• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-70
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• 2014

본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.

• 주택과사람들
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• 통권165호
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• pp.18-19
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• 2004

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.75-81
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• 2016

본 연구에서는 아파트 실거래가와 이에 영향을 미치는 변인들의 공간적 이질성을 시공간적인 측면에서 탐색하는데 초점을 두었다. 아파트 실거래가에 영향을 미칠 것으로 사료되는 독립변수로서 교통 및 지역적 특성과 교육여건, 인구 경제적 특성을 고려하였다. 따라서 전역적인 측면과 국지적인 측면에서 독립변수의 영향력과 공간상의 분포패턴을 분석하였으며, 종속변수인 아파트 실거래가의 시공간적인 변화패턴을 살펴보았다. 먼저, 분석모형 구축을 위해 일반최소제곱분석과 지리가중회귀분석을 수행하여 보다 효율적이고 적합한 모형을 채택하였다. 2010년과 2013년의 모형 분석결과는 유사한 패턴을 보이며, 두 시기 모두 지리가중회귀모형이 일반최소제곱모형보다 더 설명력이 있는 모형인 것으로 분석되었다. 둘째, 채택된 지리가중회귀모형을 이용하여 독립변수의 시공간적 이질성을 파악하기 위해 Local $R^2$를 이용하여 국지적 분석을 수행하였다. Local $R^2$값은 지역별로 상이하게 나타났으며 이는 공간상의 이질성이 존재함을 보여주는 것으로 판단할 수 있다. 셋째, 지리가중회귀분석 시 종속변수로 사용했던 아파트 실거래가의 시기별/전용면적별 공간분포를 살펴보기 위해 크리깅분석을 실시하였다. 이를 통해 아파트 실거래가와 같은 공간데이터에 영향을 미치는 외부적 환경도 지역별 이질성이 크기 때문에 공간적 편차가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 보다 미시적인 주택하위시장분석을 수행할 수 있고, 부동산정책을 수립하는데 근간이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.567-572
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• 2011

본 연구의 목적은 완전 경쟁시장에 가까운 중고 아파트 시장의 실거래정보를 이용하여 분양 아파트의 적정 분양가와 계약률을 측정하고자 하는 것이다. 이를 위해 중고아파트 시장을 기준으로 신규주택 시장과의 연관성을 살펴 보았으며 종전 선행 연구의 문제점을 보완한 실증 분석을 실시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1239-1247
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• 2015

이 논문에서는 아파트 매매가 활발히 일어나는 서울시내 64개 행정동들에 대해 아파트 전용면적별 실거래 매매가를 기준으로 군집분석을 실시하였다. 군집분석에 있어서 각 행정동의 실거래가에 대한 정보를 최대한 이용하기 위해 실거래가의 평균 뿐만 아니라 그 분포까지 고려할 수 있도록 전통적인 형태의 데이터를 히스토그램 형태의 데이터로 변환하여 분석을 하였다. 히스토그램 데이터는 심볼릭 데이터의 한 종류이고, 심볼릭 데이터는 기본적으로 구간, 목록, 히스토그램, 분포, 모형 등과 같이 데이터 자체가 내부적인 변동을 갖는 모든 형태의 데이터를 포함한다. 이러한 각 행정동들의 내부적인 매매가의 변동을 고려한 군집분석의 결과 강남구, 서초구, 송파구와 그에 인접한 행정동들이 상대적으로 다른 지역보다 매매가도 높았고 실거래가의 분포도 훨씬 더 넓은 것으로 조사되었다. 전반적으로 도심에 대한 접근성이 좋고 교육환경이 우수한 지역과 강북의 뉴타운 지역이 상대적으로 주변지역보다 더 높고 넓은 매매가 분포를 보이는 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.245-256
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• 2024

