Acknowledgement
이 논문은 서울대학교 환경계획연구소와 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(2020-0-01389, 인공지능융합연구센터지원(인하대학교)) 의 지원을 받았습니다.
References
- 국토교통부 실거래가 공개시스템, https://rt.molit.go.kr/, 2021년 2월 1일 최종열람.
- 박주연.박찬일.유선종, 2014, "아파트 특성이 분양 후 가격 변동에 미치는 요인: 판교 신도시를 대상으로," 부동산연구, 24(4), pp.25-37.
- 박천규.이영, 2010, "주택시장 체감지표의 주택시장지표 예측력 분석," 부동산학연구, 16(1), pp.131-146.
- 배종찬.정재호, 2021, "거시경제와 부동산정책이 서울 아파트가격에 미치는 영향 연구," LHI Journal, 12(4), pp.41-59.
- 배성완.유정석, 2018, "머신 러닝 방법과 시계열 분석 모형을 이용한 부동산 가격지수 예측", 주택연구, 26(1), pp.107-133.
- 손정식.김관영.김용순, 2003, "부동산가격 예측 모형에 관한 연구," 주택연구, 11(1), pp.49-76.
- 송의현.김경민, 2019, "제2기 수도권신도시 및 주변지역 아파트가격지수 추정," 부동산분석, 5(2), pp.17-41.
- 신동하.최광호.김창복, 2017, "RNN과 LSTM을 이용한 주가 예측율 향상을 위한 딥러닝 모델," 한국정보기술학회논문지, 15(10), pp.9-16. https://doi.org/10.14801/jkiit.2017.15.10.9
- 이금숙.김경민.송예나, 2010, "복합용도개발과 교통이 아파트가격에 미치는 영향," 한국경제지리학회지, 13(4), pp.515-528. https://doi.org/10.23841/EGSK.2010.13.4.515
- 이우민.김경민.김진석, 2019, "주택정책에 따른 서울 자치구별 주택시장 반응에 대한 연구," 한국경제지리학회지, 22(4), pp.555-575. https://doi.org/10.23841/EGSK.2019.22.4.555
- 전해정, 2012, "유동성 관련 변수가 주택가격에 미치는 영향 및 정책적 시사점에 관한 연구," 한국경제지리학회지, 15(4), pp.585-600. https://doi.org/10.23841/EGSK.2012.15.4.585
- 이태형, 2019, "인공신경망을 활용한 주택가격지수 예측에 관한 연구 : 서울 주택가격지수를 중심으로," 중앙대학교 대학원 박사학위 논문.
- 임성식, 2014, "주택가격지수 예측모형에 관한 비교연구," 한국데이터정보과학회지, 25(1), pp.65-76.
- 통계청, https://kostat.go.kr/, 2021년 2월 1일 최종열람.
- 최문기.이성화, 2021, "거시경제변수 및 부동산 대책이 강남4구 아파트 시장에 미치는 영향," 한국지적학회, 37(3), pp.105-114. https://doi.org/10.22988/KSC.2021.37.3.008
- 한국은행 경제통계시스템, https://ecos.bok.or.kr/, 2021년 2월 1일 최종열람.
- Chanasit, K., Chuangsuwanich, E., Suchato, A. and Punyabukkana, P., 2021, "A Real Estate Valuaton Model Using Boosted Feature Selection," IEEE Access, 9, pp.86938-86953. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3089198
- Duan, L., Ma, S. and Aggarwal, C., and Sathe, S., 2020, "Improving spectral clustering with deep embedding, cluster estimation and metric learning," Knowledge and Information Systems, 63(3), pp.675-694.
- Grinberg, N. F., Orhobor, O. I. and King, R. D., 2019, "An evaluation of machine-learning for predicting phenotype: studies in yeast, rice, and wheat," Machine Learning, 109(2), pp.251-277. https://doi.org/10.1007/s10994-019-05848-5
- Hihn. H. and Braun, D. A., 2020, "Specialization in Hierachical Learning Systems: A Unified Informationtheoretic Approach for Supervised, Unsupervised and Reinforcement Learning," Neural Processing Letters, 52(3), pp.2319-2352. https://doi.org/10.1007/s11063-020-10351-3
- Hendershott, P. H. and MacGregor, B. D., 2005, "Investor rationality: evidence from UK property capitalization rates," Real Estate Economics, 33(2), pp.299-322. https://doi.org/10.1111/j.1540-6229.2005.00120.x
- Hollies, R., 2007, "International variation in office yields: a panel approach," Journal of Property Investment and Finance, 25(4), pp.370-387. https://doi.org/10.1108/14635780710762517
- Huang, Y., 2019, "Predicting Home Value in California, United States via Machine Learning Modeling," Statistics, Optimization & Information Computing, 7(1), pp.66-74. https://doi.org/10.19139/soic.v7i1.435
- Khan, A. and Sarfaraz, A., 2019, "RNN-LSTM-GRU based language transformation," Soft Computing, 23(24), pp.13007-13024. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04281-z
- Kim, K., Kim, G. and Tsolacos, S., 2019, "How does liquidity in the financial market affect the real estate market yields?," Journal of Property Investment & Finance, 37(10), pp.2-19. https://doi.org/10.1108/JPIF-03-2018-0020
- Kumar, N. and Kumar, U., 2022, "Artificial intelligence for classification and regression tree based feature selection method for network intrusion detection system in various telecommunication technologies," Computational Intelligence, pp.1-13.
- Lauati, A., Lahyani, R., Aldaej, A., Aldumaykhi, A. and Otai, S., 2021, "Price forecasting for real estate using machine learning: A case study on Riyadh city," pp.1-16.
- Park, B. and Bae, J. W., 2015, "Using machine learning algorithms for housing pice prediction: The case of Fairfax County, Virginia housing data," Expert Systems with Applications, 42(6), pp.2928-2934. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.040
- Tchuente, D. and Nyawa, S., 2021, "Real estate price estimation in French cities using geocoding and machine learning," Annals of Operations Research, 308(1-2), pp.571-608. https://doi.org/10.1007/s10479-021-03932-5
- Sivitanides, P., Southard, J., Torto, R. G. and Wheaton, W. C., 2001, "The determinants of appraisal-based capitalization rates," Real Estate Finance, 18(2), pp.27-38.