컴퓨팅 장치가 워드투벡터(Word2Vec)에 기반하여 차량의 가격을 예측하는 방법에 있어서, 차량의 가격예측을 위한, 입력된 차량 이미지정보로부터 적어도 하나 이상의 엘리먼트 정보들을 추출하여 수집하는 데이터 수집 단계; 상기 수집된 엘리먼트 정보들에 기초하여, 각 엘리먼트들에 대응되는 워드투벡터(Word2Vec)들을 생성하는 데이터 가공 단계; 기설정된 판단 대상차량의 각각의 엘리먼트 정보들 및 구매시점을 입력받는 단계; 및 상기 생성된 워드투벡터(Word2Vec)들을 이용하여, 상기 생성된 워드투벡터(Word2Vec)들을 인공지능 모델에 입력함으로써 사용자가 원하는 구매시점의 해당 차량의 가격을 예측하는 단계를 포함하고, 상기 인공지능 모델은, 상기 입력받은 엘리먼트 정보들을 식별하고, 상기 엘리먼트 정보들의 감가율 또는 엘리먼트들의 가격에 따라에 따라 상기 엘리먼트 정보들의 가중치를 결정하며, 상기 결정된 엘리먼트 정보들의 가중치에 기초하여 상기 판단 대상차량의 가격을 예측하고, 상기 인공지능 모델은, 미래 구매 시점에, 엘리먼트 정보들의 감가율이 기설정된 임계치 이상인 엘리먼트가 있는 경우, 해당 엘리먼트에 대한 가중치를 재조정하여, 상기 재조정된 가중치에 기초하여, 미래 구매 시점에 상기 판단 대상차량의 가격을 예측하고, 상기 인공지능 모델은, 특정 기간내 판매 가격 정보 및 특정 기간내 차량의 수요 정보를 포함하는 비엘리먼트 정보를 고려하여 상기 판단 대상차량의 가격을 예측하고, 상기 가중치는, 상기 엘리먼트 정보들 중 감가비율 또는 엘리먼트들의 가격에 따라 다르게 설정되어 반영되고, 차량 가격 결정에 서로 관련있는 엘리먼트 정보들의 경우, 관련있는 엘리먼트 정보들의 감가율 중 감가율이 높은 엘리먼트 감가율을 적용하는 것을 특징으로 하는, 워드투벡터(Word2Vec)를 이용한 차량의 가격예측 방법.