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데이터 마이닝 적용을 통한 아파트 가격예측에 관한 연구 = A Study on the Forecasting Model of Apartment Price Based on Data Mining
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2007
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KCI등재
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135-148(14쪽)
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18
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이준용최미화이상엽 136를 건설함으로써 주택 보급률을 높이고 있으나, 특정지역은 실제로 거주하고자 하는 사람들보다는 재산의 증식이나 투자를 목적으로 하는 사람들에 의해서 아파트 가격이 상승하고 시장가격이 결정되고 있다. 그러므로 도시 전체 지역으로 분석 대상을 확대하여 연구하기에 앞서 특정지역에 한해 연구하는 것이 선행되어야 한다. 또한, 현대 통계학에서는 기존의 통계기법보다 다양하고 복잡한 사회 속에서 , 수많은 변수들 사이에서 정보를 얻어낼 수 있는 데이터 마이닝 기법이 새롭게 자리 매김하고 있으며, 이는 아파트 특성의 다양화와 개별적인 특성이 증가되는 현 시점에 있어 적절한 분석방법으로 인식되고 있다. 따라서 서울 아파트 가격의 상승을 주도하고 있는 강남구와 서초구를 연구대상으로 선정하여 , 이 지역의 아파트 가격상승 요인을 분석하고 , 아파트 가격산정 모형을 위한 기존의 분석방법을 데이터 마이닝까지 분석방법의 영역을 넓히고 , 각 분석의 예측력을 비교하여 , 아파트 가격을 가장 정확하게 예측하는 모형을 구축하는 데에 본 연구의 목적이 있다 .2. 연구의 범위와 방법본 연구는 크게 두 가지 부분으로 진행하였다. 첫째, 문헌 고찰을 통하여 아파트 가격의 개념과 결정요인들을 고찰하고 동향을 살펴 연구의 토대로 삼았다 . 또한, 데이터 마이닝의 여러 기법을 분석하여 아파트 가격 결정모형구축의 가능성을 검토하였다 . 둘째로, 강남구와 서초구를 중심으로 아파트가격의 결정요인을 지역의 특색에 맞게 설정하고, (사)한국부동산정보협회의 협조를 받아 제공받은 위 지역의 아파트 가격 및 여러 변수들의 데이터를 통하여 데이터 마이닝 툴인 SAS E-MINER를 도구로 신경망 분석 , 의사결정나무, 회귀분석을 실시하였다. 이 세 가지 방법을 통해 모형을 구축하고 모형들을 통하여 강남구와 서초구의 아파트 가격을 결정하는 요인들을 분석하고 실제값과 추정값의 차이의 척도인 RMSE(Root Mean Square Error: 평균오차제곱합의 근)을 이용하여 세 가지 모형 중 가장 예측력이 높은 모형을 도출하였다. 그리고 각 모형 간의 상호 보완점을 도출하고 앞으로의 향후 과제로 남겨두었다 .
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2020 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2015-06-09 | 학술지명변경 | 외국어명 : korea Planners Association -> Journal of Korea Planning Association | |
2015-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-12-29 | 학회명변경 | 한글명 : 대한국토ㆍ도시계획학회 -> 대한국토·도시계획학회 | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.86 | 0.86 | 0.96 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.94 | 0.94 | 1.343 | 0.17 |
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