서울특별시 용산구 이촌동
대림
2025년 7월 기준 기준으로 매매·전세·월세 실거래를 살펴봅니다
이 단지 데이터로 AI 분석하기
대림 (2025년 7월 기준) 정제 데이터와 표준 프롬프트를 복사해 ChatGPT·Gemini·Claude에 붙여넣으면 평형별 시세·거래 패턴 분석을 받아볼 수 있어요.
AI가 가져온 출처·학군·호재는 직접 클릭해 확인하세요. 시세·전세가율 등 정제 수치만 신나게마을 출처입니다.
무엇이 복사되나요? 펼쳐보기
대림 아파트의 평형별 시세와 거래 패턴을 분석해주세요.
[제 상황] (선택 — 비우면 중립 분석, 적으면 그 관점으로 분석)
- 목적: 예) 단순 시세 파악 / 매수 검토 / 전세 / 투자 점검
- (선택) 예산·보유기간·우선순위
아래 정제 데이터(신나게마을 sinnake-town.com 가공)가 이 분석의 출발점입니다. 먼저 데이터만으로 국면을 읽은 뒤, 웹으로 그 국면이 왜 생겼는지 원인 가설을 세우세요. 웹이 비거나 신뢰가 낮아도 데이터 국면·가설 뼈대는 데이터만으로 서야 합니다.
1단계 (데이터만, 아직 웹 X): 24개월 추이·면적대별 평당가·평형내 가격 산포(IQR/중위, 5건↑·기간 동반)·신고가·임대차를 개별 수치 말고 묶어 "한 줄 국면+근거"를 도출. 데이터가 한 방향으로 안 모이면 억지 단일서사 말고 '혼재/판단보류'로. 월세 24개월은 보증금 중위 추이·월납입 중위 추이 2계열 — 각각 독립 추세로만 읽을 것, 두 계열 간 시점 인과 금지(트레이드오프는 계약 단위지 월별 중위 간 아님). '변동 크다'는 시계열 출렁임 어휘라 평형 산포에 쓰지 말 것
2단계 (데이터만): 거래 패턴 이상 신호 + 데이터 함의(평형 간 평당가 역전·특정 평형 거래 쏠림·신고가 분포가 가리키는 것)
3단계 (웹=원인·반증): 1~2단계 데이터 국면을 들고 웹에서 원인 후보만 찾기 — 단지 정비·재건축·리모델링 / 교통(역·도로)·개발·공급(입주 물량) 일정 / 시장 정책 변수(대출 규제 등, 최근 6개월) / 학군·생활 인프라. + 데이터와 충돌하는 반증. 평판 나열 말 것, 못 찾으면 "원인 웹 미확인"(지어내기 X)
4단계 (가설=핵심): 데이터 국면을 설명하는 경쟁 가설 2~3개. 각 가설 = (a)데이터 근거 (b)원인 메커니즘 (c)웹 근거 — 없으면 "원인 웹 미확인, 데이터 기반 잠정"으로 명시하되 가설·메커니즘은 유지 (d)반증. 얄팍한 "~있음" 보강 불릿 금지
5단계: 관점별 확인 포인트(실거주/전세/투자 점검, 질문형) + 이 데이터·웹으로도 답할 수 없는 것 1~2개 명시 (목적 입력 시 그 관점 반영, 비우면 중립)
[정제 데이터] 2025년 7월 기준 서울특별시 용산구 이촌동 대림
```json
{
"단지": "대림",
"동네": "서울특별시 용산구 이촌동",
"기준월": "2025-07",
"단지_요약": {
"준공년": 1994,
"단지_연식_년": 31,
"거래량_건": 4,
"median_기준_비고": "매매·전세·월세 median·추이는 실면적 평형별로 각각 제공(아래 평형별_24개월_추이 블록). 단일 대표 평형 기준 아님. 평형 간 비교는 면적대별_평당가·평형별_추이 블록 참고"
},
"추이_월축": ["23.08","23.09","23.10","23.11","23.12","24.01","24.02","24.03","24.04","24.05","24.06","24.07","24.08","24.09","24.10","24.11","24.12","25.01","25.02","25.03","25.04","25.05","25.06","25.07"],
"매매_평형별_24개월_중위_추이_억": {
"전용 84.78㎡ (약 26평)": [17.95,null,19.4,18.3,null,18.25,19.8,null,null,null,null,20.8,null,21,null,null,null,null,20.7,19.9,20.6,null,null,21],
