• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.35-36
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• 2020

In recent years, prices have risen sharply, and housing has become an object of investment. Accordingly, the expansion of the supply of public rental housing with publicity and the conversion of pre-sale are emerging as an alternative to stabilize the housing market. However, the method of calculating the pre-sale price applied for each rental period has a problem that there is a large difference from the construction cost at the time of construction As an improvement measure, there is a method of applying a conversion price for 5-year public rental housing and the price control. Each has its strengths and weaknesses, and we apply the most appropriate improvement measures in consideration of present and future values.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.371-375
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• 2008

최근 우리나라 주택 시장은 잦은 정책 변화 등 내부적 요소와 해외 경제 환경 변화 등 외부적 요소에 의해 예측할 수 없는 상황이 계속되고 있다. 특히 미래 주택 시장에 대한 가격, 수요, 공급을 예측하는 데에 있어 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 주택 시장 변화에 대한 다양한 분석이 이루어지고 있으나 부분적이고 단편적인 시각이 주를 이루고 있어, 인과관계에 따른 주택시장을 분석할 수 있는 시스템적 논리의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 주택의 수요와 공급에 의해 결정되는 주택시장의 기본 원리를 바탕으로 시스템 다이내믹스(System Dynamics)를 이용한 주택 시장 작동 원리를 작성하여, 내 외부 환경변화에 따른 주택 시장의 영향을 파악할 수 있는 기본 모형을 구축하고자 한다.

• 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.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.44-48
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• 2015

Housing price is a key indicator of housing demand. Actual Transaction Price Index of Apartment (ATPIA) released by Korea Appraisal Board is useful to understand the current level of housing price, but it does not forecast future prices. Big data such as the frequency of internet search queries is more accessible and faster than ever. Forecasting future housing demand through big data will be very helpful in housing market. The objective of this study is to develop a forecasting model of ATPIA as a part of forecasting housing demand. For forecasting, a concept of time shift was applied in the model. As a result, the forecasting model with the time shift of 5 months shows the highest coefficient of determination, thus selected as the optimal model. The mean error rate is 2.95% which is a quite promising result.

• 유통과학연구
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• 제17권1호
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• pp.11-19
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• 2019

Purpose - We document the impact of economic policy uncertainty (EPU) in the US and China on the dynamic spillover effect of macroeconomics such as stock price, housing price in Korea. Research design, data, and methodology - We use the nine variables to analyze the effect which produces a result among the EPU indexes of the US and China on economic variables which is the consumer price index (CPI), housing purchase price composite index, housing lease price, the stock price index in banking industry, construction industry and distribution industry, and composite leading indicator from January 1995 to December 2016 with the Vector Error Correction Model. Result - The US EPU index has significantly a negative relation on the CPI, housing purchase price index, housing lease price index, the stock price index in banking industry, construction industry, and distribution industry in Korea. Conclusions - We find the dynamic effect of the EPU indexes in the US and China on the macroeconomics returns in Korea. This study has an empirical evidence that the economy market in Korea is influenced by the EPU index of the US rather than it of China. The higher EPU, the more risky the economy of in Korea.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.15-21
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• 2008

The district unit planning (DUP) in Korea is a planning instrument. One of the key methods is the incentive system focused on the mitigation of the financial charge of business proprietors with use of various planning deregulation. Here in this paper, it is examined whether the incentive system is indiscriminately applied not only in the metropolitan cities but also in the rural cities. The analysis is carried out with six indicators in relation to the effect on the incentive system on the market of Apartment Housing Development. The indicators are a. the building-to-land ratio(BLR), b. the floor area ratio(FAR) c. the publicly assessed value of land(PAVL), d. the sale price of land(SPL), e. the sale/lease price of apartment house(SLPH) and f. the ratio of housing subscription(RHS). The final result is that the incentive system has different effects between metropolitan cities and rural cities. One of reasons lies on the too high FAR in rural cities to be given basically. Another reason lies on the difference between the cost for purchasing public installation and the profit of the sale & lease price of apartment house. In rural cities their difference becomes much narrow. Finally, the low ratio of housing subscription(RHS) in rural cities makes the effect of the incentive system nearby meaningless.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권2호
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• pp.27-43
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• 2020

