• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1573-1583
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• 2016

주택가격은 대내외적으로 경기관련 많은 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 다변량분석의 경우 이와 관련된 변수들간의 상호관련성을 검정하여야 한다. 그랜저 인과성 검정결과 변수들간에 서로 인과성이 있는 것으로 나타났다. 또한 변수들 사이에 공적분 존재유무를 확인한 결과 공적분이 존재하므로 오차수정항이 포함된 벡터오차수정모형을 이용하여 분석을 시도하였다. ARIMA 및 VAR 모형과의 예측력 실증비교 결과 벡터오차수정모형에 의한 예측력이 이들 두 모형에 비해 우수함을 확인할 수 있었다.

• 토지주택연구
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• 제11권2호
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• pp.59-68
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• 2020

Converting vacant lands for urban agriculture has become a popular topic for American cities to engage in on a program and policy level. The advocates of urban agriculture cite a number of potential benefits, ranging from promoting sustainable urban development, fostering social interaction and educational opportunities, regenerating neighborhoods, and empowering residents. With the emergence of vacant lands in South Korea, different strategies have been implemented for productive use. Nonetheless, less attention has been paid to reinvent vacant lands for urban agriculture. Therefore, this study has examined the case of the City of Milwaukee's vacant land initiatives and programs that were known to have brought a series of positive neighborhood revitalization outcomes. Compared to the case of Milwaukee, intensive land use and high property prices have turned to be the major actors that prevent an active use of vacant land for urban agriculture within the context of South Korean cities. Thus, this paper proposes the possibility of using vacant lands in apartment complexes for urban agriculture.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권8호
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• pp.33-40
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• 2020

The main aim of the study is to test a house pricing model by combining hedonic and asset-based pricing models. An understanding of the relationship between house pricing and its return (the rental income) helps to establish houses as a significant asset class. The model tested the relationship between house pricing (dependent variable) and the house attributes (independent variables) derived from Freeman's framework of housing attributes. This study uses a large data-set of 1,899 sample of new, high-end houses purchased between 2016 and 2019 collected from the national capital region of India (Delhi-NCR). The algorithm was built in R-Script, and stepwise multiple linear regression was used to analyze the model. The analysis of the model proves that the three significant variables, namely, carpet area, pay-off, and annual maintenance charges explain the price function. Further, the model is statistically fit. The major contribution of the study is to understand the key factors and their influence on the house pricing. The model will be helpful in risk assessment in the housing investment and enhance the chances of investment. Policy-makers can use information about the underlying valuation drivers of the house prices to stabilize the market and also in framing the tax policies.

• 한국건축시공학회지
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• 제9권2호
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• pp.93-101
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• 2009

Recently, public interest in housing defects, such as construction errors, occupiers' complaints, faults in production, and so on, is increasing. In addition, the construction requirements of high-rise residential buildings have increased, due to the higher prices of urban areas, especially in metropolitan areas. While previous research has focused on the defects occurring in apartment housing complexes, research has not been carried out on the defects occurring in high-rise residential buildings. In this paper, the defects patterns and characteristics of high-rise residential buildings are examined and analyzed and a defect management plan is then suggested. In order to do this, we collected the defects data of high-rise residential buildings recorded by 2,299 of 2,327 occupants. The defect occurrence rate (DOR) in the residential area is 98.8%. The frequency rate of defect occurrence over the total defect occurrence since building completion is 63.28% during the first year, 24.63% (second year), 6.88% (third year), 2.27% (fourth year), and 2.53% (fifth year). The result of correlation analysis between work types showed that there is a relationship between the built-in furniture and electronics (F&E) and painting works, and the F&E and masonry works, such as marble finishing. We expect that this research will assist in the efforts to decrease the number of defects in high-rise buildings.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2017년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.191-192
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• 2017

In response to the economic depression, the demand for fixed rent income has increased according to the easing construction regulations. it caused indiscriminated investment to stakeholders. This leads to oversupply in the multi-family Housing market and increases unsold housing and vacancy rates except specific area such as Gangnam-gu.In order to solve this issue, although studies on the optimization price of apartment houses has been conducted, the study is insufficient regarding on residential officetel. Therefore, the objective is to suggest a basic study on optimal price estimation model development by using probabilistic forecasting method in planning phase. To achieve the objective, first, variables are defined such as expenses, financial costs, income, etc. Second, causal loop diagram is suggested. Third, basic optimization prices estimation model is developed. In the future, this study can be used as one of decision making tools in planning phase of officetel development projects.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.181-200
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• 2020

본 연구는 OLS모형을 적용하여 주택보유기간에 영향을 미치는 결정요인을 추정한 후 SVM, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM을 통해 각 모형별 예측력을 비교하였다. 예측력이 가장 높은 모델을 기반모델 삼아 앙상블 모형 중 하나인 Stacking모형을 적용하여 더욱 예측력이 높은 모형을 구축하여 주택시장의 주택거래량을 파악할 수 있다는 점에 선행 연구와의 차이가 있다. OLS분석 결과 매도이익, 주택가격, 가구원 수, 거주주택형태(단독주택, 아파트)이 주택보유기간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, RMSE를 기준삼아 각 머신러닝 모형과 예측력 비교한 결과 머신러닝 모델의 예측력이 더 높은 것으로 나타났다. 이후, 영향을 미치는 변수로 데이터를 재구축한 후 각 머신러닝을 적용하여 예측력을 비교하였으며, 분석 결과 Random Forest의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 예측력이 가장 높은 Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting, XGBoost모형을 개별모형으로 적용하고, Linear, Ridge, Lasso모형을 메타모델로 하여 Stacking 모형을 구축하였다. 분석 결과, Ridge모형일 때 RMSE값이 0.5181으로 가장 낮게 나타나 예측력이 가장 높은 모델을 구축하였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권4호
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• pp.19-33
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• 2001