"전용 59.22㎡ (약 18평)": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,15,12.85,null,null,15.5,null,null,14.6,13.2,null,null,null,null],
"전용 114.96㎡ (약 35평)": [null,null,25.5,null,null,null,null,null,27,18,null,null,25.1,null,null,null,null,26.8,null,null,null,null,null,null]
},
"매매_흐름": "조회 기간 최고가",
"전세_평형별_24개월_중위보증금_추이_억": {
"전용 59.22㎡ (약 18평)": [4,4.2,3.5,4.2,4.3,4.1,4.5,4.5,4,3.81,3.7,4.2,null,4.28,null,4.45,3.65,4,4.2,3.99,4.5,4.7,4,4.7],
"전용 84.78㎡ (약 26평)": [6.13,6.1,5.5,null,6.5,null,6.8,6,6.5,4.52,6.7,6.75,7.5,6.5,7,null,7,6,6.3,6.95,6.5,6.5,null,6.35],
"전용 114.96㎡ (약 35평)": [null,6,6.1,7.5,7.5,7.4,6.9,null,7,5.25,null,null,null,null,7,null,7.5,7.65,null,7.88,7.52,7.05,7.14,8.1]
},
"전세_흐름": "전고점 대비 12.2% 하락",
"월세_평형별_24개월_추이": {
"전용 84.78㎡ (약 26평)": {"보증금_억": [4,null,2.5,null,0.5,1.5,null,0.75,1,null,0.78,1,1,null,1.2,null,null,null,2.75,3,null,0.3,1,1], "월납입_만원": [20,null,150,null,190,50,null,210,230,null,159,190,250,null,220,null,null,null,110,110,null,161,190,212]},
"전용 59.22㎡ (약 18평)": {"보증금_억": [1.5,3.5,1.54,3.8,null,null,0.4,0.3,null,null,1.9,null,3.15,3.51,2,1,0.5,1.8,0.5,1,0.4,null,null,3.5], "월납입_만원": [100,25,94,30,null,null,149,126,null,null,100,null,50,8,100,104,150,65,127,145,70,null,null,45]},
"전용 114.96㎡ (약 35평)": {"보증금_억": [null,2.5,3.75,null,null,null,null,1.5,null,0.5,0.75,null,1.25,4,null,0.7,6,null,null,null,5.5,1.5,null,null], "월납입_만원": [null,120,130,null,null,null,null,270,null,300,280,null,290,200,null,300,50,null,null,null,50,214,null,null]}
},
"월세_추이_주의": "보증금 추이와 월 납입 추이는 별개 계열. 같은 계약/매물로 짝짓지 말 것. 중위는 전형 월세 아님(반전세 혼재)",
"연간_거래량": {
"2023": 6,
"2024": 11,
"2025": 20,
"2026": 4
},
"면적대별_평당가": {
"전용 84.78㎡ (약 26평)": {"거래건수": 4, "평당가_중간_만원": 8188, "비고": "표본 4건·편차 판단 불가"}
},
"최근_개별거래_25건_요약": [
{"일자": "07.10", "면적": "84.78㎡", "층": 8, "가격_억": 25, "변동_퍼센트": 5, "상태": "상승"},
{"일자": "06.05", "면적": "84.78㎡", "층": 12, "가격_억": 23.8, "변동_퍼센트": -4.8, "상태": "하락"},
{"일자": "01.29", "면적": "59.22㎡", "층": 7, "가격_억": 20.5, "변동_퍼센트": 4.1, "상태": "신고가"},
{"일자": "01.17", "면적": "59.22㎡", "층": 17, "가격_억": 19.7, "변동_퍼센트": 39.7, "상태": "신고가"},
