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빈집 정비 통합 지원 시스템 구축 사업

AI 모델 정의서

단계 구분 : 구현

업무 구분 : 개발

문서 번호 : -

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		AI 모델 정의서

빈집 정비 통합 지원 시스템 구축 사업

개 정 이 력

Ver	작성일	변경내용	작성자	승인자
1.0	2025.11.04	최초 작성	권지윤	조용래

목  차

1. 프로젝트 목적 및 분석 방향	3

1.1. 사업 목적	3

1.2. 데이터 구조 및 분석 대상	3

1.3. 분석의 주요 특징	4

1.4. 전체 분석 흐름 요약	4

2. 모델링 전략 및 선정 근거	5

2.1. 전체 모델링 전략 개요	5

2.2. XGBoost	6

2.3. LightGBM	6

2.4. CatBoost	6

2.5. GWR	6

3. 모델링 전략 및 선정 결론	7

3.1. 모델링 전략 및 선정 결론	7

1. 프로젝트 목적 및 분석 방향

1.1. 사업 목적

본 프로젝트의 최종 목표는 전국 단위의 집계구(oa_cd)별 빈집 발생 가능성 예측 및 공간적 위험도 도출(빈집의 전염화)이다.

단순히 과거 빈집 현황을 기술하는데 그치지 않고 [전기사용량, 건물 특성, 인구 및 사회 경제 요인, 시설 접근성 등] 다양한 요인을 종합적으로 고려하여, 향후 빈집 발생 가능성을 사전에 탐지하고 정책적 대응을 지원하는 예측 체계를 구축하는 것이 목표이다.

따라서 주요 목표는 다음 세 가지로 추려볼 수 있다.

(1) 전국 단위 예측모델 구축

- 도시/ 농촌/ 도서지역 등 다양한 유형 공간에 일반화 가능한 모델 개발 -> 현재 클러스터링으로는 밀집 정도에 따른 분류

- 대규모 데이터를 통합하여 전국 빈집 발생 확률 데이터화

(2) 지역 특성 기반 맞춤형 관리 전략

- 단일한 기준이 아닌, 유형별(클러스터별) 빈집 발생 구조를 반영

- 각 유형의 핵심 영향 요인을 변수 중요도를 바탕으로 분석해 정책 우선순위 지역 선정 및 관리 방안 제시

(3) 데이터 기반 정책 의사결정 고도화

- 단순 현황 통계에서 벗어나 AI 기반의 예측, 위험도 평가 체계 구축

- 예측결과를 활용한 빈집 관리 지수(VMI) 산출 및 지자체별 맞춤 지표 제공

1.1.2. 데이터 구조 및 분석 대상

(1) 데이터 단위

- 분석 단위 : 집계구(oa_cd)

- 시계열 범위 :　2014년 ~ 2024년

- 공간 범위 : 전국

(2) 데이터 계층 구조

- 본 프로젝트는 분석 단위를 “건물 -> 집계구 -> 전국”의 구조를 가진다.

계층	주요 데이터 출처	예시 변수
건물 단위	BIS_WEB_TOT_BLDG_NEW, ENGY_USE_YEAR_PT	건축 연도, 용도, 전기 사용량 등
집계구 단위 (내부 데이터)	BIS_WEB_TOT_BLDG	평균 건물 나이, 노후 비율, 평균 전력량 등
집계구 단위 (외부 데이터)	인구총조사, 행정통계, 시설 데이터	고령인구비, 1인가구비, 외국인비율, 기초수급자비율, 문화,돌봄,의료 시설수 등
정책, 입지 변수	BIS_WEB_TOT_BLDG_NEW	평균지가, 도로접면율 등

각 데이터는 공통 공간 키인 “oa_cd(집계구 코드)”로 통합, 정규화되어 학습용 마스터 데이터셋(df_ready)을 구성한다.

