KR20200025975A - Method for caculating business density index and system for supporting the establishment using the same - Google Patents

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KR20200025975A KR1020180130744A KR20180130744A KR20200025975A KR 20200025975 A KR20200025975 A KR 20200025975A KR 1020180130744 A KR1020180130744 A KR 1020180130744A KR 20180130744 A KR20180130744 A KR 20180130744A KR 20200025975 A KR20200025975 A KR 20200025975A
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Abstract

The present invention provides a startup support system. More specifically, the present invention relates to a method for calculating an overcrowding index which provides useful information for starting a business by calculating an overcrowding index using a distance between stores and analyzing relative commercial areas, and a business establishment support system using the same. According to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a method for calculating the overcrowding index which can expect more accurate results by measuring the overcrowding index of a business type according to a distance between other stores already existing in a specific area and an attribute value assigned to each store, and useful information can be provided to a prospective entrepreneur by providing recommendation information for starting a business using the method.

Description

과밀지수 산출방법 및 이를 이용한 창업 지원 시스템{METHOD FOR CACULATING BUSINESS DENSITY INDEX AND SYSTEM FOR SUPPORTING THE ESTABLISHMENT USING THE SAME}Overcrowding index calculation method and start-up support system using the same {METHOD FOR CACULATING BUSINESS DENSITY INDEX AND SYSTEM FOR SUPPORTING THE ESTABLISHMENT USING THE SAME}

본 발명은 창업 지원 시스템으로서, 점포 간 거리를 이용하여 과밀지수를 산출하고 상대 상권을 분석함으로써 창업에 유용한 정보를 제공하는 과밀지수 산출방법 및 이를 이용한 창업 지원 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a start-up support system, a method for calculating an overcrowded index that provides useful information for start-up by calculating the overcrowdness index using the distance between stores and analyzing the relative business area, and a start-up support system using the same.

종래, 공지된 오프라인상의 점포 개설을 위한 입지 및 상권 분석 방법에 의하면 정보 획득을 위해 직접 현장을 답사하거나 관공서를 개별 방문하였으며, 창업을 희망하는 개인 등은 창업 컨설팅 업체 등을 통해 높은 비용을 부담하고 상권 분석 정보를 얻는 형태가 일반적이었다.Conventionally, according to a well-known offline location and commercial analysis method for opening a store, a person visited a site or visited a public office in order to obtain information, and individuals who wish to start a business bear a high cost through a start-up consulting company. Obtaining commercial analysis information was common.

그러나, 이렇게 획득한 정보는 그 정확도에서 한계가 있다. 예컨대 자신의 점포 위치가 행정동 영역의 제일 윗부분에 위치하더라도 시장의 크기를 가늠해 볼 수 있는 인구 수와 사업체 수 정보는 행정동 단위로 구성되어 있어 자신이 속한 점포의 상권 규모와는 현실성이 결여될 수밖에 없었다.However, the information thus obtained is limited in its accuracy. For example, even if their location is located at the top of the administrative building, the information on the number of people and businesses that can measure the size of the market consists of administrative building units, which could not help but lack the realism of the size of the business. .

공개특허공보 제10-2007-0028844호에서는 한 업종이 특정지역에 대해 과밀성을 가지는가의 여부를 판단하기 위해 '업종밀집지수'를 사용하는 예를 제시하고 있다. 여기서 업종밀집지수는 현재 점포수를 해당상권의 특정 업종 적정 점포수로 나눈 것으로, 이렇게 특정 지역 내의 점포수 만으로 업종의 과밀도를 측정하는 방법은 업체 간의 거리가 고려되지 않은 방법이다.Korean Patent Publication No. 10-2007-0028844 discloses an example of using an 'industrial density index' to determine whether an industry has overcrowding in a specific region. Here, the industry density index is the current number of stores divided by the appropriate number of stores in a particular business area. Thus, the method of measuring the overdensity of the industry by only the number of stores in a specific region does not take the distance between companies into consideration.

