주거실태조사 데이터 기반 TFT 시계열 예측 모델 개발

[프로젝트 개요]
- 본 프로젝트는 약 10년 분량의 국토교통부 주거실태조사 데이터를 활용하여 주택 및 주거환경 만족도에 영향을 끼치는 요인을 분석하고, 미래의 주거 선호도를 예측하기 위한 Temporal Fusion Transformer 모델을 구축하는 연구 용역입니다.

[프로젝트 배경 및 목표]
- 현재 의사결정나무 등 머신러닝 기법을 기반으로 특정 시점의 단면적 데이터 분석을 완료하고 관련 논문을 투고한 상태입니다. 다음 단계의 연구로, 과거부터 현재까지의 변화 트렌드를 학습하여 미래의 주거 선호도 및 핵심 만족 요인을 예측하고자 합니다. 확보된 공공 데이터를 기반으로 시계열 분석에 특화된 TFT 모델을 도입하여 통계적 엄밀성을 갖춘 연구 결과를 도출하고, 이를 바탕으로 외부 발전연구원 자문 시연 및 논문 작성에 활용하는 것이 최종 목표입니다. 예산의 한계로 인해 필요시 전국 단위가 아닌 특정 1개 지역으로 범위를 축소하여 진행할 수 있습니다.

[과업 범위]