• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.37-53
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• 2023

본 연구는 헤도닉가격모델과 공간적 이질성을 고려한 지리가중회귀모델을 바탕으로 코로나19에 따른 유형별 소매유통시설 접근성이 아파트 가격에 미치는 전역적·국지적 시계열 영향을 실증분석 하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전역적 측면에서 소매유통시설은 유형별로 주변 아파트 가격에 차별적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 코로나19가 소매유통시설에 미친 영향은 존재하였으나, 역시 유형별로 차별적인 것으로 나타났다. 셋째, 국지적 측면에서 코로나19에 따라 소매유통시설이 주변 아파트 가격에 미치는 영향 변화는 지역별, 유형별로 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 유형별 소매유통시설이 아파트 가격에 미치는 영향력은 차별적이라는 사실을 확인하였으며, 특히 코로나19 발생 전과 후 유형별 소매유통시설이 주변 지역에 미치는 영향 역시 국지적으로 차별화되고 있다는 점을 명확히 하였다. 이는 코로나19와 같은 외부 충격이 소매유통시설의 역할과 인식을 바꿀 수 있다는 것을 의미하며, 이를 토대로 본 연구는 엔데믹 시대 소매유통시설의 부정적 영향을 줄이고 주거지 환경을 개선할 수 있는 정책적 시사점을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.153-158
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• 2024

최근 중국의 부동산발 신용위험 확산에 대한 우려가 점차 증가하는 가운데, 중국 상업은행의 경영안정성을 진단하는 것은 매우 의의가 있을 것이다. 본 연구는 부동산시장의 주택가격이 중국 상업은행의 대출비중과 경영안정성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 또한 중국 상업은행을 규모별로 구분하여 대출비중과 경영안정성에 차이가 있는지를 검증하고자 한다. 규모별로 차이가 존재한다면, 부동산가격 변동과의 교호작용에 의한 효과인지도 검증한다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주택가격상승률이 증가할수록 중국 상업은행의 대출비중이 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 주택가격상승률과 총대출비중이 증가할수록 중국 상업은행의 경영안정성은 낮아지는 것으로 나타났다. 셋째, 규모가 큰 은행일수록 대출비중이 더 높은 것으로 분석되었으며, 규모가 작은 은행일수록 경영안정성이 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 중국 상업은행의 수익성 제고를 위한 공격적인 대출비중 확대는 경영안정성을 저해함을 시사하고 있다. 따라서 경영안정성을 제고하기 위해 대출비중을 적정규모 수준으로 조정하여 변동성을 줄이고 대출규모에 따른 차별화된 전략으로 안정성을 확보해 나가기 위한 실무적 전략이 요구된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.64-73
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• 2010

본 연구는 현행 국민주택 공급 및 건설용역에 대한 부가가치세 면세제도의 한계를 분석하고, 주택건설업체 아파트 건설현장 부가가치세 신고 사례분석을 통하여 국민주택에 대한 부가가치세 매입세액 불공제 규모를 산출하였다. 매입세액을 공제하고 건설업체의 유동성을 지원하기 위한 개선방안으로 부가가치세 영세율을 적용하는 경우 그 효과를 분석하기 위한 목적으로 수행하였다. 국민주택 면세제도가 갖고 있는 한계를 근원적으로 제거하기 위해서는 영세율 제도 도입이 필요하며, 영세율 제도 적용의 효과를 분석한 결과, 국민주택 공급 및 건설과정에서 부담한 매입세액이 공제되며, 건설원가의 6.06%에 상당하는 매입세액 공제로 건설업체의 유동성 개선과 이로 인한 차입금 규모 축소, 이자비용 감소 등으로 경영성과를 높일 수 있다. 또한 유동성 개선으로 국민주택 공급을 현재보다도 늘리려 할 것이며, 현재보다 국민주택 건축비 분양가를 최소 4.59% 인하할 수 있을 것으로 기대된다

• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.101-115
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• 2009

조속한 주택시장의 안정화가 우리나라의 국가적 과제가 되었다. 이를 위해 주택시장의 특성을 반영하며 새로운 정책이 주택시장에 미치는 영향을 분석할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 진주시를 대상으로 멀티에이전트 주택시장모형과 시뮬레이션시스템을 개발하고자 한다. 먼저 진주시의 지역적 주택시장을 분석한 다음, 주택선택모형, 헤도닉주택가격모형, 주거입지선택모형 등 3개의 하위 모형으로 구성된 멀티에이전트 모델을 개발하였다. 또한 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 $150{\times}100$개의 셀로 구성된 가상공간을 설정하고 모형을 프로그래밍하였다. 이 시스템으로 도시개발이 주거 입지패턴에 미치는 영향을 분석하는 시뮬레이션을 실시해 보았다. 그 결과 단순히 도로, 상업시설, 편의시설의 입지만으로는 주거가 쉽게 유입되지 않음을 알 수 있었다. 대신에 녹지를 공급함으로써 매우 많은 주거입지를 유도할 수 있어 도시개발에서 인프라와 환경적 요인이 동시에 정비되어야 한다는 시사점을 발견할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 멀티에이전트 모형과 시뮬레이션 시스템은 원활하게 작동하며, 다양한 정책실험과 주택시장의 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.86-94
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• 2014

