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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 45 - 45 (16page)
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본 연구의 목적은 두 가지다. 첫째는 작품 가격 결정 요인 간에 존재하는 상호작용 효과를 규명하는 것이다. 두 번째는 가격 모형을 도출하기 위해 기계 학습 기법을 활용함으로써 작품가격 연구 분야의 방법론적 확장을 도모하는 것이다.
선행 연구를 토대로 작품 가격과의 상관관계가 검증된 8개의 독립 변수를 선정하였으며 표본은 경매사에서 제공하는 8,570개의 경매 데이터를 활용하였다. 이후 경매 유형과 작가의 명성을 조절 변수로 하는 조절 회귀분석을 실시, 도출된 회귀식의 상호작용항이 통계적으로 유의한지를 유의수준 5% 이내에서 검증하였다. 가격 예측 모형의 방법론은 기계 학습 기법 중 k-최근접 이웃회귀(k-nearest neighbor regression)를 채택하였다, kNN 알고리즘은 대표적인 비모수 모형으로 작품가격 추정에 활용되는 모수 모형인 기존의 회귀 분석과 다르게 특정 함수 형태와 가정을 전제하지 않는다. 이후 예측 오차 지표인 MAE, MAPE, RMSE 값을 계산하여 kNN 회귀와 선형 회귀 모형의 예측 성능을 비교하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 6개의 가설 중 한 가지 가설을 제외한 모든 경우에서 조절회귀모형의 상호작용항이 유의수준 5% 이내에서 유의하였다. 그러나 경매 유형이 작품 가격에 미치는 장르의 영향력을 조절하지는 않는 것으로 나타났다. 예측 모형의 에러율은 kNN 회귀가 선형 회귀에 비해 약 20%가량 낮은 것으로 나타났다. 결과적으로 비모수 모형의 kNN 회귀가 선형 회귀보다 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 작품 가격 결정 요인 간 존재하는 상호작용효과를 규명함으로써 작품 가격이 단일한 원리에 의해 결정되는 것이 아님을 실증적으로 제시한다. 또한 기존의 모수 모형뿐 아니라 국내 처음으로 기계 학습 기법을 작품 가격 추정에 응용한 사례로서 의의가 가진다.
선행 연구를 토대로 작품 가격과의 상관관계가 검증된 8개의 독립 변수를 선정하였으며 표본은 경매사에서 제공하는 8,570개의 경매 데이터를 활용하였다. 이후 경매 유형과 작가의 명성을 조절 변수로 하는 조절 회귀분석을 실시, 도출된 회귀식의 상호작용항이 통계적으로 유의한지를 유의수준 5% 이내에서 검증하였다. 가격 예측 모형의 방법론은 기계 학습 기법 중 k-최근접 이웃회귀(k-nearest neighbor regression)를 채택하였다, kNN 알고리즘은 대표적인 비모수 모형으로 작품가격 추정에 활용되는 모수 모형인 기존의 회귀 분석과 다르게 특정 함수 형태와 가정을 전제하지 않는다. 이후 예측 오차 지표인 MAE, MAPE, RMSE 값을 계산하여 kNN 회귀와 선형 회귀 모형의 예측 성능을 비교하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 6개의 가설 중 한 가지 가설을 제외한 모든 경우에서 조절회귀모형의 상호작용항이 유의수준 5% 이내에서 유의하였다. 그러나 경매 유형이 작품 가격에 미치는 장르의 영향력을 조절하지는 않는 것으로 나타났다. 예측 모형의 에러율은 kNN 회귀가 선형 회귀에 비해 약 20%가량 낮은 것으로 나타났다. 결과적으로 비모수 모형의 kNN 회귀가 선형 회귀보다 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 작품 가격 결정 요인 간 존재하는 상호작용효과를 규명함으로써 작품 가격이 단일한 원리에 의해 결정되는 것이 아님을 실증적으로 제시한다. 또한 기존의 모수 모형뿐 아니라 국내 처음으로 기계 학습 기법을 작품 가격 추정에 응용한 사례로서 의의가 가진다.
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