Purpose - This study explores the impact of the real estate industry on related industries for the perspective of Chinese steel companies. Design/methodology/approach - The impact of housing prices on the 41 listed steel companies' performance was analyzed by using the panel data model. We used two kinds of housing price indexes that are set in the panel data models to estimate the range of the real estate market, driving the performance growth of steel listed companies. Moreover, the net profit of steel companies is used as the dependent variable. To test the stability of the model, ROA used as a dependent variable for the robustness test. Also, to avoid the time trend of housing prices, this paper selects the growth rate of housing prices as the primary research variable. After Fisher-type testings, there is no unit root problem in both independent and dependent variables. Findings - The results indicated that the rise in the housing price has a positive influence on the steel company performance. When the housing price increases by 1%, the net profit of steel enterprises will increase by 5 to 20 million yuan. Research implications or Originality - In this paper, empirical data at the micro-level and panel model are used to quantify China's real estate industry's driving effect on the iron and steel industry, providing evidence from the microdata level. It helps us to understand further the status and role of China's real estate industry in the economic structure.

• 한국주거학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.39-47
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• 2014

The background of this study is to examine the structure of housing price of which characteristics are not equal but hierarchical in the apartment complexes. So, the purpose of this study is to analyze the influences of apartment complex characteristics on the housing price within the same regional boundary by HLM. The data used as dependent variables were the market prices of 938 units from 29 apartment complexes by stratified sampling. The 2nd level independent variables is the Housing complex characteristics which are composed of the housing complex & locational variables and the 1st level independent variables are the unit characteristics. The results are as follows. First, the first model shows that the 2nd level variables explains 68% of the housing prices. Second, the influential variables of the 1st level unit variable are 'dwelling exclusive area', 'floor of dwelling' and 'direction of dwelling'. Third, the influential variables of the housing complex variables in the 2nd level are 'lot area', 'the building-to-land ratio', 'the number of unit', 'the number of parking lots per unit', 'Green space area' and 'open space area per unit'. The last, the influential variables of the housing locational variables in the 2nd level are 'distance to subway and park' and the number of school and park within a radius of 1km.

• 지역연구
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• 제35권2호
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• pp.49-57
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• 2019

생애주기단계에서 청년층은 그 사회적위치가 빠르게 변화하는 연령대로, 본 연구는 청년층의 인구이동에 주목하고 주택시장요인을 포함한 지역특성요인과 청년층 인구이동의 관계를 서울지역을 중심으로 실증 분석하였다. 분석결과, 청년층의 이동은 거리와 일자리는 중요한 이동의 원인이 되고 있다. 이외에 주택시장에서의 전세가격이나 주택공급이 청년층 이동에 유의한 영향 요인으로 작용하는 것으로 분석되었다. 또한 서울시내 개별 지역과 이동의 기원지간의 전세가격과 같은 가격의 차이가 커질수록, 주택공급 차이가 커질수록 서울시 청년층의 순전출이 지속될 수 있음을 유추할 수 있다. 분석 결과 일자리의 경우, 청년층 유입을 증가시키는 데 기여하고 있어 고용중심지 주변에서의 청년층 주거수요는 높아질 것으로 예상된다. 따라서 현재 서울시나 정부에서 추진하고 있는 일자리가 많은 지역주변이나 역세권 주변에서의 청년층을 대상으로 한 공공주택을 비롯한 민간의 주택공급이 원활하게 이루어질 필요가 있으며, 저렴한 가격으로 거주할 수 있는 공적 주택이나 민간임대 주택 공급이 지속된다면, 서울시 청년층 전출을 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.15-26
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• 2014

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.