본 연구에서는 점 객체 (Point Object)를 이용하여 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현하는 다양한 방법에 따라 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정치가 달라지는 문제점을 검토하였다. 본 연구에서 다루어진 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현방법은 아파트 단지의 중심점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 100미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 50미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 좌측 100 미터 떨어진 점을 이용하는 방법 등이다. 4가지 방법은 개별 아파트가 아닌 아파트 단지별로 아파트의 가격과 속성이 공개되는 현재와 같은 상황에서 아파트 단지를 대표할 수 있는 점들로 가정되었다. 4개의 방법을 통해 각기 다른 지점에 표현된 수치지도상의 아파트 위치와 GIS를 이용하여 헤도닉 함수추정에 필수적인 위치변수가 측정되었다. 그리고 측정된 위치변수, 아파트의 물리적 속성을 나타내주는 변수, 아파트 위치에서의 미세먼지 (PM10) 수준을 나타내는 변수를 포함한 4개의 헤도닉 함수가 추정되었다. 또한 추정결과를 이용하여 미세먼지의 한계잠재가격이 추정되어 그 크기가 상호 비교되었다. 추정된 4개 함수간에 존재하는 차이를 중심점을 이용했을 경우의 얻어진 한계잠재가격을 기준으로 상호비교할 경우 그 크기의 차이는 3.33%에서 11.91% 정도임이 드러났다. 이는 중심점을 이용했을 경우 얻어진 데이터에 다른 함수식이나 다른 추정방법을 적용하였을 경우에 얻어지는 한계잠재가격들 간의 차이보다 크거나 유사한 것이다. 본 연구의 시사점은 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정시 수치지도상의 아파트단지 위치표현방법이 적지 않은 영향을 미치기 때문에 다양한 위치표현 방법을 시도하여 분석결과가 민감하게 변하는 가를 주의 깊게 분석해야 한다는 점이다.
건물의 접지방식은 사고 발생 시 고장전류를 대지로 안전하게 방전시켜 인체와 기기의 안전성을 확립하기 위한 중요한 요소이다. 특히, 우리나라 아파트단지의 접지방식은 일본의 영향을 받아 TT접지방식으로 설계/시공되고 있지만, 전기안전을 확보하기 위하여 각동의 건물에서 기초 콘크리트 접지를 시설하고, 이들을 서로 연결하여 수변전실의 변압기 2차측 접지까지 연결하고 있다. 이러한 공동구로 연결된 TT접지방식은 TN접지방식에 가까우므로 1선 지락사고시 사고전류의 크기와 대지전압의 크기가 크게 증가하므로, 이를 정확하게 해석하여 사고에 대한 보호대책을 세우는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 대규모 아파트단지의 접지특성을 해석하기 위하여, 도면과 현장측정에 의한 사례분석과 PSCAD/EMTDC의 모델링에 의한 접지방식 특성을 분석하여, 대규모 아파트단지의 접지방식(TN접지방식과 TT접지방식)에 대한 정확한 유형을 파악한다. 또한, 공동구 연결유무에 의한 대규모 아파트단지의 접지방식 구조에 따른 사고해석 알고리즘을 제시하고, 사고발생시 접지계통에서의 접촉전압 및 보폭전압을 고려한 접지계통설계 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시한 모델링과 알고리즘을 바탕으로 실 계통의 아파트단지에 적용한 결과, 대규모 아파트단지의 접지특성 해석에 유용함을 확인하였다.
본 연구는 수정반복매매모형을 활용하여 아파트가격에 영향을 미치는 요인들의 시계열적인 변화를 분석함으로써, 새로운 시설물의 신설이나 환경의 변화가 아파트가격에 미치는 영향력의 차이에 대해 살펴보았다. 지하철 9호선 주변의 아파트단지를 사례대상지로 한 분석결과, 주변 시설까지의 접근성이 아파트가격에 미치는 영향력은 시간에 따라 매우 다른 변화양상을 보이는 것으로 나타났다. 특히, 지하철 9호선이 개통된 이후에 지하철과의 접근성이 아파트가격에 미치는 영향력이 현격히 증가한 반면, 쇼핑시설이나 병원 등은 가격영향력이 상대적으로 감소하였다. 반면, 지하철 이용이 상대적으로 적은 초등학교 접근성은 지하철 개통이후에도 별 변화를 보이지 않았다. 이러한 결과는 새로운 시설의 입지가 주변주택가격 그 자체 뿐만 아니라, 가격에 영향을 미치는 다른 요인들의 영향력의 크기에도 영향을 미침을 시사한다.
본 연구는 복합상업시설이 인근 아파트 가격에 미치는 영향을 헤도닉 가격모형으로 실증분석하였다. 연구의 공간적 범위는 수도권 2기 신도시 중 판교에 위치한 H 백화점의 도보 생활권역으로 하였고, 시간적 범위는 2020년, 1년간으로 하였다. 종속변수는 아파트 실거래 가격이며, 독립변수는 주거 특성과 단지 특성 및 지역 특성으로 하였다. 분석 결과, 전용면적과 거래 층, 고속도로 진입로와의 거리는 아파트의 가격에 정(+)의 영향을 미치며, 경과년도는 부(-)의 영향을 미쳤다. 그러나, 대단지 여부는 아파트 가격에 거의 영향을 미치지 않았고, 복합상업시설에서의 거리는 아파트 가격과 부(-)의 관계로 나타나 복합상업시설에서 멀어질수록 아파트 가격이 감소함을 보였는데, 그 영향력이 지하철역과의 거리가 아파트 가격에 미치는 영향력에 비하여 훨씬 크게 나타났다. 이는 아파트 가격 영향요인과 그 영향력의 크기가 신도시 지역과 기존의 대도시 지역에서 서로 다르게 나타난다는 점을 확인해준다.
