서울대 공대 GIS·LBS 연구실(지도교수 유기윤)이 국내 최초로 사용자 맞춤 매물 추천 인공지능(AI)을 개발했다.
이훈구(박사과정) GIS·LBS 연구실 부동산 연구팀장은 “서울에 있는 32평 아파트와 지방에 있는 32평 아파트 가격이 8배 이상 차이가 나는 이유는 입지”라며 “시공사도, 자재도 같지만 실제 매물 가격은 주변 교통, 교육, 편의시설에 따라 좌우된다”고 말했다.
연구실은 '주택 가격은 주변 인프라, 즉 입지에 따라 결정된다'는 가설을 수립했다. 사용자 정보와 주택과 주변시설간 거리 등 관계를 학습해 사용자에게 최적의 입지조건을 갖춘 주택을 추천하는 엔진 'AI집찾기'를 개발했다.
AI집찾기는 '가족 구성원의 수와 나이, 직장 위치, 꼭 필요한 시설' 등 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 주거입지를 정확하게 추천하는 게 핵심”이라고 설명했다.
이는 단순히 가격, 평형, 세대 수로 필터링해 매물 정보를 제공하는 기존 부동산 서비스와 차별화된다. 연구실은 '기계학습 기반의 주택 매물을 추천하는 장치 및 방법'을 특허 출원했으며, 관련 논문도 발표할 예정이다.
AI집찾기는 현재 프롭테크 스타트업 '제로중개' 앱에 적용해 서비스하고 있다.
김명희기자 noprint@etnews.com