주상복합 아파트는 고급화와 다양한 장점으로 꾸준히 수요가 증가하여 수도권을 중심으로 지속적으로 공급되어 왔다. 지방중소도시의 경우에는 선례도 부족하고 성공을 담보할 수 없어 주상복합 아파트의 공급이 거의 이루어지고 있지 않았다. 현재에는 소득수준이 높아진 지방중소도시에 주상복합 수요가 있으며, 수도권 주택 공급이 포화된 현실에서 새로운 사업으로써 지방중소도시 주상복합 아파트의 공급 사업을 고려할 수 있다. 그러나 사업성의 타당성 분석을 위한 지방중소도시 주택 시장의 기본적인 자료나 관련한 연구가 거의 없는 실정이다. 이에 타당성 분석의 기초가 되는 적정 분양가격을 과거 시장가격이 없는 경우에도 적정가격을 추정할 수 있는 PSM 모델을 활용하여 추정하였다. 더불어 이러한 분양가격과, UTP를 통한 가격의 수요 탄력성, 가격결정 요인을 일반 아파트와 주상복합 아파트의 두 경우로 구분하여 각각 도출하고 시사점을 제공하고자 하였다. 분석결과 OPP 기준으로 봤을 때 주상복합 아파트의 분양가가 일반 아파트의 분양가에 비해 10.8% 높게 추정되었다. UTP도 주상복합 아파트가 높은 것으로 나타났으며 일반아파트 보다 주상복합 아파트의 가격민감도가 낮은 것으로 나타났다. 가격결정 요인 분석 결과는 일반 아파트와 주상복합 아파트 모두 응답자 연령, 교육수준이 유의한 것으로 나타났으며 주상복합 아파트의 경우 가족 수도 유의한 것으로 나타났다. 연구의 결과를 통해 실무적으로 활용이 가능한 분양가 추정 방법의 제시 뿐만 아니라, 지방중소도시에 주상복합 아파트를 공급할 경우 기존의 일반 아파트에 비해 높은 가격으로 분양가를 산정할 수 있다는 사실을 확인하였다. 더불어 수요탄력성이나 가격결정 요인 등의 결과를 주택 상품 기획을 위한 마케팅 분야에도 활용을 기대할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.231-240
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• 2022

본 연구는 복합상업시설이 인근 아파트 가격에 미치는 영향을 헤도닉 가격모형으로 실증분석하였다. 연구의 공간적 범위는 수도권 2기 신도시 중 판교에 위치한 H 백화점의 도보 생활권역으로 하였고, 시간적 범위는 2020년, 1년간으로 하였다. 종속변수는 아파트 실거래 가격이며, 독립변수는 주거 특성과 단지 특성 및 지역 특성으로 하였다. 분석 결과, 전용면적과 거래 층, 고속도로 진입로와의 거리는 아파트의 가격에 정(+)의 영향을 미치며, 경과년도는 부(-)의 영향을 미쳤다. 그러나, 대단지 여부는 아파트 가격에 거의 영향을 미치지 않았고, 복합상업시설에서의 거리는 아파트 가격과 부(-)의 관계로 나타나 복합상업시설에서 멀어질수록 아파트 가격이 감소함을 보였는데, 그 영향력이 지하철역과의 거리가 아파트 가격에 미치는 영향력에 비하여 훨씬 크게 나타났다. 이는 아파트 가격 영향요인과 그 영향력의 크기가 신도시 지역과 기존의 대도시 지역에서 서로 다르게 나타난다는 점을 확인해준다.

