SEOUL : HOUSE PANDEMIC 프로젝트는 우리가 사회로부터 받는 가장 큰 압력 중 하나인 집값의 기원을 추적하는 프로젝트이다. 공시지가 형성의 3 요소 중 도시적 요소를 기반으로 예측 모델을 만들고, 그것을 활용하여 서울을 분석하고 예측하였다.

QGIS를 활용한 학군 / 역세권 / 녹지 / 혐오시설에 대한 분포도 맵이다.

grasshopper를 통해 qgis와 rhino를 연동시켜 data map 들을 라이노 상의 곡면 형태로 변환했다. 그후 각각의 3d map 들을 합쳐보았으나 실제 공시지가와 차이가 심하여 가중치를 추가하기로 하였다.

galapagos 유전적 알고리즘 컴포넌트를 이용하여 실제 공시지가 맵과 차이를 최소화 하는 가중치를 찾는다.

가중치를 적용시킨 data 들을 겹치고 합친 3d map의 layer를 만든다.

모형의 제작과정과 완성된 모델이다.

예측 모델을 활용한 서울 분석이다. 실제로 가장 높은 두 곳, 예측 모델에서 가장 높은 두 곳, 그리고 가장 낮은 곳을 분석했다.

2022년에 완공되는 신림선이 역세권 분포맵에 추가되었을 때 예측모델에 생길 변화이다 .