아파트 실거래가 자동 추출 시스템으로 평당가 비교표 만드는 방법

 

부동산 정보를 검색하는 사람들은 대부분 “이 아파트가 적정 가격일까?”, “비싼 걸까?”, “근처 다른 단지보다 싸게 나왔을까?” 같은 질문을 스스로 던지곤 합니다. 하지만 부동산 플랫폼에서 제공하는 정보는 대부분 요약 정보이거나 광고 목적의 정렬이 들어가 있어 신뢰하기 어려울 때가 많습니다. 실제 거래가 기준으로 비교하고 싶다면 국토교통부 실거래가 데이터를 직접 활용하는 것이 정확합니다.

 

빅데이터, 공공데이터의 활용

 

필자는 이를 기반으로 원하는 지역의 아파트 실거래가를 자동으로 추출하고, 평당가 기준으로 자동 비교표를 생성하는 시스템을 구축했습니다. 이 자동화 시스템은 부동산 투자는 물론 실거주 목적의 매수자들에게도 큰 도움이 될것입니다. 

 

핵심 목표 및 시스템 개요

이 시스템의 핵심 목표는 다음과 같습니다:

1. 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가 데이터를 자동 수집
2. 전용면적 정보와 결합하여 평당가(3.3㎡당 가격)를 계산
3. 동일 행정구역 내에서 아파트별 평균 평당가 비교표 생성
4. 결과를 정렬하여 사용자에게 “가성비 좋은 아파트”를 자동 추천

 

사용된 공공데이터 정보

국토교통부의 실거래가 공개 시스템 API를 사용합니다.
이 API는 공공데이터포털(data.go.kr)에서 무료로 신청 가능하며 다음 데이터를 제공합니다:

• 거래 년월
• 아파트 단지명
• 전용면적
• 거래금액
• 건축년도
• 도로명 주소
• 층수

API 이름: getRTMSDataSvcAptTrade
사용 방식: REST 방식, XML 또는 JSON 응답 제공

 

 

시스템 구현 흐름

1단계 – 특정 행정동의 거래 정보 수집

 

import requests

def get_apt_trade(region_code, year_month):
    service_key = '발급받은_서비스키'
    url = f"http://openapi.molit.go.kr:8081/OpenAPI_ToolInstallPackage/service/rest/RTMSOBJSvc/getRTMSDataSvcAptTrade"

    params = {
        'serviceKey': service_key,
        'LAWD_CD': region_code,  # 법정동 코드
        'DEAL_YMD': year_month,
        'numOfRows': '100',
        'pageNo': '1'
    }

    response = requests.get(url, params=params)
    return response.text  # 또는 json으로 파싱

 

2단계 – 평당가 계산 및 단지별 평균 정리

from xml.etree import ElementTree as ET

def parse_trade_data(xml_data):
    root = ET.fromstring(xml_data)
    items = root.findall('.//item')

    apt_data = {}

    for item in items:
        name = item.find('아파트').text.strip()
        area = float(item.find('전용면적').text)
        price_str = item.find('거래금액').text.replace(",", "").strip()
        price = int(price_str)
        pyung_price = round(price / (area / 3.3))

        if name not in apt_data:
            apt_data[name] = []

        apt_data[name].append(pyung_price)

    return apt_data

 

3단계 – 평균 평당가 계산 및 비교표 생성

 

def get_avg_price_table(apt_data):
    table = []
    for apt, prices in apt_data.items():
        avg_price = sum(prices) / len(prices)
        table.append((apt, round(avg_price)))

    table.sort(key=lambda x: x[1])  # 평당가 낮은 순으로 정렬
    return table

 

출력 예시 – 강남구 2025년 5월 실거래 평균 평당가 비교표

순위아파트 이름평균 평당가 (만원)

1	도곡렉슬	4,320
2	삼성아이파크	4,450
3	래미안대치팰리스	4,800
4	개포주공4단지	4,980
5	청담자이	5,100

 

※ 예시는 구조 설명용 가상 데이터이며, 실제 데이터는 매달 달라질 수 있습니다.

 

실제 활용 사례

실거주자:
한 달에 한 번만 이 시스템을 실행하면, 강남구 내에서 가성비 높은 아파트를 자동 분석해주기 때문에 부동산 중개업소를 전전하지 않아도 됩니다.

투자자:
1년치 데이터를 누적 수집하면, 단지별 상승률, 거래량, 평균 등락폭까지 자동 분석이 가능합니다.

부동산 유튜버/블로거:
매월 또는 분기별 실거래가 데이터를 정리해 신뢰성 높은 콘텐츠로 구독자와 신뢰 구축이 가능합니다.

 

 

 

추가 확장 가능한 아이디어

• 🏠 실거래가 추세 그래프 자동 생성 (matplotlib 활용)
• 📈 평당가 상승률 예측 모델 추가 (기계학습 연동)
• 📍 지도 위에 가격 분포 표시 (Folium + OpenStreetMap 연동)
• 🧾 거래량 기반 ‘핫한 단지 TOP 5’ 자동 리포트 생성

 

 

공공데이터를 활용한 아파트 실거래가 분석 시스템은 단순한 정보 검색이 아니라,

사용자의 직접적인 판단 기준을 반영한 실용적 도구를 스스로 창조하고 활용할 수가 있습니다.