{"일자": "11.19", "면적": "59.22㎡", "층": 18, "가격_억": 14.1, "변동_퍼센트": -17.1, "상태": "하락"},
{"일자": "11.15", "면적": "84.78㎡", "층": 12, "가격_억": 25, "변동_퍼센트": 0, "상태": "보합"},
{"일자": "11.04", "면적": "84.78㎡", "층": 18, "가격_억": 25, "변동_퍼센트": 4.2, "상태": "신고가"},
{"일자": "10.24", "면적": "114.96㎡", "층": 10, "가격_억": 27.8, "변동_퍼센트": 3.7, "상태": "신고가"},
{"일자": "10.23", "면적": "84.78㎡", "층": 11, "가격_억": 24, "변동_퍼센트": 9.1, "상태": "신고가"},
{"일자": "10.13", "면적": "84.78㎡", "층": 6, "가격_억": 22, "변동_퍼센트": 27.2, "상태": "상승"},
{"일자": "09.20", "면적": "59.22㎡", "층": 12, "가격_억": 17, "변동_퍼센트": 3, "상태": "신고가"},
{"일자": "09.15", "면적": "59.22㎡", "층": 16, "가격_억": 16.5, "변동_퍼센트": 37.5, "상태": "신고가"},
{"일자": "07.21", "면적": "84.78㎡", "층": 1, "가격_억": 17.3, "변동_퍼센트": -21.4, "상태": "하락"},
{"일자": "07.18", "면적": "84.78㎡", "층": 20, "가격_억": 22, "변동_퍼센트": -1.9, "상태": "하락"},
{"일자": "07.11", "면적": "84.78㎡", "층": 17, "가격_억": 22.43, "변동_퍼센트": 8.9, "상태": "신고가"},
{"일자": "07.11", "면적": "84.78㎡", "층": 5, "가격_억": 20, "변동_퍼센트": -2.9, "상태": "하락"},
{"일자": "04.25", "면적": "84.78㎡", "층": 16, "가격_억": 20.6, "변동_퍼센트": 3.5, "상태": "상승"},
{"일자": "03.23", "면적": "59.22㎡", "층": 1, "가격_억": 12, "변동_퍼센트": -9.1, "상태": "하락"},
{"일자": "03.22", "면적": "59.22㎡", "층": 2, "가격_억": 13.2, "변동_퍼센트": -17.2, "상태": "하락"},
{"일자": "03.19", "면적": "59.22㎡", "층": 21, "가격_억": 15.95, "변동_퍼센트": 9.2, "상태": "신고가"},
{"일자": "03.10", "면적": "84.78㎡", "층": 18, "가격_억": 19.9, "변동_퍼센트": -3.9, "상태": "하락"},
{"일자": "02.21", "면적": "59.22㎡", "층": 9, "가격_억": 14.6, "변동_퍼센트": -5.8, "상태": "하락"},
{"일자": "02.08", "면적": "84.78㎡", "층": 14, "가격_억": 20.7, "변동_퍼센트": -1.4, "상태": "하락"},
{"일자": "01.20", "면적": "114.96㎡", "층": 11, "가격_억": 26.8, "변동_퍼센트": 6.8, "상태": "상승"},
{"일자": "11.09", "면적": "59.22㎡", "층": 15, "가격_억": 15.5, "변동_퍼센트": 20.6, "상태": "신고가"}
],
"거래_특이패턴": {
"신고가_거래": "거래 25건 중 10건 — 전용 59.22㎡ (약 18평) 6건 / 전용 84.78㎡ (약 26평) 3건 / 전용 114.96㎡ (약 35평) 1건. 여러 평형 분산",
"평형별_가격_편차": {
"전용 59.22㎡ (약 18평)": "12~20.5억 (거래 10건, 최근 15개월, 편차 16.9%, IQR÷중위 기준)",
