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학술저널
저자정보
이현재 (성균관대학교) 손동희 (성균관대학교) 김수진 (성균관대학교) 오세인 (성균관대학교) 김재직 (성균관대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
603 - 614 (12page)

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본 연구는 이미지 데이터에 대한 예측 모형으로 뛰어난 성능을 보여온 convolutional neural networks (CNN) 모형을 이용하여 서울 아파트 가격의 예측과 서울 각 지역 아파트들의 가격결정요인들을 연구한다. 이를 위해 강, 녹지, 고도와 같은 자연환경요인, 버스정류장, 지하철역, 상권, 학교 등과 같은 기반시설요소, 일자리수, 범죄율 등의 사회 경제요소들을 설명변수로 고려하고, CNN 모형이 이미지 데이터에 좋은 성능을 보여온 것을 기반으로 이 설명변수들의 값들을 CNN 모형 입력층으로써 이미지 채널의 픽셀값과 같은 역할을 하도록 변환하여 아파트 가격의 예측과 가격결정요인에 대한 해석을 시도한다. 덧붙여 본 연구에서 사용된 CNN 모형은 자연환경요인과 기반시설요인 변수들을 각 아파트를 중심으로 하는 각 입력층의 채널에 이진의 이미지로 표현함으로써 각 아파트의 공간적인 특성을 고려할 수 있다.
#convolutional neural networks #image data #spatial data #apartment price #CNN모형 #이미지데이터 #공간데이터 #아파트가격

목차

Abstract
1. 서론
2. CNN 모형
3. 데이터 전처리
4. 분석 모형과 결과
5. 결론 및 토의
References
요약

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