케이플러스, '인공지능 부동산가격 추정 서비스' 개시
| 각종 정책과 이슈에 따라 예측하기 힘든 부동산 가격을 추정할 수 있는 서비스가 출시됐다. 케이플러스 빅데이터연구소(소장 조성훈)와 인포케어옥션(대표 구영권)은 국토교통부 실거래가 공개시스템에서 제공하는 정보를 기준으로 전국 아파트, 단독, 연립에 대한 ‘인공지능 부동산가격 추정 서비스’를 출시했다고 6일 밝혔다. 이 서비스는 부동산에 영향을 주는 제반 요인인 교통, 학교, 공원, 지형 등에 대한 ‘가격 영향도’를 인공지능이 머신러닝(Machine Learning, 축적된 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술)을 통해 학습한 후 부동산 가격을 예측하는 방식이다. 관심 매물에 대한 추정가, 추정가 추이, 주변 지역의 호가, 실거래가, 경매가, 공시지가 등을 조회할 수 있다. 부동산가격 추정에 사용되는 학습 알고리즘은 시변공간학습모형(Time varying Spatial Learning Model)으로, 공간적 특성치를 시간적 연속선상에서 평가한다. 이 모델은 감정평가사가 부동산을 평가할 때 사용하는 프로세스를 인공지능화 했다. 학습결과를 다층구조로 연결해 개별 부동산의 추정가격뿐만 아니라 추정가격이 될 확률을 제시한다. 조성훈 케이플러스 빅데이터연구소장은 “현재 제공하는 추정가격의 예측 오차는 약 10% 정도 이지만, 시계열적으로 학습이 진행될 경우 정확도는 개선될 것으로 기대한다”고 했다. 부동산 시장에서 현재까지 제공되는 가격 정보는 국토교통부의 실거래가 정보와 공인중개사들의 매물정보를 기반으로 하는 포털사이트의 매물시세정보 등이 있으나, 실거래가의 경우 거래가 없는 매물에 대해서는 가격 정보가 부재하다. 또 매물시세정보의 경우에도 판매자의 호가정보로 부동산의 실질가치에 대한 정보로는 한계를 가지고 있다. 조 소장은 “인공지능 부동산가격 추정 서비스를 통해 수요와 공급에 근거한 합리적인 추정 가격 정보가 개별 매물별로 제공돼 부동산 시장 정보의 편향성을 해소하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다”고 밝혔다. 따라서 이 추정 정보는 부동산 실거래시 거래가의 참고가격으로 활용할 수 있고, 금융기관 담보대출에 대한 위험관리 수단으로도 활용될 수 있다. 조 소장은 “금융기관의 담보 재평가처럼 대량 평가를 지원할 수 있도록 설계돼, 금융기관에서 효율적인 이용이 가능하다”고 강조했다. 향후 케이플러스 빅데이터연구소와 인포케어옥션은 현재의 부동산 학습모형을 한 단계 진화시켜 추정 대상 부동산을 확대할 뿐만 아니라 단지와 평형에 따른 개별 부동산 가격을 예측하는 서비스도 제공할 예정이다.
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