해당 공모전은 부동산 공공데이터의 활용도를 높이기 위해 AI·빅데이터 기반 연구를 대상으로 진행된다. 제안서 평가를 통과한 연구팀만 최종 논문을 제출할 수 있으며 최종 라운드에서는 기술 완성도와 정책·시장 활용 가능성을 종합 평가한다.
데이터플레이랩스는 'AI 기반 수원시 주택가격 예측'을 주제로 연구 논문을 제출했다. 공공데이터와 실거래 데이터를 결합, 개별 주택의 가격 결정 구조와 적정 가치를 머신러닝으로 분석한 연구다. 회사에 따르면 수원시 아파트 데이터를 대상으로 한 트리 기반 회귀 모델에서 설명력(R²) 약 0.98 수준의 성능을 확보했다.
이번 연구는 데이터플레이랩스가 개발 중인 AI 기반 부동산 자산 판단 엔진 'PLai Asset(플레이 애셋)'의 핵심 기술을 바탕으로 진행됐다. 회사 측은 "플레이 애셋은 단순 시세 예측을 넘어 부동산을 하나의 자산으로 정의하고 가치·리스크·활용가능성을 종합 분석하는 AI 의사결정 솔루션"이라며 "특정 투자 유형에 국한하지 않고 부동산 가치 판단이 필요한 다양한 상황을 분석 대상으로 삼는다"고 말했다.
데이터플레이랩스는 그동안 스포츠 경기 결과 예측, 선수 가치 평가, 중고차 가격 예측, 비영리기관 경영 효율성 분석 등 데이터 기반 분석 모델을 실제 서비스로 구현해 왔다. 최근에는 공공 데이터와 시장 데이터를 결합한 부동산 자산 가치 분석 분야로 연구와 사업을 확장하고 있다.
김필수 데이터플레이랩스 대표는 "이번 최종 라운드는 부동산 가격 예측을 넘어 AI 기반 자산 분석 기술이 실제 의사결정 환경에서도 작동할 수 있는지를 검증하는 과정"이라며 "플레이 애셋을 통해 부동산을 거래 대상이 아닌 데이터 기반 자산으로 재정의해 나가겠다"고 말했다.
박새롬 기자 tofha0814@mt.co.kr
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