공기업 부동산 개발사업의 최적 투자조합에 관한 연구

The Optimal Investment Portfolio for Land Development Projects of Public Company

본 연구는 부동산 개발사업을 시행하는 공기업이 여러 특성을 가진 다양한 부동산 개발사업 후보군 중에서 복수의 제약조건을 만족하면서 투자수익을 극대화할 수 있는 최적 투자규모 조합(조합 최적화)을 도출하는 두 개의 방법론을 제시하고자 한다. 부동산 개발사업을 시행하는 공기업이 신규 사업을 선정하기 전에 제한된 투자규모, 지역 균형 개발, 사업부문간 재원 배분, 최소 인력유지 등 복수의 제약조건을 만족하면서 전체적인 투자수익을 극대화하는 최적 투자규모 조합을 도출할 수 있다면 매우 합리적인 선택을 할 수 있을 것이다. 그런데 기존의 부동산학 분야에서는 최적화 알고리즘 모형을 사용하여 이러한 문제를 해결하는 경우가 드물다. 따라서 본 연구에서는 최적화 모형을 세우고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 및 분단탐색법(Branch & Bound Method)을 적용하여 최적 투자조합을 도출한다. 이러한 방법론은 부동산학뿐만 아니라 다양한 사회과학 분야에서 변수가 이산적이고 제약조건이 불연속적인 경우에도 유용하게 사용할 수 있는 방법론임을 가상의 예제를 통해 알 수 있었다. 향후 경제기반형 도시재생지역 선정시 투자규모의 한계 및 지역균형발전 등의 제약요건을 고려한 최적 자원배분조합을 찾는데 적용 가능할 것으로 기대한다.

We propose two methods such as Genetic Algorithm (GA) and Branch & Bound method (B&B) for deriving the optimal investment combination (combinatorial optimization) from among the various real estate development projects and public company may adopt these methods to maximize the return of investment while meeting the multiple constraints. With these methods, public company could have a reasonable investment portfolio that maximizes the return of investment while meeting the multiple constraints such as limited investment for financial soundness, balanced regional development, balanced project investment, project prepared for lay-off, etc. However, in the conventional social sciences, it is rare to solve these problems using the optimization model. Therefore, we set up an optimization model and derive an optimal investment combination using Genetic Algorithm (GA) and Branch & Bound method (B&B). Through virtual example, we were able to convince that these methodologies can be used conveniently in the field of various social sciences as well as real estate studies in case the variables are discrete and constraints have discontinuous attributes.