• 한국주거학회:학술대회논문집
• /
• 한국주거학회 2011년도 춘계학술발표대회 논문집
• /
• pp.285-289
• /
• 2011

he purpose of this study is to assess the effects of real estate policy on apartment price index in Seoul. To meet the research goal, this research reviewed real estate policy of the government from January of 1986 to August of 2010, and then it collected monthly apartment price index in 25 local districts of Seoul from January of 2003 to August of 2010. After 25 districts were grouped into 2 areas (14 districts in Gangnam and 11 districts in Gangbuk), the data of two areas were analyzed by using the SAS program, Cluster analysis with Ward method showed 3 clusters on each area, and with 6 clusters in total, the effects of real estate policy in the period were examined by using residual analysis. The analysis indicated two major shocks (one was from May to October of 2003, and the other was from March of 2006 to January of 2007), and the results showed that the intervention of government in the market had the asymmetric effects in bullish and bearish times. It implies that the market volatility is substantially influenced by irrational sentiments. Thus, it's suggested to devise the consumer sentiment index suitable in real estate market.

• Spatial Information Research
• /
• 제21권6호
• /
• pp.69-80
• /
• 2013

우리나라는 1983년 공인중개사 관련법을 최초로 도입하여 공인중개사를 중심으로 한 부동산거래문화 발전에 노력해왔다. 또한 국토교통부는 중개사협회 등 거래정보망 사업자를 일부 지정하여 매물정보의 신뢰성 및 거래의 투명성 확보에 주력해왔다. 그럼에도 불구하고 부동산거래 자체에 대한 준법수준과 관행은 대부분 오랜 과거 복덕방 시절의 그것에서 크게 벗어나지 못한 실정에 놓여있다. 이러한 부동산 거래관련 후진적 행태는 국민의 중개업에 관한 신뢰성등 사회적 자본(social capital)의 축적을 방해하며, 불필요한 사회적 추가비용이 발생되는 결과를 초래하고 있다. 즉, 중개업자들에 의한 중개대상물에 대한 낮은 신뢰성과 그로 인한 투기적 가격상승 우려 및 시장왜곡 등이 지속적으로 발생하는 결과에 일조하고 있다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 국민에게 신뢰할 수 있는 부동산정보를 제공하고 효율적인 부동산거래를 지원하기 위한 공간정보기반 부동산거래선진화시스템의 모델 및 그 구축방안을 제시하는데 있다. 이를 통하여 우리나라 부동산거래를 선진화하고 경쟁력 있는 부동산중개업 육성에 기여하고자 하였다.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.592-609
• /
• 2019

본 논문은 서브프라임 부동산 투자자를 활용해서 레버리지 주기 이론의 지리적 확장을 시도한다. 레버리지 주기 이론은 낙관적 구매자 중심의 거래구성 재편으로 기초요인 변화와 무관한 자산가격 변동을 입증했지만, 금융위기의 지리적 기원을 설명하기 위해서는 저소득층 주거지역이 몰려 있는 불황 주택시장에서 이 이론이 어떻게 작동하는 지를 파악해야 한다. 불황 주택시장에서 서브프라임 부동산 투자자는 저소득층 주거지역에 집중했고, 이에 따라 저소득층 주거지역의 주택거래는 부동산 투자자 중심으로 구성되었다. 새로운 행위주체로서 서브프라임 부동산 투자자의 발굴은 레버리지 주기 이론을 자본투자의 취약지역이었던 불황 주택시장에 적용할 수 있는 토대를 마련한다. 이와 같은 시도는 경제이론의 지리적 재해석으로 경제지리학이 경제현상의 시공간적 맥락을 어떻게 복구할 수 있는지를 예시한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.49-55
• /
• 2019

본 연구는 빅데이터 분석방법인 텍스트마이닝을 이용한 부동산시장 동향분석에 관한 연구로 자료는 2016년 8월부터 2017년 8월까지의 포털사이트인 네이버에 게시된 인터넷 뉴스를 통해 수집하였다. TF-IDF 분석결과, 주택, 분양, 가구, 시장, 지역 순으로 빈도가 높게 나타났고 대출, 정부, 대책, 규제 등 정책과 관련된 단어들도 많이 추출되었으며 지역관련 단어는 서울의 출현빈도가 가장 많은 것으로 나타났다. 지역과 관련된 단어 조합은 '서울-강남', '서울-수도권', '강남-재건축', '서울-재건축'의 출현빈도가 많은 것으로 나타나 강남지역 재건축에 대한 사람들의 관심과 기대가 높은 것을 알 수 있다.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.245-262
• /
• 2007

