This study systematized synthetically to use internet GIS and real estate appraisal method in computing system for the real estate decision. First, indicated the method of using GIS and databases to appraise the real estate by using the cost approach. Second, used the artificial neural network to predict the change of land prices and the artificial neural network convinced us that it indicates easily the result of land prices without complicated processes. Third, examined land prices using the artificial neural network but there is limits for the land price prediction because of difficult data gathering. also, this study may heighten information levels of the real estate field according to 21th century information level if use actively a internet, information users who should pay much moneys in existent real estate decisions may can approach easily.
국민의 재산권 보호를 위하여 부동산거래의 불확실성 해소와 신뢰성 확보는 매우 중요하다. 생활양식의 변화에 따라 부동산시장은 다양화되고 부동산거래의 수준도 다양화되는데 비하여 부동산거래제도는 아직도 과거의 틀을 벗지 못하고 있다. 이에 능동적으로 대처해 나가기 위해서는 부동산 거래방식에 대한 재검토가 필요하며, 특히 현재의 중개계약방식을 선진화할 수 있는 방안을 검토할 필요가 있다. 전속중개계약과 부동산거래정보망제도는 이미 미국, 일본 등의 여러 선진국가에서 보편화된 제도이며 부동산중개업의 거래질서를 확립하고 부동산중개의뢰인의 재산권 보호 및 편익제공을 위해 권장 실시되고 있는 제도이다. 우리나라에서는 1993년 12월에 개정된 부동산중개업법에서 전속중개계약과 부동산거래정보망제도가 신설되었다. 그러나 여러 가지 문제로 말미암아 10여년이 지난 현재까지도 제대로 제도 정착이 안 되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전속중개계약 및 부동산거래정보망제도 활성화에 대한 특성요인을 개발하여 요인별 상관관계를 살펴보고, 이러한 요인이 중개기능의 제고와 부동산중개업자의 신뢰성, 고객만족에 미치는 영향을 실증분석을 통하여 고찰하였다. 이를 바탕으로 현재 존재가치가 유명무실한 우리나라의 전속중개계약 및 부동산거래정보망제도에 대한 활성화방안과 정책적 시사점을 제시하였다.
In the 21st century knowledge and information society, Electronic Contracts made with the intention of electronic computer information networks are emerging as a new legal problem which can not be solved in the conventional legal system governing contracts. In other words, the indicator's decision determines the effect and formation of the contracts in the face-to-face or written contracts but electronic decision through computer information network is established the working process of electronic signals-electronic contracts are not only difficult to separate the decision-making process but questioned to be solved by the theory of the general legal action. Ministry of Transportation is scheduled to introduce real estate sales and lease contract using a variety of electronic devices such as computer, tablet PC, smart phones and so on without a paper contract. This system is conducted to global expansion of Seoul in demonstration zone on May 8, 2016 and will be implemented nationwide in the second half of 2017. Electronics contract Real estate has some benefits because made by linking electronic contract system and the electronic registration system - the economic effects discounts on various kinds of fees, the prevention from real estate fraud beforehand and the solution to the complexity of the process the seller and the buyer visits The Real estate agency. However, it has some problem- the disorder in the real estate contract market, the occurrence of the real estate agency accident and the author of the electronic real estate contracts have limited only to realtor. In this paper, I suggest the activation plan to search for establishment and effect of electronic contracts and declaration of intention in electronic depending on the Electronic Contract Real Estate system.
우리나라는 1983년 공인중개사 관련법을 최초로 도입하여 공인중개사를 중심으로 한 부동산거래문화 발전에 노력해왔다. 또한 국토교통부는 중개사협회 등 거래정보망 사업자를 일부 지정하여 매물정보의 신뢰성 및 거래의 투명성 확보에 주력해왔다. 그럼에도 불구하고 부동산거래 자체에 대한 준법수준과 관행은 대부분 오랜 과거 복덕방 시절의 그것에서 크게 벗어나지 못한 실정에 놓여있다. 이러한 부동산 거래관련 후진적 행태는 국민의 중개업에 관한 신뢰성등 사회적 자본(social capital)의 축적을 방해하며, 불필요한 사회적 추가비용이 발생되는 결과를 초래하고 있다. 즉, 중개업자들에 의한 중개대상물에 대한 낮은 신뢰성과 그로 인한 투기적 가격상승 우려 및 시장왜곡 등이 지속적으로 발생하는 결과에 일조하고 있다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 국민에게 신뢰할 수 있는 부동산정보를 제공하고 효율적인 부동산거래를 지원하기 위한 공간정보기반 부동산거래선진화시스템의 모델 및 그 구축방안을 제시하는데 있다. 이를 통하여 우리나라 부동산거래를 선진화하고 경쟁력 있는 부동산중개업 육성에 기여하고자 하였다.
