국토교통부 부동산 API 활용 예제 – 실거래가부터 시세분석까지 자동화하기

1. 국토교통부 부동산 API란? 실시간 부동산 정보를 다루는 가장 확실한 방법

부동산은 모든 이에게 민감하고 중요한 정보입니다. 그러나 우리가 흔히 접하는 부동산 정보는 포털사이트나 중개 플랫폼을 통해 제공되는 2차 가공 정보에 불과한 경우가 많습니다. 실제 시세와는 괴리가 있거나 업데이트가 지연되기도 하죠. 이런 상황에서 공신력 있는 데이터를 실시간으로 제공하는 API, 즉 국토교통부에서 제공하는 부동산 실거래가 API는 매우 귀중한 자원이 됩니다.

 

국토교통부는 **부동산거래관리시스템(RTMS)**의 데이터를 기반으로 아파트, 연립다세대, 단독주택 등 부동산 유형별 실거래 정보를 매월 공개하고 있으며, 이를 API 형태로 활용할 수 있게 하고 있습니다. 이 API는 특정 지역, 기간, 거래 유형(매매/전세/월세) 등 다양한 조건에 맞춰 필터링된 데이터를 제공합니다.

 

특히 Python과 같은 언어로 손쉽게 API를 호출해 데이터프레임으로 정리할 수 있으며, 이를 기반으로 지역별 시세 분석, 시계열 추세 파악, 투자 적합성 평가 등의 데이터 기반 의사결정이 가능해집니다. 공공에서 신뢰할 수 있는 데이터를 활용한다는 점에서 정확성, 신뢰도, 시의성 측면에서 매우 높은 가치를 지닌 API입니다.

 

 

2. 국토교통부 부동산 API 신청 및 활용 절차

해당 API는 **공공데이터포털(data.go.kr)**에서 신청할 수 있습니다. 일반적인 활용을 위해서는 회원가입 후 API를 검색하고, 간단한 신청서를 작성한 뒤 **인증키(API Key)**를 발급받아야 합니다. 대부분의 경우 수시간 내 자동 승인되며, 별도의 심사나 자격 조건 없이 누구나 사용할 수 있습니다.

신청 절차 요약

1. 공공데이터포털 접속 및 로그인
2. ‘부동산 실거래가’, ‘아파트 거래’, ‘단독주택 실거래가’ 등 키워드 검색
3. 원하는 API 항목 선택 후 ‘활용신청’ 클릭
4. 용도 작성 후 인증키 발급 대기
5. 마이페이지 > Open API 활용현황 > 인증키 확인

 

해당 API는 주로 XML 형식으로 데이터를 제공합니다. 따라서 Python에서는 xml.etree.ElementTree 모듈을 활용하거나, pandas와 함께 xmltodict 라이브러리를 병행하여 데이터프레임으로 구조화할 수 있습니다.

예를 들어 ‘서울시 강남구’의 2024년 1월 실거래가 데이터를 불러오려면 다음과 같은 파라미터를 사용하게 됩니다:

 

• LAWD_CD: 지역코드 (예: 강남구 – 11680)
• DEAL_YMD: 년월 (예: 202401)
• serviceKey: 본인의 API 인증키
  
  
  

3. 부동산 실거래가 API를 활용한 Python 실습 예제

다음은 실제로 국토교통부 아파트 실거래가 API를 Python으로 호출하고, 데이터를 정제해 DataFrame으로 정리하는 예제입니다. XML 데이터를 파싱하는 방식으로 접근합니다.

 

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

api_key = "여기에_인증키"
url = "http://openapi.molit.go.kr:8081/OpenAPI_ToolInstallPackage/service/rest/RTMSOBJSvc/getRTMSDataSvcAptTrade"
params = {
    "serviceKey": api_key,
    "LAWD_CD": "11680",  # 강남구
    "DEAL_YMD": "202401"  # 2024년 1월
}

response = requests.get(url, params=params)

if response.status_code == 200:
    tree = ET.fromstring(response.content)
    items = tree.findall('.//item')
    data = []
    for item in items:
        data.append({
            "아파트": item.findtext('아파트'),
            "거래금액": item.findtext('거래금액'),
            "전용면적": item.findtext('전용면적'),
            "층": item.findtext('층'),
            "건축년도": item.findtext('건축년도'),
            "도로명": item.findtext('도로명'),
            "계약일": item.findtext('거래일')
        })

    df = pd.DataFrame(data)
    print(df.head())
else:
    print(f"Error {response.status_code}: API 호출 실패")

 

이 코드는 API로부터 XML 데이터를 받아서 원하는 항목만 추출하여 pandas 데이터프레임으로 정리한 것입니다. 이후 이 데이터를 가지고 평균 거래금액, 면적당 평당가 계산, 월별 시세 추이 그래프 등을 시각화할 수 있습니다.

 

추가로 matplotlib, seaborn, plotly.express와 같은 시각화 라이브러리를 활용해 지역별 평균 거래금액 변화를 시계열로 표현하면 블로그, 보고서, 사업계획서 등에서도 매우 효과적인 시각 자료로 활용할 수 있습니다.

 

 

4. 국토교통부 API로 나만의 부동산 데이터 프로젝트 시작하기

이제 API 연동까지 성공했다면, 해당 데이터를 단순히 보기 좋게 정리하는 것을 넘어 실전 프로젝트에 활용해볼 차례입니다. 대표적인 예시로는 아래와 같은 응용 프로젝트가 가능합니다:

 

• 지역별 실거래가 시세 지도 만들기
  → folium을 이용해 아파트 위치와 가격을 지도에 표시
• 부동산 가격 상승률 예측 모델
  → 과거 데이터를 시계열 모델로 분석해 향후 상승 예측
• ‘거래 많은 단지’ 자동 리포트 이메일 발송 시스템
  → 일정 주기로 API 호출 → 분석 → 이메일 발송

 

또한, 이 데이터를 블로그 포스트나 데이터 리포트 형태로 정리해 콘텐츠로 활용한다면 전문성 있는 SEO 콘텐츠로 애드센스 승인에 유리하게 작용할 수 있습니다. “지역별 부동산 분석 보고서”, “2024년 서울시 아파트 시세 변화”, “실거래가 기반 인기 아파트 순위” 등 키워드는 검색 노출 경쟁이 적으면서도 높은 클릭률을 유도할 수 있습니다.

 

무엇보다 중요한 것은 정확한 출처와 공신력입니다. 국토교통부 API는 데이터의 신뢰성과 시의성이 보장되어 있어, 콘텐츠의 품질을 끌어올리는 데 핵심적 역할을 합니다. 개발자든 블로거든, 이 API를 통해 누구나 데이터 기반 부동산 인사이트 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.