빈집 예측모델 개선 방안 검토

-  -

데이터 전처리 방식 변경 및 예측 신뢰도 향상을 위한 제안

엄규현

요약

현재 빈집 예측모델은 조사되지 않은 건물을 '빈집이 아님'으로 처리하고 있어 빈집 비율이 실제보다 낮게 계산되는 문제가 있음. 따라서 해당 보고서는 해외 유사 연구 사례를 참고하여 본 프로젝트의 문제점에 대한 개선 방안을 제안하고자 함.

핵심 제안사항:

조사 안 된 건물을 '빈집 아님(0)'으로 바꾸지 않고 '모름'으로 유지

집계구별로 '조사 신뢰도' 점수를 함께 제공

예측 결과에 '확실함/불확실함' 정보를 추가하여 정책 판단 지원

조사가 부족한 지역은 '추가 조사 필요'로 명시

2. 현재 데이터 처리 방식의 문제

2.1 데이터 현황

구분	건물 수	비율
실제 조사된 건물 (빈집/비빈집 확인)	약 14만	0.4%
조사 안 된 건물 (빈집 여부 모름)	약 3,386만	99.6%
합계	약 3,400만	100%

전국 건물 약 3,400만 동 중 실제 빈집 여부가 조사된 건물은 약 14만 동(0.4%)에 불과함.

[표 1] 건물 데이터 조사 현황

2.2 현재 처리 방식의 문제

현재 시스템은 조사되지 않은 99.6%의 건물을 '빈집 아님(0)'으로 자동 변환하고 있는데, 이로 인해 빈집 비율이 실제보다 크게 낮게 계산됨.

현재 계산 방식	실제 상황 (추정)
조사된 5동 중 빈집 2동 미조사 995동 → 모두 0 처리 빈집 비율 = 2/1,000 = 0.2%	조사된 5동 중 빈집 2동 (40%) 미조사 995동도 비슷한 비율이라면... 실제 빈집 약 400동, 비율 약 40%

예시) A 집계구 (건물 1,000개)

→ 최대 200배까지 과소평가될 수 있음

2.3 이 문제가 중요한 이유

정책 우선순위 오류: 실제 빈집이 많은 지역이 '정상'으로 분류될 수 있음

예산 배분 왜곡: 조사가 많이 된 지역만 위험지역으로 선정됨

미래 예측 신뢰도 저하: 잘못된 현재 데이터로는 5년 후 예측도 부정확

3. 해외 연구 사례 참고

3.1 유사한 문제를 해결한 연구

핀란드-스웨덴 공동 연구팀이 발표한 논문에서 우리와 비슷한 문제를 다루고 있음. 이 연구는 발트해 겨울 항해에서 '쇄빙선 지원이 필요한지'를 예측하는 모델을 개발.

논문 정보:

제목: An ensemble machine learning model for predicting the need for icebreaker assistance in ice-covered waters

저널: Engineering Applications of Artificial Intelligence (2025)

저자: Liu, C., Suominen, M., Musharraf, M. (Aalto University)

3.2 우리 프로젝트와의 공통점

구분	쇄빙선 연구	빈집 예측
예측 대상	지원 필요/불필요	빈집/비빈집
데이터 불균형	지원 필요 14% vs 86%	조사 0.4% vs 미조사 99.6%
공간 정보 활용	위치별 얼음 조건	집계구별 지역 특성
핵심 과제	불확실한 상황 예측	미조사 건물 처리

[표 2] 해외 연구와 우리 프로젝트 비교

3.3 해당 연구의 핵심 접근법

이 연구에서 배울 수 있는 핵심 아이디어는 '불확실성을 숨기지 않고 함께 제공'하는 것. -> 위험할 수 있다는 것 인지하지만, 이를 숨기려면 숨길 수 있긴함 ( 관리자 페이지에서만 보이게 할 수 있음)

예측값과 함께 '얼마나 확실한지' 점수 제공

예: "이 지역은 쇄빙선 지원 필요 확률 85%, 신뢰도 높음"

예: "이 지역은 지원 필요 확률 45%, 신뢰도 낮음 → 전문가 판단 필요"

데이터가 부족한 상황에서 무리하게 예측하지 않음

불확실한 지역은 '추가 확인 필요'로 분류

여러 예측 모델을 조합하여 안정성 확보

4. 개선 방안 제안

4.1 핵심 원칙: '모르는 것은 모른다고 인정'

99.6%의 미조사 건물에 대해 '빈집 아님'이라고 단정짓는 대신, '조사된 데이터만으로 신중하게 추정'하는 방식을 제안.

