ScholarWorks@숙명여자대학교

초록

기존 부동산 검색 시스템은 기본적으로 풀다운 메뉴를 통하여 부동산 소재 지역, 가격, 거래방식, 면적 등의 조건을 필터링하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 조건의 조합이 개인의 배경지식 여부에 전적으로 의존되며, 사전에 메뉴로 제공되지 않는 영역과의 복합 검색은 거의 불가능하다. 본 연구에서는 부동산 임대차 매물 정보를 자연 언어 질의를 통해 검색할 수 있는 부동산 환경 검색 시스템을 제안하고자 한다. 해당 시스템은 서울특별시 전월세 실거래가 데이터를 활용하여 BERT 모델과 Random Forest 모델로 자연어 질의를 처리한 후, 조건에 적합한 매물을 탐색한 후 디지털 지도상에 매물 위치를 시각화하여 검색 결과를 제공한다. 본 서비스의 장점은 자연 언어 질의의 다양성을 활용한 개인 맞춤형 매물 검색 지원이라고 할 수 있으며, 질의어 처리시간을 분석하여 시스템의 성능을 평가하였다.

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