• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.45-63
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• 2019

본 연구는 최근까지 우리나라는 재산 3분법을 바탕으로 주식, 채권, 실물부동산으로 구성된 전통적인 포트폴리오에 투자하는 것이 대부분이었으나, 포트폴리오 구성시 대표적인 부동산 간접투자상품인 리츠, 부동산펀드 등을 복합적으로 구성한 결과가 투자성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 포트폴리오 구성의 가장 적합한 방법인 평균분산모형을 이용한 실증분석을 하였다. 사용변수는 복합자산 포트폴리오를 보유 자산의 구성에 따라 Portfolio A~Portfolio G까지 분류하였으며, 가격지수는 KOSPI, KRX BOND, REITs(TRUS Y7), FUND(HanwhaLasal), OFFICE(Seoul)로 선정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째의 경우 채권, 주식, 리츠와 부동산펀드가 결합된 Portfolio D와 실물부동산인 오피스가 추가된 Portfolio G의 위험이 가장 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 채권, 주식, 리츠로 구성된 Portfolio B와 부동산펀드가 추가된 Portfolio D가 위험이 가장 낮은 것으로 나타났고, 수익률의 경우 채권, 주식, 오피스와 부동산펀드로 구성된 Portfolio F와 리츠까지 편입된 Portfolio G가 가장 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 전통적인 재산 3분법으로 구성된 실물부동산 보다 부동산의 비유동성 한계를 제거한 부동산간접투자상품인 리츠와 부동산펀드를 포트폴리오에 구성시 더 효과적인 것으로 분석되었다. 따라서 직접투자의 가장 큰 단점인 비유동성 문제를 해결하여 투자자의 위험을 최소화할 수 있고, 부동산의 소유에 따른 비용을 절감할 수 있으며, 소액으로도 투자가 가능한 부동산 간접투자시장의 활성화가 더욱 필요할 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.246-255
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• 2008

세계화 개방화에 직면한 국내 부동산중개업은 현재의 단순한 거래의 매개자 역할에서 벗어나 고객의 재산가치 향상과 투자요구에 부응하는 전문직 분야로 발전해야 할 필요가 있고, 이를 위해서는 직무분석을 통한 부동산중개업의 효율적 운영에 관한 연구가 그 기초가 된다. 본 연구는 AHP 의사결정기법을 적용하여 국내 부동산중개업의 직무모형을 구축함으로써 부동산중개업의 직무특성을 분석하고, 효율적 운영을 위한 시사점을 도출하려고 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 중개업자들은 효율적인 부동산중개업을 위해서는 소유권 등의 권리관계와 같은 전통적으로 중요한 중개직무와 함께 부동산시장에 영향을 주는 부동산정책, 국내경제의 흐름 및 변화에 대한 이해를 중요하게 인식하고 있다. 그러나 공인중개사시험 준비와 그 이후의 교육을 통해서 이에 대한 지식과 정보를 접할 기회가 거의 없는 실정이다. 따라서 중개업자가 부동산투자 및 상담의 전문직으로 발전하기 위해서는 부동산거래와 관련된 법률적 지식뿐 아니라 부동산시장 경제에 관한 체계적인 교육이 필요하다고 하겠다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5465-5475
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• 2013

