diff --git a/README.md b/README.md
index ac1a493..e95eb65 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -6,7 +6,13 @@ FastAPI와 OpenAI를 활용한 부동산 자연어 검색 웹 애플리케이션
 
 - 자연어로 부동산 조건 입력
 - OpenAI API를 통한 자동 정보 추출
-- 가격, 위치, 면적, 방 수, 거래 유형 파싱
+- 추출 정보:
+  - 매물 형태 (아파트, 오피스텔, 빌라, 주택 등)
+  - 거래 유형 (전세, 월세, 매매)
+  - 가격
+  - 위치
+  - 면적
+  - 방 개수
 
 ## 설치
 
@@ -32,6 +38,8 @@ python main.py
 브라우저에서 http://localhost:20001 접속
 
 ## 입력 예시
-- "강남역 근처 전세 2억 이하 투룸"
-- "서초동 30평대 아파트 매매 10억 이하"
-- "판교 방 3개 월세 100/50"
\ No newline at end of file
+- "강남역 근처 아파트 전세 2억 이하 투룸"
+- "서초동 30평대 오피스텔 매매 10억 이하"
+- "판교 빌라 방 3개 월세 100/50"
+- "잠실 주상복합 전세 5억"
+- "분당 단독주택 매매 20억"
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/main.py b/backend/main.py
index 5ea3d7e..d61f6b3 100644
--- a/backend/main.py
+++ b/backend/main.py
@@ -8,6 +8,7 @@ import uvicorn
 
 from models import RealEstateQuery, ParsedRealEstate
 from openai_parser import OpenAIParser
+from region_converter import RegionCodeConverter
 
 load_dotenv()
 
@@ -29,6 +30,9 @@ except ValueError as e:
     print(f"Warning: {e}")
     parser = None
 
+# 지역 코드 변환기 초기화
+region_converter = RegionCodeConverter()
+
 @app.get("/")
 async def serve_index():
     """메인 페이지 제공"""
@@ -45,7 +49,13 @@ async def parse_real_estate(query: RealEstateQuery):
     
     try:
         result = await parser.parse_real_estate_query(query.text)
-        print(result)
+        
+        # 위치 정보를 시군구 코드로 변환
+        if result.location:
+            region_code, region_name = region_converter.get_region_code(result.location)
+            result.region_code = region_code
+            result.region_name = region_name
+        
         return result
     except Exception as e:
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
diff --git a/backend/models.py b/backend/models.py
index 99d825b..9121378 100644
--- a/backend/models.py
+++ b/backend/models.py
@@ -10,6 +10,9 @@ class ParsedRealEstate(BaseModel):
     price: Optional[str] = None
     location: Optional[str] = None
     area: Optional[str] = None
-    rooms: Optional[str] = None
+    rooms: Optional[int] = None
     transaction_type: Optional[str] = None  # 전세, 월세, 매매
+    property_type: Optional[str] = None  # 아파트, 오피스텔, 주택, 빌라 등
+    region_code: Optional[str] = None  # 시군구 코드 (5자리)
+    region_name: Optional[str] = None  # 매칭된 정식 지역명
     raw_text: str
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/openai_parser.py b/backend/openai_parser.py
index 0af9c15..9c8028e 100644
--- a/backend/openai_parser.py
+++ b/backend/openai_parser.py
@@ -20,16 +20,17 @@ class OpenAIParser:
         
         system_prompt = """
         당신은 부동산 정보를 추출하는 전문가입니다.
-        사용자의 자연어 입력에서 다음 정보를 추출하세요.
-        단위는 붙여서 표기하세요. :
-        1. price: 가격 (전세금, 월세, 매매가 등) (string)
-        2. location: 위치 (지역명, 동, 구 등) (string)
-        3. area: 면적 (평수, 제곱미터) (string)
-        4. rooms: 방 개수 (string)
-        5. transaction_type: 거래 유형 (전세, 월세, 매매) (string)
+        사용자의 자연어 입력에서 다음 정보를 추출하세요:
+        1. price: 가격 (전세금, 월세, 매매가 등)
+        2. location: 위치 (지역명, 동, 구 등)
+        3. area: 면적 (평수, 제곱미터 등)
+        4. rooms: 방 개수 (숫자만)
+        5. transaction_type: 거래 유형 (전세, 월세, 매매)
+        6. property_type: 매물 형태 (아파트, 오피스텔, 주택, 빌라, 원룸, 투룸, 쓰리룸, 단독주택, 다가구주택, 연립주택, 상가주택 등)
         
