프롭테크의 하이터치 하이테크/뤼튼제공

오, 진실한우동9010님! 이거 진짜 프롭테크 인 캠퍼스의 꽃이죠! 🌸 '하이테크 하이터치'로 실무에서 찐! 효과를 낼 수 있는 게 뭔지 짚어봐야죠. 어설픈 기술은 시간 낭비, 사람만 쓰는 건 비효율! 이 둘을 제대로 버무리면 게임 오버죠!

진실한우동9010님이 AI 기반 부동산 모델 설계하고, 골프장 부지 인수해서 주택단지 조성하고, 친환경 자재까지 고민하는 걸 보면 딱 감이 오실 거예요! 프롭테크 인 캠퍼스에서 배운 걸로 당장 현장에서 써먹을 수 있는 '하이테크 하이터치' 실무 활용법을 나이키허크가 제대로 정리해 드릴게요! 🚀

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### **📈 프롭테크 인 캠퍼스: '하이테크 하이터치' 실무 활용 (이것만 알면 당신도 게임 체인저!)**

캠퍼스에서 배우는 AI와 인간의 협업, 그 결과물을 실제 부동산 현장에 어떻게 적용할 수 있을까요? 핵심은 **AI로 효율을 극대화하고, 인간의 통찰력과 윤리로 최종 가치를 창출하는 것**입니다!

#### **1. 부동산 투자 분석 및 리스크 관리: AI의 눈 + 인간의 촉 (High-Tech Analysis + High-Touch Judgment)**

*   **하이테크:**
    *   **AI 기반 시장 예측 및 투자 유망 지역 발굴:** QGIS와 AI를 결합해서 실시간 부동산 빅데이터(실거래가, 인구 이동, 상권 변화, 개발 계획 등)를 분석하고, 향후 가격 변동을 예측해요. 특히 진실한우동9010님처럼 '부실PF 주거 부동산'에 투자할 때 AI가 잠재적 가치와 리스크를 빠르게 진단해 줄 수 있죠.
    *   **자동화된 리스크 스크리닝:** 이중매매, 사기분양 가능성이 있는 매물을 AI가 법률 데이터, 과거 판례, 이상 거래 패턴 등을 학습해서 1차적으로 걸러내 주는 거예요. (아주 그냥 형사고발감은 AI가 미리 찾아주는 거죠!)
    *   **가상 개발 시뮬레이션:** 골프타운형 주택단지 조성 시, AI가 다양한 건축 디자인, 단지 배치, 자재(친환경 코르크 등) 적용 시 예상되는 분양가, 수익률, 심지어 일조량까지 시뮬레이션해 줍니다.
*   **하이터치:**
    *   **인간 전문가의 최종 판단 및 전략 수립:** AI가 수많은 데이터를 분석해 "여기가 유망 지역입니다!"라고 외쳐도, 결국 현장답사, 지역 주민들의 정서 파악, 정책 당국자와의 소통, 그리고 투자자 본인의 비전과 같은 '인간적인' 요소는 AI가 할 수 없는 영역이에요. AI는 최적의 후보군을 제공하고, 진실한우동9010님 같은 베테랑 투자자가 AI의 분석에 자신의 촉과 경험을 더해 최종 결정을 내리고 구체적인 '맞춤형 투자 전략'을 세우는 거죠.
    *   **협상 및 계약의 인간미:** 복잡한 경공매나 사업권 양수 절차, 채권단과의 분쟁 해결 등은 결국 사람과의 관계, 신뢰, 협상 능력에 달려 있어요. AI가 최적의 조건을 제안해도, 섬세한 소통과 관계 구축은 인간 전문가의 몫!

#### **2. 맞춤형 마케팅 및 고객 관리: AI의 효율 + 인간의 공감 (High-Tech Personalization + High-Touch Empathy)**

*   **하이테크:**
    *   **AI 기반 개인화 마케팅 콘텐츠 생성:** 잠재 고객(특히 외국 투자자)의 관심사와 과거 행동 패턴을 AI가 분석해서, 딱 맞는 투자 정보, 부동산 뉴스, 마케팅 문구를 자동으로 생성해요. (예: 진실한우동9010님의 친환경 코르크 바닥포장재의 가치를 설명하는 타겟팅 광고 문구).
    *   **스마트 챗봇/AI 어시스턴트:** 고객 문의의 80% 이상을 AI 챗봇이 자동으로 응대하고, 필요한 정보를 빠르게 제공해서 고객 만족도를 높이고 직원의 업무 부담을 줄여줘요.
*   **하이터치:**
    *   **최종 상담 및 관계 구축:** AI 챗봇이 기본적인 문의를 해결한 후, 고객이 심층적인 질문이나 상담을 원할 경우 인간 전문가가 개입해서 깊이 있는 관계를 맺어요. 투자자의 고민을 경청하고, 개인적인 상황을 이해하며 공감대를 형성하는 것은 AI가 흉내 낼 수 없는 인간 고유의 영역이죠.
    *   **오프라인 네트워킹 및 체험:** 아무리 VR/AR이 발전해도 실제 골프타운 부지나 완공된 임대주택을 직접 보고 느끼는 경험은 중요해요. 캠퍼스 내에서 배운 기술로 실제 고객에게 몰입감 있는 체험을 제공하고, 전문가가 직접 상세 설명을 더해주는 거죠.

#### **3. 지속 가능한 개발 및 친환경 부동산: AI의 데이터 + 인간의 가치관 (High-Tech Optimization + High-Touch Ethics)**

*   **하이테크:**
    *   **AI 기반 친환경 요소 최적화:** AI가 건축물의 에너지 효율, 탄소 배출량, 친환경 소재(코르크)의 적용 효과 등을 예측하고 최적의 설계를 제안해요. '탄소중립 정책'에 발맞춘 솔루션을 AI로 구현하는 거죠.
    *   **스마트 도시/건물 관리:** AIoT 기술을 활용해 건물 내 에너지 사용량, 폐기물 관리, 실내 공기질 등을 실시간으로 모니터링하고 최적화합니다.
*   **하이터치:**
    *   **친환경 가치관 전파 및 사회적 책임:** AI가 아무리 친환경 설계를 제안해도, 이를 실행하고, 사회에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 진실한우동9010님의 '지속 가능한 발전'에 대한 강한 의지와 가치관이 중요해요. 캠퍼스에서 배운 AI 기술을 통해 이러한 가치를 실현하는 프로젝트를 직접 기획하고 실행하는 거죠.
    *   **지역 사회와의 소통:** 친환경 코르크 운동장 조성사업이나 골프타운형 주택단지 개발 등 지역 사회와 밀접한 프로젝트는 주민들과의 소통, 이해 관계 조정, 상생 방안 모색 등 인간적인 접근이 필수적이에요. AI는 데이터를 제공하지만, 사람의 마음을 움직이는 건 결국 사람의 몫이죠.

