빅데이터 기반 생성형 AI를 활용한 부동산 정보제공 시스템 UX 디자인 개발 연구 : 부동산 정보 제공 서비스 ‘오지라퍼’ 사례를 중심으로 (Research on UX Design and Development of Real Estate Information System Using Big Data-based Generative AI : Focusing on the Case of Real Estate Information Service 'Ojirapper')

서지정보

· 발행기관 : 한국전시산업융합연구원
· 수록지 정보 : 한국과학예술융합학회 / 42권 / 5호 / 17 ~ 28페이지
· 저자명 : 김경원

초록

본 연구는 부동산 시장의 급격한 성장과 전세 사기사건의 빈번한 발생이라는 사회적 문제의식에서 시작되었다. 신뢰할 수 있는 부동산 정보의 부족과 중개사에만 의존하는 20-30대 사회초년생이 피해를 보는 주요 원인은 부동산 정보 불균형에 기인한 것으로 이러한 문제의 해결에 대한 필요성이 급격하게 대두되고있는 현실이다.
본 연구의 목적은 빅데이터와 생성형 AI를 활용한 ‘오지라퍼’ 앱의 개발 사례를 통해 부동산 정보의 투명성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 사용자 인터페이스 디자인과 앱 서비스의 효과성을 검토하는 것이다.
따라서 본 논문은 사용자가 부동산 정보에 가장 효율적으로 접근할 수 있는 서비스 개발을 위해 혼합형연구 방법론과 사용자 중심 설계를 통해 앱의 프로토- 20 - 타입을 제작하였다. 프로토타입은 PoC 실험을 통해 앱의 유효성을 평가하였으며 이를 바탕으로 사용자가 제공받는 실거래가, 전세가율, 위험도 등에 대한 정량적 데이터 분석을 실시하였다. 사용자 만족도와 정보신뢰도 평가를 바탕으로 추출된 정성적 데이터로부터UI/UX 개선 사항을 도출할 수 있었다.
연구 결과 ‘오지라퍼’ 앱은 사용자 맞춤형 정보 제공과 직관적인 시각화 기능을 통해 부동산 정보 불균형문제 해결에 한발 더 나아갔다. PoC 실험 결과, 사용자는 직관적 인터페이스와 AI 분석 리포트를 통해 부동산 거래와 관련된 정보에 쉽게 접근할 수 있었으며, 허위 매물과 정보 부족에 대한 불만이 감소하였다. 특히, 생성형 AI 기술을 활용하여 사용자 검색 패턴에 맞춘 개인화된 부동산 추천과 실시간 데이터 분석을 통해 사용자의 만족도를 높이고 부동산 정보를 이해하는 데 도움을 주었다고 볼 수 있다.
이 연구는 부동산 시장의 정보 불균형 문제를 해결하기 위해 빅데이터와 생성형 AI를 결합한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 부동산 정보 제공 서비스 앱 개발 및 효과성 검토를 실시하였다. 이를 통해 사용자들은 직관적으로 부동산 정보를 파악하고, 전세 사기 예방을 위한 실질적인 데이터를 제공받을 수 있으며 더 나아가 앱의 상용화를 통해 실질적인 사용자 확보를 기대하고 있다. 본 연구를 통해 개발된 앱 서비스는 AI와 데이터 시각화 기술을 접목하여 부동산 시장의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 효과를 확인할 수 있었으며 향후 사용자의 요구와 피드백을 바탕으로 부동산 거래의 안전성을 높이고, 반복되는 사회 문제해결에 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

영어초록

This research was initiated by the rapid growth of the real estate market and the frequent occurrence of rental fraud cases. The need to solve the problem of real estate information imbalance is rapidly emerging as a major cause of the lack of reliable real estate information and the victimization of young people in their 20s and 30s who rely on brokers for information.
The purpose of this study is to examine the effectiveness of user interface design and app services that can improve the transparency and reliability of real estate information through the development case of 'Ojirapper' app using big data and generative AI. Therefore, this paper developed a prototype of the app through a user-centered design that reflects systemic needs based on a mixed-method approach to develop an app that can be accessed most efficiently by users. In addition, the validity of the app was evaluated through a proof-of-concept(PoC) experiment, and quantitative data analysis was conducted on the actual transaction price, rental rate, and risk level provided to users. This allowed to evaluate user satisfaction and information reliability, and at the same time, derive improvements from qualitative data.
As a result of the study, the Ojirapper app has taken a step forward in solving the problem of real estate information imbalance by providing customized information and intuitive visualization. In the PoC experiment, users were able to easily access information related to real estate transactions through an intuitive interface and AI analysis reports, and complaints about false listings and lack of information were reduced. In particular, the use of generative AI technology to provide personalized real estate recommendations based on user search patterns and real-time data analysis increased user satisfaction and helped them understand real estate information.
To solve the problem of information imbalance in the real estate market, this study developed a real estate information service app with a user-friendly interface that combines big data and generative AI and examined its effectiveness. Through this, users can intuitively understand real estate information and provide practical data to prevent rental fraud, and furthermore, the company expects to gain substantial users through the commercialization of the app. The app service developed through this study was able to confirm its effectiveness in increasing the transparency and reliability of the real estate market by combining AI and data visualization technology, and is expected to increase the safety of real estate transactions and play a role in solving recurring social problems based on user needs and feedback in the future.

참고자료

· 없음