TF-IDF 가중치 모델을 이용한 주택시장의 변화특성 분석 = Analysis of Changes in the Housing Market Using TF-IDF Weight Model

국문 초록 (Abstract)

최근 전 세계적으로 빅데이터에 대한 관심과 활용에 대한 이야기들이 흥미로운 소재를 안고 소개되고 있다. 사회 현상에 대한 복잡하고 다양한 데이터를 통계적 사고와 마이닝적 관찰을 통해 얻어내는 패턴의 발견인 것이다. 빅데이터 분석 방법 중 텍스트마이닝은 텍스트 문서의 복잡한 특성을 전처리과정을 통해 정제한 후 문서가 전달하고자 하는 메시지를 분석하여 의미를 찾는 기법이다. 본 연구는 부동산 뉴스기사를 수집하여 주택시장과 관련된 단어를 빈도수, N-gram 순열, TF-IDF 가중치를 구하여 시기별로 다루어지는 핵심 단어를 발견하므로서 당시의 주택시장 상황을 파악하고 연구에 적용된 분석기법을 소개하고자 한다. 텍스트 문서 분석에 중요한 역할을 하고 있는 빈도수, N-gram, TF-IDF 가중치 모델을 적용해 보면서 부동산학에서의 활용방안을 제시해보고 이를 통해 텍스트마이닝 기법이 부동산 연구 분야에 적극적으로 활용될 수 있도록 그 관심이 점차 커지길 기대해본다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES The purpose of this study is to look for the changing characteristics of the housing market by analyze the news story by using the TF-IDF weight models. (2) RESEARCH METHOD Data were collected for 280 of articles using Naver and Google from 2012 to 2014. The collected data underwent a preprocessing to remove stopwords. It used Textom Solution to analyze Word frequency and N-gram. (3) RESEARCH FINDINGS The 2012 housing market's primary keywords was slump and acquisition tax, capital gains tax, reconstruction, small-sized apartments. The 2013 primary keywords was Auction, remodeling, presidential election, reconstruction, unsold house. 2014 main keywords was rising, recovery, Rental deposit, Monthly rent. 2. RESULTS The Presidential Election is providing a diverse policy. Acquisition tax cuts and abolition of capital gains tax on reviving the sagging housing market sentiment continued contributions, and the takeover and housing market is fizzing. Reconstruction and contributed in revitalizing the price to increase and ease. Rent is up and tenants took part in a market is leading. Therefore, real estate measures play an important role in the housing market.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론
• 1. 연구배경과 목적
• 2. 연구범위와 방법
• Ⅱ. 관련 이론
• 1. 데이터마이닝 이론
• 2. 분석 모형
• 3. 선행 연구
• Ⅲ. 분석 결과
• Ⅸ. 결론

참고문헌 (Reference)

1 정인호, "주택전세 자기자금이 주택매매가격에 미치는 영향에 관한 연구" 한국부동산학회 (57) : 210-220, 2014

2 노정휘, "주택시장의 경기변동과 인과관계에 관한 연구" 한국부동산학회 (61) : 208-221, 2015

3 임대봉, "주택거래량과 주택가격에 관한 연구 - 지방세(취득세)가 주택시장에 미치는 영향을 중심으로 -" 한국부동산학회 (58) : 195-208, 2014

4 성주한, "잠재성장모형을 이용한 금융위기 이전과 이후 서울 아파트 전세가격과 매매가격의 관계에 대한 연구" 한국부동산학회 (54) : 189-203, 2013

5 김동성, "언어자료 분석을 위한 통계학" 한국외국어대학교 출판부 2010

6 김이영, "시기별 거시경제 환경변화에 따른 주택시장의 가격변동성 연구- 아파트 매매 및 전세가격을 중심으로-" 한국부동산학회 (53) : 99-113, 2013

7 김정선, "빅데이터를 활용한 국내 빅데이터 수요공급 예측" 한국경영정보학회 2014 (2014): 2014

8 조태호, "문서의 키워드 추출에 대한 신경망 접근" 한국정보과학회 27 (27): 2000

9 A.L. 바라바시, "링크, 21세기를 지배하는 네트워크과학" 동아시아 2015

10 김완섭, "데이터마이닝을 이용한 설문조사의 심층분석" 한국정보처리학회 9 (9): 2006

11 유재술, "데이터마이닝기법을 활용한 주택담보대출 연체가능성 분석에 관한 연구" 한성대학교 일반대학원 2012

12 이수상, "네트워크 분석방법론" 논형 2012

13 전해정, "글로벌 금융위기 전․후로 거시경제변수와 부동산시장 간의 관계에 대한 연구 - 동적패널분석을 이용하여 -" 한국부동산학회 (58) : 33-44, 2014

14 신현규, "군집분석을 통한 자연휴양림 이용객의 시장세분화" 한국콘텐츠학회 10 (10): 364-372, 2010

15 김종우, "경영을 위한 데이터마이닝" 한경사 2009

16 조은경, "감성 분석에서 함수적 어휘와 대하여성 추출" 한국어의미학회 47 : 1-26, 2015

17 이성직, "TF‐IDF의 변형을 이용한 전자뉴스에서의 키워드 추출 기법" 한국전자거래학회 14 (14): 59-73, 2009

18 Fawcett·Provost, "Data science for business" O'REILLY·Hanbit 2014