중년여성의 피부 유형과 피부 관리 및 피부 상태와의 관계 분석

전해정 한국미용학회 2024 한국미용학회지 Vol.30 No.4

This study aims to analyze the differences in skin conditions and care methods according to skin types in middle-aged women, and to propose effective care methods to promote the formation of proper skincare habits. The study was conducted through a survey of 249 women aged 40-60 from April 29 to May 3, 2024. The results showed that middle-aged women with dry skin had prominent issues with moisture deficiency and wrinkles, those with oily skin experienced excess sebum and breakouts, and those with sensitive skin exhibited high sensitivity. Therefore, personalized care tailored to each skin type is necessary, with an emphasis on exfoliation for dry skin. The findings indicate that personalized approaches considering the specific characteristics of skin conditions are essential for middle-aged women’s skincare. Skin elasticity and pigmentation emerged as significant factors. Ultimately, proper skincare education is crucial for improving skin health. Future research should include a comprehensive skincare guide encompassing various skin conditions and care methods.

부동산 뉴스와 아파트 매매가격과 거래량 간의 관계에 대한 빅데이터 시계열 분석

전해정 한국부동산법학회 2020 不動産法學 Vol.24 No.2

본 연구는 빅데이터인 부동산 뉴스가 아파트 매매가격과 아파트거래량에 미치는 영향을 아파트매매가격, 아파트거래량, ‘상승’ 관련 기사 수와 ‘하락’ 관련 기사 수를 변수로 설정하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용해 분석하였다. 본 연구의 시간적 범위는 2010년 1월부터 2019년 12월까지로 하였고 공간적 범위는 서울시로 설정하였다. 실증분석결과, 아파트거래량과 아파트매매가격은 서로 양(+)의 영향을 미치는 것을 알 수가 있었고 아파트 상승 관련 기사는 아파트매매가격과 아파트거래량에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 반대로 아파트 하락 관련 기사는 아파트매매가격과 아파트거래량에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 아파트 상승 기사 수 모형과 하락 기사 수 모형 모두에서 아파트매매가격이 차지하는 설명력이 아파트거래량보다 높은 것을 확인하였다. 본 연구결과에 따르는 시사점은 아파트거래량과 아파트매매가격은 양(+)의 관계가 있으므로 정부는 지역별 아파트거래량과 아파트매매가격을 지속적으로 모니터링 해 주택시장 상황에 맞는 정책을 펼쳐 주택시장 안정화에 노력 해야 한다. 또한, 뉴스기사와 주택시장 간에는 상당히 밀접한 관계가 있으므로 정부는 부동산 관련 뉴스 기사를 지속적으로 모니터링하여 주택시장의 움직임을 예측할 필요성이 있고 이를 위해 빅데이터를 활용한 선진화된 주택시장 예측 프로그램 구축에 정부는 장기적인 관점에서 예산을 편성하고 지원을 해야 한다. This study analyzed the relationship between real estate news, apartment price and trading volume using a vector autoregressive model (VAR). The variables were apartment price, trading volume, the number of articles related to‘rise’ and the number of articles related to‘fall’. The temporal range from January 2010 to December 2019, and the spatial range was set to Seoul City. As a result of empirical analysis, it was found that the trading volume and apartment price had a positive effect on each other, and news related to rise showed that the apartment price and trading volume had a positive effect, and conversely, news related fall were found to have a negative effect on apartment price and trading volume. In addition, it was confirmed that the explanatory power of the apartment was higher than the trading volume in both news related to rise and news related to fall. The implication of this study is that the trading volume and apartment price have a positive relationship, so the government should continuously monitor the trading volume and apartment price and implement policies to suit the housing market situation to try to stabilize the housing marke. In addition, since there is a very close relationship between the news coverage and the housing market, the government should continuously monitor real estate news to predict the movement of the housing market. The government needs to prepare and support a budget in the long term in order to build an advanced housing market prediction program using big data.

오피스 시장 버블에 관한 연구: RADF 검정과 GSADF 검정을 이용하여

전해정 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.4

본 연구는 오피스 시장에 버블의 존재유무를 RADF 검정법과 GSADF 검정법을 이용하여 실증분석하였다. 본 연구의 자료는 서울시 프라임 오피스 임대료와 매매가격 자료를 사용하였고 분석 기간은 2001년 1분기부터 2021년 1분기까지로 구성하였으며 오피스 임대수익률은 임대료와 매매가격에 로그를 취하여 산출하였다. 분석결과, 서울시 프라임 오피스 시장에 버블이 존재한 기간은 3개의 기간이 존재하였고 2007년 4분기부터 2008년 2분기, 2018년 1분기부터 2019년 1분기, 2019년 3분기부터 2021년 1분기로 나타났다. 반면, 오피스 시장의 버블이 안정적인 시기는 2004년-2007년, 2009년-2017년인 것을 확인할 수 있다. 본 연구에 따르는 정책적 시사점은 정부는 오피스 시장도 버블이 존재하는 바, 부동산시장 안정화를 위해서 지속적으로 오피스 시장의 버블 수준을 모니터링하고 공표해 시장참여자에게 정확한 시장정보를 제공할 필요성이 있다.

