An Artificial Intelligence Model for Predicting Real Estate Contract Cancelation based on Naive Bayesian Classification: A Case Study of Apartment Sales in Seoul Metropolitan Area

Kyuseok Kim; Hyunjung Kim

doi:10.14801/jkiit.2023.21.3.11

주제분류

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저널정보

한국정보기술학회
한국정보기술학회논문지 학술저널
한국정보기술학회논문지 제21권 제3호(JKIIT, Vol.21, No.3)
2023.3 11 - 25 (15page)
DOI : 10.14801/jkiit.2023.21.3.11

저자정보

Kyuseok Kim (Korea Polytechnics)
Hyunjung Kim (Handong Global University)

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부동산 매도자는 이전보다 더 높은 가격으로 부동산을 판매하고자 한다. 그래서 일부 부동산 중개업자와 관련자들은 가격을 부풀리고 위조된 계약서를 게시한 것으로 밝혀졌다. 이에 따라 2021년 1월 초부터 정부는 허위 부동산 매물의 증가를 방지하기 위해 해지된 매매계약에 대한 실제 거래내역을 실거래가 시스템에 남기기 시작했다. 본 연구에서는 부동산 거래 취소 여부를 예측하기 위해 Naive Bayesian classification 기반의 인공지능 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 2021년 1월부터 8월까지 수도권 아파트 매매 35,649건의 거래 데이터로 학습하였다. 연구 결과, 제안된 연구 모델의 평균 정확도는 0.9177이었고, 다른 검증 지표의 정확도는 0.5674 이상이었다. 본 연구 결과물을 통해 허위 부동산 계약을 사전에 걸러낼 수 있는 서비스 및 방법론을 개발하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

Real estate sellers aim to sell properties at higher prices than they did previously. For this reason, some real estate agents and their associates have been found to inflate asking prices and publish forged contracts. As a result, as of early January 2021, the Korean government has begun to retain the details of actual real estate transactions for cancelled sales contracts in the existing price disclosure system to prevent further increase in fake and false real estate offerings. In this paper, we propose an artificial intelligence model based on Naive Bayesian classification to predict whether real estate transactions will be canceled. The proposed approach was trained with transaction data from 35,649 apartment sales in the Seoul metropolitan area from January to August 2021. Experimental result show that the average precision of the proposed research model was 0.9177, and the those of the other validation indices were at least 0.5674. We expect this work to be useful in developing services and methodologies that can filter out fake real estate contracts in advance.

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