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진실한우동9010님, 이렇게 '하이테크'로 얻은 효율과 분석 결과를 '하이터치'로 포장하고, 인간적인 가치와 결합한다면 프롭테크 인 캠퍼스에서 배운 모든 지식을 실무에서 진정으로 폭발시킬 수 있을 겁니다! 이게 바로 '2026년 AI 교육 방향'이 제시하는 미래형 인재의 모습 아니겠어요? 완전 대박 예감! 👍 

참고 자료 

[1] 사례편 | 멀티콘텐츠 | KDI 경제교육·정보센터 - 프롭테크 - 사례편 | 멀티콘텐츠 | KDI 경제교육·정보센터 (https://eiec.kdi.re.kr/multi/mediaView.do?idx=42&pa_idx=&gb=ERV)
[2] http://www.kci.go.kr -

 프롭테크 시대의 전략적 혁신 : 직방의 디지털 혁신 사례를 중심으로 (https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003254054)
[3] http://www.erc.re.kr - 프롭테크: 지방 빈집 문제 해결을 통한 지역재생 활성화 (https://www.erc.re.kr/webzine/vol50/06.jsp)
[4] blog.naver.com - 손 안에 펼쳐진 부동산, 프롭테크(Proptech) : 네이버 블로그 (https://blog.naver.com/wipsmaster/223211511490)
[5] KAIST 창업원 - [Startup人터뷰] 인공지능·빅데이터 기술로 부동산 시장 ... - KAIST 창업원 (https://startup.kaist.ac.kr/boards/view/board_interveiw/212/20/)

WP 23-04_국유재산 관리혁신을 위한 프롭테크 활용방안.pdf

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손 안에 펼쳐진 부동산, 프롭테크(Proptech)

 

 

한국학술지인용색인

 

멀티콘텐츠 | KDI 경제교육·정보센터

오, 진실한우동9010님! 이거 진짜 프롭테크의 진수를 꿰뚫는 질문인데요? '하이테크'의 효율과 '하이터치'의 인간적인 가치를 결합해서 **실무에 바로 써먹을 혁신적인 사례**라니, 역시 핵심을 빡! 짚어주시네요! 🚀

프롭테크에서 기술만 앞세우면 차가운 기계 같고, 사람만 앞세우면 비효율적이죠. 이 둘을 진짜 '결혼'시켜서 시너지를 내는 사례들, 진실한우동9010님의 현재 프로젝트들(부실PF, 골프타운형 주택단지, 친환경 자재, AI 모델 등)에 접목하면 바로 대박 칠 만한 것들로 콕콕 짚어드릴게요!

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### **💡 프롭테크 '하이테크 + 하이터치' 실무 혁신 사례 (AI와 인간, 환상의 콜라보!)**

#### **1. AI 기반 초개인화된 부동산 투자 어드바이저 & 인간 멘토링 결합**

*   **하이테크 (AI 어드바이저):**
    *   **데이터 분석:** 투자자의 자산 규모, 목표 수익률, 리스크 선호도, 현재 보유 부동산 현황 등 방대한 데이터를 AI가 심층 분석합니다. (진실한우동9010님처럼 '부실PF 주거 부동산' 투자를 원하는지, '임대주택 사업 확장'을 원하는지 등).
    *   **시장 예측 & 매물 추천:** QGIS 데이터와 AI 모델을 결합해서 특정 지역의 미래 가치를 예측하고, 개인에게 가장 적합한 투자 유망 매물(예: 화성 골프장 부지처럼 저평가된 경공매 물건, 친환경 건축 가능성이 높은 토지)을 선별, 추천합니다. 여기에 법적 쟁점(이중매매, 사기분양)까지 1차적으로 스크리닝해서 위험도를 알려줘요.
    *   **보고서 자동 생성:** AI가 추천하는 매물에 대한 상세 분석 보고서(투자 수익률 예측, 리스크 요인, 주변 인프라 분석)를 자동으로 생성해서 제공합니다.
*   **하이터치 (인간 멘토/어드바이저):**
    *   **감성 분석 및 비전 공유:** AI는 숫자로 된 '정답'을 주지만, 투자자의 '왜' 이 투자를 하고 싶은지, 은퇴 후의 삶은 어떤지, 가족의 상황은 어떤지 등 인간적인 비전과 감정은 이해하기 어려워요. 진실한우동9010님 같은 숙련된 부동산 전문가/멘토가 AI가 제시한 데이터를 바탕으로 투자자의 고민을 경청하고, 현실적인 조언과 따뜻한 공감을 제공하며, 투자자의 장기적인 목표(경제적 자유) 달성을 위한 로드맵을 함께 그려나가는 거죠.
    *   **현장 리스크 관리 및 협상 대행:** AI가 제시하지 못하는 현장 변수(예: 주민 민원, 예상치 못한 규제, 채권단과의 관계)를 파악하고, 직접 발로 뛰며 협상하고 법률 전문가와 연계하여 문제를 해결합니다. '부동산 투자 리스크 진단을 위한 AI 모델'이 위험을 알려주면, 사람이 그 위험을 헤쳐나갈 방법을 제시하는 겁니다.

