도시부동산 가치, 빅데이터는 알고 있다

제1장 빅데이터와 도시부동산: 새로운 패러다임의 서막
1. 도시부동산 가치평가에 빅데이터가 필요한 이유를 밝힌다
2. 정형·비정형 데이터의 차이를 설명하고 활용 가능성을 제시한다
3. 공공데이터, 민간데이터, IoT 데이터의 활용 사례를 분석한다
4. 도시부동산에서 데이터 수집 방식의 변화 흐름을 고찰한다

제2장 부동산의 전통적 가치평가 방식과 그 한계
1. 도시부동산 관련 비교사례 접근법의 구조와 한계를 분석한다
2. 도시부동산 관련 수익환원법의 실제적용성과 한계를 설명한다
3. 도시부동산 관련 원가법의 적용 조건과 실효성을 진단한다

제3장 도시부동산 가치 평가를 위해 수집되는 빅데이터의 종류와 특징
1. 도시부동산 관련 위치 기반 데이터: 공간 속 가치를 계량화하다
2. 도시부동산 관련 유동인구 및 이동 데이터: 도시의 맥박을 읽다
3. 도시부동산 관련 소비 및 상업활동 데이터: 상권의 실질 가치를 추적하다
4. 도시부동산 관련 소셜미디어 및 리뷰 데이터: 감성적 가치의 데이터화
5. 도시부동산 관련 이미지 및 영상 데이터: 시각적 정보를 구조화하다

제4장 머신러닝 기반 도시부동산 가치예측 모델의 핵심 알고리즘
1. 도시부동산 관련 머신 러닝 기반 회귀분석(선형/비선형)의 원리를 설명한다
2. 도시부동산 관련 머신 러닝 기반 결정트리와 랜덤 포레스트의 구조와 해석력을 비교한다
3. 도시부동산 관련 머신 러닝 기반 XGBoost와 LightGBM의 효율성과 정확도를 비교 분석한다
4. 도시부동산 관련 머신 러닝 기반 AutoML을 활용한 자동 가치평가 시스템 구축 사례를 소개한다

제5장 딥러닝 기반의 도시부동산 가치 평가 모델의 핵심 알고리즘
1. 도시부동산 관련 딥러닝 기반의 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)의 작동 원리와 부동산 가치 예측
2. 도시부동산 관련 딥러닝 기반의 순환신경망(RNN)을 활용한 시계열 주택가격패턴 학습
3. 도시부동산 관련 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 위성사진 기반 입지 가치 평가
4. 도시부동산 관련 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP)와 딥러닝의 융합: 부동산 리뷰 데이터의 감성 분석
5. 도시부동산 관련 하이브리드 딥러닝 모델: 다양한 알고리즘의 융합을 통한 예측 정확도 향상

제6장 AI로 분석하는 상권의 숨은 가치
1. GAN을 활용한 가상의 미래 상권 시뮬레이션 사례를 제시한다
2. CNN을 활용한 이미지 기반 상권 매력도 분석 모델을 소개한다
3. 상권 간 유사도 분석을 통해 상호 대체성과 보완성을 진단한다
4. NLP를 활용한 고객 리뷰 데이터 감성 분석 결과를 제시한다
5. 혼합형 AI 모델을 활용한 상권 가치 예측 사례를 비교한다

제7장 주거용 부동산 평가를 위한 빅데이터 분석 방법
1. 빅데이터 기반으로 아파트 실거래가의 시계열 분석 기반 가치예측을 실시한다
2. 빅데이터 기반으로 학군, 공원, 역세권 등 입지요소 데이터를 통합 분석한다
3. 빅데이터 기반으로 층수, 평형, 노후도 등 물리적 속성 데이터의 정제방식을 소개한다
4. 빅데이터 기반으로 커뮤니티, 커뮤니케이션 데이터와 만족도 간의 상관성을 분석한다
5. 빅데이터 기반으로 지역별 주거선호도 패턴을 군집분석 기반으로 도출한다

제8장 상업용 부동산 평가에 활용되는 데이터와 모델
1. 상가의 유동인구 및 체류시간 데이터를 공간 분석한다
2. 업종별 카드매출 빅데이터와 상권 가치 간의 상관성을 탐색한다
3. 공실률, 임대료, 점포 회전율 등 시장지표 데이터를 분석한다
4. 유사 상권 클러스터링을 통한 상가 유형별 가치 차이를 제시한다
5. 상권 AI모델 예측의 정확도와 실제시세의 차이를 비교한다

제9장 공공데이터 기반 도시부동산 가치 분석
1. 국토부, 통계청, 지자체 등 주요 공공데이터의 구조를 해설한다
2. 공동주택 공시가격과 실거래가의 괴리 분석을 시도한다
3. 교통, 환경, 치안 등 도시생활지수의 정량화 가능성을 탐색한다
4. 국토 및 도시개발계획과 정책 변화 데이터를 반영한 시나리오 분석을 제안한다
5. 디지털트윈과 연계한 실시간 도시정보 활용 모델을 검토한다

제10장 민간데이터 기반 도시부동산 가치 분석
1. 네이버·직방 등 부동산 플랫폼 데이터의 정제및 활용법을 설명한다
2. 스타벅스, 프랜차이즈 입점 데이터의 공간적 파급력을 해석한다
3. 민간 위치데이터(LBS)의 유동패턴과 가치 간 관계를 도출한다
4. 부동산 리뷰·후기 데이터의 감정분석 기반 활용 가능성을 제시한다
5. 민간지도 플랫폼 API를 통한 시각화 사례를 소개한다

참고문헌