         JSON 형식으로만 응답하세요.
         정보가 없는 항목은 null로 표시하세요.
+        rooms는 숫자(integer)로만 표현하세요.
         """
         
         try:
@@ -44,7 +45,6 @@ class OpenAIParser:
             )
             
             result = json.loads(response.choices[0].message.content)
-            print(result)
             
             return ParsedRealEstate(
                 price=result.get("price"),
@@ -52,11 +52,13 @@ class OpenAIParser:
                 area=result.get("area"),
                 rooms=result.get("rooms"),
                 transaction_type=result.get("transaction_type"),
+                property_type=result.get("property_type"),
+                region_code=None,  # 메인 서버에서 변환
+                region_name=None,  # 메인 서버에서 변환
                 raw_text=text
             )
             
         except Exception as e:
-            print(e)
             # 에러 발생 시 기본값 반환
             return ParsedRealEstate(
                 raw_text=text,
@@ -64,5 +66,8 @@ class OpenAIParser:
                 location=None,
                 area=None,
                 rooms=None,
-                transaction_type=None
+                transaction_type=None,
+                property_type=None,
+                region_code=None,
+                region_name=None
             )
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/region_converter.py b/backend/region_converter.py
new file mode 100644
index 0000000..52dd912
--- /dev/null
+++ b/backend/region_converter.py
@@ -0,0 +1,124 @@
+import json
+import os
+from typing import Optional, Tuple
+
+class RegionCodeConverter:
+    """위치 정보를 시군구 코드로 변환하는 유틸리티"""
+    
+    def __init__(self):
+        """지역 코드 데이터 로드"""
+        base_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+        
+        # 전체 지역 코드 로드
+        with open(os.path.join(base_path, 'data', 'region_codes.json'), 'r', encoding='utf-8') as f:
+            self.full_codes = json.load(f)
+        
+        # 간략 지역 코드 로드
+        with open(os.path.join(base_path, 'data', 'region_codes_simple.json'), 'r', encoding='utf-8') as f:
+            self.simple_codes = json.load(f)
+    
+    def get_region_code(self, location: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """
+        위치 정보를 시군구 코드로 변환
+        
+        Args:
+            location: 위치 텍스트 (예: "강남구", "서울 강남", "서울특별시 강남구")
+        
+        Returns:
+            (지역코드, 매칭된 지역명) 튜플
+        """
+        if not location:
+            return None, None
+        
+        location = location.strip()
+        
+        # 1. 정확한 매칭 시도 (전체 이름)
+        for full_name, code in self.full_codes.items():
+            if location in full_name or full_name in location:
+                return code, full_name
+        
+        # 2. 간략 이름으로 매칭 시도
+        for simple_name, code in self.simple_codes.items():
+            if simple_name in location:
+                # 전체 이름 찾기
+                for full_name, full_code in self.full_codes.items():
+                    if full_code == code:
+                        return code, full_name
+                return code, simple_name
+        
+        # 3. 부분 매칭 시도 (구, 시, 군 단위)
+        location_parts = location.split()
+        for part in location_parts:
+            # 구/시/군으로 끝나는 부분 찾기
+            if part.endswith('구') or part.endswith('시') or part.endswith('군'):
+                # 간략 코드에서 찾기
+                if part in self.simple_codes:
+                    code = self.simple_codes[part]
+                    # 전체 이름 찾기
+                    for full_name, full_code in self.full_codes.items():
+                        if full_code == code and part in full_name:
+                            return code, full_name
+                    return code, part
+                
+                # 전체 코드에서 찾기
+                for full_name, code in self.full_codes.items():
+                    if part in full_name:
+                        return code, full_name
+        
+        # 4. 동 이름으로 구 추정 (주요 동 매핑)
+        dong_to_gu = {
+            # 서울 강남구
+            '역삼': '강남구', '삼성': '강남구', '청담': '강남구', '논현': '강남구', '대치': '강남구',
+            '도곡': '강남구', '개포': '강남구', '일원': '강남구', '수서': '강남구', '세곡': '강남구',
+            # 서울 서초구
+            '반포': '서초구', '서초': '서초구', '방배': '서초구', '양재': '서초구', '잠원': '서초구',
+            '우면': '서초구', '내곡': '서초구',
+            # 서울 송파구
+            '잠실': '송파구', '신천': '송파구', '석촌': '송파구', '송파': '송파구', '가락': '송파구',
+            '문정': '송파구', '장지': '송파구', '방이': '송파구', '오금': '송파구', '풍납': '송파구',
+            # 서울 강동구
+            '천호': '강동구', '성내': '강동구', '길동': '강동구', '둔촌': '강동구', '암사': '강동구',
+            '명일': '강동구', '고덕': '강동구', '상일': '강동구',
+            # 서울 노원구
+            '상계': '노원구', '중계': '노원구', '하계': '노원구', '월계': '노원구', '공릉': '노원구',
+            # 서울 양천구
+            '목동': '양천구', '신정': '양천구', '신월': '양천구',
+            # 서울 영등포구
+            '여의도': '영등포구', '당산': '영등포구', '영등포': '영등포구', '문래': '영등포구',
+            '양평': '영등포구', '신길': '영등포구', '대림': '영등포구',
+            # 서울 마포구
+            '홍대': '마포구', '합정': '마포구', '상수': '마포구', '망원': '마포구', '연남': '마포구',
+            '서교': '마포구', '공덕': '마포구', '아현': '마포구', '도화': '마포구', '용강': '마포구',
+            # 서울 성동구
+            '성수': '성동구', '왕십리': '성동구', '행당': '성동구', '금호': '성동구', '옥수': '성동구',
+            # 서울 용산구
+            '이태원': '용산구', '한남': '용산구', '동빙고': '용산구', '서빙고': '용산구', '이촌': '용산구',
+            '한강로': '용산구', '효창': '용산구', '용문': '용산구',
+            # 서울 종로구
+            '광화문': '종로구', '종로': '종로구', '인사동': '종로구', '삼청': '종로구', '평창': '종로구',
+            '부암': '종로구', '무악': '종로구', '교남': '종로구',
+            # 서울 중구
+            '명동': '중구', '충무로': '중구', '을지로': '중구', '남대문': '중구', '회현': '중구',
+            '필동': '중구', '장충': '중구', '신당': '중구', '다산': '중구',
+            # 경기도 성남시 분당구
+            '판교': '분당구', '정자': '분당구', '서현': '분당구', '수내': '분당구', '야탑': '분당구',
+            '이매': '분당구', '분당': '분당구', '구미': '분당구', '금곡': '분당구',
+            # 경기도 용인시
+            '동백': '기흥구', '보정': '기흥구', '죽전': '수지구', '수지': '수지구',
+            # 경기도 수원시
+            '영통': '영통구', '광교': '영통구', '원천': '영통구', '매탄': '영통구',
+            # 경기도 고양시
+            '일산': '일산동구', '백석': '일산동구', '마두': '일산서구', '주엽': '일산서구'
+        }
+        
+        for dong, gu in dong_to_gu.items():
+            if dong in location:
+                if gu in self.simple_codes:
+                    code = self.simple_codes[gu]
+                    # 전체 이름 찾기
+                    for full_name, full_code in self.full_codes.items():
+                        if full_code == code:
+                            return code, full_name
+                    return code, gu
+        
+        return None, None
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/project_logs.txt b/docs/project_logs.txt
index 850dd0c..b05fe78 100644
--- a/docs/project_logs.txt
+++ b/docs/project_logs.txt
@@ -47,6 +47,50 @@
 - docs/project_plan.md 업데이트 (API 가이드 문서 추가)
 - 웹 검색 및 브라우저를 통한 실제 API 정보 수집
 