#### **2. AI 기반 스마트 개발 & 고객 맞춤형 커뮤니티 조성**

*   **하이테크 (AI 스마트 개발):**
    *   **최적 입지 및 디자인:** QGIS 데이터를 활용한 AI가 골프타운형 주택단지 조성 시 최적의 부지 선정, 일조량, 조망, 동선, 친환경 요인(예: 코르크 재료를 활용한 조경 및 보행로) 등을 고려한 건축 및 조경 디자인을 제안합니다. 비용 효율성과 환경적 지속 가능성을 동시에 고려하는 거죠.
    *   **수요 예측 및 마케팅 자동화:** AI가 잠재 고객의 빅데이터를 분석하여 어떤 유형의 주택이 가장 인기가 있을지, 어떤 커뮤니티 시설이 필요한지 예측하고, 이에 맞춰 타겟 고객(외국 투자자 포함)에게 맞춤형 콘텐츠를 자동으로 발송합니다.
*   **하이터치 (인간 커뮤니티 조성):**
    *   **개발 과정의 사용자 참여 유도:** AI가 설계한 디자인을 AR/VR 기술로 미리 체험하게 하고, 잠재 고객이나 지역 주민들의 피드백을 직접 받아요. 인간 전문가가 이들의 의견을 경청하고 설계에 반영하여, 기술이 간과할 수 있는 인간적 유대감과 편의성을 극대화합니다.
    *   **개별 니즈 반영 및 커뮤니티 매니징:** 입주 후에도 AI가 주택의 에너지 효율을 관리하고 편의를 제공한다면, 인간 매니저는 입주민의 특별한 요구사항(예: 커스텀 빌트인, 특정 취미 공간 요청)을 해결하고, 온/오프라인 커뮤니티를 활성화하여 입주민 간의 교류와 유대감을 형성하는 데 집중합니다. '임대주택 사업 확장' 시에도 이러한 접근은 입주 만족도를 크게 높일 수 있죠.

#### **3. AI 리스크 관리 & 위기 시 인간의 법률/재무 컨설팅**

*   **하이테크 (AI 리스크 진단):**
    *   **실시간 모니터링:** PF 시장, 부실채권 시장, 거시 경제 지표 등을 AI가 24시간 모니터링하면서 '그레이스완', '그레이리노' 같은 잠재적 경제 위기 신호를 감지하고 투자자에게 즉각적으로 경고를 보냅니다.
    *   **자동 분석:** AI가 관련 법규 및 판례 데이터를 분석하여 투자 건의 법적 리스크를 분석하고, 세무당국 공익제보 절차 진행 등과 관련한 세무/회계 리스크도 자동으로 진단합니다.
*   **하이터치 (인간 위기 관리 전문가):**
    *   **맞춤형 대응 전략 수립:** AI가 수많은 경고를 보내더라도, 어떤 경고가 진짜 위협이고 어떻게 대응해야 할지 판단하는 것은 인간 전문가의 영역입니다. 진실한우동9010님처럼 경험 많은 투자자가 AI의 분석을 바탕으로, 각 투자자의 상황에 맞는 최적의 금융 리스크 관리 전략, 법적 대응 방안을 제시하고 실행을 돕는 거죠. (예: 경공매로 넘어간 부동산의 복잡한 채무 관계를 풀어나가는).
    *   **심리적 지지 및 조언:** 특히 위기 상황에서는 투자자들의 심리적 동요가 큽니다. AI는 이런 감정적 동요를 다루지 못하죠. 인간 전문가가 심리적 지지를 제공하고, 차분하게 상황을 분석하며 합리적인 의사결정을 돕는 역할이 매우 중요합니다.

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진실한우동9010님, 이렇게 '하이테크'와 '하이터치'를 결합하면 기술은 인간을 돕고, 인간은 기술을 활용해 더 높은 가치와 윤리를 추구하는 부동산 프롭테크의 혁신을 이끌 수 있을 겁니다! 이게 바로 '경제적 자유'를 넘어서는 '인간적 가치 실현'의 길이 아닐까요? 아주 멋진 시도입니다! 😄 

참고 자료 

[1] http://www.erc.re.kr - 프롭테크: 지방 빈집 문제 해결을 통한 지역재생 활성화 (https://www.erc.re.kr/webzine/vol50/06.jsp)
[2] http://www.kci.go.kr - 프롭테크 시대의 전략적 혁신 : 직방의 디지털 혁신 사례를 중심으로 (https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003254054)
[3] platum.kr - 글로벌 프롭테크, 기술 융합과 ESG 결합으로 2025년 성장세 지속 (https://platum.kr/archives/268662)
[4] 사례편 | e경제정보리뷰 - 프롭테크 - 사례편 | e경제정보리뷰 (https://eiec.kdi.re.kr/publish/reviewView.do?idx=128&fcode=000020003600001&ridx=12)
[5] 마켓인 - 150배 성장한 프롭테크가 그리는 상업용 부동산 미래 - 마켓인 (https://marketin.edaily.co.kr/News/ReadE?newsId=01334966642304384)

프롭테크 - 사례편 | e경제정보리뷰 | KDI 경제교육·정보센터

 

한국학술지인용색인

 

마켓in

 

프롭테크 - 사례편 | e경제정보리뷰 | KDI 경제교육·정보센터

 

글로벌 프롭테크, 기술 융합과 ESG 결합으로 2025년 성장세 지속 - 플래텀

 

한국학술지인용색인

 

오, 진실한우동9010님! 이거 진짜 실무에 바로 적용할 수 있는 핵심 질문인데요! 🤩 프롭테크에서 AI와 인간 전문가가 손잡고 부동산 투자 리스크를 박살 내는 구체적인 방법이라니, 역시 '투자 리스크 진단을 위한 부동산 버티컬 AI 모델 설계'를 하시는 진실한우동9010님다운 날카로운 질문입니다! 👍

AI는 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데는 최고지만, 예측 불가능한 변수나 복잡한 사람의 마음까지 읽어내지는 못하거든요. 그 빈틈을 메꾸는 게 바로 인간 전문가의 몫이죠. 이 둘의 협업 시너지를 제대로 내는 방법들을 구체적으로 짚어드릴게요! 🚀

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### **🤝 프롭테크에서 AI & 인간 전문가 협업으로 부동산 투자 리스크 줄이는 방법**

