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baramgay/agentops/realty-pipeline

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PublishedSeptember 28, 2026 at 09:54 AM

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version: "1.0.0" name: "realty-pipeline" description: "경남 부동산시장 동향 월보 생성 파이프라인. 데이터 수집 → 지오코딩 → 차트 → 보고서 → PDF → 검토 배포 6단계를 순서대로 안내한다. Use when realty-analyst starts monthly report work or asks to run/resume the estate report pipeline." user-invocable: true argument-hint: "[월 지정: YYYY-MM (생략 시 당월 자동)]"

경남 부동산시장 동향 월보 파이프라인

빅데이터 분석 보고서(reporter 담당 7블록 양식)와 완전히 별도인 월보 전용 파이프라인. 담당: realty-analyst (lead-data 산하, 2중 검토 필수)

파이프라인 실행 전 확인사항

python

# 매월 변경 필요한 경로 상수 (7개 스크립트 일괄 치환)
TARGET_MONTH = "2026-06"   # ← 이번 달로 변경
TARGET_YEAR  = "2026"
TARGET_MM    = "06"
BASE = r"{ESTATE_ROOT}"
RAW  = rf"{BASE}\data\raw\{TARGET_MONTH}"
PROC = rf"{BASE}\data\processed\{TARGET_MONTH}"
OUT  = rf"{BASE}\reports\{TARGET_YEAR}\{TARGET_MM}"

치환 대상 스크립트 7개:

scripts/report/generate_charts_p6.py
scripts/report/build_report_p8.py
scripts/report/export_pdf.py
scripts/collect/geocode_kakao.py
scripts/report/generate_choropleth_umd.py
scripts/report/generate_heatmap_grid.py
scripts/collect/collect_rone.py

STEP 1 — 데이터 수집

bash

cd {ESTATE_ROOT}
python scripts/collect/collect_rone.py          # R-ONE 한국부동산원 9개 지표
python scripts/collect/collect_molit_rtms.py    # 국토교통부 실거래가 (아파트+연립+단독)
python scripts/collect/collect_news.py          # 경남 부동산 뉴스 (Naver API)

출력: {ESTATE_ROOT}\data\raw\{YYYY-MM}\

R-ONE 확정 STATBL_ID (9개)

indicator_id	STATBL_ID	통계명
sales_idx_apt	A_2024_00045	(월) 매매가격지수_아파트
jeonse_idx_apt	A_2024_00050	(월) 전세가격지수_아파트
jeonse_ratio_apt	A_2024_00072	(월) 평균 매매가격 대비 전세가격_아파트
sales_idx_housing	A_2024_00016	(월) 매매가격지수_주택종합
jeonse_idx_housing	A_2024_00019	(월) 전세가격지수_주택종합
sales_idx_rowhouse	A_2024_00080	(월) 매매가격지수_연립/다세대
jeonse_idx_rowhouse	A_2024_00085	(월) 전세가격지수_연립/다세대
sales_idx_detached	A_2024_00114	(월) 매매가격지수_단독주택
jeonse_idx_detached	A_2024_00119	(월) 전세가격지수_단독주택

⚠️ A_2024_00031 = 중위전세가격 (아파트 매매 아님) — 절대 사용 금지

수집 대기 (14개 — 다음달 추가 목표)

trade_housing A_2024_00546, trade_apt A_2024_00549, unsold T237973129847263, sentiment_housing T232543129897499, permit T235263129553687 등

STEP 2 — 지오코딩 (신규 단지 발생 시 또는 최초 실행 시)

bash

python scripts/collect/geocode_kakao.py

API: Kakao Local — KakaoAK {KAKAO_REST_API_KEY}
쿼리: f"경남 {시군구명} {umdNm} {aptNm}"
Rate limit: 0.05초 sleep
캐시: data/processed/{YYYY-MM}/geocode_cache.csv
기준 실적(2026-05): 2,844건 → 2,257건 매칭(79.4%)

sggCd → 시군구명 매핑

python

SGG_NAME = {
    "48120":"창원시", "48121":"창원시의창구", "48122":"창원시성산구",
    "48123":"창원시마산합포구", "48124":"창원시마산회원구", "48125":"창원시진해구",
    "48170":"진주시", "48220":"통영시", "48240":"사천시", "48250":"김해시",
    "48270":"밀양시", "48310":"거제시", "48330":"양산시", "48720":"의령군",
    "48730":"함안군", "48740":"창녕군", "48820":"고성군", "48840":"남해군",
    "48850":"하동군", "48860":"산청군", "48870":"함양군", "48880":"거창군",
    "48890":"합천군",
}