따라서, 도 1에 나타낸 바와 같이 동일한 크기의 지역 내에 동일한 점포 수가 존재하는 경우에는 과밀성이 동일하다고 판단되며, 실제 과밀성 차이를 나타낼 수 없다는 한계가 있다.Accordingly, as shown in FIG. 1, when the same number of stores exists in the same sized area, it is determined that overcrowding is the same, and there is a limitation that an actual overcrowding difference cannot be represented.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 과밀도를 계산하는 지역 범위가 건물단위로 작아져야 하는데, 이러한 과밀도 산출방법을 적용하는 것은 실질적으로 불가능하다고 할 수 있다.In order to solve this problem, the area range for calculating overdensity should be reduced by building units, and it is practically impossible to apply such an overdensity calculation method.

또한, 도 2에 나타낸 바와 같이 동일한 범위 내에서 신규 점포(m)가 어디에 위치하든 과밀도의 변화가 없기 때문에 예비창업자에게 특정 지역 내에서 적합한 창업 위치정보를 제공하기 어렵다는 문제가 있다.In addition, as shown in FIG. 2, there is a problem in that it is difficult to provide suitable entrepreneurship location information to a prospective entrepreneur within a specific region because there is no change in overdensity where the new store m is located within the same range.

공개특허공보 제10-2007-0028844호(공개일자: 2007.03.13.)Publication No. 10-2007-0028844 (published date: March 13, 2007)

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명은 특정 지역의 상권을 분석하기 위해 활용되는 과밀지수를 산출하는 방법에 있어서, 점포간 거리를 고려함으로써 실질적인 과밀성의 차이점을 보다 정확하게 제시할 수 있는 과밀지수 산출방법 및 이를 이용한 창업 지원 시스템을 제공하는 것이 과제이다.The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, the present invention is a method of calculating the overcrowding index used to analyze the commercial area of a particular area, by presenting the difference between the actual overcrowding more accurately by considering the distance between stores The task is to provide an overcrowding index calculation method and a start-up support system using the same.

전술한 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 이용한 창업 지원 시스템은 사용자 단말로부터 점포 입점 예상 지역을 입력받고, 상기 예상 지역에 대한 과밀지수를 제공하는 웹 페이지를 온라인 상에 게시하는 웹 페이지 제공부, 상기 예상 지역 내 위치하는 복수의 점포간 위치 데이터에 대응하여 과밀지수를 산출하는 과밀지수 지수 산출기, 상기 예상 지역에 대한 과밀지수, 상기 예상 지역 내 임의의 위치에 점포가 입점하는 경우의 과밀지수를 비교하여 선정된 입점 추천 위치에 따른 추천정보를 제공하는 추천정보 제공부, 상기 위치 데이터를 포함하고 상기 과밀지수의 산출에 요구되는 데이터를 데이터 베이스로부터 추출 및 제공하는 데이터 제공부를 포함할 수 있다.In order to solve the above-mentioned problems, a start-up support system using the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention receives a store entry predicted area from the user terminal, and provides a web page that provides the overcrowded index for the predicted area online Web page providing unit for posting on, the overcrowded index index calculator for calculating the overcrowded index corresponding to the location data between a plurality of stores located in the expected area, the overcrowded index for the expected area, any location within the expected area A recommendation information providing unit which compares the overcrowded index when the store enters the store and provides recommendation information according to the selected shop recommendation location, including the location data and extracting data required for calculating the overcrowded index from a database; It may include a data providing unit for providing.

상기 지수 산출기는 상기 예상 지역 내 복수의 점포들의 위치 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 수집된 위치 데이터를 수치 데이터로 변환하는 데이터 전처리부, 변환된 데이터를 이용하여 모든 점포들에 대하여 타 점포와의 거리를 각각 산출하는 거리 산출부, 각 점포간 거리의 최소값들의 평균을 산출하는 평균 및 역수 산출부를 포함할 수 있다.The index calculator includes a data collector for collecting location data of a plurality of stores in the expected area, a data preprocessor for converting the collected location data into numerical data, and using the converted data with other stores for all stores. The apparatus may include a distance calculator configured to calculate distances, and an average and reciprocal calculator configured to calculate an average of minimum values of distances between stores.

