서울대 GIS·LBS 연구팀, 부동산 맞춤 매물 추천 인공지능 첫 개발
서울대 GIS·LBS 연구팀, 부동산 맞춤 매물 추천 인공지능 첫 개발
  • 홍석범 기자
  • 승인 2022.02.16 14:16
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기계학습 기반 주택매물 추천 장치-방법 특허출원

서울대 공과대학은 GIS·LBS 연구실이 국내 최초로 사용자 맞춤 매물추천 인공지능을 개발했다. 연구실은 사용자 데이터와 주택 데이터, 주변시설 데이터 간 관계를 분석하고 학습해 주거용 부동산을 구하는 사용자에게 최적의 매물을 추천하는 알고리즘을 개발해왔다.

연구실의 이훈구 부동산연구팀장은 “서울에 있는 32평 아파트와 지방에 있는 32평 아파트 가격이 8배 이상 차이가 나는 이유는 바로 입지”라며 “시공사도, 쓰이는 자재들도 같지만 실제 매물의 가격은 주변 교통, 교육, 편의 시설에 따라 좌우된다”고 말했다.

또 여기서 착안해 ‘주택의 가격은 주변의 인프라, 즉 입지에 따라 결정된다’는 가설을 세우고, 사용자 정보와 주택과 주변 시설간 거리 등의 관계를 학습해 사용자에게 최적의 입지 조건을 갖춘 주택을 추천하는 엔진 ‘AI집찾기’를 개발했다.

AI 집찾기는 ‘가족 구성원의 수와 나이, 직장 위치, 꼭 필요한 시설’ 등의 정보를 통해 사용자에게 최적의 매물을 찾아준다. 이 팀장은 “20~30대에게 지하철이 가깝다는 개념과 65세 이상에게 지하철이 가까운 개념은 완전히 다르다”며 “사용자 특성을 고려해 매물을 구하는 대상에게 가장 적합한 주거 입지를 정확하게 추천해주는 것이 이 기술의 핵심”이라고 밝혔다.

이는 단순히 가격, 평형, 세대 수로 필터링해 매물 정보를 제공하는 기존 부동산 서비스와 차별화한 게 연구팀의 기술 강점이다. 또 이를 바탕으로 기계학습 기반의 주택 매물을 추천하는 장치와 방법을 특허 출원하면서 관련 논문도 발표할 예정


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