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정보화 시대에 걸 맞는 부동산 기술론의 발전 방향2025.05.121. 부동산 기술의 배경 인터넷이 보급되고 정보통신 기술이 발달하면서 부동산 시장에 큰 영향을 미치고 있다. 온라인을 통해 부동산 정보가 활발하게 유통되면서 정보 취득과 이용에 드는 비용, 시간, 공간의 제약이 크게 감소했다. 소셜네트워크 서비스를 통해 정보가 자발적으로 공유되고 정보 수요자와 공급자 간 경계가 허물어지면서 부동산 정보의 융합과 디지털화가 이루어졌다. 2. 기술 발달로 인한 문제점 온라인 정보로 인해 부동산 정보가 왜곡되어 전달되는 사례가 발생했다. 매물 정보가 과장되어 올라오면서 실제 방문 시 다른 모습을 확인하는...2025.05.12
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데이터를 활용한 부동산시장 분석(적용사례)2025.05.161. 부동산 빅데이터 플랫폼 부동산 빅데이터 플랫폼은 다양한 공공기관에서 제공한 정보를 수집하여 데이터를 가공해 소비자에게 제공하는 형태를 말한다. 건물, 토지, 거래정보, 세금, 등기, 청약 등 분산되어 이는 정보를 통합해서 정리한 후 시각화하여 부동산 빅데이터맵을 쉽고 빠르게 검색해서 활용할 수 있는 시스템이다. 2. 리치고 리치고는 빅데이터 분석 회사인 데이터노즈가 만든 부동산 빅데이터 시스템으로 빠르게 변화하는 부동산 시장에 데이터 분석 기술을 이용해 소비자들이 합리적인 판단을 할 수 있도록 도움을 준다. 리치고에 들어가면 ...2025.05.16
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부동산투자 7계명2025.04.261. 부동산 정보 수집 부동산 정보는 현장에서 직접 얻어야 하며, 분양업자의 말만 믿어서는 안 된다. 정확한 정보를 얻기 위해서는 직접 현장을 방문하여 부동산 가치를 확인해야 한다. 2. 수익성 있는 부동산 투자 부동산 투자에서는 시세차익보다는 부동산 이용을 통한 수익이 더 중요해졌다. 매달 이익을 얻을 수 있는 부동산에 투자하는 것이 좋다. 3. 부동산 정책 및 제도 이해 부동산 정책과 제도에 대한 이해가 중요하다. 새로운 규제 정책이 나와도 틈새가 생길 수 있으므로, 부동산 정책과 제도에 대한 이해도가 높으면 좋은 수익률을 올릴...2025.04.26
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부동산 기술론의 발전방안에 대하여 설명하시오2025.04.281. 부동산 기술론의 의의(정의) 부동산 기술은 부동산이라는 틀을 구성하는 세부적인 전문분야의 기술 사이의 상호관계를 종합하는 것이다. 이에 따라서 토지나 건물과 관련된 좁은 의미에서의 부동산과 준부동산을 포함한 넓은 의미의 부동산과 관련이 있는 과학적인 원리를 활용해서 부동산의 가치를 높이고, 생산능력을 더 향상시키기 위한 것이 부동산 기술론으로서 궁극적으로 사람들의 삶의 질을 높이는 데에 기여하고자 하는 것이다. 2. 부동산 기술론의 필요성 현대 사회는 국가와 업계를 막론하고, 여러 주체들이 치열한 경쟁을 치르면서 지속적으로 경...2025.04.28
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건설사들의 유튜브 마케팅 활동 분석2025.01.141. 부동산 유튜브 콘텐츠의 특성 부동산 관련 유튜브 콘텐츠는 전문적이고 일반인이 접근하기 어려운 용어를 쉽게 설명하여 접근성을 높이고, 시청자와의 쌍방향 소통을 통해 상호작용이 가능하다는 장점이 있다. 또한 부동산 정책 변화에 대한 이해를 돕고 빠르게 대응할 수 있어 이용자들의 수요가 급증하고 있다. 2. 유튜브 사용자의 가치 인식 유튜브 사용자들은 실용적인 가치뿐만 아니라 긍정적인 감정과 기능적 요인을 통해 얻는 쾌락성을 중요하게 여기며, 이를 유튜브 활용의 판단 기준으로 삼고 있다. 따라서 유튜브 서비스의 품질 향상과 다양한 ...2025.01.14