상기 위치 데이터는 속성값 중 하나로 처리할 수 있으며, 각 점포의 주소이고 상기 데이터 전처리부는 상기 점포의 주소를 수치 데이터인 위도 및 경도로 변환하여 위치간 거리를 계산하고 지수화 하는 과밀지수 산출방법을 이용할 수 있다.The location data may be processed as one of an attribute value, and the address of each store, and the data preprocessing unit may use an overcrowding index calculation method that calculates and indexes the distance between locations by converting the store address into numerical latitude and longitude. Can be.

상기 지수 산출기는 상기 점포에 부여되는 하나 이상의 속성값을 입력 받아 설정하는 속성값 설정부, 상기 예상 지역의 범위를 입력 받아 설정하는 지역 설정부, 지리정보에 기반한 각 지역 및 지역 내 위치한 복수의 점포에 대한 위치 데이터를 포함하는 점포정보가 저장된 지도DB를 포함할 수 있다.The index calculator includes an attribute value setting unit configured to receive and set one or more attribute values given to the store, a region setting unit configured to receive and set a range of the expected region, and a plurality of stores located in each region and region based on geographic information. Store information including location data for may include a map DB is stored.

상기 거리 산출부에 의해 산출되는 거리의 종류는 직선 거리, 도보 거리, 대중교통 거리 및 자동차 거리 중 하나이고, 상기 거리의 종류는 상기 속성값에 의해 결정될 수 있다.The type of the distance calculated by the distance calculator is one of a straight distance, a walking distance, a public transport distance, and a car distance, and the type of the distance may be determined by the attribute value.

상기 데이터 베이스로부터 상기 예상 지역에 대한 특성 데이터를 추출하고, 상기 추천정보에 반영하는 부가지수 설정부를 더 포함할 수 있다.The apparatus may further include an additional index setting unit that extracts characteristic data of the expected region from the database and reflects the recommended data in the recommendation information.

또한, 전술한 과제를 해결하기 위해 본 발명의 다른 양태의 실시예에 따른 지수 산출기에 의한 과밀지수 산출방법은 사용자 단말에 의해 입력되는 점포 예상 지역 내 복수의 점포 데이터를 수집하는 단계, 수집된 데이터를 전처리 하여 상기 점포의 주소를 수치 데이터인 위도 및 경도로 변환하는 단계, 상기 점포에 부여되는 하나 이상의 속성값을 입력 받아 설정하는 단계, 상기 예상 지역 내 지역 범위를 설정하는 단계, 변환된 데이터를 이용하여 모든 점포들에 대하여 타 점포와의 거리를 각각 산출하는 단계, 각 점포간 거리의 최소값들의 평균값을 산출하는 단계, 평균값의 역수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, in order to solve the above problems, the method of calculating the overcrowded index by the index calculator according to an embodiment of the present invention is to collect a plurality of store data in the store expected area input by the user terminal, the collected data Converting the address of the store into latitude and longitude, which are numerical data, receiving and setting at least one attribute value given to the store, setting a local range within the expected area, and converting the converted data Calculating distances from other stores with respect to all stores, calculating average values of minimum values of distances between stores, and calculating reciprocal of the average values.

상기 변환된 데이터를 이용하여 모든 점포들에 대하여 타 점포와의 거리를 각각 산출하는 과정에서 상기 속성값에 의해 결정되는 직선 거리, 도보 거리, 대중교통 거리 및 자동차 거리 중 하나를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.Calculating one of a straight line distance, a walking distance, a public transportation distance, and a car distance determined by the attribute value in the process of calculating distances from other stores for all stores using the converted data, respectively. can do.

과밀지수는 설정영역 내 대상 점포들에 대해 타 대상 점포와의 거리를 산출하고, 이중 최소값 취한 후 각 점포의 최소거리를 평균하여 그 역수를 취한 값이다.The overcrowdness index is a value obtained by calculating the distance from other target stores to the target stores in the setting area, taking a minimum value, and then averaging the minimum distance of each store.

상기 과밀지수는 설정영역과 설정 속성값에 따라 다르게 산출되며, 설정영역 내 점포들의 집중도가 높을수록 값이 증가할 수 있다.The overcrowding index is calculated differently according to the setting area and the setting property value, and the value may increase as the concentration of stores in the setting area increases.

