오랫동안 도시부동산의 가치는 마치 고요한 호수 속 심연처럼, 표면에서는 쉽게 읽히지 않는 영역이었다. 그동안 전문가들은 경험과 직관이라는 오래된 나침반을 손에 쥐고, 제한된 정보 속에서 부동산의 잠재력과 리스크를 가늠해 왔다. 그 과정은 항상 불확실성을 감내하는 모험이었다. 그러나 이제 우리는 전혀 다른 도구를 손에 넣었다. 그것은 바로, 거대한 데이터의 바다를 항해할 수 있는 AI라는 정밀한 항로계와, 그 속에서 보이지 않는 길을 찾아내는 머신 러닝 알고리즘이라는 탐지 장치다. 도시의 심장부에서 흐르는 사람과 자본, 교통과 정보의 미세한 맥박이 데이터로 기록되고, AI는 그 맥박 속에서 보이지 않던 패턴을 읽어낸다. 과거의 흐름에서 미래의 방향을 예측하고, 수많은 가능성 중 최적의 선택지를 가려내는 능력은 이제 일부 전문가만의 전유물이 아니다. AI는 누구에게나, 도시와 도시부동산을 해석할 수 있는 새로운 ‘렌즈’를 제공하고 있다. 이 책, “도시부동산 가치, AI 머신러닝 모델에게 물어봐”는 그러한 렌즈를 들고 도시부동산을 바라보는 여정을 안내한다. 복잡한 수식이나 전문 코드를 몰라도, 독자는 ‘가상사례’라는 생생한 돋보기를 통해 AI가 어떻게 도시부동산의 가치를 읽고 미래를 예측하는지 목격하게 된다.

[파트1] 머신 러닝의 핵심 알고리즘을 활용한 도시부동산 평가 주제1 AI가 혁신하는 주요 도시부동산 분야 1. AI가 혁신하는 16가지 주요 도시부동산 분야 2. 도시부동산 분야에서 활용되는 AI 솔루션의 유형 3. 도시부동산 분야에서 AI의 주요 활용 예시 4. 도시부동산 분야에서 AI를 활용할 때의 주요 이점 주제2 지도 학습(Supervised Learning)을 활용한 부동산 가치예측 1. 도시부동산 가치 평가에서 지도 학습의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 도시부동산 활용예시 2. “주택 가격 예측 방법 및 예측과정”과 가상사례 3. “거래사례 기반 모델링: 입력-출력 짝의 규칙을 학습하다”와 가상사례 4. “시간을 반영한 가치의 진화: 시계열 데이터와 예측모델”과 가상사례 5. “학습된 모델의 일반화 성능: 과적합을 피하는 부동산 AI 전략”과 가상사례 6. “실거래가 기반 도시 가격지도의 시각화”와 가상사례 7. “적정 월세 및 임대수익률 산정하다”와 가상사례 8. “숨겨진 가격 결정 요인을 발굴하기”와 가상사례 9. “상업용 부동산의 미래 매출을 예측해 보자.”와 가상사례 주제3 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 활용한 도시부동산 유형 분류 1. 도시부동산 가치 평가에서 비지도 학습의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 도시부동산 활용예시 2. “클러스터링으로 숨은 도시부동산 유형을 발견하다”와 가상사례 3. “임대 수익률을 기준으로 상업지역 유형을 자동 도출하다”와 가상사례 4. “비지도 학습을 활용한 도시 리스크 지도 구축”와 가상사례 5. “숨은 진주(저평가 부동산) 찾기: ‘이상치(Anomaly)’를 탐지하여 가성비 높은 투자 대상을 발굴한다.”와 가상사례 6. “도시의 숨겨진 건축 DNA: 건물의 외관, 건축 연도, 자재, 구조 등의 데이터를 통해 도시 전체의 건축 스타일을 유형별로 군집화하고, 도시의 미학적 지도를 새롭게 그린다.”와 가상사례 7. “젠트리피케이션의 전조 증상 포착: 특정 지역의 임대료 상승률, 소셜미디어 언급량 변화, 특정 업종의 증가 등 미세한 데이터 변화를 감지”와 가상사례 주제4 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용한 부동산 투자 전략 1. 