STEP 3 — 차트 생성

bash

python scripts/report/generate_charts_p6.py         # 메인 차트 C01~C25
python scripts/report/generate_choropleth_umd.py    # 읍면동 단계구분도
# 선택사항
python scripts/report/generate_heatmap_grid.py      # 100m 격자 히트맵

출력: {ESTATE_ROOT}\data\processed\{YYYY-MM}\charts\ (PNG 300dpi)

차트 코드표 (C01~C25)

코드	섹션	차트명	figsize
C01	1-1	매매·전세가격지수 추이	(6.7, 4.04)
C02	1-2	18시군 매매 히트맵	auto
C03	1-2	18시군 전세 히트맵	auto
C04	1-3	미분양 현황	(6.7, 3.50)
C05	1-4	거래량 현황	(6.7, 4.04)
C06	1-5	시군비교 매매	(6.7, 4.04)
C07	2-1	히트맵 전월대비	auto (x축 rotation=0)
C08	2-2	시군 매매·전세 산점도	(6.7, 4.04)
C09	2-3	거래량 랭킹	(6.7, 4.04)
C10	2-4	미분양 랭킹	(6.7, 4.04)
C11	2-5	전세가율 (Line2D 범례)	(6.7, 4.04)
C12	3-1	GIS 시군 매매 단계구분도	(6.7, auto)
C13	3-2	GIS 시군 전월대비	(6.7, auto)
C14	4-1	창원 매매·전세 추이	(6.7, 4.04)
C15	4-2	창원 거래량	(6.7, 4.04)
C16	5-1	이슈시군 1	(6.7, 4.04)
C17	5-2	이슈시군 2	(6.7, 4.04)
C18	5-3	3시군 비교	(6.7, 3.65)
C19	5-4	정규화 지표	(6.7, 3.03)
C20	6-1	조기경보지수	(6.7, 4.04)
C21	6-2	활력·공급 지수	(6.7, 4.04)
C22	7-1	경매 낙찰가율	(6.7, 4.85)
C23	7-2	감성분석 트렌드	(6.7, 4.04)
C24	7-3	워드클라우드	(6.7, 4.04)
C25	7-3	키워드 Top 15 (순수 빈도순)	(6.7, 4.04)

⚠️ C25: 반드시 순수 빈도순 정렬 — TF-IDF 가중치 개입 금지
⚠️ C11: Line2D 범례 (80% 주의·85% 위험 기준선) 필수

핵심 색상 상수

python

BG_SOFT   = "#F5F7FA"
NAVY      = "#1A3A6B"
ACCENT    = "#C0392B"
YELLOW_HL = "#F39C12"
FIG_FULL  = (6.7, 4.04)
FIG_HALF  = (3.2, 2.8)

x축 연도 표기 규칙

python

# 연도 첫 달(1월)에만 연도 표기, 나머지는 숫자만
# 예: '25.1, 2, 3, ..., 12, 1, 2, ..., '26.1

STEP 4 — 보고서 빌드

bash

python scripts/report/build_report_p8.py

출력: {ESTATE_ROOT}\reports\{YYYY}\{MM}\gyeongnam_estate_report_{YYYYMM}.html

보고서 섹션 구조 (8섹션 + Executive Summary)

코드	섹션명	내용
s0	Executive Summary	월간 핵심 요약 3~5개 인사이트
s1	Ⅰ 경남 종합	18개 시군 전체 동향 (1-1~1-5)
s2	Ⅱ 시군 비교	매매·전세·거래량·미분양 시군 랭킹
s3	Ⅲ GIS 시각화	단계구분도, 변화량 지도
s4	Ⅳ 창원시	창원 5개 구 별 동향 (4-1~4-4)
s5	Ⅴ 이슈 시군 심층	트리거 발생 1~3개 시군
s6	Ⅵ 복합 지수	조기경보·활력·공급압력 지수
s7	Ⅶ 경매·미디어	경매 낙찰가율·뉴스·유튜브 텍스트
s8	Ⅷ 보도자료	월보 요약 보도용

chart-insight 블록 패턴

python

def insight(code: str) -> str:
    items = INSIGHTS.get(code, [])
    if not items: return ""
    lis = "".join(f"<li>{i}</li>" for i in items)
    return f'<div class="chart-insight"><ul>{lis}</ul></div>'
# CSS: .chart-insight { border-left: 3px solid var(--navy); padding-left: 12px; }

