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인공지능 총서

책소개

목차

부동산 게놈 지도의 필요성과 AI 활용

01 부동산 시장과 부동산 게놈 지도
02 부동산 게놈 지도의 부동산 DNA특성
03 부동산 게놈 특성과 아파트 브랜드 차이
04 AI를 이용한 부동산 게놈 지도의 이해와 활용
05 AI와 부동산 시장, 부동산 증여 특성
06 AI와 자산 승계 알고리즘
07 부동산 세법과 AI 컴플라이언스
08 기업 도시의 부동산 시장 게놈 특성
09 부동산 게놈, 기업 가치와 아파트 브랜드 차이
10 지방 시장에서의 AI 부동산 게놈 지도 활용

저자 소개5

영산대학교 주택·도시연구소 선임 연구위원이다. 영산대학교에서 부동산학 박사학위를 받았다. 동아대학교 교육성과센터 전임 연구원으로 교육 성과 및 환류 체계를 연구했다(2021∼2023). 현재 연구소에서 부동산 정책과 지역 주택 시장을 연구하고 있다. 아파트 브랜드·비브랜드의 특성 및 지역 하위 시장(sub-market)을 주요 주제로 연구했고, KCI와 기타 학술지에 다수 논문을 등재했다. 논문으로는 “아파트 분양 및 청약시장 특성 분석”(2016), “아파트 가격에서 브랜드가 차지하는 가치비중에 관한 연구”(2020), “지역 하위시장의 아파트 가격 특성 분석”(2021) 등이
영산대학교 주택·도시연구소 선임 연구위원이다. 영산대학교에서 부동산학 박사학위를 받았다. 동아대학교 교육성과센터 전임 연구원으로 교육 성과 및 환류 체계를 연구했다(2021∼2023). 현재 연구소에서 부동산 정책과 지역 주택 시장을 연구하고 있다. 아파트 브랜드·비브랜드의 특성 및 지역 하위 시장(sub-market)을 주요 주제로 연구했고, KCI와 기타 학술지에 다수 논문을 등재했다. 논문으로는 “아파트 분양 및 청약시장 특성 분석”(2016), “아파트 가격에서 브랜드가 차지하는 가치비중에 관한 연구”(2020), “지역 하위시장의 아파트 가격 특성 분석”(2021) 등이 있다.

강요명의 다른 상품

동아대학교 금융학과 겸임교수다. 영산대학교에서 부동산학 박사학위를 받았다. 영산대학교 부동산학과에 출강했다(2017∼2023). 현재 동아대 금융학과와 일반대학원 부동산 금융학과에서 강의하고 있다(2021∼현재). 부산시 민간투자 포럼 운영위원으로 활동하고 있다(2020∼현재). 주요 저서로 《통계로 본 우리나라 거주 외국인 실태 및 특성》(e-book, 2017), 《지역부동산 시장의 이해와 실무》(2020) 등이 있다. 연구 분야는 부동산 정책과 지역 부동산 시장이 주를 이루며 KCI 등 등재 학술지에 다수의 논문을 게재했다.

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경영애널리스트로 ㈜스페이스씨 대표이사, 영산대학교 부동산학과 겸임교수다. 성균관대학교와 서강대학교 일반대학원에서 경영학(석사)을 전공하였으며 영산대학교에서 부동산학으로 박사학위를 받았다. 수원과학대학교 세무회계정보과에 출강했다. 현재 기업의별 수석전문위원(기업지배구조조정 및 경영승계)으로 컨설팅 전문 세무사 과정 담당 교수, 영산대학교 주택·도시연구소 선임 연구위원으로 활동하고 있다. “주택가격 급등기 아파트 증여 영향요인 분석: 부동산 규제 특성 중심으로”(2025) 등을 KCI 등재 학술지에 게재했다.

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영산대학교 부동산학과 겸임교수이며, 영산대학교에서 부동산학 박사학위를 받았다. 부동산 개발·분양·운영·관리 등 부동산 분야 전반의 실무를 수행하고 있으며, 영산대학교 주택·도시연구소 선임 연구위원으로 활동하고 있다. 부·울·경(부산·울산·경남) 부동산 시장을 중심으로 아파트 가격 결정 요인과 지역 하위 시장 특성을 연구하며, “지방 하위시장의 아파트 가격 결정요인 분석: 기업 입지 및 브랜드 아파트를 중심으로”(2024)를 KCI 등재 학술지에 게재했다.