본 발명의 실시예에 따르면 점포를 개설하고자 하는 특정 지역 내 이미 존재하는 타 점포간의 거리 및 각 점포에 부여되는 속성값에 따라 해당 업종의 과밀지수를 측정함으로써 보다 정확한 결과를 기대할 수 있는 과밀지수 산출방법을 제공할 수 있고, 이를 이용하여 창업을 위한 추천정보를 제공함으로써 예비 창업자에게 유용한 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention, by measuring the overcrowding index of the corresponding industry according to the distance between other stores already existing in a specific area where a store is to be opened and the attribute value assigned to each store, a more accurate index can be expected. It is possible to provide a method, and by using the information to provide a recommendation for start-up has the effect that can provide useful information to prospective founders.

도 1 및 도 2는 종래의 과밀지수 산출방법에 따른 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 이용한 창업 지원 시스템의 전체 구조를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 창업 지원 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 창업 지원 시스템에 포함되는 지수 산출기의 구조를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법에 따른 결과를 설명하기 위한 도면이다.1 and 2 are diagrams for explaining the results according to the conventional overcrowding index calculation method.
3 is a view schematically showing the overall structure of the start-up support system using the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating the structure of a business support system according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing the structure of the index calculator included in the start-up support system according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a method for calculating an overcrowding index according to an embodiment of the present invention.
7 is a view for explaining the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention.
8 is a view for explaining the result of the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "구비" 또는 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부(Unit)", "...단말(Terminal)" 및 "...시스템(System)" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어, 소프트웨어 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When any part of the specification is to "include" or "include" any component, this means that it may further include other components, except to exclude other components unless specifically stated otherwise. In addition, terms such as "Unit", "..." (Terminal) and "... System" described in the specification refer to a unit for processing one or more functions or operations. Which may be implemented in hardware, software or a combination of hardware and software.

또한 본 명세서에서 "실시예"라는 용어는 예시, 사례 또는 도해의 역할을 하는 것을 의미하나, 발명의 대상은 그러한 예에 의해 제한되지 않는다. 또한 "포함하는", "구비하는", "갖는" 및 다른 유사한 용어가 사용되고 있으나, 청구범위에서 사용되는 경우 임의의 추가적인 또는 다른 구성요소를 배제하지 않는 개방적인 전환어(Transition word)로서 "포함하는(Comprising)"이라는 용어와 유사한 방식으로 포괄적으로 사용될 수 있다.In addition, the term "embodiment" herein means to serve as an example, example, or illustration, but the subject matter of the invention is not limited by such an example. In addition, "comprising", "comprising", "having" and other similar terms are used, but as used in the claims do not include "open" as transition words that exclude any additional or other component. It may be used generically in a similar manner to the term Comprising.

본 명세서에 설명된 다양한 기법은 하드웨어 또는 소프트웨어와 함께 구현되거나, 적합한 경우에 이들 모두의 조합과 함께 구현될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 "...부(Unit)", "...단말(Terminal)" 및 "...시스템(System)" 등의 용어는 마찬가지로 컴퓨터 관련 엔티티(Entity), 즉 하드웨어, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행 시의 소프트웨어와 등가로 취급할 수 있다. 또한 본 발명의 시스템에서 실행되는 각 기능은 모듈단위로 구성될 수 있고, 하나의 물리적 메모리에 기록되거나, 둘 이상의 메모리 및 기록매체 사이에 분산되어 기록될 수 있다.The various techniques described herein may be implemented with hardware or software, or where appropriate, with a combination of both. As used herein, terms such as "Unit", "... Terminal" and "... System" likewise refer to computer-related entities, i.e. hardware , A combination of hardware and software, software, or software at runtime. In addition, each function executed in the system of the present invention may be configured in a module unit, and may be recorded in one physical memory, or may be recorded distributed between two or more memories and a recording medium.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 이용한 창업 지원 시스템의 전체 구조를 개략적으로 나타낸 도면이다.3 is a view schematically showing the overall structure of the start-up support system using the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 이용한 창업 지원 시스템(100)은 예비 창업자인 사용자가 창업시 점포 입점 예상 지역을 입력하고, 그 지역에 대한 과밀지수 산출에 따른 추천정보를 제공받는 복수의 사용자 단말(10)과 연결될 수 있다.Referring to FIG. 3, the entrepreneurship support system 100 using the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention inputs a store entrance predicted area when a user who is a preliminary entrepreneur is started and recommends according to the overcrowding index calculation for the region. It may be connected to a plurality of user terminals 10 provided with information.

