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2021년 10월 사전청약에 사용된 군포 대야미 공공주택지구 A2블록 신혼희망타운 청약 안내 팸플릿을 인터넷을 통해 입수하게 되어 꼼꼼히 한번 들여다보겠습니다. 이걸 잘 분석하게 되면 올해 12월에 있을 본청약에 많은 참고가 될거에요. 우선 사전청약의 기존 청약조건은 그리 까다롭지 않았네요. 기본 청약 자격 1. 신혼 부부 : 혼인기간 7년 이내 또는 6세 이하 자녀(태아포함)가 있는 분 2. 예비신혼부부 : 모집공고일로부터 1년 이내에 혼인사실을 증명할 수 있는 분 3. 한부모가족 : 6세 이하 자녀(태아포함)가 있는 분 기본자격 및 세부요건 사업기간은 2018~2023년으로 기입되어 있습니다만, 22년 5월 기준 현재 공사 진행상황으로 보면 가능할까 싶습니다. 계획인구는 12,365명으로 되어 있네요..

군포 대야미 공공주택지구 호재 소식 전합니다. 현재 지구를 가로질러 고압선로가 지나고 있습니다. 대야미지구와 가까운 송정지구의 경우 고압선로로 그대로 두고 건설이 되서 혹시나 대야미지구도 그대로 존치 않을까 했는데요. 대야미지구 공식 청약 팸플릿에 보니 고압선로 3개 중 2개(154KV, 345KV)가 지중화로 예정되어 있습니다!! 이는 대야미지구에 매우 큰 좋은 소식이고요. 새로운 대야미지구와 기존 거주지역에도 매우 좋은 소식이 아닐 수 없습니다. 사전청약 공식 팜플릿에 "군포대야미 지구 내 3개의 고압선로가 관통하고 있으며, 고압선로2 및 고압선로3의 지구 내 관통구간은 향후 지중화 예정입니다"라고 도면과 함께 문구로 명확히 밝히고 있습니다. 팸플릿에 예정이라고 밝힌 만큼 확정이라 봐도 무방합니다. ..

날씨도 화창하고 좋아 대야미 공공주택 지구를 둘러보았습니다. 대야미 공공주택 지구 주택부지, 상업부지, 공원부지 등등 모두 깔끔하게 팬스설치가 완료되어있네요. 21년 11월에 시작된 팬스설치 공사가 이제야 완료된 것 같습니다. 아마도 보상문제로 팬스설치까지 좀 시간이 걸린 것 같습니다. 군포대야미공공주택지구 생활대책용지 조합원모집한다고 플랭카드도 걸어놓았네요. 생활대책용지란 원토지 소유주들에게 상가용지 우선 분양권을 주는 일종의 보상책입니다. 군포대야미 공공주택지구는 산을 훼손하지 않고 진행하는 자연친화적인 주택지구입니다. 그래서 공공주택지구 전체 모양이 울퉁불퉁하죠. 덕분에 최대한 산을 훼손하지 않고 자연을 살렸으니 향후 사람과 자연이 어울어지는 멋진 주거지역으로 개발되기를 바랍니다. 이상 간략한 공사..

제목이 좋아 집어들었다가, 머리말을 보고 헛웃음을 짓고... 그래도 뭔가 좀 있길 바라는 마음에 내용을 보았으나 역시 하면서 책을 덮고 말았다. 네이퍼 부동산 카페에서 유명하신 분(우석? 브라운스톤?) 같은데, 본인 PR을 고급지게 할 수도 있었을텐데 너무 싼마이로 PR한게 해가 된 듯 하다. 열거한 철학, 경제학, 심리학 등의 지식이 본인 지식이라면 정말 대단한 인문적인 지식을 가진 것 같다. 그러나 그것이 부와 연결된 지점을 설명하는게 전혀 와 닿지 않고 억지스럽기까지 하다. 그러다 보니 단순히 철학, 경제학, 심리학의 나열이란 생각이 든다. 물론 저자의 말대로 과거 위대한 거장들이 이미 정리해논 지식을 습득하고 현실에 적용해야 성공적인 투자를 할 수 있다는 말은 100% 동감한다. 중요한 인문학적 ..

세계가 직면한 5가지 거대한 변화라는 주제로 이코노미스트 빈센트(김두언)님이 집필한 서적이다. 이 분이 접두어로 빅데이터를 사용하여 "빅데이터 이코노미스트 빈센트"라고 자신을 소개하고 있는데, 왜 빅데이터를 붙이셨는지는 모르겠다. 저자가 지목한 NEXT(코로나 이후의 시대) 큰 변화란, 첫번째, 저금리 시대가 끝나고 중금리 시대가 온다. 두번째, 글로벌 밸류체인이 중국(생산)->미국(소비) 체인이 끊어지고, 중국은 내수중심으로 미국은 투자중심으로 변모한다는 것. 세번째, MZ세대가 세상의(소비의) 중심이 된다. 네번째, 대안자산(가상자산))이 부상한다. 다섯번재, 전쟁 리스크가 점점 커지며 양극화가 심해진다. 이렇게 5가지 카테고리를 가지고 자신의 생각을 기술하고 있다. 첫번째 주장인 저금리 시대가 끝나..

1. 함수의 목적 pandas 함수로, SQL의 join과 동일한 기능을 하는 함수. 2. 샘플을 통한 개념 퀵뷰 3. 사용방법 pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)[source] 4. 함수 PARAMETER 설명 [left] : DataFrame join을 하고 싶은 2개의 데이터 프레임 중 개념상 좌측에 위치할 데이터프레임 [right] : DataFrame or named Series join을 하..

1. 함수의 목적 pandas 함수로, 둘 이상의 데이터프레임(dataframe)을 이어 붙이는데 사용하는 함수. 2. 샘플을 통한 개념 퀵뷰 3. 사용방법 pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True) 4. 함수 PARAMETER 설명 [objs] : a sequence or mapping of Series or DataFrame objects 이어 붙일 데이터 프레임을 [df1, df2]의 형태로 입력한다. [axis] : {0/’index’, 1/’columns’}, default 0 연결..

1. 함수의 목적 pandas 함수로, csv 데이터 파일을 라벨이 있는 2차원 데이터 구조의 Dataframe변환하여 반환한다. 2. 샘플을 통한 개념 퀵뷰 3. 사용방법 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skip..

1. 함수의 목적 pandas 함수로, 구분자로 구분된 데이터 파일을 라벨이 있는 2차원 데이터 구조의 Dataframe 혹은 TextParser로 변환하여 반환한다. 2. 샘플을 통한 개념 퀵뷰 3. 사용방법 pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, ..

1. 함수의 목적 pandas 함수로, pickle된 객체를 파일에 저장(write)한다. * pickle이란? 주로 큰 크기의 데이터를 리스트, 딕셔너리 등의 객체 자체를 파일의 바이너로 저장하는 python package. 2. 샘플을 통한 개념 퀵뷰 3. 사용방법 pandas.DataFrame.to_pickle(path, compression='infer', protocol=5, storage_options=None) 4. 함수 PARAMETER 설명 [path] : str 저장될 파일위치 path [compression] : str or dict, default ‘infer 압축을 사용함. '.gz', '.bz2', '.zip', '.xz' 또는 '.zst' 확장자로 압축방법을 선택가능. 압축하지..