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한국감정평가학회> 감정평가학 논집> 인공지능 기술을 활용한 서울시 오피스 건물의 심미성 측정과 임대료 추정모형 적용연구

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인공지능 기술을 활용한 서울시 오피스 건물의 심미성 측정과 임대료 추정모형 적용연구

Use of Artificial Intelligence Techniques to Assess Architectural Aesthetics and Estimate the Rent Price of Office Buildings in Seoul

원재웅 ( Won Jaewoong ) , 김유리안나 ( Kim Yurianna ) , 황병훈 ( Hwang Byounghoon )
  • : 한국감정평가학회
  • : 감정평가학 논집 19권1호
  • : 연속간행물
  • : 2020년 04월
  • : 5-26(22pages)

DOI

10.23843/as.19.1.1


목차

I 서론
II 선행연구 검토
III 분석방법
IV 분석 결과
V 결론 및 시사점
참고문헌

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오피스 임대료의 결정요인을 규명하고 가치추정의 시도는 꾸준히 진행되어왔다. 그동안 건물의 물리적 특성과 입지적 특성의 유의성을 밝혀왔으나, 도시경관 형성과 사회경제적 가치와 연관이 있는 건물외관 디자인의 심미성에 대한 분석은 전무하였다. 이에 본 연구에서는 그동안 시간과 비용의 한계로 측정하기 어려웠던 건물의 심미성을 건물 이미지를 활용한 컴퓨터비전과 머신러닝 기술을 통하여 측정하고 임대료 추정을 시도하였다. 서울시 오피스 각 건물의 사진을 바탕으로 디자인 수준에 대해 전문가 평가를 실시하고, 컴퓨터비전으로 추출한 이미지 특성값 벡터를 머신러닝하여 본 연구의 전체표본의 심미성을 측정하였다. 월 순점유비용을 임대료 개념으로 측정하여 건물 및 입지특성 변수들과 추정된 심미성 변수, 이미지 특성값 벡터로 실증분석하였다. 회귀분석 결과, 건물 이미지의 심미성 변수는 임대료에 유의한 영향을 미치며, 심미성 한 단위가 증가할 때마다 임대료가 평당 15,406원 증가하는 것으로 추정되었다. 심미성 변수는 모형 적합도를 증가시키는 것으로 나타났으나, 이미지 특성값 벡터를 포함했을 때 모형 적합도의 변화는 미비하였다. 반면에, XGBoost 머신러닝 방법으로 추정하였을 때, 이미지 특성값 벡터는 변수간 중요도가 높은 것으로 나타났다. 또한, XGBoost의 모형 적합도는 회귀분석보다 월등히 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 향후 부동산 가치추정과 관련하여 변수설정 문제를 보완하고 추정모형을 정교화 하는데 기여할 수 있을 것이다.
While many studies have examined the determinants of rent price of office building, very little studies have explored the price impacts of the aesthetics of office buildings. This study used computer vision and machine learning technologies to assess the architectural aesthetics and estimated the rent price of office buildings in Seoul. Based on the building images crawled from Google image, experts in architecture fields evaluated each office building. Using the computer vision, we extracted feature vectors from images and conducted the machine learning to predict aesthetics from building images we collected. Controlling for structural and locational variables, we conducted both OLS and XGBoost estimates of the rent price measured as the monthly net occupancy cost. In the OLS, the results showed the significant effect of aesthetics on the rent price, but the image feature vector was not shown to increase the model fit. In the XGBoost, however, the image feature vector showed high importance among variables for the model fit. This study contributes to better specifying the price model via reducing the possibility of unobserved variable bias and using new techniques.

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  • : 사회과학분야  > 지역개발
  • : KCI등재
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1프롭테크와 부동산의 가치

저자 : 전재범

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1-2 (2 pages)

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2인공지능 기술을 활용한 서울시 오피스 건물의 심미성 측정과 임대료 추정모형 적용연구

저자 : 원재웅 ( Won Jaewoong ) , 김유리안나 ( Kim Yurianna ) , 황병훈 ( Hwang Byounghoon )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 5-26 (22 pages)

