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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제46권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
43 - 55 (13page)

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본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.
#사례 기반 학습 #k-최근린법 #거리척도 #앙상블 #경사 부스팅 #Instance-based learning #K-nearest neighbor method #Distance metric #Ensemble #Gradient boosting

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김명현 / 2015 / K-Nearest Neighbors(K-NN) 알고리즘을 통한 KOSPI200 선물지수 예측효과 연구 / 대한경영학회지 28(10):2613~2633 dbpia 김희종 / 2014 / 그라디언트 부스팅과 균형 분류를 이용한 채무 불이행 예측 / 한국정보기술학회논문지 12(01):155~164 dbpia 이석준 / 2007 / 협업필터링에서 고객의 평가치를 이용한 선호도 예측의 사전평가에 관한 연구 / Asia Pacific Journal of Information Systems 17(4):187~206 dbpia 장희순 / 2014 / 부동산 용어사전 / 부연사 google schola Aha DW / 1991 / Instancebased Learning Algorithms / Machine Learning 6(1):37~66 google schola

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