1.3. 분석의 주요 특징

전국 단위 데이터 통합

도시, 농촌, 산간 등 생활환경과 인프라 수준이 다른 공간을 하나의 예측 체계 안에서 통합

이에 따라 전국 클러스터링 -> 유형별 예측 -> 공간 해석의 단계적 접근을 채택

클러스터링 기반의 공간 유형화

oa_cd별 건물, 인구, 시설 등의 변수로 KMeans++ 클러스터링을 수행하여 군집의 수를 미리 정해놓지 않고 실루엣 Index, 칼린스키 하바르츠 Index, 엘보우 Index를 근거로 교차 검증 후 군집 개수 채택

이후 각 클러스터별 특화 예측모델을 생성하여 공간 유형 특성 반영하도록 설계

다계층, 다요인 기반의 빈집 예측

전기사용량(물리적 공실지표), 건물물성(노후도), 사회경제(고령화), 인프라(시설) 등 서로 다른 성격의 요인들을 통합 학습

비선형성과 상호작용 특성을 고려하여 트리 기반 부스팅 계열 모델을 주축으로 사용

예측과 해석의 병행

예측 정확도와 공간적 특성 반영 및 해석을 위해 XGBoost, LightGBM 등 부스팅 모델을 사용하되, 공간적 해석용으로 “GWR(Geogrpahically Weighted Regression)을 병행

정책활용 중심의 결과 해석

모델 출력값을 통해 집계구별 빈집 발생 위험도를 계산

Feature Importance 분석으로 각 지역의 핵심 영향 변수를 시각화 하여“왜 해당 지역이 위험한가?”를 정량적으로 설명

1.4. 전체 분석 흐름 요약

데이터 구축

건물/토지/전구/인구/시설 등 DB 통합 -> oa_cd 기준 정제 및 파생변수 생성

클러스터링

K-Means++ 기반 집계구 유형화

예측 모델링

XGBoost/LightGBM/CatBoost/GWR 모델 비교•병행

불균형, 결측, 공간이질성 대응을 반영하여 예측학습

성능 평가 및 해석

ROC-AUC/F1_Score/Accuracy 중심 성능 검증

GWR 기반 변수 중요도 및 공간 해석

2. 모델링 전략 및 선정 근거

2.1. 전체 모델링 전략 개요

본 프로젝트의 분석 목표는 ”빈집 발생 가능성의 예측과 지역별 해석 가능성을 동시에 확보하는 것이다. 이를 위해 다음 세가지 원칙을 기반으로 모델링 전략을 설계하였다.

(1) 비선형,다요인 예측 강화

- 건물, 토지, 에너지, 사회 변수 간 비선형 관계를 반영

- XGBoost, LightGBM, CatBoost

(2) 공간적 이질성 반영

- 지역별 특성 즉 클러스터별 구조적 차이를 고려한 맞춤형 모델

- 사전 클러스터링 + GWR 병행

(3) 해석 및 정책 연계성 확보

- 예측값의 정책적 활용 가능성을 높이기 위한 변수 중요도 및 영향 방향 분석

- SHAP 기반 해석 + GWR 계수 비교

따라서 본 프로젝트의 모델링 체계는 다음과 같다.

부스팅 계열 트리 모델 (예측) + 공간회귀 (GWR, 해석) 의 구조로 되어있다.

2.2. XGBoost

*선행연구 검토 결과, 대부분의 빈집 예측 연구에서는 트리 부스팅 계열(XGBoost, LightGBM, CatBoost)이 외귀,로지스틱,랜덤포레스트 대비 높은 예측 성능을 보였다.

특히 XGBoost는 건물 노후도, 인구 고령화, 전기사용량 등 이질적 스케일의 변수를 통합할 때 성능 저하가 적고, 결측값을 자동 분기 처리하여 현실 데이터의 불완전성에 강하며 모델의 해석도구(TreeSHAP)가 풍부해 정책 대응 근거로 활용하기 용이하다 판단했다.

본 프로젝트는 전국의 집계구 단위의 변수라는 대규모 데이터 구조를 가지므로 정확도, 안정성, 해석력의 균형을 잘 달성할 수 있는 모델로 XGBoost가 적합하다 판단했다.

*설유정 외 (2021), “공간단위 설정에 따른 빈집 분포 특징”, “대한지리학회지”

정영준,이경환 (2024), “머신러닝을 활용한 인구감소지역의 삔집 발생 요인 분석 및 추정 모델 개발” “한국지역개발학회지”

박재용 외　(2017), “주거용 전기사용량을 활용한 빈집 추정 및 예측에 관한 연구”, “대한건축학회논문집”

