$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

빅데이터 기반의 아파트 수요 트렌드 분석에 관한 연구
Trend Analysis of Apartments Demand based on Big Data 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.18 no.6, 2017년, pp.13 - 25  

김태경 (세종대학교 건축학과) ,  김한수

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

아파트는 우리나라 전체 주택 중 상당 부분을 차지하는 중요한 거주형태이며 매년 증가하는 추세이다. 아파트는 일반 국민에게 주거용뿐만 아니라 수익 상품으로서의 가치를 지니며, 건설기업에게는 주요 상품, 정부에게는 공공 복지를 위한 중요한 수단중 하나이다. 따라서 아파트의 수요 트렌드를 이해하고 분석하는 것은 고객의 요구 가치에 대응하는 아파트 개발과 부동산 정책수립을 위해 중요한 현안이다. 본 연구의 목적은 주요 일간지의 뉴스기사를 빅데이터 소스로 설정하고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 아파트 수요 트렌드를 분석하고 주요 특징을 도출하는데 있다. 연구 결과, 빅데이터 분석을 통해 개발, 거래, 분양, 입지, 정책, 주거환경, 투자 수익 등 7개의 테마별로 아파트 수요 관련 17개 주요 트렌드가 도출되었다. 본 연구에서 제안된 연구방법론은 향후 건설산업 관련 연구에 빅데이터 분석을 접목시키는데 유용하게 활용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Apartments are a major type of residence and their number has continuously increased. Apartments have multiple meanings in that for public they are not only for residence purpose but for investment, a major commodity for construction firms and a critical policy measure of public well-fare for the go...

주제어

#빅데이터   #텍스트 마이닝   #아파트 수요   #트렌드  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
일반 국민들에게 아파트가 갖는 의미는? 아파트는 우리나라 전체 주택 중 상당 부분을 차지하는 중요한 거주형태이며 매년 증가하는 추세이다. 아파트는 일반 국민에게 주거용뿐만 아니라 수익 상품으로서의 가치를 지니며, 건설기업에게는 주요 상품, 정부에게는 공공 복지를 위한 중요한 수단중 하나이다. 따라서 아파트의 수요 트렌드를 이해하고 분석하는 것은 고객의 요구 가치에 대응하는 아파트 개발과 부동산 정책수립을 위해 중요한 현안이다.
국내 아파트의 특징은? 아파트는 우리나라 전체 주택 중 상당 부분을 차지하는 중요한 거주형태이며 매년 증가하는 추세이다. 아파트는 일반 국민에게 주거용뿐만 아니라 수익 상품으로서의 가치를 지니며, 건설기업에게는 주요 상품, 정부에게는 공공 복지를 위한 중요한 수단중 하나이다.
아파트 수요 트렌드를 분석하고 주요 특징을 도출하는 목적은? 아파트는 일반 국민에게 주거용뿐만 아니라 수익 상품으로서의 가치를 지니며, 건설기업에게는 주요 상품, 정부에게는 공공 복지를 위한 중요한 수단중 하나이다. 따라서 아파트의 수요 트렌드를 이해하고 분석하는 것은 고객의 요구 가치에 대응하는 아파트 개발과 부동산 정책수립을 위해 중요한 현안이다. 본 연구의 목적은 주요 일간지의 뉴스기사를 빅데이터 소스로 설정하고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 아파트 수요 트렌드를 분석하고 주요 특징을 도출하는데 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (37)

  1. Bae, J. H., Han. N. G., and Song, M. (2014). "Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques" Journal of Intelligence and Information Systems, KIISS, 20(2), pp. 109-122. 

  2. Blei, D. (2012). "Probabilistic Topic Models" Communications of The ACM, 55(4), pp. 77-84. 

    상세보기 crossref

  3. Blei, D., Ng, A., and Jordan, M. (2003). "Latent Dirichlet Allocation" Journal of Machine Learning Research, 3, pp. 993-1022. 

  4. Chang, J. (2015). "Package 'lda' Collapsed Gibbs Sampling Methods for Topic Models" R cran, (Apr. 8, 2017) 

  5. DBGuide.net (2017). "Structured Data" Classification of collected data, (Feb. 22, 2017). 

  6. Jeon, H. J. (2016). "KoNLP." (Mar. 20, 2017). 

  7. Jeong, C. W., and Kim, J. J. (2012). "." Journal of The Korean Digital Architecture.Interior Association, KDAI, 12(2), pp. 53-60. 

    원문보기 상세보기

  8. Jeong, D. M., Kim, J. S., Kim G. N., Heo, J. U., On, B. W., and Kang, M. J. (2013). "A Proposal of a Keyword Extraction System for Detecting Social Issues" Journal of Intelligence and Information Systems, KIISS, 19(3), pp. 1-23. 

  9. Jeong, Y.C. (2013). "Big Data" Seoul, Communicationbooks. 

  10. Kang, M. S., and Suh, D. H. (2016). "Single-person household increases and housing market trend changes" KB Financial group INC., (Feb. 20, 2017). 

