• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.349-356
• /
• 2012

국제화시대에 다국적 부동산기업들이 국내에 진출하면서 거래의 투명성과 안정성에 대한 요구는 더욱 늘어가고 있다. 부동산 거래사고를 사전에 방지할 수 있는 대안이 바로 에스크로우제도이다. 우리나라 부동산 시장에서 에스크로우의 현황과 실태를 분석하고 그 활성화 방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 부동산 거래 일괄서비스 시스템의 구축에 정부지원이 있어야 한다. 둘째, 에스크로우 제도 참여확대를 위한 세제혜택을 부여하여야 한다. 셋째, 에스크로우 관련 전문 인력을 많이 배출하여야 한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권11호
• /
• pp.549-556
• /
• 2020

Real estate markets play an essential role in the economic development of both developed and developing countries. Investment decisions in private real estate demand the consideration of several qualitative and quantitative criteria. Especially in Vietnam, demand for housing, apartments are rising which has resulted because of the migration from rural to urban areas. This study aims to determine the influencing factors of the real estate purchasing behavior and then recommend a grey Multi-Criteria Decision Making (MCDM) support model to evaluate real estate alternatives based on a numerical example in Vietnam. A set of essential criteria are identified based on experts' opinion, and the proposed determinants are initial investment, maintenance cost, prestige location, distance to interesting places, parking lot, public transportation, property condition, total area size, number of rooms, and neighbors. The subjective weights were obtained by using the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) model, and the Grey Relational Analysis (GRA) technique is employed to prioritize and rank real estate alternatives. The results reveal that this approach can be useful to make purchasing decisions for many kinds of real estate property under uncertain business environments. These findings indicate that the presented hybrid model has advantages in granting flexibility to the preferences of decision makers.

• 지적과 국토정보
• /
• 제49권1호
• /
• pp.45-63
• /
• 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
• /
• 제8권10호
• /
• pp.129-141
• /
• 2008

본 연구는 설문을 통해 종합부동산세에 대한 국민들의 인식을 분석하였다. 분석 결과 종합부동산세의 과세대상이 되는 주택가격대 6억원 초과의 주택을 보유하고 있는 경우가 6억원 이하의 주택의 경우보다 종합 부동산세 세율의 적정성에 대해서 부정적으로 인식하는 경우가 많았으며 토지에 대한 종합부동산세의 경우도 동일한 결과를 나타내었다. 또한 종합부동산세의 정책에 대하여 소득재분배, 부동산투기억제, 과세불공평해소 측면에서는 종합부동산세가 긍정적 역할을 하는 것으로 나타났고, 국가균형발전 측면에 대해서는 부정적 역할을 하는 것으로 나타났다. 한편 국민들은 보유단계의 조세와 양도단계에서의 조세를 연계한 종합적인 세무계획을 갖고 있는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권9호
• /
• pp.125-132
• /
• 2018

기업자산에 있어서 기업부동산비율이 자산을 구성하는 구성요소 중 상당한 비중을 차지 하고 있음에도 불구하고, 국내에서는 이러한 연구가 부족하고, 부동산을 효율적으로 활용하는 정책이 제대로 갖춰져 있지 않은 실정이다. 특히, IFRS 도입 후, 자산이 재평가되면서 기업부동산자산을 유용하게 활용할 필요성이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 2010년~1016년 사이의 재무데이터를 바탕으로 기업지배구조와 기업부동산 보유정책 및 기업가치간의 관련성을 분석하였다. 회귀분석 결과, 기업지배구조가 독재적 지배구조일수록 기업부동산 보유비중이 높은 것으로 나타났다. 다음으로 기업부동산 보유비중이 높을수록 기업가치는 오히려 낮아지는 결과를 보였다. 이러한 결과를 통해 기업부동산비중을 적절히 가져감으로써 기업가치를 높이는 정책이 필요함을 시사한다. 향후에는 기업부동산 보유정책의 매개적 효과를 검증함으로써 기업부동산 보유정책이 기업지배구조와 더불어 기업가치에 상당한 영향을 미치는 중요한 자산임을 보여주는 연구를 진행하고자 한다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제44권1호
• /
• pp.195-212
• /
• 2014