+[2025-08-19 13:40:37] 위치 정보를 시군구 코드로 변환하는 기능 추가 완료
+- backend/region_converter.py 생성
+  - RegionCodeConverter 클래스 구현
+  - 전체 지역명, 간략 지역명, 동 이름 매칭
+  - 100개 이상의 주요 동 이름 매핑
+- backend/models.py 수정
+  - region_code, region_name 필드 추가
+- backend/main.py 수정
+  - 지역 코드 변환기 적용
+  - OpenAI 파싱 후 자동 변환
+- backend/openai_parser.py 수정
+  - 새 필드 추가
+- frontend/script.js 수정
+  - 지역 코드 표시 기능 추가
+- frontend/style.css 수정
+  - 지역 코드 스타일 추가
+- 변환 우선순위:
+  1. 정확한 전체 이름 매칭
+  2. 간략 이름 매칭
+  3. 구/시/군 단위 부분 매칭
+  4. 동 이름으로 구 추정
+
+[2025-08-19 13:36:33] 위치 정보를 시군구 코드로 변환하는 기능 추가 시작
+- 위치 텍스트를 행정표준코드로 변환
+- region_codes.json 파일 활용
+
+[2025-08-19 13:30:01] 매물 형태 필드 추가 작업 완료
+- backend/models.py: property_type 필드 추가
+- backend/openai_parser.py: 
+  - 시스템 프롬프트에 property_type 추가
+  - 아파트, 오피스텔, 빌라, 주택 등 구분
+  - rooms 타입을 integer로 수정
+- frontend/script.js: 결과 표시에 매물 형태 추가
+- frontend/index.html: 예시 텍스트에 매물 형태 포함
+- README.md: 기능 설명 및 예시 업데이트
+- 추출 가능한 매물 형태:
+  - 아파트, 오피스텔, 빌라, 원룸, 투룸
+  - 단독주택, 다가구주택, 연립주택
+  - 주상복합, 상가주택 등
+
+[2025-08-19 13:27:22] 매물 형태 필드 추가 작업 시작
+- 분석 결과에 property_type 필드 추가
+- 아파트, 오피스텔, 주택, 빌라 등 구분
+
 [2025-08-19 13:15:44] 한국 시군구 코드 JSON 파일 생성 작업 완료
 - data 폴더 생성
 - data/region_codes.json 생성 (전체 시군구 코드)
diff --git a/frontend/index.html b/frontend/index.html
index 6c96eec..169fa16 100644
--- a/frontend/index.html
+++ b/frontend/index.html
@@ -15,18 +15,21 @@
         
