• 기술사
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• 제38권4호
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• pp.7-9
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• 2005

The recent speculation fever in Kangnam and its southern vicnity of Seoul resulted in surging apartment prices. The government is determined to employ more effective anti-speculation policy measures to control the property speculative demand. The Government plans to implement support measures to discourage people from owning multiple homes by reinforcing tax measures. To meet the increasing demand for more large-sized apartments in Seoul, the Government may allow to build more large sized units. By the end of August, 'a comprehensive package tool of real estate policy measures' ,as a real estate controlling guidelines, is scheduled to be presented by the Government. We hope that the package tool will stabilize housing market more effectively and enhance the national economy.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권1호
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• pp.81-90
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• 2022

전국 공동주택 매매가격이 상승하고 중소도시 지역이 투기과열지구 및 조정대상지역 으로 선정되었다. 그리고 세금정책은 부동산 가격안정화를 위해 꾸준히 변화 되고 있다. 본 연구는 세금정책이 중소도시 공동주택 매매가격에 미치는 영향에 대한 기초적인 분석을 목적으로 한다. 본 연구는 준공년도가 1990년 이후 2015년 이전의 대전지역 공동주택을 선정하였다. 또한 세금정책을 증세와 감세를 기준으로 하여 규제정책과 완화정책으로 나누어 공동주택 매매가격 변동에 대하여 전후 1년의 단기적 차이를 분석한다. 또한 본 연구는 부동산 정책이 발현된 시점과 대전지역 공동주택 실거래가를 분석 대상으로 설정하였고, NPV 기법 및 T-Test 결과를 통해서 세금정책과 공동주택 매매가격의 상관관계를 분석하였다. 연구의 결과 대부분의 세금정책 발현시점에서 단기적으로는 공동주택 매매가격의 변화를 확인할 수 있었다.

• 한국주거학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.63-72
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• 2007

The purpose of this study is to identify the impact of the building, site, and region characteristic factors on the annual average price rising rate of apartment housing in Seoul. The data were consisted of 272 apartment units in Seoul. A survey included checking the drawing documents and interview with apartment maintenance staffs and real estate agencies from October 2006 to February 2007. Data were analyzed with descriptives, frequency, crosstabs, and linear regression by SPSS/PC for Window. The linear regression model was employed to evaluate the price rising rate in apartment housing. Following results were obtained. The price rising rate for pyeong ($3.3m^2$) of apartment housing was determinated by the district zone, the construction company's brand name, the building age, the building stories, the floor space index, the building-to-land ratio, the green space rate, and the distance from the downtown. Especially, the district zone was the most important factor that affected the price rising of apartment housing in Seoul. Therefore, the policy has to focus to solve the imbalance between autonomous districts with the collaborated tax.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.5-20
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• 2018

본 연구의 목적은 우리나라 아파트의 거래원인 가운데 하나인 분양권 거래비율을 중심으로 한 아파트 분양권 거래 실태와 지역 간 특성을 파악하는데 있다. 이를 위해 162개 시 군 지역을 중심으로 인구특성, 아파트거래 및 분양특성, 주거특성을 살펴보았으며 아파트 분양권 비율을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 통계적으로 유의한 변수는 아파트 매매비율, 분양권 기타 소유권이전 비율, 아파트 거래회전율, 분양물량, 아파트 비율, 인구증가율, 아파트 매매 가격상승률로 나타났다. 아파트 매매가격 상승률에 있어서도 분양권 거래비율이 높은 지역에서 아파트 매매 가격 상승률은 상대적으로 낮게 나타났고 분양권 기타 소유권이전 건수가 상승할수록 아파트 분양권 거래건수도 상승하였다. 이에 본 결과로 아파트 시장에서 실수요자 중심의 거래를 활성화하기 위한 정부의 정책과 제도의 개선에 바탕이 되는 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.274-283
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• 2022

Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.543-548
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• 2002

아파트 브랜드는 분양율과 분양이익뿐 아니라, 향후 부동산가치까지 영향을 미치는 등 아파트 경쟁력 제고의 중요한 요소로 부각되고 있다. 그러나 현재 아파트 브랜드 시장은 몇몇 대기업이 강력한 인지도로 기선점하고 있어, 후발 건설업체의 시장 진입이 어려우며, 또 이미 진출한 건설업체도 대부분 소비자들에게 인식되지 못해 브랜드 효과를 누리지 못하는 실정이다. 이에 타산업 및 선발 건설업체의 사례 분석을 통해, 후발 건설 업체들의 아파트 브랜드 시장 진출을 위한 브랜드 마케팅 전략으로 표적시장 및 포지셔닝 전략, 브랜드 네이밍 전략, 홍보 전략, 차별화 아이템 전략을 제시하였다.