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영산대학교 부동산학과 교수다. 가천대학교에서 도시계획학 박사학위를 받았다. 서울연구원과 주택산업연구원, 부동산114 자회사에서 도시계획(설계)과 부동산시장 분석과 관련 연구 프로젝트와 컨설팅을 통해 도시와 주거 및 부동산 분야와 관련된 융합적 연구와 컨설팅을 수행했다. 행정안전부 중앙보행편의증진위원회와 행정중심복합도시건설청 총괄자문위원, 부산시 산업단지계획심의위원회(부위원장), 경상남도 공공건축물 심의위원회 등에 참여하고 있다. 저서로 《도시공공디자인》(2016), 《젠트리피케이션》(2016), 《스마트 디클라인, 창조적 쇠퇴》(2017), 《1인 가구》(2017), 《부동산개발
영산대학교 부동산학과 교수다. 가천대학교에서 도시계획학 박사학위를 받았다. 서울연구원과 주택산업연구원, 부동산114 자회사에서 도시계획(설계)과 부동산시장 분석과 관련 연구 프로젝트와 컨설팅을 통해 도시와 주거 및 부동산 분야와 관련된 융합적 연구와 컨설팅을 수행했다. 행정안전부 중앙보행편의증진위원회와 행정중심복합도시건설청 총괄자문위원, 부산시 산업단지계획심의위원회(부위원장), 경상남도 공공건축물 심의위원회 등에 참여하고 있다. 저서로 《도시공공디자인》(2016), 《젠트리피케이션》(2016), 《스마트 디클라인, 창조적 쇠퇴》(2017), 《1인 가구》(2017), 《부동산개발, 디벨로퍼》(2019), 《생성형 AI와 도시·부동산》(2025), 《인구 감소 시대 새로운 도시 재생 전략》(2025), 《부동산 리터러시》(2025)와 이외 “빅데이터 분석을 통한 복합문화공간의 지역 콘텐츠 효과 분석”(2025) 등 주거와 부동산, 도시 분야와 연관된 다수의 학제 간 융합 관련 논문을 발표했다.

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품목정보

발행일
2026년 04월 21일
쪽수, 무게, 크기
123쪽 | 128*188*7mm
ISBN13
9791143024497

책 속으로

부동산 게놈 지도의 정립이 현시점에서 절실히 요구되는 이유는 시장의 불확실성이 과거와 비교할 수 없을 정도로 증폭되었기 때문이다. 인구 구조의 변화, 기술의 진보, 기후 위기 등 거시적 변수들이 개별 부동산 자산에 미치는 영향이 매우 복잡해지면서 기존의 경험론적 분석은 한계에 봉착했다. 게놈 지도는 이러한 불확실성을 ‘가독 가능한 데이터’로 전환하여 시장의 투명성을 높이는 결정적 도구가 된다. 무엇보다 정보 비대칭성으로 인한 시장 왜곡을 방지하기 위해 게놈 지도의 필요성이 강조된다. 부동산 시장은 정보를 독점한 세력과 그렇지 못한 대중 사이의 격차가 큰 분야다. 자산의 ‘유전적 특성’이 투명하게 공개되는 게놈 지도 체계가 확립되면, 일반 시민들도 전문가 수준의 데이터 분석 결과에 접근할 수 있다.
-01_“부동산 시장과 부동산 게놈 지도” 중에서

이러한 부동산 게놈 지도 체계에서 브랜드 아파트는 자산의 정체성을 규정하는 가장 강력한 변수 중 하나다. 똑같은 입지(물리적 기초 DNA) 위에 세워진 건물이라 할지라도, 어떤 브랜드 유전자가 주입되느냐에 따라 그 자산의 진화 방향은 완전히 달라진다. 예를 들어 조경, 수영장, 호텔식 서비스 등 브랜드 단지만의 독보적인 커뮤니티 DNA는 비브랜드 단지의 단순 주거 기능을 압도하며, 거주자의 삶의 질(quality)이라는 무형의 가치를 프리미엄화한다. 즉 부동산 게놈 지도에서 브랜드는 가장 변동성이 크면서 강력한 영향력을 발휘하는 부동산 DNA이고 자산의 신뢰도와 상징성을 결정짓는 핵심 염기서열 역할을 한다고 볼 수 있다. 특히, 브랜드 아파트는 시장 참여자들의 ‘심리적 인지 DNA’를 자극한다. 대형 건설사가 쌓아 온 신뢰도와 상징성은 소비자에게 ‘안전자산’이라는 강력한 인식을 심어 주며, 이는 하락장에서의 방어력과 상승장에서의 탄력성이라는 구체적인 리스크 관리로 나타날 수 있다. 즉, 브랜드 아파트는 ‘심리적 인지 DNA’를 극대화한다고 볼 수 있다.
-03_“부동산 게놈 특성과 아파트 브랜드 차이” 중에서

