• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3747-3756
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• 2012

본 연구는 민간택지 분양가상한제 시행이 아파트 분양가에 미치는 영향을 살펴본다. 본 연구에서 수행하려는 실증분석은 분양가상한제 적용 아파트와 분양가상한제 미적용 아파트를 사례대상으로 선정하여 분양가상한제 적용여부에 따른 분양가 구성요소 및 분양가를 비교분석하고, 부동산 관련 전문가를 대상으로 분양가상한제 시행이 분양가, 주택공급량 및 주택품질에 미치는 영향과 분양가상한제 존폐에 대한 인식을 파악하는 두 단계로 구성된다.

• 부동산연구
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• 제28권3호
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• pp.65-77
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• 2018

2010년 이후 분양되는 오피스텔은 관련법령 개정에 따라서 주거공간으로 활용이 되며 교육환경 면에서 소비자들이 선호하는 지역의 주택에 대한 대체재로 역할을 하고 있다. 이에 본 연구는 주택의 가격형성 요인 중 하나인 교육환경이 주거공간으로 할용이 되는 오피스텔의 전월세 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 2015, 2016년에 거래된 서울시 소재 오피스텔을 분석대상으로 하고 오피스텔에서 가장 가까운 중 고등학교의 전국단위 학업성취도 평가와 특목 자율고 진학률을 주요 독립변수로 가지는 분석모형을 헤도닉가격모형과 인공신경망기법을 통해 실증 분석하였다. 분석 결과, 교육환경 관련 변수의 값이 증가할수록 전월세 가격에 정의 영향을, 학교와의 거리는 멀어질수록 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 다른 독립변수 또한 주택 관련 연구와 유사한 결과를 보였다. 이 연구는 오피스텔이 업무용보다는 주거용 부동산 성격으로 변하고 있으며, 이를 주택가격에 내재된 특성 중 하나인 교육환경을 통해 분석하였다는데 의의를 가진다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.245-256
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• 2024

2020년 이후 경기 부양을 목적으로 양적완화 및 저금리 정책이 전 세계적으로 시행되었고, 이로 인해 부동산 가격이 급등하였다. 본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 2018년부터 2022년까지의 부동산 급등 시기의 주택유형별 매매가격, 임대가격 간의 관계를 시공간적으로 분석하였다. 분석자료는 국토교통부 실거래가 자료를 바탕으로 읍면동 단위의 주택유형, 거래유형, 월별 실거래가 자료를 구축하였다. 분석모형으로는 시공간 분석 모델 중 변수간의 시간적, 공간적 영향을 파악하는데 사용되는 SpVAR(공간적 벡터자기회귀모델)과 각 지역이 해당 변수에서 미치는 영향을 파악하는데 사용되는 GSTAR(일반화 시공간자기회귀모델)을 사용하였다. 분석결과 부산광역시 아파트 매매가격은 대상 지역을 포함한 주변 지역 전체의 아파트, 연립다세대, 단독다가구 매매가격에 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 아파트 매매가격이 증가함에 따라 해당 수요가 주변 지역의 아파트 임대수요로 전환되며, 시간의 경과에 따라 아파트 매매가격이 다시 하락하는 모습을 확인할 수 있었다. 아파트의 경우 이러한 시공간적 전이효과가 긍정적으로 나타났으나, 연립다세대와 단독다가구 주택의 경우 원도심 지역에 정의 효과가 집중되는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.717-729
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• 2020

현대사회의 환경오염 문제는 공업화에 따라 급격하게 변화하고 있기 때문에, 환경오염 문제는 다양한 분야에 직간접적인 영향을 미치고 있다. 특히 중공업 오염원은 입지 선택과 부동산 가치에 주요한 변수로 작용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중국의 대표적인 철강 도시인 마안산시에 있는13개 아파트 단지의 거래 데이터에 기반하고 헤도닉 가격 모형 (Hedonic Price Model)을 이용해서 환경오염 중에 중공업 오염을 중심으로 부동산 가격에 대해서 미친 영향을 연구했고 결론을 내렸다. 연구 결과는 주택에서 오염원의 거리가 멀어 질수록 주택 가격에 인상 효과가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.27-33
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• 2021

최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.91-105
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• 2017

공동주택 분양시장에서 투자자와 실수요자를 구분하여 파악하는 것은 마케팅전략의 수립과 마케팅범위를 확정하는데 중요한 요소가 된다. 실수요자의 범위와 특성을 파악하고 효율적인 마케팅전략을 수립한다면 비용을 절약하여 이익을 극대화 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 공동주택 분양시장에 참여하는 시장참여자를 투자자와 실수요자로 분류한 뒤 그 특성차이를 살펴보았다. 분석에 활용된 자료는 국내 상위10대 건설회사 중 한곳으로부터 제공받은 주택분양관련 자료이다. 이 자료는 부산 및 경남지역에서 분양한 5,549세대의 주택정보 및 계약자 정보를 포함하고 있다. 분석결과 투자자는 실수요자에 비해 더 먼 거리에서 접근하는 것으로 나타났으며, 연령이 높아질수록, 가격이 낮을수록 투자자의 참여확률을 높이는 것으로 나타났다. 부산과 경남으로 지역을 구분하여 분석할 경우 경남은 표본전체 모형과 유사한 결과를 나타냈으나 부산은 일부 상이한 결과를 나타냈다. 부산이 상이한 분석결과를 나타낸 것은 지역에서 발생하는 인구특성의 변화현상과 관련된 것으로 해석된다. 이러한 결과들은 시장에 따라 투자자의 특성이 다름을 실증적으로 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.229-238
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• 2017

