초록

본 발명은 부동산 가격 변동을 예측하는 방법에 관합니다.본 발명은 부동산 시장의 가격변동을 예측하기 위해 텍스트로 구성된 비정형 데이터와 수치로 구성된 통계 데이터들로부터 이벤트를 추출하고 정제하여 이벤트들 간의 인과관계와 시간관계를 추론하는 방법을 제안합니다. 본 발명에 의하면, 비정형 데이터인 텍스트 데이터와 정형데이터인 수치데이터를 함께 사용하여 부동산 가격예측을 합니다. 또한, 부동산 가격변동에 대한 간접요인들을 사전에 파악하여 미래의 부동산가격의 변동과 불확실성의 정도를 예측할 수 있도록 하는 특징이 있습니다.

대표청구항 ▼

부동산 가격변동 예측 서버가, 데이터 저장소에서 텍스트 비정형 이벤트, 시계열 수치형 데이터 이벤트 및 정형 데이터 이벤트를 추출하는 단계;추출된 이벤트들을 목적 변수인 부동산 가격에 미치는 정도와 시간 차이에 따라 1차 요인, 2차 요인, 3차 요인으로 분류하되, 대출 규제 항목, 기준금리 변동 항목, 신규분양 항목을 포함하는 상기 1차 요인에는 간접 요인 항목을 구성하고, 상기 2차 요인을 해당하는 항목은 상기1차 요인의 상기 간접 요인 항목에 포함되도록 계층적으로 분류하고, 상기 3차 요인에 해당하는 항목은 상기 2차 요인에

부동산 가격변동 예측 서버가, 데이터 저장소에서 텍스트 비정형 이벤트, 시계열 수치형 데이터 이벤트 및 정형 데이터 이벤트를 추출하는 단계;추출된 이벤트들을 목적 변수인 부동산 가격에 미치는 정도와 시간 차이에 따라 1차 요인, 2차 요인, 3차 요인으로 분류하되, 대출 규제 항목, 기준금리 변동 항목, 신규분양 항목을 포함하는 상기 1차 요인에는 간접 요인 항목을 구성하고, 상기 2차 요인을 해당하는 항목은 상기1차 요인의 상기 간접 요인 항목에 포함되도록 계층적으로 분류하고, 상기 3차 요인에 해당하는 항목은 상기 2차 요인에 해당하는 항목에 포함되도록 계층적으로 분류하는 단계;상기 1차 요인에 포함되는 항목으로 해당 이벤트의 변화량을 표현하는 이산확률변수와 해당 이벤트가 발생하거나 관측된 시간을 표현하는 연속확률변수의 복합확률변수로 부동산 가격 변동 예측모듈을 생성하는 단계; 및 관측된 이벤트들과 상기 예측모듈을 이용하여 미래의 부동산 가격변동을 추론하는 단계를 포함하며,상기 텍스트 비정형 이벤트는, 텍스트 데이터 저장소에 저장된 문서의 부동산에 관련된 이벤트 문장에서 특정 주제에 대한 내용을 미리 정한 구조로 구조화하여 추출되는 것이며,상기 시계열 수치형 데이터 이벤트는, 부동산/경제 통계에 관한 시계열 데이터 저장소에서 수치형 데이터의 시간당 변화량을 복수 단계로 양자화하여 시계열 이벤트로 추출하는 것이며,상기 예측모델에서 이벤트의 변화량을 표현하는 상기 이산확률변수는 대폭상승, 소폭상승, 소폭하락, 대폭하락 중 어느 하나의 값이 부여되는 것이며,상기 미래의 부동산 가격변동을 추론하는 단계에서, 부동산 가격변동의 정도와 시점을 의미하는 타깃 이벤트는 다음 수식으로 정의되며,(여기서, Q은 타깃 이벤트, E은 관측된 이벤트({e1, e2, … en}) H는 관측되지 않은 이벤트({H1, H2, … Hn}, qi은 타깃 이벤트의 종류로 부동산 가격의 대폭상승, 소폭상승, 변동없음, 소폭하락, 대폭하락 중 한 가지로 정해지는 값)상기 수식을 다음 수식으로 변환하여 미래의 부동산 가격변동에 대해 확률추론을 실시하는 것인, 부동산 가격 변동을 예측하는 방법.