Task :
[인사 및 진행 순서]
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안녕하세요, 생애주기별 아파트 매물 추천을 주제로 기초 프로젝트를 진행한 6조입니다.
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오늘 발표는
개요,
데이터 전처리,
페르소나별 분석,
인사이트 순으로 진행하겠습니다.
[1. 개요 – 왜 이 주제를 선택했는가]
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먼저 저희가 이 주제를 선택한 이유를 말씀드리겠습니다.
기존 부동산 앱들은 대부분 아파트, 빌라, 원룸과 같이 주택 유형별 분류에 초점을 맞추고 있습니다.
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하지만 실제로는 결혼, 출산, 자녀 교육, 퇴직과 같은 생애주기 변화에 따라 가구 형태와 주거 니즈가 크게 달라집니다.
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서울시의 주거·인구 정책 역시 청년, 신혼부부, 중장년, 노년 등 생애주기별 구조에 맞춰 지원 대상을 세분화하고 있습니다.
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그래서 저희 6조는
“생애주기별로 정말 어울리는 아파트를 추천해 줄 수 있을까?”라는 질문에서 프로젝트를 시작했습니다.
이번 프로젝트에서는 생애주기를 크게 청년, 중장년, 노년 세 단계로 구분하고, 각 단계에 대해 페르소나를 설정했습니다.그리고 이 페르소나가 실제로 어떤 조건의 아파트를 선택할지, 서울시 실거래 데이터를 기반으로 탐색했습니다.
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또 하나 중요한 결정은 매물 유형을 ‘아파트’로 한정했다는 점입니다.
작년 기준 주택 매매 거래에서 아파트 비중이 약 74%로 가장 높았고, 아파트는 다른 주택 유형에 비해 단지 규모나 관리, 입지 등이 비교적 표준화되어 있어 실거주 관점에서 리스크가 적고 자산 가치 측면에서도 대표성이 높다고 판단했습니다.
따라서 아파트에 집중하는 것이 실거주자에게 더 적합한 매물을 찾아 줄 수 있다고 보았습니다.
정리하면, 저희 프로젝트의 목적은
생애주기별 페르소나에 맞는 조건을 적용해 실거래 데이터를 필터링하고, 실제 의사결정에 도움이 되는 아파트 매물 추천과 인사이트를 제공하는 것입니다.
[2. 데이터 및 전처리]
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다음은 데이터 전처리 과정입니다.
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먼저 실거래 데이터의 경우 최초 약 83만 건의 거래가 포함되어 있었습니다.
여기에서 주소나 가격 등 핵심 정보가 누락된 행을 제거하고,
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비정상적인 거래 금액이나 면적 등 이상치를 제외한 뒤,
전용면적을 평수로 변환하고, 평단가, 거래 연도 등의 파생 변수를 생성했습니다.
또한 지도 기반 분석을 위해 지오코딩으로 위경도를 부여했고, 지오코딩이 불가능한 주소는 삭제하여
최종적으로 약 37만 건의 아파트 거래 데이터를 구축했습니다.
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앞선 전처리 과정을 통해 저희는 서울시 부동산 실거래가 데이터셋과 각종 생활 인프라, 인구 데이터를 결합하여 분석을 진행했습니다. 해당 데이터는 다음과 같습니다. - 11페이지 짜란 -
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진행과정에 대해 세부적으로 말씀드리자면
먼저 지오판다스를 이용하여 위경도 좌표변환을 진행했으며 파이썬을 통한 지도 시각화를 했습니다.
최종적으로는 서울시 매물 데이터를 기준으로 인프라 반경 필터를 적용했습니다.
[3. 대시보드 소개]
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이제 이렇게 전처리한 데이터를 바탕으로 제작한 대시보드를 소개해 드리겠습니다.
저희는 Streamlit을 활용하여 대시보드를 구현했습니다.
먼저 사용자는 원하는 주거 조건을 설정할 수 있습니다.
예를 들어
예산 범위,
최소·최대 평수,
준공 연식 등을 선택할 수 있고,
다음으로 필요 인프라 조건을 선택할 수 있습니다.
지하철, 버스정류장, 공원, 병원, 학교, 대형마트, 문화시설 중에서 본인이 중요하게 생각하는 인프라와 거리를 설정할 수 있습니다.
이렇게 조건을 적용하면, 전체 데이터에서 해당 조건을 만족하는 아파트들만 필터링되어 리스트로 출력됩니다.
그리고 필터링된 매물들 중에서저희는 평단가는 낮고, 평수는 큰 아파트일수록가성비가 좋다고 보고,
평단가와 평수를 기준으로상위 5개의 단지를 Best Top5 매물로 선정했습니다.
