아냐는 ‘완벽한 공간 포털’에서 본 작은 스튜디오 아파트를 구매하기로 결정합니다. 산더미 같은 서류 작업과 몇 주간의 기다림 대신, 과정은 놀랍도록 즐겁습니다. 그녀는 안전한 플랫폼에서 구매 의사를 확인합니다. 

생성형 AI 에이전트가 안전한 블록체인 기록을 사용하여 그녀의 신원과 재정을 즉시 확인합니다. 등기 이력, 검사 보고서, 허가증 등 필요한 모든 서류(모두 디지털로 확인 및 저장됨)를 순식간에 취합합니다. 거래는 안전한 다중 요소 생체 인식 확인으로 완료됩니다. 아냐는 자신의 기기에서 아름답게 움직이는 ‘황금 열쇠’ NFT를 받습니다. 이는 그녀의 소유권을 상징하며 모든 부동산 관련 정보와 스마트 홈 제어에 대한 접근 권한을 부여합니다. 

전체 과정은 단 몇 분 만에 끝납니다. 이는 AI가 어떻게 정부 서비스(허가 등)를 간소화하고, 거래 워크플로우를 자동화하며, 블록체인과 같은 기술을 활용하여 보안과 디지털 권리를 관리하고, 부동산 거래 프로세스의 효율성을 극적으로 향상시키는지 보여줍니다. 

이 이야기는 미리 가 본 2035년 부동산 실무의 현장 모습입니다. 핵심은 AI의프로세스 자동화 능력과 블록체인의 보안 및 투명성이 결합하여, 복잡하고 시간이 많이 걸리는 부동산 거래를 거의 즉각적이고 안전한 디지털 이벤트로 전환할수 있다는 점입니다. 이는 전통적인 중개인과 지연 요소를 제거하여 상당한 비용 절감, 유동성 증가, 그리고 구매자와 판매자 모두에게 혁신적으로 단순화된 경험을 제공할 잠재력을 시사합니다.   

요즘의 인공지능 기술의 발전이 눈부십니다. 특히 생성형 인공지능(Generative AI)은 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 도시부동산 분야 또한 이러한 기술 혁신의 물결 속에서 예외일 수 없습니다. 데이터 분석부터 시장 예측, 마케팅 전략 수립, 고객 서비스 개선, 나아가 거래 프로세스 자동화에 이르기까지, AI 기술은 도시와 부동산을 이해하고 실무에 적용하는 방식에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 생성형 AI라는 최신 기술의 복잡한 개념과 이론이 도시부동산이라는 실체적인 분야와 어떻게 접목될 수 있는지에 대한 명확하고 실질적인 안내서는 여전히 부족한 실정입니다. 많은 학습자와 실무자들은 AI의 가능성을 인지하면서도, 실제로 이를 자신의 연구나 업무에 어떻게 적용해야 할지 막막함을 느낍니다. 이론적 지식과 실무적 활용 사이의 간극이 존재합니다.

이 책, 『생성형 AI 도시부동산 분석기법』은 바로 이러한 간극을 해소하고, 도시부동산 분야에서 생성형 AI 기술을 효과적으로 활용하고자 하는 모든 이에게 실질적인 지침을 제공하고자 집필되었습니다. 도시부동산, 도시계획, 부동산 실무를 전공하는 대학생과 대학원생, 관련 분야에 관심을 가진 일반 독자, 그리고 현업에 종사하는 부동산 실무자 등 광범위한 독자층을 대상으로 힙니다. 특히, 복잡하게 느껴질 수 있는 AI 기술의 원리와 응용 방법을 “알기 쉬운 예제”를 통해 설명함으로써, 이론을 넘어 실제 적용 능력을 기르는 데 중점을 두었습니다.

이 책은 AI 기술의 기본적인 이해부터 시작하여 도시부동산 분야의 최신 응용 사례에 이르기까지 체계적으로 내용을 구성합니다. 제1장에서는 머신 러닝, 딥러닝, 그리고 생성형 AI로 이어지는 AI 기술의 발전 과정을 개괄하고 그 핵심적인 특징들을 살펴봅니다. 제2장에서는 AI 기반 도시부동산 실무의 현재 모습을 진단하고, 특히 생성형 AI가 현재 실무 환경에서 어떤 역할을 수행하는지 심층적으로 분석합니다.

이어서 제3장에서는 부동산 분야에서 활용 가능한 주요 생성형 AI 모델 아키텍처(VAE, GAN 등)와 더불어 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV)과 같은 핵심 AI 기술들을 구체적인 예제와 함께 소개합니다. 제4장에서는 최근 주목받는 파운데이션 모델(Foundation Models)의 개념을 이해하고 이것이 부동산 분야에 어떻게 응용될 수 있는지 탐구하며 그 과제와 고려사항을 논합니다.