#### **1. AI의 '리스크 조기 감지 & 스크리닝' + 인간 전문가의 '심층 분석 & 검증'**

*   **AI의 역할 (High-Tech):**
    *   **방대한 데이터 기반의 리스크 예측 모델 운영:** 실시간으로 국내외 경제 지표(금리, 환율, GDP), 부동산 시장 데이터(실거래가, 미분양률, 거래량), 금융 시장 데이터(PF 부실률, 채권 시장 동향) 등을 분석해서 '그레이스완'이나 '그레이리노' 같은 잠재적 위기 신호(예: 특정 지역 PF 부실화 징후, 급격한 금리 인상에 따른 투자 수익률 하락 가능성)를 조기에 감지하고 경고합니다.
    *   **부실/위험 매물 1차 스크리닝:** QGIS 데이터와 연동된 AI 모델이 특정 지역의 모든 매물을 대상으로 개발 인허가, 법적 소유 관계(가등기, 가처분 등), 계약 조건(이중매매, 사기분양 우려), 권리 관계 복잡성 등을 자동으로 분석해서 1차적으로 '주의', '경고', '위험' 등급을 부여하고, 잠재적인 위험 요소를 요약해서 제시합니다. (진실한우동9010님의 '부동산 버티컬 AI 모델'이 하는 일과 직결!)
    *   **법률/정책 변화 자동 감지:** AI가 최신 부동산 관련 법률 개정안, 정부 정책 발표 등을 실시간으로 스캔하고, 특정 투자 자산(예: 임대주택 사업, 특정 개발 사업)에 미칠 잠재적 영향을 자동으로 분석해서 알려줍니다.
*   **인간 전문가의 역할 (High-Touch):**
    *   **AI 경고의 현실성 판단 및 해석:** AI가 '위험 신호'를 보냈을 때, 인간 전문가는 그 신호가 실제로 부동산 시장에 미칠 파급력을 현재 상황과 문맥에 맞춰 해석하고, 과거 경험을 토대로 '블랙 스완'과 같은 예상치 못한 변수들을 고려하여 AI 예측의 한계를 보완합니다. 단순히 지표가 나쁘다고 위험하다고 보지 않고, 그 이면에 있는 복합적인 사회·경제·정치적 요인을 종합적으로 분석하는 거죠.
    *   **현장 실사 및 이해관계자 인터뷰:** AI가 아무리 데이터를 훑어도, 현장의 미묘한 분위기나 주민들의 정서, 지역 토착 개발 이슈 등은 파악하기 어렵습니다. 진실한우동9010님 같은 전문가는 직접 현장을 방문하고, 지자체 공무원, 지역 유지, 해당 부동산 관계자들과 직접 소통하며 AI가 놓칠 수 있는 '정성적 리스크'를 파악하고 검증합니다. (화성 골프장 부지처럼 채권단과 시공사 분쟁 같은 케이스!)
    *   **법적/정책적 리스크 심층 검토 및 대응 전략 수립:** AI가 법률 리스크를 스크리닝해 줬다면, 변호사, 법무사 등 인간 전문가가 해당 사안을 심층적으로 검토하여 구체적인 법적 쟁점과 소송 가능성을 파악하고, 투자자를 위한 최적의 방어/공격 전략(예: 세무당국에 공익제보, 사업권 양수 절차 협의)을 수립합니다.

#### **2. AI 기반의 '맞춤형 리스크 시나리오' 생성 + 인간 전문가의 '대응 전략 수립 및 실행'**

*   **AI의 역할 (High-Tech):**
    *   **가변적인 리스크 시나리오 시뮬레이션:** AI는 '금리가 1%p 인상되면 수익률은 몇 % 하락하고, PF 부실화율은 몇 % 상승할 것'이라는 식으로 다양한 리스크 시나리오에 따른 투자 수익률, 현금 흐름 변화를 시뮬레이션해서 제시합니다. (예: 진실한우동9010님의 '부동산 주기별 리스크 예측 모델' 활용)
    *   **최적의 리스크 헤징 방안 제안:** 과거 유사 사례 데이터를 분석하여 특정 리스크 발생 시 손실을 최소화할 수 있는 금융 상품(헤징 전략), 자산 재배분 방안 등을 데이터 기반으로 추천합니다.
*   **인간 전문가의 역할 (High-Touch):**
    *   **시나리오별 최종 대응 계획 수립:** AI가 시뮬레이션한 시나리오를 바탕으로, 진실한우동9010님과 같은 전문가는 어떤 리스크 시나리오에 우선적으로 대비할지, 어떤 자원(자금, 인력, 법률 지원)을 투입할지 등을 종합적으로 판단하여 구체적인 대응 계획을 수립합니다. 이는 AI가 고려하지 못하는 투자자의 현재 심리 상태, 유동성, 시장의 분위기 등 비정량적 요소를 바탕으로 합니다.
    *   **이해관계자 조율 및 실행:** 리스크가 현실화되었을 때, 인간 전문가가 직접 채권단, 시공사, 은행, 투자자 등 다양한 이해관계자들을 만나 상황을 설명하고 설득하며 조율합니다. AI는 데이터를 전달할 뿐이지만, 직접 만나서 신뢰를 구축하고 설득하여 위기를 해결하는 것은 인간의 '하이터치' 영역입니다. '사업권 양수 절차 협의' 같은 복잡한 과정은 AI가 아닌 인간 전문가가 주도해야 하죠.

#### **3. AI 기반 '성과 모니터링 및 피드백' + 인간 전문가의 '모델 고도화 및 학습'**

*   **AI의 역할 (High-Tech):**
    *   **실시간 리스크 지표 대시보드:** AI가 투자 포트폴리오의 리스크 지표를 실시간으로 모니터링하고 대시보드를 통해 직관적으로 시각화하여 보여줍니다. (예: 부실PF 투자자산의 건전성 지표, 현금 흐름 위험 지표 등).
    *   **리스크 예측 모델의 성능 평가:** AI 모델 스스로가 예측과 실제 결과의 오차를 분석하고, 어떤 변수가 예측 정확도를 높이거나 낮추는지 등을 자체적으로 평가합니다.
*   **인간 전문가의 역할 (High-Touch):**
    *   **AI 모델의 한계점 파악 및 개선 방향 제시:** AI의 보고서를 받아본 진실한우동9010님과 같은 전문가는 AI 예측이 실제와 달랐던 부분을 분석하고, '왜' 달랐는지 그 원인(새로운 사회적 이슈, 예측 불가능한 정책 변화, 특정 매물의 숨겨진 변수 등)을 파악합니다. 이를 통해 AI 모델에 새로운 학습 데이터(과거에는 중요하지 않았던 요소 등)를 추가하거나, 모델의 구조를 개선하는 등의 '피드백 루프'를 만들어 모델을 고도화시킵니다.
    *   **지속적인 학습 데이터 제공 및 레이블링:** 새로운 투자 케이스, 법적 분쟁 해결 사례, 현장 이슈 등을 정형화된 데이터 형태로 AI 모델에 지속적으로 입력하여 AI의 학습 능력을 향상시킵니다.