• 한국가구학회지
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• 제18권3호
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• pp.166-176
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• 2007

Thanks to the recent apartment housing sales in new cities and metropolitan area, the public-use furniture market is greatly animated with the development of customized furniture. Nevertheless, the situation becomes difficult because of the fierce competition among the furniture suppliers with quoting at the lower price to get the order. In order to produce unique and stylish living cabinets, it is required for the furniture designer to create the design under the systematic design process collaborated with the construction company and make the design proposal thereby to the construction company. The present paper is focused on the re-usability of TV set currently possessed by the tenant, variability, uniqueness, pricing level suitable for the cost of real estate sales, modern design and so on. in the development of apartment living room cabinet. Thus, it is important for the furniture supplier to realize the importance of the design field in order to enhance the competitiveness of the customized furniture in the apartment housing. Accordingly the present researcher has developed the modem variable living room cabinet in accordance with the systemic design process by realizing the leads of tenant of the apartment housing and then establishing the concept focused on the design required by both the tenant and construction company.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.162-170
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• 2006

부동산분야에서 전통적인 예측방법과 비교하여 보다 예측력을 높일 수 있는 방법을 찾으려 한다. 이에 앞서 신경망 모형의 적용가능성을 살펴보고, 기존의 연구를 토대로 한 신경망 이론의 정의, 구조, 장단점 등을 살펴본다. 구체적인 적용가능성을 확인하기 위하여 동일 데이터로 회귀분석과 신경망분석을 통한 모형을 구축하고, 예측정확도 측면에서 신경망모형의 적용 가능성을 검토한다. 부동산학에서 기존에 회귀분석에 치우쳐 있던 연구방법을 신경망분석까지 확장하고, 특히 예측정확도 측면에서 우수성이 검증되고 있는 신경망모형에 대한 연구를 활성화 하고자 하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구방법으로는 분양가격에 영향을 주는 거시경제변수를 모형화 한다. 그 모형설정 후 회귀분석과 신경망분석으로 결과를 비교하여 보다 예측 정확도가 높은 것을 찾는다. 그 결과 신경망모형의 예측정확도가 상당히 높게 나타났다.

• 지역연구
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• 제39권2호
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• pp.47-61
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• 2023

주거환경에 대한 만족도는 주거지 선택 및 이주 등에 영향을 미치는 주요인으로, 도시에서의 삶의 질과 직접적으로 연결된다. 최근 온라인 부동산 서비스의 증가로 주거환경에 대한 사람들의 만족도를 쉽게 확인할 수 있으며, 사람들이 평가하는 내용을 바탕으로 주거환경 만족 요인에 대한 분석이 가능하다. 이는 기존에 활용되던 설문조사 등의 방식보다 더 많은 양의 평가를 효율적으로 활용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 서울특별시를 대상으로 온라인 부동산 서비스인 '직방'에서 수집된 약 3만여 건의 아파트 리뷰를 분석에 활용하였다. 리뷰에 포함된 추천 평점을 토대로, 아파트 리뷰를 긍정적, 부정적으로 분류하고, 딥 러닝 기반 자연어 처리 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 사용하여 리뷰를 자동으로 분류하는 모델을 개발하였다. 이후 SHAP(SHAPley Additive exPlanation)를 이용하여 분류에 중요한 역할을 하는 단어 토큰을 도출함으로 주거환경 만족도의 영향요인을 도출하였다. 더 나아가 Word2Vec을 이용하여 관련 키워드를 분석함으로써 주거환경에 대한 만족도 개선을 위한 우선 고려사항을 제시하였다. 본 연구는 거주자의 정성평가 자료인 아파트 리뷰 빅데이터와 딥러닝을 활용하여 주거환경에 대한 만족도를 긍정적, 부정적으로 자동 분류하는 모형을 제안하여 그 영향요인을 도출하는데 의의가 있다. 분석결과는 주거환경 만족도 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 아파트 단지 인근 주거환경 평가, 신규 단지 및 기반시설의 설계 및 평가 등에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.301-306
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• 2013

아파트전세가율이 계속 상승하고 있다. 이런 현상으로 분석하기 위하여 아파트 매매가격과 전세가격의 상호작용을 지역별로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 지역별 아파트 매매가격과 전세가격의 상승과 하락 지역이 상이하여 나타나기 때문에, 지역적 양극화가 매우 심화되었다. 둘째, 최근 부동산시장은 지방 부동산의 호황과 수도권지역의 시장 침체로 분석되어, 전세가율은 계속 상승 중이었다. 마지막으로 아파트 전세가율 증감률은 전세가격 증가율이 매매가격 증가율보다 큰 경우는 전세가율 증감률이 (+)로 증가하였고, 적었을 경우는 (-)로 감소하였다.