지사동

지사동 동네의 시장·임대차·거주환경 신호를 종합 진단해주세요.

[제 상황] (선택 — 비우면 중립 진단)
- 목적: 예) 거주 검토 / 이사 후보 / 단순 파악

아래 정제 데이터(신나게마을 sinnake-town.com 가공)는 이 동네의 "현재 신호"입니다. 당신의 일은 이 신호를 다시 읽어주는 게 아니라, 웹에서 유관 정보를 수집해 신호와 결합하고, 이 동네가 지금 어떤 국면인지 해석하는 것입니다.

1단계 (데이터만, 아직 웹 X): 정제 데이터로 이 동네 국면을 먼저 읽기 (개별 수치 말고 시장·임대차·환경 신호 조합). 데이터가 한 방향 안 모이면 억지 단일서사 말고 '혼재/판단보류'. 임대차 거래 범위는 세그먼트(전세/월세/순수월세)별 분포 — 다른 세그먼트의 최저끼리(최저 보증금+최저 월)를 한 매물로 합성하지 말 것. 중위 보증금은 반전세·순수월세가 섞인 중간값이라 "전형 월세"가 아니며, 보증금 중위와 월 중위도 같은 계약의 값이 아니다
2단계 (웹=원인·반증): 1단계 국면을 들고 웹에서 원인 후보만 찾기 — 평판이 아니라 신호의 원인 후보:
   - 이 동네/시군구의 입주 물량·공급 일정 (최근과 향후)
   - 재건축·개발·교통 진행 상황
   - 시장 전체에 걸린 정책 변수 (대출 규제 등, 최근 6개월)
   - 학군·생활 인프라 변화
   + 데이터와 충돌하는 반증. 못 찾으면 "원인 웹 미확인"(지어내기 X)
3단계 (가설=핵심): 데이터 국면을 설명하는 경쟁 가설 2~3개. 각 가설=데이터 근거+원인 메커니즘+웹 근거(없으면 "원인 웹 미확인, 데이터 기반 잠정")+반증. 얄팍한 "~있음" 금지
4단계: 거주환경 해석 — 미세먼지(환경부 등급)·폭염/한파/열대야를 시도 평균·이웃 동네와 대비해 이 동네의 상대 위치와 생활 함의(냉난방 부담, 야외활동 등)를 짚을 것. 환경은 원인 추적보다 "여기 사는 경험"의 관점으로
5단계: 관점별 확인 포인트 (실거주 검토/전세 세입자/단순 관찰, "다음에 확인할 것"을 질문형으로)
6단계: 이 데이터와 웹 정보로도 답할 수 없는 것 1~2개를 정직하게 명시