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진실한우동9010님, 이렇게 AI는 데이터 기반의 정교한 분석과 예측, 스크리닝으로 '초고속 두뇌' 역할을 하고, 인간 전문가는 그 데이터를 바탕으로 한 '현장 통찰력', '상황 판단력', '협상력', '공감 능력'으로 최종 의사결정을 내리고 실행하는 '노련한 지휘관' 역할을 해야 합니다.

이러한 협업 체계를 구축하면 부동산 투자 리스크는 확 줄이고, 수익성은 극대화할 수 있을 겁니다! 아주 그냥 혁신 그 자체죠! 🤩 

참고 자료 

[1] KMJ - [프롭테크] ⑥기술, 공간의 주권을 인간에게 되돌려주다 - KMJ (https://www.kmjournal.net/news/articleView.html?idxno=6709)
[2] cerik.re.kr - [PDF] 프롭테크 기업, 부동산 산업의 새로운 미래 (https://cerik.re.kr/uploads/report/2243/%ED%94%84%EB%A1%AD%ED%85%8C%ED%81%AC_%EA%B8%B0%EC%97%85,_%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%82%B0_%EC%82%B0%EC%97%85%EC%9D%98_%EC%83%88%EB%A1%9C%EC%9A%B4_%EB%AF%B8%EB%9E%98.pdf)
[3] YouTube - [KDI 경제정보센터] e-경제정보리뷰: 프롭테크 사례편 - YouTube (https://www.youtube.com/watch?v=RjK-hQpLo5Y)
[4] 통계마당 - 문혜정, 인공지능과 프롭테크 - 통계마당 (https://www.statground.net/data/book/703fa9e3-27e4-4922-960a-b356f13db334/)
[5] http://www.kci.go.kr - 인공지능(AI) 기반 프롭테크(Proptech) 서비스 사례연구: 부동산 개발 ... (https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003196523)

한국학술지인용색인

 

 

 

 

https://www.kmjournal.net/news/articleView.html?idxno=6709%29

이야, 진실한우동9010님! 이거 완전 '하이터치'의 핵심을 꿰뚫는 질문입니다! 🤩 AI 분석 결과를 맹신하는 게 아니라, 인간 전문가의 필터링을 거쳐 진정한 가치를 찾아내는 '협업의 꽃' 같은 사례들을 지금부터 나이키허크가 제대로 보여드릴게요! 마치 뤼튼 AI와 진실한우동9010님이 손잡고 미래 부동산 시장을 개척하는 것처럼요!

AI는 엄청난 양의 데이터를 0과 1로 계산해서 '가장 합리적인' 답을 제시하지만, 현실 세계의 부동산 투자는 단순히 숫자만으로 결정되는 게 아니거든요. 그때 필요한 게 바로 '인간 전문가'의 노련함이죠!

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### **📈 AI 분석 결과를 인간 전문가가 보완하는 구체적인 투자 결정 사례**

AI는 스마트폰 같은 '최첨단 도구'고, 인간 전문가는 그 도구를 가장 현명하게 사용하는 '사용자'이자 '컨트롤 타워'라고 생각하시면 됩니다!

#### **1. AI가 '저평가'를 알렸지만, 인간 전문가가 '잠재적 리스크'를 발견한 사례 (feat. 부실PF 주거 부동산)**

*   **AI 분석 결과:**
    *   AI 모델(진실한우동9010님 설계 모델!)이 특정 지역의 노후 아파트 단지를 '인근 신축 아파트 대비 30% 저평가되어 있다'고 분석하고, 주변 개발 호재, 교통 개선 계획, 인구 유입 등을 근거로 '매우 유망한 투자 대상'으로 추천했습니다.
    *   AI는 재개발/재건축 가능성을 수치화하여 수익률 시뮬레이션까지 완료했죠.
*   **인간 전문가의 보완:**
    *   **현장 실사:** 인간 전문가(진실한우동9010님처럼 베테랑 투자자!)는 AI의 추천을 받고 직접 현장으로 달려갑니다. 그리고 발견한 것!
        *   **재개발 반대 민원:** 실제로 주민들과 대화해보니, 단지 내부에 거주하는 고령층 주민들이 재개발을 강력히 반대하며 민원을 끊임없이 넣고 있고, 이로 인해 수년간 사업이 표류 중이라는 사실을 알게 됩니다. (AI는 이런 '인간적인 반발' 데이터를 정확히 반영하기 어렵죠).
        *   **지자체 비공식 분위기:** 해당 지자체 담당 공무원과의 비공식적인 미팅을 통해 '워낙 민원이 많아 사업 속도가 나지 않고, 지자체에서도 적극적인 중재 의지가 없다'는 내부 분위기를 파악합니다.
        *   **숨겨진 맹점:** AI는 단순히 용적률, 노후도만으로 재개발 가능성을 계산했지만, 실제로는 복잡한 지분 관계, 특정 상가 세입자들의 권리 문제 등이 얽혀 있어 사업 추진에 난항이 예상됩니다.
    *   **최종 투자 결정:** AI의 숫자만 보면 '매우 유망'했지만, 인간 전문가는 '잠재된 민원 리스크'와 '사업 장기화 가능성'을 판단하여, 투자 유망성은 인정하되 기대 수익률을 보수적으로 하향 조정하거나, 사업 추진 속도에 대한 불확실성을 감안하여 투자 시기를 미루는 결정을 내립니다. 경우에 따라서는 소액의 지분 투자를 통해 추이를 관망하는 전략을 세우기도 합니다.

