인공지능을 이용해 주택 가격을 예측하는 실험

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호치민시 베트남 과학자 그룹은 약 200개의 주택 데이터 세트를 수집하여 머신 러닝 모델에 입력하여 시장에 가까운 주택 가격을 예측했습니다.

이 연구는 베트남-독일 대학이 주최한 1월 12일 오전 아시아 도시화 국제 학술대회(AUC2024)에서 발표되었습니다. 연구팀 대표이자 베트남-독일 대학 공과대학 컴퓨터 과학 강사인 Tran Hong Ngoc 박사는 현재 거주 및 투자 목적으로 부동산을 구매하려는 수요가 매우 크다고 말했습니다. 현재 가격을 알려주는 정보 채널은 많지만, 주택의 실제 가치를 판단하기는 어렵습니다. 연구팀은 가장 현실적인 예측을 할 수 있는 모델을 구축하고자 합니다.

호치민시의 한 아파트 프로젝트가 2024년 1월에 매각됩니다. 사진: Nguyen Tieu — 호치민시의 한 아파트 프로젝트가 2024년 1월에 매각됩니다. 사진: *Nguyen Tieu*

전문가들은 호치민시 고밥구의 주택에 대한 약 200개의 데이터를 사용했습니다. 그룹은 자신의 지식과 경험을 활용해 데이터를 처리하고 정리합니다. 어떤 경우에는 전문가가 직접 집을 보고 가치를 평가하여 데이터베이스에 입력하기도 합니다.

정리된 데이터 세트는 위치, 면적, 층수, 방 수, 건축 연도, 주택 유형, 실내외 디자인, 수리 상태, 주변 편의 시설 등 주택의 특성을 보여주는 23개 속성으로 나뉩니다.

데이터는 그룹화되어 머신 러닝 모델에 입력되어 98%의 정확도로 주택 가격을 예측합니다. "현재 데이터 세트의 크기가 제한되어 있으므로 가까운 미래에 연구팀은 빈즈엉성 투득시의 타운하우스에 대한 더 많은 데이터를 수집할 것입니다..."라고 응옥 박사는 말했습니다. 이 그룹은 도로, 다리 등 주변 편의 시설이 변경되면 주택의 가치가 변할 것이라고 생각하기 때문에 주택 가격이 항상 실제 가격에 가깝도록 머신러닝 모델의 데이터를 지속적으로 업데이트하는 것이 필요하다고 생각합니다.

사용자가 주택의 23가지 속성을 설명하는 정보를 입력하면 AI 시스템이 가격을 예측합니다. 하지만 응옥 박사는 새로운 연구는 6개월 만에 완료됐고, AI 모델을 활용할 플랫폼으로 웹사이트를 구축하는 데는 시간이 걸린다고 말했습니다. 또한, 이 그룹의 AI 모델에는 계획, 적색책 등에 대한 데이터가 없습니다. 이는 주택의 합법성과 가치를 판단하는 중요한 지표로 여겨집니다.

응옥 박사에 따르면, 주택 가격을 예측하는 AI 모델을 구축하면 지속 가능하고 스마트한 도시 개발을 투명하게 관리하는 데 도움이 됩니다. 그러나 머신 러닝 모델이 정확하게 작동하는 이유는 입력 데이터 소스가 정확해야 하며, 이는 관리자의 공정성에 크게 좌우되기 때문입니다.

이 그룹의 연구는 AUC에 참석한 100명 이상의 국내외 학자들이 발표한 40개 발표 중 하나였습니다. 토론 주제로는 공간적 변형, 스마트 시티, 인프라와 기후 변화, 사회와 거버넌스 등이 있습니다. 이 컨퍼런스는 도시화 연구 분야의 현재 이슈와 과제를 논의하는 데 중점을 두고 있으며, 연구자, 정책 입안자, 이해관계자가 만나 연구를 공유하고 아시아 도시화의 다양한 측면에 대한 경험을 통해 배우는 기회를 제공합니다.

베트남-독일 대학 부총장인 토마스 G. 아울리그 박사는 이번 컨퍼런스에서 도시 개발에 기여하는 연구를 하는 젊은 과학자들의 많은 업적이 소개되었다고 말했습니다. 그는 AUC2024가 연구 커뮤니티가 지식을 배우고 공유하여 학술 네트워크와 협업을 강화하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

하안

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