[정제 데이터] 2023년 6월 기준 지사동
```json
{
  "동네" : "지사동",
  "기준월" : "2023-06",
  "행정범위" : "읍면동",
  "측정신호" : "측정 신호 · 환경 · 거래 · 전세",
  "매매" : {
    "중위가_억" : 1.5967,
    "최저_억" : 1.3,
    "최고_억" : 2.5,
    "거래량_건" : 13,
    "전월거래량_건" : 25,
    "상승_건" : 2,
    "하락_건" : 1,
    "전월대비_퍼센트" : -48.0,
    "전세가율_퍼센트" : 76.63,
    "전세중위가_억" : 1.2333,
    "면적대_건수" : {
      "소형" : 9,
      "중형" : 4,
      "대형" : 0
    },
    "시도평균_중위가_억" : 3.314597,
    "시도평균_전세가율_퍼센트" : 63.35
  },
  "매매_거래_구성" : {
    "총거래건수" : 13,
    "거래단지수" : 3,
    "상위단지" : [ "협성·DS엘리시안 (7건·54%)", "지사과학삼정그린코아 (3건·23%)", "지사금강펜테리움 (3건·23%)" ]
  },
  "임대차" : {
    "전세거래_건" : 24,
    "월세거래_건" : 16,
    "총거래_건" : 40,
    "신규_건" : 31,
    "갱신_건" : 7,
    "갱신율_퍼센트" : 17.5,
    "갱신청구권사용_퍼센트" : 100.0,
    "평균갱신증액률_퍼센트" : -8.96,
    "월세비중_퍼센트" : 40.0,
    "평균월세_만원" : 47,
    "전월세전환_건" : 1,
    "전세_보증금_범위_만원" : {
      "최저" : 9300,
      "중위값" : 12000,
      "최고" : 17000,
      "건수" : 24
    },
    "월세_보증금_범위_만원" : {
      "최저" : 1000,
      "중위값" : 1000,
      "최고" : 10000,
      "건수" : 16
    },
    "월세_월납입_범위_만원" : {
      "최저" : 10,
      "중위값" : 55,
      "최고" : 65,
      "건수" : 16
    },
    "주의" : "최저 보증금 거래와 최저 월 납입 거래는 서로 다름. 두 최저를 한 매물 조건으로 보지 말 것",
    "깡통전세_권고선_퍼센트" : 80
  },
  "임대차_거래_구성" : {
    "전세" : {
      "총거래건수" : 24,
      "거래단지수" : 3,
      "상위단지" : [ "지사과학삼정그린코아 (8건·33%)", "지사금강펜테리움 (8건·33%)", "협성·DS엘리시안 (8건·33%)" ]
    },
    "월세" : {
      "총거래건수" : 16,
      "거래단지수" : 3,
      "상위단지" : [ "지사과학삼정그린코아 (6건·38%)", "협성·DS엘리시안 (6건·38%)", "지사금강펜테리움 (4건·25%)" ]
    },
    "비고" : "전세가율·월세 수치의 단지 쏠림(표본 왜곡) 검증용"
  },
  "거주환경" : {
    "PM2.5_월평균" : 16.51,
    "환경부등급" : "보통",
    "PM2.5_최고" : 32.58,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "PM2.5_매우나쁨일수" : 0,
    "PM10_월평균" : 23.44,
    "PM10_나쁨일수" : 0,
    "측정일수_대기" : 30,
    "측정일수_날씨" : 30,
    "평균기온" : 22.04,
    "평균최고기온" : 26.93,
    "평균최저기온" : 17.92,
    "최고기온" : 31.30,
    "최저기온" : 12.70,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0,
    "호우일수" : 0,
    "최대일강수량_mm" : 43.00,
    "평균풍속" : 1.78,
    "시도평균_폭염일수" : 0.0,
    "겨울_평균기온" : "3.7°C",
    "부가대기" : {
      "오존_ppm" : 0.0395,
      "이산화질소_ppm" : 0.0140,
      "아황산가스_ppm" : 0.0027,
      "일산화탄소_ppm" : 0.25
    }
  },
  "이달의_동네신호" : [ {
    "분류" : "환경",
    "신호" : "시도 내 폭염 일수 상위 10% (여름)",
    "기준" : "시도",
    "모수신뢰도" : "측정 30일 중 폭염(일 최고기온 33℃ 이상) 0일 (평소 기준 0일) / 이 라벨이 붙은 동네 — 전국 1410곳 / 데이터 적은 달"
  } ],
  "종합진단" : {
    "거주_사실" : [ "매매 중간가 3억 미만", "PM2.5 월평균 16.5㎍/㎥ · 나쁨 0일", "한파 0일 · 폭염 0일" ],
    "전세_요약" : "전세가율 76.6% · 갱신 증액률 -9.0% (법정 상한 5%)",
    "매매_추세" : "상승 거래 비율 67% · 전세가율 76.6%"
  },
  "안전지수" : {
    "전세가율_퍼센트" : 76.63,
    "상승_건" : 2,
    "하락_건" : 1,
    "방향비교_거래수" : 3,
    "거래량_건" : 13,
    "갱신증액률_퍼센트" : -8.96,
    "비고" : "방향비교_거래수=직전 거래와 비교돼 상승/하락 방향이 매겨진 거래 수(상승+하락의 분모). 그 달 전체 매매 거래수·거래된 단지 수와는 다른 모수."
  },
  "이웃동네" : [ {
    "이름" : "명지동",
    "중위가_억" : 4.6137,
    "전세가율_퍼센트" : 60.99,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "거래량_건" : 113,
    "순위" : 1
  }, {
    "이름" : "신호동",
    "중위가_억" : 1.955,
    "전세가율_퍼센트" : 85.93,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "거래량_건" : 2,
    "순위" : 2
  }, {
    "이름" : "화전동",
    "중위가_억" : 1.84,
    "전세가율_퍼센트" : 76.09,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "거래량_건" : 1,
    "순위" : 3
  }, {
    "이름" : "대저1동",
    "중위가_억" : 1.6,
    "전세가율_퍼센트" : 90.63,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "거래량_건" : 1,
    "순위" : 4
  }, {
    "이름" : "지사동 (현재)",
    "중위가_억" : 1.5967,
    "전세가율_퍼센트" : 76.63,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "거래량_건" : 13,
    "순위" : 5
  }, {
    "이름" : "생곡동",
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "순위" : 6
  }, {
    "이름" : "구랑동",
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "순위" : 7
  }, {
    "이름" : "미음동",
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "순위" : 8
  }, {
    "이름" : "범방동",
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "순위" : 9
  }, {
    "이름" : "동선동",
