작품 추정가의 예측 정확도 평가 연구: 빅데이터 분석 기법을 이용하여
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2020
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학술저널
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22-22(1쪽)
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미술 시장의 규모가 증대됨에 따라 작품의 가격에 관한 여러 연구가 수행되었다. 연구의 주된 목적은 작품의 가격결정 요인을 규명하고 감정 추정가의 편향성을 검토하는 것이었다. 이러한 연구에도 불구하고 무형적 가치를 가지는 작품의 가격은 여전히 예측 불가능한 것으로 받아들여져 왔다. 작품이 경제적 가치를 가지는 자산으로서 인정되는 만큼, 작품의 가격을 객관적으로 추정하는 일은 중요하다. 또한 작품의 감정 추정가가 편향되었다면 구매자의 합리적인 의사결정을 제한될 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 정량화된 작품 특성을 변수로 하는 기계 학습 모형의 예측가격과 작품 별로 산정된 경매사 추정가의 예측력을 비교 분석한다. 고려된 기계 학습 모형은 랜덤 포레스트, 서포트벡터 회귀, k-최근접 이웃이다. 그 외에 선형 회귀의 정규화 모형인 라쏘와 릿지 회귀 모형을 추가적으로 구축하였다.
분석을 위해 본 연구는 2014년부터 2018년 동안에 이루어진 10,238건의 미술품 경매 데이터를 수집하였다. 낙찰가를 결과 변수로, 공개된 작품 정보를 예측 변수로 투입하여 학습 모형을 구축하였다. 예측 모형과 경매사 감정가의 예측 오차를 서로 비교함으로써 모형의 예측력을 평가하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 고려된 모형들 중에서 랜덤 포레스트의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 가격 수준에 따라 예측력의 차이가 존재하였다. 경매사의 감정가는 고가 작품의 가격을 보다 정확히 추정하지만 저가 작품일수록 가격을 과대 추정하였다. 반면 예측 모형은 중저가 작품에 대해 감정가보다 낮은 오차를 보였지만 예측치의 상한선이 존재하였다. 무형적 가치를 가지는 예술품은 오직 인간의 감정에 의해 가격이 평가되어왔다. 따라서 인간의 주관적 판단을 배제하고 순수하게 공개된 작품 정보를 토대로 가격 모형을 개발하였다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.
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