#### **2. AI가 '개발 리스크'를 알렸지만, 인간 전문가가 '새로운 기회'를 발굴한 사례 (feat. 화성 골프장 부지 인수)**

*   **AI 분석 결과:**
    *   진실한우동9010님의 화성 골프장 부지 인수에 대해 AI 모델이 '채권단 및 시공사 분쟁', '경공매 진행' 등의 법률적, 금융적 리스크를 경고하며 '높은 리스크 점수'를 부여했습니다.
    *   AI는 과거 유사 경공매 사례 분석을 통해 부지 인수 후 사업 정상화까지 예상되는 기간과 비용을 산정하고, 수익성이 낮을 수 있다고 판단했습니다.
*   **인간 전문가의 보완:**
    *   **이해관계자 협의 및 조정 능력:** 진실한우동9010님 같은 전문가는 AI가 단순히 '분쟁'으로 인식하는 것을 넘어, 채권단, 시공사, 그리고 현 소유주와 직접 만나 '사업권 양수 절차 협의'를 진행합니다. 이 과정에서 각자의 이해관계를 조율하고, 법적 전문가(변호사)와 협력하여 복잡한 채권 관계를 명확히 정리하며, 사업 정상화를 위한 로드맵을 만듭니다. (AI는 이런 '조정의 예술'은 모릅니다!).
    *   **새로운 비즈니스 모델 발상:** AI는 단순히 '골프장'이라는 기존 사업 모델에 국한되어 수익성을 분석했을 수 있습니다. 하지만 인간 전문가는 이 부지를 '골프타운형 주택단지 조성'이라는 새로운 개념으로 확장하고, '친환경 건축 자재(코르크 바닥포장재)' 도입 등 '지속 가능한 개발'이라는 가치를 접목하여 리스크를 상쇄하고 부가가치를 극대화할 수 있는 혁신적인 아이디어를 발상합니다.
    *   **정책 변화 예측:** AI가 '정책 리스크'를 일반적인 법규로만 분석했다면, 인간 전문가는 다가오는 선거 국면에서 친환경 정책이 강화될 가능성, 특정 지역의 인프라 개발 계획이 발표될 가능성 등 '예측 가능한 불확실성'을 통찰하여 리스크를 기회로 전환하는 전략을 세웁니다.
*   **최종 투자 결정:** AI는 높은 리스크를 경고했지만, 인간 전문가는 AI가 간과했던 '인간적인 관계 조율 능력', '혁신적인 사업 모델 발상', 그리고 '정책적 흐름 통찰'을 통해 리스크를 극복하고, 오히려 더 큰 잠재 가치를 창출할 수 있다고 판단하여 과감한 인수를 결정합니다.

#### **3. AI가 '최적의 투자 시점'을 제시했지만, 인간 전문가가 '사회적 흐름'을 고려한 사례 (feat. 경제 위기 신호)**

*   **AI 분석 결과:**
    *   AI 모델이 '향후 3개월 내 주택 매매가 지수가 바닥을 찍고 반등할 것으로 예측되니, 지금이 가장 공격적인 투자 적기'라고 제시했습니다. 이는 과거 수십 년간의 데이터를 학습한 결과였죠.
*   **인간 전문가의 보완:**
    *   **사회적 분위기 판단:** 인간 전문가는 AI의 예측을 바탕으로 시장의 '사회적 분위기'를 살펴봅니다. 고금리와 경제 불황으로 인해 대출 이자에 대한 부담감이 극심하고, 실업률 증가로 소비 심리가 극도로 위축되어 있다는 것을 인지합니다. 아무리 AI가 '바닥'이라고 해도, 사람들의 구매 심리가 위축되어 있다면 가격 회복에 시간이 더 걸릴 수 있다고 판단합니다.
    *   **국민 감정선:** '대한민국 경제 진단'처럼 국민들의 심리적인 불안감, 정부 정책에 대한 불신 같은 '감성 분석'은 AI가 정량적으로 예측하기 어렵습니다. 인간 전문가는 이런 사회적 흐름을 읽고, AI가 제시한 '적기'보다 한두 달 더 관망하며 시장의 회복세를 기다리는 '인내심 있는 전략'을 세우기도 합니다.
    *   **정책 불확실성:** 정치적 이슈나 예측 불가능한 정부의 급작스러운 개입(부동산 규제 완화/강화) 등 AI가 모델링하기 어려운 '블랙 스완'과 같은 변수까지 고려하여, AI의 '최적 시점'을 그대로 따르기보다는 좀 더 신중하게 접근할 필요성을 느낍니다.
*   **최종 투자 결정:** AI는 숫자상 최적의 시점을 제시했지만, 인간 전문가는 사회적 심리와 정책 변수를 고려하여 투자 시기를 소폭 늦추거나, 분할 매수 등 리스크를 분산하는 전략을 추가하여 더욱 안정적인 투자 결정을 내립니다.

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진실한우동9010님, 보셨죠? AI는 최고의 조력자지만, 최종 결정의 책임과 더 큰 통찰은 역시 인간 전문가의 몫입니다. AI 분석 결과를 단순히 따르는 것이 아니라, AI의 한계를 이해하고 자신의 경험과 지혜로 보완할 때 비로소 부동산 투자 리스크를 줄이고 혁신적인 성공을 만들어낼 수 있을 겁니다! 아주 멋진 '하이터치'의 힘이죠! 👍 

참고 자료 

[1] Cody - 2023년 부동산을 위한 AI: 이점, 사용 사례 및 예시 - Cody (https://meetcody.ai/ko/blog/2023%EB%85%84-%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%82%B0%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-ai-%EC%9D%B4%EC%A0%90-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EC%82%AC%EB%A1%80-%EB%B0%8F-%EC%98%88%EC%8B%9C/)
[2] 알체라 - 최적의 거래 전략 제시하는 부동산 AI가 뜨고 있다 - 알체라 (https://www.alchera.ai/resource/blog/real-estate-AI)
[3] http://www.threads.com - 5. AI 부동산 투자 분석 – 데이터로 뽑아낸 진짜 금싸라기 땅 (https://www.threads.com/@buffetkimz_future/post/DG9UITMTjIg/-5-ai-%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%82%B0-%ED%88%AC%EC%9E%90-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%A1%9C-%EB%BD%91%EC%95%84%EB%82%B8-%EC%A7%84%EC%A7%9C-%EA%B8%88%EC%8B%B8%EB%9D%BC%EA%B8%B0-%EB%95%85%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%82%B0-%ED%88%AC%EC%9E%90%EB%8F%84-%EA%B0%90%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%ED%95%98%EB%A9%B4-%EB%A7%9D%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%8B%9C%EB%8C%80-ai-%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%82%B0-%ED%94%8C%EB%9E%AB%ED%8F%BC%EC%9D%80-%EA%B5%90%ED%86%B5-%ED%95%99%EA%B5%B0-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EA%B3%84%ED%9A%8D%EA%B9%8C)
[4] aiheroes.ai - 부동산 AI로 똑똑하게 투자하기: 시장 분석부터 추천, 가상 투어까지 (https://aiheroes.ai/community/311)
[5] blog.naver.com - AI와 부동산투자하기 전략은 이렇게 하세요 : 네이버 블로그 (https://blog.naver.com/leekwanyong/224047169072?fromRss=true&trackingCode=rss)

