서울대학교 공과대학(학장 이병호)은 GIS·LBS 연구실(지도교수 유기윤)이 국내 최초로 사용자 맞춤 매물 추천 인공지능(AI)을 개발했다고 15일 밝혔다.

서울대학교 GIS·LBS 연구실은 사용자 데이터와 주택 데이터, 주변 시설 데이터 간 관계를 분석 및 학습해 주거용 부동산을 구하는 사용자에게 최적의 매물을 추천하는 AI 알고리즘을 개발해왔다.

해당 연구실의 이훈구(박사 과정) 부동산 연구팀장은 “서울에 있는 32평 아파트와 지방에 있는 32평 아파트 가격이 8배 이상 차이가 나는 이유는 바로 입지”라며 “시공사도, 쓰이는 자재들도 같지만 실제 매물의 가격은 주변 교통, 교육, 편의 시설에 따라 좌우된다”고 말했다.

또 여기서 착안해 ‘주택의 가격은 주변의 인프라, 즉 입지에 따라 결정된다’는 가설을 세우고, 사용자 정보와 주택과 주변 시설 간 거리 등의 관계를 학습해 사용자에게 최적의 입지 조건을 갖춘 주택을 추천하는 엔진 ‘AI집찾기’를 개발했다.

AI집찾기는 ‘가족 구성원의 수와 나이, 직장 위치, 꼭 필요한 시설’ 등의 정보를 통해 사용자에게 최적의 매물을 찾아준다.

이훈구 팀장은 “20~30대에게 지하철이 가깝다는 개념과 65세 이상에게 지하철이 가까운 개념은 완전히 다르다”며 “사용자 특성을 고려해 매물을 구하는 대상에게 가장 적합한 주거 입지를 정확하게 추천해주는 것이 이 기술의 핵심”이라고 밝혔다.

이는 단순히 가격, 평형, 세대 수로 필터링해 매물 정보를 제공하는 기존 부동산 서비스와 차별화한 연구팀의 AI 기술이 지닌 강점이다.

또 이를 바탕으로 ‘기계학습 기반의 주택 매물을 추천하는 장치 및 방법’을 특허 출원했으며, 관련 논문도 발표할 예정이다.