한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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머신러닝과 딥러닝을 이용한 부동산 지수 예측 모델 비교

Comparison of real estate index prediction models using machine learning and deep learning

  • 박수민 (동덕여자대학교 경영학과) ;
  • 이연재 (동덕여자대학교 일본어과) ;
  • 박주현 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 박주아 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 임진섭 (세원아이티) ;
  • 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
  • Park, Su Min (Dept. of Business Administration, Dongduk Women's University) ;
  • Lee, Yeon Jae (Dept. of Japanese, Dongduk Women's University) ;
  • Park, Ju Hyun (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Park, Ju A (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Lim, Jin Seop (Sewon IT) ;
  • Kim, Hyon Hee (Dept. of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University)
  • 발행 : 2021.11.04
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초록

수도권을 중심으로 한 부동산 가격 상승이 지속적으로 진행되고 있다. 한국은행에서는 기준금리 인상으로 과열된 부동산 시장의 안정을 바라고 있다. 하지만 기준금리 인상이 부동산 시장에 미치는 영향이 크지 않다고 보는 시각도 많다. 이에 본 논문에서는 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 서울 지역의 부동산 매매지수를 예측하고 기준금리를 추가 변수로 이용하여 결과를 비교하였다. 실험 결과 선형적으로 증가 중인 시장 특성상 전통적 모델인 선형회귀가 우수한 성능을 보였으며, 기준 금리를 변수로 추가한 경우 예측력이 근소하게 증가하였으나 그 영향은 크지 않음을 볼 수 있었다.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 정보통신창의인재양성사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.