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본 연구는 XAI 방법론을 활용하여 아파트 가격과 지역 특성 간의 관계를 분석하고, 기존 머신러닝 방법론에서 설명하지 못했던 변수 간의 관계를 규명하는 것을 목표로 한다. 서울시 기초 구역 단위의 다양한 지역 변수(인구, 직종, 소득/소비)를 수집하여 2021년 아파트 실거래가 데이터를 기반으로 분석한 결과, 고소득 비중과 아파트수는 아파트 가격에 정(+)의 영향을 미치는 반면, 저소득 비중과 다세대 주택수는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
(저출산·고령화 시대) 수도권의 주택시장 특성과 장기적 주거입지 변화 예측
(Do it!) 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니
(Do it!) 공공데이터로 배우는 R데이터 분석 with 샤이니
하위시장별 전세시장 구조특성에 관한 연구
주택 가격의 지역간 상관 관계 분석 연구 : 수도권의 아파트 가격을 중심으로 =
돈이 없을수록 서울의 아파트를 사라
살집팔집 : 슈퍼아파트의 진짜 비밀
서울 아파트 상승의 끝은 어디인가 : 2020 수도권 입지의 대전환이 온다
(빅데이터로 예측하는) 대한민국 부동산의 미래
The impact of demographics on housing and non-housing wealth in the united states
Modelling spatial housing markets : theory, analysis, and policy
Modelling spatial housing markets : theory, analysis, and policy
부동산 개발과 시장 분석
부동산 트렌드 2026 : 하버드 박사 김경민 교수의 부동산 투자 리포트
전세가를 알면 부동산 투자가 보인다
Using locational equilibrium models to evaluate housing price indexes
지금도 사야 할 아파트는 있다 : 빠숑의 부동산 프리미엄 투자법
Valuing the built environment : GIS and house price analysis
KSII Transactions on Internet and Information Systems
전해정, U Hui Lee, 이봉규부동산정책연구
박정식; 오지훈; 원재웅KSII Transactions on Internet & Information Systems
Hae Jung Chun; U Hui Lee; Bong Gyou Lee한국빅데이터학회 학회지
이중목, 최수안, 우수한, 김성훈, 김태준, 우종필부동산학보
전해정부동산학보
전해정인문사회 21
전해정한국지적학회지
박서현; 김도형부동산분석
김지영, 김은정대한부동산학회지
박희석, 원제무Spatial Economic Analysis
Tae-Young Kim; Eunil Park; Doojin Ryu주택연구
서정석, 임미화, 한상욱, Sri Utami Purwaningati, 김정섭부동산경영
전해정주거환경
전해정주택연구
김태영; 류두진; 박은일부동산경영
전해정한국콘텐츠학회 논문지
황만연; 김성용실천공학교육논문지
조진형서울도시연구
홍하연, 이주형주택연구
송호창, 구자훈, 김태호전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
인구 및 주택에 관한 이론에 대해서 분석한다. 주요 연구 내용으로는 인구성장의 구조와 이해, 인구성장의 구성요인, 인구추세, 주거이동과 인구이동, 주택의 배분과정과 지역주택시장, 주택공급과 배분 및 금융, 주택의 수요, 시장실패와 주택문제, 주택선호와 주택소비유형, 정부의 인구정책과 주택정책 등이 있다전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 주택시장과 상업용 부동산 시장 분석에 필요한 이론과 실제에 대한 강의이다. 토지 지가 이론에 대한 강의를 시작으로 하여 주택시장 (Macro Housing Market, Housing Market and Structure, Separation of Housing Market etc)을 강의한다. 과목의 후반부는 상업용 부동산 (오피스 시장과 리테일 쇼핑몰 시장) 에 대한 분석을 강의하는데, 구체적으로는 기업의 입지선택과 교외화 현상, 상업용 시장 분석 (오피스 시장과 리테일 쇼핑몰), 부동산 사이클과 시계열 분석, 상업용 부동산 시장 예측 모형 등을 강의한다. 그 외에 REITs 시장 분석과 같은 부동산 금융에 대한 내용이 일부 첨가된다. 수강생들은 부동산 시장에 영향을 주는 대내외적인 요인들이 무엇이고, 이들이 부동산시장의 움직임에 어떤 영향을 주는지를 구체적인 자료를 바탕으로 이론적 측면에서 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
이 과목에서는 대도시와 중소도시, 농촌 등 지역의 성장과 퇴보, 인적 자원과 경제 자원의 공간적 집중과 분산, 경제활동의 공간 배분, 공간 효과의 정태성과 동태성, 비공간적인 정책의 공간적인 투영 과정 등을 해석하는데 경제학, 지리학, 경영학, 공간학 방법론들이 어떻게 적용될 수 있는 지를 검토한다. 자료의 구축과 분석, 모형 구조의 설정, 모형의 추정, 모형 적합도 분석 및 실험 등 분석 방법론의 전체 과정을 검토한다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전필 / 학사
