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학술저널
저자정보
문혜정 (서울과학기술대학교) 조남욱 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제30권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
177 - 194 (18page)
DOI
10.13088/jiis.2024.30.2.177

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본 연구의 목적은 공매절차를 통해 매각된 임야 토지의 낙찰가격 요인을 파악하고, 낙찰 가능한 가격을 예측하는 것이다. 분석대상은 2016년부터 2023년까지 국가지정 전자자산처분시스템인 온비드(onbid)를 통해 매각된 임야 8,394건의 낙찰가격, 물건정보, 입찰정보, 해당 시기 물건 소재 지역에 해당하는 인구 · 지방세 · 지가변동률 등의 경제지표이다. 분석방법으로는 주요 독립변수를 탐색하기 위해 주성분분석(PCA)와 다중선형회귀(MLR)을 사용하였고, 낙찰가격의 예측성능을 높이기 위해 의사결정나무(DT), 랜덤포레스트(RF), 서비스벡터회귀(SVR), 극단적인 그라디언트부스트(XGB) 알고리즘을 사용하였다. 예측성능의 평가기준은 평균절대오차(MAE)와 평균오차비율(MAPE)를 사용하였다. 분석결과 낙찰가격은 입찰 회차가 증가함에 따라 낙찰가격이 낮아졌다. 낙찰가격의 상승에 영향을 미치는 주요한 독립변수는 해당지역의 전년도지가변동률, 조회건수, 배분을 요구한 채권자(기관) 수, 최초입찰가격, 최종입찰가격, 토지면적 등이다. 낙찰가격의 하락에 영향을 미치는 독립변수는 맹지여부, 감정평가서 상 불가능 정보, 지방소득세, 지분공매여부 등이다. 연간지역낙찰비율은 입찰 초기에는 낙찰가격의 상승 요인이었으나 입찰이 진행될수록 낙찰가격의 하락 요인이었다. 알고리즘별 예측 성능은 SVR가 가장 높았으며, MLR, DT, RF, XGB 순서로 예측성능이 높았다. 알고리즘별로 예측성능을 높이기 위해 초매개변수를 조정하고 학습시킴으로써 가장 높은 예측성능에 도달할 수 있는 초매개변수의 설정값을 찾아내었다. 예측성능은 최초 입찰 시 낙찰가격 예측이 가장 어려웠고, 2회차부터 6회차까지 입찰할 때 낙찰가격 예측의 MAPE가 4.17% 수준까지 개선되었다. 본 연구는 공매 입찰은 물론 일반 부동산 거래 등 다양한 실무에 바로 활용할 수 있을 만큼 낙찰가격 요인에 대한 설명력이 높고, 예측한 낙찰가격의 오차율도 매우 낮다. 아울러 공경매 절차에 따르지 않는 일반적인 부동산 매매계약에 대한 임야 또는 토지의 가치 평가에도 유용하게 활용될 수 있으리라 기대한다.
#공매 #임야 토지 #낙찰가격 예측 #머신러닝 #Public Auction #Forestry Property #Winning Price Prediction #Machine Learning #SVR

목차

1. 개요
2. 이론적 배경
3. 연구 설계
4. 분석 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (40)

참고문헌 신청
김경태, 조원진, 노승한. (2019). 저축은행 재무구조가 경매매각가율에 미치는 영향에 관한 연구. 주거환경, 17(1), 45-59. https://doi.org/10.22313/reik.2019.17.1.45 google schola 김도균, 정재호. (2021). 서울시 아파트 매매시장과 경매시장 및 공매시장의 상호관계 연구. 부동산학보, 85, 84-99. https://doi.org/10.31303/KREAR.2021.85.84 google schola 김선아, 전해정. (2020). 딥러닝을 이용한 주택 경매시장 예측에 관한 연구. 부동산경영, (21), 7-26. https://doi.org/10.37642/JKREMR.2020.21.1 google schola 류슬기, 신승우, 이주응. (2021). 공공기관 이전에 따른 종전부동산의 공매에 관한 실증연구. 주택연구, 29(3), 117-134. https://doi.org/10.24957/hsr.2021.29.3.117 google schola 배재수. (2023). 기후위기시대 산림과 목재의 역할. 2050탄소중립녹색성장위워회-산림청 산림의 탄소흡수력 강화 컨퍼런스 2023.10.31 대전 google schola

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