도시부동산 가치 평가에서 강화 학습의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 도시부동산 활용예시 2. “최적의 도시부동산 포트폴리오 구축”과 가상사례 3. “보상 함수로 배우는 스마트 도시부동산 투자 전략”과 가상사례 4. “변동성 높은 도시부동산 시장에서의 ‘학습 기반’ 의사결정”과 가상사례 5. “AI 에이전트를 통한 도시부동산 포트폴리오 관리”와 가상사례 6. “가상 도시 시뮬레이션에서의 도시부동산 에이전트 학습 실험”과 가상사례 7. “입지 선택, 투자 시기, 개발 유형 등의 복합 의사결정 시나리오에서의 도시부동산 전략의 최적화”와 가상사례 8. “도시부동산 관련 스마트 임대료 책정(동적 임대료 책정) 시스템”과 가상사례 [파트2] 머신 러닝의 주요 알고리즘 주제5 의사결정나무(Decision Tree)를 활용한 지역가치 판단 1. 도시부동산 가치 평가에서 의사결정나무의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 활용예시 2. “성공하는 상업용 부동산의 입지 조건”과 가상사례 3. “도시부동산 의사결정 경로의 시각화: 트리구조로 설명하다”와 가상사례 4. “거래사례 기반 트리로 가격 추론 자동화하기”와 가상사례 5. “부동산 담보 대출의 부실 위험 예측”과 가상사례 주제6 랜덤 포레스트(Random Forest)를 활용한 복합 가치 예측 1. 도시부동산 가치 평가에서 랜덤 포레스트의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 활용예시 2. “다양한 결정나무의 집단 지성으로 가치 정확도를 높이다”와 가상사례 3. 입지 특성과 수익성 요소 간의 비선형 관계 분석과 가상사례 4. 상가 공실 위험의 정밀 예측과 가상사례 5. 부동산 이상 거래 및 사기 탐지와 가상사례 주제7?나이브 베이즈(Naive Bayes)를 활용한 부동산 분류 1. 도시부동산 가치 평가에서 나이브 베이즈(Naive Bayes)의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 활용예시 2. 도시부동산에서 나이브 베이즈 기반의 확률 기반 가치 추정과 가상사례 3. 뉴스, 감정어, 공공데이터를 기반으로 한 도시부동산 가치 예측과 가상사례 4. 도시부동산 분야에서 분양 성패 예측을 위한 확률적 사고 실험과 가상사례 5. 건축물대장 텍스트로 리모델링 수요 예측과 가상사례 주제8 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용한 경계 판별 1. 도시부동산 가치 평가에서 서포트 벡터 머신(SVM)의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 활용예시 2. “서포트 벡터 머신(SVM)을 활용하여 주거와 상업지의 경계를 수학적으로 정의하다”와 가상사례 3. 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용한 고가와 저가 구역의 이분법적 분류와 가상사례 4. 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용한 공실 리스크와 수익성 사이의 경계 찾기와 가상사례 6. 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용한 상권의 명확한 경계선 긋기와 가상사례 주제9 회귀 분석(Regression)을 활용한 도시부동산가격 예측 모델 1. 도시부동산 가치 평가에서 회귀 분석(Regression)의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 활용예시 2. 선형 회귀로 접근하는 부동산 가격의 기초 추정과 가상사례 3. 다중 회귀를 통한 부동산 가격 구성 요소 분석과 가상사례 4. 