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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태경 (세종대학교 건축학과) 김한수 (Department of Architecture, Sejong University)
저널정보
한국건설관리학회 한국건설관리학회논문집 한국건설관리학회논문집 제18권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
13 - 25 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

빅데이터 기반의 아파트 수요 트렌드 분석에 관한 연구
김태경 건축학과 2017.01 학위논문
빅데이터 기반의 아파트 수요 트렌드 분석에 관한 연구
김태경 ,  김한수 한국건설관리학회논문집 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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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.
#빅데이터 #텍스트 마이닝 #아파트 수요 #트렌드

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참고문헌 (12)

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배정환 / 2014 / 토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 / 지능정보연구 20(2):109~122 dbpia Blei, D. / 2012 / Probabilistic Topic Models / Communications of The ACM 55(4):77~84 google schola 정철우 / 2012 / 텍스트마이닝을 활용한 건설분야 트랜드 분석 / 한국디지털건축인테리어학회 논문집 12(2):53~60 google schola 정다미 / 2013 / 사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위한키워드 추출 시스템 제안 / 지능정보연구 19(3):1~23 dbpia 김남균 / 2013 / 초고층 프로젝트 양중 계획의 실패 유형별 핵심 리스크 요인 분석 / 한국건설관리학회 논문집 14(4):73~83 dbpia

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