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오피스 임대료의 결정요인을 규명하고 가치추정의 시도는 꾸준히 진행되어왔다. 그동안 건물의 물리적 특성과 입지적 특성의 유의성을 밝혀왔으나, 도시경관 형성과 사회경제적 가치와 연관이 있는 건물외관 디자인의 심미성에 대한 분석은 전무하였다. 이에 본 연구에서는 그동안 시간과 비용의 한계로 측정하기 어려웠던 건물의 심미성을 건물 이미지를 활용한 컴퓨터비전과 머신러닝 기술을 통하여 측정하고 임대료 추정을 시도하였다. 서울시 오피스 각 건물의 사진을 바탕으로 디자인 수준에 대해 전문가 평가를 실시하고, 컴퓨터비전으로 추출한 이미지 특성값 벡터를 머신러닝하여 본 연구의 전체표본의 심미성을 측정하였다. 월 순점유비용을 임대료 개념으로 측정하여 건물 및 입지특성 변수들과 추정된 심미성 변수, 이미지 특성값 벡터로 실증분석하였다. 회귀분석 결과, 건물 이미지의 심미성 변수는 임대료에 유의한 영향을 미치며, 심미성 한 단위가 증가할 때마다 임대료가 평당 15,406원 증가하는 것으로 추정되었다. 심미성 변수는 모형 적합도를 증가시키는 것으로 나타났으나, 이미지 특성값 벡터를 포함했을 때 모형 적합도의 변화는 미비하였다. 반면에, XGBoost 머신러닝 방법으로 추정하였을 때, 이미지 특성값 벡터는 변수간 중요도가 높은 것으로 나타났다. 또한, XGBoost의 모형 적합도는 회귀분석보다 월등히 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 향후 부동산 가치추정과 관련하여 변수설정 문제를 보완하고 추정모형을 정교화 하는데 기여할 수 있을 것이다.

3기성시가지 필지별 토지이용 변화 예측을 위한 기계학습 모델 개발에 관한 연구: 서울시 신축 발생 예측을 중심으로

저자 : 노승철 ( Noh Seungchul ) , 김태현 ( Kim Taehyun ) , 이석준 ( Lee Sukjun ) , 임재욱 ( Lim Jaewuk ) , 고진수 ( Ko Jinsoo )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 27-52 (26 pages)

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본 연구는 서울시를 대상으로 건물의 신축위치를 예측하는 기계학습 모델을 구축하고 적용가능성에 대한 시사점을 제공하는데 목적을 두었다. 연구범위는 2006~2015년까지 서울시 전체 필지이며, 예측 대상은 건물의 신축이 일어나는 필지이다. 예측을 위해 필지, 건물, 주변환경 속성 등 총 59개의 변수를 구축하였으며, 모형은 지지벡터 머신, 인공신경망, 의사결정나무, 사례기반추론, 로지스틱 회귀분석, 그래디언트 부스팅 등 6개 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 예측결과 중요도 상위 4개변수(대지면적, 지목, 주변지역의 과소필지 비율, 지가)를 사용한 의사결정나무 모형의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 예측모델이 주된 몇 개의 변수로 모델을 구축하는 것이 더 나은 결과를 보일 수 있으며 데이터에 따라 적합한 알고리즘이 다르다는 것을 의미한다. 따라서 예측모델의 구축과 적용을 위해서는 데이터를 다양한 알고리즘과 환경에 적용하는 관련 연구의 축적이 필요할 것으로 보인다.

4프롭테크(Proptech)와 가치평가: 랜드북 AI 가치평가를 사례로

저자 : 임혜연 ( Lim Haeyeon )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 53-71 (19 pages)

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본 연구는 최근 주목받고 있는 프롭테크 분야의 AI 가치평가 기술을 고찰하기 위하여 AI 가치평가 엔진을 개발하여 서비스하고 있는 국내 기업인 스페이스워크의 랜드북 서비스를 사례로 살펴보았다. 먼저 국내 부동산 분야에서 AI 가치평가가 필요한 이유를 데이터를 통해 살펴보고, 랜드북 AI 가치평가를 구성하는 빅데이터 및 인공지능 기술(심층강화학습)에 대해 살펴보았다. 또한, 이를 활용하여 소규모 개발의 사업성을 평가하는 랜드북 서비스와 해당 기술을 도시재생사업에 적용할 수 있는 방안에 대해서도 제시하였다. AI 가치평가는 효율성 측면에서 부동산 정보를 분석하는데 투입되는 비용을 낮추고, 형평성 측면에서는 정보 비대칭성을 해소하여 부동산 거래와 개발 분야의 진입장벽을 낮춘다는 점에서 의의가 있다.