뉴스 링크 패턴

python

title_html = (f'<a href="{link}" target="_blank" class="news-title-link">{title_esc}</a>'
              if link and link != "nan" else title_esc)
# 최신순 + 광고·중복 제거 후 30건 표시

페이지 나누기 CSS

css

@media print {
  @page { margin:18mm 15mm 22mm 15mm; size:A4 }
  .page-break-wrap { page-break-before:always; break-before:page }
  .page-break-wrap .report-section { margin-top:5mm }
}

STEP 5 — PDF 내보내기

bash

python scripts/report/export_pdf.py

출력: {ESTATE_ROOT}\reports\{YYYY}\{MM}\gyeongnam_estate_report_{YYYYMM}.pdf

python

# ⚠️ display_header_footer=False 필수
# True 설정 시 Playwright 내장 헤더가 표지 border-radius와 충돌
await page.pdf(
    path=str(PDF_FILE), format="A4", print_background=True,
    margin={"top":"18mm","bottom":"22mm","left":"15mm","right":"15mm"},
    display_header_footer=False,
)

STEP 6 — 검토 및 배포

bash

# 에이전트 상태 체인 (검토 → 배포 순서)
python {AGENTS_ROOT}\scripts\update_status.py realty-analyst done "월보 초안 완료 — lead-data 검토 요청"
python {AGENTS_ROOT}\scripts\update_status.py lead-data review "{YYYY-MM}호 검토 중"
python {AGENTS_ROOT}\scripts\update_status.py lead-data done "1차 검토 완료 — orchestrator 상신"
python {AGENTS_ROOT}\scripts\update_status.py orchestrator review "최종 배포 승인 검토"
python {AGENTS_ROOT}\scripts\update_status.py orchestrator done "{YYYY-MM}호 배포 승인"

2중 검토 체크리스트

[ ] 이상치·오기재·논리 비약 없음 (lead-data)
[ ] 수치 표·차트 라벨·시군명 표기 정확
[ ] 단정 표현 없음 ("상승/하락/급등/급락" 금지)
[ ] 한자·일본어 0건
[ ] 전망 서술에 불확실성 표현 병기
[ ] HTML 렌더링 확인, PDF 표지 border-radius 정상
[ ] 정책 일관성·배포 적합성 (orchestrator)

코드 체계 및 오류 방지

MOLIT ↔ southkorea-maps 코드 변환

python

MOLIT_TO_SK = {
    "48121":"38111","48122":"38112","48123":"38113","48124":"38114","48125":"38115",
    "48170":"38030","48220":"38050","48240":"38060","48250":"38070","48270":"38080",
    "48310":"38090","48330":"38100","48720":"38310","48730":"38320","48740":"38330",
    "48820":"38340","48840":"38350","48850":"38360","48860":"38370","48870":"38380",
    "48880":"38390","48890":"38400",
}
# MOLIT 48xxx vs southkorea-maps 38xxx — 혼용 절대 금지

데이터 처리 표준

python

df["sggCd"] = df["sggCd"].str[:5]                          # 앞 5자리만
df["dealAmount"] = df["dealAmount"].str.replace(",","").str.strip().astype(float)
df["umdNm"] = df["umdNm"].str.split().str[0]               # choropleth 전처리

표기 규칙

CSV 인코딩: UTF-8-sig
시군명: 한글 전체 표기 (약칭 금지)
단위: 지수 / % / 호 / 건 / 만원 반드시 명시
변동 표기: 전월 대비 N% 변동 또는 +N.N%

필수 환경 변수 ({ESTATE_ROOT}\.env)

KAKAO_REST_API_KEY=<.env 파일 또는 사용자 PC 로컬 메모리 참조>
CODEF_CLIENT_ID=(미확보)
CODEF_CLIENT_SECRET=(미확보)
NAVER_CLIENT_ID=(뉴스 수집용)
NAVER_CLIENT_SECRET=(뉴스 수집용)

필수 Python 패키지

bash

pip install pandas numpy geopandas pyproj shapely
pip install matplotlib folium
pip install requests python-dotenv openpyxl
pip install playwright
playwright install chromium

폰트

KoPubDotum Medium: {FONTS_ROOT}\
폴백: plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic"

보고서 버전 관리

호수	발간일	특이사항
2026-04호	2026-04	경로: C:\업무\분석_부동산동향최종\4월자료\작업스크립트\generate_april_v5.py
2026-05호	2026-05-23	차트 C01~C25 전면 재설계, GIS choropleth, 실거래가 지오코딩, PDF Playwright

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