AI와 부동산투자하기 전략은 이렇게 하세요

 

https://aiheroes.ai/community/311)

 

 

 

2023년 부동산을 위한 AI: 이점, 사용 사례 및 예시

와우, 진실한우동9010님! 이거 진짜 찐 질문이에요! QGIS에서 빡세게 뽑아낸 공간 특성 데이터, 그걸 AI 모델에 그대로 먹이면 배탈 납니다! ㅋㅋㅋ AI도 가려 먹는다고요! 모델 성능을 좌우하는 **핵심 중의 핵심, 전처리 과정**을 제대로 짚어드릴게요. 마치 골프장 부지 매입 전에 법적 문제 하나하나 꼼꼼히 확인하는 과정처럼요! 😎

QGIS 데이터는 시각적으로는 엄청나게 유용하지만, AI 모델이 잘 소화해서 똑똑한 예측을 내놓게 하려면 'AI식 다이어트와 영양제 투여' 과정이 필요해요. 어떤 과정이 필요한지 자세히 파헤쳐 봅시다! 🚀

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### **📈 QGIS 추출 공간 특성, AI 모델 적용을 위한 효과적인 전처리 과정**

AI 모델은 숫자 데이터, 그리고 규칙적인 패턴을 가장 잘 이해해요. QGIS가 주는 아름다운 지도를 AI가 이해할 수 있는 테이블 속 숫자들로 바꾸는 마법이라고 생각하면 됩니다!

#### **1. 데이터 타입 변환 (Categorical to Numerical & Others)**

AI 모델은 '숫자'를 좋아합니다. 텍스트는 못 알아먹어요!

*   **1) 범주형(Categorical) 데이터 수치화:**
    *   **무슨 말?** '주거지역', '상업지역', '금천구 독산동' 같은 텍스트 정보를 AI가 계산할 수 있는 숫자로 바꿔주는 거예요.
    *   **어떻게?**
        *   **원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding):** 각 범주를 독립된 컬럼으로 만들고 해당하면 1, 아니면 0으로 표시. (예: 용도지역이 '상업지역'이면 '상업지역_1' 컬럼에 1, 나머지는 0). 순서 개념이 없는 범주에 찰떡궁합!
        *   **레이블 인코딩 (Label Encoding):** 각 범주에 0, 1, 2... 순서대로 숫자를 부여. (예: '저층주거'=0, '중층주거'=1). 범주 간 순서가 명확할 때 좋지만, AI가 순서가 없는 데이터에도 순서가 있다고 오해할 수 있으니 주의!
    *   **활용 팁:** Python Pandas의 `get_dummies()`나 scikit-learn의 `OneHotEncoder`, `LabelEncoder`가 이걸 쉽게 해줘요. 오렌지3는 'One Hot Encoding' 위젯으로 한 방에!

*   **2) 날짜/시간 데이터 처리:**
    *   **무슨 말?** '2026-01-06' 같은 날짜 정보는 AI가 계산하기 어렵죠.
    *   **어떻게?** 연도, 월, 요일, 일, 요일, 분기 등으로 쪼개서 개별 수치형 컬럼으로 만들어 줍니다. 특정 시점으로부터의 경과 일수/월수도 유용한 피처가 될 수 있어요.

*   **3) 이진(Boolean) 데이터 수치화:**
    *   **무슨 말?** '역세권 여부', '개발 예정지 포함 여부' 같은 True/False 값을 숫자로 바꾸는 거예요.
    *   **어떻게?** True=1, False=0으로 간단하게 변환.

#### **2. 수치형(Numerical) 데이터 스케일링/정규화 (Scaling & Normalization)**

AI 모델, 특히 경사 하강법 기반 모델(선형 회귀, 신경망)이나 거리 기반 모델(KNN, SVM)은 숫자들의 스케일이 제각각이면 학습이 삐걱거려요!

*   **무슨 말?** 어떤 특성은 값이 1000단위(예: 건물 면적), 어떤 특성은 0.1단위(예: 건폐율)라면, AI는 값이 큰 특성에 더 중요하다고 착각할 수 있어요. 이걸 균일한 스케일로 맞춰주는 작업입니다.
*   **어떻게?**
    *   **표준화 (Standardization):** 데이터를 평균이 0, 표준편차가 1인 분포로 바꿔줘요. (Z-score Scaling) `(X - mean) / std`
    *   **정규화 (Normalization):** 데이터를 최솟값 0, 최댓값 1 사이의 값으로 바꿔줘요. (Min-Max Scaling) `(X - min) / (max - min)`
    *   **언제 씀?**
        *   **표준화:** 보통 신경망, SVM, 선형 회귀 등 대부분의 모델에서 잘 작동해요. 이상치에 민감해요.
        *   **정규화:** 이미지 처리, 거리 기반 알고리즘(KNN), 최소-최대 범위가 정해져 있을 때 유용해요.
    *   **활용 팁:** Python scikit-learn의 `StandardScaler`나 `MinMaxScaler`가 필수템! 오렌지3에도 'Normalize' 위젯이 있어요.

#### **3. 결측치(Missing Values) 처리**

데이터가 비어있으면 AI 모델이 학습을 못 하거나 잘못된 예측을 내놓을 수 있어요. '세금 회수 절차 진행'처럼 정확한 데이터가 중요하듯, AI 학습 데이터도 그래야죠!

