자주 묻는 질문과 답변

일반적인 질문

1-1. 로보리포트에서 어떤 서비스인가요?

내 맘에 쏙 드는 집 찾기. 너무 어려우셨나요?
로보리포트는 복잡한 부동산 정보를 쉽고 편리하게 찾을 수 있도록 도와드리는 서비스입니다.

실거래가, 전세가, 월세수익률, 학군 등 다양한 부동산 필터들을 제공하기 때문에 내맘에 쏙드는 부동산을 손쉽게 찾을 수 있어요.

1-2. 로보리포트 챗봇에게 어떤 질문을 할 수 있나요?

실거래가, 전세가 등의 가격정보와 학군 정보를 간단하게 챗봇에게 질문해보세요. 아파트, 연립다세대, 오피스텔 실거래가/전세가 안내, 학군정보, 학교 세부 정보 안내를 지원합니다.

챗봇 질문 예시

  1. 은마아파트 실거래가
  2. 휴먼테라스빌 전세 얼마야?
  3. 삼성래미안아파트 초등학교 배정 어떻게 되나?
  4. 경기고등학교 학생폭력 있어?

부동산 검색필터 질문

2-1. 가격 평가 필터는 무엇인가요?

기계학습으로 추정한 현재 매물의 가치와 가장 최근 실거래가를 비교하여 매물을 7단계로 표현합니다. 7단계는 매우 저평가 / 저평가 / 약간 저평가 / 유지 / 약간 고평가 / 고평가 / 매우 고평가로 구성되어 있습니다.

2-2. 전세가율 필터는 무엇인가요?

전세가율은 매매가 대비 전세가격 백분율을 의미합니다.

전세가율 = (전세가 / 매매가 ) * 100. 최근 1년동안 같은 평수의 전세와 매매가 같이 일어난 아파트를 대상으로 전세가율을 계산합니다. 전세가율이 높은 아파트는 매매가가 떨어질 경우 전세가를 돌려받지 못할 위험이 있어 주의가 필요합니다.

2-3. 월세수익률 필터는 무엇인가요?

최근 1년동안 같은 평수의 월세와 매매가 같이 일어난 아파트를 대상으로 월세수익률을 계산합니다.

월세수익률 = (월세 * 12) / (총 매입액 – 보증금) * 100 공식으로 계산하였습니다. (단, 실제 임대 수익률은 관리비, 공실률 등의 요소들도 반영하므로 현재 계산된 수치보다 조금 더 낮아질 것으로 예상됩니다.)

2-4. 매매-전세가 차이 필터는 무엇인가요?

매매가와 전세가의 차이 금액입니다.

( 매매가 – 전세가 ) 최근 1년동안 동일 아파트 동일 평수의 매매가와 전세가를 비교하여 계산하였습니다. 층의 가격 차이는 아직 계산되지 않았으니 참고바랍니다.

가격 평가 질문

3-1. 부동산 시세 예측이란 무엇인가요?

빅데이터와 기계학습(인공 지능)을 사용하여 아파트의 현재 시세 산정 및 최대 1년치의 시세를 예측합니다. 아파트의 기본 특성(면적, 층, 건축년도 등)과 과거 가격 정보들 (실거래가, 전세가, 전세가율 등)과 주변 아파트 들의 시세를 반영하여 현재 시점에서의 시세 및 향후 가격을 예측하고 있습니다. 예측 대상이 되는 속성들은 앞으로도 계속 추가될 예정입니다.

3-2. 지도에서 각각의 색은 어떤 의미인가요?

현재 로보리포트 서비스가 산정한 아파트의 시세(roboindex)와 그 지역 아파트들의 가장 최근 실거래가를 비교하여 (최대 30일 안에 있을 경우만 사용) 그 지역의 저평가 및 고평가를 색으로 표시하고 있습니다.

3-3. 우리 집은 왜 가격이 앞으로 떨어진다고 나오나요?

