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머신러닝 기법을 통한 대한민국 부동산 가격 변동 예측Real-Estate Price Prediction in South Korea via Machine Learning Modeling

Other Titles
Real-Estate Price Prediction in South Korea via Machine Learning Modeling
Authors
남상현한태호김이주이은지
Issue Date
Dec-2020
Publisher
한국인터넷방송통신학회
Keywords
Machine learning; Real-estate price prediction; Linear regression
Citation
한국인터넷방송통신학회 논문지, v.20, no.6, pp.15 - 20
Journal Title
한국인터넷방송통신학회 논문지
Volume
20
Number
6
Start Page
15
End Page
20
URI
http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/40172
DOI
10.7236/JIIBC.2020.20.6.15
ISSN
2289-0238
Abstract
최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태로 활용될 수 있도록 하였다.
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