모집단을 집략화하여 층화 2-단 표본 추출을 할 때에 일반적으로 집락의 크기는 정해져 있다. 그러나 집락이 아파트 단지 등과 같은 경우에 집락의 크기는 큰 차이를 보인다. 이 경우 집락을 합치거나 또는 분할할 필요가 생긴다. 대 표본조사(large sample survey)에서 행정상 또는 조사 편의상 동질의 원소들이 집락화 되어 있고 집락의 크기를 결정할 필요가 있을 경우가 고려되었으며 본 논문에서는 집락의 최적크기를 결정하는 문제를 다루었다. 또한 주어진 비용 하에서 최적의 일차 추출 단위 수와 최적의 이차 추출 단위 수를 구하였다.
본 논문의 목적은 탄소성 지진 응답해석을 수행하여 고층 벽식 아파트의 내진성능을 평가하는 것이다 먼저 구조물을 3차원 입체 모델화 하여 정적 탄소성 해석을 수행하고 층강성 및 항복 충전단력을 평가한 후 그 결과를 이용하여 집준 질량계 모델을 사용한 시간 이력 지진 응답해석을 수행한다 탄소성 이력 모델로는 bi-linear 모델 및 Clough 모델을 입력 지진동파형으로는 4종류의 기록 지진동 띠 Centro 1940 NS, Taft 1952 EW Hachinohe 1968 NSm Kobe 1995 NS를 사용하고 입력 지진동의 강도는 최대 지반속도치 12Kine이 되도록 크기를 조절하여 입력한다 탄소성 지진응답 해석결과 고층 벽식 아파트는 진도 5정도의 지진동 크기에서 전층에소성 변형이 발생하여 취약한 내진성능을 보여준다.
현재 국내에서는 벽과 슬래브으로만 이루어진 벽식 구조형식의 아파트 건물이 많이 사용되고 있다. 아파트 건물의 전단벽에는 기능적인 필요에 의하여 한 개 혹은 여러 개의 개구부가 존재할 수 있다. 이러한 개구부가 있는 전단벽의 해석에 대해서 기존에 많은 연구가 수행되어 왔으나, 적용하는데 많은 해석시간과 컴퓨터 메모리가 필요하는 등 여러 가지 제한점 때문에 실제 해석 및 설계에는 별로 적용되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 연구의 제한점들을 개선하여 개구부 크기, 위치 및 개수에 관계없이 적용할 수 있는 해석 방법을 제안하였다. 개구부가 있는 전단벽을 정확하게 해석하기 위해서는 전단벽을 평면응력요소로 세분화하여 모형화하는 것이 필요하다. 그러나 아파트 건물 전체를 평면응력요소로 세분하여 모형화하는 것은 상당한 해석시간과 컴퓨터 메모리가 소요되므로 실무에 적용하기에는 어려운 점이 많다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고자 슈퍼요소와 행렬응축기법, 그리고 가상보를 사용한 해석기법을 제안하였다. 제안된 해석기법의 효용성을 검증하기 위하여 다양한 크기와 위치의 개구부가 있는 예제구조물을 선택하여 정적 및 동적해석을 수행하였다. 예제해석 결과 제안된 해석기법은 소요되는 해석시간과 컴퓨터 메모리를 대폭 줄이면서도 세분모델과 비슷한 정확성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
The purpose of the study is to elicite a dwelling standard for the low-income group as belong to future socially underprivileged class through an investigation of the average size of each zone in plane figures of the apartment. The investigation has been executed to 2 kinds of plane pictures of the most spread exclusive using area scale: $85m^2$ and $65m^2$, which would be a groundwork of data to harmonize with the future dwelling needs, especially those of low-income group. 312 cases were selected to be investigated about each floor space of the living room, the main room, room1, room2, and the kitchen based on wall distance, to be calculated and charted about the average and the proportion of width and depth of each zone. The investigation about how those elements effect to the overall width and depth of the apartment according to the composition and the floor space shape executed as well.
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.
본 연구는 다변량 GARCH 모형을 이용하여 우리나라 주택시장의 상호연관성을 분석하였다. 주택 유형별 매매가격증가율과 전세가격증가율 간 상관관계 분석에서는 연립주택보다는 단독주택과 아파트의 상관계수가 더 크게 나타났다. 주택 유형에 따른 분석결과에 의하면 매매가격증가율과 전세가격증가율 두 분석 모두에서 단독주택과 연립주택 간 상관관계가 아파트와 단독주택 간 상관관계나 아파트와 연립주택 간 상관관계보다 높은 것으로 밝혀졌다. 주택을 크기에 따라 분류하였을 때 매매가격증가율을 이용한 분석결과와 전세가격증가율을 이용한 분석결과 간에는 큰 차이를 발견할 수 없었다. 아파트의 경우는 중형 아파트와 소형 아파트 간 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났으며, 단독주택의 경우에는 대형 단독주택과 중형 단독주택 간 상관관계가 제일 큰 값을 기록하였다. 일반적으로 사람들이 아파트는 중소형 이하에, 단독주택은 중대형 이상에 관심이 많다는 사실이 본 연구의 분석결과를 간접적으로 뒷받침해주고 있다. 연립주택의 경우에는 매매 가격보다 전세가격의 경우에 중 대형 연립주택과 소형 연립주택 간 상관계수가 더 커지는 현상을 보이고 있는데, 이는 주택을 구입하는 경우와 주택을 임대하는 경우의 의사결정 과정이 서로 상이한데 그 이유가 있는 듯 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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