인공신경망 분석을 활용한 인천시 주거취약계층의 행복주택 입주의향에 미치는 요인 분석

• 영문명: Application of Artificial Neural Network model to an Analysis of the Factors Affecting the Intention of the Vulnerable Class to move to Hangbok Housing in Incheon
• 발행기관: 한국주택학회
• 저자명: 정기성(Ki seong Jeong)
• 간행물 정보: 『주택연구』住宅硏究 第26卷 第3號, 55~78쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.08.30

국문 초록

인천시는 현재 주거취약계층이 다양화 되며 이들의 위한 맞춤형 공공임대주택 공급의 필요성이 강조되고 있다. 그러나 영구임대주택 중심의 공급과 계층 맞춤형 임대주택의 공급은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 인천시에 거주하는 주거취약계층을 대상으로 그들의 행복주택 입주의향과 이에 미치는 다양한 영향 요인을 분석하고자 하였다. 본연구의 분석결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 신혼부부 가구, 월 소득, 주거 지원프로그램 인지, 주택 유형 순으로 행복주택 입주의향에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 가구원 수, 이사계획, 신혼부부 가구, 주택 유형, 주거 지원 프로그램 필요요인들이 정(+)을 방향으로 행복주택 입주의향에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연령, 고령자 포함 가구, 공공주택 거주 가구, 월세 가구, 월 소득, 가구 부채, 주거급여정책 인지 요인들은 부(-)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 연령이 상대적으로 낮으며, 공공임대주택 및 주거지원 프로그램에 관심이 많고 필요성을 느끼는 신혼부부의 경우 행복주택 입주의향이 다른 유형에 비해 높은 것으로 나타났다.

영문 초록

This study aims to examine the impact factors of the intention to live in Hangbok housing, focusing on the vulnerable in Incheon. As analysis method, Artificial neural network(ANN) and binomial logit model are used. Comparative analysis between the methods and synthesis were conducted. The main findings are as follows. First, based on the AUROC and prediction accuracy result, the statistical power of ANN model is better than those of the logit model. Second, important factors that affect the intention to move to Hangbok housing are newlyweds, monthly income, housing benefit recognition, and tenure type. Third, the factors of number of households, tenure type, moving plans, newlyweds, and housing support program have a significant and positive effect on the intention to move to Hangbok housing, while factors of age, social housing living, monthly income, debt status, housing benefit recognition have a negative influence on the intention. Next, it was found that newly-weds who are relatively young and need for housing support programs have a higher willingness to move in the public rental housing, compared to other household types. In addition, it can be seen that households who are currently living in the public rental housing in Incheon do not prefer to change the type of housing to a Hangbok housing.

목차

I. 서론

II. 이론적 논의

III. 연구 설계

IV. 실증분석

IV. 결론

참고문헌

키워드

인공신경망 다층 퍼셉트론 행복주택 입주의향 주거취약계층 Artificial Neural Network Multi-Layer Perceptron Hangbok Housing Living Intention The Vulnerable Class