• Survey Research
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• v.5 no.1
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• pp.79-91
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• 2004

A usual method to measure purchase price of apt. complex household is to survey the minimum and the maximum purchase price. However, this method may cause some bias when we are to estimate the average purchase price of a apt complex household. In this paper, we suggest a new measuring method, which inquires the general purchase price in addition to the minimum and the maximum purchase price. A survey result executed on some realtors shows that the proposed measuring method is an applicable and reasonable one.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.114-120
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• 2000

본고는 일본어 극어 dare-mo/-demo의 의미를 밝히고 나아가 그 허용맥락을 제시하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 본고는 dare-mo/-demo의 의미가 다음 네 가지 요인에 의해 결정된다고 주장한다: 첫째는 변항적 성격의 비한정사 dare이고 둘째는 고저강세 유형, 셋째는 가능성의 척도(Likelyhood Scale)에 기반한 -mo/demo의 의미, 마지막으로는 이러한 척도를 형성시켜주는 맥락(context)이다. 이 네 가지 요인이 상호 작용하여, daRE-MO/DAre-mo/daRE-DEMO/DAre-demo 각각의 의미를 만들어 낸다. 또한 본고는 dare-mo/-demo의 분포를 통해 드러나는 극어들 사이의 의미 차이를 척도(scale)상의 양(quantity)과 질(quality)이라는 측면에서 제시하였다. 즉 -mo 결합형의 경우 양에 민감한 가능성의 척도가 고려되는 것에 비해, -demo 결합형에서는 양뿐 아니라 질에도 민감한 척도가 고려된다. 그 결과 -demo 결합형들은, 양적 측면과 연관하여 조건/명령/외연적 맥락 등에서 존재 양화의 의미로 해석될 수 있다. 또한 질적인 면에서 하한가(lower bound)까지 허용하는 강한 양보의 의미(derogative sense)를 갖는다는 점에서 특징적이다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2006.04a
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• pp.506-512
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• 2006

다양한 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 추정하고 예측하는 연구 또한 많이 존재하고 있는 실정이다. 그렇지만 이러한 연구들 대부분이 회귀모형에 지나치게 의존하고 있는 실정이다 그러나 회귀모형은 단점보다 장점이 많은 모형이다. 본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점들을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 도입할 필요성에 의해서 본 연구를 수행한 것이다. 다양한 아파트 특성들에 대하여 신경망모형을 이용하여 아파트 가격을 예측하고, 기존의 회귀모형과 비교하는 것이 본 연구의 주목적이다 또한 회귀모형과 신경망모형의 상호 보완적인 측면을 규명하는 것은 본 연구의 부차적인 목적이 된다 아파트 특성들은 주변에서 쉽게 이용 가능한 데이터를 위주로 하였다. 2004년 6월 기준으로 서울시 송파구와 도봉구의 아파트 매매가격들과 12개의 아파트 특성들을 수집하였다. 아파트 매매가격들 (즉, 매매 하한가, 일반 거래가, 매매 상한가) 을 새로운 측정방법을 이용하여 하나의 매매가격으로 추정하였으며, 대표성을 가지도록 하였다. 신경망모형을 도입하여 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하고, 기존의 회귀모형들과 비교하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다 하겠다. 그리고 주택에 관한 기존의 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.