부동산 투자, 인공지능이 답이다
99% 성공하는 인공지능 부동산 투자법
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부동산 투자의 신개념, 인공지능 투자법 대공개!
빅데이터 전문가가 실전 투자 경험과 인공지능 프로그램을 이용, 국내 최초 투자 유망 지역과 유망 아파트를 예측하는 인공지능 솔루션을 개발했다. 이 인공지능 프로그램은 전국 150세대 이상의 모든 아파트 유망지수와 구시(군)단위의 200여 개 모든 지역의 연도별 유망 차등 순위를 보여준다. 인공지능 프로그램으로 2007년부터 전국 모든 아파트의 최적 패턴을 적용해 평균 투자수익률을 알 수 있을뿐더러 어디에 투자해야 하는지도 알 수 있게 한다.
부동산 시장 흐름을 파악하는 건 투자자 동향도, 정부정책도, 인구감소도, 각종 호재도 아닌 핵심 빅데이터, 인공지능이 그 핵심 빅데이터를 밝혀낸다.
국내 최초 인공지능 부동산 투자 분석 프로그램으로 분석하고 전망하는 부동산 실전 투자 가이드이다.
빅데이터 전문가가 실전 투자 경험과 인공지능 프로그램을 이용, 국내 최초 투자 유망 지역과 유망 아파트를 예측하는 인공지능 솔루션을 개발했다. 이 인공지능 프로그램은 전국 150세대 이상의 모든 아파트 유망지수와 구시(군)단위의 200여 개 모든 지역의 연도별 유망 차등 순위를 보여준다. 인공지능 프로그램으로 2007년부터 전국 모든 아파트의 최적 패턴을 적용해 평균 투자수익률을 알 수 있을뿐더러 어디에 투자해야 하는지도 알 수 있게 한다.
부동산 시장 흐름을 파악하는 건 투자자 동향도, 정부정책도, 인구감소도, 각종 호재도 아닌 핵심 빅데이터, 인공지능이 그 핵심 빅데이터를 밝혀낸다.
국내 최초 인공지능 부동산 투자 분석 프로그램으로 분석하고 전망하는 부동산 실전 투자 가이드이다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
-빅데이터와 인공지능으로 부동산의 과거와 현재, 미래를 알고 승률을 높이는 투자법
-99% 성공하는 인공지능 부동산 투자법
-전국 모든 지역, 모든 아파트의 연도별 평균 투자수익률을 밝힌다!
-인공지능으로 최고 수익률의 부동산을 찾아낸다!
20년 경력의 DB전문가인 저자가 6년의 부동산 투자 경험을 토대로 인공지능 기술에 접목하면서 부동산의 미래를 예측하는 연구를 성공했다.
처음에는 직업병처럼 실제 투자하는 데 활용하는 차원에서 시작했었다. 부동산 회사 프로젝트로 채택되어, 막 안정이 되기 시작한 IT회사까지 접고 부동산에 올인하였다. 그러다가 갑자기 권고사직을 당했다. 딱 1년 만의 일이었다.
진행하는 부동산 프로젝트 결과가 잘 안 나왔기 때문이다. 당시 프로젝트는 다양한 조건으로 지역과 아파트를 찾을 수 있는 사용자 맞춤형 프로그램이었다. 경험 많은 부동산 고수의 노하우를 보조하는 처음 기획대로 만들었지만, 실제 유망 아파트를 찾을 수 있는, 원하는 결과는 안 나왔다. 그래서 권고사직 당했다.
기술력은 자부하지만 줄곧 사업을 하던 경력이라 엔지니어로서 취업도 못하고, 기술보증기금 대출이 있어 유지만 하고 있던 개인사업자를 폐지하지 못해 실업급여조차 못 받는 40대 후반, 6살 딸아이의 암울한 아빠였다.
그러던 와중에 우연하게 접한 인공지능 기술, 덕분에 관점을 바꾸는 시도를 했다.
