• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.55-63
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• 2015

최근 부동산거래의 투명성과 공평과세의 기반을 마련하고자 부동산 실거래가격의 활용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 부동산 실거래가격의 활용과정에서 실거래 미발생지점에 대한 효과적인 가격추정을 위해 실거래 가격 및 고도, 경사도를 통합한 공동크리깅의 적용 가능성을 연구하였다. 이를 위해 경북 영천시의 2012년 1월부터 2014년 6월까지의 실거래 자료를 활용하여 실거래가격을 추정하였으며, 이를 정규크리깅 추정결과와 비교하였다. 추정된 가격과 2,575개 검증 지점의 실거래가격 사이 평균 오차, 평균제곱근오차 등을 분석한 결과 정규크리깅에 비해 공동크리깅 결과가 실거래가 추정과 현실화 측면에서 모두 효과적인 것으로 나타났다. 이는 지가형성에 영향을 미치는 고도, 경사 등의 영향요인이 고려되는 공동크리깅이 실거래가 추정에서 더 효과적임을 보여준다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.274-283
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• 2022

Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.161-168
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• 2016

It has become the information medium that mediate between individuals of marketing with the new information media that use of the Internet in accordance with the progress of the IT industry- real estate marketing, real estate leasing, real estate auctions, etc. The real estate registration services should be disclosed to outside that include a schedule details the public book-register and problems caused by it should be reasonably resolved by handling a large amount of real estate registration work quickly, accurately handling to utilize Information Technology(IT) through the information system construction as the feature to process the information of register entries. Computerization of real estate registration will raise the efficiency of the registration as well as people can see the information related to real estate on the basis of published content without limitation the time and place and will pursue the ideal and reliability of the registration -web accessibility improving of the Internet Registry and permanent storage of preserving documents by electronic means. It is very large that impact on the real estate transaction if the accuracy of legal registration choosing formalism in the processing of real estate registration business through the Internet than written application is highly probable to occur incorrect registration. Also, It is necessary to manage it effectively -if you do not quickly and exactly respond to it, there is problems such as delays or poor registration service because real estate business activated and real estate registration services also increased sharply. In this paper, we will identify the problems of the real estate registration work and suggest improvements about it.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.83-88
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• 2022

본 연구의 목적은 메타버스 기반 가상부동산 거래 서비스에 대한 분석과 시사점을 제시하는 것이다. 블록체인 기반 기술과 메타버스를 통해 우리가 살고 있는 세계가 자연스럽게 확대되고 있기 때문에 환경과 시장 참여자들의 인식 변화도 매우 중요한 요소이다. 무형의 자산에 대한 가치와 투자가 이루어지고 이를 통해 수익을 창출할 수 있기 때문에 기존의 자산 가치 변화 및 투자에 대한 개념과 생각도 달라지고 있다. 서비스 사용자 측면은 가상부동산에 대해 사용자들이 많이 참여하게 되면 수요와 공급의 원리가 적용되어 수요자가 증가하고 희소성의 원리에 따라 자연스럽게 현재의 가치 가격보다 상승할 것이라는 개념으로 미래의 가치에 투자 하는 경우이다. 서비스 제공자는 서비스는 가상부동산 구매 사업을 통해 직접 관심이 있다고 고려되는 가상 지역의 일부를 직접 거래할수 있는 기술적인 플랫폼을 제공하고 이에 따른 자금과 거래 수수료뿐만 아니라 참여자가 증가함에 따라 광고 등 다양한 수익모델을 발굴하여 제공할 수 있다. 또한, 새로운 서비스를 통해 일자리와 정보제공의 역할을 수행 한다. 이해관계자로서 정부는 새로운 기술과 제품 등장을 이용하여 인력과 서비스가 창출하고 경제적 이익을 확보할 수 있다. 물론, 새로운 서비스가 위험요소를 완화하면서 시장에 정착할 수 있도록 다양한 제도적 지원이 이루어져야 한다. 본 연구는 국내의 메타버스 기반 환경 구축 및 관련 연구에 기여 및 가상공간 부동산 서비스 연구에 활용되는 것에 의의를 가진다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.11-16
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• 2022