데이터 특징	기술적 요구사항	XGBoost
전국 단위 대규모 표형 데이터	고속 학습 및 메모리 효율	tree_method = ‘hist’/분산학습 구조 지원
비선형 변수들	*교호작용 작동 학습	트리 기반 부스팅으로 자동 상호작용 학습
결측치, 0값 다수 (시설 등)	결측 자동처리 및 노이즈 내성	결측 자동분기
빈집의 희소성(뷸균형)	클래스 가중 및 임계치 최적화	scale_pos_weight 조정
공간적 다양성	지역별 다른 패턴 학습	oa_cd 클러스터 변수 병합으로 지역특성 반영
정책해석 필요	변수 중요도, 기여도 해석	SHAP 분석

*두 개이상의 변수(요인)가 서로 영향을 주고받아, 한 요인의 효과가 다른 요인의 수준에 따라 달라지는 현상

또한 XGBoost 모델의 본 프로젝트에서의 주요 장점은 다음과 같다.

고차 상호작용 자동 학습

e.g. 전기사용량 급감 × 노후건물비율 × 고령가구비율

이런 복합요인을 수식으로 표현하기 어려운 경우에도 트리 분기에서 자동 학습 가능

결측치, 희소변수 대응

전기/시설 데이터의 결측,0 값이 다수 존재해도 안정적인 성능을 보임

결측 자체를 예측에 활용함으로ㅆ “데이터 없음 = 공실 가능성” 같은 신호를 반영

클래스 불균형에 대한 강건성

전국 기준 빈집 비율은 데이터 상으로 매우 낮은 불균형 구조를 보임

XGBoost는 가중치 조정(scale_pos_weight)으로 Recall 확보 가능

정책 해석에 적합한 설명력 보유

SHAP 분석을 통해 “어떤 변수들이 빈집 위험도를 높이는지”를 제시 가능

집계구별 더 나아가 지자체별 관리요인(e.g. 전기 사용량, 노후건물비율, 고령가구비율 등)을 명확히 도출 가능

모델 안정성과 검증 용이성

표준화된 라이브러리, 풍부한 하이퍼파라미터 제어, 재현성이 높음

XGBoost 모델의 본 프로젝트에서의 주요 단점은 다음과 같고, 이를 보완할 방법은 다음과 같다.

공간 상관성 반영 부족

인접 집계구의 영향이 구조식에 직접 반영되지 않음

GWR 병행

과적합 위험

변수가 많고 노이즈가 있는 경우 성능 왜곡 가능

학습률, max_depth, subsample 등으로 제어

중요 변수 간 중요도 왜곡

유사한 변수끼리 영향이 분산

SHAP-Permutation Importance 병행 분석

불균형 데이터로 인한 Precision 저하 가능성

빈집 소수 클래스의 예측률 저하

클래스 가중치 조정 및 임계치 최적화(F1 기준)

2.3. LightGBM

LightGBM은 XGBoost와 동일한 Gradient Boosting Tree 계열이지만 대규모 데이터 처리 속도와 메모리 효율성을 개선한 모델이다.

본 프로젝트는 전국 규모로 모델링 과정에서 다양한 연도, 지역, 유형별 데이터를 반복 학습해야 하기 때문에 학습 효율성과 확장성이 중요하다 판단했다.

이에따라 XGBoost의 구조적 신뢰성과 LightGBM의 학습 효율성을 병행해 예측 정확도뿐 아니라 운영 효율성을 고려할 수 있다 판단했고, LightGBM의 핵심 기술 구조는 다음과 같다.

*정영준,이경환 (2024), “머신러닝을 활용한 인구감소지역의 삔집 발생 요인 분석 및 추정 모델 개발” “한국지역개발학회지”

구성요소	설명	효과
Histogram-based Decision Tree	연속형 변수를 이산화 (빈 분할) 하여 연산량 감소	학습속도 ↑, 메모리 ↓
Leaf-wise Tree Growth	Level-wise 대신, 손실 감소가 가장 근 leaf를 우선적으로 확장	예측력↑, 학습 효율↑
Gradient-based One-Side Sampling	정보량이 낮은 샘플을 일부 제거	대규모 데이터에서 학습시간 단축
Exclusive Feature Bundling	희소변수(0이 많은 변수)를 묶어 차원 축소	희소행렬 처리 효율 향상

즉 GBDT의 성능 + 속도/메모리 최적화 라는 점이 LightGBM의 본질적 강점이다.

또한 LightGBM 모델의 본 프로젝트와의 정합성 및 주요 장점은 다음과 같다.

