경매 낙찰가 예측 AI 특허 6건 출원, 예측 오차 공개

서울--(뉴스와이어)--부동산 가격은 누가 매기느냐에 따라 숫자가 다르다. 감정가와 시세, 경매 정보 서비스의 예상가가 서로 어긋나도 그 숫자가 어디서 나왔고 과거에 얼마나 맞았는지 이용자가 확인할 방법은 많지 않다. 경매처럼 한 번의 입찰가가 수천만원의 손익을 가르는 시장에서는 이 차이가 곧 위험이다.

AI 프롭테크 기업 옥탑의 김성훈 대표는 10월 31일부터 11월 10일까지 부동산 가치 판단 기술 6건을 특허 출원했다. 경매 낙찰가 예측, 반복 입찰 기관의 입찰가 예측, 전셋집의 경매 위험, 오래된 건물에 남은 가치, 땅값과 건물값의 분리, 개발 사업의 토지 매입가 상한을 계산하는 기술이다. 모두 옥탑이 운영하는 경매레이더, 공생, 시티밸류에서 쓰이고 있는 엔진이다. 같은 시기 ‘경매레이더’ 상표도 출원했다.

예측 모델끼리 겨루고, 가장 잘 맞힌 모델이 값을 낸다

첫 번째 출원(제10-2026-0214752호)은 경매레이더의 예상 낙찰가를 만드는 방식이다. 하나의 모델로 모든 물건의 값을 내지 않는다. 21개 예측 모델이 같은 물건에 동시에 값을 내고, 물건 종류와 지역마다 실제 낙찰가를 가장 잘 맞혀 온 모델이 그 구간의 예상가를 맡는다. 회사는 이 방식을 ‘아레나’라고 부른다. 예측값은 법원이 정한 최저매각가격과 맞춰 한 번 더 검증한다.

결과는 공개한다. 경매레이더 낙찰 결과 화면에는 물건마다 21개 모델이 낙찰 전날까지 낸 값과 실제 낙찰가의 차이가 그대로 나온다. 최근 180일 실전 채점(11월 10일 기준)에서 실제로 화면에 보인 예상가의 오차가 ±20% 안에 든 비율은 아파트 93.1%(6606건), 단독·다가구 93.0%(1234건), 토지 86.8%(4424건), 오피스텔 86.6%(3280건), 다세대·연립 85.8%(6134건), 상가·근린 82.3%(2282건)였다. 범위를 ±10%로 좁히면 아파트는 67.2%고, 오차의 가운데 값은 아파트 6.8%, 다세대·연립 8.3%다.

HUG·LH가 얼마에 들어올지, 그 집이 경매로 갈지 미리 본다

두 번째 출원(제10-2026-0214756호)은 같은 물건에 반복해서 입찰하는 기관의 입찰가를 미리 계산하는 기술이다. 전세사기 피해주택 경매에는 주택도시보증공사(HUG)와 한국토지주택공사(LH)가 회차마다 비슷한 방식으로 입찰하는 경우가 많다. LH는 피해주택을 경매로 사들이면서 2025년 8월 이후 1865건을 낙찰받았고, 그중 70%가 다른 입찰자 없이 단독으로 낙찰됐다. 이 기술은 이런 기관이 최저가의 몇 퍼센트로 들어올지를 최근 실적으로 예측하고, 예측이 빗나간 정도를 시점별로 다시 재현해 보정한다. 일반 입찰자는 이 값을 보고 기관을 이기려면 얼마를 써야 하는지 판단할 수 있다.

세 번째 출원(제10-2026-0214770호)은 전셋집 진단 서비스 ‘공생’의 엔진이다. 실제로 경매가 열린 집들의 등기 이력을 경매 개시 전 시점으로 되돌려 학습 표본을 만들고, 지금 등기부 한 장만으로 그 집이 경매로 갈 위험이 어느 정도인지 순위와 기간별 비율로 보여준다. 계약 전에 등기부를 떼어보는 세입자가 근저당과 압류 기록의 의미를 숫자로 읽을 수 있게 한 것이다.

오래된 건물에 남은 값, 땅값과 건물값을 나누는 법

네 번째(제10-2026-0221458호)와 다섯 번째(제10-2026-0222075호) 출원은 단독주택·상가처럼 땅과 건물을 함께 사고파는 부동산의 값을 다룬다. 실거래가는 땅값과 건물값이 합쳐진 총액으로만 남기 때문에 오래된 건물에 값이 얼마나 남았는지는 따로 알기 어렵다.

‘잔가레이더’로 부르는 네 번째 기술은 경매 감정평가 사례에서 건물 나이에 따라 값이 줄어드는 곡선을 만들고, 그 동네에서 건물이 얼마나 자주 헐리는지를 철거 기록으로 따져 건물에 남은 가치를 계산한다. 다섯 번째 기술은 땅값 모델과 건물값 모델을 실거래 총액에 함께 맞추되 건물 비중이 작은 거래로 땅값 쪽 보정을 먼저 고정해 두 값이 서로 섞이지 않게 나눈다.

개발 사업은 ‘매달 돈이 모자라지 않는 땅값’을 거꾸로 찾는다

여섯 번째 출원(제10-2026-0222744호)은 개발 검토 서비스 ‘시티밸류’의 사업수지 엔진이다. 개발 사업의 토지 매입가는 흔히 사업이 끝났을 때의 이익으로 정한다. 하지만 공사 중 어느 달에 자금이 바닥나면 이익이 남는 사업도 멈춘다. 이 기술은 사업 기간 전체를 달마다 계좌처럼 계산해 대출 한도와 자기자본 안에서 매달 자금이 모자라지 않으면서 목표 수익을 맞추는 토지 매입가의 상한을 찾는다.

김성훈 대표는 “부동산 숫자는 결론보다 그 숫자가 얼마나 맞아 왔는지가 더 중요하다”며 “예측이 틀린 기록까지 공개하는 방식으로 경매에서 쌓은 기술을 전세, 건물, 개발 사업의 판단으로 넓혀 가겠다”고 말했다.

한편 옥탑은 AI 기반 부동산 분석 서비스를 개발·운영하는 프롭테크 기업이다. 법원 경매 분석 ‘경매레이더’(auction-radar.com), AI 경매 입찰가 서비스 ‘얼마써’, 토지 분석 ‘땅콩’(ttangkong.kr), 전셋집 진단 ‘공생’(kgong.kr), 개발 검토 ‘시티밸류’(cityvalue.kr) 등을 운영하고 있다.

웹사이트: https://oktop.kr

언론연락처: 옥탑 김병구 문의 1566-3370

이 보도자료는 옥탑이 작성해 뉴스와이어 서비스를 통해 배포한 뉴스입니다.