사용자 단말(10)은 사용자가 소지한 모바일 단말, 노트북 및 거치형PC 등의 통신단말로서, 정보통신망을 통해 창업지원 시스템(100)이 게시한 창업 지원 웹 페이지에 접속하고 웹 페이지를 통해 획득하고자 하는 창업 관련 정보를 제공받을 수 있다.The user terminal 10 is a communication terminal such as a mobile terminal, a notebook computer, and a stationary PC possessed by the user. The user terminal 10 accesses the start-up support web page posted by the start-up support system 100 through an information communication network, You can get information about starting a business.

이러한 사용자 단말(10)은 웹 페이지에 접속할 수 있는 웹 브라우저가 탑재되어 있고, 창업시 점포 입점 예상 지역을 선택하고 점포에 대한 속성값, 지역 범위 등을 입력할 수 있으며, 과밀지수에 기반하여 생성된 추천정보를 수신 및 표시할 수 있는 어떠한 종류의 컴퓨팅 장치라도 이용 가능하다.The user terminal 10 is equipped with a web browser for accessing a web page, and can select a store entrance expected area at the time of startup, input attribute values, area ranges, etc. for the store, and generate it based on an overcrowded index. Any kind of computing device capable of receiving and displaying the recommended recommendations may be used.

창업 지원 시스템(100)은 오프라인 점포를 개설하고자 하는 사용자들에게 창업 지원, 특히 점포 입점시 해당 지역에 대한 상권을 분석하여 창업과 관련된 유용한 정보를 제공할 수 있다.Entrepreneurship support system 100 may provide useful information related to entrepreneurship by analyzing the business rights for a corresponding area when a entrepreneurship support is established, particularly when a store is opened, to users who want to open an offline store.

특히, 창업 지원 시스템(100)은 점포의 입점 위치에 대한 정보를 얻고자 접속한 사용자 단말(10)에 과밀지수를 산출하되, 사용자 단말(10)에 의해 입력된 예상 지역에 대한 정보를 수집하고 그 지역에 위치한 점포들간 거리 및 속성값에 따라 과밀지수를 산출하여 이에 따른 추천정보를 제공하게 되며, 이를 위한 소정의 과밀지수 산출수단을 포함할 수 있다.In particular, the start-up support system 100 calculates the overcrowding index to the user terminal 10 connected to obtain information on the location of the store, and collects information on the expected area input by the user terminal 10. The overcrowding index is calculated according to the distance between the stores located in the area and the attribute value, and the recommendation information is provided accordingly, and the predetermined overcrowding index calculating means may be included.

이러한 기능을 구현하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 창업 지원 시스템(100)은 정보통신망에 접속하여 웹 페이지를 웹 상에 게시할 수 있는 웹 서버를 포함할 수 있고, 다수의 사용자 단말(10)로부터의 정보제공 요청을 지연 없이 처리 및 회신할 수 있도록 하기 위한 고성능의 마이크로 프로세서, 대용량 메모리 및 저장소를 갖는 서버장치로 구현할 수 있다.In order to implement such a function, the entrepreneurship support system 100 according to the embodiment of the present invention may include a web server capable of accessing an information communication network and posting a web page on the web, and the plurality of user terminals 10 A server device having a high performance microprocessor, a large memory, and a storage for processing and returning an information request from a user without delay can be implemented.

