• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.65-84
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• 2019

본 연구의 목적은 기계학습 알고리즘을 이용하여 주택모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 관련문헌을 검토한 다음 두개의 연구 질문을 설정하였다. 또한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 Akman의 분류에 따라 감정을 분류 한 다음 여섯 가지 기계학습 알고리즘을 이용하여 모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하였다. 분석결과 AdaBoost가 모든 평가범주에서 가장 우수한 분류기로 확인되었다. 그러나 Naive Bayes의 성능수준은 다른 분류기들의 성능수준보다 낮은 것으로 밝혀졌다. 또한 본 연구는 어느 분류기가 각 감정범주를 잘 예측해주는지를 파악하기 위해 ROC 분석을 실시하였다. 분석결과, AdaBoost가 모든 감정범주에서 주택모기지 금리에 대한 주민들의 감정을 가장 잘 예측해주는 것으로 확인되었다. 그러나 슬픔범주에서 여섯 가지 알고리즘의 성능수준은 다른 감정범주보다 훨씬 낮게 나타났다.

• 주택과사람들
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• 통권200호
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• pp.36-39
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• 2007

미국 부동산 시장이 연착륙 중이다. 모기지 금리가 40년 이래 최저 수준을 기록하고 부동산 경기 침체로 인해 주택 물량이 대거 쏟아져 주택을 구입할 수 있는 최대 기회라는 것이다. 워싱턴 D.C., 뉴욕 맨해튼, 뉴저지, 애틀랜타, 시애틀, 캘리포니아, 라스베이거스 등 미국의 주요 지역을 중심을 부동산 시장 상황을 점검해 보았다.