공간의 생성, 발전, 성장 및 입지, 공간시장의 적정 규모이론, 공간 구조 및 토지이용, 집적화 및 클러스터, 주택 및 토지시장 분석, 인구 전망 와 공간경제 분석기법전선 / 대학원
이 과목은 도시계획의 가장 중요한 대상인 토지와 주택에 대한 다양한 정책과 제도를 이해하고, 이의 도시계획적 함의와 개선방안에 대한 계획가의 가치판단 능력을 배양하는데 목적이 있다. 이를 위해 토지·주택의 거래와 보유, 토지·주택시장과 가격체계, 택지개발과 재개발·재건축 및 주택공급, 조세와 부담금, 주택의 규모와 점유형태, 저렴주택과 주거복지 등에 대한 공공정책 및 규제를 비판적으로 고찰한다.전선 / 대학원
이 과목은 도시계획의 가장 중요한 대상인 토지와 주택에 대한 다양한 정책과 제도를 이해하고, 이의 도시계획적 함의와 개선방안에 대한 계획가의 가치판단 능력을 배양하는데 목적이 있다. 이를 위해 토지·주택의 거래와 보유, 토지·주택시장과 가격체계, 택지개발과 재개발·재건축 및 주택공급, 조세와 부담금, 주택의 규모와 점유형태, 저렴주택과 주거복지 등에 대한 공공정책 및 규제를 비판적으로 고찰한다.교양 / 학사
본 과목은 데이터를 처음 접하는 학생들에게 데이터 문해력의 기초를 제공한다. 인문학, 사회과학, 예체능 등을 포함한 다양한 전공의 학생들이 데이터의 종류와 특성에 따라 적절한 요약 및 시각화 방법을 학습하고 이를 해석하는 능력을 키우도록 돕는다. 궁극적으로는 데이터를 기반으로 주제를 찾아내고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목을 이수한 학생들은 인공지능 시대에 필수적인 데이터 분석 역량을 갖출 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 도시 및 지역계획을 수립하는데 필요한 개념과 방법론, 그리고 분석기법을 주로 다루게 된다. 특히 지역 인구예측, 지역 경제분석 및 예측, 도시공간구조, 토지수요-공급 분석, 생활권, 공간적 상호작용 모델 등이 포함된다. 이 과목에서는 학생들이 도시 및 지역계획을 수립하는데 선행되어야 할 도시 및 지역의 다양한 현상들을 이해하고 분석하는데 필요한 방법들을 실제 도시 및 지역에 적용하는데 역점을 둔다.전선 / 대학원
도시 내부구조에 대한 고전이론, 성장과 내부지역분화, 인구의 특성, 인구이동, 주택지역 분화와 도시구조, 형태, 기능지역, 도시팽창과 교통 문제 등을 다룬다. 분석기법과 사례 등도 함께 취급한다.전선 / 학사
인구의 지역적 분포, 구성, 성장과 변화 및 이동을 주로 취급한다. 이들 특징이 지역적 특성에 어떻게 반영되는가 하는 과정(process)을 우리나라의 몇 지역을 사례로 연구한다.? 또한 지역간의 인구이동 및 도시내부에서 인구이동현상과 그 요인 등을 분석한다.전선 / 학사
동아시아 사회·경제의 역사적 추이를 검토한다. 토지, 화폐, 농업, 상업, 조세, 인구 등 사회·경제를 구성하는 다양한 요소에서 나타나는 변화상과 특징, 시대적 상황과의 연관관계를 고찰한다.전선 / 대학원
스마트시티는 복잡 인프라 시스템의 확률 기반 모형의 구축과, 계측 데이터에 기반한 학습/업데이팅, 그리고 상황별 실시간 추론에 기반한 의사결정을 필수적으로 요구한다. 본 교과목은 이러한 정보공학 기반 인프라 시스템 관리의 기반이 되는 다음의 베이지안 이론과 방법론을 소개한다: (1) 데이터 기반 통계적 학습: 마르코프 체인 몬테 카를로, (2) 인과관계 모형 구축, 학습 및 추론: 베이지안 네트워크, (3) 커널 기반 학습 및 추론: 가우시안 프로세스, (4) 시그널 프로세싱: 베이지안 필터. 각 방법론을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 직접 실습하고, 재난재해 레질리언스, 안전, 생애주기 관리 등 다양한 인프라 관련 문제에 적용함으로써 스마트시티를 구현하는 데에 필요한 인프라 정보공학 핵심역량을 함양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
주택단지를 비롯한 다양한 목적의 단지개발을 위하여, 계획과 설계, 엔지니어링 차원에서 해야 할 일들을 두루 다루어 본다. 특히, 단지계획의 이론과 실행되어지고 있는 지침 및 기준에 대해서 탐구하고, 실제 단지를 대상으로 직접 가상적 계획을 해 봄으로써 계획 및 설계 능력을 향상시킨다.전선 / 대학원
이 과목은 도시발생 초기부터 현대에 이르기까지 동서양 도시 및 도시계획의 역사를 연구한다. 고대, 중세, 현대에 걸쳐 다양한 도시구조 및 형태를 만들어낸 도시계획의 변천사에 초점을 두는 한편 시대별 도시형성의 문화적, 역사적 배경을 함께 연구한다. 각 시대별 도시의 발전과정과 주요 도시계획 활동을 연구하고 이들이 각 시기의 건축, 예술, 기술, 정치, 사상과 어떻게 연계되어 있는가를 이해해 본다. 시기별로 주요한 도시계획 및 설계안, 도시계획 및 설계가, 도시계획 및 설계사상을 점검하고 이의 현대적 함의를 점검한다. 현대 도시계획의 사상적 연원 및 진화에 대한 이해를 통해 계획가로서 올바른 역사지식과 시대정신을 배양한다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음