사람의 판단을 보조하는 프로그램이 아니라 스스로 최적의 패턴을 찾는 프로그램. 다시 말해 인공지능 프로그램. 때마침 30년지기 절친이 2012년 펜택에 책임연구원으로 근무할 때 음성인식 머신러닝 프로젝트 팀장이었다. 초창기 인공지능분야 경험자. 그 친구도 회사가 문을 닫으면서 이런저런 회사에 전전긍긍하던 상황에다 7살 딸아이 아빠.
두 명의 40대 후반 딸바보 가장이 의기투합했다. 한 명은 부동산 투자 경험과 DB전문가, 한 명은 인공지능 엔지니어. 뻔히 보이는 암울한 미래를 바꿀 수 있는 일생일대의 기회라 생각했다. 머리숱 많은 사람이 원형탈모가 생길 정도로 절박하게 집중했다. 그러자 불과 4개월 만에 가시적인 결과가 나왔다. 프로토 타입을 완성하고 몇몇 지인에게 보여주니 반응이 아주 좋았다. 그 후 1년이 지나 그 결과를 책에 담았다.
저자는 인공지능을 사용하기 전과 데이터를 보는 관점 자체가 완전히 바뀌었다고 한다. 우선 중요하던 데이터라고 생각했던 많은 데이터가 의외로 중요하지 않은 데이터였고, 그 반대의 경우도 많다고 한다. 게다가 인공지능 프로그램 덕분에 결과는 인공지능에게 맡기고 사람은 데이터를 가공, 상상하는 데만 집중할 수 있었다. 아무리 데이터를 복잡하게 만들어도 결과를 신경 쓸 필요도 없고, 그 데이터를 조건으로서 사용하는 프로그램 인터페이스도 신경 쓸 필요가 없다. 오로지 데이터 자체만 집중할 수 있는 것이다.
빅데이터와 인공지능을 활용, 시장 에너지를 정확히 예측하는 것은 물론, 22개 정보를 150여 가지 데이터로 분석해 조, 경, 승 단위로 도출되는 경우의 수를 인공지능을 통해 최적의 패턴을 찾아내 미래가치를 예측하는 핵심 기술이 완성되었다.
인공지능으로 찾아낸 패턴을 과거 모든 지역, 모든 아파트에 적용해서 나온 결과까지 제공하여 우수한 인공지능 예측 기술력을 증명하고 있다. 심지어는 2007년, 2008년 리먼브라더스 사태로 대한민국 부동산이 폭락할 때까지도 제공하고 있을 정도로 기술력에 자신감을 보여주고 있다.
저자는 얘기한다 "부동산 시장에서 제일 문제는 투자자도, 정부정책도, 인구감소도, 각종 호재도 아닌 왜곡된 정보가 제일 문제"라며. "대부분의 부동산 정보는 호재 위주로 제공하지만 조금만 깊이 생각해 보면 아무리 호재가 많다고 해도 수요에 대비하여 공급량이 더 많아지면 그 호재는 소용이 없다며, 대표적인 곳이 평택"이라고 한다. "삼성, LG 등의 큰 호재가 제일 많아 수요가 점점 더 늘어나겠지만, 예상 수요 대비 공급량이 더 많아져 버리니, 가격이 오르지 않는 것이다."고 한다.
그나마 일부 공급에 대한 정보 역시 막연한 정보이다. 공급량이 많다 적다고는 하지만, 얼마나 많은지 적은지 구체적으로 제공하고 있는 곳은 없었다.
책에선 수요 에너지 흐름 차트를 통해 수요와 공급의 균형 여부와 흐름을 파악할 수 있다. 하지만 수요와 공급보다 더 중요한 것은 사람들의 부동산 시장의 심리이며, 그러한 심리 분위기를 알 수 있는 전세 에너지를 제시하고 있다. 또한 매매/전세지수의 흐름, 수요 에너지, 전세 에너지 등의 중요한 차트를 한 눈에 볼 수 있어 현재 그리고 미래 시장의 에너지를 파악할 수 있게 했다.
