부동산 실거래가 + 학군 정보 매칭 자동화 시스템

 

왜 부동산 실거래가와 학군 정보를 함께 봐야 하는가

 

주택을 구매하거나 임대할 때 가장 먼저 고려하는 요소는 가격이다. 그러나 자녀를 둔 가정이라면 가격만큼이나 중요한 것이 바로 ‘학군’이다. 좋은 학교가 인근에 있는지, 아이가 안전하게 통학할 수 있는 거리인지, 학교 평가가 어떤지 등은 단순한 거주 편의성을 넘어 교육 환경과 직결되는 중요한 기준이다. 실제로 같은 아파트 단지라도 학교 위치나 학군에 따라 실거래가가 1억 이상 차이 나는 경우도 드물지 않다. 문제는 이러한 학군 정보가 부동산 정보와 한 곳에 통합되어 있지 않다는 것이다. 실거래가는 국토교통부에서, 학군 정보는 교육청이나 학교알리미에서 따로 제공되며, 서로 다른 형식의 데이터를 갖고 있다.

 

아파트 부동산 빅데이터 실거래가 활용

 

그래서 필자는 실거래가 정보와 학군 정보를 하나의 시스템 안에서 자동으로 매칭하여, 사용자가 직접 비교하고 판단할 수 있도록 돕는 자동화 분석 시스템을 구축하게 되었다. 이 시스템은 단순히 정보를 나열하는 것이 아니라, 데이터를 융합하고 사용자 맞춤형 추천이 가능하다는 점에서 차별화된 실용성을 가진다.

 

 

 사용된 공공데이터와 시스템의 기술 구성

 

이 시스템을 구축하기 위해 두 가지 핵심 데이터가 필요하다. 첫째는 부동산 실거래가 정보이다. 이는 국토교통부의 ‘아파트 실거래가 공개시스템’ 또는 공공데이터포털(data.go.kr)에서 제공하는 getRTMSDataSvcAptTrade API를 활용해 수집한다. 이 데이터에는 아파트 단지명, 거래일, 거래금액, 전용면적, 층수, 주소 등이 포함되어 있으며, 월 단위로 업데이트된다. 둘째는 학군 및 교육기관 정보이다. 이는 교육부 산하 ‘학교알리미’ 서비스 또는 시도교육청의 학군 배정 기준 데이터를 활용한다. 학교의 주소, 학교 유형(초·중·고), 학급 수, 학생 수, 교사 수, 학교 평가 지표, 교육환경 등을 포함한 데이터가 제공된다. 기술적으로는 Python 기반으로 requests 모듈을 이용해 각종 API를 호출하고, pandas를 통해 데이터를 통합·정리한다. 특히 지리정보가 핵심이므로 주소를 위경도로 변환하는 geopy를 사용해 위치 매칭을 수행하고, 반경 500m 이내에 위치한 학교를 자동으로 추출하는 로직이 핵심이다. 이후 Folium 또는 Kakao 지도 API를 활용해 지도 상에 아파트와 학군 정보를 함께 시각화하여 사용자에게 제공한다.

 

시스템 구성 요약

목표:

• 실거래가 데이터 + 학교 위치 데이터를 자동으로 수집하고,
• 동일 지역의 아파트와 학교를 거리 기준으로 매칭하여
• 가장 가까운 학군 정보를 아파트 단지별로 정리하는 자동화 스크립트입니다.

사용 도구:

• 공공데이터포털 API (getRTMSDataSvcAptTrade)
• 학교알리미 API 또는 예제용 CSV 데이터
• pandas, geopy, folium, requests

필요한 패키지 설치

pip install pandas requests geopy folium

 

1단계: 실거래가 데이터 불러오기 (예제: 서울 강서구, 국토부 API 사용)

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

def get_real_estate_data(lawd_cd, deal_ym, service_key):
    url = "http://openapi.molit.go.kr:8081/OpenAPI_ToolInstallPackage/service/rest/RTMSOBJSvc/getRTMSDataSvcAptTrade"
    params = {
        'serviceKey': service_key,
        'LAWD_CD': lawd_cd,       # 행정동 코드 (예: 강서구는 11500)
        'DEAL_YMD': deal_ym,      # 조회년월 (예: 202505)
        'numOfRows': '1000',
        'pageNo': '1',
        'type': 'json'
    }

    res = requests.get(url, params=params)
    items = res.json().get("response", {}).get("body", {}).get("items", {}).get("item", [])

    df = pd.DataFrame(items)
    df['단지명'] = df['아파트']
    df['주소'] = df['법정동'] + ' ' + df['지번']
    return df[['단지명', '주소', '거래금액', '전용면적', '층']]

 

2단계: 주소 → 좌표 변환 (지오코딩)

from geopy.geocoders import Nominatim
import time

def address_to_coords(addresses):
    geolocator = Nominatim(user_agent="real_estate_school_mapper")
    results = []
    for addr in addresses:
        try:
            location = geolocator.geocode("서울특별시 " + addr)
            if location:
                results.append((addr, location.latitude, location.longitude))
            else:
                results.append((addr, None, None))
        except:
            results.append((addr, None, None))
        time.sleep(1)  # 지오코딩 요청 제한 회피
    return pd.DataFrame(results, columns=['주소', '위도', '경도'])

 

3단계: 학교 데이터 불러오기 (예제: CSV로 대체)

def load_school_data(filepath="schools_seoul.csv"):
    df = pd.read_csv(filepath)
    return df[['학교명', '학교급', '주소', '위도', '경도']]

