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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박재수 (Kangwon National University) 이재수 (Kangwon National University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第56卷 第4號(通卷 第257號)
발행연도
2021.8
수록면
99 - 111 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

부동산 감성지수의 주택가격 예측 유용성 : 뉴스기사와 방송뉴스 빅데이터 활용 사례
박재수 ,  이재수 국토계획 2021.08 학술저널
기계학습 기술을 이용한 부동산 감성지수 개발 모형 연구
박재수 ,  이재수 부동산학연구 2021.01 학술저널

2020

주택시장 예측을 위한 부동산 감성지수 개발 연구 : 뉴스와 방송 빅데이터에 대한 AI 기술 적용
박재수 부동산학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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In recent years, computer hardware and software have improved in quality, and unstructured data analysis has become possible. Sentiment analysis, a technique extracting information such as opinions and attitudes from unstructured text, which is useful for grasping the sentiments of participants in the real estate market, is emerging as a viable alternative using Big Data. This study first aims to determine whether the new sentiment index is useful in improving the predictive power of the apartment sale price index autoregressive integrated moving average (ARIMA) model. Second, it strives to compare the degree of improvement in the predictive power of the sentiment index using the prediction error. The results showed that the national NPSI ARIMAX model including the newspaper sentiment index showed an improved prediction error of 7.90% for the root-mean-square error (RMSE) and 6.21% for the mean absolute error (MAE) compared to the national NAPI ARIMA model. Additionally, the national TVSI ARIMAX model, including the broadcast sentiment index, showed an improved prediction error of 5.05% for the RMSE and 5.42% for the MAE compared to the national NAPI ARIMA model. This confirmed that if the sentiment index were included, the predictability of the apartment sale price index could be improved. Moreover, the contribution of the newspaper sentiment index was higher than the broadcast sentiment index regarding improving the predictability of the apartment price index.
#빅데이터 #머신러닝 #아파트 매매가격지수 #감성지수 #Big Data #Machine Learning #Apartment Sales Price Index #Sentiment Index #ARIMAX

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 검토
Ⅲ. 분석자료와 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
인용문헌 References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
경정익 / 2016 / Textmining에 의한 부동산 빅데이터 감성분석 모형 개발 / 주택연구 24(4):115~136 dbpia 김대원 / 2013 / 주택가격에 대한 심리적 태도가 주택 매매 거래량에 미치는 영향 분석 / 주택연구 21(2):73~92 dbpia 김대원 / 2016 / 트위터 정보와 아파트 매매 및 전세 가격 간 동적 관계 분석 / 도시행정학보 29(1):1~33 dbpia 김동영 / 2014 / SNS와 뉴스기사의 감성분석과 기계학습을 이용한 주가예측 모형 비교 연구 / 한국IT서비스학회지 13(3):221~233 dbpia 김리영 / 2013 / 소비자의 주택가치 전망이 가격 및 거래에 미치는 영향 / 국토계획 48(3):403~417 dbpia

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