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    아파트 거래량에 영향을 미치는 부동산 비정형 빅데이터의 구축 및 실증연구 = A study on the construction and empirical study of real estate unstructured big data that influence on apartment treatransaction

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    https://www.riss.kr/link?id=T15526552

    • 저자
    • 발행사항

      서울 : 서울벤처대학원대학교, 2020

    • 학위논문사항
    • 발행연도

      2020

    • 작성언어

      한국어

    • KDC

      321.32 판사항(6)

    • DDC

      333.33 판사항(23)

    • 발행국(도시)

      서울

    • 형태사항

      vii, 80장 : 삽화, 도표 ; 26 cm

    • 일반주기명

      지도교수: 최민섭
      참고문헌 수록

    • 소장기관
      • 국립중앙도서관 국립중앙도서관 우편복사 서비스
      • 서울벤처대학원대학교 중앙도서관 소장기관정보
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    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    정보통신기술 발전과 인터넷 사용량의 증가로 정보의 실시간 검색이 가능하게 되면서 아파트 거래량과 뉴스 기사를 저장하여 심층적 분석하는 것에 대한 관심도 증대하고 있다. 본 연구는 아파트 관련 뉴스와 구글 정보검색의 비정형 빅데이터를 수집하여 부동산 빅데이터 데이터베이스를 구축하고 아파트 거래량과 부동산 빅데이터가 어떠한 인과관계를 가지고 있는가를 분석하였으며, 이를 통하여 아파트 거래량에 영향을 미치는지 실증연구하였다. 구축된 아파트 관련 뉴스 빅데이터에서 도출된 토픽 분류를 통하여 아파트 거래량에 미치는 영향이 기간별로 차이가 날 것이라는 가정하에 분석을 시작하였다. 아파트 관련 뉴스를 토픽 분류별 분석을 통하여 아파트 거래량에 기간별로 차이가 나타날 것이라고 가정하여 분석하였다.
    분석 결과, 아파트 관련 뉴스의 기사량이 증가하면 4개월 후 아파트의 거래량에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 토픽 분류 변화가 발생하면 4개월 후 아파트의 거래량에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 반응이 발생하는 원인은 아파트 관련 뉴스 기사량에서 근거로 찾을 수 있다. 아파트 관련 기사량의 증가는 아파트 거래량과 인과관계가 있었으며 토픽 분류의 증가는 거래량과의 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 그리고 아파트 거래량은 뉴스 기사량과 4개월간의 시차를 두고 발생하고 토픽 분류도 4개월간의 시차를 두고 발생하여 아파트 거래량에 정(+)의 영향을 미친다는 사실을 유추할 수 있었다. 즉 본 연구에서 부동산 비정형 빅데이터를 분석하여 기사량이 변화한다는 것은 아파트 거래량과 관련하여 시장에 영향을 미친다는 사실을 분석하였다.
    본 연구의 한계와 개선하여야 할 방안으로는 본 연구에서는 텍스트 기반의 뉴스 기사를 빅데이터를 통하여 분석하였지만, 텍스트 기반 이외의 추가적인 음성과 동영상 관련 자료도 분석할 수 있고, 부동산 관련 분야를 분석할 수 있는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 관련 연구가 필요하다고 본다.
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    정보통신기술 발전과 인터넷 사용량의 증가로 정보의 실시간 검색이 가능하게 되면서 아파트 거래량과 뉴스 기사를 저장하여 심층적 분석하는 것에 대한 관심도 증대하고 있다. 본 연구는 ...

    정보통신기술 발전과 인터넷 사용량의 증가로 정보의 실시간 검색이 가능하게 되면서 아파트 거래량과 뉴스 기사를 저장하여 심층적 분석하는 것에 대한 관심도 증대하고 있다. 본 연구는 아파트 관련 뉴스와 구글 정보검색의 비정형 빅데이터를 수집하여 부동산 빅데이터 데이터베이스를 구축하고 아파트 거래량과 부동산 빅데이터가 어떠한 인과관계를 가지고 있는가를 분석하였으며, 이를 통하여 아파트 거래량에 영향을 미치는지 실증연구하였다. 구축된 아파트 관련 뉴스 빅데이터에서 도출된 토픽 분류를 통하여 아파트 거래량에 미치는 영향이 기간별로 차이가 날 것이라는 가정하에 분석을 시작하였다. 아파트 관련 뉴스를 토픽 분류별 분석을 통하여 아파트 거래량에 기간별로 차이가 나타날 것이라고 가정하여 분석하였다.
    분석 결과, 아파트 관련 뉴스의 기사량이 증가하면 4개월 후 아파트의 거래량에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 토픽 분류 변화가 발생하면 4개월 후 아파트의 거래량에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 반응이 발생하는 원인은 아파트 관련 뉴스 기사량에서 근거로 찾을 수 있다. 아파트 관련 기사량의 증가는 아파트 거래량과 인과관계가 있었으며 토픽 분류의 증가는 거래량과의 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 그리고 아파트 거래량은 뉴스 기사량과 4개월간의 시차를 두고 발생하고 토픽 분류도 4개월간의 시차를 두고 발생하여 아파트 거래량에 정(+)의 영향을 미친다는 사실을 유추할 수 있었다. 즉 본 연구에서 부동산 비정형 빅데이터를 분석하여 기사량이 변화한다는 것은 아파트 거래량과 관련하여 시장에 영향을 미친다는 사실을 분석하였다.
    본 연구의 한계와 개선하여야 할 방안으로는 본 연구에서는 텍스트 기반의 뉴스 기사를 빅데이터를 통하여 분석하였지만, 텍스트 기반 이외의 추가적인 음성과 동영상 관련 자료도 분석할 수 있고, 부동산 관련 분야를 분석할 수 있는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 관련 연구가 필요하다고 본다.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서 론 1
    • 1. 연구의 배경 및 목적 1
    • 2. 연구의 범위 및 방법 4
    • 3. 연구의 내용 및 구성 5
    • Ⅰ. 서 론 1
    • 1. 연구의 배경 및 목적 1
    • 2. 연구의 범위 및 방법 4
    • 3. 연구의 내용 및 구성 5
    • Ⅱ. 이론적 고찰 7
    • 1. 아파트 거래량의 의의와 현황 7
    • 가. 아파트 거래량의 의의 7
    • 나. 아파트 거래량의 현황 8
    • 2. 빅데이터의 의의와 현황 8
    • 가. 빅데이터 출현 배경 8
    • 나. 빅데이터의 개념 및 특징 11
    • 다. 빅데이터의 처리를 위한 주요기술 13
    • 라. 빅데이터 처리를 위한 분석기술 14
    • 마. 빅데이터의 도입 사례 14
    • 3. 비정형 데이터의 의의와 현황 17
    • 가. 빅카인즈와 토픽 모형 17
    • 나. 정보검색 20
    • 4. 선행연구 고찰 및 기존 연구와의 차별성 23
    • 가. 아파트 거래량 관련 선행연구 23
    • 나. 빅데이터 관련 선행연구 27
    • 다. 비정형데이터 관련 선행연구 30
    • 라. 기존연구와의 차별성 36
    • Ⅲ. 비정형 빅데이터의 구축 38
    • 1. 기사량 38
    • 2. 토픽 분류 40
    • 3. 구글 정보검색 41
    • Ⅳ. 연구설계 및 실증 분석 43
    • 1. 연구설계 43
    • 가. 연구모형 및 가설설정 배경 43
    • 나. 연구방법론 46
    • 2. 실증분석 결과 49
    • 가. 기사량과 아파트 거래량 50
    • 나. 토픽 분류와 아파트 거래량 52
    • 다. 구글 정보검색과 아파트 거래량 65
    • Ⅴ. 결 론 67
    • 1. 연구결과의 요약 및 시사점 67
    • 2. 연구의 한계 및 향후 연구과제 68
    • 참 고 문 헌 70
    • Abstract 79
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    참고문헌 (Reference)

    1. 부동산학원론, 6판, 조주현, 건국대학교 출판부, , 2012

    2. 빅데이터 산업 동향, 김규남, 방송기술저널, , 2015

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    4. 빅데이터 분석을 위한 요소 기술, 홍명헌, 국산학기술학회 학술대회논문집, 394-395, , 2014

    5. 새로운 미래를 여는 빅데이터 시대, 정지선, 한국정보화 진 흥원, 31, , 2013

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    8. 소셜 미디어 정보를 이용한 실업률 예측, 김은섭, 나종화, 한국산업정보학회, 제18권 제6호, 95-101, , 2013

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    1. 부동산학원론, 6판, 조주현, 건국대학교 출판부, , 2012

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    47. 우리나라 가구의 주택 전 월세 선택 결정 요인 분석, 한국부동산분석학회, 부동산 연구, 정의철, 심종원, 제16집 제3호, 152, , 2010

    48. 인터넷 검색 활동과 주택 가격 및 거래량 간 동적 관계 분석, 한국부동산연구원, 부동산연구, 유정석, 김대원, 제24집 제2호, 125-140, , 2014

    49. 뉴스와 주가:빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사 결정모형, 한국지능정보시 스템학회, 김남규, 정승렬, 김유신, 지능정보연구, 제18권 제2호, 143-156, , 2012

    50. 주택가격지수와 관련된 세 가지 에세이 : SPAR 지수, 지수의 평활화, 주택가격과 거래량의 관계, 방송희, 한성대학교 박사학위논문, , 2010

    51. 모델의 불확실성을 반영한 아파트가격지수 예측 모형 연구, 한국감정원 부동산연구원, 부동산 분석, 김경외, 김영효, 제1권 제1호, 27-49, , 2015

    52. 일기자료 연구에서 토픽모델링 기법의 활용 가능성 검토, 서울대학교 비교문화연구소, 비교문화연구, 남춘호, 제22집 제1호, 89-135, , 2016

    53. 백화점형 할인점 개발을 위한 빅데이터 기반 소비자 행태 및 입지특성 분석에 관한 연구, 한국부 동산학회, 이상엽, 김현동, 부동산 학보, 제63집, 174, , 2015

    54. 비즈니스를 위한 데이터 과학, Data science for business: What you need to know about data mining and data_analytic thinking(강권학 역), Fawcett, T., Provost, F., 한빛미디어, , 2013

    55. 온라인상의 기업 및 소비자 텍스트 분석과 이를 활용한 온라인 매출 증진전략, 한국경영과학회, 한국경영과학회지, 김지연, 최정혜, 정예림, 조우용, 제14권제2호, 82, , 2016

    56. 뉴스 빅 데이터와 구글 정보 검색이 아파트 거래량에 미치는 영향에 관한 실증 연구, 한국주거 환경학회, 주거환경, 2018 vol.16 no, 최민섭, 김윤식, 2 통권40호, 411-426, , 2018

    57. 국민건강 미래예측 시스템 구축방안 : 빅데 이터를 활용한 건강위험 예측방안 모색을 중심으로, 한국보건사회연구원, 보건복지포럼, 정영호, 고숙자, 통권193호, 43-52, , 2012

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