본 연구에서는 해외 부동산 투자 고려 시 의사결정을 위한 방법으로 실물옵션을 제시하였다. 이를 위해 투자 의사결정을 위한 방법인 기존 현금흐름할인법(DCF)과 실물옵션 기법 중 부동산 투자에 적합한 모형이라 할 수 있는 이항옵션모형을 사용하여 한국과 중국 시장의 부동산 투자 대안을 실증 비교하였다. 이를 위해 한국의 서울과 중국의 상하이 부동산 시장을 대상으로 2001년 ~ 2009년의 데이터를 추출하여 분석하였다. 투자기간 동안의 순현재가치법(NPV:Net Present Value)를 산출한 결과 서울은 435.44로 나타났으며, 상하이는 398.26으로 나타나 순현재가치법에 의한 투자결정 대안으로는 서울에 투자하게 됨을 알 수 있었다. 하지만 실물옵션을 사용하여 옵션의 가치를 산출한 결과 서울은 615.4, 상하이가 628.7로 나타나 상하이가 투자에 적합한 것으로 나타났다. 실제 이에 근거해서 투자했을 경우의 결과를 비교해보면, 서울은 2010년 이후 2013년 현재까지 부동산 가격이 하락하였기 때문에 손해를 보았을 것이며, 상하이는 이전에 비해 상승폭은 줄어들었으나 부동산 가격은 상승했기 때문에 수익을 올릴 수 있었을 것이다. 이로써 기존 현금흐름할인법에 의해 부동산 투자 의사결정을 내리는 것보다 실물옵션을 사용하여 투자 의사결정을 내리는 것이 적합하다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권3호
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• pp.151-156
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• 2017

As Internet services have spread centering on mobiles, diverse services used in everyday life have become mobile services. For humans, residential spaces have significant implications as physical and psychological environments. Therefore, being provided with accurate information on the room that must be sought to find out the residential space wanted by the user can be said to be an important element of real estate apps. However, when buying real estate, people prefer searching for information using mobiles and verifying the information by visiting the real estate firsthand due to increases in damage due to false offerings. This way approaches as inconvenience in cases where the buyer lives far away or if the conditions are not suitable. Therefore, in the present study, a 'room finding application using VR' was designed and implemented using virtual reality (VR) used for diverse purposes. VR is a technology that provides the user with the sense of presence as if the user is actually present in the space. It was used in the present study as a means to provide more accurate information. The use of the application designed and implemented in the present study is expected to reduce false offerings information at least slightly so that users can be provided with more accurate information on the real estate of interest.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권2호
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• pp.314-333
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• 2014

When analyzing default predictions in real estate companies, the number of non-defaulted cases always greatly exceeds the defaulted ones, which creates the two-class imbalance problem. This lowers the ability of prediction models to distinguish the default sample. In order to avoid this sample selection bias and to improve the prediction model, this paper applies a minority sample generation approach to create new minority samples. The logistic regression, support vector machine (SVM) classification, and neural network (NN) classification use an imbalanced dataset. They were used as benchmarks with a single prediction model that used a balanced dataset corrected by the minority samples generation approach. Instead of using prediction-oriented tests and the overall accuracy, the true positive rate (TPR), the true negative rate (TNR), G-mean, and F-score are used to measure the performance of default prediction models for imbalanced dataset. In this paper, we describe an empirical experiment that used a sampling of 14 default and 315 non-default listed real estate companies in China and report that most results using single prediction models with a balanced dataset generated better results than an imbalanced dataset.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권6호
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• pp.517-524
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• 2020

The study examines factors affecting apartment prices in the real estate market of Ho Chi Minh City, Vietnam. The study uses primary data based on surveys of customers who have traded successfully, and collects transaction data from real estate trading companies that are the top investors in Ho Chi Minh City real estate market. The collected data include 384 observations in a total of 24 districts, detailing that each district surveyed on a minimum of four projects, each project carried out a survey on a minimum of four apartments. The survey collected 339 valid questionnaires for analysis and model testing. This study employs multivariate regression with the data of 339 observations. The research results reveal that five significant factors affect positively the price of apartments in Ho Chi Minh City - apartment area, toilet and bedroom, apartment floor, reference price, and apartment interior. Besides, there are three significant factors affecting negatively the price of apartments - next price trend, distance to city center, and potential building. From the results, the research proposes solutions in the pricing of apartments in the real estate market in Ho Chi Minh City - better information system, a real estate transaction index, and stricter management of small brokerage activities.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.325-332
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• 2009

우리나라의 부동산거래는 매매당사자가 거래조건에 합의한 후 계약서를 작성한다 매수인은 매도인에게 계약금을 지급하고 잔금지급일과의 사이에 중도금을 지불 한 후 잔금지급과 등기이전서류를 동시에 교부하여 등기를 하는 방식으로 거래가 이루어지고 있다. 그러나 부동산거래는 계약일로부터 등기이전을 마칠 때까지의 사기, 횡령, 배임에 의한 이중매매 등 여러 가지 사고가 잠재되어 있다. 그럼에도 불구하고 매수인은 등기이전을 완료하기 전까지 정보의 비대칭으로 인하여 매도인에게 일방적으로 당하게 되어 있다. 이러한 책임 공백상태를 ESCROW제도를 이용하면 매도인의 배임에 의한 이중매매를 효과적으로 방지할 수 있을 것이다.

