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문재인 정부의 부동산정책 평가와 향후 정책 방향2025.01.141. 문재인 정부의 부동산정책 문재인 정부는 주거공공성 강화를 기본 방향으로 하여 투기 수요 차단, 주택 공급 확대, 임차인 보호 등의 정책을 추진했다. 그러나 부동산 금융 및 조세 정책의 방향 설정에 실패하면서 부동산 가격이 급등하고 국민의 신뢰를 얻지 못했다. 2. 집값 안정을 위한 대책 문재인 정부의 부동산 정책은 규제 일변도였으며, 주택 공급 확대, 실수요자 보호, 다양한 투자 상품 육성 등 종합적인 대책이 부족했다. 향후 적절한 용적률 상향, 재개발·재건축 촉진, 지방 이주 실수요자 지원, 부동산 펀드 등 다각도의 정책이 ...2025.01.14
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대한민국 부동산 세금 정책에 대한 논의2025.04.251. 부동산 세금 정책 한국의 부동산 세금 수준은 국제적으로 높은 편인지 낮은 편인지에 대한 논란이 있다. 정부는 보유세 수준이 높지 않다고 주장하지만, 거래세와 양도세 등을 포함하면 OECD 국가 중 상위권에 속한다는 분석도 있다. 최근 급격한 세금 인상으로 인한 납세자의 부담 증가와 경제 활력 저하 우려가 제기되고 있다. 정부는 부동산 가격 안정화를 위해 세금 정책을 활용하고 있지만, 그 방식과 속도에 대한 논란이 지속되고 있다. 2. 부동산 가격 안정화 정책 정부는 부동산 가격 상승에 대응하기 위해 다양한 정책을 시행해왔지만,...2025.04.25
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집값 상승에 따른 부동산 정책의 문제점과 개선방안2025.01.211. 집값 상승의 원인 2017년 이후 부동산 가격이 급격히 상승한 원인으로는 미국의 금리 인하와 이에 따른 저금리 기조, 그리고 정부의 수요예측 오류로 인한 공급부족 등이 주요했던 것으로 나타났다. 저금리로 인해 대출이 용이해지면서 많은 사람들이 집을 구매했고, 이로 인해 집값이 지속적으로 상승하는 현상이 나타났다. 2. 부동산 관련 정책의 문제점 정부의 부동산 정책은 시기적으로 늦었고, 부동산 가격 상승의 원인을 세금 문제로 한정하여 정책의 방향을 제한했다는 문제점이 있었다. 또한 부동산 관련 정책을 수립할 때 다양한 이해관계자...2025.01.21
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Jutla의 e비즈니스 모델 유형에 대한 설명과 사례2025.05.101. Jutla의 e-비즈니스 모델 Jutla는 e-비즈니스 모델을 중개자형, 제조업체형, 경매형 세 가지 유형으로 분류하였습니다. 각 모델은 고유한 특징과 장점을 가지며 다양한 사례들이 존재합니다. 중개자형 모델은 공급자와 소비자 사이에서 중개인 역할을 수행하며, 제조업체형 모델은 기업이 제조 과정에서 부가가치를 창출하는 모델입니다. 경매형 모델은 소비자가 가격을 제시하고 공급자가 동의할 경우 거래가 이루어지는 모델입니다. 2. 중개자형 모델 중개자형 모델은 온라인 플랫폼이나 마켓플레이스를 통해 공급자와 소비자를 연결하여 거래를 ...2025.05.10
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부동산 정책의 유형 및 정책 실패요인 분석2025.05.061. 부동산 정책의 종류 부동산 시장 과열방지를 통한 가격안정은 수요와 공급을 조절하는 정책을 통해 이루어진다. 정부는 수요는 억제하고 공급은 확대하는 정책을 통해 시장에서 균형가격이 하락하도록 유도한다. 공급활성화 정책은 임대 주택, 신규 분양 등 건설경기 부양을 도모하는 공급확대와 재건축 등 주택건설규제 완화를 통해 이루어진다. 수요억제정책은 거래규제, 조세강화, 대출규제 등으로 구성된다. 2. 대출규제 정책 대출규제는 LTV(주택담보인정비율), DTI(총부채상환비율), DSR(총부채상환능력)을 통해 이루어진다. 정부는 이를 지...2025.05.06
