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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최진호 (한국부동산원) 김용구 (경북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제3호
발행연도
2021.5
수록면
475 - 485 (11page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.3.475

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

딥러닝 기법과 잔차 크리깅을 이용한 지가예측
최진호 조사통계 2022.01 학위논문

2021

딥러닝 기법과 잔차 크리깅을 이용한 지가 예측
최진호 ,  김용구 한국데이터정보과학회지 2021.05 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 지가 예측의 고도화를 위하여 딥러닝 기법과 잔차 크리깅을 결합한 DNNRK 모형을 제안하고 그 성능을 검증하였다. 연구지역은 서울시 강남 3구이며 가격자료는 감정평가사가 평가한 표준지 공시지가를 기반으로 하였다. 제안된 모형의 성능은 검증 데이터에 대한 선형회귀모형, 회귀크리깅, 딥러닝의 예측결과를 통계적 지표 (MAE, RMSE, MAPE, COD) 비교를 통해 평가하였다. 모형 성능을 비교한 결과, DNNRK 모형의 가격 예측력이 다른 모형과 비교하여 우수함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 지가가 물리적 속성 정보뿐만 아니라 위치 정보에 영향을 받는다는 개념을 고려하여 제안된 DNNRK 모형을 적용되었다. 따라서 이러한 결과는 지역 요인으로 대표되는 공간적 상관성을 모형에 투입할 경우 지가 예측력의 상승 효과를 가져온다는 것을 의미한다.
#공간적 상관성 #심층신경망 #잔차 크리깅 #지가 #Deep neural network #land price #residual kriging #spatial autocorrelation

목차

요약
1. 서론
2. 자료 및 방법
3. 실증 분석
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (19)

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Anselin, L and Bera, A. / 1998 / Spatial Dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics / Marcel Dekker google schola Antipov, E. A. / 2012 / Mass appraisal of residential apartments : An application of random forest for valuation and a CART based approach for model diagnostics / Expert Systems with Applications 39:1772~1778 Crossref Arno, C. / 2015 / Deep learning with H2O / H2O.ai.inc google schola 배성완 / 2018 / 기계 학습을 이용한 공동주택 가격 추정: 서울 강남구를 사례로 / 부동산학연구 24(1):69~85 Crossref 최지혜 / 2018 / 공간회귀모형을 이용한 토지시세가격 추정 / 응용통계연구 31(2):217~228 dbpia

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