부동산 중개업자도 머신러닝이 필요해 2

머신러닝 수다 떨기

어제에 이어 오늘도 머신러닝으로 수다를 떨어보려고 합니다.

우리 모두 부동산 중개업자가 되었다고 상상해 보자고요. 본업을 하고 나서 쉬는 시간마다 틈틈이 시간을 쪼개 공인 중개사 시험 준비를 했고, 그 노력 끝에 합격이라는 결과를 받아 들었다고 생각을 해봅시다. 그러고 나서 정말 운이 좋게도, 집 주변 부동산에 일자리를 구하게 된 겁니다. 본업을 하는 시간 외에 나머지 시간, 몇 시간 동안 여러분은 추가적으로 돈을 벌 기회가 생긴 것이죠. 자격증 시험 준비 때부터 꿈꿔왔던 그 ‘순간’ 이 드디어 여러분을 찾아온 것입니다.

첫 출근을 해서 자리에 앉았습니다. 같이 일하는 팀장님이 다가와 이렇게 이야기를 합니다.

‘지난번까지 우리가 맡지 않았던 동네가 하나 있어요. 새로 들어오셨으니 시장조사도 할 겸, 그 동네 시세 예상을 한번 해주시겠어요?’

급작스러운 질문에 여러분은(그리고 우리들은) 네,라고 대답을 해버립니다. 지금까지 해온 게 있는데, 어렵지 않겠지라는 생각과 자신감으로 대답을 해버린 것이죠.

그러고 나서 구글, 네이버, 다음, … chat GPT까지 도움을 받을 수 있는 모든 검색창을 켜봅니다. 요즘엔 빙 검색도 괜찮다고 하니 그 주소까지 켜둔 채로 키보드에 손가락을 얹어봅니다. 아무 생각도 나지 않습니다. 뭘 검색해야 할지 모르겠거든요. 그래도 나름 본업을 갖고 있는 여러분(그리고 저)인데 누군가에게 물어보기보단, 처음에 본 때를 보여주고 싶은 마음에 검색창에서 문제를 해결해보려 합니다.

부동산 사이트에 들어갑니다. 그러고 나서 여러 정보를 확인해 보죠. 팀장님이 짚어준 동네는 최근 거래가 전혀 발생하지 않았던 곳이에요. 1년 전, 2년 전이 가장 마지막 거래라고 하네요. 최근 정보가 아니라 바로 차용하긴 조금 조심스럽습니다. 팀장님이 짚어주신 동네는 빌라촌인데, 그 동네도 몇 가지 옵션들이 있는 것 같았습니다.  

1. 방 개수에 따라 빌라 촌의 (상상) 매물들을 나눠볼 수 있을 것 같았어요. 원룸 혹은 투룸이었습니다.

2. 층 수에 따라도 나눠볼 수 있을 것 같았어요. 5층 이상이라 엘리베이터가 설치된 건물이 있었고, 아예 3
층까지밖에 없는 건물도 있었습니다.

3. 한쪽에는 초등학교가, 그 반대편엔 대학로가 있는 곳이었어요. 초등학교와 대학로 사이에는 정말 길고 긴 횡단보도가 있었습니다. 초등학생들을 고려해서 그런지 상당히 긴 신호를 가지고 있었어요

4. 어떤 빌라는 필로티 형태였고, 또 어떤 빌라는 반지하까지 꽉꽉 입주 공간을 만들어 두기도 했었습니다.

제일 중요한 건, 저 요소들을 다 살펴보았는데도 적정 매물 가격을 산출하기가 영 쉽지 않았다는 것이었습니다. 여러분은 고민에 빠질 수 있습니다. 이 매물의 적정 가격을 어떻게 책정할 수 있을까? 게다가 1년 전, 2년 전 가격이 있는 집도 몇 군데 안 되었기 때문입니다.

여러분은 우선, 조건에 따라 집들의 유형을 분류해 보기로 했습니다. 사실 저 4가지 요소 외에도 막상 등기부등본을 떼어 살펴보니 고려해 봄직한 내용들이 많았습니다. 엑셀로 두드려 경우의 수를 모두 나눠보기도 어려운 상태였습니다. 이때, 여러분들은 여러 개의 조건들을 단 두 가지로 요약하고 싶은 욕심이 굴뚝같을 것입니다. x축과 y축 이 머릿속에 그려지면서, 여러 가지 조건들을 최대한 잘 표현할 수 있는 수준에서 매물별로 점을 그래프 상에 찍어보고 싶을 거예요. 그러고 나서, 비슷하게 모여있는 것들끼리 ‘같은 가격이다’라고 찍어주면 될 거라고 생각을 하게 된 것이죠.

비지도학습 중 클러스터링(군집화)을 수행할 생각을 하신 겁니다. N차원의 데이터셋을 2차원으로 만드는 ‘차원축소’까지 말이에요. 여러분들의 머릿속에서는 저절로 수행한 것입니다.

하지만 우리에겐 1년 전, 2년 전 데이터도 일부 있습니다. 이건 어떻게 사용할 수 있을까요?

그건 내일 또 이야기해드릴게요.