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또한 선택된 Top5 매물에 대해서는
해당 자치구의 연령대별 인구 수,
가구 유형별 가구 수,
연평균 범죄 건수,
평균 평단가,
연평균 복합 성장률(CAGR) 등을
트리맵과 그래프로 한 번에 확인할 수 있도록 구성했습니다.
즉, 단순히조건에 맞는 아파트 목록을 보여주는 것을 넘어서
그 지역이 앞으로 거주하기에 어떤 곳인지,인구 구조와 안전, 가격 흐름은 어떤지까지
함께 볼 수 있도록 설계했습니다.
[4. 페르소나별 분석 결과]
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이제 이 대시보드를 활용해생애주기별 페르소나 분석 결과를 말씀드리겠습니다.
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4-1. 청년·신혼부부 페르소나
첫 번째는 신혼부부 페르소나입니다.
이 페르소나는
세대원 2명과 반려견 1마리,
최소 20평 이상에 연식은 20년 이내,
예산 5억 ~ 6억 5천만 원이고
목적은 실거주로 설정했습니다.
인프라 측면에서는
지하철역, 버스정류장 같은 대중교통 접근성과 함께
대형마트, 공원, 문화시설 등 여가를 즐길 수 있는 인프라를 중요하게 본다고 가정했습니다.
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이 조건으로 대시보드에서 필터링 해본 결과,중랑구, 서대문구, 성북구, 강서구, 관악구 등
서울 동북·서북·서남권의 준주거 지역들의 매물로 주로 나타났습니다.
이 지역들은
생활편의성이 과도하게 높지는 않지만,
핵심 인프라는 적정 수준으로 확보되어 있고,
예산 안에서 평수와 가격을 동시에 맞출 수 있는곳이라는 공통점이 있습니다.
이를 통해 저희는
신혼부부는 과도한 프리미엄 지역보다는
예산 내에서 적당한 인프라와 거주 효율을 함께 확보할 수 있는 지역을 선호하며,
신축이나 대형 평형보다는가격 대비 실거주 효율을 우선 고려하는 경향이 있다고 해석했습니다.
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4-2. 중장년 3인가구 페르소나
두 번째는 초등학생 자녀가 있는 중장년 3인가구 페르소나입니다.
조건은 다음과 같이 설정했습니다.
세대원 3명, 초등학생 자녀 1명,
최소 30평 이상에 연식은 상관없지만
예산은 10억 ~ 20억으로 목적은 실거주입니다.
인프라 조건으로는
자녀가 있기 때문에 초등학교를 최우선으로 보고,
지하철, 버스정류장, 병원, 문화시설, 대형마트까지 포함하여 학군 + 생활 인프라 + 주거 안정성을 골고루 고려했습니다.
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이 기준으로 필터링했을 때, 대표적으로 강동구 고덕그라시움과 같은대규모 단지들이 상위에 올랐습니다.
이들 지역은 대단지 중심의 안정적인 주거 환경,
학교와 공원이 가까운 교육·생활 인프라,
대중교통 접근성까지 모두 갖춘 곳이 많아서,
초등학생 자녀를 둔 가족에게
정주 안전성과 교육환경, 생활 인프라를 동시에 만족시키는 중상급 주거권이라고 판단했습니다.
결과적으로 중장년 3인가구의 경우
단기적인 시세 차익보다는
아이를 키우기 좋은 환경에서 오래 거주할 수 있는가를 기준으로 실거주 편의성과 가격 부담 사이의 균형을 찾는 경향이 있는 것으로 보였습니다.
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4-3. 노인가구 페르소나
마지막은 노인가구 페르소나입니다.
노인가구는
세대원 1~2명,
25평 이상,
연식 15년 이상,
예산 7억 ~ 10억,
목적은 실거주로 설정했습니다.
인프라에서는
의료 접근성과 이동 편의성을 가장 중요하게 보고,
병원, 지하철역, 공원, 문화시설을 주요 조건으로 두었습니다.
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이 조건으로 필터링한 결과,
병원과 지하철 접근성이 우수하면서
일상생활 편의가 높은 지역들이 상위 매물로 도출되었습니다.
또한 15년 이상 구축, 25평 이상, 7~10억 가격대의 아파트가 주로 선택되면서,
지나치게 고가의 프리미엄 단지보다는
관리비와 유지비 부담이 상대적으로 낮고,
기본적인 생활 인프라가 잘 갖춰진 안정적인 실거주형 단지를 선호하는 모습이 나타났습니다.
