고급주택 분양 성공 요인 및 분양률 예측 모델 개발 = Critical success factors and the development of a prediction model for the sales rate of luxury housing

국문 초록 (Abstract)

건설 시장의 변화는 새로운 시장의 개척을 필요로 하고 있다. 이전의 공동 주택 중심의 분양 시장은 건설 경기의 하락 및 수요자 층의 요구 변화로 인해 새로운 도전에 직면해 있으며, 주택 보급률 100% 시대는 주택 분양 사업의 다각적인모색을 요구하고 있다. 이에 새로운 주거 상품의 개발이 화두로 꼽히고 있으며, 소형의 도심형 주택, 전원형 특화 주택, 도심의 고급 주택 단지 등이 대안이 될 수 있다.
본 연구는 주택 시장의 변화에 따라 고급 주택 분양을 위한 실질적 지원 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해서 분양 성공요인을 파악하고 분양 성공률을 사업 초기에 가늠해볼 수 있는 지원 도구를 제시한다. 통계자료를 바탕으로, 사회경제학적 변화를 고려한 주택 시장의 변화기를 5단계로 구분하고, 고급 주택 사업이 향후 건설사의 수익 모델 중 하나로서 부각될 수 있음을 보여주었다. 요인분석을 통해 고급주택의 분양 성공에 미치는 영향 요인들을 5개의 상위요인, 30개의 하위요인으로 구분하여 추출하였으며, 회귀분석을 통해 요인들의 상관성 및 영향도를 분석하고, 선택된 변수들을 기반으로 인공신경망 기법을 활용하여 의사결정 지원 도구를 개발하였다. 개발된 모형의 오차율은 1.2%이며, 오차율의 표준편차는 0.172로서, 미래에 대한 추정모델로서 의미를 지닐 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 크게 두가지 측면에서 의의를 가진다. 첫째 실용적 의의, 둘째 연구적 의의이다. 급변하는 건설 환경에서 건설사들이 경쟁력을 가질 수 있는 것은 새로운 사업으로의 전환이며 이를 위한 기초적 연구가 필요하다. 본 연구는 주택 사업의 변화 패러다임의 제시, 성공요인의 파악, 추정 모델의 개발은 향후 건설사의 사업성 분석을 위한 근거자료로서 실용적으로 활용될 것으로 기대된다. 본 연구가 가지는 연구적 의의는 데이터의 추출 및 선정, 이용에 대한 일련의 과정을 정립하였다는 데 있다. 이전의 연구들은 신규 사업에 대한 성공요인 파악 및 이를 근거로한 지원 모델 개발 과정이 연결되지 못하는 한계가 있었다. 본 연구에서 제시하는 과정은 요인분석을 통한 요인의 1차 정제, 회귀분석을 통한 요인의 2차 정제(상관성 해결), 인공지능을 통한 의사결정 지원 모델의 개발이다. 요인분석 및 인공지능이 지니는 상관성 검토의 한계와 회귀분석이 약한 추정모델의 정확도 등을 상호간에 보완함으로써 더욱 정밀하고 신뢰성 높은 연구과정을 제시하였으며, 이는 향후 유사 연구 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서언 1
• 1.1. 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2. 연구의 방법 및 흐름 2
• 1.3. 연구분석 자료 및 분석 방법 4
• 2. 기존 문헌 고찰 및 주택 시장의 변화 분석 7
• 2.1. 개요 7
• 2.2. 기존의 연구 7
• 2.2.1. 공동주택 분양 관련 연구 7
• 2.2.2. 의사결정 모델 관련 연구 15
• 2.3. 주택 사업의 시대적 흐름 17
• 2.4. 주택 시장의 주요 변화 동인 26
• 2.5. 소결 29
• 3. 분양 성공에 미치는 주요 요인 분석 30
• 3.1. 개요 30
• 3.2. 분양에 영향을 미치는 요인들 31
• 3.2.1. 고급주택 분양 결정 요인 조사 31
• 3.2.2. 1차 요인 추출 34
• 3.3. 순위 분석 36
• 3.3.1. 자료의 수집 36
• 3.3.2. 설문의 신뢰성 분석 36
• 3.3.3. 순위 분석 37
• 3.3.4. 순위 분석 결과 38
• 3.4. 요인 분석 42
• 3.4.1. 분석의 개요 42
• 3.4.2. 요인분석 1차 42
• 3.4.3. 변수 제거 후 요인분석 49
• 3.4.4. 공동주택 요인 비교 분석 53
• 3.5. 요인분석 결과 고찰 56
• 3.6. 소결 59
• 4. 분양률 예측 모델 개발 60
• 4.1. 개요 60
• 4.2. 분석 자료 소개 61
• 4.2.1. 자료 수집 61
• 4.2.2. 자료 검토 및 코딩 63
• 4.3. 회귀분석 65
• 4.3.1. 다중선형회귀분석 65
• 4.3.2. 모형의 구축 66
• 4.3.3. 회귀모형의 분석 결과 75
• 4.4. 인공신경망을 통한 분양률 예측 모델 개발 77
• 4.4.1. 인공신경망 이론 77
• 4.4.2. 인공신경망 모형의 구축 83
• 4.4.3. 신경망의 학습 84
• 4.5. 소결 88
• 5. 결언 89
• 5.1. 연구결과의 요약 89
• 5.2. 연구의 의의 90
• 참고문헌 92
• 감사의 글 96
• 부록 1. 설문조사서 98
• 부록 2. 색 인 103