제5장은 AI 기반 분석 기법의 핵심 응용 분야 중 하나인 자동가치평가모델(AVM)에 집중합니다. AVM의 개념, 기술적 구성요소, 그리고 AVM에 활용되는 딥 러닝 모델의 유형 및 특성을 분석합니다. 나아가 AI 기반 시계열 분석을 통한 시장 예측과 감성 분석의 역할을 조명하고 국내외 AVM 개발 및 활용 사례를 제시합니다.

마지막으로 제6장에서는 생성형 AI가 부동산 실무에 가져오는 혁신적인 변화들을 구체적으로 다룹니다. AI를 활용한 부동산 마케팅 혁신, 즉 생성형 시각 자료 및 콘텐츠 자동화 방안을 제시하며, AI 기술이 부동산 산업 전반의 효율성과 투명성을 어떻게 증진시킬 수 있는지 논합니다.

이 책은 단순한 기술 설명서를 넘어, 독자가 생성형 AI를 도시부동산 분야의강력한 분석 도구로 인식하고 실제 자신의 연구나 업무에 적용할 수 있도록 돕는 실용적인 안내서가 되고자 합니다. 풍부한 예제와 구체적인 적용 사례를 통해 독자는 AI 기술이 더 이상 어렵거나 먼 기술이 아니라, 바로 우리 옆에서 도시와 부동산을 이해하고 활용하는 방식을 혁신하는 핵심 동력임을 실감하게 될 것입니다.

급변하는 기술 환경 속에서 생성형 AI 기반의 분석 기법을 습득하는 것은 이제 도시부동산 분야 전문가에게 필수적인 역량이 됩니다. 이 책이 독자 여러분이 이러한 변화의 흐름을 이해하고 선도적으로 대응하는 데 든든한 조력자 역할을 하기를 진심으로 기대합니다. AI 기술이 도시부동산 분야의 미래를 어떻게 재편할지 함께 탐구하며, 이 책이 독자 여러분의 지적 여정에 의미 있는 이정표가 되기를 바랍니다.

저자 원제무

제1장 머신러닝 → 딥러닝 → 생성형 AI 개발과정과 주요 특징

1. 머신 러닝(Machine Learning): 기계(Machine)를 학습(Learning)시키는 것이다

2. 딥 러닝(Deep Learning): 딥(Deep)하게 학습하는 머신 러닝이 진화한 것이다

3. 생성형 AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술이다

4. AI 진화는 거대언어모델(LLM), 거대멀티모달모델(LMM), 거대행동모델(LAM)로 진화 중이다

제2장 AI 기반 도시부동산 실무, 어디까지 왔는가?

1. AI 기반 부동산 산업이 주는 응용분야, AI 솔루션 유형, 이점, 활용 예시 

2. AI 기반 도시부동산 실무 방식 및 도구의 진화 

3. 도시부동산 실무에서의 생성형 AI 역할 심층 분석

제3장 AI 기반 부동산 분야에서의 생성형 AI 알고리즘 예제

1. 주요 생성형 AI 모델 아키텍처(VAE, GAN, 자기회귀모델)와 예제

2. 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing)과 예제

3. 컴퓨터 비전(CV: Computer Vision)과 예제

4. 부동산 분야에서 주로 사용되는 AI 기술과 예제

제4장 딥 러닝 기반의 파운데이션 모델과 부동산 분야 응용

1. AI 기반 부동산 분야에서의 파운데이션 모델 이해 

2. 파운데이션 모델의 주요 성능과 부동산분야 적용 예제

3. 파운데이션 모델 활용에 따른 과제와 고려사항

제5장 자동가치평가모델(AVM)과 AI 기반 시장예측

1. 자동가치평가모델(AVM: Automated Valuation Model)의 개념, 구성요소와 예제

2. AVM에 활용되는 딥 러닝(Deep Learning Model) 모델의 유형 및 특성 분석과 예제

3. AI 기반 AVM활용 시계열 분석(Time Series Analysis) 모델 예측과 예제

4. AI 기반 도시부동산 분야 감성분석(Sentiment Analysis)의 역할과 예제

5.  국내외 AVM 개발 및 활용 사례

제6장 도시부동산 마케팅 혁신: AI 생성 시각 자료 및 콘텐츠 자동화

1. 전통적 부동산 마케팅의 과제와 AI 기반 시각자료 생성 및 예제

2. AI 기반 콘텐츠(Content) 생성 자동화와 예제

3. 생성형 AI 마케팅 활용의 효과

참고문헌

원제무

저자는 한양대 공대, 서울대 환경대학원, 미국 UCLA도시건축대학원을 졸업하고, MIT도시대학원에서 도시계획 및 교통계획 박사학위를 받았다.

저자는 귀국 후 KAIST 도시교통연구본부장, 서울연구원 선임연구위원, 서울시립대 도시공학과 교수 등을 거쳐 국토도시계획학회장과 한양대 도시대학원장을 역임했다.

현재는 한양대 도시대학원 명예교수로 재직하면서 연구와 강의를 해오고 있다.