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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국감정평가학회 감정평가학논집 감정평가학논집 제19권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
5 - 26 (22page)

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오피스 임대료의 결정요인을 규명하고 가치추정의 시도는 꾸준히 진행되어왔다. 그 동안 건물의 물리적 특성과 입지적 특성의 유의성을 밝혀왔으나, 도시경관 형성과 사회경제적 가치와 연관이 있는 건물외관 디자인의 심미성에 대한 분석은 전무하였 다. 이에 본 연구에서는 그동안 시간과 비용의 한계로 측정하기 어려웠던 건물의 심 미성을 건물 이미지를 활용한 컴퓨터비전과 머신러닝 기술을 통하여 측정하고 임대 료 추정을 시도하였다. 서울시 오피스 각 건물의 사진을 바탕으로 디자인 수준에 대 해 전문가 평가를 실시하고, 컴퓨터비전으로 추출한 이미지 특성값 벡터를 머신러 닝하여 본 연구의 전체표본의 심미성을 측정하였다. 월 순점유비용을 임대료 개념 으로 측정하여 건물 및 입지특성 변수들과 추정된 심미성 변수, 이미지 특성값 벡터 로 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 문 제를 보완하고 추정모형을 정교화 하는데 기여할 수 있을 것이다.
#Office Real Estate Market #Rent Price #Architectural Design #Aesthetics #Computer Vision #Machine Learning

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곽윤희 / 2008 / 서울시 오피스 시장의 임대료 결정요인 분석 / 부동산학보 (33):193~204 dbpia 금상수 / 2013 / 서울시 오피스 빌딩 등급 분류기준에 관한 실증분석 / 서울도시연구 14(2):67~81 dbpia 김경민 / 2016 / 기계학습을 통한 공동주택 가격결정요인 분석 / 주거환경 14(3):29~40 google schola 김경민 / 2010 / 연립방정식을 활용한 오피스시장 예측모형 - 서울 오피스시장을 대상으로 / 국토계획 45(7):21~29 dbpia 김동환 / 2015 / 오피스빌딩서비스품질과 임대료의 인과관계 분석 / 대한부동산학회지 33(2):375~395 google schola

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