5벡터오차수정모형을 이용한 하위시장별 주택미분양 영향요인 분석: 경기도와 경상남도의 분양 및 재고시장을 중심으로

저자 : 김리영 ( Kim Leeyoung ) , 서원석 ( Seo Wonseok )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 75-100 (26 pages)

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이 연구는 주택분양시장의 미분양에 관심을 두고 현재 미분양 적체가 증가하고 있으며 전국에서 가장 많은 미분양물량을 보유한 경상남도와 과거 전국에서 가장 많은 미분양이 누적되었으나 이후 상당 부분 적체가 해소된 경기도를 대상으로 미분양에 영향을 주는 주택시장별 요인을 비교ㆍ분석하고 이에 따른 정책적 시사점을 제시하였다. 구체적으로 이 연구는 기존 연구에서 다루었던 주택공급, 지역경제요인, 거시경제요인 이외에도 분양가격, 분양가 대비 재고주택가격 그리고 주택시장의 소비심리 요인의 지역별 영향 및 미분양주택의 장기균형을 그랜저인과분석 및 벡터오차수정모형을 이용해 파악하였다. 분석결과 미분양 변동의 원인이 되는 요인은 지역 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 경상남도는 미분양에 있어 미분양 자체의 영향과 더불어 지역의 경제적 요인에 의한 영향이 크게 작용하였지만, 경기도는 미분양 자체의 영향이 장기적으로 감소하면서 소비심리, 분양가격, 재고주택가격 등 다양한 요인이 복합적으로 영향을 미친다는 점을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 지역이 가진 주택시장 여건에 따라 분양시장에 미치는 영향은 차이가 있으며, 분양시장과 재고주택시장과의 관계 역시 경기도는 상호 밀접한 보완관계를, 경상남도는 차별적인 관계를 형성하고 있다는 사실을 파악하였다.

6공동주택 지배구조와 입주자 집합행동이 관리비에 미치는 영향

저자 : 조성자 ( Jo Seoung-ja ) , 임재만 ( Lim Jae-man )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 101-123 (23 pages)

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공동주택은 전유공간에 대한 사적 소유권과 공용공간에 대한 집합 소유권이 결합된 유형의 부동산으로, 공용공간은 공동주택단지의 공유자원으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 공동주택 관리에 입주자, 입주자대표회의, 관리주체 등 다양한 이해관계자가 정보비대칭 상황에서 각자 자신의 효용극대화를 위해 행동한다는 대리인이론(Agency Theory)과 집단 내 개인의 행동을 설명하려는 집합행동이론(Collective Action Theory)에 기초하여 공동주택의 관리비 결정요인을 탐색했다. 본 연구에서 선택한 이론 변수는 관리방식과 세대수, 단지의 이질성, 소유형태 등이다. 연구결과 복도유형, 난방유형, 시설 수 등 물리적 요소가 관리비에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 결과를 보였다. 그러나 이론적 예상과 달리 관리방식과 소유형태는 관리비에 유의한 영향을 미치지 않았으며, 세대수와 집단의 이질성은 관리비를 낮추는 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그럼에도 이론적 근거에 기초하여 공동주택 관리 문제를 해석하려는 시도에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.

7실물옵션을 이용한 주택재개발사업의 최적 분양시점과 사업가치 평가

저자 : 진연화 ( Jin Yeon Hwa ) , 유정석 ( Yu Jung Suk )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 125-163 (39 pages)

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본 연구에서 주택재개발사업의 사례는 미래의 불확실성에 따라 다양한 사업위험이 존재하며, 경기침체 등에 따라 사업성 하락으로 사업추진이 오랫동안 표류하면서 사업 기간을 확정하지 못하고 장기간 지연되고 있는 사업이다. 따라서, 본 연구에 적용할 사업 가치 평가 방법으로는 연속시간 체계의 무한 만기 실물옵션인 S-M(Samuelson-Mckean) 모형이 적합한 분석기법이라 할 수 있다. 기본적으로 S-M모형은 시간적 개념보다는 경제적으로 타당한 최적 임계점을 최적 개발 시점으로 추정할 수 있다. 본 연구에서는 S-M 모형에 부동산의 사용가치를 반영하여 최적 분양시점을 추정하는 S-M(수정) 모형을 제안하였다. 이 모형으로 주택재개발사업의 최적 분양시점을 산출한 결과, 기초자산가격이 최적 분양시점(임계점)보다 낮게 산출되었다. 또한, 이 모형의 결괏값을 NPV 모형과 비교ㆍ분석하였다. 결론적으로, 2016년 관리처분 당시 이 사업의 사업성이 낮아서 미래로 일정 기간 동안 분양시점을 연기하고 사업지연이 불가피한 것으로 산출되었다. 또한, 3년이 지나간 후 2019년 분양 당시 S-M(수정) 모형으로 최적 분양시점을 산출한 결과, 기초자산가격의 상승과 전세가율 하락 등으로 사용가치를 하향 조정하는 경우 최적의 분양 시점(임계점)을 충족하지 못하였지만, 분양이 가능함을 확인할 수 있다.