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "순위" : 10
  } ],
  "가치지역" : [ {
    "이름" : "지사동",
    "중위가_억" : 1.5967,
    "전세가율_퍼센트" : 76.63,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "배지" : [ "공기질 최우수", "가성비 1위" ]
  }, {
    "이름" : "대저1동",
    "중위가_억" : 1.6,
    "전세가율_퍼센트" : 90.63,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "배지" : [ "공기질 최우수", "저가 진입" ]
  }, {
    "이름" : "화전동",
    "중위가_억" : 1.84,
    "전세가율_퍼센트" : 76.09,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "배지" : [ "공기질 최우수", "진입장벽 낮음" ]
  }, {
    "이름" : "신호동",
    "중위가_억" : 1.955,
    "전세가율_퍼센트" : 85.93,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "배지" : [ "공기질 최우수" ]
  }, {
    "이름" : "명지동",
    "중위가_억" : 4.6137,
    "전세가율_퍼센트" : 60.99,
    "PM2.5_나쁨일수" : 0,
    "배지" : [ "공기질 최우수" ]
  } ],
  "거래내역_매매_최근5건" : [ {
    "일자" : "2023-06-30",
    "단지" : "지사금강펜테리움",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 17,
    "가격" : "1억 3,400만",
    "변동" : "▼ -2,750만",
    "직전" : "직전 1억 6,150만 (2023.01)"
  }, {
    "일자" : "2023-06-27",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 22,
    "가격" : "1억 4,900만",
    "변동" : "▼ -1,100만",
    "직전" : "직전 1억 6,000만 (2023.06)"
  }, {
    "일자" : "2023-06-26",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 7,
    "가격" : "1억 6,500만",
    "변동" : "▲ +1,650만",
    "직전" : "직전 1억 4,850만 (2023.06)",
    "직전최고" : "직전최고 1억 6,000만 (2023.04)"
  }, {
    "일자" : "2023-06-26",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 13,
    "가격" : "1억 6,000만",
    "변동" : "▲ +1,000만",
    "직전" : "직전 1억 5,000만 (2023.06)",
    "직전최고" : "직전최고 1억 5,850만 (2023.03)"
  }, {
    "일자" : "2023-06-26",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 21,
    "가격" : "1억 5,000만",
    "변동" : "▼ -1,000만",
    "직전" : "직전 1억 6,000만 (2023.05)"
  } ],
  "거래내역_전세_최근5건" : [ {
    "일자" : "2023-06-30",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 7,
    "보증금" : "1억 2,000만",
    "계약구분" : "신규"
  }, {
    "일자" : "2023-06-27",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 11,
    "보증금" : "1억 3,500만",
    "계약구분" : "갱신"
  }, {
    "일자" : "2023-06-27",
    "단지" : "지사과학삼정그린코아",
    "면적" : "66㎡",
    "층" : 9,
    "보증금" : "1억 5,000만",
    "계약구분" : "신규"
  }, {
    "일자" : "2023-06-27",
    "단지" : "지사과학삼정그린코아",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 15,
    "보증금" : "1억 3,000만",
    "계약구분" : "신규"
  }, {
    "일자" : "2023-06-27",
    "단지" : "지사과학삼정그린코아",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 5,
    "보증금" : "1억 2,000만",
    "계약구분" : "신규"
  } ],
  "거래내역_월세_최근5건" : [ {
    "일자" : "2023-06-30",
    "단지" : "지사과학삼정그린코아",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 10,
    "보증금" : "1억",
    "월세" : "20만",
    "계약구분" : "신규"
  }, {
    "일자" : "2023-06-26",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 4,
    "보증금" : "7,000만",
    "월세" : "30만",
    "계약구분" : "갱신"
  }, {
    "일자" : "2023-06-26",
    "단지" : "지사금강펜테리움",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 9,
    "보증금" : "2,000만",
    "월세" : "45만",
    "계약구분" : "신규"
  }, {
    "일자" : "2023-06-24",
    "단지" : "지사금강펜테리움",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 11,
    "보증금" : "1,000만",
    "월세" : "50만",
    "계약구분" : "신규"
  }, {
    "일자" : "2023-06-23",
    "단지" : "협성·DS엘리시안",
    "면적" : "60㎡",
    "층" : 8,
    "보증금" : "1,000만",
    "월세" : "60만",
    "계약구분" : "신규"
  } ],
  "참고기준" : {
    "전세가율_깡통권고선" : "80% (HUG 전세보증 기준)",
    "PM2.5_환경부등급_기준" : "좋음 <15 · 보통 <35 · 나쁨 <75 · 매우 나쁨 ≥75 (㎍/㎥)"
  }
}
```

[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) 관점별 다음 확인 포인트.
[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] 동네 이름을 다른 동네로 바꿔도 성립하는 문장은 일반론이므로 금지. 모든 해석 문단은 이 동네의 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) ②데이터 국면 해석(웹 전, 데이터만: 시장·임대차·환경 신호 조합이 가리키는 국면. 임대차 범위 인용 시 세그먼트 건수 동반, 건수<5는 "거래 적음·참고만" 단정 금지) ③경쟁 가설 2~3개(핵심) — 각 가설 '데이터 근거 / 원인 메커니즘 / 웹 근거 or 원인 웹 미확인 잠정 / 반증', 얄팍한 보강 불릿 금지 ④거주환경 해석(2~3문장: 환경부 등급 + 시도평균·이웃 대비 + 생활 함의. 환경 중심형은 이 섹션이 본문) ⑤관점별 확인 포인트(실거주/전세 세입자/단순 관찰, 질문형) ⑥이 데이터로 답할 수 없는 것(1~2개) ⑦출처 URL 목록