모든 사람들이 이런 정보들을 쉽게 접하게 되어 건설사, 분양사 등의 왜곡하기 쉬운 정보에 현혹되지 않게 되면, 그들도 무리하게 건축과 광고를 하지 않게 될 것이다.
이러한 수요 에너지, 전세 에너지 등의 정보를 인공지능의 최적 패턴으로 과거의 모든 지역, 모든 아파트의 연도별 평균수익률 시물레이션 결과를 자신 있게 보여주지만, 그렇다고 패턴에 적용된 모든 추천 지역과 추천 아파트의 결과가 성공하는 건 아니다. 다만 평균과 확률이 높을 뿐이다.
그래서 인공지능이 추천하지만 사람의 판단에 따른 2차 필터링이 반드시 있어야 한다.
여기에서 인공지능과 함께 만들어진 수요 에너지, 전세 에너지 등을 한눈에 볼 수 있는 차트가 사람의 2차 필터링에 다시 활용된다. 차트를 보면 이런 에너지 수치가 획일적으로 나오지 않아 인공지능이 걸러내지 못하는 것을 사람은 걸러낼 수 있기 때문이다. 그렇지만 사람은 모든 지역 모든 아파트를 동시에 비교할 수는 없다.
사람이 데이터를 가공하고, 인공지능이 최적의 패턴을 찾아낸다.
그리고 인공지능이 추천하고, 사람의 2차 필터링. 이것이 99% 성공하는 인공지능 투자법이다.
이 책은 그러한 내용이 고스란히 담겨져 있다.
-99% 성공하는 인공지능 부동산 투자법
-전국 모든 지역, 모든 아파트의 연도별 평균 투자수익률을 밝힌다!
-인공지능으로 최고 수익률의 부동산을 찾아낸다!
20년 경력의 DB전문가인 저자가 6년의 부동산 투자 경험을 토대로 인공지능 기술에 접목하면서 부동산의 미래를 예측하는 연구를 성공했다.
처음에는 직업병처럼 실제 투자하는 데 활용하는 차원에서 시작했었다. 부동산 회사 프로젝트로 채택되어, 막 안정이 되기 시작한 IT회사까지 접고 부동산에 올인하였다. 그러다가 갑자기 권고사직을 당했다. 딱 1년 만의 일이었다.
진행하는 부동산 프로젝트 결과가 잘 안 나왔기 때문이다. 당시 프로젝트는 다양한 조건으로 지역과 아파트를 찾을 수 있는 사용자 맞춤형 프로그램이었다. 경험 많은 부동산 고수의 노하우를 보조하는 처음 기획대로 만들었지만, 실제 유망 아파트를 찾을 수 있는, 원하는 결과는 안 나왔다. 그래서 권고사직 당했다.
기술력은 자부하지만 줄곧 사업을 하던 경력이라 엔지니어로서 취업도 못하고, 기술보증기금 대출이 있어 유지만 하고 있던 개인사업자를 폐지하지 못해 실업급여조차 못 받는 40대 후반, 6살 딸아이의 암울한 아빠였다.
그러던 와중에 우연하게 접한 인공지능 기술, 덕분에 관점을 바꾸는 시도를 했다.
사람의 판단을 보조하는 프로그램이 아니라 스스로 최적의 패턴을 찾는 프로그램. 다시 말해 인공지능 프로그램. 때마침 30년지기 절친이 2012년 펜택에 책임연구원으로 근무할 때 음성인식 머신러닝 프로젝트 팀장이었다. 초창기 인공지능분야 경험자. 그 친구도 회사가 문을 닫으면서 이런저런 회사에 전전긍긍하던 상황에다 7살 딸아이 아빠.