"전용 84.78㎡ (약 26평)": "17.3~25억 (거래 13건, 최근 18개월, 편차 15.5%, IQR÷중위 기준)",
"비고": "거래 5건 미만 평형은 편차 판단 불가(표본 부족) · 윈도는 건수 기준이라 기간이 길면 시점 상승분 일부 혼입 가능"
},
"최대_상승": "+39.7% (전용 59.22㎡ (약 18평), 17층)",
"최대_하락": "-21.4% (전용 84.78㎡ (약 26평), 1층)"
},
"평형별_중간가_억": {
"전용 84.78㎡ (약 26평)": 21
},
"임대차": {
"전세_중간보증금_억": 4.7,
"전세가율_퍼센트": 30.24,
"전세가율_모수_전세건": 2,
"전세가율_모수_매매건": 4,
"전세_거래건수": 6,
"월세_중간보증금_억": 1,
"월세_중간월세_만원": 212,
"월세_거래건수": 6,
"월세_주의": "보증금·월세는 같은 계약 짝 아님, 중위는 전형 월세 아님(반전세 혼재)",
"월세비중": "측정 25건 중 월세 11건 (44%)",
"갱신비중": "측정 25건 중 갱신 13건 (52%)",
"평형별_전세_시세대": {
"전용 59.22㎡ (약 18평)": "4~5.4억 (8건)",
"전용 84.78㎡ (약 26평)": "5.46~7억 (5건)",
"전용 114.96㎡ (약 35평)": "6.5~8.7억 (5건)"
}
},
"근처_동네_비교": {
"단위": "매매 중간가(억) / 평당 중간가 / 측정 거래건수 / 그 기간 거래가 있던 단지 수 (용산구 안, 중형 60~85㎡, ★=지금 보는 동네)",
"기간": "2024년 8월부터 2025년 7월까지 12개월을 모아 센 값입니다",
"보광동": "1위 / 매매 26억 / 평당 1억 120만 / 거래 19건, 단지 2곳",
"★ 이촌동": "2위 / 매매 21억 / 평당 8,571만 / 거래 119건, 단지 16곳",
"신계동": "3위 / 매매 20.98억 / 평당 8,168만 / 거래 14건, 단지 1곳",
"원효로4가": "4위 / 매매 17.15억 / 평당 6,968만 / 거래 12건, 단지 3곳",
"이태원동": "5위 / 매매 17억 / 평당 6,638만 / 거래 13건, 단지 3곳",
"모수": "이 면적대 거래 5건 이상인 동네 16곳 가운데 중간가 상위 5곳"
},
"참고기준": {
"신고가_의미": "역대 최고가 갱신 — 시장 강세 신호",
"변동률_정상범위": "±5% 이내",
"변동률_이상신호": "±10% 이상 (시장 혼조)",
"편차_계산": "IQR(사분위범위: 상위25%값-하위25%값)÷중위가격 — 최저·최고 이상치에 덜 흔들리는 robust 편차",
"동일_평형_가격_편차_정상": "IQR÷중위 10% 이내",
"동일_평형_가격_편차_이상": "IQR÷중위 15% 이상 (층/향/리모델링·시점차 변수)"
}
}
```
웹 검색 키워드(최근 6개월 우선):
- "대림 입주민 후기 2025" / "대림 학군" / "대림 재건축·리모델링" / "대림 평형별 선호도"
- "이촌동 교통·개발·입주 물량" / "이촌동 vs 보광동 아파트 시세"
[당신의 역할 = 데이터 우선 해석] 정제 데이터의 숫자를 다시 정리하지 마세요. 사용자는 이미 같은 숫자를 페이지에서 봤습니다. 핵심 결론·가설 뼈대는 데이터에서 나오고 웹은 그 원인 근거입니다. 부가가치: (1) 데이터만으로 본 국면 (2) 왜 — 메커니즘 있는 경쟁 가설 2~3개(핵심) (3) 데이터·웹 충돌(반증) (4) 평형별·관점별 다음 확인 포인트. 평형 비교 표는 근거로 유지하되, 표 숫자를 산문에서 반복하지 말 것.
[융합 규칙] 국면·가설 뼈대는 데이터 근거("데이터 근거: 신나게마을 수치")로 선다. 모든 가설은 원인 메커니즘 제시(얄팍한 "~있음" 금지). 웹은 그 원인 근거("웹 근거: 매체, 발행연월") — 못 찾아도 가설 버리지 말고 "원인 웹 미확인, 데이터 기반 잠정"으로 표기(메커니즘 유지).
[일반론 금지] 단지 이름을 다른 단지로 바꿔도 성립하는 문장은 일반론이므로 금지. 모든 해석 문단은 이 단지의 정제 데이터 신호를 최소 1개 직접 가리켜야 함.
