This thesis is a study of how accurate the prediction of real estate value through case-based reasoning. For the traditional case-based reasoning method, researches only focused on the retrieval and reuse phases among the four phases. This thesis presents the need for case revise phase in regression issues, such as real estate value prediction, and introduces how to revise the prediction value in the traditional case-based reasoning by estimating the error on the forecast using multiple regression analysis. The predictive power of the model was evaluated using mean absolute error and root mean squared error, and suggested algorithm was compared and analyzed with traditional case-based reasoning and multiple regression anlaysis.
이 학위 논문은 사례 기반 추론을 통한 부동산 가치 예측이 어느정도의 예측 정확도를 가지는지에 대한 연구이다. 전통적인 방식의 사례 기반 추론 방법의 경우 추론을 위한 네 과정중 검색, 재사용 단계에 중심을 둔 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 부동산 가치 예측과 같은 회귀 문제에서 사례 수정 단계에 대한 필요성을 제시하고 다중 회귀 분석을 이용해 예측값에 대한 오차를 추정함으로써 전통적 사례 기반 추론 방식에서 현재 문제에 맞게 수정된 예측 값을 제시하는 방법에 대해 소개한다. 모델의 예측력은 평균 절대 오차와 평균 제곱근 오차를 사용해 평가하였으며 전통적인 방식의 사례 기반 추론 방법, 그리고 다중 회귀 분석 방법을 통한 예측과 비교·분석 하였다.