두 명의 40대 후반 딸바보 가장이 의기투합했다. 한 명은 부동산 투자 경험과 DB전문가, 한 명은 인공지능 엔지니어. 뻔히 보이는 암울한 미래를 바꿀 수 있는 일생일대의 기회라 생각했다. 머리숱 많은 사람이 원형탈모가 생길 정도로 절박하게 집중했다. 그러자 불과 4개월 만에 가시적인 결과가 나왔다. 프로토 타입을 완성하고 몇몇 지인에게 보여주니 반응이 아주 좋았다. 그 후 1년이 지나 그 결과를 책에 담았다.
저자는 인공지능을 사용하기 전과 데이터를 보는 관점 자체가 완전히 바뀌었다고 한다. 우선 중요하던 데이터라고 생각했던 많은 데이터가 의외로 중요하지 않은 데이터였고, 그 반대의 경우도 많다고 한다. 게다가 인공지능 프로그램 덕분에 결과는 인공지능에게 맡기고 사람은 데이터를 가공, 상상하는 데만 집중할 수 있었다. 아무리 데이터를 복잡하게 만들어도 결과를 신경 쓸 필요도 없고, 그 데이터를 조건으로서 사용하는 프로그램 인터페이스도 신경 쓸 필요가 없다. 오로지 데이터 자체만 집중할 수 있는 것이다.
빅데이터와 인공지능을 활용, 시장 에너지를 정확히 예측하는 것은 물론, 22개 정보를 150여 가지 데이터로 분석해 조, 경, 승 단위로 도출되는 경우의 수를 인공지능을 통해 최적의 패턴을 찾아내 미래가치를 예측하는 핵심 기술이 완성되었다.
인공지능으로 찾아낸 패턴을 과거 모든 지역, 모든 아파트에 적용해서 나온 결과까지 제공하여 우수한 인공지능 예측 기술력을 증명하고 있다. 심지어는 2007년, 2008년 리먼브라더스 사태로 대한민국 부동산이 폭락할 때까지도 제공하고 있을 정도로 기술력에 자신감을 보여주고 있다.
저자는 얘기한다 "부동산 시장에서 제일 문제는 투자자도, 정부정책도, 인구감소도, 각종 호재도 아닌 왜곡된 정보가 제일 문제"라며. "대부분의 부동산 정보는 호재 위주로 제공하지만 조금만 깊이 생각해 보면 아무리 호재가 많다고 해도 수요에 대비하여 공급량이 더 많아지면 그 호재는 소용이 없다며, 대표적인 곳이 평택"이라고 한다. "삼성, LG 등의 큰 호재가 제일 많아 수요가 점점 더 늘어나겠지만, 예상 수요 대비 공급량이 더 많아져 버리니, 가격이 오르지 않는 것이다."고 한다.
그나마 일부 공급에 대한 정보 역시 막연한 정보이다. 공급량이 많다 적다고는 하지만, 얼마나 많은지 적은지 구체적으로 제공하고 있는 곳은 없었다.
책에선 수요 에너지 흐름 차트를 통해 수요와 공급의 균형 여부와 흐름을 파악할 수 있다. 하지만 수요와 공급보다 더 중요한 것은 사람들의 부동산 시장의 심리이며, 그러한 심리 분위기를 알 수 있는 전세 에너지를 제시하고 있다. 또한 매매/전세지수의 흐름, 수요 에너지, 전세 에너지 등의 중요한 차트를 한 눈에 볼 수 있어 현재 그리고 미래 시장의 에너지를 파악할 수 있게 했다.
모든 사람들이 이런 정보들을 쉽게 접하게 되어 건설사, 분양사 등의 왜곡하기 쉬운 정보에 현혹되지 않게 되면, 그들도 무리하게 건축과 광고를 하지 않게 될 것이다.
이러한 수요 에너지, 전세 에너지 등의 정보를 인공지능의 최적 패턴으로 과거의 모든 지역, 모든 아파트의 연도별 평균수익률 시물레이션 결과를 자신 있게 보여주지만, 그렇다고 패턴에 적용된 모든 추천 지역과 추천 아파트의 결과가 성공하는 건 아니다. 다만 평균과 확률이 높을 뿐이다.
