A
핵심 아이디어
- 타깃
- 서울 소재 부동산 중개사무소 (반지하/옥탑방/노후 매물 비중 높은 관악구·동작구·마포구)
- 문제
- 반지하/옥탑방은 사진만으로 임차인 유치 거의 불가. 가상 스테이징 외주는 건당 ₩10~30만원, 3~5일 소요. 대부분 중개사는 비용 부담에 어두운 사진 그대로 올림 → 공실 장기화.
- 해결
- 스마트폰 사진 업로드 → AI가 반지하 특유의 문제(어둠, 습기감, 좁은 채광)를 보정하고 가구·조명 가상 배치 → 30초 내 리노베이션 렌더 생성
- 차별화
- 해외 가상 스테이징(Zillow 등)은 정상 매물 기준. RenderPad는 한국 비선호 매물(반지하 좁은 채광, 옥탑 경사천장, 반지하 곰팡이벽)에 특화된 AI 모델. 이 데이터는 한국에서만 수집 가능
핵심 기능
- 01
반지하/옥탑 특화 AI 렌더링 엔진
- 02
공간 유형별 가구 자동 배치 (좁은 공간 최적화)
- 03
Before/After 비교 이미지 자동 생성
- 04
네이버 부동산/직방 업로드 포맷 자동 변환
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 건당 ₩15,000 × 월 평균 8건 × 200 중개사무소 = ₩24,000,000/월. |
|---|---|
| 근거 01 | 공실 1개월 = 월세 ₩50만원+ 손실 대비 ₩1.5만원은 즉시 결제. |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 부동산 마케팅 시장 약 ₩8,000억유효 시장 서울 부동산 중개사무소 약 15,000개, 가상 스테이징 수요 ₩500억초기 목표 시장 서울 내 비선호 매물 다량 보유 중개사무소 500개, ₩6억
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 반지하/옥탑방(한국 고유 비선호 주거) × 제너레이티브 아트(AI 이미지 생성) 충돌에서 '못생긴 매물의 변신' 포착
- 분석 방식
- 방법: 문화 특수성 × 기술 — 한국에만 존재하는 주거 형태를 AI로 해결. 서울 한정 서비스로 데이터 밀도 확보
- 포착 일자
- 2026.03.10