비선형 회귀를 통한 도시부동산 핵심지역 프리미엄 추정과 가상사례 5. “공시지가와 실거래가 사이의 차이를 분석하다”와 가상사례 주제10 클러스터링(Clustering)을 활용한 도시공간 분류 1. 도시부동산 가치 평가에서 클러스터링(Clustering)의 목표, 작동원리 및 기술, 역할, 장단점, 활용예시 2. “유사한 라이프스타일을 가진 사람들의 거주지역을 군집화하고 새로운 도시부동산 수요층을 발견한다.”와 가상사례 3. “유사상권을 묶어 맞춤형 도시부동산 비즈니스 전략을 수립한다.”와 가상사례? 4. “주택 구매자 유형별 군집화하고, 타겟 마케팅을 전개한다.”와 가상사례 5. DBSCAN으로 도시부동산 이상 거래지역 식별하기와 가상사례 6. 고수익 클러스터 탐색을 통한 투자 지도 작성과 가상사례 참고문헌

제1부: 도시부동산의 가치를 비추는 세 개의 렌즈 첫 번째 렌즈는 ‘지도 학습(Supervised Learning)’이다. 과거 데이터를 학습하여 미래를 예측하는 AI의 여정은, 마치 오래된 항해 기록을 분석해 오늘의 바다를 건너는 선장의 모습과 같다. 거래사례로 주택 가격을 예측하고, 시계열 데이터를 통해 가치의 추세를 보며, 도시 전역의 도시부동산 가격 지도를 그리는 과정에서 독자는 데이터 속의 맥락과 모델의 작동원리를 통해 AI의 통찰을 배운다. 두 번째 렌즈는 ‘지도 학습(Unsupervised Learning)’이다. 정답이 없는 데이터 속에서 스스로 구조를 찾아내는 AI는, 지도에 없는 길을 탐험하는 탐험가 와도 같다. 숨은 진주 같은 저평가 부동산을 발견하고, 건축적 DNA를 분석해 도시의 미학적 지도를 새롭게 그리고, 젠트리피케이션의 전조를 미세한 데이터 진동 속에서 감지한다. 세 번째 렌즈는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’이다. 가상의 도시부동산이라는 실험실에서 AI는 수천 번의 시행착오를 거쳐 최고의 투자 전략을 학습한다. 최적의 포트폴리오를 만들고, 시장 변화에 맞춘 동적 임대료를 설계하며, 입지·시기·개발유형이 얽힌 복합 의사결정 속에서 가장 빛나는 해답을 찾아낸다. 제2부: AI 모델은 필요할 때 꺼내 쓰는 도구상자 제2부에서는 세 가지 렌즈를 통해 보는 다양한 가상사레를 탐구한다. 의사결정나무는 가지를 뻗어 성공적인 도시부동산 입지의 경로를 시각화하고, 랜덤 포레스트는 여러 나무의 집단 지성을 모아 도시부동산프로젝트 투자와 예측의 불확실성을 줄인다. 나이브 베이즈는 확률적 시선으로 도시부동산의 가치와 평판을 읽고, 서포트 벡터 머신은 도시부동산 속성의 경계를 수학적으로 분명하게 가른다. 회귀 분석은 가격과 수요추정과 예측의 기초를 다지고, 공간 회귀분석은 공간이라는 ‘지역성’ 색을 더한다. 마지막으로 클러스터링은 비슷한 삶과 라이프스타일 패턴을 묶어 새로운 도시부동산 시장의 지도를 만든다. 이 책의 힘은 ‘가상사례’에 있다. “숨은 진주 찾기”, 가격예측, 가치평가, “젠트리피케이션 전조 포착”, “상권의 경계선 긋기” 같은 구체적인 미션은 독자의 호기심을 깨운다. 그리고 AI가 그 미션을 해결하는 과정을 따라가다 보면, 추상적인 수학과 데이터가 어떻게 현실의 도시 속에 발을 딛고 솔루션을 도출하는지를 생생히 느낄 수 있다. 이 책은 데이터를 통해 도시부동산을 읽고, 모델로 도시부동산의 가치를 도출하는 새로운 ‘도시부동산 언어’를 배우는 초대장이다. 이 책은 수학이나 계량적 배경이 없는 독자들도 따라갈 수 있도록 수십개의 알기 쉬운 가상사례를 펼쳐놓었다. 학생에게는 미래 전문가의 도구를, 실무자에게는 전략적 나침반을, 도시부동산 분야를 전공하고 실무를 하는 모든 이에게는 새로운 시각을 선물하고자 한다. 이제 AI가 들려주는 도시부동산에 대한 새로운 이야기에 귀를 기울일 시간이다. 도시부동산의 숨겨진 가치는, 준비된 눈을 가진 이들에게 더 이상 비밀이 아니다.