지리적 인접성을 이용한 아파트 가격변화율 예측 모델 개발 


49권  6호, pp. 424-433, 6월  2022
10.5626/JOK.2022.49.6.424


PDF

  요약

최근 들어 금관구, 노도강, 마용성 등 주택가격이 권역별로 변동하는 탈동조화 현상이 심화하고 있다. 해당 현상의 특징은 각 권역이 지리적으로 가까운 구들로 구성되어 있다는 것이다. 본 논문은 서울시의 인접한 자치구들 사이에는 가격이 상호 동조한다고 보고 가격 변동이 인접 지역에 의한 것임을 확인하고자 한다. 가설 검증에는 아파트 가격변화율, 거시경제지표 및 사교육 지표가 사용되며 이는 3차원(시간, 거리, 속성)의 데이터로 조립되고 CNN으로 학습된다. 조립 방식에 따라 모델은 3가지 하위 모델(타깃 지역만 고려(I), 원거리 지역 고려(II), 이웃 수 변경(III))로 세분되며 성능은 MAE와 MDA로 측정된다. 실험 결과, 이웃을 사용한 모델은 영속성 모델과 XGBoost 보다 좋은 성능을 보였고 하위 모델은 모델 III(이웃 수 3인 경우), II, I 순으로 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 ‘이웃’이 타깃 지역의 아파트 가격변화율에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.


  논문 참조

[IEEE Style]

S. Park and M. Lee, "Development of an Apartment Price Change Rate Prediction Model with Geographical Adjacency," Journal of KIISE, JOK, vol. 49, no. 6, pp. 424-433, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.6.424.


[ACM Style]

Sunkyung Park and Minho Lee. 2022. Development of an Apartment Price Change Rate Prediction Model with Geographical Adjacency. Journal of KIISE, JOK, 49, 6, (2022), 424-433. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.6.424.


[KCI Style]

박선경, 이민호, "지리적 인접성을 이용한 아파트 가격변화율 예측 모델 개발," 한국정보과학회 논문지, 제49권, 제6호, 424~433쪽, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.6.424.


[Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)]  Download


[BibTeX]  Download



Search




Journal of KIISE

  • ISSN : 2383-630X(Print)
  • ISSN : 2383-6296(Electronic)
  • KCI Accredited Journal

사무국

  • Tel. +82-2-588-9240
  • Fax. +82-2-521-1352
  • E-mail. chwoo@kiise.or.kr