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김규석 (한국폴리텍대학) 김경민 (서울대학교) 조재우 (한성대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제1호(JKIIT, Vol.22, No.1)
발행연도
2024.1
수록면
9 - 22 (14page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.1.9

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부동산은 공간적인 특성을 가지고 있다는 점에서 다른 자산과 차별되는 특성을 갖는다. 공간적인 측면으로 접근하여, 본 연구에서의 데이터는 2013년 1분기부터 2023년 2분기까지의 서울시 3,000세대 이상의 아파트 단지이며, 방법론은 딥러닝 기반의 시계열 분석 기법인 RNN, LSTM, GRU이다. 이를 통해 3,000세대 이상의 아파트 단지들이 특정 지역구의 아파트 단지 가격에 어느 정도 영향을 미치는 지 확인할 수 있다. 모델별 평균 정확도를 MAPE를 통해 산출한 결과, RNN이 10.91, LSTM이 11.44, GRU가 11.12로서 RNN이 가장 우수했고, LSTM과 GRU가 비슷하였다. 추후 본 연구에서 제안하는 모형을 활용하여 높은 정확도의 부동산 가격 예측을 하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
#real estate valuation #spatial regression analysis #time series analysis #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 데이터
Ⅳ. 연구 방법론
Ⅴ. 연구 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
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