• 유통과학연구
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• 제12권3호
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• pp.65-73
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• 2014

Purpose - Aging and fewer economically active people have challenged the assumption of continuous population increases. A new real estate valuation methodology reflecting changes in population structure is thus needed. Research design, data, and methodology - The relationship between demographic change and changes in real estate prices is analyzed using ordinary least squares (OLS) to estimate the parameters, and a population structure change (PSC)-Binomial Option Model is developed to assess the volatility of the estimated parameters. Results based on Seoul and Shanghai data are compared. Results - Results of the DCF method indicate that investing in Seoul is better than investing in Shanghai, but the binomial option indicates the opposite. The PSC-binomial option model, reflecting changes in population structure, yields higher values (24.6 million won in Seoul and 43.3 million won in Shanghai) than those given by the binomial option model. Conclusions - This study indicates that applying changes in population structure to existing research, such as in the binomial option model, represents a more accurate real estate valuation method. Results demonstrate that the new model is more accurate than existing models such as the DCF or binomial option.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.202-211
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• 2013

정책결정자는 인지시스템을 통해 환경을 이해하고, 사건들에 대한 정보를 해석하고, 행동을 결정한다는 인지심리학 이론을 바탕으로 한국의 국정최고의사결정자인 제 16대 노무현대통령의 부동산정책에 관한 정책신념을 이해하고자 노무현대통령의 발언어록을 수집하고, 부동산정책과 관련된 관련변수들을 추출하였다. 이를 바탕으로 언어네트워크분석을 실시하였다. 연구결과를 요약해보면 다음과 같다. 첫째, 노무현대통령이 인지한 부동산정책의 주요변수는 서민경제, 부동산투기 등으로 나타났다. 둘째, 노무현 대통령이 인지하는 부동산정책의 주요 변수들은 다양한 경제변수들과는 밀접한 상호연관성이 약한 것으로 나타났다. 셋째, 부동산정책과 관련하여 지나친 서민경제와 서민생활변수에 대한 집착이 부동산정책을 실천함에 있어 사회적 합의보다는 사회적 대결을 지향하는 원인으로 작용하게 되었던 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 정책결정과정을 인지심리학의 관점에서 설명함으로써 정책이론에 기여할 것으로 판단된다.

• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.46-61
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• 2019

4차 산업 혁명은 산업도 교육도 대변혁을 예고하고 있다. 본 연구는 부동산 산업을 위한 교육플랫폼 제안연구로써 부동산의 최유효활용을 위해 Smart Space를 구현하는 인재교육을 목적으로 부동산 산업 인재들이 갖추어야 할 기본 RETech(Real Estate Technology)을 학습할 수 있는 SSEP(Smart Space EduPlatform)을 제안하였다. 우선, SSEP의 생태계는 지속가능성이 확보될 수 있는 기부시스템, 콘텐츠 제작도구 및 학습참여도구 등 다양한 기술적 기능, 학습자 교수자 조력자 형태의 자유로운 학습행위체계로 움직인다. 다음으로 SSEP의 서비스는 학습범주 즉, 계획 및 설계, 의사결정, 관리, 경제, 건설, 설비 6개 범주 하에 17개 중요한 RETech 강의학습 서비스와 PBL(Project-Based Learning)기반의 교육과정서비스를 제공한다. 강의서비스는 동영상 학습 콘텐츠, 부가학습자료, 학습관리 서비스가 제공되고 교육과정서비스는 교수자 워크숍, 학습자 모집 및 등록 관리, 교육과정운영 서비스들이 제공된다.