터무니없는 감 대신,
터무늬 있는 데이터
아산에서 15년, 현장에서 쌓은 감각에 인구·일자리·실거래·상권 빅데이터를 더했습니다. 읍면동에서 단지까지, 그리고 내가 고른 주소의 반경 100m~2km까지 — 판단의 근거를 숫자와 지도로 보여 드립니다.
땅에 새겨진 무늬를 읽는
부동산 컨설팅
'터무늬'는 땅을 뜻하는 '터'와 결을 뜻하는 '무늬'를 합친 이름입니다. 사람이 모이고, 일자리가 생기고, 집값과 월세가 움직이는 데에는 언제나 땅 위에 새겨진 패턴이 있습니다. 터무늬는 그 패턴을 데이터로 읽어 드립니다.
아산테크노밸리에서 15년간 중개 현장을 지켜 온 경험 위에 공공 빅데이터와 공간분석(GIS)을 결합했습니다. "요즘 거기 괜찮대요"가 아니라 "반경 500m 안 30~40대가 몇 명 늘었고, 같은 단지 가격은 얼마나 변했는지"로 이야기합니다.
"감(感)은 현장에서, 근거는 데이터에서."
단지별 실거래·동일단지 지수·전세가율로 적정 가격과 위험을 함께 설명합니다.
반경 안 인구 구조·일자리·상권과 지적도로 개발 수요와 입지를 점검합니다.
월세 시세·월세화 추이·전환율로 임대 수익 구조를 관리합니다.
갱신요구권 사용률 등 임대차 흐름을 근거로 계약 전 확인할 점을 안내합니다.
아산의 모든 부동산 결정에
근거를 남깁니다
누구나 같은 숫자를 보고, 같은 지도 위에서 이야기하는 부동산 시장. 터무늬는 고객이 스스로 확인하고 판단할 수 있도록 분석을 숨기지 않고 공개합니다.
데이터로 그린 아산의 무늬
세 장 모두 사진이 아니라 대시보드 데이터로 직접 그린 그림입니다. 같은 땅도 무엇으로 그리느냐에 따라 다른 무늬가 보입니다.
9개 분석, 전체로 또는 하나씩
한 페이지에서 9개 분석을 차례로 훑어보려면 전체 보기, 하나를 깊게 보려면 각 카드의 단추를 누르세요. 맨 위 📍 반경 필터를 켜면 모든 분석이 반경 안 데이터로 바뀝니다.
세 단계면 충분합니다
전체 보기로 훑거나, 궁금한 분석 카드를 눌러 하나씩 엽니다. 읍면동·유형·면적·기간 필터로 범위를 좁힙니다.
맨 위 📍 반경 필터에 주소·단지명·상호를 넣거나 지도 빈 곳을 클릭하면 모든 분석이 반경 안으로 다시 계산됩니다.
🖨 인쇄로 PDF를 저장하고 상가 목록은 CSV로 내려받습니다. 같은 숫자를 함께 보며 상담하면 결정이 빨라집니다.
내 매물, 내 상가 자리의 터무늬가 궁금하다면
주소 하나로 반경 안의 사람·일자리·거래·상권을 바로 확인해 보세요. 이 자료는 공공데이터를 가공한 참고 자료이며 법적 효력이 없습니다.
아산시 부동산 시장 한눈에 보기
인구(2021~2025) · 일자리(2022~2026) · 실거래 12.3만 건(2021.10~2026.10) · 상가 1.6만 곳을 하나로 엮어, 읍면동마다 수요(사람·일자리)와 가격·거래가 어떻게 움직였는지 보여줍니다.
수요 성장 vs 가격 상승 — 읍면동 포지셔닝
가로: 인구 증감률(21→25) · 세로: 아파트 동일단지 가격지수 상승률(21-22→25-26) · 원 크기: 5년 매매 거래량
오른쪽 위 = 사람도 늘고 값도 오른 곳 · 오른쪽 아래 = 사람은 느는데 값이 덜 오른 곳(저평가 후보) · 아파트 거래가 30건 미만이거나 인구 격자 비공개가 많은 면 지역은 제외 · 동일단지 지수는 같은 단지·같은 면적대끼리만 비교해 신축 입주 같은 '구성 효과'를 걸러냅니다
유망 입지 스코어
가중치를 직접 움직여 보세요. 각 지표를 표준화(z점수)해 가중합한 뒤 0~100점으로 환산합니다 · 인구 격자 비공개가 많은 송악·선장·도고·영인면은 평가에서 제외
읍면동 프로필 레이더
선택한 읍면동(실선)과 아산시 중앙값(회색)의 지표별 백분위 비교 · 스코어 막대나 표를 클릭하세요
지표 간 상관관계 행렬
17개 읍면동 기준 피어슨 상관계수(r) · 파랑=같이 움직임, 빨강=반대로 움직임
표본이 17개 읍면동뿐이라 |r|이 0.5 미만이면 우연일 수 있습니다. 상관관계는 인과관계가 아닙니다.