본 연구는 부동산 분양 및 개발 사업의 성패에 큰 영향을 미치는 부동산 마케팅 전략의 영향요인을 구축하고, 유형별 만족도의 영향요인을 PLS 회귀분석을 통해 도출하고자 한다. 자료 구축은 부동산 분양 및 개발 사업을 전문으로 하는 집단을 대상으로 실시하였으며, 부동산 유형 분류는 사업적 분류방식에 의해 주거용(residential)과 비주거용(nonresidential)으로 구분한다. 분석결과 주거유형의 경우 브랜드 신뢰, 제휴 및 협력관계 강화, 교통환경, 분양 조건 완화, 사업설명회, 미분양 특전, 납부 조건 완화 요인이 중요하게 도출되었으며, 비주거유형의 경우 납부 조건 완화, 고객지향성, 생활환경, 제휴 및 협력관계 강화, 커뮤니케이션 요인이 만족도에 영향을 주는 것으로 도출되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.585-594
• /
• 2020

2006년 제주특별자치도 출범 이후 여러 개발사업이 진행된 제주는 유입인구 증가 등의 영향으로 2011년 이후 여타 지역에 비해 부동산업이 성장하였다. 이러한 성장 이후에 2017년부터는 미분양주택 증가, 순유입인구 감소 등의 현상이 나타나고 있다. 본 연구에서는 2006년부터 2016년의 기간을 회복기(2006~2010년)와 확장기(2011~2016년)로 구분하여 변이할당분석과 성장률시차분석을 통해 제주 부동산업의 성장이 국가의 성장에 따른 영향인지, 지역의 산업구조와 경쟁력에 의한 것인지를 분석하였다. 분석결과 제주 부동산업의 매출액과 종사자수는 회복기에는 국가 성장의 영향에 의해 성장하였으나, 확장기에는 산업구조와 지역의 경쟁력에 의해 성장한 것으로 나타났다. 부동산업의 성장에 기여한 세부산업으로는 부동산 개발 및 공급업을 들 수 있으며, 경쟁력이 약화된 세부산업으로는 부동산관리업으로 나타났다.

• 부동산연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.71-86
• /
• 2017

본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.163-180
• /
• 2022

부동산 데이터는 경제, 법률, 군중심리 등 다양한 분야와 상호작용하고 복잡한 레이어의 데이터로 구성되어 있으며, 그 양 또한 방대하고 빠르게 변화하여 빅데이터로 볼 수 있다. 부동산 빅데이터를 관리하기 위한 기존의 관계형데이터베이스는 스키마가 고정되어 있고 수직적 확장성을 가지며 다양한 관계를 처리하기 어려운 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 부동산 데이터를 그래프데이터베이스에 구축함으로써 그 유용성을 검증하였다. 연구방법은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 관계형데이터베이스 방식인 MySQL과 그래프데이터베이스 방식인 Neo4j에 다양한 부동산 데이터를 모델링하고 실생활에서 사용되는 부동산 질문들을 수집하여 9개의 질문들에 대해 그래프데이터베이스와 관계형데이터베이스의 쿼리시간을 비교하였다. 실험결과로 Neo4j는 다양한 관계를 추론하는 다중 JOIN 문이 있는 쿼리에도 일정한 성능을 보였지만 MySQL은 JOIN문이 많아질수록 쿼리시간이 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 통해 다양한 관계를 가진 부동산 빅데이터에 Neo4j 같은 그래프데이터베이스가 효율적일 수 있음을 알 수 있으며 부동산가격 요인예측, 부동산에 대한 AI스피커 질의 등의 분야에서 활용을 기대할 수 있다.

• 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.