본 연구에서는 지가 예측의 고도화를 위하여 딥러닝 기법과 잔차 크리깅을 결합한 DNNRK 모형을 제안하고 그 성능을 검증하였다. 연구지역은 서울시 강남 3구이며 가격자료는 감정평가사가 ...
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2021
Korean
KCI우수등재
학술저널
475-485(11쪽)
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본 연구에서는 지가 예측의 고도화를 위하여 딥러닝 기법과 잔차 크리깅을 결합한 DNNRK 모형을 제안하고 그 성능을 검증하였다. 연구지역은 서울시 강남 3구이며 가격자료는 감정평가사가 ...
본 연구에서는 지가 예측의 고도화를 위하여 딥러닝 기법과 잔차 크리깅을 결합한 DNNRK 모형을 제안하고 그 성능을 검증하였다. 연구지역은 서울시 강남 3구이며 가격자료는 감정평가사가 평가한 표준지 공시지가를 기반으로 하였다. 제안된 모형의 성능은 검증 데이터에 대한 선형회귀모형, 회귀크리깅, 딥러닝의 예측결과를 통계적 지표 (MAE, RMSE, MAPE, COD) 비교를 통해 평가하였다. 모형 성능을 비교한 결과, DNNRK 모형의 가격 예측력이 다른 모형과 비교하여 우수함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 지가가 물리적 속성 정보뿐만 아니라 위치 정보에 영향을 받는다는 개념을 고려하여 제안된 DNNRK 모형을 적용되었다. 따라서 이러한 결과는 지역 요인으로 대표되는 공간적 상관성을 모형에 투입할 경우 지가 예측력의 상승 효과를 가져온다는 것을 의미한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study is propose the conjunction models of deep neural network and residual kriging (DNNRK) for advancement of land price estimation and validate its performance. Seoul (Gangnam 3 District) was chosen as a study area and we collected land prices ...
This study is propose the conjunction models of deep neural network and residual kriging (DNNRK) for advancement of land price estimation and validate its performance. Seoul (Gangnam 3 District) was chosen as a study area and we collected land prices of standard lots estimated by appraiser. When inspecting the model performance based on the test data, we confirmed that the land price accuracy form the DNNRK model was improved substantially compared with that of the OLS, DNN and RK. Therefore, these results indicate that introducing spatial autocorrelation as a location factor to models can improve the performance of land price prediction significantly. Furthermore, DNNRK model coupling DNN and residual kriging can be an effective alternative for estimating the land price accurately.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
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3 서영민, "인공신경망과 크리깅 결합모델을 이용한 지하수위 공간분포추정" 한국환경기술학회 21 (21): 90-100, 2020
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대용량 자료의 분류분석을 위한 분할정복 서포터 벡터 머신
통계적 학습을 이용한 다시점 기업부도 예측모형들의 비교
노인 차별 태도의 영향요인에 대한 세대 간 비교: 간호대학생과 그 어머니를 대상으로
음이항회귀모형을 이용한 추나요법의 급여전환 전후 한의의료이용의 변화에 관한 연구
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | ![]() |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |