2026년 기준 한국 아파트 평형별 투자 선택 보고서

본 보고서는 2026년(작성일: 2026-03-24) 기준으로, 동일 단지 내 59형(전용 59㎡)·84형(전용 84㎡)·대형(원칙: 전용 99㎡ 이상, 또는 단지 대표 대형)의 단위면적 가격(원/㎡·원/평)과 ‘59/84 평당가 비율(%)’을 핵심 지표로 삼아 투자 관점에서 분석하는 데이터 수집·분석 설계(blueprint)와, 현재 웹에서 확인 가능한 공개 자료로 산출 가능한 프로토타입(부분 결과)를 함께 제시한다.

핵심 결론은 세 가지다.
(1) 평당가 역전(59형 평당가 > 84형 평당가) 은 이미 서울 일부 자치구 단위에서 통계적으로 관찰되고(예: 2025년 4월 기준 서울 25개 구 중 13개 구), 단지 레벨에서는 59형이 84형을 큰 폭으로 ‘평당’에서 앞지르는 사례가 확인된다.
(2) 이 현상은 단순 취향 변화만이 아니라 가격 구간별 대출 한도(15억/25억 구간) 및 규제지역 LTV 강화 같은 자금조달 제약이 수요를 “면적 축소(다운사이징)”로 밀어 넣는 구조와 결합한다.
(3) 대형(특히 펜트하우스급) 은 일반 단지에서는 단위면적 할인(대형 평당가 < 84형 평당가)이 자주 나타나지만, 초고가·초희소·최상층 등 ‘하이엔드’ 세그먼트에서는 경기 불황기에도 초고가 거래가 이어지는 등 “별도 시장”을 형성한다(즉, 동일 잣대로만 판단하면 오판 위험).

이 보고서의 1차 산출물은 “전국/권역/도시별 통계표”를 완성형으로 채우기 위한 데이터 목록·정제 규칙·통계 설계·시각화 설계다. 다만, 지금 단계에서도 공개 기사·로봇 기사(‘APT봇’)·공식 발표문을 이용해 계산 가능한 범위의 수치(서울 평균 매매, 전국 평균 분양, 단지 사례 10건)를 계산해 제시한다.

수집·분석할 데이터 목록과 우선순위

아래는 “사용 우선순위”와 “수집 목적(어떤 지표를 안정적으로 만들 것인가)” 중심으로 정리한 데이터 인벤토리다.

첫째, 1순위 원천은 국토교통부의 실거래가(아파트 매매)다. 실거래가 공개시스템은 아파트·오피스텔·토지 등 유형별 실거래 조회를 제공하며(앱 포함), 분석의 핵심인 거래금액·면적(전용면적)·계약일을 거래 단위로 확보할 수 있다. 또한 동 시스템 내 “자료제공” 메뉴는 조회기간 제한 등 운영 특성이 안내되며(예: 계약일 기준 조회 가능 최대 1년 등), 이를 전제로 월/분기 단위 분할 수집이 필요하다.

둘째, 2순위는 한국부동산원 통계(부동산통계정보시스템, R-ONE)다. 이 범주는 가격지수/거래현황/공급지표 같은 “거시·중시계열”을 담당한다. 예컨대 R-ONE은 공동주택 실거래가격지수와 거래현황 등 문의 채널까지 제시할 정도로 통계 품목이 명확히 분화되어 있다. 실무적으로는 “단지 레벨 59/84 평당가 비율”을 실거래로 구축하되, 지역별 추세(최근 3-5년)를 설명할 때는 부동산원·지수 계열로 “시장 국면(상승/횡보/조정)”을 함께 제어변수로 넣는 것이 해석력을 높인다.

셋째, 3순위는 KB부동산이다. KB는 시세(호가·시세) 기반 정보와 단지/타입별 시세 탭을 제공하는 성격이 강해, 실거래가의 표본 부족 구간(거래 ‘0’인 월/분기)을 보완하거나 “매물 프레임(전세/월세 포함)”을 설명하는 데 유용하다(예: 단지 시세·최근 실거래 탭). 다만 시세는 산출 방식이 기관별로 상이할 수 있으므로, 본 프로젝트의 기본 통계는 실거래 기반으로 두고 KB는 보조·검증(robustness check)로 두는 것이 안전하다.

넷째, 4순위는 공공데이터포털 및 지자체 데이터(공시지가·정책자료 등)다. 공공데이터포털은 실거래가 데이터셋의 존재·연계 정보를 제공하고, 분석 설계에서 “API/파일 기반 수집”을 공식 루트로 정렬하는 데 의미가 있다. 지자체 정책자료는 규제의 “적용 시점·범위”를 확정하는 역할이 크다. 예를 들어 토지거래허가구역 지정현황은 지정일·기간·구분(재개발/재건축/신속통합기획 등)까지 표로 공개되어, 단지별 거래·가격비율 변화의 제도적 배경을 정합적으로 연결할 수 있다.

다섯째, 5순위는 학술 논문·시장보고서(국문 우선)다. 본 보고서에서는 예시로 (i) 금융규제 변화의 정량 요약을 담은 기관/리서치 PDF (ii) 정비사업/도심정비 연구보고서(PDF) (iii) 하이엔드(펜트하우스) 시장 기사 등을 “해석 프레임”으로 활용하는 구성을 권장한다. 실무에서는 논문/보고서를 ‘원인 가설’의 근거로만 쓰고, 결론 수치는 실거래·공식 통계로 닫는 구조가 가장 견고하다.

방법론 설계와 계산 규칙

본 프로젝트의 핵심은 “단지별 59형·84형(및 대표 대형) 평당가를 표준화된 방식으로 계산하고, 이를 지역·시계열로 집계하여 투자 판단 지표로 바꾸는 것”이다.

선행 정의로, 전용면적 기준 환산은 1평 = 3.3058㎡를 기준으로 한다(현장에서는 3.3으로 근사하기도 하나, 금액이 큰 투자 의사결정에서는 3.3058 사용이 오차를 줄인다). 그러면 전용 59㎡는 약 17.85평(전용평), 전용 84㎡는 약 25.41평이 된다.

단지별 평당가 계산은 아래 2단계로 표준화한다.
(1) 거래 1건의 단가 계산:

• 원/㎡ = 거래금액(원) ÷ 전용면적(㎡)
• 원/평 = 거래금액(원) ÷ (전용면적(㎡) ÷ 3.3058) (즉, 거래금액×3.3058 ÷ 전용면적)

(2) 단지-연도(또는 분기) 집계 단가:

• 기본값은 중앙값(median)(가격 분포의 이상치·층/향 프리미엄에 덜 민감)
• 보조로 평균(mean), 분산/표준편차(variance/std)를 함께 계산해 “단지 내 가격이 얼마나 분화되어 있는지”를 표시한다.

“59형”과 “84형”은 단지마다 전용면적이 59.00/59.98/84.55 등으로 흔들릴 수 있다. 따라서 데이터 정제에서 아래의 면적 매칭 룰을 명시적으로 고정하는 것이 중요하다.

• 59형: 전용면적이 [58.0, 60.5]㎡ 범위(또는 단지별 대표 전용면적 ±0.7㎡)
• 84형: 전용면적이 [83.0, 85.5]㎡ 범위(또는 단지별 대표 전용면적 ±0.7㎡)
• 대형: 원칙적으로 전용 99㎡ 이상, 단지 내 거래량이 희소하면 “전용 101/114/115/131 등” 거래량이 가장 많은 대표 대형을 자동 선택(단지별 대표 대형 규칙을 로그로 남김)

핵심 지표(요구 지표)는 59/84 평당가 비율(%)이다.

• 59/84 비율(%) = (단지-연도 59형 평당가 ÷ 단지-연도 84형 평당가) × 100

이 비율은 투자적으로 두 가지 의미가 있다.

• 100% 초과: “동일 단지에서 작은 면적이 더 비싼 단위면적 시장” (다운사이징·희소성·규제 영향 가능성)
• 100% 미만: “84형이 더 비싼 단위면적 시장” (가족수요·학군·대단지 동선·평면 선호가 강할 가능성)

지역 세분화는 요청에 따라 아래로 고정한다.

• 수도권: 서울 / 경기도 / 인천
• 기타: 5대 광역시 및 지방(추가로 세종/제주 포함 가능)
  (이 구분은 이후 표·차트의 기본 그룹키가 된다.)

시계열(최근 3-5년)은 원칙적으로 2021–2025, 가능하면 2026년은 “YTD(연초-현재)”로 별도 표기한다. 특히 실거래 자료는 월별로 0건이 될 수 있으므로, 분기 단위(Quarter) 집계가 통계적 안정성이 좋다.

프로토타입 결과와 현재 산출 가능한 표·차트

아래 결과는 “전국 단위 전수 크롤링/다운로드를 완료한 완성판 통계”가 아니라, (i) 공개 기사에 포함된 통계·거래값 (ii) 실거래가 기반 자동 기사(‘APT봇’)에 포함된 최근 6개월 평균 실거래가격(면적별)을 활용해, 동일한 산식으로 “59/84 평당가 비율”을 계산한 프로토타입이다. 그럼에도 방향성과 극단값(왜곡 구간)을 확인하는 데는 충분히 유의미하다.

전국·수도권·주요 지역의 59/84 평당가 비율 통계

요청한 “전국·수도권·서울·경기·인천·주요 광역시별 전수 통계(평균·중앙값·분산)”는 국토교통부 실거래가 원천을 기간(월/분기)·지역(시군구) 단위로 확보한 뒤 산출해야 한다.
다만 지금 단계에서도, 공개 통계로 (A) 서울 ‘평균 매매’ 기반 시계열, (B) 전국/서울 ‘평균 분양가’ 기반 비율은 계산할 수 있다.

구분	기준 시점	59 평균 가격	84 평균 가격	59 평당가(만원/평)	84 평당가(만원/평)	59/84 비율
서울 평균 매매(실거래 분석)	2025년 9월말	10억 5,006만	13억 8,086만	5,883.5	5,434.3	108.3%
서울 평균 매매(실거래 분석)	2023년	9억 419만	11억 6,597만	5,066.2	4,588.6	110.4%
전국 평균 분양(민간)	2025년 9월	5억 12만	6억 5,952만	2,802.2	2,595.5	108.0%
서울 평균 분양(민간, 연간)	2025년(기사 기준)	14억 991만	19억 493만	7,899.8	7,496.8	105.4%

• 서울 매매 평균(2023→2025)은 “직방이 국토교통부 실거래가를 분석”한 수치로 기사에 제시되어 있으며, 59/84 평당가 비율이 2025년에 약 108% 수준임을 시사한다.
• 전국 분양 평균(2025년 9월)은 “리얼하우스가 청약홈 자료를 분석”한 수치로 기사에 제시되어, 분양시장에서도 59형 평당가가 84형보다 높은 비율(약 108%)이 계산된다.
• 서울 분양 평균(연간)은 기사에서 59/84 평균 분양가가 함께 제시되어 산출 가능하다.

추가로, 서울 내부에서도 “구 단위” 격차가 확인된다. 예컨대 2025년 4월 기준 서울 25개 자치구 중 13개 구에서 59의 3.3㎡당 매매가격이 84를 상회했고, 강남구는 59가 7,530만원/평, 84가 7,367만원/평으로 약 102.2%다.

단지 사례 10건 요약

아래 표는 동일 산식(평당가→비율)으로 정리한 “사례용” 데이터다. 가격은 기사/로봇 기사에 제시된 (i) 최고가 단건 또는 (ii) 최근 6개월 평균이 섞여 있으므로, “표본 정의가 동일한 전수 통계”로 해석하면 안 된다. 다만 (1) 비율이 극단적으로 벌어지는 구조 (2) 100% 언저리(또는 하회)하는 구조가 실제로 존재함을 확인하는 데 목적이 있다.

사례ID	단지	위치	기준연도	59 평당가(만원/평)	84 평당가(만원/평)	59/84 비율
A1	서울숲 푸르지오 2차	성동구	2026	10,217	8,000	127.7%
A2	마포프레스티지자이	마포구	2025	13,447.3	11,373.5	118.2%
A3	디에이치반포라클라스	서초구	2025	19,648.0	16,332.2	120.3%
A4	성수쌍용	성동구	2025	7,965.1	6,804.9	117.0%
A5	아크로타워스퀘어	영등포구	2025	8,655.5	7,026.8	123.2%
A6	프라이어팰리스	강동구	2025	6,401.1	5,278.7	121.3%
A7	루원e편한세상하늘채	서구	2025	2,535.4	2,138.4	118.6%
A8	청솔마을(한라)	분당구	2025	8,404.6	6,198.4	135.6%
A9	수내푸른마을신성벽산쌍용	분당구	2025	5,932.7	5,812.7	102.1%
A10	서현시범우성	분당구	2020*	4,000.9	4,083.7	98.0%

*A10은 기준기간(2021–2025) 밖이지만, “59 평당가가 84를 하회하는 시장 구조”가 존재함을 보여주는 비교 사례로 포함했다.

