시계열 예측모형 (SVR + Bagging) 선정 근거

본 프로젝트에서는 향후 연도별 빈집 비율을 예측하기 위한 시계열 기반 예측모형으로 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR)와 배깅(Bagging) 앙상블을 결합한 구조를 적용하였다. 이는 기존 단면 예측모델(XGBoost, LightGBM, CatBoost, GWR 등)로는 포착하기 어려운 시간적 변화 추세와 비선형적 패턴을 반영하기 위함이다.

SVR의 개념 및 적용 이유

SVR은 서포트 벡터 머신(SVM)을 회귀 문제로 확장한 비선형 예측기법으로, 입력변수를 고차원 공간으로 사상시켜 복잡한 비선형 관계를 커널(kernel) 함수를 통해 학습하는 모델이다.

즉, 전기 사용량, 인구, 시설 등 다양한 변수들이 시간의 흐름에 따라 비선형적으로 상호작용하는 구조를 효과적으로 학습할 수 있다.

*기존 선형 회귀모형이나 SARIMA(계절 ARIMA) 기반 시계열모형은 이러한 복합적 비선형 구조를 충분히 설명하지 못한다. 반면 SVR은 RBF(Radial Basis Function) 커널을 이용해 변수 간 복잡한 경계면과 추세 변화를 학습함으로써 높은 일반화 성능을 확보할 수 있다.

*박재용 외 (2017). 「주거용 전기사용량을 활용한 빈집추정 및 예측에 관한 연구」. 『대한건축학회논문집』,

특히, 전기 사용량과 같은 연속형 시계열 변수는 급격한 감소·증가 구간이 존재하는데, SVR은 이러한 국지적 변동을 부드러운 비선형 함수로 근사할 수 있어, 건물 단위·집계구 단위의 전기 사용 패턴을 정밀하게 예측할 수 있다.

Bagging의 개념 및 적용 이유

Bagging(Bootstrap Aggregation)은 동일한 예측모델을 여러 번 학습시키고 그 결과를 평균함으로써 예측 분산을 줄이고 안정성을 높이는 앙상블 기법이다.

SVR은 커널 기반의 강력한 비선형 학습 성능을 가지지만, 개별 학습 샘플의 분포나 이상치에 민감하여 예측 결과가 불안정해질 가능성이 있다.

이에 본 프로젝트에서는 Bagging을 적용하여 데이터 샘플을 무작위로 부트스트래핑(bootstrap)하고, 각 샘플에서 학습된 SVR 결과를 평균함으로써 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시켰다.

즉, SVR의 비선형 학습 능력과 Bagging의 안정성을 결합함으로써 전국구 단위 대비 소규모 지역 단위(oa_cd)별 시계열 데이터의 예측 변동성을 최소화할 수 있다

기존 연구 및 방법론의 한계

국내 기존 빈집 예측 연구들은 주로 단면형 접근에 기반하여 특정 시점의 빈집 발생 요인을 분석하였다. 예를 들어, 「빈집 발생 요인과 예측에 관한 연구」(이다연, 2020)에서는 로지스틱 회귀분석과 랜덤포레스트를 통해 사회·경제·물리적 변수의 영향력을 파악하였으며, 「주거용 전기사용량을 활용한 빈집추정 및 예측에 관한 연구」(김민규·최열, 2022)에서는 SARIMA를 이용하여 향후 빈집수를 예측하였다.

그러나 SARIMA는 단일 변수 기반의 선형 시계열모형으로, 변수 간 상호작용이나 공간적 차이를 반영하기 어렵고, 지역별 전기 사용량과 인구, 시설 변화가 복합적으로 작용하는 구조를 설명하기에는 한계가 존재한다.

또한 기존 단면형 예측모델(XGBoost, LightGBM, CatBoost, GWR 등)은 특정 연도의 입력변수에 대해 그 시점의 빈집 비율을 예측하는 데는 탁월하지만, 미래 시점의 입력변수(예: 2025~2029년 전기사용량, 인구, 시설 변화 등)를 직접 생성할 수는 없다.

즉, 시간에 따른 동적 변화(dynamics)를 고려하지 못하며, 향후 시나리오 기반의 예측에는 적합하지 않다고 판단했다.

본 프로젝트와의 적합성

본 프로젝트의 핵심은 “시간에 따른 변수의 변화가 빈집 발생에 어떤 영향을 미치는가”를 정량적으로 규명하는 것이다.

이를 위해서는 과거의 전기·인구·시설 변수 추세를 학습하여 향후 연도의 변수값을 예측(rolling forecast)하고, 그 결과를 다시 빈집 예측모형에 투입하는 다단계 예측 구조가 필요하다.

SVR+Bagging 조합은 다음과 같은 점에서 이러한 구조에 최적화되어 있다.

비선형적 변수 관계 학습 가능성

- 전기사용량·인구밀도·시설 수 등의 변수는 지역별로 다른 비선형 추세를 가지며, SVR은 이러한 복잡한 관계를 효과적으로 학습할 수 있다.

지역별 독립 학습 및 예측 안정성

- 각 집계구(oa_cd) 단위별로 독립적인 SVR 예측을 수행하고, Bagging을 통해 안정성을 확보함으로써 지역 단위의 이질성을 반영할 수 있다.

소규모 시계열에도 좋은 결과를 보임

- 시계열 길이가 짧거나 결측이 존재하는 경우에도 SVR은 데이터의 경향성을 잘 근사할 수 있으며, Bagging은 이러한 불확실성을 보완한다.

예측 결과의 연속적 활용성

- 예측된 변수(예: 2025~2029년 전기사용량·인구·시설)는 기존 XGB·LGB·CAT·GWR 기반 빈집예측모델의 입력으로 활용되어, 시간적 연속성을 갖는 빈집 발생 시나리오를 구축할 수 있다.

기대효과

SVR+Bagging 기반 시계열 예측모형은 다음과 같은 기대 효과를 가진다.

(1) 지역별·연도별 비선형 추세를 반영한 정밀한 미래 예측 가능

(2) 전기, 인구, 시설 등 복합요인의 변화가 빈집 발생에 미치는 영향을 동태적으로 분석 가능

(3) 단순 예측을 넘어, 향후 5년간 빈집 확산 위험지역을 사전 식별할 수 있는 정책 활용 기반 제공

(4) 기존 단면형 모델과의 결합을 통해 “시계열 예측 → 단면 예측 → 공간 확산”

통합형 예측체계를 완성

결론

따라서 SVR+Bagging 예측모형은 기존 단면 기반 모델의 시간적 확장 역할을 수행함과 동시에,

비선형적·복합적 요인을 학습하여 중장기 빈집 발생 추세를 안정적으로 예측할 수 있는 적합한 시계열 기반 접근법이다.

이는 본 프로젝트의 목표인 “지역별 빈집 발생의 시공간적 예측 및 확산 양상 분석”을 진행하는데 적합하다고 판단된다..