서울특별시 은평구 응암동
우성
2024년 1월 기준 기준으로 매매·전세·월세 실거래를 살펴봅니다
이 단지 데이터로 AI 분석하기
우성 (2024년 1월 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.
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우성 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] 2024년 1월 기준 서울특별시 은평구 응암동 우성
```json
{
"단지": "우성",
"동네": "서울특별시 은평구 응암동",
"기준월": "2024-01",
"단지_요약": {
"준공년": 1988,
"단지_연식_년": 36,
"거래량_건": 2,
"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": ["22.02","22.03","22.04","22.05","22.06","22.07","22.08","22.09","22.10","22.11","22.12","23.01","23.02","23.03","23.04","23.05","23.06","23.07","23.08","23.09","23.10","23.11","23.12","24.01"],
"매매_평형별_24개월_중위_추이_억": {
"전용 64.62㎡ (약 20평)": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,4.48,null,null,null,null,null,null,null,5.15],
"전용 80.99㎡ (약 24평)": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,5.49,null,null,null,null,null,null,null,null,null,5.85]
},
"매매_흐름": "조회 기간 최고가",
"전세_평형별_24개월_중위보증금_추이_억": {
"전용 64.62㎡ (약 20평)": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,2.3,2.6,null,2.4,null,null,null,null,null,2.8,null,null],
"전용 80.99㎡ (약 24평)": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,3,null,null,null,3,null,3,null,3,null,null,null],
"전용 115.67㎡ (약 35평)": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,4.5,null,null,3.8,null,null,null,null,null]
},
"월세_평형별_24개월_추이": {
"전용 64.62㎡ (약 20평)": {"보증금_억": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,1.25,0.1,null,null,null,null,null,0.75,null,null,null,null], "월납입_만원": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,40,90,null,null,null,null,null,82,null,null,null,null]},
"전용 80.99㎡ (약 24평)": {"보증금_억": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,0.5,null,null,null,null,0.7,null,null,null,null], "월납입_만원": [null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,70,null,null,null,null,75,null,null,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": 4,
"2024": 3,
"2025": 7,
"2026": 10
},
"면적대별_평당가": {
"전용 64.62㎡ (약 20평)": {"거래건수": 1, "평당가_중간_만원": 2635, "비고": "표본 1건·편차 판단 불가"},
"전용 80.99㎡ (약 24평)": {"거래건수": 1, "평당가_중간_만원": 2388, "비고": "표본 1건·편차 판단 불가"}
},
"최근_개별거래_24건_요약": [
{"일자": "07.17", "면적": "64.62㎡", "층": 13, "가격_억": 5.2, "변동_퍼센트": 4.2, "상태": "신고가"},