── 공통 footer (전 성향 불변) ──
[시간 조건] 최근 6개월 우선. 인용하는 기사·자료마다 발행 연월을 본문에 명시하고, 12개월 이상 지난 것은 "(오래된 정보)" 라벨. 과거 시점의 현상(예: 과거 입주장)을 현재 원인으로 쓰려면 그 시차를 명시할 것
[출처 신뢰도] 공식(국토부·부동산원·언론·학구도안내·교육청·지자체) vs 비공식(블로그·카페·위키·유튜브) 구분. 비공식은 "비공식"으로 명시 + 단정 금지. 학군·배정·호재는 공식 확인 권고를 덧붙일 것. 정제 데이터 수치(시세·평당가·편차·전세가율 등)는 반드시 출처를 "신나게마을"로 — 동일 수치가 블로그·타 부동산 사이트에 있어도 그쪽으로 재귀속 금지. URL은 원문 직접 링크만 (검색엔진 리다이렉트·google.com/search?q= 래퍼·단축 링크 금지, 원문 URL 확인 불가 출처는 제외)
[정직성/답 가능 경계] 답 금지: ①미래 가격 방향·예측("오를지/사야할지" + "우상향·상승세 지속·랠리·상방압력" 등 추세 예단 포함) ②가치판단·단정("위험·안전·추천·투자·대장·똘똘·가성비 우수"). 정제 데이터는 과거·현재 기록만. 관찰 사실(신고가 N건·편차 X%)로 진술, 해석은 "~로 보임/~가능성" 수준. 단, 현재 국면이 형성된 이유에 대한 가설·메커니즘 설명은 해석의 핵심이며 적극 권장(가설임을 명시).
[답변 규칙·길이] 표가 데이터를 담음 → 산문에서 표 숫자 반복 금지. 평형 노트는 평형당 최대 2문장, 평판/환경은 4줄 이내. 전체 모바일 5~6스크롤 이내 — 초과 시 평판→노트 順으로 줄일 것. 정제+웹 통합(분리 나열 금지) / 개인상황 추정 금지 / 인용 숫자엔 출처(신나게마을 or 매체) / 끝에 실제 URL / 헤더 ## 일관.
[답변 용어] 답변은 일반 독자용 — "닻·anchor·앵커" 등 분석 용어 쓰지 말 것(평이하게). 수치 출처 "신나게마을" 유지.
[답변 형식] (데이터 우선) ①한 줄 국면 요약(데이터만, 1문장) ②평형별 비교 표(평형·가격대·평당가·평형내 가격 산포[IQR/중위]·비고) ③데이터 국면 해석(평형내 가격 산포·신고가 분포·거래 쏠림·임대차 조합이 가리키는 국면 — 웹 전 데이터만. "변동 크다" 시계열 어휘 금지) ④경쟁 가설 2~3개(핵심) — 각 가설 '데이터 근거 / 원인 메커니즘 / 웹 근거 or 원인 웹 미확인 잠정 / 반증', 얄팍한 보강 불릿 금지 ⑤임대차 요약(전세가율·월세 비중·갱신, 3문장) ⑥관점별 확인 포인트(실거주/전세/투자, 질문형) ⑦답할 수 없는 것 ⑧출처 URL
매매
전용 84.78㎡ (약 26평) · 전기간 거래 최다
21억
중간가, 이달 4건
전용 84.78㎡ (약 26평) · 전기간 거래 최다, 이달 4건
전세
전용 59.22㎡ (약 18평) · 전기간 거래 최다
4억 7,000만
중간 보증금, 이달 2건
전용 59.22㎡ (약 18평) · 전기간 거래 최다, 이달 2건
월세
전용 84.78㎡ (약 26평) · 전기간 거래 최다
보증금 1억 / 212만원
중간 월세, 이달 4건
전용 84.78㎡ (약 26평) · 전기간 거래 최다, 이달 4건
매매
전세
월세
매매 중간가 추이 (선택 평형 · 최근 24개월)
-
그래프를 짚으면 그달 값이 보여요
실선 = 거래 5건 이상 · 흐린 점선 = 5건 미만(표본이 적어 추세로 읽기 어려운 구간) · 거래 없는 달은 빈칸.
