생성형 AI 도시부동산 분석기법(반양장)

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.