{"일자": "06.16", "면적": "115.67㎡", "층": 4, "가격_억": 6.9, "변동_퍼센트": -4.8, "상태": "하락"},
{"일자": "05.29", "면적": "64.62㎡", "층": 12, "가격_억": 4.99, "변동_퍼센트": -0.2, "상태": "하락"},
{"일자": "05.16", "면적": "64.62㎡", "층": 14, "가격_억": 5, "변동_퍼센트": 0, "상태": "보합"},
{"일자": "05.16", "면적": "64.62㎡", "층": 2, "가격_억": 4.8, "변동_퍼센트": -4, "상태": "하락"},
{"일자": "04.29", "면적": "80.99㎡", "층": 15, "가격_억": 5.6, "변동_퍼센트": 2.8, "상태": "상승"},
{"일자": "04.22", "면적": "64.62㎡", "층": 14, "가격_억": 5, "변동_퍼센트": 3.1, "상태": "상승"},
{"일자": "03.23", "면적": "64.62㎡", "층": 10, "가격_억": 4.85, "변동_퍼센트": 0, "상태": "보합"},
{"일자": "03.07", "면적": "115.67㎡", "층": 6, "가격_억": 7.25, "변동_퍼센트": 11.5, "상태": "신고가"},
{"일자": "03.03", "면적": "64.62㎡", "층": 8, "가격_억": 4.85, "변동_퍼센트": 67.2, "상태": "상승"},
{"일자": "12.11", "면적": "64.62㎡", "층": 5, "가격_억": 2.9, "변동_퍼센트": -36.3, "상태": "하락"},
{"일자": "09.13", "면적": "64.62㎡", "층": 6, "가격_억": 4.55, "변동_퍼센트": -11.7, "상태": "하락"},
{"일자": "06.21", "면적": "80.99㎡", "층": 4, "가격_억": 5.45, "변동_퍼센트": 0, "상태": "보합"},
{"일자": "06.17", "면적": "115.67㎡", "층": 9, "가격_억": 6.5, "변동_퍼센트": "비교불가", "상태": "신규"},
{"일자": "05.01", "면적": "80.99㎡", "층": 5, "가격_억": 5.45, "변동_퍼센트": 0.9, "상태": "상승"},
{"일자": "04.07", "면적": "80.99㎡", "층": 7, "가격_억": 5.4, "변동_퍼센트": -1.8, "상태": "하락"},
{"일자": "03.23", "면적": "80.99㎡", "층": 14, "가격_억": 5.5, "변동_퍼센트": -4.3, "상태": "하락"},
{"일자": "06.08", "면적": "80.99㎡", "층": 7, "가격_억": 5.75, "변동_퍼센트": -1.7, "상태": "하락"},
{"일자": "01.22", "면적": "64.62㎡", "층": 12, "가격_억": 5.15, "변동_퍼센트": 9.6, "상태": "신고가"},
{"일자": "01.05", "면적": "80.99㎡", "층": 3, "가격_억": 5.85, "변동_퍼센트": 6.6, "상태": "신고가"},
{"일자": "05.19", "면적": "64.62㎡", "층": 4, "가격_억": 4.7, "변동_퍼센트": 10.3, "상태": "신고가"},
{"일자": "05.11", "면적": "64.62㎡", "층": 2, "가격_억": 4.26, "변동_퍼센트": "비교불가", "상태": "신규"},
{"일자": "03.18", "면적": "80.99㎡", "층": 8, "가격_억": 5.49, "변동_퍼센트": "비교불가", "상태": "신규"},
{"일자": "03.18", "면적": "80.99㎡", "층": 8, "가격_억": 5.49, "변동_퍼센트": "비교불가", "상태": "신규"}
],
"거래_특이패턴": {
"신고가_거래": "거래 24건 중 5건 — 전용 64.62㎡ (약 20평) 3건 / 전용 80.99㎡ (약 24평) 1건 / 전용 115.67㎡ (약 35평) 1건. 여러 평형 분산",
"평형별_가격_편차": {
"전용 64.62㎡ (약 20평)": "2.9~5.2억 (거래 12건, 최근 39개월, 편차 7%, IQR÷중위 기준)",
"전용 80.99㎡ (약 24평)": "5.4~5.85억 (거래 9건, 최근 38개월, 편차 2.7%, 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": "+67.2% (전용 64.62㎡ (약 20평), 8층)",
"최대_하락": "-36.3% (전용 64.62㎡ (약 20평), 5층)"
},
"평형별_중간가_억": {