정리하면 노인가구의 경우,
의료 접근성과 이동 편의성을 최우선으로 두되,
과한 상업·업무 중심지보다는 조용하고 안정적인 거주 환경을 선택하는 경향이 있다고 볼 수 있었습니다.
[5. 종합 인사이트]
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이제 전체 페르소나를 종합한 인사이트를 말씀드리겠습니다.
먼저, 세 페르소나에서 공통적으로 나타난 패턴은 다음과 같습니다.
학교, 병원, 대형마트, 지하철처럼 기본적인 생활 인프라가 갖춰진 지역을 선호하고,
상권 프리미엄이 너무 높은 중심 상업지는 다소 기피하며,
실거주 편의성과 가격 효율성이 균형을 이루는 준주거권을 선택하는 경향이 있습니다.
또한 페르소나별로는 우선순위의 차이가 있었습니다.
신혼부부는 예산 안에서 가성비와 거주 효율을 중시하고,
중장년 3인가구에서는 자녀의 교육 환경과 주거 안정성을 가장 크게 고려하며,
노인가구는 의료 접근성과 이동 편의성을 핵심 요소로 두는 차이가 있었습니다.
하지만 이러한 차이에도 불구하고, 세대별로 공통적으로 드러난 결론은 다음 한 문장으로 요약할 수 있습니다.
세대별 필요 요소는 다르지만, 실거주 품질과 가격 부담 완화를 동시에 만족시키는 준주거권을 선호한다.
저희 6조는 이것을 이번 프로젝트의 결론으로 제시합니다.
[6. 한계점 및 향후 과제]
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마지막으로 이번 프로젝트의 한계점을 말씀드리겠습니다.
첫째, 인프라의 질적 수준을 충분히 반영하지 못했다는 점입니다. 병원 수, 학교 수처럼 양적인 지표는 반영했지만,상급종합병원인지, 작은 의원인지, 명문 초등학교인지 등 질적인 차이는 고려하지 못했습니다. 따라서 실제 체감 이용 편의성과는 다소 괴리가 있을 수 있습니다.
둘째, 과거 시점의 실거래 데이터만 사용했다는 점입니다.평단가 기준으로 매물을 비교했기 때문에,향후 개발 계획이나 재건축 가능성, 교통 호재 등 미래 가치나 상승 여력이 충분히 반영되지 못했습니다.
셋째, 단지 내부 특성이나 커뮤니티 시설, 관리 수준 등 정성적인 요소를 반영하지 못해, 실제 거주 만족도를 정확히 예측하기에는 한계가 있습니다.
향후에는
인프라의 질적 수준에 대한 가중치를 반영하고,
향후 개발 계획이나 재건축 가능성 등 미래 가치 요소를 함께 고려하며,
단지 단위의 커뮤니티·관리 수준 지표까지 포함한다면,
보다 현실적인 매물 추천 시스템으로 발전시킬 수 있을 것이라고 생각합니다.
[마무리]
[25페이지 - 26페이지]
부록 및 출처는 아래 내용을 참고해 주시길 바라겠습니다.
끝으로 저희가 구현한 대시보드 보여드리면서 생애주기별 아파트 매물 추천을 주제로 한
6조의 기초 프로젝트 발표를 마치겠습니다.
[대시보드 짜란]
]앞서 대시보드 소개에서 말씀드린 대로
좌측 필터에서 주거 조건,
즉, 최소/최대 물건 금액, 최소/최대 평수, 최소/최대 건축년도를 설정할 수 있습니다.
•
몇 개 필터 스륵스륵 조정.. 작은 범위 내에서 로딩 위험하니깡,,
이 조건에 의해 필터링된 데이터를 우측 ‘주거 조건 필터 적용’ 리스트에서 확인하실 수 있습니다.
그리고 하단에서는 필요 인프라를 선택하실 수 있고,
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이것도 몇개 스륵스륵..
이러한 필터에 의해서 필터링된 데이터를 우측 ‘ 주거 조건 + 필요 인프라 필터 적용’ 리스트에서 확인하실 수 있습니다.
이 리스트에 따라서 주거 조건 + 필요 인프라 기준 매물 위치가 지도상에 표시되고,
위 필터링된 매물들 중에서 저희는 평단가는 낮고, 평수는 큰 아파트 순으로 상위 5개를 제시하였습니다.
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아래로 주룩주룩..
이에 해당되는 자치구의 연령대별 인구 분포, 가구 유형 분포, 연평균 범죄 건수, 평균 평단가를 차례로 보실 수 있습니다.
마지막으로는 서울시 전체 자치구별 CAGR을 시각화한 자료를 제공하고 있습니다.
여기까지 저희가 제작한 대시보드 시연..?이었습니다..
들어주셔서 감사합니다.