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빅데이터 분석 적용사례 조사2025.01.241. 마케팅 분야의 빅데이터 활용 최근 기업들은 소비자의 행동 패턴을 예측하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립하기 위해 빅데이터 분석을 적극 활용하고 있습니다. 아마존은 소비자의 구매 기록과 검색 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 상품 추천 시스템을 운영하고 있으며, 이를 통해 소비자 만족도를 크게 향상시키고 매출 증가에도 기여하고 있습니다. 2. 의료 분야의 빅데이터 활용 의료 데이터는 그 양과 복잡성이 매우 방대하여, 이를 단순히 사람의 판단만으로는 효율적으로 분석할 수 없습니다. 하지만 빅데이터 분석 기술을 활용하면 환자의 병력, 유...2025.01.24
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조선대학교 A+ / 빅데이터 사례 과제 레포트2025.05.111. 심야버스 노선 최적화 서울시는 심야전용 버스인 '올빼미버스'의 9개 노선을 확정하고 운행을 시작했습니다. 이 과정에서 서울시는 방대한 자료를 수집한 후 빅데이터 분석을 실시하였습니다. KT의 통화량 데이터와 시가 보유한 교통 데이터를 활용하여 심야 유동인구를 분석함으로써 교통수요를 산출하였고, 이를 통해 최적의 버스노선을 도출하는데 활용하였습니다. 2. SG종합운영시스템 한국전력은 SG종합운영시스템(Smart Grid Integration Operation System)의 구축을 완료하였습니다. 이 시스템은 계통운영 정보와 고...2025.05.11
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마이크로 모빌리티 서비스의 효과적인 수요 예측2025.01.201. 수요 예측 마이크로 모빌리티 서비스인 전동 킥보드의 수요를 정확하게 예측하기 위해서는 과거의 이용 기록 데이터와 더불어 계절적인 변동, 특별한 이벤트 등 다양한 외부 요인을 종합적으로 고려해야 합니다. 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 변화하는 상황에 신속하게 대응할 수 있는 정교한 예측 모델을 구축하는 것이 중요합니다. 2. 데이터 수집 수요 예측을 위해서는 사용자의 주행 패턴, 이용 시간대, 이동 거리 등의 이용 기록 데이터와 날씨 정보, 이벤트 및 축제 일정 등 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 이렇...2025.01.20
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부동산 빅데이터2025.05.031. 부동산 시장과 조세제도 부동산은 자산의 기능을 하지만 다른 재화를 생산하는 수단이 되기도 하고 거주의 공간이 되기도 한다. 부동산에서 발생하는 차익을 얻기 위하여 보유하기도 하지만, 부동산을 직접 사용하기 위해 보유하기도 한다. 이러한 이유로 부동산은 일반 재화에 비해 보편적이고 강한 수요가 나타난다. 하지만 토지의 부증성으로 공급에 제약이 있어 시장 질서가 확립되기 어렵고, 국토를 구성하는 일부분으로 공공성을 갖는 자산이기 때문에 수요와 공급의 조절이 필요하다. 2. 부동산 관련 정보와 빅데이터 부동산의 효율적 관리를 위하여...2025.05.03
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기업의 빅데이터 활용 사례와 전략2025.05.121. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리 도구로 처리하기 어려웠던 대량의 정형 및 비정형 데이터로부터 가치를 추출하는 기술입니다. 빅데이터의 특징은 3V(Volume, Velocity, Variety)로 정의되며, 데이터의 양이 매우 많고 처리 속도가 빠르며 다양한 종류의 데이터를 포함합니다. 빅데이터는 기업 경영에 있어서 매우 중요한 자원으로 인식되고 있으며, 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고 의사 결정을 지원하는 데 활용됩니다. 2. 아마존의 빅데이터 활용 사례 아마존은 고객들로부터 생성되는 방대한 양...2025.05.12
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