AI를 활용한 아파트 로얄동·로얄층 분석

AI 딥리서치 실험: 아파트 로얄동·로얄층(RR)의 패턴을 찾아서

여러 AI 서비스를 테스트해 봤는데, Gemini 딥리서치의 결과가 가장 만족스러웠습니다.
짧게 쓰려고 안 좋아하는 '음슴체' 사용했습니다^^

왜 '로얄동·로얄층' 분석이 필요한가?

아파트 단지 내에서도 동과 층, 향, 조망 등에 따라 가격 차이가 발생하며, 이를 '로얄동', '로얄층'이라고 부름.
실거래가 데이터를 기반으로 AI 분석을 통해 로얄동/로얄층의 가치를 정량/정성적으로 파악하고, 적정 가격 범위를 예측해 봄.
중개사보다 한 수 위에서 가격의 합리성을 판단하고, 급매 기회를 선점할 수 있는 나만의 무기를 만들어야 함.

데이터 준비 및 전처리

국토부 실거래가 공개시스템에서 조사할 단지의 거래 내역 Excel 파일을 다운받음.
큰 변동이 없었던 최근 1년 데이터(예: 2024년)를 기본으로 하되, 시장 상황 변화에 따라 분석 기간을 유동적으로 조절.
잠실 엘스, 리센츠가 대단지에 거래도 많고, 다양한 지하철역, 단지 내 초·중·고, 공원 그리고 한강변까지 있어 공부하기에 좋음.
직거래, 취소거래 제외시키기.
면적별로 세그먼트 나누기. 59, 84 타입만 파일에서 필터링하거나 AI에게 이것만 조사하라고 지시.

가격의 패턴 찾기

동·층 기준으로 거래가격의 평균/중앙값 계산.
최고가 거래 상위 동 추출. 최고가 거래 상위 동·층 추출.
같은 평형임에도 불구하고 'A동'이 'B동'보다 평균적으로 얼마의 프리미엄을 더 받고 팔렸는지를 수치화.
총 층수 대비 가장 높은 가격 가중치가 붙는 층수 구간을 정규화하여 가장 효과적인 RR을 파악.

정성 분석의 결합: 단지배치도의 마법

지도 서비스에서 단지 지도를 캡처하여 AI에게 전달.
AI에게 지도에 있는 도로, 학교, 역, 공원 등에 대해 대략 설명해 줌. 딥리서치가 이런 공간 정보도 잘 해석함.
AI가 가격을 결정하는 요소를 확인: 향, 자연환경 및 조망권, 학교 접근성, 역 접근성, 대로변 소음 등.
평형별로 이 요소의 가중치가 다름.
정량적 분석에 정성적인 이유를 부여해야 '가짜 로얄'에 속지 않고 진정한 '로얄동·로얄층'을 확정할 수 있음.

실전 활용

아파트 가격은 기가 막힐 정도로 내재가치, 상대가치가 잘 반영되어 있음.
하락장, 상승장에 따라 RR과 비RR의 갭은 벌어지거나 좁혀짐.
내가 RR을 구별할 수 있어도 비RR과의 가격 차이를 모른다면 아파트 시세를 모르는 것과 같음.
결국 대단지 아파트의 순위별 금액 차이가 얼마가 적당한지 파악해야 함.
'RR 최고가' 대비 '준로얄' 또는 '비로얄'의 금액 차이(할인율)가 적절한지 파악. 이를 통해 중개사가 제시하는 가격의 합리성 검증.
사전에 이 모든 것을 파악하고 있어야 급매 나왔을 때 보지도 않고 계약할 수 있음.
내가 산출한 금액과 맞다면 인테리어 여부만 파악하고, 그것에 대한 금액만 절충하며 바로 가계약해야 함.

현장 답사는 필수

AI가 제시하는 건 지도고, 임장은 나침반임. 두 개를 같이 써야 방향을 잃지 않음.
현장에서만 확인할 수 있는 것이 늘 있음. 실제 생활 동선, 지도에 없는 쪽문, 시야를 가리는 커다란 나무 및 시설물, 분리수거장 냄새와 소음, 바람길, 승강기 개수 등.
아침에 가서 출근해 보고, 저녁에 퇴근해 보고, 밥도 먹고, 사람들과 얘기도 해 봐야 함.
그 후 중개사무소에 들어가 소장님에게 얘기 들으며 재확인.
매수할 때 여러 중개소 돌아다니며 분위기 띄우면 나만 손해.
이제 물건 보지도 않고 계약금 입금할 수 있는, 나만의 데이터가 완성!

AI가 계산하는 건 데이터의 논리지만, 그 논리를 이해하는 건 결국 사람의 몫.