지역별 오피스텔 시장 경기 국면 변동: 마코프 국면전환 AR 모형을 이용하여

전해정 한국부동산법학회 2024 不動産法學 Vol.28 No.2

본 연구는 지역별 오피스텔 시장의 경기변동 국면을 마코프 국면전환 AR 모형을 이용해 분석하였다. 본 연구의 공간적 범위는 전국, 서울시 5대 권역인 도심권, 동북권, 동남권, 서북권, 서남권과 지방으로 하였고 시간적 범위는 2018년 1월부터 2024년 1월까지로 설정하였다. 국면전환확률을 살펴보면, 지방의국면1의 지속기간이 58개월 이상으로 장기 불황국면일 가능성이 있는 반면에 서울 동북권과 서북권은 국면2가 계속 유지될 확률은 각각 약 96.5%와 92.8%이고 평균 지속기간이 28.499개월과 13.807개월로호황기가 계속 유지할 가능성이 더 높은 것으로 나타났다. 각 국면에 대한 확률분포를 살펴보면, 전국과지방은 분석기간 대부분 불황기인 국면1이 지속었지만 서울 동북권과 서북권은 차이는 존재하나 2018년초부터 2022년 후반까지 호황기인 국면2가 지속된 것으로 나타났다. This study analyzed the business regime of the officetel market by region using Markov switching model. The spatial scope was the nationwide and the five major regions of Seoul, and the provinces, and the temporal range was set from January 2018 to January 2024. Looking at the probability of regime switching, The duration of regime 1 in the provinces is more than 58 months, so there is a possibility that it will be a long-term recession. In the northeast and northwest areas of Seoul, the probability that regime 2 will continue is approximately 96.5% and 92.8%, respectively, and the average duration is 28.499 months and 13.807 months, showing that the boom period is more likely to continue. Looking at the probability distribution for each regime, it was found that regime 1, a recession period, continued for most of the nationwide and provinces throughout the analysis period, but regime 2, a boom period, continued from early 2018 to late 2022, although there were differences in the northeast and northwest areas of Seoul.

빅데이터와 텍스트마이닝을 이용한 부동산시장 동향분석

전해정 한국디지털정책학회 2019 디지털융복합연구 Vol.17 No.4

This study is on the trend of real estate market using text mining and big data. The data were collected through internet news posted on Naver from August 2016 to August 2017. As a result of TF-IDF analysis, the frequency was high in the order of housing, sale, household, real estate market, and region. Many words related to policies such as loan, government, countermeasures, and regulations were extracted, and the region – related words appeared the most frequently in Seoul. The combination of the words related to the region showed that the frequencies of 'Seoul – Gangnam', 'Seoul – Metropolitan area', 'Gangnam – reconstruction' and 'Seoul – reconstruction' appeared frequently. It can be seen that the people's interest and expectation about the reconstruction of Gangnam area is high. 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

A study on the impact of changes in consumer sentiment on the housing market in Korea

전해정 서울시립대학교 도시과학연구원 2017 도시과학국제저널 Vol.21 No.3

This study examined the effect of consumer sentiment on housing market upon the trading volume and price in the housing market through the panel Vector Auto-Regression analysis employed on monthly data collected from 15 metropolitan cities and local provinces in Korea. Results of the empirical analysis revealed the positive (+) influence of consumer sentiment upon trading volume and price in the housing market together with the negative (−) influence of interest rate of CDs and actual construction of residential buildings and the positive (+) one of the index of industrial production upon trading price in the housing market. The results imply that the moves of trading volume and price in the housing market would be dependent on the speculation on trading price of houses in the housing market. It also suggests that the consumer sentiment can be employed as a variable to predict moves in the housing market.

