• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1553-1560
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• 2013

본 연구는 주거용 부동산시장을 중심으로 부동산의 매매과정에서 구매자 입장에서 본 협상력의 결정요인들을 추출하고자 하였다. 구매자는 주택의 매수 이외에 임대 등 여러 대안을 가질수록, 매매과정에서 관련 정보가 많을수록 주택의 매매 가격협상에 있어서 유리하다. 그리고 협상과정에서 외부나 계약 당사자 간의 상황이 변경되었을 경우, 얼마나 유연하게 대처하는가의 정도와 상황변경에 따르는 비용이 적게 들수록 주택의 매매협상에서 유리하게 작용됨을 볼 수 있다.

• 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.

• 지적과 국토정보
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• 제44권1호
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• pp.195-212
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• 2014

본 연구는 부동산 분양 및 개발 사업의 성패에 큰 영향을 미치는 부동산 마케팅 전략의 영향요인을 구축하고, 유형별 만족도의 영향요인을 PLS 회귀분석을 통해 도출하고자 한다. 자료 구축은 부동산 분양 및 개발 사업을 전문으로 하는 집단을 대상으로 실시하였으며, 부동산 유형 분류는 사업적 분류방식에 의해 주거용(residential)과 비주거용(nonresidential)으로 구분한다. 분석결과 주거유형의 경우 브랜드 신뢰, 제휴 및 협력관계 강화, 교통환경, 분양 조건 완화, 사업설명회, 미분양 특전, 납부 조건 완화 요인이 중요하게 도출되었으며, 비주거유형의 경우 납부 조건 완화, 고객지향성, 생활환경, 제휴 및 협력관계 강화, 커뮤니케이션 요인이 만족도에 영향을 주는 것으로 도출되었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.490-497
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• 2007

Since the foreign currency crisis, Korean economy has suffered recession and the government launches residence and real estate policy in order to increase the demand and trade of real estate and to help the economy revitalization. 1 As a result, the rate of economy growth is shown the high increase with the figure of 10.9% in 1999 and 8.8% in 2000. However, it brings overheating market as a negative effect. Although, the government established the policy for the control of speculation, the policy causes instability of economy. This study is to analyze the effect between the residence policy and the housing cost since the foreign currency crisis through housing sale price estimation and housing lease price estimation and is to apply the basis data of the next residence policy.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.129-142
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• 2008

본 논문은 부동산정보윤리 의의와 필요성, 부동산정보윤리의 정립 방법 등을 도출하고, 현재 문제가 되는 부동산정보윤리 위반 행위에 대한 윤리적 수준을 제고하는 방안을 도출하기 위한 것이다. 선행연구를 통해 부동산정보윤리의 정의와 필요성, 범위, 기능, 기본원리를 도출하였다. 또한 현행 법률 상 불법적 행위를 제외한 부동산정보윤리의 대상으로 '우발적 오보'와 '지워야할 목록의 보존', '가벼운 표절', '정보의 부적절한 관리'를 도출하였다. 아울러 부동산관련 전문가와의 인터뷰를 통해 현재 문제가 되고 있는 부동산시세정보와 매물정보의 비윤리적 현상을 유형화하고 그 원인도 함께 분석함으로써, 부동산정보윤리 제고 방안도 함께 도출하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.371-381
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• 2017

국내에서 부동산 경매 낙찰가율 데이터를 활용한 Chaos 분석 연구는 전무하다. 부동산 경매분야의 데이터가 충분히 누적됨에 따라 부동산 경매 낙찰가율 시계열 분석의 의미가 커지게 되었다. 본 연구에서는 Hurst 지수, 상관차원, maximum Lyapunov 지수, 이 3가지 Chaos 분석기법을 활용하여 낙찰가율의 비선형 결정론적 동역학계적 특성을 확인하고, Chaos 분석을 통하여 얻은 결과와 실무 데이터를 비교하여, 함의를 도출한다. 높은 Hurst 지수에 따르는 추세와, maximum Lyapunov 지수의 측정을 통한 지속성, 그리고 상관차원 분석의 결과에 따라 time lag가 개시결정일에서 낙찰일, 배당요구종기일에서 낙찰일까지와 일치하는 점으로부터, Chaos 분석이 낙찰가율의 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 산경연구논집
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• 제12권2호
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• pp.41-52
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• 2021

