k-평균 군집화와 인공신경망의 통합모형 구성: 주택가격추정 사례

Abstract

본 연구에서는 k-평균 군집화 및 인공신경망 모형의 통합적 활용방식을 주택가격 추정에 적용하였다. 기존의 통합적 방식을 정리하고 새로운 통합방식을 제안하였으며, 주택가격 추정에 적용 및 추정력을 비교·평가하였다. 기존의 통합방식 모형을 주택가격 추정에 적용한 결과는 앞선 연구결과와 마찬가지로, 인공신경망으로만 구성한 모형보다 k-평균 군집결과를 인공신경망에 통합적으로 적용한 경우가 나은 추정력을 보이는 것으로 평가되었다. 이와 더불어, 본 논문에서는 개선된 통합방식을 제안하고자 하였다. 기존의 통합방식은 k-평균 군집화 과정이 마치 인공신경망의 입력자료를 유사성에 따라 나누고, 군집별 특성을 추가적으로 인공신경망에 반영하는 방식으로 고려된다. 제안한 통합모형은 학습용 데이터로부터 분할한 훈련용 데이터의 k-평균 및 군집결과로부터 인공신경망을 구성하는 형태로 구성하였다. 그리고 검증용 및 테스트용 데이터는 훈련용 데이터의 군집중심과 최근접 기준으로 각각 동일한 수의 군집으로 분류하였다. MAE로써 평가한 결과, 주택가격 추정사례에서 기존의 통합방식과 비교하여 개선된 추정력을 보이는 것으로 평가되었다. 본 논문에서 제안된 k-평균 군집화 및 인공신경망의 통합모형은 주택가격 추정 뿐만 아니라, 다양한 추정모형으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.