그래서 인공지능이 추천하지만 사람의 판단에 따른 2차 필터링이 반드시 있어야 한다.
여기에서 인공지능과 함께 만들어진 수요 에너지, 전세 에너지 등을 한눈에 볼 수 있는 차트가 사람의 2차 필터링에 다시 활용된다. 차트를 보면 이런 에너지 수치가 획일적으로 나오지 않아 인공지능이 걸러내지 못하는 것을 사람은 걸러낼 수 있기 때문이다. 그렇지만 사람은 모든 지역 모든 아파트를 동시에 비교할 수는 없다.
사람이 데이터를 가공하고, 인공지능이 최적의 패턴을 찾아낸다.
그리고 인공지능이 추천하고, 사람의 2차 필터링. 이것이 99% 성공하는 인공지능 투자법이다.
이 책은 그러한 내용이 고스란히 담겨져 있다.
목차
목차
contents
P R O L O G U E 부동산 투자, 중요한 건 데이터다
CHAPTER 1 부동산 투자, 인공지능으로 해야 하는 이유
01 그래도 부자들이 부동산에 돈을 묻어두는 이유
02 전국 갭투자수익률 분석
03 인공지능 투자법의 놀라운 세 가지 장점
04 신뢰할 수밖에 없는 인공지능의 예측 정확성
05 빅데이터에서 최고의 투자처를 도출한다
06 데이터/차트 프로그램을 활용하는 방법
07 인공지능 예측 프로그램을 읽는 법
CHAPTER 2 빅데이터로 타이밍과 유망 지역을 통찰한다
01 수익률과 직결되는 데이터를 한눈에
02 미분양과 준공 후 미분양
03 시장의 심리를 읽을 수 있는 '전세 에너지'
04 수요·공급 관련 '수요 에너지'
05 인공지능의 핵심! 유망 지역 순위를 보여주는
'지역 예측 프로그램'
06 세부적인 조건에 맞춰 제시하는 '추천 단지 리스트 프로그램'
07 수익률을 일목요연하게 '연도별 통계 및 수익률 비교 차트'
CHAPTER 3 인공지능은 어떻게 예측했을까? -연도별 분석
01 2013년 인공지능은 어디를 추천했는가?
02 2013년 광주 상세 분석
03 2013년 대구·울산 상세 분석
04 2013년 경상도·전라도·충청도 상세 분석
05 2014년 인공지능은 어디를 추천했는가?
06 2014년 경기도 상세 분석
07 2015년 인공지능은 어디를 추천했는가?
08 2015년 서울 상세 분석
09 2015년 인천 상세 분석
10 2015년 부산 상세 분석
11 2015년 강원도 상세 분석
12 2016년 인공지능은 어디를 추천했는가?
13 2016년 대전 상세 분석
CHAPTER 4 악마는 디테일에 숨어 있다. 디테일한 세부조건으로 투자를 완성하자
01 기본 조건 1 세대수
02 기본 조건 2 평형
03 기본 조건 3 연식
04 기본 조건 4 전세가율
05 기본 조건 5 투자 금액
06 심화 조건 1 입지
07 심화 조건 2 타이밍
E P I L O G U E 인공지능은 내게 정말 필요한 것이었다
감사의 글
P R O L O G U E 부동산 투자, 중요한 건 데이터다
CHAPTER 1 부동산 투자, 인공지능으로 해야 하는 이유
01 그래도 부자들이 부동산에 돈을 묻어두는 이유
02 전국 갭투자수익률 분석
03 인공지능 투자법의 놀라운 세 가지 장점
04 신뢰할 수밖에 없는 인공지능의 예측 정확성
05 빅데이터에서 최고의 투자처를 도출한다
06 데이터/차트 프로그램을 활용하는 방법
07 인공지능 예측 프로그램을 읽는 법
CHAPTER 2 빅데이터로 타이밍과 유망 지역을 통찰한다
01 수익률과 직결되는 데이터를 한눈에
02 미분양과 준공 후 미분양
03 시장의 심리를 읽을 수 있는 '전세 에너지'
04 수요·공급 관련 '수요 에너지'
05 인공지능의 핵심! 유망 지역 순위를 보여주는
'지역 예측 프로그램'
06 세부적인 조건에 맞춰 제시하는 '추천 단지 리스트 프로그램'
07 수익률을 일목요연하게 '연도별 통계 및 수익률 비교 차트'
CHAPTER 3 인공지능은 어떻게 예측했을까? -연도별 분석
01 2013년 인공지능은 어디를 추천했는가?