블록체인은 암호화폐의 거래가 활발해짐에 따라 다양한 분야에서 접목시키려는 노력이 계속해서 이어지고 있다. 블록체인은 한번 기록된 사실에 대해서는 수정 및 삭제가 불가능하다는 특징이 있다. 이러한 특징으로 인해 특히 투표나 소유권 증명과 같은 어떠한 사실을 기록하고 증명하는 분야에서의 활용이 주목받고 있다. 본 논문에서는 블록체인의 유형 중 하나인 프라이빗 블록체인을 활용하여 거래 과정에 참여하고자 하는 이용자들을 부동산 중개인, 건물 소유주, 매입인(임대인)으로 구분하여 이용자별 역할을 부여한다. 또한, 기관이 참여하여 신뢰성을 높이는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 허위 매물, 사기 계약 등과 관련된 부동산 사기 피해를 방지하고 신뢰성 높이는 부동산 거래 시스템을 제시할 뿐만 아니라 향후 블록체인 활용 방안 모색에 있어 기여하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.173-180
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• 2024

부동산 시장은 그 중요성과 함께 다양한 사기 행위의 위험성을 내포하고 있다. 최근, 전세 사기와 같은 부동산 관련 사기가 급증하면서 많은 서민이 큰 재정적 피해를 보고 있다. 이러한 문제는 부동산 거래의 복잡성과 정보의 불균형 때문에 발생하는 경우가 많다. 따라서, 거래 과정에서의 신뢰성 확보와 투명성 제고가 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 이러한 부동산 사기 문제를 해결하기 위해 디지털 기술과 인공지능, 특히 GPT(: Generative Pre-trained Transformer)를 활용한 챗봇 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자들에게 전세 거래 과정에서의 주의사항과 확인 사항을 제공하여, 사기 행위로부터 사용자를 보호하는 역할을 한다. 또한, GPT 기반의 챗봇은 사용자의 질문에 궁금한 사항을 시간으로 응답하여, 거래 과정에서의 불확실성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.55-64
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• 2005

유부동산 시스템의 설계는 부동산의 광범위한 자료 수집으로 신뢰성 있는 정보를 적시에 제공하고, 부동산 가격 결정, 부동산 정책 등을 즉각적으로 반영하고 활용할 수 있게 한다. 오늘날 부동산 구매자의 취향이 다양해짐으로써 그동안의 판매자 중심의 시장에서 구매자 중심으로 바뀌고 있다. 부동산 중개 업무를 담당하고 있던 부동산 중개인의 영역범위가 점점 축소되고 있는 것은 부동산 정보화 시스템 구축의 영향을 받는다. 시대적인 환경의 변화는 부동산 거래 방식의 변화를 가져와 부동산 유통 시장의 변화를 주도하고 있다. 본 논문에서는 웹 공학의 부동산 컨텐츠 시스템 구축을 위한 설계로 웹 공학 기반의 새로운 인터넷 시대를 주도하고, 웹 서비스정보를 제공하여 부동산정보 시스템의 활성화를 수행하는데 그 목적이 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1073-1080
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• 2013

우리나라의 주택가격은 88년 국제올림픽 대회를 거치면서 자유로운 사회 분위기 증대와 무역수지 흑자에 따른 유동성 공급확대 등이 겹치면서 급등세를 보이기 시작하였다. 이에 당시 노태우 정부는 신도시 5개 건설 등 물량확대 위주의 강력한 안정대책을 펼친데 이어 김영삼 정부도 시장 안정화 조치를 취하였다. 반면, 김대중 정부때는 경기부양 대책이 시행되었으며, 노무현 정부때는 이에 대한 반작용으로 수요억제 대책이 시행되는 등 정부가 교체될 때마다 부동산 정책 또한 냉온탕 대책이 번갈아 시행되어 왔다. 따라서, 본 논문은 역대 정부의 주요 부동산 정책들을 개괄하고 이들 정책들의 실효성(實效性)에 대해 VAR 모델을 활용해 점검해 보았으며 그 결과 단기적 정책대응은 일정부분 실효성(實效性)이 있었으나 중장기적으로는 유의미한 결과를 찾을 수 없었다. 즉, 부동산 분야 또한 시장 자율에 의한 접근이 필요함을 보여주고 있다.

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