트랜스포머 모델을 활용한 부동산 개발 행위 예측: 서울시 광진구 사례
Prediction of Real Estate Development Activity via Transformer Model: Seoul Gwangjin Case study
이상민(BTS부통산연구소 이사); 이연재(건국대학교)
18권 2호, 5~24쪽
초록
도시는 언제나 성장과 쇠퇴가 동시에 발생한다. 따라서 합리적인 부동산 개발 전략과 개발 효율에 관한 연구는 한정된 도시 토지 자원의 지속 가능하고 효율적인 활용을 위해 반드시 필요하다. 본 연구 데이터는 서울시 광진구 의 24,177필지 전수의 개발 인허가 자료이다. 관측기간은 2011년부터 2018년까지 8년간이며, 개별 필지의 공시지 가, 합필, 분필, 용도지역 변경, 부동산 개발 인허가 행위를 추적하였다. 본 연구의 목적은, 토지 특성, 건물 특성, 부동산 개발 환경을 포괄하는 변수를 구축하여 두 가지 종합 모형(계 량경제학 및 기계학습)을 추정하여 필지 단위로 개발행위의 예측성과를 탐색하는 것이다. 본 연구의 발견은, 첫째, 트랜스포머 기반 모델은 전통적인 패널 로지스틱 회귀 모형 대비 압도적으로 우수한 예측 성능을 입증하였다. 둘째, 본 연구의 실험 환경에서는 텍스트 임베딩의 기여도가 복합적이며 제한적임을 확인 하였다. 본 연구는 트랜스포머 모델이 부동산 개발 행위 예측에서 기존 계량경제학 모델의 예측력을 뛰어넘는 성능 을 제공할 수 있음을 실증적으로 증명하였다는 점에서 학술적 의의를 가진다.
Abstract
Cities always experience simultaneous growth and decline. Therefore, research on rational real estate development strategies and development efficiency is essential for the sustainable and efficient utilization of limited urban land resources. The data for this study consists of development permit records for all 24,177 parcels in Gwangjin-gu, Seoul. The observation period spans eight years from 2011 to 2018, tracking each parcel's tax assessment, land assembly, subdivision, zoning changes, and real estate development permit activities. The purpose of this study is to construct variables encompassing land characteristics, building characteristics, and the real estate development environment, and two comprehensive models (econometric and machine learning) are estimated to explore the predictive power of development activities at the parcel level. The findings of this study are as follows: First, the Transformer-based model demonstrated overwhelmingly superior predictive performance compared to the traditional panel logistic regression model. Second, it confirmed that the contribution of text embedding is complex and limited within the experimental environment of this study. This research holds academic significance as it empirically demonstrates that the Transformer model can provide predictive power surpassing that of existing econometric models in predicting development behavior.
- 발행기관:
- 부동산도시연구원
- 분류:
- 국제/지역개발