"전용 64.62㎡ (약 20평)": 5.15,
"전용 80.99㎡ (약 24평)": 5.85
},
"임대차": {
"월세비중": "측정 25건 중 월세 7건 (28%)",
"갱신비중": "측정 25건 중 갱신 10건 (40%)",
"평형별_전세_시세대": {
"전용 64.62㎡ (약 20평)": "2.8~2.8억 (1건)"
}
},
"근처_동네_비교": {
"단위": "매매 중간가(억) / 평당 중간가 / 측정 거래건수 / 그 기간 거래가 있던 단지 수 (은평구 안, 중형 60~85㎡, ★=지금 보는 동네)",
"기간": "2023년 2월부터 2024년 1월까지 12개월을 모아 센 값입니다",
"수색동": "1위 / 매매 10.35억 / 평당 4,029만 / 거래 43건, 단지 4곳",
"녹번동": "2위 / 매매 9.98억 / 평당 3,882만 / 거래 81건, 단지 9곳",
"★ 응암동": "3위 / 매매 8.7억 / 평당 3,425만 / 거래 186건, 단지 31곳",
"진관동": "4위 / 매매 8.4억 / 평당 3,287만 / 거래 109건, 단지 25곳",
"불광동": "5위 / 매매 8.23억 / 평당 3,250만 / 거래 52건, 단지 12곳",
"모수": "이 면적대 거래 5건 이상인 동네 10곳 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):
- "우성 입주민 후기 2024" / "우성 학군" / "우성 재건축·리모델링" / "우성 평형별 선호도"
- "응암동 교통·개발·입주 물량" / "응암동 vs 수색동 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 64.62㎡ (약 20평) · 전기간 거래 최다
5억 1,500만
중간가, 이달 1건
전용 64.62㎡ (약 20평) · 전기간 거래 최다, 이달 1건
전세
전용 64.62㎡ (약 20평) · 전기간 거래 최다
이달 거래 없음
아래 차트에서 24개월 추이를 확인하세요
전용 64.62㎡ (약 20평) · 전기간 거래 최다
월세
전용 64.62㎡ (약 20평) · 전기간 거래 최다
이달 거래 없음
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전용 64.62㎡ (약 20평) · 전기간 거래 최다
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
4건
2024
3건
● 현재
2025
7건
▲4
2026
10건
▲3
면적별 시세
2024년 1월 기준
실거래 기준
전용 64.62㎡
1건
약 20평
5억 1,500만
평당
2,635만
전용 80.99㎡
1건
약 24평
5억 8,500만
평당
2,388만
매매 거래
전 기간 24건
20평 거래 12건
전용 64.62㎡
2023년 5월부터 2026년 7월까지 8개 달에 거래가 있습니다
달을 누르면 그 달 거래가 펼쳐집니다. 거래가 2건 이하인 달은 중간값을 만들지 않고 금액을 그대로 적었습니다.
전월세 거래
전 기간
전세 42건
월세 19건
전세 20평 계약 17건
전용 64.62㎡
2023년 2월부터 2026년 5월까지 11개 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
은평구 안에서 견줍니다
중형 60~85㎡ 동네 10곳
응암동은 거래 5건 이상인 10개 동네 가운데 3번째입니다
2023년 2월부터 2024년 1월까지 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
수색동
4곳
43건
4,029만
10억 3,500만
4억 9,000만 ~ 13억 7,000만
2
녹번동
9곳
81건
3,882만
9억 9,800만
3억 ~ 11억 9,900만
3
응암동지금 보는 동네
31곳
186건
3,425만
8억 7,000만
3억 ~ 12억 6,000만
4
진관동
25곳
109건
3,287만
8억 4,000만
5억 6,000만 ~ 10억 7,500만
5
불광동
12곳
52건
3,250만
8억 2,250만
5억 1,500만 ~ 11억 5,500만
6
증산동
6곳
10건
2,782만
6억 2,600만
4억 9,500만 ~ 12억 8,000만
7
신사동
22곳
54건
2,217만
5억 6,150만
3억 4,000만 ~ 7억 9,000만
8
역촌동
12곳
16건
2,024만
4억 8,500만
2억 2,000만 ~ 7억 4,000만
9
구산동
13곳
25건
1,809만
4억 6,000만
2억 8,000만 ~ 7억 4,000만
10
갈현동
15곳
24건
1,880만
4억 3,500만
3억 2,000만 ~ 6억 4,000만
은평구 이웃 동네