TALK with SPI

빅데이터를 활용하는 부동산의 미래

2020. 06. 03·
전경돈
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(주)리판의 전경돈 대표와 함께 프롭테크 시장의 다양한 이슈에 대한 생각을 나눕니다.

 

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프롭테크 회사를 창업하고 전혀 다른 언어를 쓰는 IT 전문가, 빅데이터 전문가와 같이 일을 하면서 그동안 몸담았던 부동산 시장을 다시 돌아보게 되었다. 기본적으로 요즘 우리가 말하는 ‘빅데이터’란 기존 데이터와 추가적인 비정형적인 데이터를 포함한 대량의 데이터를 모아 이를 정제하는 ‘가공 단계’를 통해 필요 데이터를 추출하여 새로운 가치를 더해 결과를 도출해 내는 과정을 말한다.

일반적으로 인공지능 모델을 구축하는 과정은 모델설계, 데이터 준비, 모델 학습 및 평가 세 단계로 이루어 진다. 인공지능 모델의 구조는 다양하게 구성될 수 있지만 시계열 데이터와 부동산 분야에 맞게 설계가 필요하다. 그리고 빅데이터를 모아서 학습 데이터와 테스트 데이터로 나누고 학습 데이터로 모델을 최적화하여 말 그대로 ‘학습’을 시킨 후에 테스트 데이터로 모델 성능을 평가하는 과정을 거친다.

순환신경망 기반 가격 예측 인공지능 모델
(참고문헌=이태민. “순환 신경망을 활용한 부동산 실거래가 예측 기법” 석사학위, 고려대학교 대학원, 2020.)

이러한 전체 과정에서 대부분의 수고와 시간을 할애하게 되는 작업은 데이터 준비 과정이다. 그 원인은 데이터 수집 자체가 어렵거나, 수집한 데이터의 질이 안 좋거나, 양이 너무 많아서 핵심 데이터를 선별하는 과정이 필요하다는 등의 여러가지가 있다. 하지만 결국 데이터가 없다면 다른 과정은 의미가 없기 때문에 데이터 준비과정은 노력도 많이 필요하고 가장 중요한 단계인 것이다. 이 과정에서 필요한 데이터를 모으고 가공하는 일을 담당하는 빅데이터 사이언티스트에 의하면 부동산 데이터를 연결하는 ‘핵심변수(Primary Key)’는 ‘주소’인데 한국의 주소 체계는 신주소 체계를 도입하는 등 다른 나라에 비해 표준화 작업이 잘 된 편이나 일부는 여전히 수작업이 많이 필요하고 한다.

우리나라의 주소 체계는 구주소, 신주소 뿐만 아니라 국토부가 쓰는 주소 체계와 우리가 무심코 쓰는 주소 앞에 붙이는 글자들, 예를 들면 OO아파트 5동을 5동이 아니라 제 5동 등과 OO아파트(XX마을)처럼 한 개의 주소를 두 가지로 표현할 수 있게 허용하는 등 표기 체계가 통일되어 있지 않기 때문에 수작업이 많이 필요하다.

이런 문제를 비록 리판(필자가 운영하고 있는 회사)뿐만 아니라 다른 프롭테크 회사들도 겪고 있기 때문에 각각의 회사마다 이를 해결하기 위해 회사만의 고유한 주소코드를 가지고 있다고 한다. 그래도 주택 부분은 매매 정보가 투명하고 데이터 축적이 잘 되고 있는 편이다. 더불어 앞으로 임대 주택 사업자의 임대차 관련 정보가 의무신고제로 바뀐다면 주택 매매정보 뿐만 아니라 임대정보도 매우 투명하게 수집될 수 있을 것이다.

반면, 상업용 부동산은 빅데이터를 모으는 데 많은 어려움이 있다. 소위 ‘꼬마빌딩’이라고 불리우는 중소형 빌딩 시장과 상가들의 데이터는 업계 특성상 공개된 소스가 부족하고 정보 폐쇄성이 강해 데이터 활용의 효율이 낮은 상태다. 하지만, 이 또한 리판을 포함한 많은 프롭테크 회사들이 주택 데이터만큼 표준화를 이루기 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

부동산 투자는 임대료를 기반으로 한 ‘현금흐름(Cash Flow)’과 매매를 할 때에 생기는 ‘자본이익(Capital Gain)’을 바탕으로 수익을 낸다. 때문에 프롭테크 업체들의 노력을 통해 데이터가 쌓이게 되면 보다 정확한 임대료 정보를 기반으로 Cash Flow 중심의 투자가 용이해지며, 이에 따라 기관투자자나 개인투자자들이 좀 더 다양한 간접투자 상품과 만나게 될 것이다.

현재 대부분의 프롭테크 회사들이 아직은 검색 기능이나 DB중심의 빅데이터 축적에서 머무르고 있다. 하지만 프롭테크 시장이 좀 더 무르익으며 데이터의 체계와 투명성을 확보한다면 투자 시장을 기반으로 하는 새로운 프롭테크 시장으로 한 발 나가게 될 것이다. 그 새로운 시장을 위해 리판도 꾸준히 도전하고 노력 중이다.

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