사례에서 반복적으로 관찰되는 특징(정성 요약)

• 극단적 비율(≥120%)은 “핵심 입지(역/직주/강변권 등) + 거래 가능한 총액 구간에서 59형 선호가 집중”될 때 발생하는 경향이 강하다(A1, A5, A8 등). 이는 기사에서 ‘작더라도 입지 좋은 한 채’로 수요가 몰린다고 설명되는 맥락과 정합적이다.
• 100% 근접 또는 하회(≈100% 이하)는 84형에 가족수요가 강하거나 59형이 상대적으로 약한 평면/구성일 때 나타날 수 있으며(예: A9-A10), “지역·단지 내부 수요구성”을 반드시 확인해야 한다는 메시지를 준다.

차트로 보는 프로토타입 분포

아래 차트는 위 10개 사례(A1-A10) 기준이다.

(위 서울 평균 추이는 “직방의 국토교통부 실거래가 분석” 기사 내 연도별 평균가격을 평당가로 환산하여 산출했다.)

정책·공급 요인이 평당가 비율에 미치는 영향

59/84 평당가 비율은 “선호의 결과”이기도 하지만, 더 근본적으로는 거래 가능한 ‘총액(total ticket)’의 제약과 공급(매물/분양)·거래제약의 상호작용으로 움직인다. 정책 변수는 이 제약조건을 바꿔 비율을 흔들 수 있다.

첫째, 대출규제의 ‘가격 구간 절벽(cliff)’은 다운사이징을 직접 유도한다. 2025-10-16부터 수도권·규제지역에서 시가 15억 초과-25억 미만 주택은 주담대 한도 4억, 25억 초과는 2억으로 제한된다는 내용이 보도·공식자료로 확인된다. 즉, 동일 단지라도 84형이 15억/25억 구간을 넘어서는 순간, 실수요의 “자금조달 가능성”이 급격히 떨어지고, 상대적으로 총액이 낮은 59형으로 수요가 이동할 수 있다. 실제로 기사에서는 “대출 규제 강화로 국민평형 기준이 84→59로 이동” 같은 해석이 제시된다.

둘째, 규제지역 LTV 강화 및 스트레스금리 등은 레버리지 기반 투자(특히 갭투자)에 구조적 제약을 가한다. 금융당국 발표문에는 규제지역 지정에 따라 LTV 강화(예: 70%→40%) 같은 조치가 포함돼 있음을 확인할 수 있다. 레버리지 축소는 “총액 접근성이 높은 면적”을 상대적으로 유리하게 만들며, 이때 단위면적 가격이 59형 쪽으로 압축되면서 59/84 비율이 상승할 여지가 생긴다(특히 공급이 묶인 상급지에서).

셋째, 토지거래허가구역(토허)·거주의무는 거래 빈도·매물 유동성을 낮추고, 현금매수자 중심의 시장으로 재편시킨다. 서울의 토지거래허가구역 지정현황은 공식 페이지에서 지정구분·기간을 공표하고 있으며(신속통합기획/재건축/재개발 등 다수 항목), 2026년 초 신규 지정 내역도 포함되어 있다. 토허구역으로 지정될 경우 실거주 요건(기사에서는 “계약 후 4개월 이내 전입, 2년 실거주” 등 구체 요건이 언급)으로 인해 임대 레버리지 전략이 봉쇄될 수 있다. 이때 수요는 “면적 확대”보다 “입지 사수”로 수렴하고, 59형이 ‘입지 접근 가능한 최소 총액 상품’으로 기능하면서 59/84 비율을 끌어올릴 가능성이 커진다.

넷째, 공급 측면에서는 민간 분양 물량 축소가 희소성을 강화한다. 한 기사에 따르면 전국 민간 아파트 분양 물량이 2021년 22만 8,555가구에서 2024년 11만 9,392가구로 ‘반토막’ 수준이며, “공급 회복이 쉽지 않아 분양가 하방압력이 제한적”이라는 코멘트가 제시된다. 공급이 줄면, 특히 상급지·역세권·정비사업 신축에서 “작은 타입도 희소재”가 되어 59의 단위면적 가격이 높아지는 경로가 열릴 수 있다.

요약하면, 59/84 평당가 비율은 (자금조달 제약)×(거래제약)×(공급 희소성)의 곱에 민감하며, 정책 이벤트(대출규제 강화·토허 지정/연장·분양가 상한제 적용 등)는 이 곱을 크게 바꾼다.

