혼자 끄적끄적 만들고 있는 부동산 서비스가 있습니다. 오래전부터 만들어 봤던 건데... 발상은 단순했죠. 어느 부동산 사이트를 들어가도 다 지도만 보여주고 알아서 찾으라고 하는데 대체 내 예산에 어디를 가야 할지 찾기가 힘들었거든요. 그러지 말고 조건을 중심으로 놓고 만들면 어떤가..

사실은 껍데기의 문제이죠. 어느 서비스건 단단한 DB 없이는 만들 수가 없는데 그 원천은 다 국토부 실거래 API니까요. 새로운 부동산 거래가 발생하면 실거래 신고 의무에 따라 관할 구청에 등록이 되고, 그러면 그 정보가 국토부로 모여서 인터넷에 등록이 됩니다. 형식은 지역/주소/거래일/층수/가격/전용면적/기타 정보.... 이 정보를 추출해서 아파트 마스터 DB를 만들고 각 지역에 어느 아파트가 - 어느 평수로 있는지를 찾아내는 식이죠. 여기에 몇 가지 속성을 입히고 검색을 구성하게 되는데...

AI는? 결국 DB 학습의 문제일 뿐이고, DB의 각 컬럼과 값들이 어떤 의미를 가지는지, 사용자의 니즈와 어떻게 매칭되는지를 가르치면 자기가 답을 찾아낼 수 있지 않을까? 했습니다. 그래서 AI API까지 한번 붙여 봤는데요... 짜잔

가령 사용자는 이런 니즈를 가졌죠. '예산 7억, 직장은 구로디지털단지, 59제곱 아파트'. 그러면 이 키워드를 받은 AI는 니즈를 분해하고 DB를 탐색하는데... 철산동, 하안동, 만안구 석수동 등이 교통으로 걸리고 특히 최근에 가격 상승이 있었던 곳에 가점을 준다고 해 보죠. 거래가 지나치게 없거나 세대수가 작은 곳은 패널티. 그래서 나름의 종합 스코어를 만들고 100으로 지수화해서 상위 결과값을 보여주겠지요.

만약에 사용자가 하나의 아파트를 예시로 가지고 있다면 - 그러니까 '마포래미안푸르지오'를 찍는다면, 이와 유사한 아파트를 비엔나 소시지로 찾아내는 것은 더 쉽겠죠. 가진 속성들이 있으니까요. 과거같으면 이것도 머신러닝 시키고 분해해서 찾는 알고리즘을 쓸텐데 지금은 세상이 좋아서 그냥 프롬프트 몇 줄이면 알아서 한다는.

한계는... 일단 일관성 있는 결과를 매번 보장하기가 힘들다는 것. 무슨 변덕인지 찾을 때마다 약간씩 방향성이 달라지는데 과정에 개입하는 다른 요소가 있는지를 찾아보는 중입니다. 그리고 불완전한 정보들(세대수 정보가 100% 확보가 안 되고, 학군을 정량적으로 측정할 지표가 마땅치 않고)이 보완되면 좀더 단단해지지 않을까 하는 생각. 천천히 갖고 놀면서 좀 붙여 보면 될 것 같고요.....

사실은 이는 진짜 껍데기의 문제이고, 기계 알고리즘이나 AI 검색이나 기본은 같은 것인데 그냥 대화형으로 바꿨다 정도일 테고, 여기에서 정말 하고 싶었던 것은 다음 단계인데 부동산 시장 통계를 AI가 알아서 DB에서 뽑아내고 보여주는 기능 같은 것

가령 예를 들어서 '서울시내 구별로 2026년에 1~9월에 있었던 전세 거래건수 찾아줘' 라고 지시를 하면, AI가 DB를 붙잡고 데이터를 털어서 그 결과를 보여주죠. 혹은 '최근 가격상승 많았던 아파트 보여줘' 라거나, '전세가율 높은 집' '자치구별 매매가격 순위' 같은거, 그냥 치면 나오는 거죠. 예전 같으면 한참을 데이터처리 해야 하는 일이고 그나마 구하기도 애매한 그런 데이터들인데...

DB쿼리, 표 형식, 뭐 AI가 알아서 잘 뽑아냅니다. 허허

주말에 앉아서 불꽃놀이 안 보고 끄적끄적 만들어 봤는데 생각보다 쉽게 쉽게 되네요. 야매 1인 개발이라 부끄럽기도 한데 살짝 남겨 봅니다.....