Data-Driven Analysis for Future Construction Prediction : Case Study on Seoul

서울시 데이터 기반 필지별 건축행위 발생 예측

지속적인 건축물의 노화와 개발지 부족은 현존하는 건축물의 재건축 및 활용 가능 용지에 신규 건축행위를 유도한다. 서울에서는 근 5년간 25,000여 건의 신축이 발생하였으며, 이에 대한 신규 정책 등 다양한 지원 체계가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 2011년부터 2015년까지 발생한 필지별 건축행위 데이터와 추가적 43개의 변수를 활용하여 신규 건축행위가 발생하는 필지에 대한 예측 모델을 구축하고자 한다. 요인도출 기계학습 방식인 의사결정트리 (Decision Tree) 중 CART(Classification And Regression Tree)를 활용하여 신규 건축 예측 모델을 구축하였으며, 86.28%의 정확도와 4개의 주요 신규 건축행위 발생 요인을 도출하였다.