투자자 관점 권고와 기대수익성 추정

이 섹션은 “지금 당장 투자 결정을 내려야 한다”는 전제보다, 앞으로의 분석 산출물(전수 통계)이 들어왔을 때 어떤 규칙으로 해석·우선순위를 만들 것인가를 제시한다. 특히 2025년 이후 정책환경을 감안하면, 수도권 신규 투자는 “레버리지 기반”보다 “현금·실거주 기반” 투자로 기울 가능성이 높다.

수도권 신규 투자 우선순위 제안

• 서울: 1순위는 “거래가 꾸준히 존재하는 핵심 입지 59형(또는 59에 준하는 소형)”이다. 서울 평균 매매에서 59/84 평당가 비율이 2025년 기준 약 108%로 계산되며(59이 평당 더 비싼 구조), 단지 사례에서도 A1/A3/A5처럼 59 프리미엄이 크게 관찰된다.

  • 투자 논리: (i) 총액 진입장벽이 상대적으로 낮고 (ii) 정책 충격 시에도 “핵심지 소형”은 유동성(환금성) 방어가 상대적으로 강하다는 가설이 기사에서 반복된다.
  • 단, 토허/규제지역이면 임대전략이 막힐 수 있어 “실거주+자본차익” 모델로 재정의하는 것이 필수다.

• 경기: 1순위는 “서울 접근성과 자체 생활권(직주·학군·상권)이 동시에 성립하는 준도심”에서 84형(가족수요가 강한 단지)와 59형(상급지 다운사이징 수요 흡수)를 모두 열어두는 것이다. 분당권 사례(A9)가 59/84가 102%로 거의 비슷한 수준까지 내려오는 등, 서울보다 “면적 선호가 덜 역전”될 수 있다.

  • 투자 논리: 동일 권역에서도 59/84 비율 분산이 커질 수 있으므로(단지별로는 98-136%까지 사례가 존재), 전수 통계에서는 ‘비율의 분산’ 자체를 리스크 지표로 쓰는 것이 합리적이다.

• 인천: 핵심은 “대단지+수요층 두꺼움”이 유지되는 구역에서 84형과 59형의 가격곡선을 비교해 할인/프리미엄의 정상 범위를 찾는 것이다. 인천 사례(A7)에서는 59/84 비율이 118.6%로 계산되어 59의 평당 프리미엄이 나타난다.

  • 투자 논리: 인천은 단지별 입지 편차가 커서, 전수 분석에서는 행정구 단위 평균보다 ‘역세권/업무지구/학군 클러스터’ 단위로 재분류하는 것이 설명력이 높을 가능성이 크다(이 부분은 전수 데이터 구축 후 검증 필요).

기대수익성 추정 모델

아래는 “서울 평균 매매(2025년 9월말 기준)”을 이용해 59형 vs 84형을 비교한 3년 보유 시나리오(예시)다. 가격·상승률은 기사 내 평균가격(2023–2025)로부터 계산했고, 금융·비용 가정은 명시한다.

• 입력(근거 기반):
  • 2025년 서울 평균 매매가: 59형 10.5006억, 84형 13.8086억
  • 2023→2025 연평균 상승률(단순 CAGR): 59형 약 7.8%/년, 84형 약 8.8%/년(기사의 연도별 평균가 기반 계산)
• 입력(가정):
  • 주담대: 6억(정책 상한 존재를 감안한 단순화; 실제 적용은 규제지역/DSR/차주 조건에 따라 달라질 수 있음)
  • 금리: 연 4.5%(이자만 반영, 원금상환 무시)
  • 거래비용: 매수 1%, 매도 1%(세금·중개보수·기타 비용을 단순화한 합산 가정)

이 가정 하의 3년 레버리지(자기자본) 수익률 추정치는 다음과 같다.

구분	매수가(억)	대출(억)	자기자본(억)	3년 후 매도가(억, 가정)	3년 순이익(억원, 가정)	3년 자기자본수익률(가정)
서울 59형(평균)	10.50	6.0	4.50	약 13.14	약 1.59	약 35%
서울 84형(평균)	13.81	6.0	7.81	약 17.79	약 2.86	약 37%

해석 포인트는 “84가 항상 더 낫다/59가 항상 더 낫다”가 아니다. 본 시나리오에서 84형은 상승률 가정이 약간 더 높아 수익률이 약간 우세하지만, 정책·규제가 특정 가격 구간에서 자금조달을 급격히 제한하면(15억/25억 구간), 84형의 총액이 해당 구간을 넘는 순간 전제가 붕괴될 수 있다. 따라서 전수 분석에서는 (i) 59/84 평당가 비율과 (ii) 총액이 정책 구간을 넘는지를 동시에 2축으로 두고 포트폴리오를 구성하는 것이 타당하다.

