할 각각의 경우에 대하여 민영화정책(民營化政策)의 '체크리스트'를 제시하고 있다.
한국은 2050년까지 주요 선진국 중에서 고령화가 가장 심각한 사회로 전환되게 될 것으로 예상된다. 기대여명의 증가와 저 출산은 고령화를 더욱 악화시키며, 이는 심각한 사회문제로 발전하게 될 것이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 한국정부는 2008년에 도시지역에는 주택연금제도를 도입하였으며, 2011년에는 세계 최초로 농촌지역을 대상으로 농지연금제도를 도입하였다. 그렇지만 이와 같은 제도는 설계 당시부터 복지상품이라기 보다는 장기적으로 손실과 수익의 균형에 초점을 둔 금융상품으로 개발되어 실질적으로 노인들에게 크게 인기를 얻지 못하였다. 따라서 본 연구는 농지연금제도를 활성화시켜, 농촌노인들에게 보다 더 많은 혜택을 주기 위해 지역 토지시장을 감안하여 지역별 농지가격상승률을 예측하고 연금액을 산출하였다. 또, 지금까지 사용한 년 혹은 분기별 감정가 대신에 월별, 지역별 실거래 가격을 모형에 적용하여 지역토지시장, 고령화 수준 등 지역 여건에 부합하는 연금액을 산출하였다. 할인율자료도 가장 안정적인 3년 만기 국고채 수익률을 활용하여 미래농지가격을 예측하고, 이를 유동화하여 월 생활자금으로 지급되도록 하였다. 특히 농지규모가 가장 많고, 고령화 정도가 심각하여 농지연금의 잠재적 수요가 가장 높을 것으로 예상되는 경상북도와 전라남도를 사례지역으로 선정하고, 이를 전국평균과 비교하여 지역적인 차이도 함께 분석하였다. 이를 위해 농지가격 및 이자율 시계열 자료의 안정성을 검정하고, 장기농지가격을 예측하였다. 이를 활용하여 경북, 전남, 전국의 노인들의 월평균 지급액을 추정하였다. 분석결과 정책의 잠재적 수요가 가장 높은 두 지역이 가장 낮은 금액이 지급되는 것으로 추정되어 이는 또 다른 지역불균형을 초래할 수 있는 것으로 평가되었다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.3
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pp.725-735
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2015
The aim of this study is to specifically understand the officetel market by empirical analysis for the determining factors that affect determining the price of the officetel in Busan. In my opinion, it can help officetel providers to select the appropriate size and location that analysis for the factors determining officetel price with market price, and also it can help customers officetel to choice depending on the purpose. So I was conducting this study. In this study, I analyzes the factors determining the price of Officetel using a OLS linear regression, semi-log model, and a robust regression-Busan area Officetel Real Transaction Price as the dependent variable and factors representing the physical characteristics, locational characteristics and regional characteristics as independent variables.
Jeong, Hyoung-Sun;Lee, Eui Kyung;Kim, Eun Jung;Ryu, Gun-Chun;Song, Yang Min;Kim, Sun-Ju
Health Policy and Management
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v.15
no.3
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pp.40-59
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2005
The objective of this paper is to examine what impact the newly introduced Purchasing Price Reimbursement System, where insurance drugs are reimbursed at the prices as they were purchased by medical care providers under the maximum allowable cap, has upon the health insurer's financing situation. The impact of the Purchasing Price Reimbursement System is considered to be confined mainly to the inpatient department among three drug reimbursement fields such as inpatient department, out-patient department and pharmacy. Hypothesis was set and tested in this study for each of three components of inpatient drug reimbursement in health insurance, i.e. average price level, composition of drugs and their overall volume. Drug price level calculated in this study from 403 selected reimbursement drugs according to the Laspayres methodology revealed faster decline under the new Purchasing Price Reimbursement System than previously by $1.53\%$ on the annual average basis. However, additional 1.4 percent financial burden in the ratio of the total inpatient reimbursement was owed by the health insurer. This was analysed to be a combined result of both 2.0-3.1 percent of reduced reimbursement due to drug price decline and 3.4-4.5 percent of additional reimbursement due to drug volume increase. These results suggest that recalling the Purchasing Price Reimbursement System would not have so much impact upon the health insurer's financial situation given that the current compulsory separation between doctor's prescribing and pharmacist's dispensing is irrevocable.
전력산업에 당초 도입 예정되었던 도매경쟁시장을 운영지원하기 위하여 전력거래소는 지난 2002년 도매경쟁 전력시장 운영시스템(Two Way Bidding Pool Market Operation System; TWBP MOS, 이하 전력시장운영시스템)을 구축하였다. 그러나 이후 배전분할 잠정 중단정책에 따라 구축 완료된 시스템은 실 업무에 적용해보지도 못한 채 폐기될 수도 있는 상황이 발생하였다. 하지만 전력거래소는 배전분할 잠정 중단에 따른 발전 경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 대비, 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 전력시장운영시스템을 활용하여 급전체계를 개선하는데 성공하였다. 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 전력시장운영시스템을 연계하여 전력시장운영시스템의 5분 단위 수요 예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 개선하였다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로써 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 가져왔다. 이러한 긍정적인 효과에도 불구하고, 전력시장윤영 시스템은 구축된 모든 설비 및 프로그램을 당초 목적에 맞게 활용하지 못한다는 이유 등으로 시스템의 최적화 및 성능 개선에 대한 투자가 망설여지는 현실이다. 특히 온라인 실시간 시스템과 별도로 전력시장운영을 모의 할 수 있는 시뮬레이터가 구축되지 않아 시장의 흐름을 사전 예측하거나 시스템 오류 등을 재현하여 재발 대책 등을 마련하기가 매우 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 그동안 쌓아온 전력거래소의 전력시장운영시스템 운영관리에 대한 다양한 경험을 바탕으로 구축비용을 획기적으로 절감할 수 있는 전력시장운영시스템 시뮬레이터의 구축방안을 제시하고자 한다.
In this study, the Interactive advertising in the Outdoor Interactive Digital Signage is taken as the research object, and the effect of the advertising in the Outdoor Interactive Digital Signage compared to the traditional advertising on consumer propensity is studied. Based on the research methods of literature data and case analysis, we first researched and analyzed the impact of the development of the Internet and artificial intelligence on Interactive Digital Signage advertising, combined with consumer trends and habits, according to the characteristics of Interactive Digital Signage advertising, and '199IT-Internet data Based on the data in the Resource Library, and using an example analysis method, three reasons for the impact of Interactive digital signage advertisements on consumer spending tendencies are proposed. The purpose is to provide reference for future companies to use Interactive digital signage for ad placement and help companies. Increase product sales to increase product value and customer trust in the brand.
In social science fields, statistical models are used almost exclusively for causal explanation, and explanatory modeling has been a mainstream until now. In contrast, predictive modeling has been rare in the fields. Hence, we focus on constructing the predictive non-parametric model, instead of the explanatory model. Gangnam-gu, Seoul was chosen as a study area and we collected single-family house sales data sold between 2011 and 2014. We applied non-parametric models proposed in machine learning area including generalized additive model(GAM), random forest, multivariate adaptive regression splines(MARS) and support vector machines(SVM). Models developed recently such as MARS and SVM were found to be superior in predictive power for house price estimation. Finally, spatial autocorrelation was accounted for in the non-parametric models additionally, and the result showed that their predictive power was enhanced further. We hope that this study will prompt methodology for property price estimation to be extended from traditional parametric models into non-parametric ones.
The purpose of this study was to apply the deep running method to real estate price index predicting and to compare it with the time series analysis method to test the possibility of its application to real estate market forecasting. Various real estate price indices were predicted using the DNN (deep neural networks) and LSTM (long short term memory networks) models, both of which draw on the deep learning method, and the ARIMA (autoregressive integrated moving average) model, which is based on the time seies analysis method. The results of the study showed the following. First, the predictive power of the deep learning method is superior to that of the time series analysis method. Second, among the deep learning models, the predictability of the DNN model is slightly superior to that of the LSTM model. Third, the deep learning method and the ARIMA model are the least reliable tools for predicting the housing sales prices index among the real estate price indices. Drawing on the deep learning method, it is hoped that this study will help enhance the accuracy in predicting the real estate market dynamics.
Proptech, which has applied information technology to the real estate market, is leading real estate transaction innovation by presenting various value creation models. This study categorizes and understands values that are created and shared in proptech-based businesses, and develops evaluation data that reflects the relative importance of individual value areas. To this end, the dimension of value creation of proptech was hierarchically constructed, and the degree of relative value creation of the sub-industries of the proptech industry was evaluated. In order to grasp the relative importance of the proposed indicators, AHP analysis was conducted for industry and academic experts. In the first stage, intangible values, relational values, and advanced values were presented. It was derived as weights between indicators through two-way comparison. This study aims to improve and develop the value-creation capability of the entire Korean proptech ecosystem in the future by evaluating the value-created competence of each sector of the proptech industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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