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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 752 - 757 (6page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.12.752
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공공데이터는 정보의 투명성, 시민참여 촉진, 효율적인 정책 결정을 위해 사용되고 있으며 또한, 데이터 접근이 편리해져서 누구나 쉽게 사용하고 있다. 이런 공공데이터는 과학적 연구기법과 다양한 목적 등을 통해 통찰력을 얻을 수가 있기 때문에, 새로운 분야 혹은 새로운 연구에서 데이터 기반 의사결정에 사용하고 있다. 본 논문 역시 주택가격 변동성 분석과 예측 모델 생성을 위해 공공데이터를 수집, 분석, 활용하였으며, 관련해 세종시 주택거래 가격변동성에 영향을 미치는 요인 분석을 하였다. 아파트 실거래내역과 거시경제 요인을 통합 하여 실거래 내역과 거시경제자료를 비교분석 후 상관성을 파악하였다. 또한, 트랜드 검색지수와 뉴스 보도지수를 활용하여 상관분석도 하였다. 최종적으로 주택가격 변동은 주거지역, 교통 편의성, 교육 시설, 경제적 상황 등 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에, 본 논문에서는 공공데이터 기반으로 주택가격 예측 모델 생성을 하였으며, 합리적인 의사결정을 내릴 수가 있는 변동성 원인 상관관계를 제시하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Y. Kim, J.C Park, and H.Y Oh. "Real Estate Price Outlier Analysis Using Autoencoder Technique." Journal of the Korea Communications Society 25. pp.1739-1748. Dec. 2021.
R. Y. Kim, “Linkage analysis of house price changes in the Seoul Metropolitan Area and Chungcheong Province after the launch of Sejong City”. Real Estate Analysis, 7(3), 79-98. 2021.
J. Hong, S.R. Ahn. “Are Seoul apartment prices a bubble? Real Estate Analysis”, 8(1), 1-21. 2022.
H, Song, J. Jung, "A Study of Determinants of Apartment Prices by Living Area in Sejong Administrative Center Complex." Journal of Real Estate 86, pp.41-65. 2022.
B. G. Cho, K.B.Park, S.H Ha. "Comparison of apartment real transaction price index prediction models by region using machine learning algorithms: Verification of LIME interpretability." Information Systems Research 29, pp.119-144, March. 2020.
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