대형(99㎡+)에 대한 투자 관점

대형은 “평당가가 높을 것”이라는 직관과 달리, 일반 단지에서는 대형의 평당가가 84보다 낮게 형성되는 사례가 흔하다(총액 부담·수요층 제한·거래빈도 저하). 이는 ‘APT봇’식 최근 6개월 평균에서도 면적이 커질수록 “평당 할인”이 나타나는 구조로 확인되는 경우가 많다.

반면, 초고급 펜트하우스는 “정말로 희소한 단일 세대·최상층·조망·하이엔드 마감”이 결합될 때 불황기에도 초고가 거래가 이루어졌다는 사례가 기사로 제시된다(예: 200㎡ 펜트하우스 입주권 100억, 234㎡ 펜트하우스 110억 등).
따라서 대형 투자 판단은 아래처럼 이원화하는 것이 합리적이다.

• 일반 대형(99-130㎡대): 평당 할인 구조가 기본값일 가능성 → “매수 시 할인 폭(84 대비)과 향후 ‘할인 축소’ 가능성”이 핵심
• 하이엔드 펜트(초희소·초고가): 별도 시장 → 거래빈도·세금·현금흐름과 무관하게 “희소성 자산” 프리미엄이 작동할 수 있음

예상 산출물 패키지(표·차트·사례요약)와 실행 로드맵

요청한 “전국/권역/도시별 통계표”를 완성하려면, 최종 산출물을 처음부터 정의해두고 데이터 수집을 역설계하는 편이 효율적이다. 아래는 본 프로젝트의 권장 산출물 세트다.

첫째, 전국·수도권·서울·경기·인천·주요 광역시별 59/84 평당가 비율 통계표(완성판).

• 표 구조: (지역, 연도/분기) × (평균, 중앙값, 표준편차, IQR, 표본수(단지수/거래수))
• 주의: 실거래는 월별 공백이 많아 분기 집계가 권장.

둘째, 단지 사례 Top/Bottom 10(또는 10±) 자동 추출 리포트.

• 조건: (표본수 하한: 59/84 각각 거래 N≥k) + (비율 상위/하위)
• 필수 컬럼: 단지명, 지역, 준공연도(연식), 59·84·대형 평당가(원/평·원/㎡), 59/84 비율, 대형/84 비율, 거래량, 정책 더미(토허/규제지역/분상제 등)

셋째, 대형 프리미엄(또는 할인) 지도화.

• 핵심 지표: (대표 대형 평당가 ÷ 84 평당가)×100
• 출력: 지역별 평균 + “대형 프리미엄 단지군(상위 5%)”의 공통 특성 요약
• 본문에서는 “대형은 일반적으로 평당 할인 구조가 기본값이며, 펜트하우스급은 별도 시장”이라는 해석 프레임을 유지.

넷째, 정책 이벤트 타임라인과 비율 반응(전후 비교). 2025년 10월의 대출 규제 강화, 토허 지정/연장 등 명확한 이벤트를 기준으로 전후 6개월/12개월 윈도우에서 비율 변화를 비교한다.

(각 이벤트의 근거는 대출규제 발표/보도 및 토지거래허가구역 지정현황에서 확인한다.)

다섯째, 투자 의사결정 프로세스(흐름도). 아래는 전수 분석 결과가 들어왔을 때의 표준 의사결정 흐름도(요약)다.

마지막으로 실행 순서를 명확히 하면 다음과 같다. (1) 실거래가 원천을 “월 단위”로 수집 가능한 형태로 쪼갠다(조회기간 제약을 전제로 자동화 필요). (2) 단지-면적 매칭 규칙과 집계 규칙(중앙값 기본)을 고정한다. (3) 서울/수도권부터 파일럿을 만들고, 이후 지방 광역시·기타 지역으로 확장한다. (4) 정책 이벤트 더미(대출규제·토허·분상제·정비사업 구역 등)를 결합해 “왜 이 비율이 벌어지는지”를 회귀/패널로 확인한다.

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• ChatGPT 작성.