신경망이 학습되어 테스트 데이터에 대해 잘 동작을 하여도 인공지능이 어떻게 연산하고 왜 그런 결과를 내놨는지는 블랙박스(Black Box)에 남아있을 뿐 인간도 아직 그 블랙박스를 해독할 수는 없습니다. 그리고 현재의 예측 가격은 가격 산정의 시작점 일 뿐이며 개별적인 매물의 자세한 데이터 수집의 한계로 완벽한 예측은 불가능합니다. 가격 예측 값에 이의를 제기하시고 싶으신 집 소유자님은 예측 결과에 이의 제기하기 버튼을 클릭해서 세부 정보를 제공해주시면 (2월 내 기능 추가 예정) 향후 더 정확한 예측 결과를 드릴 수 있습니다.

기계 학습과 예측 모델 질문

4-1. 기계 학습이란 무엇인가요?

기계 학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다. 기계 학습은 “기계”가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 “학습”하여 실행할 수 있도록 하는 “알고리즘”을 개발하는 연구 분야입니다. (1959년 아서 사무엘) 예를 들어, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있습니다.

4-2. 신경망 이론이란 무엇인가요?

인공 신경망은 인간의 뇌가 패턴을 인식하는 방식을 모사한 기계 학습 알고리즘입니다. 가장 간단한 구조인 Perceptron, 모형 구조의 복합도를 다층으로 변경한 Multi Layer Perceptron, 입력층과 출력층 사이에 여러 개의 은닉층으로 구성된 Deep Neural Network 혹은 알파고로 유명한 딥러닝( Deep Learning) 등이 알려져 있습니다.

4-3. 예측 방식과 대상은 어떻게 되나요?

기계 학습 알고리즘에서 신경망 알고리즘 (Multi layer perceptron)을 사용하여 아파트의 현재 시세 산정 및 최대 1년치의 시세를 예측합니다. 아파트의 기본 특성(면적, 층, 건축년도 등)과 과거 가격 정보들 (실거래가, 전세가, 전세가율 등)과 주변 아파트 들의 시세를 반영하여 현재 시점에서의 시세 및 향후 가격을 예측하고 있습니다. 예측 대상이 되는 속성들은 앞으로도 계속 추가될 예정입니다.

4-4. 예측 모델의 정확도는 어떻게 되나요?

예측 모델의 적합도를 측정하기 위해 결정계수(R2)를 확인하였습니다. R2는 적합도 모델의 성능을 측정하는 지표로서 보통 0에서 1까지의 값을 가집니다. 점수가 0에 가까울 수록 모델의 설명도가 낮고 1에 가까울 수록 모델의 설명의 높은 것을 의미합니다. 2017년 12월 예측 기준으로 최소 0.95 이상의 수치가 나오고 있습니다. 예측 모델의 정확도는 주기적으로 체크되고 있습니다.

4-5. 미래 예측값은 고정되나요?

미래 시세는 새로 수집된 속성이 추가될 때마다, 주요 경제 지표가 변경될 때마다(금리 등) 언제든지 바뀔 수 있습니다. 현재 roboindex(기계학습 시세 예측 모델)은 계속 개발 중인 모델로 언제든지 예측 결과가 변경될 수 있습니다. 지금 학습 모델은 부정기적으로 업데이트 되고 있지만 나중에 예측 모델이 안정적이 되면 주기적으로 예측 결과를 업데이트 할 예정입니다.

개발 팀 질문

5-1. 어떤 사람들이 개발하고 있나요?

저희는 부동산 스타트업 커넥트닷(http://www.connectdot.co.kr)입니다. 기계 학습과 자연어 처리에 강점을 가지고 있는 개발자 중심의 팀입니다.

5-2. 향후 어떤 기능이 업데이트 되나요?

학군 정보, 빌라 및 단독주택 정보들이 업데이트 될 예정입니다. 부동산 예측 속성으로는 학군 및 부동산 뉴스가 추가될 예정입니다.

로보리포트 네이버카페(https://cafe.naver.com/landroboreport)에 가입을 하거나 현재 사이트에 회원 가입시 메일링 체크를 하면 주요 업데이트가 있을 경우 업데이트 메일을 받을 수 있습니다.