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.
국가기본도 구축은 전국을 두 권역으로 나누어 2년 주기로 항공사진에 의한 수정도화를 실시하는 정시업무와 현지조사와 준공도면 등에 의하여 주요 변화 지형지물을 2주 이내에 수정하는 수시수정업무로 이루어지며, 이 중 국가기본도 수시수정 지형자료추출 업무에 활용되는 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도의 경우 지역측지계 기반의 좌표체계로 세계측지계 기반 국가기본도에 활용할 경우 좌표변환오차가 위치오차에 포함되는 문제점을 가지고 있다. 또한 국가기본도는 수치지형도 건물 등록선인 건물 최외곽선(처마선)을 기준으로 등록하고 있고, 지적 및 건축 분야는 건물 중심선을 기준으로 등록하고 있어 건물 객체 관리기준이 불일치하고 있다. 이에 개선방법연구를 위해 부동산종합공부시스템(일사편리)건물배치도 위치에 직접 네트워크 RTK 측량을 실시하여 국가기본도 평면 도화위치 기준과 비교하여 문제점을 분석하였다. 이중 벽체와 처마의 차이가 있는 일반건축물의 경우 위치정보가 상이한 것 이외에 벽체와 처마의 차이만큼 건물 객체 비율에 차이가 있었다. 결론적으로 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도를 수시수정업무에 활용하기 위해서는 건물 중심선과 건물 최외곽선(처마선)의 이중레이어의 기초자료 제공이 필요하다 판단된다. 또한, 최신성 및 정확성을 동시에 확보 가능한 유기적인 지도갱신 프로세스에 대한 연구가 필요하다.
블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.
몽골의 수도이자 경제의 중심지인 울란바타르시는 급격한 도시성장에 따라 국토의 난개발과 유목민들의 도시 인구유입이 증가되면서 장기적인 도시계획수립과 토지에 대한 과세를 효율적으로 수행 할 수 있는 기반체계의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 몽골정부의 효율적인 도시개발을 위해 토지 및 주요 시설물 등에 대한 디지털 자료의 통합, 토지관련 부서간의 자료 상호공유를 통한 업무의 효율성과 서비스의 질을 향상시킬 수 있는 인프라를 제공할 수 있는 토지정보 통합관리시스템의 개발이 매우 절실하다. 본 연구는 기존 토지관련 시스템의 운영환경과 관련부서의 업무환경을 분석하여 데이터베이스를 재설계하여 시스템을 통합하고 서비스 네트워크를 구성하여 몽골 울란바타르시의 토지등록관리, 토지허가관리, 토지지불관리 업무환경이 통합적 유기적인 환경에서 이루어지도록 하였다. 이를 통하여 장기적인 도시계획 수립, 투명한 부동산 세금행정 근거마련, 도시 인프라 투자의 효율성 제고를 통한 국민 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 기반을 제공하였다.
Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.
블록체인 기술은 블록체인 네트워크에 참여하는 사용자의 데이터가 분산 처리되어 저장되는 시스템이다. 비트코인과 이더리움을 필두로 세계적으로 관심을 받고 있으며, 블록체인의 활용성은 무궁무진한 것으로 예측되고 있다. 하지만 블록체인의 모든 데이터를 네트워크 참여자에게 공개하는 투명성으로 인해 블록체인 데이터 프라이버시 보호에 대한 필요성이 개인정보를 처리하는 각종 금융, 의료, 부동산 분야에서 떠오르고 있다. 기존 블록체인 데이터 프라이버시 보호를 위해서 스마트 컨트랙트, 동형암호화, 암호학 키 방식을 사용하는 연구들이 주를 이루었으나, 본 논문에서는 기존의 논문들과 차별화된 매트릭스 문자 재배치 기법을 사용한 데이터 프라이버시 보호를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 접근방안은 원본 데이터를 매트릭스 문자 재배치 하는 방법, 배치된 데이터를 다시 원본으로 되돌리는 방법, 크게 두 가지로 구성이 되어있다. 정성적인 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 접근방안의 안전성을 평가하였으며, 매트릭스 문자 재배치가 적용된 데이터를 원본 데이터로 되돌릴 때 걸리는 시간을 측정하여 프라이빗 블록체인 환경에서도 충분히 적용이 가능할 것이라는 것을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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