전국 단위 대용량 데이터

GOSS-EFB로 학습 시간 및 메모리 절감

이를 바탕으로 대규모 데이터 및 10년의 시계열 범위 환경에서 운영 부담을 줄이고 빠른 실험, 검증 주기 확보 가능

많은 변수, 희소성 높은 데이터(시설/전기 파생)

EFB로 희소변수 자동 병합을 바탕으로 효율적인 학습 가능

시설 변수와 같이 0이 대부분인 변수 구조에서 EFB 기능이 희소변수를 묶어 성능 손실 없이 효율적인 학습 수행

이질적 변수 간 비선형 상호작용 존재

트리 기반 부스팅으로 복합 패턴 자동학습

불균형 클래스 (전국 단위에서의 적은 비율인 빈집)

클래스 가중치, F1/PR-AUC기반 조정 가능

Leaf-Wise 성장으로 높은 예측력

손실 감소폭이 큰 Leaf를 우선 확장하여 XGBoost보다 세밀한 국지 패턴 탐지

지역별 빈집 특성이 비선형적일 때 (도시-농촌 간 차이, 급격한 전력 감소 등) 유리

LightGBM 모델의 본 프로젝트에서의 주요 단점은 다음과 같고, 이를 보완할 방법은 다음과 같다.

과적합 위험

Leaf-Wise 성장 구조가 작은 데이터, 노이즈에 민감

num_leaves, min_data_in_leaf 제한, 조기 중단 적용

변수 중요도 편향

높은 카디널리티 변수의 중요도 과대평가 가능

SHAP 기반 중요도 교차 검증

결측 패턴이 불규칙할 경우의 불안정성

결측 분기 방향이 지역/클러스터별로 달라질 수 있음

클러스터별 독립 모델링으로 안정화

해석력 부족 (기본 중요도만 제공)

Gain 기반 중요도만 제공 시 정책 해석이 어려워짐

Tree SHAP 적용 및 XGBoost 결과와 비교

2.4. CatBoost

CatBoost는 Gradient Boosting 계열의 모델로 범주형 변수 처리에 최적화된 GBDT 모델이다. XGBoost, LightGBM이 모두 수치형 변환을 요구하는 반면, CatBoost는 순서기반 인코딩을 내장하여 범주형 데이터를 자동 처리한다.

본 프로젝트에서는 oa_cd 단위로 집계된 데이터가 주로 수치형이지만 행정구역, 용도지역, 건물 구조 등 일부 고 카디널리티 범주형 변수가 존재한다.

이러한 변수들을 효율적으로 활용하기 위해 CatBoost를 보완 모델로 채택하였다.

구성요소	설명	효과
Ordered Target Statics	범주형 값을 목표값 통계로 변환하되, 현재 행을 제외한 이전 표본으로만 계산 (데이터 누수 방지)	범주형 인코딩 자동화, 과적합 억제
Oblivious (대칭 트리)	각 레벨의 모든 노드가 같은 분기 기준을 사용	메모리 효율 ↑, 해석 용이
Ordered Boosting	랜덤 셔플 및 순서기반 부스팅으로 누적 편향 감소	과적합 감소, 안정적 수렴
GPU 병렬 학습 지원	CUDA 기반 가속	대용량 학습 시간 단축

즉 범주형 변수 자동 처리 +　과적합 억제 + 안정적 성능 이라는 점에서 정책적 해석 과정에서 유용한 보조 모델로 적합하다 판단했다.

또한 CatBoost 모델의 본 프로젝트와의 정합성 및 주요 장점은 다음과 같다.

행정구역, 용도지역, 건물구조 등 범주형 변수 존재

내장 인코더로 원본 범주형 변수를 직접 활용

따라서 별도 인코딩이 필요 없음

oa_cd단위 데이터에 범주수(행정구역 수 등) 이 수천 단위

고 카디널리티 범주에 적합 (One-Hot 필요 없음)

표형 + 시계열 혼합 데이터

Ordered Boosting으로 시계열 누수 방지

결측 값 존재

결측 자동 처리 및 분기 보존

정책적 해석 용이

SHAP을 지원하여 클러스터별 빈집 요인 차이에 대한 정량 설명이 가능

CatBoost 모델의 본 프로젝트에서의 주요 단점은 다음과 같고, 이를 보완할 방법은 다음과 같다.

