Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부 (과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이공분야 기초연구사업임 (No. NRF-2021R1F1A1064073).
불안정한 부동산 가격은 지속적인 사회 문제로 거론되고 있는데 이는 부동산 매매 가격을 예측할 수 있는 정확한 지표가 체계적이고 구체적으로 확립되지 않았기 때문이다. 본 논문은 가격변동에 주요하게 영향을 미치는 특성을 파악하여 가격 예측 지표로 활용하기 위해 머신러닝 모델을 적용하여 특성 분석을 수행한다. 이를 위해 한국부동산원에서 제공하는 2021년 10월부터 2022년 9월까지 1년간의 역 주변 500M 이내 거래 데이터 약 30만 6천 개를 어떠한 과정으로 전처리하여 머신러닝 모델에 적용하였는지 기술한다.
이 논문은 2021년도 정부 (과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이공분야 기초연구사업임 (No. NRF-2021R1F1A1064073).