읍면동 종합 지표표
열 제목을 누르면 정렬, 행을 누르면 레이더에 반영됩니다 · 인구 1천 명 미만(격자 비공개 多) 지역의 인구 기반 지표는 '–' 처리 · 평당가는 전용면적 3.3㎡ 기준
인구 구조 분석
100m 격자 단위 성별·연령별 인구(매년 10월)를 읍면동·연도로 비교합니다. 연령대 이동은 곧 주택 수요의 이동입니다.
인구 피라미드
진한 막대=기준 연도 · 옅은 막대=비교 연도
격자 인구 지도 (100m)
격자를 클릭하면 연령별 상세가 나옵니다
연령 구조 변화
연도별 연령 그룹 구성비(%)
연령대별 증감
비교 연도 → 기준 연도, 명
인구 추이 (남·여)
매년 10월 기준
읍면동별 인구 증감
비교 연도 → 기준 연도 · 막대=증감 인원, 툴팁에 증감률
매매 시장 분석
국토교통부 실거래가 기반 · 분석연도는 그해 10월 21일 ~ 다음 해 10월 20일입니다(예: 2025 = 25.10.21~26.10.20). 해제된 거래는 기본으로 제외합니다. 평당가는 전용면적 3.3㎡당(단독·다가구는 연면적) 금액이라 분양 광고의 공급면적 평당가보다 높게 나옵니다.
실거래 지도
위 조건(유형·읍면동·면적·기간) 그대로 · 같은 위치 거래를 묶어 원 크기=거래 건수, 색=선택 지표(터보) · 원을 누르면 단지와 건수 · 단독·다가구는 번지 비공개라 도로 단위 위치
월별 거래량
계약일 기준 · 최근 1~2개월은 신고 지연으로 적게 보일 수 있음
평당가 추세 (중앙값 · 사분위 범위)
진한 선=월 중앙값의 3개월 이동평균 · 띠=25~75% 구간 (만원/3.3㎡)
가격지수: 동일단지 체인지수 vs 단순 중앙값 (21-22 = 100)
동일단지 지수는 같은 단지·같은 면적대끼리 전년 대비 변화만 연결(가중 기하평균)해, 신축 입주·노후 단지 거래 비중 변화 같은 구성 효과를 걸러낸 실제 가격 변화입니다
읍면동별 평당가 분포
상자=25~75%, 가운데 선=중앙값, 수염=1.5×IQR · 거래 5건 이상
평당가 히스토그램 + 커널밀도
막대=거래 수 · 선=KDE(가우시안) 추정
면적 vs 거래금액 (회귀분석)
점=개별 거래(최대 4,000건 표본) · 선=최소제곱 회귀선
건축연도별 평당가 (연식 효과)
점=개별 거래 · 선=건축연도 구간별 중앙값
층별 평당가
층 구간별 중앙값 (아파트·오피스텔·연립)
거래 방식 · 거래 주체
직거래 비율 · 매수/매도 법인 비율 (거래 주체가 공개된 23-24년부터)
일별 거래 캘린더
날짜별 계약 건수
단지·건물 랭킹
단지명으로 검색하고, 행을 누르면 아래에 거래 이력이 나옵니다 · 전세가율=같은 면적대끼리 비교한 최근 연도 가중평균 (단독·다가구 제외)
전월세 시장 분석
전세와 월세 계약, 갱신 계약, 갱신요구권 사용 여부까지 담긴 임대차 신고 자료입니다. 전세가율과 전월세전환율로 임대 시장의 체온을 잽니다.
전월세 지도
위 조건 그대로 · 같은 위치 계약을 묶어 원 크기=계약 건수, 색=선택 지표(터보) · 월세 비중은 계약 3건 이상 위치만
월세화 추이 — 유형별 월세 비중
분기별 전월세 계약 중 월세 비율(%) · 선택한 읍면동 기준
전세 보증금 추세
월 중앙값 3개월 이동평균 · 띠=25~75% (만원)
월세 분포
월세 계약의 월세 금액 히스토그램(만원) + 보증금 구간 비교
읍면동별 월세 박스플롯
월세(만원) · 계약 5건 이상
아파트 전세가율 분포
같은 단지·같은 면적대·같은 연도의 (전세 중앙값 ÷ 매매 중앙값) · 연도
80% 이상은 매매가 하락 시 보증금 회수 위험이 커지는 구간(이른바 깡통전세 주의)으로 흔히 봅니다. 참고 기준일 뿐 개별 판단은 등기·시세 확인이 필요합니다.
