도시를 둘러싼 무수한 데이터는 도시의 얼굴이자, 그 가치를 결정하는 비밀스러운 지도이다. 우리는 데이터의 홍수 속에서 살아가고 있다. 특히 도시부동산 분야는 이러한 데이터의 집합체로, 그 안에는 무한한 가능성과 기회가 숨어 있다. 우리는 오랫동안 그 지도를 읽기 위해 발 품을 팔고, 수많은 통계자료와 씨름하며 도시의 숨겨진 가치를 탐색해왔다. 

그러나 전통적인 가치평가 방법론은 이러한 방대한 데이터를 효과적으로 활용하는 데 한계를 드러내고 있다. 빠르게 변화하는 도시의 역동성 앞에서 기존의 평가 방식은 한계를 드러내곤 한다. 과연 우리는 도시의 미래를 더 정확하게 예측하고, 보이지 않는 가치를 포착하여 ‘부의 지도’를 그려낼 수 있을까? 이 책은 바로 그 질문에 대한 하나의 답을 제시한다. 최근 혁신을 거듭하고 있는 생성형 AI(Generative AI) 기술이 바로 그 해답의 실마리가 될 수 있다. 

이런 맥락에서 생성형 AI의 도입은 도시부동산 가치평가의 패러다임을 전환할 수 있는 기회를 제공한다 생성형 AI는 단순히 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 것을 넘어, 새로운 데이터를 ‘창조’해내는 기술이다. 이 기술은 GAN(생성적 적대 신경망), VAE(변분 오토인코더), 트랜스포머, 확산 모델 등으로 대표된다. 각 모델은 독특한 작동 원리로 도시부동산 가치 평가에 새로운 지평을 열어준다. 이를 바탕으로 부의 지도를 그리는 방법을 탐구한다. 각 기술의 작동 원리와 장단점을 살펴보며, 이를 통해 도시부동산 전문가와 AI 간의 협업 모델을 구상하는 데 중점을 두었다.

우리는 이 책을 통해 독자들이 생성형 AI가 도시부동산 가치평가에 미치는 영향과 그 가능성을 이해하고, 실제 사례를 통해 이론이 어떻게 현실에 적용될 수 있는지를 보여주고자 한다. 데이터 기반의 가치평가는 이제 선택이 아닌 필수가 되었으며, 인간 전문가의 역할 또한 변화하고 있다. 이러한 변화 속에서 생성형 AI는 단순한 도구가 아닌, 우리의 사고방식을 혁신할 수 있는 동반자로 자리매김할 것이다.

아울러 이 책을 통해 생성형 AI가 어떻게 도시부동산의 복잡한 가치를 새롭게 조명하는지 탐구하고자 한다. 기존의 정형화된 데이터 뿐만 아니라, 사진, 영상, SNS 텍스트와 같은 비정형 데이터까지 통합적으로 분석하여 도시의 숨겨진 맥락을 파악하고, 미래 변화를 예측하는 과정을 다룬다. 

생성적 적대 신경망(GAN)은 가상 거래 데이터를 생성하여 미래 시나리오를 시뮬레이션 한다. 아울러 GAN은 존재하지 않지만 현실과 구분하기 어려운 가상의 부동산 데이터를 생성하고, 지하철 개통과 같은 인프라 변화가 가져올 미래 가치를 예측하는 시뮬레이션을 수행한다 변분 오토인코더(VAE)의 잠재 공간 개념을 빌려서는 눈에 보이지 않는 부동산 가격의 핵심 요인을 추출하고, 유사한 특징을 가진 부동산들을 군집 화하여 정교한 가치 평가 모델을 구축한다. 또한, VAE는 부동산 가치에 영향을 미치는 잠재 요인을 파악하고, 트랜스포머는 부동산 관련 텍스트 데이터의 감성을 분석하여 시장 트렌드를 읽어낸다.

언어 데이터의 맥락을 이해하는 데 탁월한 트랜스포머 모델(Transformer Model)은 부동산 뉴스, 소셜 미디어의 텍스트를 분석하여 시장의 미묘한 심리와 트렌드를 포착하고, 복잡한 계약서와 법규 문서를 자동으로 해석하는 가능성을 제시한다. 확산 모델(Diffusion Model)은 재개발이나 도시재생 전후의 도시 모습을 시각 화하여 잠재적 가치를 예측하게 한다. 아울러 확산 모델은 노이즈로부터 출발하여 마치 화가가 붓질을 하듯 재개발이나 도시재생 이후의 도시 풍경을 그려내고, 특정 지역의 미래 변화를 시각적으로 구현하여 투자 의사결정에 강력한 인사이트를 제공한다.

이러한 기술들은 단순히 인간 전문가의 역할을 대체하는 것이 아니라, 오히려 전문가들의 통찰력을 강화하는 강력한 도구가 된다. 생성형 AI는 반복적이고 방대한 데이터 처리 작업을 대신함으로써, 전문가들이 더 전략적인 의사결정과 창의적인 분석에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 책은 이러한 인간과 AI의 협업 모델을 구상하며, 미래 도시부동산 시장의 새로운 패러다임을 제시한다.

이 책의 내용은 도시부동산 전문가 뿐만 아니라, 미래 도시의 모습을 상상하는 대학생, 그리고 현명한 투자 결정을 내리고자 하는 일반 독자 모두에게 새로운 영감을 줄 것이다. 생성형 AI가 그려낼 ‘부의 지도’는 더 이상 전문가들만의 전유물이 아니다. 