본 연구는 사회 경제적 문제를 발생시키고 있는 미분양아파트 적체물량을 효율적으로 해소할 수 있는 방안을 제시하는데 목적을 두고 있으며, 미분양아파트 입주민의 특성요인을 규명하고, 그중 미분양아파트 입주 시 우선적으로 고려해야하는 요인을 파악하고자 하였다. 또한 입주민 특성요인과 미분양아파트 조건완화특성이 거주만족도를 경유해 재구매의사에 미치는 영향구조를 알아보고자 연구를 진행하였다. 미분양 입주자의 구매의사에 영향을 미치는 요인을 구성하기 위해 앞서 검토한 선행연구를 토대로 구매의사결정 요인과 조건완화특성을 종합화하였다. 우선, 미분양아파트 입주민의 특성요인을 규명하기 위해 선행연구를중심으로 부동산의 물리적, 환경적, 사회적, 경제적 특성 등을 추출하였으며, 부동산 전문가 집단의 FGI(Focus Group Interview)를 통해 분석에 적합한 특성요인을 정리하였다. 다음으로 설정된 가설과 연구모형을 바탕으로 변수간 영향관계를 PLS 구조방정식을 활용하여 분석하였다. 분석결과 미분양아파트 잔여세대 입주민의 경우 구매의사결정에 있어 조건완화혜택이 가장 큰 영향을 미치며, 다음으로 경제적 특성 그리고 주거환경특성이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 특성에 기인한 미분양아파트 거주만족도는 재구매의사에도 유의한 영향을 주고 있는 것으로 도출되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.349-355
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• 2022

오늘날 주거형태 중 공동주택이 차지하는 비중은 매우 높다. 본 연구는 관리비등의 징수액을 산출하는데 고려되는 요소를 확인하여 합리적인 분배방안을 마련하는데 기초자료를 제시하고자 한다. 이를 위해 공용관리비와 장기수선충당금에 대한 선행연구를 검토한 후 공동주택관리정보시스템에서 2020년 부산시 소재 의무관리대상 공동주택에 대한 각종 자료를 수집하여 관리형태(자치관리, 위탁관리)에 따른 영향요인의 차이를 분석하였다. 통계분석결과 세대수와 노후정도는 장기수선충당금에 음(-)의 영향을, 노후정도는 공용관리비에 음(-)의 영향을 미쳤다. 또한 노후정도가 장기수선충당금과 공용관리비에 음(-)의 영향을 미치는 정도는 자치관리에 비해 위탁관리가 적은 것으로 나타났으며, 장기수선충당금은 위탁관리가 적게 부과하고 공용관리비는 자치관리가 적게 부과하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 부산시 소재 의무관리대상 공동주택 거주자등과 관리자에게 장기수선 충당금과 공용관리비를 합리적으로 분배할 수 있도록 하는 기초자료가 될 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제11권4호
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• pp.511-522
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• 2005

본 연구는 금융기관의 주택개발 프로젝트 금융의 활용 현황자료 분석을 통해 주택개발사업에서 프로젝트 금융의 활용 실태, 특성, 문제점을 파악하고, 주택개발 금융시스템의 선진화를 위한 프로젝트 금융의 효과적인 활용 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 분석결과를 보면, 2001년 이후 주택개발사업에서 프로젝트 금융이 활발히 일어나고 있으며, 그 중에서도 아파트 개발사업에서 가장 활발히 일어나고 있다. 그런데, 현재 주택 개발사업에서 활용하고 있는 프로젝트 금융은 대다수가 별도의 특수목적회사를 설립하지 않고, 금융기관이 사업시행자에게 특정 프로젝트에만 자금사용을 제한하는 조건부 기업금융 구조를 가지고 있다. 또한, 원리금 상환위험의 관리도 프로젝트의 사업성보다는 시공회사의 보증에 의존하고 있어, 엄밀한 의미의 프로젝트 금융시장은 아직 정착되지 못한 것으로 판단된다. 향후 주택개발 프로젝트 금융의 효과적인 성장을 위한 정책과제로는 주택개발사업의 투명성 확보와 세제지원을 골자로 하는 프로젝트 금융방식의 제도화 방안, 주택개발 프로젝트 금융에 대한 금융기관의 사업성 분석 역량 강화 방안, 부동산펀드 등 부동산 관련 금융상품의 효과적 활용 방안, 주택개발금융과 주택수요자금융의 효과적인 연계 방안을 들 수 있다.