정보통신기술 발전에 따른 상업용 부동산의 이용행태 변화와 기계학습을 활용한 지역별 미래전망 연구
A Study on Regional Forecasting Framework Using Machine Learning According to the Changes in Commercial Property Behaviors with ICT Growth
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초록
정보통신과학기술 발전의 영향에 따른 사회·경제 전반의 여건변화는 도시 생활공간의 변화를 가져왔으며, 이는 주거뿐만 아니라 상업용 부동산 시장에 까지 영향을 미치고 있다. 특히, 인터넷시장의 활성화, 소비 트렌드의 변화 등으로 상업용 시장은 도시의 공간변화와 더불어 큰 변화를 맞이하고 있으며, 이러한 경향은 다시 사회·경제 전반에 영향을 미치고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 환경변화가 상업용 부동산 수요와 이용행태 변화에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 향후 상업용 부동산 수요 및 변화를 전국 및 지역별로 전망하고자 하였다. 분석 결과, 도시공간의 변화와 함께 상업용 부동산 시장의 수요와 행태도 지역별로 차별화되고 있는 것을 파악할 수 있었다. 특히, 제1, 2종 근린생활시설의 경우, 강원, 충북, 제주 등의 지역에서 거래 감소가 전망되었으며, 판매시설의 경우, 수도권을 중심으로 거래 증가가 전망되었고, 업무시설은 경상권, 대전, 세종, 울산지역에서 거래가 증가할 것으로 전망되었다. 본 연구는 상업용 부동산의 향후 지역별 거래 전망을 통해 신도시 계획 및 도시 내 상업용 부동산 공급계획에 적정 상업용 부동산 비율과 수요에 따른 적정공급량을 산출할 수 있는 정책적 참고자료로서 의의가 있다.
Abstract
Advanced information and communication technology (ICT) stimulates several changes in our lives, including social economics and living environments. Especially in urban areas, those changes stretch to commercial properties such as the emerging needs of e-commerce and spending behaviors of customers. Now, our commercial properties face several big movements which may affect our ecosystems in social economics in several ways. This study aims to explore how such ecosystems operate in diverse fashions and to present how our ecosystems would be changed in the near future with jurisdictional level. This study found several significant clues that the future demands of commercial properties may differ and vary across jurisdictions with changes in urban spatial. To be specific, our results found that the demand forecasting of the facility groups for the first- and second-category will have negative trends across Gangwon-si, Choong-chung-do, and Jeju-si in the near future. Also, sales facilities show positive trends in the central business district (CBD) area and similar trends can be found for office facilities in Daejeon-si, Sejong-si, and Ulsan-si. This study expects that the developed framework in this study can play a meaningful role as a policy decision supporting tool since estimated demands in commercial properties can prove useful in urban planning, such as in identifying the appropriate supply that meets certain demands.
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