삼계동 을지뷰어빌102동 아파트 실거래분석 정보(2026.01.29 Update)
2026-01-29
데이터로 그려보는 2026년 아파트 실거래가 분석 디아파트(DAPT.kr)입니다.
경상남도 김해시 삼계동에 위치한 을지뷰어빌102동 아파트입니다.
- 건축년도는
2013년이며2026년 01월 29일기준14년차의중간연차아파트(으)로
총NA세대로 이루어져 있습니다.
- 작년 1월 이후 최근 1년간 거래량은 1건으로, 전체 세대수 대비 약 NA 거래회전율을 보였습니다.
- 이전 1년(2024.01~2025.01) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
- 이는 경상남도내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 김해시에서는 상위 ****에 해당하는 수준이니 참고 바랍니다.
- 이전 1년(2024.01~2025.01) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
※ 리포트는 공공데이터를 이용한 시스템을 통해 자동생성되며, 국토부에 실거래가가 등록되면 본 리포트의 내용이 수시로 업데이트됩니다.
베타 서비스 중 오류가 있을 수 있으니 반드시 실제 데이터를 확인해주세요.
최신 실거래가 데이터가 누락됐거나 추가 확인이 필요하다면 아래 버튼으로 간단히 요청해주세요.
“삼계 을지뷰어빌102동 아파트” 매매가격/실거래가 분석 정보
단지 기본 정보입니다.
[주의] 거래량이 매우 적은 아파트입니다. 차트를 그리기 위한 정보가 부족할 수 있습니다.
※ 현재 관련 정보를 매칭 중입니다.
- 도로명 주소 경상남도 김해시 김해대로 1830-2
- 번지형 주소 경상남도 김해시 삼계동 301-2 🗺️ (새창)
| 연도＼면적 | 85 |
|---|---|
| 2026 | 1.2억 |
| 2017 | 1.82억 |
| 2016 | 1.7억 |
| 2015 | 1.79억 |
| 2014 | 1.79억 |
| 2013 | 1.94억 |
| 전용면적(㎡) | date | price | |
|---|---|---|---|
| Min. :84.31 | Min. :2013-09-10 | Min. :12000 | |
| 1st Qu.:84.31 | 1st Qu.:2014-04-19 | 1st Qu.:17800 | |
| Median :84.31 | Median :2014-05-26 | Median :18000 | |
| Mean :84.31 | Mean :2015-02-27 | Mean :17836 | |
| 3rd Qu.:84.31 | 3rd Qu.:2015-01-09 | 3rd Qu.:18200 | |
| Max. :84.31 | Max. :2026-01-27 | Max. :19650 |
평형별 최고가 기록입니다.
- 모든 날짜는 국토부에 실거래 신고된
계약일자기준입니다. - 전용면적이 소수점 차이로 세분화된 경우가 있어 약 2평씩 한 그룹으로 묶었습니다.
이어지는 차트는 모두 이러한올림 구간면적을 기준으로 합니다.- 예시1) 국민주택 규모/30평대: 81, 82.9, 84.5 ☞ 85
- 예시2) 20평대: 56.84, 59.1, 59.98 ☞ 60
| 전용면적(㎡) | 매매가 | 계약일 | 층수 |
|---|---|---|---|
| 85 | 1.96억 | 2013-09-10 | 9 |
가격 예상(회귀분석)
총 거래건 일람 및 을지뷰어빌102동 아파트의 실거래가격 변화 그래프입니다.
각 평형대별 최고가는 컬러 라벨로 표시했으며, 붉은색 숫자는 기존 추세를 고려했을 때 거래 가능성 있는 금액대입니다.
최근 급등한 경우 직전 매매가 영향으로 다소 낮게 계산될 수 있습니다.
아파트 가격에 큰 영향을 미치는 정책요소나 경제지표를 일절 고려치 않고 회귀식으로 도출한 숫자이므로 참고용으로만 활용 바랍니다.
- 활용 예
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 실거래가 등재가 늦는 경우 예상치
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 비슷한 시기임에도 금액 차이가 큰 1층은 가중치를 적용하여 계산에 활용했습니다.
※ 현재 분석에 필요한 정보를 추가 확보 중입니다.
![[김해시] 삼계 을지뷰어빌102동 아파트(2013) 회귀선 예측](../assets/figure/JdA321_plot1.webp)
가격변동 추세 및 흐름도
한눈에 알아보는 월별 평균가격 변화 그래프입니다.
전용면적별 거래 기록을 점으로 나타내 과거의 추세를 알 수 있으나 새로운 인사이트는 얻기 어렵다는 한계가 있습니다.
