codebplat · 위시켓(Wishket)

프로젝트 배경

1) 문제점
-. 누구나 주거에 대한 취향이 존재함
-. 취향은 교육, 교통, 편의, 연령대, 성별, 대중교통소요시간, 활동지역, 거래유형, 금액, 평형 등에 좌우됨
-. 라이프스타일에 딱 맞는 물건을 찾기에는 부동산 정보 제공자는 단순히 지역, 금액, 평형 등만 제공하는 단순 정보 위주
-. 이로 인해 정보 불균형 발생

2) 프로젝트 목표
-. 심플하게 연령, 출퇴근 지역, 취향 정보 등을 입력하면 사전에 분석해둔 데이터를 바탕으로 지역과 매물을 추천
-. 마케팅 용어로만 존재하는 "맥세권", "스세권", "역세권", "초품아"를 실제 데이터로 식별 가능
-. 총 6개 카테고리(교육/교툥/안전/편의/환경/기피혐오)에서 26가지의 입지 정보를 수집 및 분석
-. 1개의 물건 기준으로 거리별 가중치를 둬 주변 입지 정보에 대한 Rating 시스템 구축

3) 주안점
-. 생각하지 못했던 동일 입지의 지역들을 다수 추천
-. 교통정보를 활용한 실시간 입지 추천
-. "사당역" 근처 대중교통으로 "30분 이내"에 "전세"로 "5억"짜리 "20평"대 정도 "편세권"으로 이사할 곳을 찾아줘가 가능

프로젝트 성과

국토부 및 오픈 데이터에서 수집한 총 3억건의 빅데이터 분석

다양한 형태의 댜앙한 자료를 모아 총 3억건 수준의 빅데이터를 구축하였습니다.
이 데이터들은 취향 정보를 반영할 수 있도록 가중치가 부여되었고, 실시간으로 검색할 수 있도록 인덱싱 되었습니다.

모바일 서비스 지원

Android, iOS 기반 서비스로 접근성을 높였습니다.
분석 데이터는 RESTFul API로 제공되도록 했기 때문에 모바일에서 손쉽게 취향 기반 추천이 가능할 수 있었습니다.

핵심 기능

총 3억건의 부동산 입지 데이터 제공

3억건의 부동산 입지 데이터를 수집하고, 분석하였습니다.
총 6개 카테고리에 26가지 정보로 이뤄져 있고, 26가지 정보는 모두 빅데이터 분석을 통해 가격과 연관성 있는 데이터들인지를 판별 후 도입하였습니다.

취향기반 추천 시스템 구축

Rating 알고리즘을 개발하여 수집된 데이터를 실시간으로 제공합니다. 고객의 취향에 따라 가중치를 달리하여 입지를 추천합니다. 전혀 상상하지 못했던 지역까지 모두 알려 드립니다.

진행 단계

런칭

2022.10.

리얼리라는 이름으로 코오롱베니트 내부에 런칭이 되었습니다.
이 서비스를 바탕으로 사내벤처에서 스핀오프 할 수 있었습니다.

프로젝트 상세

1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개
- 예시 : 주부들을 위한 생활용품 커머스 개발

2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경
- 예시) 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등
- 예시) 반응형 웹, Android, iOS 등

3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및 주요 페이지
- 예시) 회원등급제 기능, 숙소 추천 로직 구성, GPS 기반 숙소 리스트, 실시간 예약 및 결제 페이지 등

4) 주안점 : 개발 시 중점이 되었던 사항
- 예시) 개인 정보에 대한 보안, 고도화된 예약 프로세스 등