4.2 제안 방식: 조사 신뢰도 기반 예측

Step 1. 빈집 비율 계산 방식 변경

현재 방식	개선 방식
빈집 비율 = 빈집 수 / 전체 건물 수 (미조사는 모두 0으로 계산)	빈집 비율 = 빈집 수 / 조사된 건물 수 (조사된 건물만으로 계산)

Step 2. 조사 신뢰도 점수 추가

각 집계구마다 '이 예측을 얼마나 믿을 수 있는지' 점수를 함께 제공.

조사 건물 수	신뢰도 점수	신뢰 수준	권고 조치
100동 이상	1.0 (100%)	높음	예측값 활용
50~99동	0.5~0.99	중간	참고용 활용
50동 미만	0.5 미만	낮음	추가 조사 필요

[표 3] 조사 신뢰도 점수 기준 (예시)

Step 3. 예측 결과 제공 방식 개선

기존에는 숫자 하나만 제공했다면, 개선 후에는 범위와 신뢰도를 함께 제공.

현재 결과 예시	개선 후 결과 예시
A 집계구 빈집 비율: 3.5%	A 집계구 빈집 비율: 15.2% 예상 범위: 12.5% ~ 18.1% 신뢰도: 85% (높음) → 즉시 정책 개입 권고
B 집계구 빈집 비율: 0.8%	B 집계구 빈집 비율: 8.5% 예상 범위: 3.2% ~ 15.8% 신뢰도: 32% (낮음) → 추가 현장 조사 필요

[표 4] 예측 결과 제공 방식 비교

5. 기대 효과

5.1 정책 활용 측면

정확한 위험지역 식별: 조사율에 가려져 있던 실제 빈집 밀집 지역 발견

효율적 예산 배분: 신뢰도 높은 지역부터 우선 개입

조사 계획 수립 지원: 신뢰도 낮은 지역을 우선 조사 대상으로 선정

투명한 의사결정: '왜 이 지역이 선정되었는지' 근거 제시 가능

5.2 예상 변화

항목	현재	개선 후
평균 빈집 비율	약 0.5%	약 5~10% (추정)
고위험 지역 구성	조사 많이 된 지역 위주	실제 빈집 밀집 지역
결과 신뢰 근거	없음	신뢰도 점수 제공

[표 5] 개선 전후 예상 변화

6. 추진 계획

6.1 단계별 일정

단계	작업 내용	산출물
1단계	데이터 전처리 방식 변경 (NULL 유지, 신뢰도 계산)	수정된 데이터셋
2단계	예측 모델 재학습 (신뢰도 가중치 적용)	개선된 예측 모델
3단계	기존 결과와 비교 분석, 검증	비교 분석 보고서
4단계	최종 결과 정리 및 시각화	최종 예측 결과, 지도 시각화

[표 6] 추진 단계

6.2 리스크 및 대응 방안

기존 결과와 큰 차이 발생 시: 6개월간 기존/개선 결과 병행 제공, 점진적 전환

신뢰도 낮은 지역 다수 발생 시: 해당 지역 우선 현장 조사 계획 수립

이해관계자 혼란 우려: 변경 사유 및 개선 효과 사전 설명 자료 배포

7. 결론 및 권고사항

현재 빈집 예측모델은 미조사 건물을 '빈집 아님'으로 처리하여 빈집 비율을 크게 과소평가하고 있음. 이는 예측 모델 자체의 결과의 과적합 문제 뿐만 아니라 ( 대부분 0이기 때문에 ) 예측모델이 정확히 작동했다 하더라도 그 결과의 신뢰성이 매우 떨어짐.

권고사항:

데이터 전처리 방식 즉시 개선 (미조사 건물 NULL 유지)

신뢰도 점수 도입 (예측값과 함께 '얼마나 믿을 수 있는지' 제공)

예측 범위 제공 (단일 숫자 대신 '최소~최대' 범위 표시)

신뢰도 낮은 지역 우선 조사 (데이터 품질 점진적 개선)

정확한 숫자 하나를 제시하는 것보다, '불확실한 것은 불확실하다고 판단하고 이를 개선할 수 있는 데이터로 남기는 것'이 더 적합하다고 판단함.

참고문헌

Liu, C., Suominen, M., & Musharraf, M. (2025). An ensemble machine learning model for predicting the need for icebreaker assistance in ice-covered waters. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 158, 111489.