부동산 114가 창립 20주년을 맞이하여 주최한 빅데이터 공모전에서 경영대 최윤준(경영17) 학우가 최우수상을 수상했다. 전국 대학(원)생을 대상으로 한 이번 공모전은 총 199개 팀이 참가신청을 했으며, 이중 54개 팀의 결과물이 제출돼 대상과 최우수상 각 1팀, 우수상 3팀이 나왔다. 본선 및 시상식은 지난 5월 29일(수) 경기도 성남시 판교 스타트업 캠퍼스에서 개최됐다.

 

 

1. <머신러닝을 활용한 부동산 가격 추세 예측 모델>을 주제로 발표하셨는데, 자세한 설명을 부탁드립니다.
말 그대로 머신러닝을 활용해서 부동산 가격 추세를 예측할 수 있는 모델을 만들었습니다. 부동산114 측에서 제공한 REPS 3.0이라는 부동산 데이터 플랫폼과 국가통계포털이나 한국은행 경제통계시스템에서 제공하는 거시경제지표를 결합하여 서울, 경기, 인천, 부산, 경북, 경남, 제주 등 거의 모든 지역의 부동산 가격 추세를 예측해봤습니다. 예측 방법으로는 Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, Random Forest, Artificial Neural Network 등의 머신러닝 기법을 사용했습니다.
구체적인 방법을 말씀드리면, 우선 예측하고자 하는 가격변동률 데이터를 sUp, Up, Down의 세 가지 class로 구분했습니다. 다음으로, 그래프 분석을 통해 각 column(LTV, DTI, 소비자물가등락률, 거래회전율, 공급량 등등)과 class에 상관관계가 있는지, 없는지를 판단하여 예측에 유의미한 column들만 추렸습니다. 여기서 추려낸 데이터를 Suppor Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, Random Forest, Artificial Neural Network 등의 머신러닝 기법을 활용하여 해당 시점이 각각 sUp에 속할지, Up에 속할지, Down에 속할지를 예측했습니다. 마지막으로, 오차행렬과 ROC Curve를 만들어 예측 정확도가 어느 정도인지 측정하고, 분석 결과가 유의미한지를 판단했습니다.


2. 수상 소감 및 수상 비결에 대해서 말씀 부탁드립니다.
수상의 가장 큰 원동력은 정호원 교수님의 ‘빅데이터 분석과 해석의 기초’를 수강하여 빅데이터에 대한 이해와 인사이트를 기르고 데이터 시각화와 머신러닝 기법을 익힌 것입니다. 교수님께 배운 내용을 바탕으로 여러 대회에 참여할 수 있었습니다. 또한, 부동산 대회 관련 정보를 찾을 땐 김재욱 교수님께 조언을 구한 덕분에 헤매지 않고 필요한 데이터를 얻을 수 있었습니다. 교수님들의 도움으로 데이터와 기법을 모두 갖춘 분석 보고서를 만들 수 있었습니다. 탄탄한 보고서와 함께, 앞선 두 번의 수상 경험으로 긴장 없이 분석한 바를 원활히 전달하였고, 그 결과 최우수상을 수상할 수 있었습니다.
그동안 빅데이터 공부를 잘 해낼 수 있을지 불안했었는데, 이를 해소할만한 결실을 맺었다는 점에서 큰 의미가 있는 대회였습니다. 계속해서 이 분야를 공부해가며 다른 대회에도 망설임 없이 참여할 수 있는 자신감을 얻을 수 있었습니다.