회귀분석을 활용한 공동주택 하자보수비 예측모델 = Prediction Model to Defect Repair Cost of Apartment through Regression Analysis

국문 초록 (Abstract)

한국에서는 공동주택에 대한 하자와 품질문제로 소송이 급증하고 있다. 소송의 중요한 목적 중 하나는 하자보수비이며, 이를 예측하는 것은 입주자나 사업주체 양측에게 매우 중요하다. 본 연구에서는 공동주택 하자보수비 예측모델로서 회귀분석을 이용하였다. 또한, 다수의 선행연구에서 제안된 요인 풀을 정리하였다. 이중에서 본 연구는 공사비(CC), 공사비에 자연로그를 취한 값(LNCC), 세대수(HH), 공사기간(CP), 경과기간(EP)을 주요 요인으로 채택하였다. 종속변수로 하자보수비(DRC) 또는 하자보수비에 자연로그를 취한 값(LNDRC)을 예측하는데 있어 본 연구 모델은 회귀분석의 선결조건인 독립성이나 다중공선성 문제가 없는 동시에 설명력도 가장 우수한 것으로 확인되었다. 향후에도 공동주택 하자보수비 연구를 위한 다양한 요인을 발굴하고 분석방법을 고도화하는 노력이 지속되어야 할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Litigation associated with construction defects and quality issues in apartment housing has markedly increased in Korea. A key objective of such litigation is to estimate defect repair costs, an issue of mutual significance for both residents and project developers. This study develops a regression-based predictive model to estimate defect repair costs in apartment complexes. Based on an integrated review of prior studies, construction cost, its natural logarithm, number of dwelling units, construction period, and elapsed period were selected as major explanatory variables. When predicting the defect repair cost or its logarithmic form, the proposed model satisfied the key assumptions of regression analysis independence and absence of multicollinearity while achieving the highest explanatory power. Future research should further explore additional determinants and refine analytical methodologies for modeling defect repair costs in multi-family housing.