텍스트 분류 알고리즘을 통한 부동산 매물 탐색의 편의성 증대

서울대학교 GIS·LBS 연구팀과 부톡 관계자들이 '공간 AI 공동 개발'을 진행하고 기념 촬영하고 있다.(좌측) 여섯 번째부터 유기윤 서울대학교 교수와 부톡 이훈구 대표
서울대학교 GIS·LBS 연구팀과 부톡 관계자들이 '공간 AI 공동 개발'을 진행하고 기념 촬영하고 있다.(좌측) 여섯 번째부터 유기윤 서울대학교 교수와 부톡 이훈구 대표

서울대학교 GIS·LBS 연구실(지도교수 유기윤)이 최근 화제의 중심인 대화형 인공지능 챗 기능을 부동산에 접목시키는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

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.

공간추론AI 개요
공간추론AI 개요

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, 개발호재’ 등 총 8가지로 분류했다. 이러한 결과를 이번에 부톡과 함께 개발한 공간추론AI 알고리즘에 적용하여 사용자 최적의 주거용 부동산을 추천하는 기능을 완성했다.

사용자 최적의 주거용 부동산을 추천하는 기술 개요
사용자 최적의 주거용 부동산을 추천하는 기술 개요

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.

또한, “부톡과의 기술 개발을 바탕으로 사용자가 매물 탐색을 음성으로도 간편하게 할 수 있도록 하여 매물 탐색 단계에서 사용자의 편의성을 더욱 증진시킬 것”이라고 기대감을 밝혔다.

 

 

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