2019년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
순환신경망 기반 소상공인 입지가격예측 모델에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on the Recurrent Neural Network Model for Real Estate Price Prediction of Small Business Store |
| 저자(Author) |
홍성원
강신구
황윤민
Sungwon Hong
Shingu Kang
Yoonmin Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 1875 ~ 1877 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 소상공인의 폐업률 증가가 사회적인 문제로 불거지고 있는 상황에서 상업용 부동산 가격예측은 소상공인의 입지의사결정에 필요한 과정이며 창업 실패비용의 절감 차원에서 효과적이다. 본 연구는 상업용 부동산 가격 시계열의 결정론적 비선형성에 초점을 두고 순환신경망(RNN) 기반의 가격예측 모델에 관해 논의하며 3개년 간의 가격예측 결과, 강한 장기종속성을 갖는 시계열 예측에서 LSTM 또는 GRU의 성능이 RNN보다 양호하게 나타났다. 이에 착안해 MF-DFA에 의해 추정된 국소적 LRD 지표를 속성변수로 활용해 RNN, LSTM, GRU를 취합하는 앙상블 기법을 제시하며, 동기간 적용 결과 학습 단계에서 명확한 성능 개선이 이루어졌다. 제안 기법은 LRD의 생성과 소멸이 반복되는 조건에서 각기 모델의 장단점을 상쇄시켜 예측력을 제고하는 동시에 데이터 프로파일링이 제한적인 경우에도 가격예측이 충분히 가능함을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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