• 한국전자거래학회지
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• 제14권3호
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• pp.15-37
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• 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
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• 제12권4호
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• pp.75-87
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• 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.

• 한국경제지리학회지
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• 제10권3호
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• pp.245-262
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• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.181-186
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• 2012

본 연구는 군부대와 지방자치단체가 군사보호구역 설정으로 수시로 마찰이 발생하고 있다. 따라서 군사기지 및 군사시설보호법을 중심으로 군 부동산관리방안을 마련하고자 하였다. 그 결과, 첫째 정부에서 계획을 수립할 때 적극적으로 참여하고 부동산전문가를 양성하여 자문단을 구성하여 활용하여야 한다. 둘째 군 부대 부동산 자산을 활용한 미래형 도시개발을 하여야 한다. 셋째 군사보호구역에 대한 연구를 지속적으로 하여야 한다. 마지막으로 접경지역의 관리 및 개발계획을 수립하여 시행하여야 한다는 대책을 제시하고자 한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.12-21
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• 2021

Existing real estate markets are monopolized because they are capital intensive and have information asymmetry. However, with the advent of the Fourth Industrial Revolution, technology is converging in various industries based on information technology (IT), and the real estate market is also developing a new field called "PropTech". According to this trend, new PropTech technologies are emerging in various real estate services sectors in Korea, but the electronic contract system, which accounts for the largest portion of the real estate industry, is still cited as a complex identification process and long processing time. Therefore, in this paper, we propose an improvement plan for the current electronic contract system through the introduction of blockchain technology, which is drawing attention with the development of PropTech, and explore the possibility of introduction by producing an experimental model of blockchain-applied electronic contract system in a programming language.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제7권1호
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• pp.159-180
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• 1998

User-led IS development contributes to the response of actual user needs, the alternative solution for backlog, and including the enhanced communication and the reduced role conflict between users and DP department. However, there are too little research and practical concern about the user-led IS development. This case study on the Korea Real Estate Investment Trust addresses to the development background, IS development process, and the qualitative and quantitative benefit of user-led IS development. We believe that the case study contributes to the understanding for the benefit of user-led IS development approach.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권2호
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• pp.147-163
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• 2021

Purpose The study aims to predict real estate prices by utilizing regional characteristics. Since real estate has the characteristic of immobility, the characteristics of a region have a great influence on the price of real estate. In addition, real estate prices are closely related to economic development and are a major concern for policy makers and investors. Accurate house price forecasting is necessary to prepare for the impact of house price fluctuations. To improve the performance of our predictive models, we applied LSTM, a widely used deep learning technique for predicting time series data. Design/methodology/approach This study used time series data on real estate prices provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. For time series data preprocessing, HP filters were applied to decompose trends and SOM was used to cluster regions with similar price directions. To build a real estate price prediction model, SVR and LSTM were applied, and the prices of regions classified into similar clusters by SOM were used as input variables. Findings The clustering results showed that the region of the same cluster was geographically close, and it was possible to confirm the characteristics of being classified as the same cluster even if there was a price level and a similar industry group. As a result of predicting real estate prices in 1, 2, and 3 months, LSTM showed better predictive performance than SVR, and LSTM showed better predictive performance in long-term forecasting 3 months later than in 1-month short-term forecasting.

• 국제지역연구
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• 제15권3호
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• pp.263-283
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• 2011

중국은 개혁개방 이후 30년간 지속적인 고도성장과 주택체제 개혁, 주택금융의 신속한 발전에 따라 중국 부동산산업이 빠르게 성장했으며 부동산투자가 급증하고 부동산가격이 지속적으로 상승하였다. 특히 2001년 중국이 WTO 가입한 후 부동산시장의 개방에 따라 외국계 기업은 잠재적 이익기회가 많은 중국 부동산시장에 대한 투자를 확대하기 시작하였다. 최근에 외자부동산기업의 투자영역은 주택에서 오피스 빌딩, 고급상가 등으로 다양화해지고 경영분야도 부동산개발에서 관리, 중개서비스, 임대경영, 금융투자 등 다양한 업무로 확대했다. 본 연구는 중국 주택가격 결정에 영향을 미치는 요인 중 외국인직접투자의 관계를 측정하기 위하여 선행연구를 바탕으로 실증분석 모형을 설정하고, 중국을 경제발전이 앞선 동부 16개 도시와 중서부 19개 도시로 구분하여 부동산분야 외국인직접투자, 부동산분야 대출총액, 이자율, 환율 등의 변수를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 중국 동부지역에 대한 부동산분야 외국인직접투자는 동 지역 주택가격에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않았지만 중서부지역의 주택가격 상승에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있다. 환율변수의 경우 양지역 모두에서 가격상승에 부정적인 영향을 미치고 있고, 부동산분야 대출총액과 이자율은 주택가격 상승에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제26권1호
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• pp.3-33
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• 2004

본 연구는 장기적으로 자본생산성이 하락하면서 성장률과 실질이자율이 하락하는 경제에서 인플레이션율이 부동산가격, 특히 주택의 매매가격과 전세가격의 격차에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해 살펴보고 있다. 즉, 실질이자율이 하락할 경우 전세가격에 대비한 부동산의 매매가격은 상승하며, 따라서 자본생산성이 하락하면서 성장률 및 실질이자율이 하락할 경우에는, 통화당국이 동일한 수준의 인플레이션율을 유지한다고 하더라도 통상 인플레이션의 폐해로 거론되는 실물자산(부동산) 대비 금융자산(전세자금) 가치의 하락이라는 부작용이 확대될 수 있는 것으로 보인다. 이와 같은 이론적 논의는 자료추적이 가능한 1986년 이후 우리나라 주택의 매매 전세가격 비율의 변화추이를 설명하는 데에 기여할 수 있다. 즉, 1990년대 이후 전반적인 인플레이션율의 하향안정은 매매 전세가격 비율을 안정시키는 한 요인으로 작용해온 것으로 보이며, 최근 2001년 이후 나타난 매매 전세가격 비율의 상승은 인플레이션 기대의 확산보다는 실질이자율의 하락에 의하여 주도된 것으로 해석된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.256-263
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• 2021

본 논문은 정부 부동산 정책의 문제점과 개선방안을 연구하였다. 문재인 정부는 세금 중과로 투기 세력을 잡겠다고 하며 규제 일변도로 나아가고 있다. 공급보다는 재건축 규제나 은행 대출을 강화했고 양도소득세도 인상했다. 정부가 경제보다 정치 논리를 강조하며 대책을 시행하자 시장은 불안하고 경기는 침체에 빠지고 있다. 토지는 인구증가라든지 산업화, 도시화, 부의 증대로 인하여 문제의 악순환을 증가시켜왔다. 부동산 문제는 토지정책을 잘못 수립하면 토지가격 상승뿐만 아니라 무질서한 국토이용이 가속화되고 거래 질서의 문란이 파생된다. 또한 부동산은 한번 엎지른 물은 담기 어려울 정도로 토지문제를 회복하기 어렵다. 이것을 토지의 비가역성이라고 한다. 지가가 한번 폭등하면 다시 잡기 어렵고 무분별한 개발은 생태계의 파괴로 이어지어 되돌기가 여간 쉽지 않다. 이렇게 복잡다단한 부동산 문제을 정부 정책으로 단기간에 단시일에 벌주듯 시행해서는 안 되는 이유다. 이번 논문은 부동산정책의 문제점을 고찰하고 이에 대한 개선방안을 살펴보고자 한다.