학습 속도가 상대적으로 느림

Ordered Boosting 과정에서 연산 부하가 발생

클러스터별 샘플링 학습 또는 GPU 가속 적용

하이퍼파라미터 자동튜닝이 제한적

다른 모델보다 세부 튜닝 범위가 좁음

Grid Search 보다는 Bayesian Optimization 적용

대규모 데이터에서 메모리 부담

대칭 트리 저장시 메모리 소모 증가

Chunk 학습 또는 클러스터 단위 병렬 훈련

연속형 변수 변환 효율이 낮음

완전 수치형 데이터에서는 LightGBM이 더 좋은 모델

범주형 중심 보조모델로 한정 적용

2.5. GWR

GWR은 지리적 가중 회귀모형으로 지역별 회귀계수를 추정하여 공간적 이질성을 반영하는 회귀 모형이다. 일반적인 회귀모형이 모든 지역에서 동일한 회귀계수를 가정하는 것과 달리, GWR은 공간좌표를 중심으로 한 커널 가중을 적용하여 “지역별로 다른 변수 영향력”을 추정한다.

본 프로젝트는 전국 단위에서 클러스터별 분류를 진행하였고 빈집 발생 요인 또한 클러스터별 즉 지역적 맥락(e.g. 농촌은 인구감소, 도시는 노후건물 집중)에 따라 달라진다 판단했다.

따라서 예측력 중심의 XGBoost, LightGBM, CatBoost를 보완하며 지역별 요인 해석, 정책 방향 설정용 모델이 될 수 있는 GWR을 범행 적용하는 것이 좋다고 판단했다.

구성요소	설명	효과
지역 가중 회귀	각 관측점(oa_cd)주변 데이터에 거리 기반 커널 가중 부여	공간적 이질성 반영
커널 함수	가우시안, Bi-Square 등 거리 감쇠 함수 사용	인접 지역의 영향만 반영
위치별 회귀계수 추정	[eqn: BETA _{ i} = f(x _{ i}, y_{i})]형태로 각 지역별 계수 계산	변수별 지역별 영향력 산출
Bandwidth 최적화	AICc, CV 등 기준으로 공간 가중폭 결정	지역 간 Smoothing 균형 조절
Global vs. Local 비교	전체 회귀모형 대비 GWR 모형의 적합도 향성 정도 비교	공간효과 존재 여부 검증

즉 GWR은 “빈집에 영향을 미치는 요인이 지역별로 다르다”는 전제를 바탕으로 이를 정량적으로 입증하고, 지역 맞춤형 정책 수립의 근거를 제공해 줄 수 있는 모델이다.

또한 GWR 모델의 본 프로젝트와의 정합성 및 주요 장점은 다음과 같다.

전국 단위에서의 공간 이질성의 정량적 해석

“어떤 변수의 영향이 어디서 강한가?”를 지역별로 수치화할 수 있다.

지역별 변수 영향력 (노후도, 고령화, 시설 접근성 등)을 공간적으로 구분할 수 있다.

예측모델 해석의 공간적 보완

XGBoost, LightGBM, CatBoost는 전역적 변수 영향(전국 평균 효과)을 설명하지만 GWR은 이를 “지역별로 세분화”하여 정량적인 판단이 가능하다

공간 자기상관 검증

GWR 적용 후 잔차의 Moran’s I 감소 여부를 통해 공간적 편향이 완화되었는지 객관적으로 검증 가능하다.

GWR 모델의 본 프로젝트에서의 주요 단점은 다음과 같고, 이를 보완할 방법은 다음과 같다.

예측력 한계

회귀기반 모형으로 복잡한 비선형 관계 학습 불가

비선형 부스팅 모델 병행

대규모 데이터 계산 부담

전국구 단위 데이터를 한번에 계산하는 것은 부담이 큼

클러스터 단위 분할 적용

변수 다중공선성 민감

변수 간 상관이 높으면 계수 불안정

이 현상이 발견되면 PCA/변수선정 단계에서 다중공선성 제거 후 적용

커널 폭 설정 민감

Bandwidth에 따라 결과가 달라짐

AICc 최적화 + Cross Validation 기반 자동 선택

3. 모델링 전략 및 선정 결론

따라서 본 프로젝트의 모델링 전략은 다음과 같다

(1) XGBoost로 예측 정확도를 확보

(2) LightGBM, CatBoost로 효율성과 안정성을 보완

(3) GWR로 공간적 해석력과 정책 활용성을 강화

-> 전국형 예측 + 지역형 해석 하이브리드 프레임