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기존 개별공시지가는 표준지를 분석한 토지가격비준표의 다중 회귀식 결과로 산정되고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기법을 활용하여 토지특성과 토지의 국지적 공간패턴을 고려한 비선형적 모의방법을 제시하고자 한다. 경기도 용인시를 대상으로 100m 공간단위의 벡터 기반 격자와 지적도 및 수치표고자료를 융합하여 모의를 진행하였다. 모의결과 예측정확도는 C5.0 알고리즘을 활용한 의사결정나무 모형에서 75.8%(1996년), 70.3%(2005년)의 예측정확도를 나타냈다. 그리고 RBF 커널 알고리즘을 활용한 서포트 벡터 머신 모형의 경우 63.5%(1996년), 54.3%(2005년)의 예측정확도를 나타냈다. 본 연구의 머신러닝 모의방법은 개별공시지가 산정을 위한 국지적 토지특성 분석에 활용할 수 있을 것이다.
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