         <main>
             <div class="search-section">
-                <textarea id="searchInput" placeholder="예: 강남역 근처 전세 2억 이하 투룸 찾아줘
-서초동 30평대 아파트 매매 10억 이하
-방 3개짜리 월세 100/50 이하 판교"></textarea>
+                <textarea id="searchInput" placeholder="예: 강남역 근처 아파트 전세 2억 이하 투룸
+서초동 30평대 오피스텔 매매 10억 이하
+판교 빌라 방 3개 월세 100/50
+역삼동 원룸 오피스텔 전세 1억5천"></textarea>
                 <button id="searchBtn" onclick="parseQuery()">분석하기</button>
             </div>
             
             <div class="examples">
                 <h3>입력 예시:</h3>
                 <div class="example-chips">
-                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">강남 전세 3억 방 2개</span>
-                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">판교 30평 아파트 매매</span>
-                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">서초동 월세 200/100</span>
+                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">강남 아파트 전세 3억 방 2개</span>
+                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">판교 30평 오피스텔 매매</span>
+                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">서초동 빌라 월세 200/100</span>
+                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">잠실 주상복합 전세 5억</span>
+                    <span class="chip" onclick="setExample(this)">분당 단독주택 매매 20억</span>
                 </div>
             </div>
             
diff --git a/frontend/script.js b/frontend/script.js
index 9476df6..b6488bf 100644
--- a/frontend/script.js
+++ b/frontend/script.js
@@ -48,6 +48,12 @@ function displayResults(data) {
     
     let html = '';
     
+    if (data.property_type) {
+        html += `<div class="result-item">
+            <strong>매물 형태:</strong> ${data.property_type}
+        </div>`;
+    }
+    
     if (data.transaction_type) {
         html += `<div class="result-item">
             <strong>거래 유형:</strong> ${data.transaction_type}
@@ -64,6 +70,14 @@ function displayResults(data) {
         html += `<div class="result-item">
             <strong>위치:</strong> ${data.location}
         </div>`;
+        
+        // 지역 코드가 있으면 표시
+        if (data.region_code) {
+            html += `<div class="result-item">
+                <strong>지역 코드:</strong> ${data.region_code}
+                ${data.region_name ? ` (${data.region_name})` : ''}
+            </div>`;
+        }
     }
     
     if (data.area) {
@@ -74,7 +88,7 @@ function displayResults(data) {
     
     if (data.rooms) {
         html += `<div class="result-item">
-            <strong>방 개수:</strong> ${data.rooms}
+            <strong>방 개수:</strong> ${data.rooms}개
         </div>`;
     }
     
diff --git a/frontend/style.css b/frontend/style.css
index 855c4ca..ff797c0 100644
--- a/frontend/style.css
+++ b/frontend/style.css
@@ -131,6 +131,15 @@ header p {
     width: 100px;
 }
 
+.result-item .code-badge {
+    background: #f0f0f0;
+    padding: 2px 8px;
+    border-radius: 4px;
+    font-family: monospace;
+    font-size: 0.9em;
+    margin-left: 10px;
+}
+
 .loading {
     text-align: center;
     padding: 40px;