2020년 이후 경기 부양을 목적으로 양적완화 및 저금리 정책이 전 세계적으로 시행되었고, 이로 인해 부동산 가격이 급등하였다. 본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 2018년부터 2022년까지의 부동산 급등 시기의 주택유형별 매매가격, 임대가격 간의 관계를 시공간적으로 분석하였다. 분석자료는 국토교통부 실거래가 자료를 바탕으로 읍면동 단위의 주택유형, 거래유형, 월별 실거래가 자료를 구축하였다. 분석모형으로는 시공간 분석 모델 중 변수간의 시간적, 공간적 영향을 파악하는데 사용되는 SpVAR(공간적 벡터자기회귀모델)과 각 지역이 해당 변수에서 미치는 영향을 파악하는데 사용되는 GSTAR(일반화 시공간자기회귀모델)을 사용하였다. 분석결과 부산광역시 아파트 매매가격은 대상 지역을 포함한 주변 지역 전체의 아파트, 연립다세대, 단독다가구 매매가격에 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 아파트 매매가격이 증가함에 따라 해당 수요가 주변 지역의 아파트 임대수요로 전환되며, 시간의 경과에 따라 아파트 매매가격이 다시 하락하는 모습을 확인할 수 있었다. 아파트의 경우 이러한 시공간적 전이효과가 긍정적으로 나타났으나, 연립다세대와 단독다가구 주택의 경우 원도심 지역에 정의 효과가 집중되는 것으로 나타났다.

• 토지주택연구
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• 제15권2호
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• pp.89-106
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• 2024

아파트는 주택 종류별 구성비에서 64%를 차지하며 주택 종류 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 또한, 이는 매년 비중이 증가하고 있다. 이러한 추세 속에 아파트 가격은 국가 경제와 국민생계에 큰 영향력을 미칠 가능성이 크다. 본 연구는 최근에 개통된 서대구역 개발이 주변 아파트 시장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 특히, 교육환경이 미치는 영향을 중심으로 연구를 진행하였다. 이를 위해, 국토교통부 실거래가 데이터와 헤도닉 가격모형, 공간 회귀분석을 사용하여 실증 분석한다. 연구 결과, 첫째, 서대구역의 개발은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 서대구역으로부터 거리가 가까울수록 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 서대구역 교육환경의 발달은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 지방에 개발되는 광역교통시설 개발사업 공적관리 및 아파트 가격 동향 예측을 위한 기초자료로 활용되고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제20권3호
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• pp.405-418
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• 2017

본 연구에서는 서울시 장기전세주택(SHIFT 이하 시프트)이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 영향을 분석했다. 시프트 공급단지 5km 이내에 위치한 아파트들의 전세 실거래가 데이터를 이용하여, 시프트로 인한 주변 아파트 전세가격의 변화를 추정했다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 시프트 공급 이후 2-3km 이내 아파트들의 전세가격은 공급 이전을 기준으로 4.4% 하락했다. 반면 그 보다 근접한 1-2km 이내 위치한 아파트의 전세가격은 유의미한 변화를 확인할 수 없었다. 그 이유는 시프트 단지의 공급으로 주변지역이 함께 개발되면서 아주 근접한 아파트들의 경우 시프트 공급으로 인한 가격하락 요인을 입지환경 개선으로 인한 가격상승 요인이 상쇄한 것으로 해석된다. 시프트 단지별 분석에서는 천왕2지구1단지와 서초네이처힐 1, 3, 6단지에서는 주변 아파트 전세가격을 하락시키는 효과가 나타났다. 그러나 양재1단지, 묵동리본타워, 신내3지구2단지에서는 유의미한 효과를 확인할 수 없었다. 단지별 효과가 상이한 이유는 해당 지역의 전세수요와 시프트 공급물량 등의 차이로 인한 결과로 판단된다.

• 환경정책연구
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• 제12권1호
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• pp.3-35
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• 2013

국내의 대표적 친환경 도시 조성사례인 수도권 제2기 신도시 내에 입주한 4개권역 총 80개 아파트단지를 대상으로 아파트단지 내 정성적 친환경 계획요소(독립변수)가 정량적 아파트 실거래 가격(종속변수)에 미치는 영향도를 통계적 계량기법을 활용해서 실증 분석하였다. 기존 도시 및 건축학적 차원에서의 정성적인 계획요소 분류체계를 발전적으로 좀 더 확장하여 환경경제학적 차원의 정량적인 계량분석 방안을 모색하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 또한 실증분석 결과로 수도권 제2기 신도시 아파트단지에 도입된 친환경 계획요소가 아파트 실거래가격에 미치는 매우 비중있고 주목할 만한 경제적 유발효과를 실증적으로 확인할 수 있었으며, 특히 주목할 점은 신 재생에너지 도입 등 최신 녹색신기술이 적용된 다양하고 차별화된 친환경 계획요소가 이미 보편화되어 아파트 실거래가격에 매우 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.