“공간추론AI로 최적의 부동산 매물 찾아요”…서울대 공대 개발
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서울대학교 GIS·LBS 연구실(지도교수 유기윤)이 최근 화제의 중심인 대화형 인공지능 챗 기능을 부동산에 접목시키는 기술을 개발했다.
서울대 연구팀은 이렇게 누적된 데이터와 공간을 특정하는 20만 개의 단어를 학습(NLP)하여 이중 98% 이상의 고객집단이 부동산을 찾는데 사용하고 있는 조건을 '가격, 면적, 교통, 교육, 주변편의시설, 단지규모, 입주연도, 개발 호재' 등 총 8가지로 분류했다.
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텍스트 분류 알고리즘을 통한
부동산 매물 탐색의 편의성 증대
서울대학교 GIS·LBS 연구실(지도교수 유기윤)이 최근 화제의 중심인 대화형 인공지능 챗 기능을 부동산에 접목시키는 기술을 개발했다.
일반적으로 부동산 매물을 찾을 시에는 지역, 가격, 면적, 주변 시설 등 다양한 요소에 대한 고려가 필요하기 때문에 조건에 적합한 집을 찾는 것은 쉽지 않은 일이다.
하지만 앞으로 부톡 공간추론AI를 통해 이같은 어려움을 해소할 수 있게 될 것으로 기대된다.
서울대가 개발한 공간추론AI는 사용자가 말하는 내용을 부톡과 함께 개발한 텍스트 분류 알고리즘을 이용하여 부동산을 찾는 데 필요한 조건 데이터로 정규화한다.
부동산 프롭테크 업체 부톡은 2022년 서비스 런칭 이후 10만 건 이상의 매칭 데이터를 축적해왔다.
서울대 연구팀은 이렇게 누적된 데이터와 공간을 특정하는 20만 개의 단어를 학습(NLP)하여 이중 98% 이상의 고객집단이 부동산을 찾는데 사용하고 있는 조건을 ‘가격, 면적, 교통, 교육, 주변편의시설, 단지규모, 입주연도, 개발 호재’ 등 총 8가지로 분류했다. 이러한 결과를 이번에 부톡과 함께 개발한 공간추론AI 알고리즘에 적용하여 사용자 최적의 주거용 부동산을 추천하는 기능을 완성했다.
서울대 건설환경공학부 유기윤 교수는 “10만 건 이상의 축적된 매칭 데이터로 생성한 언어 모델을 기반으로, 사용자가 입력한 텍스트에서 부동산 관련 키워드를 태깅하여 비정규화된 텍스트 데이터를 부동산 매물을 찾는데 필요한 정규화된 데이터로 분석할 수 있게 된 것이 이번 기술 개발의 핵심”이라고 말했다.
이어 “부톡과의 기술 개발을 바탕으로 사용자가 매물 탐색을 음성으로도 간편하게 할 수 있도록 하여 매물 탐색 단계에서 사용자의 편의성을 증진시킬 것”이라고 기대감을 밝혔다.
김현아 (chaos@edaily.co.kr)
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