02 2013년 광주 상세 분석
03 2013년 대구·울산 상세 분석
04 2013년 경상도·전라도·충청도 상세 분석
05 2014년 인공지능은 어디를 추천했는가?
06 2014년 경기도 상세 분석
07 2015년 인공지능은 어디를 추천했는가?
08 2015년 서울 상세 분석
09 2015년 인천 상세 분석
10 2015년 부산 상세 분석
11 2015년 강원도 상세 분석
12 2016년 인공지능은 어디를 추천했는가?
13 2016년 대전 상세 분석
CHAPTER 4 악마는 디테일에 숨어 있다. 디테일한 세부조건으로 투자를 완성하자
01 기본 조건 1 세대수
02 기본 조건 2 평형
03 기본 조건 3 연식
04 기본 조건 4 전세가율
05 기본 조건 5 투자 금액
06 심화 조건 1 입지
07 심화 조건 2 타이밍
E P I L O G U E 인공지능은 내게 정말 필요한 것이었다
감사의 글
저자
저자
이건영
20년차 오라클 데이터베이스 엔지니어.
오라클 데이터베이스와 관련해 강의 및 컨설팅, 책을 저술했다. 웹ERP 개발 회사 운영 및 골프장 IT 시스템 분야에도 종사했다. 2012년 말부터 부동산 투자를 시작해 현재까지 25건의 아파트, 빌라, 통건물(공동) 매입 및 통건물 건축을 진행했다. 2015년 부동산 투자 법인을 공동 설립했으며 2016, 2017년 부동산 빅데이터 투자 분석 시스템 개발팀장을 역임했다. 이후 빅데이터와 인공지능을 활용한 부동산 투자 분석 시스템 개발 및 사업을 추진하고 있다.
그가 20년 경력의 데이터베이스 전문가로서 6년의 부동산 투자 경험을 바탕으로 만든 인공지능 프로그램은 수많은 정보를 종합 분석해서 현재 어떤 지역, 어떤 아파트에 투자하면 좋을지 제시해 준다. 무엇보다 수많은 정보 중에서 어떤 정보가 특히 중요한지를 알려주기 때문에 객관적이고 과학적으로 최고의 수익률을 거두는 길을 찾을 수 있다.
오라클 데이터베이스와 관련해 강의 및 컨설팅, 책을 저술했다. 웹ERP 개발 회사 운영 및 골프장 IT 시스템 분야에도 종사했다. 2012년 말부터 부동산 투자를 시작해 현재까지 25건의 아파트, 빌라, 통건물(공동) 매입 및 통건물 건축을 진행했다. 2015년 부동산 투자 법인을 공동 설립했으며 2016, 2017년 부동산 빅데이터 투자 분석 시스템 개발팀장을 역임했다. 이후 빅데이터와 인공지능을 활용한 부동산 투자 분석 시스템 개발 및 사업을 추진하고 있다.
그가 20년 경력의 데이터베이스 전문가로서 6년의 부동산 투자 경험을 바탕으로 만든 인공지능 프로그램은 수많은 정보를 종합 분석해서 현재 어떤 지역, 어떤 아파트에 투자하면 좋을지 제시해 준다. 무엇보다 수많은 정보 중에서 어떤 정보가 특히 중요한지를 알려주기 때문에 객관적이고 과학적으로 최고의 수익률을 거두는 길을 찾을 수 있다.
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