  11. Kang, S. H. (2013). "Construction industry and Big Data" Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 14(6), pp. 73-75. 

    원문보기 상세보기 crossref

  12. Kang, S. H., Kim, W. Y., and Yoo, W. S. (2014). "Awareness of construction companies and future direction about Big Data" CERIK, (Feb. 15, 2017). 

  13. KBA (2016). "Research Institute of KBA Analysis Report" Research Institute of Korea Appraisal Board, KBA, 5. 

  14. Kim, H. J., Jo, N. O., and Shin, K. S. (2015). "Text Mining-Based Emerging Trend Analysis for the Aviation Industry" Journal of Intelligence and Information Systems, KIISS, 21(1), pp. 65-82. 

    원문보기 상세보기 crossref

  15. Kim, J. E., and Kim, M. K. (2016). "Future housing trends seminar." Korea housing institute, , (Feb. 11, 2017). 

  16. Lee, D. J., Yeon, J. H., Hwang, I. B., and Lee, S. G. (2010). "Kind Korean Morpheme Analtzer" Seoul National University Intelligent Data Systems Laboratory, (Mar. 20, 2017). 

  17. Lee, S. J., and Kim. H. J. (2009). "Keyword Extraction from News Corpus using Modified TF-IDF" The Journal of Society for e-Business Studies, Society for e-Business Studies, 14(4), pp. 59-73. 

  18. Lee, Y. J., Lee, S. H., and Lee, J. S. (2014). "KB Kookmin Card's Marketing Activities and Use of Big Data" Korea Business Review, KASBA, 18(1), pp. 145-176. 

  19. Manning, C., Raghavan, P., and Schutze, H. (2009). "An introduction to information retrieval" Cambridge, Cambridge University Press. 

  20. Min, K. Y., Kim, H. T., and Ji, Y. G. (2014). "A Pilot Study on Applying Text Mining Tools to Analyzing Steel Industry Trends" The Journal of Society for e-Business Studies, Society for e-Business Studies, 19(3), pp. 51-64. 

    원문보기 상세보기 crossref

  21. NIA (2015). "A New Approach to the Future Strategy at age of Big data" IT&Future Strategy, NIA, 2015-14. 

  22. Oh, J. A. (2014). "A Case Study on the Interior Design of Medium and Small Size Apartment" Research Bulletin of Package Culture Design, KICD, 38, pp. 37-56. 

  23. Park, E. J., and Cho, S. Z. (2014). "KoNLPy: Korean natural language processing in Python" Journal of The 26th annual conference on Human & Cognitive Language Technology, KIISE, 26, pp. 133-136. 

  24. Park, J. H. (2017). "Journalism without Journalist" Seoul, Communicationbooks. 

  25. Park, J. H., and Song, M. (2013). "A Study on the Research Trends in Library & Information Science in Korea using Topic Modeling" Journal of the Korean Society for Information Management, KOSIM, 30(1), pp. 7-32. 

  26. Park, J. Y., and Suh C. W. (2015). "Analysis of Changes in the Housing Market Using TF-IDF Weight Model" KOREA REAL ESTATE ACADEMY REVIEW, KREA, 63, pp. 46-58. 

  27. Park, Y. S., Kim, M. K., Lee, H. J., and Cho, E. S. (2003). "A Trend Analysis of Consumers for the Development of Apartment Interior Design" Korean institute of interior design journal, KIID, 41, pp. 129-136. 

  28. Pillkahn, U. (2008). "Trends und Szenarien als Werkzeuge zur Strategieentwicklung" Paris, Publicis Corporate Publishing. 

  29. Seo, J. E., and Lee, G. S. (2012). "A Study on Expressiv e Methods and Current Status of Apartment Finishing Materials for Trend 'Nature'" Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design, AIK, 28(3), pp. 103-110. 

  30. Shin, D. H. (2016). "Computational journalism." Seoul, Communicationbooks. 

  31. Sievert, C., and Shirley, K. (2016). "LDAvis: A method for visualizing and interpreting topics" Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces, Association for Computational Linguistics, pp. 63-70. 

  32. Statistics Korea (2016). "2015 Population and Housing Census Total count result Press Release" Press release, Statistics Korea. 

  33. Suh, D. H. (2017). "Housing market settlement and forecast for 2016 through The KB Real Estate Statistics" KB Financial group INC., (Feb. 20, 2017). 

  34. TTA (2017). "Big data" Telecommunications word dictionary, TTA (Feb. 22, 2017). 

  35. TTA (2017). "Crawling" Telecommunications word dictionary, TTA (Mar. 13, 2017). 

  36. TTA (2017). "Informal data" Telecommunications word dictionary, TTA (Feb. 22, 2017). 

  37. You, E. S., Choi, G. H., and Kim, S. H. (2015). "Study on Extraction of Keywords Using TF-IDF and Text Structure of Novels" Journal of the Korea society of computer and information, KSCI, 20(2), pp. 121-129. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로