시계열 군집분석을 이용한 주택하위시장 식별 (Identification of Housing Sub-markets Using Time Series Clustering)

서지정보

· 발행기관 : 한국지적정보학회
· 수록지 정보 : 한국지적정보학회지 / 24권 / 3호 / 84 ~ 94페이지
· 저자명 : 김효은, 이상경

초록

이 연구는 시계열 군집분석을 이용하여 주택하위시장을 식별하는 것을 목적으로 하며, 분석방법으로 동적타임워핑 거리와 유클리디안 거리를 이용하는 시계열 군집분석을 2단계에 걸쳐 적용하는 것을 제안하였다. KB부동산이 제공하는 126개 시군구의 2003년 6월부터 2019년 5월까지의 192개 월별 주택종합매매가격지수를 분석에 이용하였다. 동적타임워핑 거리를 이용한 1단계 군집분석 결과, 126개 시군구는 수도권과 지방이라는 2개의 대군집으로 분류되었으며 이들 군집은 다시 각각 4개의 하위군집으로 구분되었다. 1단계 분석을 통해 도출된 수도권 하위군집을 대상으로 유클리디안 거리를 이용한 2단계 군집분석을 수행한 결과, 수도권 하위군집은 시차를 가지는 3개의 하위군집으로 구분되었다. 하위군집으로 대변되는 주택하위시장들이 경험적 인식과 부합한다는 점에서 이 연구에서 제안된 2단계 시계열 군집분석은 유용한 분석방법으로 판단된다.

영어초록

The purpose of this study is to identify housing sub-markets using time series clustering. In order to accomplish this purpose, it was proposed to apply time series clustering using dynamic time warping distance and Euclidean distance in two stages. The 192 monthly housing sales price index of 126 cities and counties provided by KB Real Estate from June 2003 to May 2019 was used for analysis. As a result of the first-stage cluster analysis using the dynamic time warping distance, 126 cities and counties were divided into two large clusters: the metropolitan area and the non-metropolitan area, which were again subdivided into four sub-groups. As a result of performing a second-stage cluster analysis using Euclidean distance for sub-clusters in the metropolitan area derived through the first-stage analysis, the sub-clusters in the metropolitan area were subdivided back into three sub-clusters with time lags. The two stage cluster analysis method can be said to be a useful means in that the housing sub-markets represented by these sub-clusters are consistent with empirical perceptions.

참고자료

· 없음