이 책은 생성형 AI가 모든 것을 해결해 줄 것이라는 섣부른 기술 예찬론을 경계한다. 오히려 인공지능이라는 강력한 도구를 이해하고, 비판적으로 수용하며, 창의적으로 활용할 수 있는 미래의 도시부동산 전문가를 위한 지침서가 되고자 한다. AI가 그린 부의 지도를 맹신하는 것이 아니라, 그 지도가 어떤 데이터와 논리로 그려졌는지 꿰뚫어 보고 인간의 통찰력과 결합하여 더 나은 의사결정을 내리는 것, 그것이 바로 이 책이 지향하는 최종 목표이다.

이 지적 탐험에 동참하는 대학생들과 현장의 전문가들, 그리고 우리 삶의 터전인 도시에 애정 어린 호기심을 가진 모든 독자가 생성형 AI가 열어젖힌 새로운 가능성의 최전선에서 미래 도시와 부의 흐름을 읽는 혜안을 얻게 되기를 소망한다. 이제, 데이터와 알고리즘으로 직조된 새로운 부의 지도를 펼쳐볼 시간이다.

제1장 생성형 AI와 도시부동산 가치평가의 만남

1. 생성형 AI(GAN, VAE, 트랜스포머, 확산모델)의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 활용예시

2. 도시부동산 가치평가의 전통적 접근법과 한계점의 분석

3. 생성형 AI 기반 도시부동산 가치평가의 장점과 단점의 제시와 가상사례

4. 데이터 기반 도시부동산 가치평가와 인간 전문가의 역할 변화와 가상사례

5. 도시부동산 전문가와 생성형 AI의 협업 모델 구상과 가상사례

6. 해외 선진국의 AI 도시부동산 평가 사례 분석

제2장 도시부동산 데이터의 구조와 특징

1. 주거용·상업용 부동산 데이터의 속성과 형식의 설명과 가상사례

2. 위치, 용도, 환경, 시장 트렌드 등 주요 변수의 도시부동산에 대한 영향력 분석과 가상사례

3. 비정형 데이터(사진, 동영상, 텍스트)의 도시부동산 가치평가 활용 방안과 가상사례

4. 도시부동산 관련 데이터 수집 과정에서의 공공 데이터와 민간 데이터의 차이 비교와 가상사례

5. 도시부동산에서 빅데이터 정제 및 전처리 기법의 중요성 설명과 가상사례

제3장 상권 빅데이터와 상업용 부동산 가치

1. 카드매출 데이터 분석을 통한 도시부동산 상권 활성도 측정과 가상사례

2. 유동 인구 빅데이터의 수집을 통한 도시부동산 가치분석 방법과 가상사례

3. 소비자 행동 패턴 변화와 상업부동산 가치 연계성 분석과 가상사례

4. 빅데이터와 AI를 활용한 상권 성장 가능성 예측 모델과 가상사례

5. 도시부동산 상권 변화 모니터링의 실시간 분석과 가상사례 

6. 상업용 부동산 AI기반 투자 전략 수립 시 데이터 활용과 가상사례

제4장 GAN을 활용한 부동산 가치 시뮬레이션

1. 생성적 적대신경망(GAN)의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 도시부동산 활용예시

2. GAN을 활용한 실 거래가 기반의 가상 부동산 거래 데이터 생성 방법과 가상사례

3. GAN을 활용한 인프라 변화 시나리오에 따른 도시부동산 가치 변화의 예측과 가상사례

4. GAN을 활용한 도시부동산 시각화 모델의 활용성 검토와 가상사례

5. GAN을 활용한 주거단지 배치 최적화를 위한 생성 모델링과 가상사례

6. GAN을 활용한 상업지구 개발 시뮬레이션과 수익성 예측과 가상사례

제5장 변분 오토인코더(VAE)를 활용한 가치 패턴 분석

1. VAE의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 도시부동산 활용예시

2. VAE의 구조와 잠재 공간(Latent Space)의 개념 및 역할과 가상사례

3. VAE를 활용한 주거용·상업용 부동산 가격 분포의 잠재 요인 도출과 가상사례

4. VAE를 활용한 유사 부동산 군집화를 통한 가치 평가 모델과 가상사례

5. VAE를 활용한 도시부동산의 희소 데이터 환경에서의 VAE 적용 가능성 검토와 가상사례

6. VAE를 활용한 부동산 투자 포트폴리오 구성과 가상사례

제6장 트랜스포머 기반 부동산 텍스트 데이터 분석

1. 트랜스포머 모델의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 도시부동산 활용예시

2. 트랜스포머 모델의 구조와 어텐션 메커니즘의 설명과 가상사례

3. 부동산 관련 텍스트 데이터 처리와 감성 분석과 가상사례

4. 도시부동산 매물 설명문에서의 핵심 키워드 추출 방법과 가상사례

5. 뉴스, SNS를 통한 부동산 시장 트렌드 예측과 가상사례

6. 부동산 계약서와 법규 문서 자동 분석 시스템과 가상사례

제7장 확산모델(Diffusion Model)을 통한 도시부동산 이미지 생성

1. 확산모델(Diffusion Model)의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 도시부동산 활용예시

2. 도시부동산 가격 변동 시나리오 생성과 확률적 예측과 가상사례

3. 재개발·재건축 전후의 가상 시각화 구현과 가상사례

4. 상업 중심지의 미래 변화를 예측하는 이미지 시퀀스 생성과 가상사례

5. 시각자료가 부동산 투자 의사결정에 미치는 영향 분석과 가상사례

6. 확산모델 기반 도시부동산 리스크 관리 전략 수립과 가상사례

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.