플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 법원 API 데이터 품질: 경매 기일 변경·취소·매각 상태가 비정형 텍스트로 제공될 경우 정규화 파싱 로직으로 DB 일관성을 유지하는 처리 설계 - 지도 영역 기반 쿼리 성능: 지도 이동 시 위경도 범위 쿼리가 대용량 물건 데이터에서 느려지는 문제를 PostGIS 공간 인덱스로 해결 - 예측 모델 희소 데이터 처리: 특정 지역·물건 유형 조합의 낙찰 이력이 부족할 때
프로젝트 성과
법원경매 OpenAPI 기반 수집 파이프라인 구현
법원경매정보 오픈API를 연동하여 물건·기일·낙찰 데이터를 자동 수집하고 PostgreSQL에 적재하는 ETL 파이프라인 구조를 설계합니다.
낙찰가율 앙상블 예측 모델 설계
선형회귀(낙찰가율)와 로지스틱 회귀(유찰 확률)를 결합한 앙상블 예측 모델과 k-NN 기반 유사 사례 검색 로직을 구현합니다.
Kakao Maps 연동 지도 기반 검색 구현
Kakao Maps API와 물건 데이터를 연동하여 지도 영역 이동 시 해당 범위 경매 물건이 자동 필터링되는 지도 기반 검색 인터페이스를 구현합니다.
수익률 시뮬레이터 실시간 계산 구현
React Hook Form과 useMemo를 활용하여 입력값 변경 시 낙관·기준·비관 3개 시나리오의 ROI를 실시간 재계산하고 Recharts 차트로 시각화하는 인터페이스를 구현합니다.
핵심 기능
경매 물건 조회
법원 경매 공개 데이터에서 아파트·빌라·토지 등 부동산 물건을 유형·지역·감정가 기준으로 필터링하여 조회합니다
진행 단계
경매 데이터 수집 및 스키마 설계
2026.04.
법원경매정보 오픈API 연동, 물건·기일·낙찰 데이터 PostgreSQL 스키마 설계, 초기 데이터 수집 배치 구현
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 법원 경매 공개 데이터를 수집하여 물건 유형·위치·감정가 기반으로 낙찰가율을 예측하고, 유찰 횟수별 낙찰 확률과 투자 수익률을 분석하는 대시보드 시스템을 설계합니다. 공공 API 통합, 통계 예측 모델, 인터랙티브 시각화라는 핵심 기술을 부동산 경매 도메인에 적용하여 동일 기술 스택의 범용성을 증명합니다. 2) 작업 범위 - 경매 물건 조회: 법원 경매 공개 데이터에서 아파트·빌
