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비선형 예측모형을 활용한 모듈러주택 시장전망
Prospecting the Market of the Modular Housing Using the Nonlinear Forecasting Models 원문보기

한국건축시공학회지 = Journal of the Korea Institute of Building Construction, v.14 no.6, 2014년, pp.631 - 637  

박남천 (Construction Management & Economy Research Division, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology(KICT)) ,  김균태 (Construction Management & Economy Research Division, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology(KICT)) ,  김인무 (Department of Economics, Sungkyunkwan University) ,  김석종 (Power Planning Dept, Korea Power Exchange)

초록
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최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, following the application of modular housing techniques to not only residential sector, but also to business sector, the scope of modular housing market b expanding. In the case of other developed countries, such markets are entering into the maturity stage, though the market in Korea is n...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 정량적 예측기법을 활용한 모듈러주택 시장 전망을 하였다. 따라서 정성적 예측기법에 활용할 수 있는 주택유형 및 수요자 선호도 등을 고려하지 못하였다.
  • 본 연구의 목적은 시계열 자료 기반의 예측모형을 제시하고, 이를 기반으로 국내 모듈러주택 시장 수요를 예측하여 모듈러 주택 시장 규모를 전망하는 것이다.

가설 설정

  • 시나리오 3(저성장)은 공공투자 이후에 모듈러주택 시장이 저성장하는 경우로, 시장 초기단계 5년 동안 공공부문이 임대주택 시장의 공급자로 참여하여 매년 20% 성장을 한다. 그리고 5년 이후에는 민간 신규 주택건설 수요 증가와 동일한 성장률을 가지는 것으로 가정하였다.
  • 따라서 초기 5년동안 매년 30% 성장을 한다. 그리고 5년 이후에는 민간에서 안정적인 시장수요 확대로 2025년까지 20%의 높은 성장을 하는 것으로 가정하였다.
  • 따라서 초기 5년동안 매년 20% 성장을 한다. 그리고 5년 이후에는 시장이 활성화 되어 민간부분에서도 수요가 발생하여 2025년까지 10% 성장을 하는 것으로 가정하였다.
  • 현행 모듈러주택 시장은 공급자가 한정되어 있으며, 공공부분을 중심으로 제한적인 수요만 있다. 따라서 모듈러주택 시장의 초기단계는 공공부분을 중심으로 시장을 형성하고 점차 민간부분으로 시장 확대가 되는 것으로 가정4)하였다. 그리고 모듈러주택 시장 수요 예측을 위한 시나리오는 시장의 불확실성을 고려하여 Table 5와 같이 기준성장, 고성장, 저성장 3가지로 설정하였다.
  • 전술한 바와 같이 국내 모듈러주택은 시장형성 초기단계이기 때문에 시계열 자료가 충분하지 않아서 시장수요 예측이 곤란하다. 따라서 신규 주택건설에 대한 수요를 파악하여 신규 주택의 일부 비율을 모듈러 건축시스템을 적용한 모듈러주택 수요라고 가정한다면 신규 주택건설에 대한 수요 데이터를 모듈러주택 수요 예측 변수로 활용 할 수 있다. 다만, 시계열 데이터는 사회 환경의 다양한 변동요인에 영향을 받기 때문에 시계열 데이터의 불안정성에 관한 검증이 중요하다.
  • 본 연구에서는 외환위기, 서브프라임모기지 사태 등 금융관련 환경요인[7]을 변동요인의 적정 변수로 가정하고, 국내총생산(GDP)[11]과 신규 주택건설[11]의 증가 추이를 Figure 1과 같이 비교하였다. Figure 1 에서 막대그래프는 GDP, 실선은 신규주택 증가율을 나타낸다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
수요예측 기법의 특징은 무엇인가? 수요예측 기법은 예측기간에 따라 장기예측, 연차예측, 단기예측 등으로 나누어지며, 예측목적이나 상품의 종류에 따라 수요예측 방법이 달라진다. 수요예측 기법은 수요예측 적용 대상에 따라 적합한 예측기법을 선정하는 것이 중요하며, 수요예측 기법의 종류는 Table 1과 같이 크게 두가지 정성적 예측기법, 정량적 예측기법으로 구분한다.
수요예측은 무엇인가? 수요예측이란 수집된 자료조사를 기반으로 분석 결과를 종합하여 현재 시점에서 장래의 수요를 예측하는 것을 말한다. 
모듈러 건축시스템의 초기시장의 성장 예측에 어려움이 있는 이유는 무엇인가? 하지만 시장 도입 초기이므로 시장규모 성장 예측에 어려움이 있다[3]. 왜냐하면, 해외 모듈러주택의 경우 영국, 일본 등은 시장이 성숙단계에 접어들고 있어서 수요량 파악이 가능하나, 국내 모듈러주택은 아직까지 시장이 형성되어 있지 않아서 미래 시장규모 성장에 대한 전망이 어렵기 때문이다.
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참고문헌 (11)

  1. Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology. Development of construction technologies for one day housin. Seoul(Korea): KICT; 2011. p.1-23. 

  2. Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology. Development of construction technologies for one day housing. Seoul(Korea): KICT; 2012. p.1-2. 

  3. Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology. Development of construction technologies for one day housing. Seoul(Korea): KICT; 2013, p.106-117. 

  4. Kim HK, Kim TS. Time series analysis and prediction theory. 1th ed. Seoul(Korea): Kyung Moon Sa; 2003. p.3-12 

  5. Construction Association of Korea, Major construction statistics. fourth-quarter. Seoul(Korea): CAK.; 2012. p.1-4 

  6. Statistics Korea. Estimate of future household. Seoul(Korea): KOSTAT; 2012. p.2-37 

  7. The Bank of Korea. National accounts. Seoul(Korea): BOK; 2012. p.1-23 

  8. Ministry of Land Infrastructure and Transport. Measures to alleviate the burden on housing expenses of the people. 2014. p.2-7 

  9. Lee HS, Lee EY, Kim, YS. Time series analysis and forecast for labor cost of actual cost data. Journal of Korea Institute of Construction Engineering and Management. 2013 Jul 31;14(4):24-34 

  10. Korea Research Institute for Human Settlements, Short-term forecasting model for the housing market. Seoul(Korea): KRIHS; 2000, p.41-68 

  11. Statistics Korea, Statistical Information [Internet]. Seoul(Korea) :2013 Jul. 26 cited 2013 Sept. 25. Available from: http://kostat.go.kr/portal/korea/index.action 

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