### ※ 기업체와의 비밀유지동의서에 의한 비밀유지 의무로 인하여 개략적인 내용만 서술하였습니다. **1. 기업소개**  **2. 문제배경 및 소개** * 미국 부동산 회사 Zillow는 자신이 소유하고 있는 주택 가격이 1년 후에 어떻게 변할지 예측할 수 있는 서비스를 제공 * (주)GH건설은 Zillow를 벤치마킹하여 “수학적 알고리즘 기반 주택 가치 예측 모델 개발”이 목표 * Zillow가 공개한 방법론 분석 * 한국형 주택 가치 예측 모델에 맞도록 Zillow 방법론 변형 * 모델에서 필요로 하는 주택 현황 분석 * 지역 가치에 영향을 주는 요소 제안 **3. 해결 과정** * 한국은 부동산 정책에 따라 가격에 영향을 많이 받기 때문에 주택 가치 예측 모델에서 민감도를 측정할 때 과거 1년(Zillow 방법론)이 아니라 3년간 평균을 넣어주어 부동산 호재나 악재에 대한 영향에 크게 요동치지 않도록 Zillow 방법론 변형 * 강남구를 대상으로 주택 가격에 영향을 주는 요인이 무엇인지 상관관계를 분석 * 주택 현황에 적용할만한 요소를 국토교통부 실거래가 공개시스템과 이강·최근희의 논문 “헤도닉 가격모형을 활용한 주택가격 결정요인에 관한 연구 : 서울 이촌동 지역을 중심으로”를 참고하여 제안 * 지역 가치에 영향을 주는 요소를 김중표·홍성진의 논문 “대도시 중심부 주택가격결정요인 연구 : 대구시 중구를 대상으로”에서 조사하고, 더불어 주택과 가장 가까운 소방서, 경찰서, 유치원, 어린이집, 병원 등 구글 API로 얻을 수 있는 데이터 요소를 제안 **4. 성과 및 향후계획** * 주택 현황과 지역 가치를 측정할 수 있도록 제안한 요소에 대한 데이터를 체계적으로 수집할 경우 한국형 모델에 대한 방법론을 검증할 수 있을 것으로 기대 * 모델 검증을 통해 제시한 방법론은 수정·보완이 필요 * 제안한 모델을 이용하여 (주)GH건설이 우선적으로 주택 가치 예측 서비스를 제공한다면 기업 가치가 상승할 것으로 기대