• East Asian Economic Review
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• 제17권2호
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• pp.161-206
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• 2013

Since the global financial crisis in 2008, the world economy has been suffering from the Great Recession characterized by high and persistent unemployment as well as drastic fall in asset prices. Real business cycle theory or new-Keynesian economics which has been the dominant paradigm in macroeconomics for the last four decades is unable to explain the high and persistent unemployment during the Great Recession. This implies that the economics of Keynes should be taken seriously again as a tool to explain the Great Recession. Farmer (2012) proposes a new way of interpreting the economics of Keynes by providing it with a solid micro-foundation based on labor markets with search. According to Farmer (2012), aggregate economic activity independently depends on the long-term self-fulfilling expectations about the stock prices. As a consequence, the government or the central bank should implement a policy that influences the public's confidence about the stock market. For an open economy like the Korean economy, it is not only stock price but also the price of asset such as house that matters more for the aggregate economic activity. Households in the Korean economy hold more than 70 percent of their wealth in the form of real estate asset, especially housing asset. This makes the public's confidence about the future prices of houses even more important in explaining the business cycles of the Korean economy. Policymakers should implement policies to improve the confidence of households about the housing market to recover from the recession caused by a fall in house prices. Little theoretical work has been done in explaining fluctuations in the aggregate economic activity from the point of house prices. This paper develops a small open economy model with traded and non-traded capital based on Farmer (2012) and shows that the aggregate economic activity also independently depends on the households' self-fulfilling expectations about the future prices of non-traded asset such as houses.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.766-776
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• 2020

최근 기계학습에 대한 관심이 높아지고 연구가 활성화됨에 따라 다양한 기계학습 모델에서 최적의 하이퍼 파라미터 조합을 찾는 것이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 다양한 하이퍼 파라미터 중에서 옵티마이저에 중점을 두고, 다양한 데이터에서 주요 옵티마이저들의 성능을 측정하고 비교하였다. 특히, 가장 기본이 되는 SGD부터 Momentum, NAG, AdaGrad, RMSProp, AdaDelta, Adam, AdaMax, Nadam까지 총 9개의 옵티마이저의 성능을 MNIST, CIFAR-10, IRIS, TITANIC, Boston Housing Price 데이터를 이용하여 비교하였다. 실험 결과, 전체적으로 Adam과 Nadam을 사용하였을 때 기계학습 모델의 손실 함숫값이 가장 빠르게 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, F1 score 또한 높아짐을 확인할 수 있었다. 한편, AdaMax는 학습 중에 불안정한 모습을 많이 보여주었으며, AdaDelta는 다른 옵티마이저들에 비하여 수렴 속도가 느리며 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제6권1호
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• pp.83-98
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• 2005

대규모 통계조사에서 수집된 데이터에는 오류나 결측값의 문제가 발생하기 마련이다. 조사, 데이터 입력, 데이터 처리 등의 과정에서 여러 가지 요인에 의해 이런 문제가 생길 수 있는데 이런 데이터를 방치한 채 통계를 생산할 경우 편향이나 다양한 분석에서의 불일치의 문제가 발생하게 되어 통계의 품질과 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있으므로 수집된 데이터의 오류나 결측값을 찾아 수정하는 데이터편집은 매우 중요한 작업이다. 해외에서는 데이터편집의 문제를 공론화하여 다루고 있는 데 반해 우리나라에서 데이터편집에 관한 논의는 거의 없는 편이다. 본 연구의 목적은 주택가 격동향조사를 위한 데이터편집의 사례를 소개함으로 데이터편집에 대한 논의의 폭을 넓히는 데 있다. 조사목적에 맞도록 편집규칙을 정하는 과정 및 관련 자료들을 소개하고, 온라인조사라는 조사방식에 맞는 입력 데이터편집방법을 마련하여 실시하는 예들을 소개하며, 마지막으로 출력 데이터편집에 의해 입력 편집에서 걸러지지 않은 오류나 문제들을 제거하는 방법도 소개한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.704-709
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• 2007

본 연구는 공동주택 공사를 전문적으로 발주하는 대한주택공사가 가지고 있는 입 ${\cdot}$ 낙찰제도의 문제점 및 개선방안을 제시하고자 실시하였다. 이를 위하여 전자조달시스템을 이용해 2001년부터 2005년 10월 까지 대한주택공사의 입 ${\cdot}$ 낙찰 현황 자료를 조사하였다. 위와 같은 과정을 통해 조사한 내용을 공종별 발주추이와 낙찰률, 최저가 낙찰제와 등급별 대상공사 실태 별로 각각 분류하여 분석을 실시하였다. 상기와 같은 목적과 방법에 따라 진행된 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: 1) 통계자료를 통하여 대한주택공사에서 발주한 공사의 현황을 분석한 결과 낙찰률의 하락과 특정등급에 발주물량이 편중되어 있는 것으로 분석되었다. 2) 입 ${\cdot}$ 낙찰제도의 문제점 및 대한주택공사와 용역을 제공하는 업체를 위한 효과적인 개선방안을 제시하자면 다음과 같다. 첫째, 적격심사제도와 최저가 심사제의 보완이 필요하다. 둘째, 낙찰률과 발주물량을 조정하여야 한다. 셋째, PQ제도의개선 및 공종별 유자격자 명부제로의 전환이 필요하다.