전통적인 자산 승계는 대부분 ‘이벤트 중심’이었다. 부모의 건강 악화, 자녀의 결혼, 은퇴 시점 도래 등 특정 사건이 발생했을 때 비로소 세무사를 찾는다. 그러나 이러한 방식에는 두 가지 치명적인 맹점이 존재한다. 첫째, 시기를 놓치면 세금 부담이 폭등한다. 부동산 가치가 급등한 시점에 쫓기듯 승계하면 증여세와 상속세 부담은 기하급수적으로 증가한다. 전술한 바와 같이 유동성 부족으로 인한 세금 재원도 큰 문제가 된다. 둘째, 명확한 기준 부재로 인한 가족 간 갈등이다. 부모의 주관적 판단에 의존한 분배는 가족의 불화를 초래한다. 자산 승계는 법률, 세무 및 회계, 투자 등 다각적인 전문 분야가 융합적으로 고려되어야 하는 복잡한 영역이다. 일반인이 접근하기 어려운 전문 지식이 요구되므로, 정보의 비대칭이 심하다. 바로 이 지점에서 AI가 게임 체인저로 부상한다. AI는 복잡한 변수들을 분석하고, 이를 일반인이 이해하기 쉬운 형태로 변환하여 정보 비대칭을 해소할 수 있다.
-06_“AI와 자산 승계 알고리즘” 중에서

‘기업 가치’는 주가만을 뜻하는 것이 아니라, 실적·수주·고용·투자처럼 기업의 성장 방향을 보여 주는 신호를 포함한다. 기업 도시에서 이러한 성장 신호는 단순한 경제 뉴스를 넘어 “이 도시의 내일”로 읽히며 주거 선택의 기준을 근본적으로 바꾼다. 기업 도시에서는 기업의 변화가 일자리 전망을 바꾸고, 이것이 결국 사람들이 이 도시에서 계속 살 것인가를 결정짓는 판단으로 이어지는 과정이 하나의 부동산 게놈으로 얽혀 움직이는 경향이 있다. 그래서 시장이 먼저 반응하는 지점도 ‘도시 전체 평균’이 아닌 “여기가 더 안전하다”고 판단되는 특정 단지나 생활권으로 좁혀진다. 이때 브랜드는 단순한 취향의 문제가 아니라 정보가 부족한 상황에서 선택을 빠르게 돕는 ‘신뢰의 표지’로 기능하며, 불확실성이 커질수록 사람들은 검증이 쉬운 선택지로 이동하여 결국 브랜드 단지가 가격 반응의 앞줄에 서게 된다.
-09_“부동산 게놈, 기업 가치와 아파트 브랜드 차이” 중에서

--- 본문 중에서

출판사 리뷰

부동산의 가치를 해독하는 새로운 지도

부동산 시장이 더 이상 ‘입지’만으로 설명되지 않는 시대, 부동산을 하나의 살아 있는 데이터 유기체로 재해석한다. 과거에는 위치와 물리적 조건이 자산 가치를 결정했다면, 오늘날의 부동산은 인구 구조, 정책, 소비 패턴, 심리 데이터까지 복합적으로 작용하는 동적 시스템으로 변화했다. 이러한 복잡성을 풀어내기 위한 해법으로 ‘부동산 게놈 지도’라는 개념을 제시한다. 이는 용적률, 건폐율 같은 물리적 요소뿐 아니라 유동 인구, 상권 활력, 정책 규제, 심리 데이터까지 통합해 자산의 현재 가치와 미래 변화를 과학적으로 해석하는 프레임이다. 특히 ‘똘똘한 한 채’ 현상이 만든 자산 양극화 문제를 데이터 기반으로 진단하고, 특정 지역에 집중된 가치 유전자를 분석해 대안을 모색한다. 인공지능은 이러한 방대한 데이터를 해독하는 핵심 도구로서, 비정형 텍스트와 시장 심리까지 분석해 가격과 본질 가치의 괴리를 밝혀낸다. 더 나아가 이 책은 국토 관리와 정책 의사 결정에 AI 기반 시뮬레이션을 적용해, 사후 대응이 아닌 사전 예측 중심의 공간 전략을 제시한다. 부동산을 소유의 대상이 아닌 해석과 설계의 대상으로 전환하며, 데이터 기반의 공정하고 지속 가능한 시장으로 지평을 넓혀 주는 책이다.

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