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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김한수
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
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2015년 현재, 우리나라 전체 주택 중 아파트는 59.9%의 비중을 차지하며 매년 증가하는 추세이다. 또한 아파트에 대한 수요는 고객이 생각하는 가치에 따라 다양하게 변화하고 있기 때문에 아파트의 수요 트렌드를 이해하고 분석하고 대응하는 것은 매우 중요한 의의를 지닌다.
그러나 현재 아파트 트렌드에 대한 분석은 주로 지엽적인 주제를 다루거나 정형 데이터를 기반으로 하는 경향이 있기 때문에 아파트 수요 트렌드라는 정성적인 개념을 분석하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 빅데이터 분석기법 중 텍스트 마이닝을 활용하여 아파트 관련 뉴스기사를 분석하고, 아파트 수요 트렌드와 그에 따른 특징을 도출하고자 하였다.
분석 결과 아파트 수요에 대하여 개발, 거래, 분양, 입지, 정책, 주거환경, 투자?수익 등 7개의 테마별로 17개의 주요 트렌드가 도출되었으며, 7개의 테마 중 입지와 주거환경에 대한 관심이 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과인 아파트 수요 트렌드와 특징, 그에 따른 시사점은 건설기업에게는 새로운 상품을 준비하기 위한 참고자료로써, 정부 입장에서는 공공 복지를 위해 주택정책 개선에 대한 의사결정의 참고자료로써 유용하게 활용될 수 있다.
그러나 현재 아파트 트렌드에 대한 분석은 주로 지엽적인 주제를 다루거나 정형 데이터를 기반으로 하는 경향이 있기 때문에 아파트 수요 트렌드라는 정성적인 개념을 분석하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 빅데이터 분석기법 중 텍스트 마이닝을 활용하여 아파트 관련 뉴스기사를 분석하고, 아파트 수요 트렌드와 그에 따른 특징을 도출하고자 하였다.
분석 결과 아파트 수요에 대하여 개발, 거래, 분양, 입지, 정책, 주거환경, 투자?수익 등 7개의 테마별로 17개의 주요 트렌드가 도출되었으며, 7개의 테마 중 입지와 주거환경에 대한 관심이 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과인 아파트 수요 트렌드와 특징, 그에 따른 시사점은 건설기업에게는 새로운 상품을 준비하기 위한 참고자료로써, 정부 입장에서는 공공 복지를 위해 주택정책 개선에 대한 의사결정의 참고자료로써 유용하게 활용될 수 있다.
목차
제 1장. 서론 11.1 연구의 배경 및 목적 11.2 연구의 범위 및 방법 2제 2장. 선행연구 및 관련 이론 분석 42.1 아파트 수요 트렌드 분석 관련 연구 42.2 텍스트 마이닝 (Text mining) 52.2 TF-IDF 가중치 52.3 LDA 토픽 모델링 6제 3장. 데이터 소스 및 분석 과정 83.1 데이터 소스 (Data Source) 83.2 아파트 수요 관련 뉴스기사 수집: 1단계 83.3 수집 뉴스기사 전처리: 2단계 103.4 아파트 수요 관련 키워드 도출: 3단계 123.5 아파트 수요 관련 토픽 도출 및 테마 분류: 4단계 163.6 테마별 트렌드의 주요 특징 도출: 5단계 23제 4장. 아파트 수요 트렌드 및 주요 특징 도출 244.1 아파트 수요 종합 트렌드 244.2 개발 트렌드의 특징: 테마 1 264.3 거래 트렌드의 특징: 테마 2 284.4 분양 트렌드의 특징: 테마 3 294.5 입지 트렌드의 특징: 테마 4 304.6 정책 트렌드의 특징: 테마 5 314.7 주거환경 트렌드의 특징: 테마 6 334.8 투자?수익 트렌드의 특징: 테마 7 344.9 소결 35제 5장. 결론 38참고문헌 40<부록> 44Abstract 75감사의 글 77
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