:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.24 No.2 | (2024) pp.185~190

Elasticsearch를 이용한 부동산 시장 가격 분석 및 시각화

Seung-Yeon Hwang

(준회원, 안양대학교 컴퓨터공학과)

Jeong-Joon Kim

(정회원, 안양대학교 ICT융합학부 소프트웨어전공)

Abstract

2022년 대한민국의 부동산 시장이 하락되는 모습을 볼 수 있다. 이에 따른 원인에는 코로나19와 러시아의 우크 라이나 침공이 가장 큰 원인으로 꼽히고 있다. 이 둘의 문제로 경기 침체에 불을 지핌으로써 물가가 떨어지면서 그이후 로 환율과 금리 등이 높아지는 문제가 발생하였다. 기존에 활발했던 부동산 시장이 앞서 말한 문제들 때문에 실거래 수가 줄어들어 높은 이자로 인해서 부동산 시장이 하락하는 모습을 볼 수 있다. 공공데이터 포털, KOSIS와 서울특별시 에서 제공하는 데이터를 Logstash로 수집해서 Elasticsearch로 전달해 Kibana에서 제공하는 대시보드 기능을 이용해 인플레이션, 환율, 대출금리를 시각화로 나타내 원인들을 분석하고 결과를 도출했다. 그리고 서울특별시에서 가장 실거 래수가 많은 노원구, 가장 적은 종로구의 특정 아파트 3개를 골라 매 월마다 변하는 실거래가를 Data Table로 나타냈다.
In 2022, we can see the real estate market in Korea going down. Corona 19 and the Russian invasion of Ukraine are cited as the biggest causes for this. These two problems ignited the economic recession, causing prices to fall and subsequently raising exchange rates and interest rates. Due to the aforementioned problems in the previously active real estate market, the number of actual transactions has decreased, resulting in a decline in the real estate market due to high interest rates. Data provided by the public data portal, KOSIS, and the Seoul Metropolitan Government were collected through Logstash, transferred to Elasticsearch, and visualized inflation, exchange rates, and loan interest rates using the dashboard function provided by Kibana, to analyze causes and derive results. In addition, three specific apartments in Nowon-gu and Jongno-gu, which have the highest number of actual transactions in Seoul, are selected and the actual transaction prices that change every month are displayed in the Data Table.
  Elasticsearch,Kibana,Logstash,Beats,Elastic Stack

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