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저자정보
장동호 (경상국립대학교) 최유경 (경상국립대학교) 강하연 (경상국립대학교) 서영건 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
403 - 406 (4page)

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2021년 6월부터 시행된 전월세 신고제에 의해 부동산 거래의 투명성을 확보하고 실거래가의 공개를 통해 부동산 시장의 공정성을 제고하는 노력이 진행 중이지만, 실제로는 이러한 제도의 운영과 효과적인 시행에도 불구하고 거래 데이터의 계약기간 정보 부재 문제가 여전히 남아있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 알고리즘을 활용하여 부동산 전월세 매물의 계약 종료일을 예측하는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 DecisionTreeRegressor, RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor, XGBRegressor, LGBMRegressor와 같은 다양한 기계학습 알고리즘을 활용하여 계약 종료일을 예측하고, 각 모델 간의 예측 성능을 계약 종료일과 실제 종료일 사이의 차이를 통해 비교한다. 가장 우수한 성능을 보인 모델은 GradientBoostingRegressor를 기반으로 한 예측 모델로, 1개월 내의 오차 범위 내에서 88%의 정확도를 달성하였다.
#big data #machine learning #real estate prediction #gradient boosting

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 범위 및 연구 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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