• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.163-180
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• 2022

부동산 데이터는 경제, 법률, 군중심리 등 다양한 분야와 상호작용하고 복잡한 레이어의 데이터로 구성되어 있으며, 그 양 또한 방대하고 빠르게 변화하여 빅데이터로 볼 수 있다. 부동산 빅데이터를 관리하기 위한 기존의 관계형데이터베이스는 스키마가 고정되어 있고 수직적 확장성을 가지며 다양한 관계를 처리하기 어려운 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 부동산 데이터를 그래프데이터베이스에 구축함으로써 그 유용성을 검증하였다. 연구방법은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 관계형데이터베이스 방식인 MySQL과 그래프데이터베이스 방식인 Neo4j에 다양한 부동산 데이터를 모델링하고 실생활에서 사용되는 부동산 질문들을 수집하여 9개의 질문들에 대해 그래프데이터베이스와 관계형데이터베이스의 쿼리시간을 비교하였다. 실험결과로 Neo4j는 다양한 관계를 추론하는 다중 JOIN 문이 있는 쿼리에도 일정한 성능을 보였지만 MySQL은 JOIN문이 많아질수록 쿼리시간이 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 통해 다양한 관계를 가진 부동산 빅데이터에 Neo4j 같은 그래프데이터베이스가 효율적일 수 있음을 알 수 있으며 부동산가격 요인예측, 부동산에 대한 AI스피커 질의 등의 분야에서 활용을 기대할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.49-55
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• 2019

본 연구는 빅데이터 분석방법인 텍스트마이닝을 이용한 부동산시장 동향분석에 관한 연구로 자료는 2016년 8월부터 2017년 8월까지의 포털사이트인 네이버에 게시된 인터넷 뉴스를 통해 수집하였다. TF-IDF 분석결과, 주택, 분양, 가구, 시장, 지역 순으로 빈도가 높게 나타났고 대출, 정부, 대책, 규제 등 정책과 관련된 단어들도 많이 추출되었으며 지역관련 단어는 서울의 출현빈도가 가장 많은 것으로 나타났다. 지역과 관련된 단어 조합은 '서울-강남', '서울-수도권', '강남-재건축', '서울-재건축'의 출현빈도가 많은 것으로 나타나 강남지역 재건축에 대한 사람들의 관심과 기대가 높은 것을 알 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.47-54
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• 2019

본 연구는 빅데이터 분석 방법인 오피니언 마이닝을 사용하여 아파트 가격 관련 뉴스 기사의 극성을 확인하는 연구로 자료는 2012년, 2018년 2년간 네이버에 게시된 인터넷 뉴스 기사를 사용하였다. 감성분석 모형을 모델링하고 주제 지향형 감성사전 구축 방법을 제안하였다. 제안한 감성분석 모형을 통해 분석한 결과, 아파트 가격이 상승하는 시기에는 사회적 이슈 선정에 있어서 언론사의 성향에 따라 차이가 있는 것을 확인하였고 정부와 동일한 성향의 언론사에서 긍정 기사가 많은 것을 확인하였다. 부동산 분야에서 사용할 수 있는 감성분석 모형을 제시하고 부동산 관련 비정형 데이터의 극성을 분석하였다는 것에 의의가 있다. 향후 다양한 분야에 접목하기 위해서는 주제별 감성사전을 구축해야 하며 다양한 비정형 데이터를 수집하고 수집 기간을 확장하는 것이 필요하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.499-506
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• 2017

현재 주택시장과 전세시장의 문제점을 도출하고 이를 해결하는 데 있어 자본시장 부분과 금리 부분 그리고 실물 시장으로 구분하여 많은 영향을 미치는 지표들을 감안하여 주택매매 시장과 주택 전세시장의 안정화를 위한 대책 마련에 중요한 지표가 될 것으로 보인다. 특히, 향후에 예측되는 경제위기 상황과 불확실한 미래의 또 다른 금융위기를 예측하여 부동산 가격의 급격한 변동에 사전 대비할 수 있는 자료를 공공데이터를 사용하여 제공코자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.47-53
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• 2021

4차 산업에 대한 관심이 증폭되면서 데이터를 활용한 과학적 방법론이 발전하고 있지만 부동산 분야에 대한 연구는 데이터 수집의 한계점을 내포하고 있다. 더불어 일반 시장 참여자들의 지식이 확장되면서 정성적인 심리가 부동산 시장에 미치는 영향이 커지고 있다. 때문에 본 연구에서는 기존의 원천 데이터가 아닌 심리적 부분을 반영한 정량 데이터를 텍스트마이닝과 k-meas 알고리즘을 통해 수집하는 방안을 제안하고 수집된 데이터를 바탕으로 인공신경망 학습을 통해 주택 지수의 방향성을 예측하고자 한다. 2012년부터 2019년까지의 데이터를 학습 기간으로 하고 2020년도를 예측 기간으로 설정하여 실험을 진행한 결과, 두 가지 CASE에서 예측 능력이 약 80% 이상으로 우수하였고 주택지수의 상승 구간에서의 예측 강도 또한 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해서 의사결정에 있어서 부동산 시장 참여자들에게 인공신경망과 같은 과학적 방식의 활용도 증가 및 고전적 방식에서 벗어난 원천 데이터의 대체 데이터 확보 등에 대한 노력이 증진되기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.552-553
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• 2024

협력적 필터링은 추천시스템을 구축하는 알고리즘으로 고객별 선호도를 예측하는데 사용되고 있다. 이에 본 연구는 행복감에 영향을 주는 요인인 자존감과 생활여건을 사용하여, 협력적 필터링을 기반으로 한 예측정확도가 높은 모형을 연구하고자 한다. 이를 위해, 자존감과 생활여건에 대한 응답자 간의 유사도 가중치를 각각 계산한 후, 자존감 유사도 가중치를 적용한 모형으로 행복감을 예측하고, 자존감 유사도 가중치에 생활여건 유사도 가중치를 부여한 유사도 가중치를 적용한 모형으로 행복감을 예측하였다. 그 결과 전자의 모형이 후자의 모형보다 예측정확도가 높게 나타났다.

• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.65-77
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• 2018

이 연구는 금융시장 빅데이터인 개인신용정보와 주택시장 빅데이터인 주택실거래데이터를 연계하여 LTV 뿐만 아니라 CoLTV 지표를 추정하여 임대차주의 상환위험을 분석하였다. 분석결과, LTV로만 상환위험을 파악하는 경우, 전세임대차주보다 월세임대차주의 상환위험이 더 컸으나, CoLTV를 이용하면 전세임대차주의 상환위험이 더 크게 나타났다. 이를 통해서 주택담보대출이 있는 전세의 임대차주의 상환위험이 높아, 임차인의 보증금에 손실이 발생할 가능성이 있으며 이를 위해 CoLTV지표를 통한 위험관리, 전세금반환보증과 같은 보증제도를 활성화할 필요가 있음을 밝혔다. 또한 임대계약의 특성과 차주의 개인 특성에 따라 임대차주의 상환위험에 미치는 영향이 다르게 나타남에 따라 임대차주의 개별적 특성을 충분히 고려해야 위험을 관리해야 함을 밝혔다. 이 연구는 개념적으로 논의되던 CoLTV를 금융빅데이터인 개인신용정보와 주택빅데이터인 주택실거래 정보를 결합하여 산출하였으며, 이를 통하여 임대차주들의 계약 및 개인적 특성별로 상환위험을 분석하고 시사점을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권1호
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• pp.105-120
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• 2021

최근 정보기술의 발달과 함께 부동산 시장에도 급속한 변화가 일어나고 있다. 프롭테크는 인공지능, 센싱기술, 빅데이터 등 다양한 정보기술의 적용으로 촉진되는 부동산 거래혁신으로 정의된다. 본 연구의 목적은 프롭테크 비즈니스에서 어떤 가치가 창출되고 공유되는지에 대한 이해를 바탕으로 조직의 전략 및 비즈니스개발에 도움을 주는 프롭테크 비즈니스 가치창출 프레임워크를 제시하는 것이다. 연구의 결과에서는 인지된 가치 활동을 바탕으로 프롭테크 비즈니스 분류 매트릭스를 구분하고 이 매트릭스를 중심으로 프롭테크 비즈니스의 주요 가치를 무형화, 관계화, 고도화가치로 도출하고, 프롭테크 비즈니스 유형별로 이들 가치가 구현되는 사례를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.89-97
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• 2021

블록체인은 네트워크상에서 기록된 데이터들이 하나의 블록 단위로 수집되어 저장되며 앞뒤로 연결되어 저장되도록 고안되었고, 그 형태가 블록들이 연결되어있는 모습과 비슷하므로 블록체인이라 불리게 되었다. 많은 기업이 국내외적으로 블록체인 기반 서비스를 대중화하기 위해 노력하고 있으며, 다양한 산업에서 블록체인이 활용되고 있다. 본 연구는 블록체인의 기술적 특징을 소개하고 블록체인을 활용한 응용 서비스들을 다룬다. 블록체인의 아키텍처와 핵심기술 5가지를 소개하고 결제서비스와 블록체인 서비스 네트워크, 블록체인 부동산 플랫폼, 신원확인, 암호화폐, 다이아몬드 유통경로 추적, 블로그 정보 기록에서 활용되고 있는 블록체인 응용 서비스들을 소개하고자 한다. 블록체인의 이해를 높이고 향후 블록체인 연구 및 서비스 개발에 유용성을 제공할 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제25권4호
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• pp.108-120
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• 2018

전 세계 4차 산업혁명의 도래에 맞춰 한국은 적극적으로 국가적 대응계획 I-Korea 4.0을 수립하여 2017년 11월에 발표하였다. 이 계획은 국가성장을 위한 산업혁신과 사회문제 해결을 목표로 하고 있다. 부동산산업도 예외는 아니며 산업혁신을 위해서는 스마트환경에서 주거, 상업, 업무, 복합 등 다양한 가용공간의 효과적 활용이 선행되어야 한다. 이를 위해서는 효율적 의사결정이 필요하고 이는 공간수요자 행태의 실시간 정보와 정확한 예측이 이루어 질 때 가능하다. 이에, 본 연구는 빅데이터 기반 스마트 스페이스 플랫폼을 제안하고 플랫폼의 구조와 서비스를 구체화 시키고자 한다. 스마트 스페이스 플랫폼도 스마트 트래픽, 스마트 시티, 스마트 헬스 등 다양한 스마트환경 적용사례처럼 급속히 발전하고 있는 정보통신기술(ICT)을 이용해 빅데이터의 효율적 저장, 접근, 분석, 활용이 가능하다. 스마트 스페이스 플랫폼의 구조는 6개 레이어 즉, Collection layer, Transfer layer, Storage layer, Service layer, Application layer, Management layer로 구성된다. 이 플랫폼은 의사결정자들이 행위기반(activity-based), 시장기반(market-based), 정책기반(policy-based) 빅데이터를 Searching, Mining, Integrating, Storing, Analyzing, Visualizing 할 수 있는 서비스체계를 가지고 있다.