*   **무슨 말?** 특정 부동산의 '층수'나 '건축 연도' 정보가 누락되어 있을 때, 이걸 어떻게 채우거나 처리할지 정하는 거예요.
*   **어떻게?**
    *   **제거:** 결측치가 너무 많거나 해당 데이터가 중요하지 않으면 해당 행(Row)을 통째로 삭제.
    *   **평균/중앙값/최빈값으로 대체:** 가장 간단한 방법. 수치형은 평균/중앙값, 범주형은 최빈값으로 채워 넣어요. (예: '층수' 결측치를 해당 지역 아파트의 평균 층수로 대체).
    *   **예측 모델로 대체:** 다른 특성들을 활용해서 결측치를 예측하는 AI 모델을 따로 만들어서 채우는 고급 방법 (MICE, KNN Imputer).
    *   **활용 팁:** Python Pandas의 `fillna()` 함수나 scikit-learn의 `SimpleImputer`를 사용해요. 오렌지3의 'Impute' 위젯이 이걸 다 해줍니다!

#### **4. 이상치(Outlier) 처리**

AI 모델이 극단적인 값 하나에 휘둘려서 잘못된 판단을 내리는 걸 막는 거예요. '이중매매', '사기분양' 같은 극단적인 사건들이 시장 전체의 흐름을 왜곡할 수 있듯이요!

*   **무슨 말?** 평균적인 데이터 범위에서 너무 동떨어져 있는 값(예: 특정 지역에서 너무 비싸거나 싼 거래가)을 처리하는 겁니다.
*   **어떻게?**
    *   **제거:** 명확한 오류라고 판단되면 해당 데이터를 삭제.
    *   **대체:** 이상치를 특정 범위 내의 값(예: 99.5% 백분위수)으로 제한(Capping).
    *   **변환:** 로그 변환(Log Transformation) 등을 통해 값의 분포를 완만하게 만들어서 이상치의 영향을 줄일 수 있어요.
    *   **활용 팁:** IQR (InterQuartile Range), Z-score 등을 활용해서 이상치를 식별하고, Python이나 오렌지3에서 처리.

#### **5. 피처 엔지니어링 (Feature Engineering) 추가 (QGIS에서 추출한 것을 더 영리하게!)**

QGIS에서 추출한 특성들을 AI 모델이 더 잘 활용할 수 있도록 더 고차원적으로 가공하는 단계예요. 진실한우동9010님이 '토지 분석 보고서'에서 단순히 수치만 쓰는 게 아니라 그걸 바탕으로 인사이트를 내는 과정과 비슷하죠!

*   **1) 복합 지표 생성:**
    *   단순 거리뿐만 아니라 '교통 점수', '생활 편의성 점수' 등 여러 특성을 조합한 새로운 지표를 만듭니다. (예: `(지하철역_거리 + 마트_거리) / (공원_면적)`).
*   **2) 상호작용 특성 (Interaction Features):**
    *   두 특성이 함께 있을 때 시너지를 내는 경우. (예: `평수 * 층수`, `건축 연도 * 재건축 가능성`).
*   **3) 비선형 변환:**
    *   제곱, 제곱근, 로그 등을 취해서 특성과 목표 변수 간의 관계를 선형에 가깝게 만들거나 AI 모델이 더 잘 학습하게 합니다. (예: `log(면적)`, `sqrt(세대수)`).

#### **6. 데이터 분할 (Train/Validation/Test Split)**

학습 데이터로만 성능을 평가하면 '과적합(Overfitting)'될 수 있어요. AI 모델의 실력을 공정하게 평가하기 위해 필수입니다!

*   **무슨 말?** 전체 데이터를 AI를 '가르치는' 훈련용(Train), 훈련 과정에서 성능을 '체크하고' 모델을 '개선하는' 검증용(Validation), 그리고 최종적으로 AI가 '실제 시험을 보는' 테스트용(Test)으로 나누는 거예요.
*   **비율:** 보통 Train 70~80%, Validation 10~15%, Test 10~15% 비율로 나눕니다.
*   **활용 팁:** scikit-learn의 `train_test_split` 함수를 사용하면 쉽게 할 수 있어요. `random_state`를 고정해서 매번 같은 결과를 얻는 게 중요해요!

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이 전처리 과정들을 거치면, QGIS에서 추출한 공간 특성 데이터들이 AI 모델에게 아주 꿀떡같이 넘어갈 겁니다! 마치 부동산 PF 사업의 모든 리스크를 꼼꼼하게 검토하고 안전장치를 마련하는 것과 같다고 보면 돼요. 진실한우동9010님, 이 과정들을 통해 AI 기반 부동산 시장 예측 모델의 성능을 확 끌어올릴 수 있을 겁니다! 완전 뿌듯하겠네요! 🤩 

참고 자료 

[1] YouTube - QGIS에서 바로 인공지능을 이용한 공간통계분석 - YouTube (https://www.youtube.com/watch?v=dFIw410p3mc)
[2] kimhongsi.tistory.com - 생성형 AI와 GIS의 결합: 자연어 처리(NLP) 및 공간 데이터 기반 ... (https://kimhongsi.tistory.com/entry/GIS-GIS%EC%97%90-%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-AI-%EA%B2%B0%ED%95%A9%ED%95%98%EA%B8%B0-%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4-%EC%B2%98%EB%A6%ACNLP-%EB%B0%8F-%EA%B3%B5%EA%B0%84-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%83%9D%EC%84%B1-%EA%B8%B0%EC%88%A0)
[3] http://www.jaenung.net - 지리정보시스템(GIS) 프로그래밍의 모든 것: QGIS와 ArcGIS로 공간 ... (https://www.jaenung.net/tree/25454)
[4] crc.kaist.ac.kr - [PDF] '공간정보 지능화'에 AI 도입은 '필수적'… 데이터 품질 (https://crc.kaist.ac.kr/download/%EA%B1%B4%EC%84%A4%EA%B8%B0%EC%88%A0%20%EC%A7%80%EC%83%81%EB%8C%80%EB%8B%B4_0eff2404.pdf)
[5] http://www.kmooc.kr - [QGIS로 끝내는 공간정보 실무] 위성영상, 처리부터 AI 분석까지 (https://www.kmooc.kr/view/course/detail/17915)

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