KCI등재
딥러닝을 활용한 하이엔드 및 브랜드 아파트의 가격 프리미엄에 관한 연구 = A Study on Price Premium of High-end and Branded Apartment Complex using Deep Learning
저자
김규석 (한국폴리텍대학 분당융합기술교육원) ; 이주원 (서울대학교 환경대학원) ; 김경민 (서울대학교 환경대학원)
발행기관
학술지명
한국정보기술학회논문지(Journal of Korean Institute of Information Technology)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
23-37(15쪽)
제공처
본 연구는 일반 아파트 대비 브랜드 아파트의 가격 프리미엄을 분석한다. 분석 대상 브랜드 아파트로는 1990~2000년대 초반 출시된 기존 브랜드 아파트뿐 아니라 2010~2020년대에 출시된 하이엔드 브랜드 아파트를 포함한다. 분석을 위해 부동산 시장 침체기인 2022년 1월부터 2023년 4월까지의 서울시 아파트 실거래가 전체 데이터를 활용한다. 본 연구는 아파트를 기존 브랜드 아파트군, 하이엔드 브랜드 아파트군, 전체 아파트군 세 개 그룹으로 나눈 뒤 실거래가를 비교 분석한다. 구체적인 방법으로는 우선 다중선형회귀분석을 통해 기존 브랜드 및 하이엔드 브랜드의 아파트 매매 가격에 대한 영향력을 분석한다. 이후 DNN 기반의 인공지능 모형을 활용해 실거래가격에 대한 예측을 진행하고 최신 기법인 H20 모듈 방법론을 통해 브랜드 해당 여부 등 각 변수의 인공지능 예측 모형에 대한 기여도를 확인한다.
더보기In this study, we analyze the price premium of branded apartment complex compared to ordinary apartments. Analyzed apartment brands include ordinary brands released in 1990s to early 2000s as well as high-end brands released from 2010s to 2020s. The study focuses on apartment transaction data of Seoul from January 2022 to April 2023, which was a period of real estate market downturn. We divided apartment complexes into three groups which are ordinary brand, high-end brand, and all apartments(including branded apartments and non-branded apartments) to examine the price premium of branded apartments using transaction data. First we conducted multiple linear regression analysis and examine the influence of high-end and ordinary brands on apartment transaction prices. After that, we used DNN based AI model to predict apartment transaction price and then using the latest H20 AI platform, we determine how much each variable including ordinary or high-end brand variable contributes to AI model prediction.
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