낙태죄 규정의 위헌성 여부 : 헌법재판소 2012. 8. 23, 2010헌바402 결정

전해정 이화여자대학교 젠더법학연구소 2013 이화젠더법학 Vol.5 No.1

베이지안 네트워크를 활용한 상가 경매 낙찰가율에 영향을 미치는 요인 분석

전해정 한국부동산경영학회 2020 부동산경영 Vol.21 No.-

본 연구는 다중회귀분석과 베이지안 네크워크를 이용해 수도권 상가 낙찰가율에 영향을 미치는 요인을 실증분석하였다. 종속변수는 상가낙찰가율로 독립변수는 상가낙찰율, 회사 채수익률, 산업생산지수, 상업용 건축물착공현황과 경제심리지수로 설정하였다, 시간적 범 위는 2003년 1월부터 2019년 12월까지로 하였고 공간적 범위는 수도권인 서울, 경기, 인천 으로 설정하였다. 실증분석결과, 서울시 상가낙찰가율에 상업용 건축물착공현황이 가장 많은 영향을 미치고 경기도 상가낙찰가율에는 회사채수익률이 가장 많은 영향을 미치고 경 제심리지수도 많은 영향을 미치는 것을 알 수가 있었다. 인천 상가낙찰가율에는 경기도 상 가낙찰가율이 영향을 가장 많이 미치고 산업생산지수가 그 다음으로 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지역별로 상가 낙찰가율에 영향을 미치는 요인은 차이가 있지만 전반적 으로 경제성장, 공급과 유동성이 많은 영향을 미치고 인근 지역의 낙찰가율도 영향을 미치는 것으로 알 수 있었다. This study empirically analyzed the factors influencing the retail property aution price ratio in the metropolitan area using multiple regression analysis and Bayesian network approach. The dependent variable was set as the auction price ratio, and the independent variables were set as the auction ratio, corporate bond yield, industrial production index, commercial building construction, and economic sentiment index. The time range was from January 2003 to December 2019, and the spatial range was Seoul, Gyeonggi and Incheon. It was found that commercial building construction had the most influence in Seoul, corporate bond yield had the most influence in Gyeonggi-do, and the economic sentiment index also had a great influence. It was found that the Gyeonggi-do auction price ratio had the most influence on the Incheon auction price ratio, followed by the industrial production index. Although there are differences in factors affecting the auction price ratio for each region, it was found that overall, economic growth, supply and liquidity have a great influence, and the auction price ratio in the neighbor region also has an effect.

오피스 시장 예측에 관한 연구: 연립방정식을 활용하여

전해정 한국부동산법학회 2023 不動産法學 Vol.27 No.1

This study is to predict the office market using the simultaneous equation of office sales price and rent. The variables are office sales price, rental price, vacancy rate, industrial production index, corporate bond yield rate, and the number of unemployed in Seoul, and the office sales price model and rental price model were established using these variables. The spatial scope is Seoul, and the temporal scope is from the first quarter of 2001 to the first quarter of 2021. As a result of the office sales price model, it was found that a 1% increase in the office rental price would increase the office sales price by 0.922%, and a 1% increase in the industrial production index would increase the office sales price by 1.686%. As a result of the the office rental price model, office rental price increases by 0.325% when the office sales price increases by 1%, and office rental price increases by 0.531% when the vacancy rate increases by 1%. It is judged that the vacancy rate has a positive (+) effect on rental price because there are similar trends in office rental price and vacancy rate, and the vacancy rate has risen due to low growth, and the rental price has risen due to the rise in real estate prices. As a result of the simulation, it was found that the prediction result of the simultaneous equation model predicted the actual office sales price and rent well. 본 연구는 오피스 매매가격과 임대료의 연립방정식을 이용해 오피스 시장을 예측하는 연구이다. 본 연구의 변수는 오피스 매매가격, 임대료, 공실률과 거시경제변수인 산업생산지수, 회사채수익률과 서울시 실업자수이고 이를 이용해 오피스 매매가격모형과 임대료 모형을 설정하였다. 본 연구의 공간적 범위는 서울시이고 시간적 범위는 2001년 1분기부터 2021년 1분기로 하였다. 오피스 매매가격 모형의 분석결과, 오피스 임대가격이 1% 상승하면 오피스 매매가격이 0.922% 상승하며, 산업생산지수가 1% 상승하면 오피스 매매가격이 1.686% 상승하는 것으로 나타났다. 오피스 임대료 모형의 분석결과, 오피스 매매가격이 1% 상승할 때 오피스 임대료는 0.325% 상승하고 공실률이 1% 상승하면 오피스 임대료는 0.531% 상승한다. 오피스 임대료와 공실률의 유사한 변동추이와 저성장으로 인해 공실률은 높아지지만 자산가격의 상승으로 인해 임대료가 높아지는 현상에 기인해 임대료에 공실률이 양(+)의 영향을 미치는 것으로 판단된다. 시뮬레이션 결과, 연립방정식모형의 예측결과가 실제 오피스 매매가격과 임대료를 잘 예측하는 것으로 나타났다.

서울시 5대 권역 주택시장 경기변동 : 마코프 국면전환모형을 이용하여

전해정 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.8

본 연구는 서울시 5대 권역인 동북권, 동남권, 도심권, 서북권, 서남권의 2006년 1월부터 2022년 2월까지의 주택시장의 경기변동을 마코프 국면전환모형을 이용해 실증분석하였다. 5대 권역 모두에서 AIC값과 SBIC값을 비교한 결과, 상수항과 오차항의 분산이 국면에 따라 다른 마코프 국면전환모형이 더 우수한 것으로 나타났다. 국면 전이확률과 국면별 예상 지속기간을 살펴보면, 동북권, 동남권과 서남권은 불황기가 유지될 가능성이 높게 나타났고 도심권과 서북권은 호황기가 유지될 가능성이 높게 나타났다. 동남권의 경우 불황기가 유지될 확률이 96.9%이고 평균 지속기간이 32.521개월이고 호황기가 유지될 확률이 96.7%이고 평균 지속기간이 29.893개월로 다른 권역에 비해서 국면 전이확률과 국면별 예상 지속기간의 차이가 적게 나타났다. 권역별 각 국면의 확률분포를 살펴보면, 모든 지역에서 차이는 일부 존재하였지만 2017년부터 2021년까지는 호황기였던 것으로 나타났다.