전세가율 주의 단지
전세가율 높은 순 · 매매·전세 각 2건 이상
전월세전환율 (추정)
아파트 월세 계약을 같은 단지·면적대 전세 중앙값과 비교: 월세×12 ÷ (전세−월세보증금)
갱신 계약 분석
막대=갱신 계약 비중 · 선=갱신요구권 사용 비중(갱신 중) (%)
갱신 시 보증금 변동률
종전 보증금 대비 갱신 보증금 변화(%) 분포 · 전세 갱신 계약
면적 vs 월세 (회귀분석)
월세 계약, 보증금 1억 미만 · 선=최소제곱 회귀선
일자리·사업장 분석
국민연금 가입 사업장 기준. 종사자는 곧 주거 수요입니다. 업종·규모·고용 회전과 추정 소득 수준을 봅니다.
업종별 종사자 트리맵
면적=가입자 수 · 칸을 누르면 그 업종으로 검색됩니다
읍면동별 종사자 증감
비교 기준월 → 기준월 (명)
가입자 추이
선택 조건의 기준월별 합계
사업장 규모 분포
가입자 수 구간별 사업장 수
고용 회전 — 업종 Top 12
해당 월 신규 취득(+)과 상실(−) 인원
사업장 지도
원 크기=가입자 수 · 도로명 중심 근사 위치(정밀도 C)
주요 사업장
가입자 많은 순 · 추정 월소득=고지금액÷가입자÷보험료율
상권 분석 — 소상공인 상가정보 전 필드 탐색기
원본 39개 필드 중 좌표를 뺀 37개 필드 어느 것이든 골라 분포·교차분석·지도·표로 볼 수 있습니다. 조건(필터)은 여러 개를 겹쳐 걸 수 있어요.
필드 A 분포
업종 계층 선버스트
대분류 → 중분류 → 소분류 · 조각을 누르면 확대
교차분석 A × B
상권 지도
색=필드 A 상위 7개 + 기타 · 점을 누르면 상세
입지계수(LQ) — 읍면동 × 업종 대분류
LQ = (읍면동 내 업종 비중) ÷ (아산 전체 업종 비중) · 빨강=특화(LQ>1), 파랑=부족
업종 다양성 · 인구 대비 상가 밀도
막대=인구 1천 명당 상가 수(2025 인구) · 툴팁에 중분류 섀넌 다양성 지수 · 막대 없는 곳=인구 격자 비공개가 많아 제외
상가 목록
🆚 연도 비교 — 같은 지표, 두 시점
지표와 두 연도를 고르면 A년·B년 지도(같은 색 눈금)와 변화 지도, 읍면동별 변화를 한 번에 보여줍니다. 시점 기준: 인구=그해 10월 · 실거래=그해 10.21~다음 해 10.20 · 국민연금=그해 8~9월 자료.
A
한쪽 지도를 움직이면 나머지 지도도 같이 움직입니다
B
A와 같은 색 눈금(터보)
변화 지도
A − B · 파랑=감소, 초록=변화 없음, 빨강=증가 (터보 대칭 눈금)
읍면동별 변화율
B → A (%) · 흐린 막대 = 인구 격자 비공개가 많은 지역
덤벨 차트 — B에서 A로
회색 점=B, 파란 점=A · 선 색: 빨강=증가, 파랑=감소
읍면동 비교표
행을 누르면 그 읍면동으로 지도가 이동합니다
🎯 주소 기준 반경 분석
주소·단지명·상호를 입력하거나 지도를 클릭하세요. 반경 100m ~ 2,000m 안의 인구·상권·일자리·실거래를 바로 분석하고, 100m 간격 반경별 프로파일로 입지의 영향권을 확인합니다.
고급: 브이월드 인증키 바꾸기(선택)
반경별 프로파일 (100m → 2,000m)
반경을 넓혀 갈 때 누적 인구·상가·종사자·거래가 어떻게 늘어나는지 · 세로선=현재 반경
반경 내 인구 피라미드
2025(진함) vs 2021(옅음)
상권 구성 vs 아산 전체
업종 대분류 비중(%)
반경 내 소분류 Top 12
상가 수
반경 내 아파트 평당가 vs 아산 전체
분석연도별 매매 평당가 중앙값(만원/3.3㎡)
반경 내 전월세
분석연도별 계약 건수(유형 합계)
반경 내 단지
거리순 · 최근 연도 평당가와 전세가율
반경 내 주요 사업장
최신 기준월 가입자 순 (위치 근사)
데이터 · 방법론 · 유의사항
숫자를 믿고 쓰려면, 그 숫자가 어디서 왔고 어떤 한계가 있는지 알아야 합니다.