서울대 GIS·LBS 연구실, 국내 최초 사용자 맞춤 매물 추천 AI 개발
- 주거용 부동산을 구하는 사용자에게 최적의 매물 추천
- “기계학습 기반의 주택 매물을 추천하는 장치 및 방법” 특허 출원

서울대학교 공과대학(학장 이병호)은 GIS·LBS 연구실(지도교수 유기윤)이 국내 최초로 사용자 맞춤 매물 추천 AI를 개발했다고 15일(화) 밝혔다.
 
서울대학교 GIS·LBS 연구실은 사용자 데이터와 주택 데이터, 주변시설 데이터간의 관계를 분석 및 학습하여 주거용 부동산을 구하는 사용자에게 최적의 매물을 추천해주는 AI 알고리즘을 개발해왔다.
 
해당 연구실의 이훈구(박사과정) 부동산 연구팀장은 “서울에 있는 32평 아파트와 지방에 있는 32평 아파트의 가격이 8배 이상 차이가 나는 이유는 바로 입지”라며, “시공사도, 쓰이는 자재들도 같지만 실제 매물의 가격은 주변의 교통, 교육, 편의시설에 따라 좌우된다”고 말했다.
 
또한, 여기서 착안하여 ‘주택의 가격은 주변의 인프라, 즉 입지에 따라 결정된다’는 가설을 세우고, 사용자 정보와 주택과 주변시설 간의 거리 등의 관계를 학습하여 사용자에게 최적의 입지조건을 갖춘 주택을 추천하는 엔진 ‘AI집찾기’를 개발했다.
 
‘AI집찾기’는 ‘가족 구성원의 수와 나이, 직장 위치, 꼭 필요한 시설’ 등의 정보를 통해 사용자에게 최적의 매물을 찾아준다.
 
이훈구 팀장은 “2~30대에게 지하철이 가깝다는 개념과 65세 이상에게 지하철이 가까운 개념은 완전히 다르다”며 “사용자의 특성을 고려하여 매물을 구하는 대상에게 가장 적합한 주거입지를 정확하게 추천해주는 것이 이 기술의 핵심이다”고 밝혔다.
 
이는 단순히 가격, 평형, 세대 수로 필터링하여 매물 정보를 제공하는 기존의 부동산 서비스와 차별화된 연구팀의 AI기술이 가진 강점이다.
 
또한 이를 바탕으로 “기계학습 기반의 주택 매물을 추천하는 장치 및 방법”을 특허 출원하였으며, 관련 논문도 발표할 예정이다.
 
한편 ‘AI집찾기’는 현재 프롭테크 스타트업 ‘제로중개’ 앱에 적용하여 서비스하고 있다.
 
 
[문의사항]
서울대학교 공과대학 GIS·LBS 연구실 이훈구 박사과정 / 02-880-6286 / drhgl@snu.ac.kr