데이터 마이닝을 이용한 아파트 초기계약 예측모형 개발:위례 신도시 미분양 아파트 단지를 사례로Development of Forecasting Model for the Initial Sale of Apartment Using Data Mining: The Case of Unsold Apartment Complex in Wirye New Town
- Other Titles
- Development of Forecasting Model for the Initial Sale of Apartment Using Data Mining: The Case of Unsold Apartment Complex in Wirye New Town
- Authors
- 김지영; 이상경
- Issue Date
- 2018
- Publisher
- 한국디지털정책학회
- Keywords
- 미분양 아파트; 초기계약; 데이터 마이닝; 의사결정나무; 신경망; 로지스틱 모형; Unsold apartment; Initial sale; Data mining; Decision tree; Neural network; Logistic regression
- Citation
- 디지털융복합연구, v.16, no.12, pp.217 - 229
- Journal Title
- 디지털융복합연구
- Volume
- 16
- Number
- 12
- Start Page
- 217
- End Page
- 229
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/4525
- DOI
- 10.14400/JDC.2018.16.12.217
- ISSN
- 1738-1916
- Abstract
- 이 연구에서는 미분양 아파트 단지의 세대별 계약 자료에 데이터 마이닝 기법인 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 모형을 적용하여 세대별 초기계약을 예측하는 모형을 개발한다. 모형 개발에는 위례신도시 미분양 아파트 단지의 계약 자료가 이용되며, 이 자료는 훈련용 자료와 검정용 자료로 분할되어 분석에 투입된다. 훈련용 자료에서는 신경망, 의사결정나무, 로지스틱 모형 순으로 예측력이 뛰어났지만 검정용 자료에서는 로지스틱 모형이 가장 우수하게 나타났다. 이 같은 결과는 신경망이 훈련용 자료에 최적화된 모형으로 구축되면서 검정용 자료에 대한 적응성이 떨어져 나타난 결과로 판단된다. 의사결정나무와 로지스틱 모형을 병행 적용한 결과, 층수, 향, 세대 위치, 전기 및 발전기실의 소음, 청약자 거주지, 청약 종류가 초기계약에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 두 가지 모형을 같이 사용하는 것이 초기계약 결정요인 발굴에 더 효과적이라는 것을 의미한다. 이 연구는 데이터 마이닝의 적용 범위를 주택 분양 예측까지 확장함으로써 융복합 분야 발전에 기여하고 있다.
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