선진 외국과는 달리 우리나라의 경우 외부효과의 계측과 가치화에 대한 노력이 미미하여, 공학적 뿐만 아니라 경제학적 입장에 입각하여 교통소음 이라는 환경재에 대한 가치화를 대도시 도로주변 아파트가격과 실제 소음측정을 통해 본 논문에서 최초로 분석하였다. 그리고 본 논문의 목적은 자동차 소음이라는 환경재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산하여 아파트 가격에 내재된 소음가치를 특성가격기법과 회귀분석에 의해 추정하는 것이었다. 즉 소음수준에 따라서 아파트 매매가격에 영향을 미치는 정도가 다르므로 소음차이로 인한 아파트 매매가격에 내재된 한계소음가격 도출이 가능하였다. 구체적으로는 평형대별 한계소음가격을 도출함으로써 소음 IdB(A)의 증가(혹은 감소)가 주택가격에 미치는 영향의 정도를 분석하였다. 본 논문에서 도출된 결과를 정리해 보면, 먼저 대도시권의 교통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하기위해 $\ulcorner$준-특성가격기법$\lrcorner$을 이용하였으며, 자료의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표본을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측정한 자료를 활용하여 소음에 의한 주택가격의 한계소음가치를 측정하였다. 선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 회귀모형식을 이용하여 소음수준에 따른 주택가격 차이를 분석하였으며, 그 중에서도 이중로그 함수식이 가장 적합성이 뛰어난 모형으로 나타났다. 한계소음가격은 대상지역과 주택의 평수에 따라 상당히 다른 것으로 분석되었다 즉, 서울시 지역의 소음가격은 경기도 지역보다 높은 것으로 나타났다. 또한, 큰 평수의 주택이 적은 평수의 주택보다 소음가격이 높은 것으로 나타났다. 한편, 서울시와 경기도에 있어서 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 서울시 주택가격이 경기도 주택가격에 비해 거의 3배나 되기 때문에 이들 두 지역에서의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향에는 별 차이가 없었다. 즉, 서울시와 경기도의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 평균 0.3%로 추정되었으며, 평형대별로는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.91-113
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• 2021

한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권1호
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• pp.81-90
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• 2022

전국 공동주택 매매가격이 상승하고 중소도시 지역이 투기과열지구 및 조정대상지역 으로 선정되었다. 그리고 세금정책은 부동산 가격안정화를 위해 꾸준히 변화 되고 있다. 본 연구는 세금정책이 중소도시 공동주택 매매가격에 미치는 영향에 대한 기초적인 분석을 목적으로 한다. 본 연구는 준공년도가 1990년 이후 2015년 이전의 대전지역 공동주택을 선정하였다. 또한 세금정책을 증세와 감세를 기준으로 하여 규제정책과 완화정책으로 나누어 공동주택 매매가격 변동에 대하여 전후 1년의 단기적 차이를 분석한다. 또한 본 연구는 부동산 정책이 발현된 시점과 대전지역 공동주택 실거래가를 분석 대상으로 설정하였고, NPV 기법 및 T-Test 결과를 통해서 세금정책과 공동주택 매매가격의 상관관계를 분석하였다. 연구의 결과 대부분의 세금정책 발현시점에서 단기적으로는 공동주택 매매가격의 변화를 확인할 수 있었다.

• 지역연구
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• 제32권1호
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• pp.83-103
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• 2016

본 연구의 목적은 서울 대도시권 내 이주자의 주거 입지 선택의 결정 요인을 분석하는 것이다. 따라서 2010 인구주택총조사의 자료를 이용하여 이산선택모형을 구축하였다. 연구범위로 지난 5년 동안의 지역 내 이동 가구를 네 집단으로 분류하였다: 1) 서울에서 경기, 인천지역으로 이주한 가구, 2) 경기, 인천지역에서 서울로 이주한 가구, 3) 서울 내 이주가구, 그리고 4) 경기, 인천지역 내 이주가구. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서로 다른 집단 사이에서 주거 입지 선택 결정 요인의 중요한 차이점들이 확인되었다. 둘째, 경기, 인천지역에서 서울로 이주한 가구는 적은 방 수를 가진 작은 주택을 선택하는 경향이 나타났고, 이는 그들의 주거 선택이 자발적인 선택보다는 서울에서의 높은 주거비용 압박에 의해 비롯된 것을 의미한다. 셋째, 모든 집단은 지하철을 포함한 대중교통에 대한 좋은 접근환경에 높은 선호를 가진다. 마지막으로, 근린주구의 어메니티 요소가 주거 입지 선택에 역시 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.