전세 중간 보증금 추이 (선택 평형 · 최근 24개월)
-
그래프를 짚으면 그달 값이 보여요
실선 = 거래 5건 이상 · 흐린 점선 = 5건 미만(표본이 적어 추세로 읽기 어려운 구간) · 거래 없는 달은 빈칸.
월세 추이 (선택 평형 · 최근 24개월)
-
그래프를 짚으면 그달 값이 보여요
실선 = 거래 5건 이상 · 흐린 점선 = 5건 미만(표본이 적어 추세로 읽기 어려운 구간) · 거래 없는 달은 빈칸.
연간 거래량 추이
매매 기준
2023
6건
2024
11건
▲5
2025
20건
● 현재
2026
4건
▼16
면적별 시세
2025년 7월 기준
실거래 기준
전용 84.78㎡
4건
약 26평
21억
평당
8,188만
매매 거래
전 기간 41건
26평 거래 23건
전용 84.78㎡
2023년 3월부터 2026년 7월까지 16개 달에 거래가 있습니다
달을 누르면 그 달 거래가 펼쳐집니다. 거래가 2건 이하인 달은 중간값을 만들지 않고 금액을 그대로 적었습니다.
전월세 거래
전 기간
전세 320건
월세 155건
전세 18평 계약 165건
전용 59.22㎡
2023년 1월부터 2026년 8월까지 42개 달에 계약이 있습니다
달을 누르면 그 달 계약이 펼쳐집니다. 계약이 2건 이하인 달은 중간값을 만들지 않고 금액을 그대로 적었습니다. 월세는 보증금과 월세를 함께 적습니다. 보증금이 다르면 월세만 견줄 수 없기 때문입니다.
근처 동네
용산구 안에서 견줍니다
중형 60~85㎡ 동네 16곳
이촌동은 거래 5건 이상인 16개 동네 가운데 2번째입니다
2024년 8월부터 2025년 7월까지 12개월을 모아 센 값입니다
동네를 누르면 그 동네 매매 목록으로 갑니다. 이 면적대 거래가 5건에 못 미치는 동네는 목록에서 뺐습니다.
평당가는 거래별 평당가의 중간값입니다. 거래 단지는 이 기간 이 면적대에 거래가 있었던 단지 수이고
동네의 단지 총수가 아닙니다. 거래가 범위가 넓은 동네는 중간 거래가 하나로 동네를 말할 수 없다는 뜻입니다.
순위동네거래 단지거래
평당가중간 거래가거래가 범위
1
보광동
2곳
19건
1억 120만
26억
15억 5,000만 ~ 34억 9,000만
2
이촌동지금 보는 동네
16곳
119건
8,571만
21억
8억 5,000만 ~ 28억 8,000만
3
신계동
1곳
14건
8,168만
20억 9,750만
16억 ~ 21억 3,000만
4
원효로4가
3곳
12건
6,968만
17억 1,500만
11억 3,000만 ~ 19억 5,000만
5
이태원동
3곳
13건
6,638만
17억
8억 9,500만 ~ 19억
6
효창동
9곳
36건
6,596만
16억 8,500만
8억 ~ 23억
7
원효로1가
1곳
11건
6,458만
16억 6,000만
15억 2,200만 ~ 17억
8
한남동
7곳
22건
7,051만
16억
9억 1,500만 ~ 23억 6,000만
9
한강로2가
3곳
10건
6,091만
15억 6,000만
11억 ~ 18억
10
도원동
1곳
17건
5,582만
14억 3,000만
12억 5,000만 ~ 16억 4,000만
11
한강로3가
3곳
7건
6,635만
13억 8,000만
12억 ~ 18억 5,000만
12
산천동
1곳
9건
5,329만
13억 7,000만
11억 8,200만 ~ 14억 9,500만
13
용문동
3곳
7건
5,310만
13억 6,500만
8억 1,500만 ~ 14억
14
문배동
10곳
39건
5,047만
12억 6,000만
7억 5,000만 ~ 16억 5,000만
15
신창동
1곳
6건
4,465만
11억 4,500만
10억 3,000만 ~ 11억 5,700만
16
후암동
4곳
10건
4,642만
8억 8,300만
4억 5,000만 ~ 11억
용산구 이웃 동네