Purpose: This study aims to provide implications for the government's housing supply policy by analyzing the factors that determine the type of real estate holding and household debt. This study started from the awareness that the determinants of household debt differ depending on the type of real estate holding. Research design, data and methodology: Real estate ownership type was classified and analyzed into 4 models: model 1 (1 household 1 house and self-resident), model 2 (1 household multiple real estate ownership and self-resident), model 3 (1 household 1 house and rent residence), model 4 (1 household holds a large number of real estate and rent residence). The analysis method used multiple regression analysis. The dependent variable was household total debt. As independent variables, household debt, annual gross household income, financial assets, real estate net assets, annual repayment, demographic & residential characteristics were used. Results: 1) Model 4 has the highest household debt and the highest gross income, Model 2 has the most real estate mortgage loans and real estate net asset, and Model 1 has the highest real estate mortgage payments. 2) The positive factor of common household debt determinants is real estate net assets, and the negative factor is financial assets. 3) It was the net assets of real estate that acted as a positive factor in common for the four models. In other words, the more financial assets, the less household debt. It was analyzed that the more net assets of real estate, the more household debt. The annual repayment of financial liabilities had no influence on household debt, while the annual repayment of loan liabilities and household debt had a positive relationship. Conclusions: 1) It is necessary to introduce benefits and systems that can increase the proportion of household financial asset. Specific alternatives include tax benefits and reduced fees for financial asset investment. 2) In the case where a homeless person prepares one house for one household, it is necessary to prepare various support measures according to the income level. The specific alternative is to give additional points for pre-sale or apply an interest rate cut incentive for mortgage loans.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.121-129
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• 2016

본 연구의 목적은 아파트 분양가격의 결정요인에 대하여 AHP 분석방법으로 신규공급 아파트의 가격 산정을 위한 기준을 마련하고자 한다. 아파트 분양가격의 분양가격 결정요인을 계층구조로 모델링한다. 모델링한 계층구조에 따라서 부동산전문가그룹의 설문으로 분양요소들의 상대적 중요도를 파악한다. 그리고 AHP 분석방법으로 단계별 분양가격 결정요인의 상대적 중요도 찾아내어서 신규공급 아파트의 경쟁력 있는 분양가격 산정을 위한 기준을 마련하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.286-298
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• 2018

본 연구는 재정비촉진사업의 조합원을 대상으로 인구, 경제적, 주거환경, 정책적 특성을 고려하여 재정착 결정요인을 도출하고, 조합원 재정착을 제고하기 위해 정책적 시사점을 제언하였다. 연구의 방법은 조합원의 부동산보유기간을 조합설립인가를 기준으로 10년 이상과 10년 미만으로 구분하고, 로지스틱 회귀분석을 사용하여 각 그룹별 조합원 재정착 결정요인을 도출하였다. 연구결과, 부동산 보유기간 10년 이상인 조합원은 가구주 연령, 이웃과의 관계, 분양가격, 사업지역 내 거주, 부동산 가격상승에 대한 만족도가 높을수록 재정착 결정 확률이 높은 것으로 나타났다. 부동산 보유기간 10년 미만인 조합원은 부동산 가격상승, 분양가격, 용적률 인센티브에 대한 만족도가 높을수록 재정착 결정 확률이 높은 것으로 나타났다. 정책적 시사점은 부동산 보유기간에 따른 자산 가치 상승을 고려하고, 경제적 상황을 반영하여 맞춤형 금융지원을 해야 한다.

• 유통과학연구
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• 제12권9호
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• pp.47-52
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• 2014

Purpose - There has been little research on the variables influencing studio apartment values. This study aims to identify variables affecting the value of studio apartments in Seoul by empirically examining the interaction between sale prices and characteristics studio apartment characteristics. Research design, data, and methodology - We have analyzed data pertaining to 142 studio apartments in September 2010. A regression analysis model is constructed to test the significance of the variables in relation to the studio apartment sale prices per m2 in Seoul. Results - The age of the building is comparatively more significant than land use as the explanatory variable. Land price is the key variable affecting studio apartment sale prices and investors are willing to pay high implicit sale prices for locations that are associated with high land prices. Conclusions - The age of buildings explains a significant portion of the variability of the sale prices of studio apartment. Higher land prices result in higher sale prices for studio apartments. The older the buildings, the lower the sale prices of the studio apartments.