📊 데이터로 시작한 나의 첫 부동산 탐험기 2편

파워리버 데이터로 시작한 나의 첫 부동산 탐험기 2편 — Gemini API와 검색 기반 인사이트 추출

소개

1편에서는 Streamlit과 공공데이터 API를 통해 부동산 데이터를 수집·정리·시각화해보는 시고를 했어요.
금일은 “표”이 아닌 “인사이트”에 가게 위해, 좀 더 가치적인 보안을 해보려고 했습니다.

정확히는 "무엇이 트여나오고 가격이 드린 것인가?" 를 해석하기 위해, Google Search 검색과 개인 진화를 가능하게 해주는 Gemini API의 Grounding 기능을 활용했어요.

진행 방법

사용 도구

• Gemini API + Google Search Grounding

• Streamlit (다양한 데이터 표시 목적)

진행 과정

• Streamlit에서 지역 별 가격 평균 월목 중 “트여나오는” 것과 같은 관찰점을 보여주는 차트를 구성

• 각 “트여나온 시점”에 대해, Gemini API에 다양한 Prompt를 전달:

• Gemini가 검색 Grounding을 통해 반환한 결과를 통해:

  • 지역과 관련된 지원 정책

  • 공간과 관련된 개발/지역 지원 기여

  • 건설, 건파 중복과정 등을 각 가격 피해 정보로 정리

• 이 결과를 다시 Streamlit 차트에 규칙적으로 표시

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한국 주식시장 스크린샷

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컴퓨터 화면에 한국어 스크린샷

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휴대폰에 있는 한국어 앱의 스크린샷

실제 데이터 결과

"""분석 기간인 2025년 10월 25일부터 2026년 1월 23일까지 한국 부동산 시장은 정부의 고강도 규제 정책과 거시경제적 불확실성이 정면에 충돌하며 극심한 가격 변동성을 보였습니다. 2025년 10월 15일 발표된 정부의 부동산 대책은 시장 과열을 막기 위한 강력한 규제 의지를 담았으나, 이에 대한 효력 여부를 두고 시장 내 논란과 소송이 이어지는 등 정책 신뢰도에 균열이 발생했습니다(나무위키 '10.15 부동산 대책' 인용). 또한 한국은행 기준금리가 2025년 하반기 2.50% 수준으로 인하되며 유동성 공급의 불씨가 살아난 가운데, 2026년 초에는 다시 금리 동결 기조로 전환되는 등 통화 정책의 변동성도 시장의 불안 심리를 자극했습니다(한국은행 보도자료 인용). 특히 이 시기는 수도권의 공급 부족 우려와 '똘똘한 한 채'를 향한 선호 현상이 심화되며 특정 핵심 지역으로의 수요 쏠림이 가속화된 시점으로 분석됩니다.

시장 데이터에 따르면, 해당 기간 평균 거래가격은 직전 동기간 대비 48.6% 급상승했고 거래건수 또한 63.6% 증가하며 시장이 극도로 과열된 '활황 국면'을 나타냈습니다. 이는 정부의 10.15 대책과 같은 규제에도 불구하고, 공급 부족에 대한 불안감과 금리 인하 기대감이 선반영되면서 매수세가 폭발적으로 유입되었기 때문으로 풀이됩니다. 특히 ㎡당 가격 상승률(+46.3%)과 평균 가격 상승폭이 유사한 점은 중소형과 대형 면적을 가리지 않고 전반적인 지가 상승이 이루어졌음을 의미하며, 거래 가격의 넓은 범위(5,900만 원~155억 원)는 초고가 단지의 신고가 경신과 저가 매물의 활발한 소진이 동시에 일어나는 시장 양극화를 시사합니다. 결론적으로 이 기간은 규제의 역설과 공급 불안이 맞물려 가격 변동성이 극대화된 시기였으며, 시장 신호는 여전히 강력한 상승 동력을 유지하고 있었을 가능성이 큽니다."""

결과와 배우는 점

• 데이터가 “어느 지역의 가격”이라는 구체적 정보에서 “어느 지역에서 무엇이 있어서 트여날 것인가?”로 내용의 수준이 변해

• 수집과 시각화 종이에서 결국 “분석”으로 진화

• 저녁 학생시에 들어가기 전에 학교 앞 문에 나와있던 건설하고 공직 되어있던 공고 파는 건물이 건설 되는 것과 같은 사실과 결합되면 데이터가 “설명되는” 것을 착각

• 따라서 “화이팅”이 아닌 “정보의 관계 방향성”을 보겠다는 것을 느낀 기호

도움 받은 글

• 푸디 스터디장님의 의견:

  "다른 사람들고 다른 것 하는 것같지만, 데이터 속에서 사람들의 행동 패턴을 보고 인사이트를 내릴 수 있는 것이 차류점이며 가격이 트여지는 것과 동시에 무엇이 있었는지가 종합적으로 분석되어야 의미가 있을 것…"

하면 되는 것과 안 되는 것은 자동적으로 결정되는 것과 같아요. “생각하고, 해보고, 보여주는” 것의 모든 고려가 AI가 되는 것 같아요. 모두들 부동산을 보고 있으면, 이제는 데이터를 보세요!