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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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머신러닝, 딥러닝을 활용한 부동산 거래 지원 서비스 제안2025.01.041. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝은 기계가 데이터와 알고리즘을 사용해 스스로 학습하고 지능을 높여가는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 기계학습의 고차원적 수준으로, 연속된 층을 점진적으로 심도 있게 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 사람처럼 자연스럽게 사고하고 행동하는 것이 가능해진다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 활용 사례 머신러닝과 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 챗봇, 음성인식, 이미지 인식, 기계 번역 등이 대표적인 사례이다. 부동산 분야에서도 머신러닝을 활용해 부동산 가격 예측, 투자 의사결정 지원 등에 활용되고 ...2025.01.04
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부동산학개론_부동산시장의 실패요인과 정부개입에 대하여 서술하시오.2025.05.121. 부동산 시장의 실패요인 부동산 시장에서는 정보의 비대칭성, 거래 정보의 비공개성, 정부의 각종 규제 등으로 인해 시장실패가 발생할 수 있다. 정보의 비대칭성으로 인해 거래 당사자 간 정보 격차가 크고, 거래 정보의 비공개성으로 인해 부동산 가격이 왜곡될 수 있다. 또한 정부의 각종 규제로 인해 부동산 가격이 시장 논리가 아닌 불완전경쟁 시장 하에서 결정되어 시장실패가 발생할 수 있다. 2. 정부개입 및 정부실패 정부는 시장실패를 해소하기 위해 개입하지만, 정부가 시장보다 더 효율적이라는 보장이 없어 정부실패가 발생할 수 있다....2025.05.12
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지적공부의 등록사항과 부동산등기부 등기사항의 일치와 그 중요성에 대하여 논해 봅시다2025.05.151. 지적공부와 부동산등기부의 관계 지적공부는 토지의 객관적인 사실 상태를 증명하는 장부이며, 등기부는 부동산에 관련된 권리 관계를 보여주는 공적 문서입니다. 원칙적으로 지적공부와 등기부상의 기재는 일치해야 하며, 이는 토지의 매매, 저당권 설정 등 법률 행위를 하는 데 있어 전제조건이 됩니다. 하지만 현실적으로 이 두 가지가 일치하지 않는 경우가 있으며, 이 경우 사실관계와 법률관계가 일치하지 않아 혼란을 초래할 수 있습니다. 2. 지적공부와 등기부의 불일치 시 문제점 지적공부와 등기부가 불일치하는 경우, 토지 소유권자를 정리할 ...2025.05.15
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프롭테크 기업 중 관심 있는 기업의 사업모델, 개선 방향 등에 관해 생각을 정리해 보시기2025.05.141. 직방의 사업 모델과 개선 방향 직방은 현재 한국 프롭테크 산업을 대표하는 기업으로, 전형적인 양면 시장 모델 또는 중개 모델을 가지고 있다. 직방은 부동산 공급자와 수요자를 연결하는 중개형 비즈니스 모델을 제시하고 있으며, 이를 통해 부동산 공급자로부터 수수료를 받고 있다. 향후 직방은 가상현실 기술을 도입하여 부동산 매물에 대한 정보를 더욱 풍부하게 제공하고, 빅데이터를 활용하여 부동산 관련 정보를 시각화하는 등의 노력이 필요할 것으로 보인다. 2. 부동산 업계에서의 문제점과 혁신의 방법 부동산 업계에서 혁신적인 기술을 이용...2025.05.14
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