Frameworks of Big Data based Web Data Attribute Analysis for Home Sales Index Prediction

1. 내 용 (1) 연구목적 주택매매지수(Home Sales Index : HSI)는 한 국가의 부동산산업과 건설산업의 경제적인 현황을 파악할 수 있는 최적의 지표로서 공공부문의 건설 및 주택정책 수립뿐만 아니라 민간부문의 사업계획 및 투자에 많은 영향을 미친다. 산업사회의 발달과 함께 주택매매지수에 영향을 미치는 변수들이 다양해짐에 따라 데이터의 확보를 위한 다양한 방법론의 제안과 함께 주택매매지수의 예측을 위한 새로운 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 정보기술의 발달로 가능해진 새로운 분석방법인 빅데이터 분석에 기반하여 웹데이터 속성을 분석하고 이를 통한 예측모델의 활용성을 제고하고자 한다 2) 연구방법 본 연구에서는 기존의 인과관계에 따른 데이터 분석방법론이 아닌 연구방법으로는 우선 주택매매지수 데이터를 구축하고 네이버 포탈에서 검색된 데이터를 기반으로 예측모델을 구성하였으며 이를 상관분석과 다항회귀분석 및 ANOVA분석을 통해 통계적인 유의성을 확인하였다. (3) 연구결과 제안된 주택매매지수 예측을 위한 빅 데이터 기반 웹데이터 속성분석 연구결과, 상관분석에 따라 데이터 세트를 구분하고 각 세트에 대해 웹데이터를 4개의 부분으로 구분하였다. 이를 통해 다항회귀 분석을 실시하여 도출된 R2 및 수정된 R2를 기반으로 최종 데이터세트를 구성하고, MAE, NMSE확인을 통해 모델의 적정성을 제고하였다. 2. 결 과 본 연구에서는 정확한 주택매매지수의 예측을 위해 인터넷 포탈인 네이버 포탈의 검색어 분석기능에 따라 데이터세트를 분석하고 예측모델로서의 통계적인 유의성을 검토하였다. 이러한 매매지수예측의 개선을 위한 다양한 모델개발 연구를 통해 향후 부동산 및 건설사업의 기획 및 설계단계에서 매매지수의 패턴을 확인하고 이에 따른 유용한 지표로서 활용가능한 시사점을 제공하고자 한다.

The HSI (Home Sales Index) has been considered one of crucial factors for analyzing economic trends in the construction and real estate industry. It has been investigated that researches of appropriate estimation of HSI have been conducted in the real estate research field generally. However, a precise prediction methodology of HSI has not yet been suggested due to the difficulty of collecting valuable information that has significant influence on the HSI. This study applies a new approach of big data analytic methodology that uses search query data collected from Naver trend. It is expected that the analysis methodology suggested in this paper provides the construction industry with valuable reference that can be used and developed for the establishment of efficient economic strategies and plans in the planning and preliminary design phase of projects.