'기계학습 기반 주택 매물 추천 장치' 특허 출원
입주자-주택-주변시설 데이터를 AI로 학습·분석
게티이미지뱅크
서울대 연구팀이 집을 구하는 사람의 여건과 요구사항에 맞춰 매물을 추천하는 인공지능(AI) 알고리즘을 국내 최초로 개발했다고 15일 밝혔다.
서울대 공간정보센터 GIS·LBS 연구실(지도교수 유기윤)에 따르면, 연구팀은 기계학습 기반으로 주택 매물을 추천하는 방법 및 장치(엔진)를 특허 출원했으며 관련 논문도 발표할 예정이다. 'AI집찾기'라는 이름의 이 AI 엔진은 현재 프롭테크 스타트업 ‘제로중개’ 앱에 적용해 시범 서비스를 하고 있다.
AI집찾기는 사용자 데이터와 주택 데이터, 주변 시설 데이터 간 관계를 분석 및 학습해 주거용 부동산을 구하는 사람에게 최적의 매물을 추천한다. 구체적으로 사용자의 가족 구성원 수와 나이, 직장 위치, 꼭 필요한 시설 등의 정보를 활용한다. 단순히 가격, 평형, 세대 수로 필터링해 매물 정보를 제공하는 기존 부동산 검색 서비스보다 진일보한 셈이다.
연구팀은 서울과 지방의 같은 평수 아파트 가격이 8배 이상 차이 나는 이유는 입지 때문이라는 점에 착안했다. 또 같은 입지라도 거주자 특성에 따라 선호도가 달라진다는 사실도 주목했다. 예컨대 '집에서 지하철역이 가깝다'고 할 때 2030세대와 고령층이 상정하는 거리는 다를 수밖에 없다는 것이다.
이에 따라 연구팀은 ‘주택 가격은 주변 인프라와 입지에 따라 결정된다’는 가설을 기본으로 하되, 주택-주변시설 거리와 같은 입지 변수를 사용자 특성 정보와 결부해 AI가 학습하도록 설계했다. 이훈구 연구실 부동산연구팀장은 “매물을 구하는 사람 특성에 맞춰 가장 적합한 주거 입지를 정확하게 추천해주는 것이 이번 기술의 핵심”이라고 밝혔다.
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