본 연구는 호주의 LPT(Listed Property Trusts)의 성과 분석을 통해 펀드형 부동산 간접투자상품으로서 LPT의 성과와 특성을 분석하고, LPT 성과에 영향을 미치는 LPT의 자산관리 특성을 분석하여, 우리나라 부동산 간접투자제도의 발전을 위한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. LPT는 1971년 최초로 설립된 이후 빠른 성장을 통해 호주의 대표적인 부동산간접투자제도의 지위를 차지하고 있다. LPT 성과 특성을 보면, LPT는 명목수익률 및 위험조정수익률의 관점에서 여타 금융상품에 비해 우월한 성과를 보이고 있으며, LPT를 영입함으로 복합자산 포트폴리오 다변화 효과를 누릴 수 있음을 확인하였다. 또한, LPT는 자산관리 방안으로 결합주식 구조를 활용하고 있는데, 결합주식 구조를 활용하는 LPT가 비결합 LPT보다 우수한 성과를 보이고 있으며, 결합주식 LPT의 포트폴리오 다변화 효과도 더 뛰어나, 결합주식 구조는 LPT가 고도 성장을 하는데 중요한 요인으로 작용하고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 이러한 연구결과를 통해 LPT의 결합주식 구조를 우리나라 부동산투자회사 제도에 활용하는 방안, 개발사업의 활성화를 위한 LPT의 사례를 적용하는 방안 등을 모색하였다.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.211-231
• /
• 2003

본 연구에서는 외환위기 이후 부동산 간접투자제도의 도입 현황을 살펴보고, 부동산 간접투자시장의 성장 전망과 정책과제를 모색하였다. 외환위기 이후 구조조정 과정에서 정부는 부실채권을 조기에 처리하고 자산 디플레이션을 완화하기 위한 방편으로 다양한 부동산 간접투자제도들을 도입하였는데, 여기에는 부동산투자회사(REITs), 계약형 부동산투자신탁, ABS, CRC 등이 있다. 도입 초기의 부동산 간접투자시장 규모는 미진한 것으로 나타났다. 여기에는 부동산 간접투자제도에 대한 규제가 많고 완결성이 떨어지는 등 제도적 요인과 우량 물건의 부족, 전문가 및 관련 인프라의 부족과 같은 시장환경적 요인을 들 수 있다. 그러나 장기적으로는 부동산 간접투자시장의 활성화 잠재력은 충분히 있는 것으로 보인다. 부동산 간접투자제도가 부동산산업의 투명성과 전문성을 높이는 등 부동산시장과 금융시장에 미치는 긍정적인 영향을 감안할 때 부동산간접투자제도에 대한 정책적인 지원이 필요한 것으로 판단된다. 이를 위해 첫째로, 현재의 부동산 간접투자와 관련된 유사 제도들을 통합, 조정하여, 완결된 형태의 부동산 간접투자제도를 도입할 필요가 있으며, 둘째로, 부동산 간접투자제도를 부동산산업의 선진화와 연계시킬 수 있도록 하는 새로운 제도적 장치의 마련해야 하며, 셋째로, 부동산 투자생태계 조성의 관점에서 부동산 간접투자시장과 여타 부동산시장, 구조조정시장, 금융시장과의 연계를 밀접히 하는 방안을 모색할 필요가 있다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.15-37
• /
• 2009

본 연구에서는 매수인이 부동산을 검색할 때, 매수인의 다양한 성향을 고려할 수 있는 새로운 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 부동산 가격에 영향을 미치는 요인들을 분석한 뒤, 지역요인 및 개별요인으로 분류하였다. 다요소 의사결정(Multi-attribute Decision Making) 알고리즘을 통해 매수인이 입력한 검색조건을 분석하여 가중치를 부여하고, 부동산 후보지간 엔트로피 척도를 통해 최적의 부동산 후보지를 도출하도록 설계하였다. 본 검색 시스템의 효용성을 평가하기 위해 부산지역의 실제 부동산 정보를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험결과, 본 다속성 통합 검색 시스템은 매수 아파트 검색 시 지역분석과 개별분석을 용이하게 해 주었다. 또한 한번 검색으로 여러 지역의 부동산 후보들을 비교분석함으로써 매수인의 탐색비용을 절감시킬 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권4호
• /
• pp.75-87
• /
• 2023

We designed to employ an Artificial Intelligence learning model to predict real estate prices and determine the reasons behind their changes, with the goal of using the results as a guide for policy. Numerous studies have already been conducted in an effort to develop a real estate price prediction model. The price prediction power of conventional time series analysis techniques (such as the widely-used ARIMA and VAR models for univariate time series analysis) and the more recently-discussed LSTM techniques is compared and analyzed in this study in order to forecast real estate prices. There is currently a period of rising volatility in the real estate market as a result of both internal and external factors. Predicting the movement of real estate values during times of heightened volatility is more challenging than it is during times of persistent general trends. According to the real estate market cycle, this study focuses on the three times of extreme volatility. It was established that the LSTM, VAR, and ARIMA models have strong predictive capacity by successfully forecasting the trading price index during a period of unusually high volatility. We explores potential synergies between the hybrid artificial intelligence learning model and the conventional statistical prediction model.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.111-124
• /
• 2011

주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.73-84
• /
• 2013

The development of the information on the internet brought a lot of changes in the real estate market. Because the real estate has local distinctiveness and individuality household who want to move must to visit place for housing information. But now household use internet real estate information at every decision-moving step and that is able to reduce not only the cost of real estate information but also social benefit like $CO_2$ emissions reduction effect. In this study, I analyzed the effect of $CO_2$ emissions reduction with Seoul household residential mobility data when household take informations from internet real estate site. As increasing a single family who is good at internet service, the effect of $CO_2$ reduction from the development of the Internet real estate information has more increased.