- 각 월별로 거래된 금액의 평균값을 하나의 선 그래프(line chart)로 시각화했습니다.
- 하단에 이어지는 거래량 막대차트(bar chart)와 함께 비교해보는 것이 좋습니다.
84.31㎡ 최근 실거래 내역 (28건)
| 거래일 | 전용면적(㎡) | 층 | 거래금액 |
|---|---|---|---|
| 2026-01-27 | 84.31 | 2 | 1.2억 ▼ |
| 2017-05-01 | 84.31 | 10 | 1.8억 - |
| 2016-11-17 | 84.31 | 5 | 1.8억 ▲ |
| 2016-10-06 | 84.31 | 1 | 1.6억 ▼ |
| 2015-11-16 | 84.31 | 2 | 1.7억 ▼ |
| 2015-10-01 | 84.31 | 10 | 1.8억 ▼ |
| 2015-04-18 | 84.31 | 9 | 1.9억 ▲ |
| 2014-12-08 | 84.31 | 1 | 1.7억 - |
| 2014-08-14 | 84.31 | 1 | 1.7억 ▼ |
| 2014-08-05 | 84.31 | 2 | 1.8억 |
면적별 구분 라인차트
확대 차트(최근 5년 한정, 위 차트 사각형 부분)
면적별 거래량 추세
월별 거래량 흐름의 최근 5개년 확대 차트입니다.
추가 정보
데이터 확보 중입니다.
□ 근처 지하철역
(TBD)
□ 주변 학군 정보
(TBD)
주변 단지 모아보기
삼계 을지뷰어빌102동 아파트 가 위치한 김해시 근방 1km 범위 내 총 22 개 아파트
을지뷰어빌101동 준신축 2013 년
명지세인트빌 기존 2008 년
김해북부두산위브 기존 2005 년
화정마을부영6차 기존 2003 년
화정마을1단지 기존 2003 년
화정마을부영1차 기존 2002 년
삼계구산아이파크1단지 준신축 2013 년
김해북부7차부영 기존 2005 년
김해장신대역양우내안애 준신축 2013 년
화정마을부영2차 기존 2002 년
동신 기존 1994 년
화정마을아이파크가야 기존 2004 년
해반천한라비발디 준신축 2020 년
동원로얄듀크 기존 2005 년
분성마을현대I1 기존 2001 년
리첸퍼스트 준신축 2017 년
화정마을부영3차 기존 2002 년
삼계구산아이파크2단지 준신축 2013 년
분성마을현대I3 기존 2003 년
분성마을4단지한솔솔파크 기존 2005 년
구지마을3단지푸르지오 기존 2007 년
한일유앤아이 기존 2004 년
요약 리포트
데이터 기반
을지뷰어빌102동 아파트의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.
- 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 1가지 평형대(~85)가 있으며
수요가 가장 많은 국민주택규모의 최고가 거래는 각각
20평형대 (층, 만 원),
국민평형인 30평형대는 (층, 만 원)에 기록했습니다.- 1) 흔히 사용하는 ’평’단위로 보면 공급면적 2평(6.6㎡)에 전용률(70~80%)을 곱해 5㎡로 평형대를 구분했습니다.
- 계산식 : 6.6 × 76% ≒ 5.016㎡
- 최고가 거래 이후 보다 낮은 금액으로 거래된 기록이 있었습니다.
❓ 을지뷰어빌102동 아파트의 주소와 위치는 어디인가요?
을지뷰어빌102동 아파트는 경상남도 김해시 삼계동 301-2번지에 위치한 아파트입니다.
❓ 이 아파트의 주요 평형은 무엇인가요?
거래가 가장 활발한 평형은 전용 84.3㎡입니다.
❓ 최근 거래는 언제 있었나요?
가장 최근 거래일은 2026년 01월 27일입니다.
디아파트 실거래가 정보 공유하기
새로운 매매 정보가 입수되면 최신 실거래를 기반으로 업데이트 됩니다.
관심단지를 확인하셨다면 본 페이지를 즐겨찾기에 추가해주세요.
(스레드와 페이스북에서 @디아파트 페이지에 Like/Follow하면 업데이트되는 소식을 받아보실 수 있습니다.)
데이터정리/글=디아파트
©dapt.kr
Tag : #삼계을지뷰어빌102동아파트,#을지뷰어빌102동아파트,#경상남도김해시삼계동,#14년차중간연차아파트,#경상남도김해시삼계동301-2,#경상남도김해시김해대로1830-2,#2026년01월29일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망