📌 학교 데이터 CSV는 다음과 같은 형식이어야 합니다:

학교명 학교급 주소 위도 경도

OO초등학교

초등

서울 강서구 화곡로 00

37.5

126.85

 

 

 4단계: 거리 계산 및 매칭

from geopy.distance import geodesic

def match_apartments_to_schools(apt_df, school_df):
    results = []

    for idx, apt in apt_df.iterrows():
        if pd.isnull(apt['위도']) or pd.isnull(apt['경도']):
            continue
        apt_coord = (apt['위도'], apt['경도'])
        min_dist = float('inf')
        nearest_school = None

        for _, school in school_df.iterrows():
            school_coord = (school['위도'], school['경도'])
            dist = geodesic(apt_coord, school_coord).meters
            if dist < min_dist:
                min_dist = dist
                nearest_school = school['학교명']

        results.append({
            '아파트': apt['단지명'],
            '주소': apt['주소'],
            '거래금액': apt['거래금액'],
            '가장 가까운 학교': nearest_school,
            '거리(m)': int(min_dist)
        })

    return pd.DataFrame(results)

 

 

5단계: 실행 예시

def run_system():
    service_key = "여기에_발급받은_API_키"
    lawd_code = "11500"   # 강서구
    deal_ym = "202505"

    apt_df = get_real_estate_data(lawd_code, deal_ym, service_key)
    addr_coords = address_to_coords(apt_df['주소'].tolist())
    apt_df = apt_df.merge(addr_coords, on='주소')

    school_df = load_school_data("schools_seoul.csv")
    matched_df = match_apartments_to_schools(apt_df, school_df)

    print(matched_df.head())
    matched_df.to_csv("matched_apartment_school.csv", index=False)

 

출력 예시

아파트                                             주소                                        거래금액                 가장 가까운 학교                  거리(m)

화곡푸르지오	화곡동 123-4	92,000	화곡초등학교	320
마곡엠밸리7단지	마곡동 456-2	108,000	명덕중학교	210

 

 

확장 아이디어

• 지도 시각화: Folium으로 결과를 지도에 표시
• 학군 등급: 학교알리미 API를 추가 연동해 학업성취도, 평가 지표 표시
• 요약 보고서: PDF로 요약 리포트 생성 (예: pdfkit, weasyprint)
• 웹 인터페이스: Streamlit으로 사용자 입력 받고 결과 실시간 표시

 

 

 

주요 기능 및 사용자 맞춤형 추천 방법

 

시스템이 작동하는 방식은 다음과 같다. 사용자가 특정 지역(예: 서울시 강서구)을 입력하면, 해당 지역의 최근 6개월간 실거래가 데이터를 수집하고, 같은 지역 내 학교 정보도 동시에 불러온다. 이후 각 아파트 단지와 가장 가까운 초·중·고등학교 정보를 자동으로 매칭하여, “이 아파트는 OO초등학교와 OO중학교 학군에 해당합니다”라는 형태로 정보를 제공한다. 또한 동일한 아파트 단지라도 면적별, 층별, 동별로 실거래가가 다르기 때문에 사용자가 필터링 조건을 설정할 수 있도록 구성한다. 여기에 학군 평가 점수(예: 학업 성취도, 독서 활동 지표 등)를 함께 보여주어 단순한 거리 기반 추천을 넘어서 질적인 교육 환경을 판단할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 사용자가 ‘5억 원 이하, 초등학교까지 도보 10분, 학업 성취도 상위 30% 이내’라는 조건을 설정하면, 해당 조건을 만족하는 단지를 자동으로 필터링하여 추천 목록을 제공한다. 이 기능은 실거주 목적의 주택 구매자에게 매우 유용하며, 투자 목적의 사용자에게도 학군 기반 프리미엄 분석 도구로 활용 가능하다.

 

 

 

 

향후 확장성과 실생활에서의 기대 효과

 

이 시스템은 단순한 정보 조회 도구가 아니다. 실거래가라는 객관적인 가격 데이터와 학군이라는 주관적이지만 중요한 요인을 결합함으로써, 사용자에게 더 나은 의사결정을 할 수 있는 인사이트 기반의 추천 도구가 된다. 향후 확장 가능한 기능으로는 ‘학군 상승세 분석’이 있다. 예를 들어 최근 3년간 학업 성취도, 학생 수 증가율, 입시 결과가 상승세인 학군을 기반으로 ‘미래가치 높은 지역’을 자동으로 추천하는 것이다. 또한 부동산 실거래가의 추세와 학군 변화 트렌드를 결합하여 ‘학군 개선에 따른 부동산 가치 상승 예측’도 가능하다.

실사용자 입장에서는 이 시스템을 통해 하루에 수십 개의 아파트 정보를 일일이 비교하지 않아도 되고, 정확한 학교 배정 경계나 교육지표를 찾아 헤맬 필요 없이 단 몇 초 안에 종합 분석 결과를 확인할 수 있게 된다.

이처럼 공공데이터의 융합은 단순한 편의를 넘어 정보 접근의 불균형을 해소하고, 더 나은 주거 환경 선택을 위한 지표로 작동할 수 있는 강력한 수단이 될 수 있다.

누구나 쉽게 사용할 수 있는 이 자동화 시스템은 향후 부동산 플랫폼, 교육 앱, 지역 커뮤니티 등 다양한 형태로 접목이 가능하다.