8재난위험 정보공개가 주택가격에 미치는 영향: 서울시 침수예상도 공개 사례를 중심으로

저자 : 서정석 ( Seo Jungseok ) , 오지훈 ( Oh Jihun ) , 김정섭 ( Kim Jeongseob )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 165-185 (21 pages)

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재난위험 정보공개는 주민들의 재난위험에 대한 인식을 제고하고 재난에 대비한 자기보호 행동을 유도할 수 있는 효과적인 재난관리정책 중 하나이다. 하지만 재난위험 정보공개 정책은 그 필요성에도 불구하고 재난위험지역에 포함됨에 따른 부동산가격 하락을 우려하는 주민들의 반대로 널리 적용되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 2014년 9월부터 웹 사이트에 침수위험지도를 공개하고 있는 서울시 사례를 바탕으로 재난위험 정보공개가 재난위험지역에 포함되는 주택가격을 하락시키는지 여부를 실증적으로 분석하였다. 구체적으로 서울시의 침수위험지도 공개 전후 2년간의 연립ㆍ다세대 주택 매매 데이터를 활용하여 이중차분법과 임의절편모형을 적용한 헤도닉 가격모형을 구축하고 침수위험 정보공개의 효과를 분석하였다. 분석 결과, 침수위험은 주택가격에 부정적인 영향을 미치고 있지만, 침수위험 정보공개 자체가 위험지역 내의 주택가격을 추가적으로 하락시키지는 않는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 재난위험 정보공개가 주택가격에 미치는 영향이 항상 부정적인 것은 아님을 실증적으로 보여주며, 재난위험정보의 부동산가치평가에의 활용 등 감정평가 실무에서도 활용될 수 있을 것이다.

9수도권 베이비부머 가구의 주거이동과 주거입지 선택의 영향 요인

저자 : 김진후 ( Kim Jin Hoo ) , 조강현 ( Cho Kang-hyun ) , 이재수 ( Lee Jae-su )

발행기관 : 한국감정평가학회 간행물 : 감정평가학 논집 19권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 187-214 (28 pages)

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이 연구는 2018년 주거실태조사자료를 이용하여 수도권 베이비부머 가구를 대상으로 주거이동과 주거지 선택에 영향을 미치는 요인을 분석하고 시사점을 제시하였다. 분석 결과, 경제적 특성에서는 총자산과 총부채가 주거이동과 향후 이주계획에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 가구 소득의 영향은 유의하지 않다. 가구 특성에서는 자녀와 동거하는 가구는 자녀 교육 및 통근을 위해 원거리보다 근거리 이동을 선택하는 경향을 보이며, 현재 거주 주택에 계속 거주하는 것을 선호한다. 그러나 가구주 은퇴여부는 주거이동에 영향을 미치지 않는다. 주택 특성에서는 자가 가구보다 임차 가구의 주거이동이 경향이 높고, 노후 주택 거주가구는 근거리 주거이동을 선호한다. 베이비부머 가구의 주거만족도 요인은 부분적으로는 주거이동과 주거지 선택에 영향을 미친다. 주택구조 및 내부성능 만족도가 높으면 계속 거주를 희망하며, 어메니티 및 교통 접근성의 만족도가 높으면 지역내 이동은 선호하지만, 원거리 이주 경향은 낮다. 본 연구는 최신 자료를 이용하여 수도권 베이비부머 가구의 주거이동 경험과 이주계획에 미치는 다양한 요인을 다각적으로 분석했다는 점에서 학술적 의의가 있다.

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