Prediction of Housing Price and Influencing Factor Analysis with Machine Learning Models

머신러닝 모델을 적용한 주택가격 예측 및 영향 요인 분석

주택 매매에 있어서 가격에 대한 예측은 매우 중요하지만, 실거래 발생 전까지는 정확한 가격을 알 수 없다. 그렇기에 주택가격을 예측하는 많은 연구가 진행되어왔다. 주택가격을 결정하는 영향요인은 크게 주택의 내부요인과 주택의 외부 요인으로 구분되는데, 내부적인 요인 (공급면적, 전용면적, 층, 방 개수 등)에 대한 연구가 많이 진행되었다. 하지만 외부적인 요인 (위치 요인, 금융요인 등)에 대한 연구는 미비하였다. 본 연구는 주택 매수자 관점에서 가격 예측 시 외부적인 요인 역시 중요하다고 판단하여 외부요인을 적용하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 외부요인 중 주택의 위치 정보를 활용하여, 해당 정보 기반으로 도출 가능한 데이터를 추가한다. 또한 이용량에 따른 지하철역 데이터를 추가하여 관련된 여러 영향요인들을 분석 및 적용 후 머신러닝 기반 예측 모델을 생성한다. 생성된 모델들에 주택매매 실거래 데이터를 적용하여 예측 정확도를 비교 후 높은 정확성을 보이는 모델 결과에 주요하게 영향을 끼치는 요인에 관하여 기술한다.