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본 연구는 부동산 조각투자 수익증권 플랫폼의 주가 예측에 대해 탐구한다. STO(Security Token Offering) 산업이 급속도로 성장하면서, 금융위원회는 토큰증권에 관한 규율 정비 방안을 발표하였다. 그럼에도 불구하고, 이 분야에서의 주가 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 서울 위치한 ‘서초 지웰타워’와 ‘여의도 익스콘벤처타워’를 중심으로 LSTM(Long Short-Term Memory) 딥러닝 알고리즘을 활용하여 주가 예측 모델을 설계하고 검증하였다. 서초 지웰타워의 연구 기간은 2021년 7월 27일부터 2023년 7월 31일, 여의도 익스콘벤처타워의 연구 기간은 2022년 3월 15일부터 2023년 10월 31일로 이 기간 동안의 주요 거래 지표와 함께 외부 거시경제 지표를 포함하여 모델을 학습시켰다. 학습된 모델은 학습 데이터와 테스트 데이터에서 모두 높은 예측 정확도를 나타내었다. 결과적으로 LSTM을 활용한 모델은 높은 예측 정확도를 보였으며, 이를 통해 부동산 조각투자 플랫폼의 주가 예측에 딥러닝 알고리즘이 효과적임을 확인하였다.

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정비사업에 대한 기대가 서울시 반지하 주택의 거래가격에 미치는 영향 = Effect of expectations for redevelopment and reconstruction on the transaction prices of semi-basement houses in Seoul 정진영 p. 7-23

LSTM 모형을 활용한 부동산 조각투자 가격 예측 = Predicting real estate fractional investment prices using LSTM models 이선구, 유선종 p. 25-43

소셜미디어 부동산정보와 지방 중소도시 아파트 가격 변화 = Changes in social media real estate information and apartment prices in small and medium-sized cities : a case study of Donghae City : 동해시 사례연구 오지영, 서원석 p. 45-57

서울시 권역별 중심지 영향력의 변화 분석 = A study on changes in central business district influence by Seoul metropolitan area zones : using effective net occupany cost of office building rent : 오피스빌딩의 실질점유비용을 이용하여 박경현, 이창무 p. 59-74

농어촌민박사업에 대한 법·제도적 고찰 = Legal and institutional review on the rural bed and breakfast business : focused on Jeju Special Self-Governing Province : 제주특별자치도를 중심으로 양영준 p. 75-86

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