신경망 분석을 활용한 비주택 거주 청년 1인 가구의 공유주택 거주의사에 미치는 영향 요인 분석

• 영문명: Application of the Artificial Neural Network Model to an Analysis of the Factors Affecting the Intention of Young Single Persons Living in Non-Housing Accommodations to Move to a Shared House
• 발행기관: 한국주택학회
• 저자명: 정기성(Kiseong Jeong)
• 간행물 정보: 『주택연구』住宅硏究 第29卷 第2號, 37~58쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.05.31

국문 초록

우리나라는 심각한 인구ㆍ사회 및 경제적 변화 속에 급격한 1인 가구 증가현상이 나타나고 있다. 특히, 청년 1인 가구의 성장세가 두드러지며 이들을 위한 주거시장 및 주택정책의 미스매치로 인해 고시원ㆍ고시텔과 같은 열악한 주택이외 거처로 내몰리고 있는 상황이다. 코로나19 사태로 높은 청년 실업률 및 고용난으로 주거비 부담이 더욱 심화되고 있는 가운데 비주택의 좁은 주거공간과 치안ㆍ안전 문제는 이들의 인간관계와 정신건강에도 영향을 미치고 있다. 이러한 상황에서 공유주택은 청년계층의 주거수요가 높은 도시 중심지에서 저렴한 가격에 커뮤니티를 경험할 수 있는 긍정적인 주거대안이 될 수 있다. 따라서 본 연구는 주택이외 거처에 거주하는 청년 1인 가구를 대상으로 그들의 공유주택 거주의향과 이에 미치는 다양한 영향 요인을 분석하고자 하였다. 연구 방법으로 인공신경망 기법과 이항 로짓모형을 사용하였으며, 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 변수 신경망 분석 결과 비주택거주 청년 1인 가구의 공유주택 거주의향에 상대적으로 중요한 영향력을 미치는 요인들은 가구소득, 수도권 거주 여부, 공공임대주택 입주의사, 수급가구여부, 점유형태, 낮선 사람 침입 만족 정도 순으로 나타났다. 둘째, 로지스틱 회귀분석 결과 여성, 수도권 거주, 이웃관계가 있는 가구, 월세 점유형태, 가구소득 200만 원 이하, 수급가구, 공공임대주택 의사 있는 가구, 실면적 14~36㎡ 거주 가구 일수록 공유주택 거주의향에 정(+)의 방향으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합분석을 기반으로 한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 청년 1인 가구 수요가 높은 수도권 및 도심 지역에 상대적으로 저렴한 주거비를 가진 공유주택을 공급하는 것이 바람직한 방향이다. 둘째, 공유주택 활성화 측면에서 공공은 저소득 청년 1인 가구를 위한 공공임대주택 유형 중 공유주택(쉐어하우스) 공급을 확대하고 민간의 공유주택 산업을 행ㆍ재정 및 법적으로 지원하는 방안을 고려할 수 있을 것이다. 마지막으로 코로나 블루(Corona Blue)현상을 겪을 청년 1인 가구들에게 공유주택은 안정적인 주거환경과 안전한 인간관계를 제공하여 그들의 삶의 질이 높아질 수 있을 것으로 판단된다.

영문 초록

This study examined the factors that affect the intention of young single persons to live in a shared house. For the analysis, the artificial neural network (ANN) and the binomial logit model were used and synthesized. The main findings are as follows. First, based on the prediction accuracy results, the ANN model is more statistically powerful than the logit model. Second, the factors that most significantly affect the intention to move to a shared house are the monthly income, living in the Seoul Metropolitan Area (SMA), and the intention to move to public rental housing (PRH). Third, based on the results of the logistic regression, more females who were residing in SMA, interacting with neighbors, living with a monthly rental, earning less than 2 million won a month, and recipients of Basic Livelihood Security who hoped to move to PRH intended to move to a shared house. Therefore, the public and private sectors should cooperate to revitalize the supply of shared houses, which should ease the burden of housing costs for single-person households and satisfy their city center life. Moreover, stable and healthy human relationships with housemates will have a good impact on them in the mentally challenging situation in the world today with COVID-19.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 논의 및 선행연구

Ⅲ. 연구 설계

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결론

키워드

인공신경망 다층 퍼셉트론 주택이외 거처 공유주택 청년 1인 가구 Artificial Neural Network Multi-Layer Perceptron Non-Housing Accommodation Share House Young Single Person Households