전술한 구조에 따라 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 이용한 창업지원 시스템은 정보통신망을 통해 다수의 예비 창업자를 위한 상권 분석을 수행하고 정확도가 높은 추천정보를 제공할 수 있다.According to the above-described structure, the entrepreneurship support system using the overcrowding index calculation method according to the embodiment of the present invention may perform commercial business analysis for a plurality of prospective founders through the information and communication network, and provide highly accurate recommendation information.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 창업 지원 시스템의 구조를 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described the structure of the start-up support system according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 이용한 창업 지원 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.4 is a view showing the structure of a business support system using the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 창업 지원 시스템(100)은 사용자 단말로부터 점포 입점 예상 지역을 입력 받고 예상 지역에 대한 과밀지수를 제공하는 웹 페이지를 온라인 상에 게시하는 웹 페이지 제공부(110), 로그인 절차를 수행하고 회원정보를 관리하는 회원 관리부(120), 예상 지역 내 위치하는 복수의 점포간 위치 데이터에 대응하여 과밀지수를 산출하는 과밀지수 지수 산출기(130), 예상 지역에 대한 과밀지수와 예상 지역 내 임의의 위치에 점포가 입점하는 경우의 과밀지수를 비교하여 선정된 입점 추천 위치를 포함하는 추천정보를 제공하는 추천정보 제공부(140), 위치 데이터를 포함하고 상기 과밀지수 산출에 요구되는 데이터를 데이터 베이스로부터 추출 및 제공하는 데이터 제공부(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the entrepreneurship support system 100 according to an exemplary embodiment of the present invention receives a store entrance predicted area from a user terminal and posts a web page online that provides an overcrowded index for the predicted area. Study (110), the member management unit 120 to perform the login procedure and manage the member information, the overcrowded index index calculator 130 for calculating the overcrowded index corresponding to the location data between a plurality of stores located in the expected area, the estimated And a recommendation information provider 140 for providing a recommendation information including a selected location recommendation location by comparing the overcrowded index for the region with a crowdedness index when the store enters an arbitrary location in the expected region, and including location data. It may include a data providing unit 150 for extracting and providing data required for the overcrowd index calculation from a database.

웹 페이지 제공부(110)는 본 발명의 창업 지원 시스템(100)이 제공하는 서비스를 웹 페이지 형태로 웹 상에 게시할 수 있다. 웹 페이지는 사용자 단말이 접속하여 사용자가 개설하고자 하는 점포의 지역 및 업종 등을 입력 받을 수 있고, 해당 지역에 대한 추천정보를 표시할 수 있도록 한다.The web page providing unit 110 may post a service provided by the founding support system 100 of the present invention on a web in the form of a web page. The web page allows the user terminal to access and receive an input of the area and industry of the store to be opened by the user, and to display the recommendation information for the corresponding area.

회원 관리부(120)는 본 발명의 창업 지원 시스템(100)을 이용하기 위한 예비 창업자들의 회원가입, 계정생성, 로그인 및 회원정보 수정 등의 절차를 수행할 수 있다. 회원 관리부(120)는 사용자 단말의 요청에 따라 계정 및 회원정보를 생성하고 서버DB(170)에 저장할 수 있고 회원 등록된 사용자 단말로부터 서비스 제공요청에 따라 공지된 본인인증절차를 거쳐 로그인을 수행하게 된다.The member manager 120 may perform procedures such as membership registration, account creation, login, and member information modification of preliminary founders for using the founding support system 100 of the present invention. The member manager 120 may generate an account and member information according to a request of a user terminal, and store the account and member information in the server DB 170 and perform a login through a known identity authentication procedure according to a service provision request from a registered user terminal. do.

지수 산출기(130)는 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법에 따라 사용자가 선택한 점포 입점 예상 지역에 대한 과밀지수를 산출할 수 있다. 지수 산출기(130)는 사용자 단말로부터 입력된 지역에 대하여 그 지역 내 위치한 복수의 점포 정보를 수집하고 점포 속성값을 선택하여 동일 업종에 해당하는 점포들간 거리를 산출한다. 그리고 지수 산출기는 산출된 거리의 최소값에 대한 평균값의 역수를 과밀지수로서 산출할 수 있다.The index calculator 130 may calculate the overcrowding index for the store entrance predicted area selected by the user according to the overcrowding index calculating method according to the embodiment of the present invention. The index calculator 130 collects a plurality of store information located in the area with respect to the area input from the user terminal and selects a store attribute value to calculate the distance between the stores corresponding to the same industry. And the index calculator can calculate the inverse of the average value with respect to the minimum value of the calculated distance as a dense index.

이러한 지수 산출기(130)의 구조 및 이를 이용한 과밀지수 산출방법에 대한 구체적 내용은 후술한다.The structure of the index calculator 130 and a method of calculating the overcrowded index using the same will be described later.

추천정보 제공부(140)는 지수 산출기(130)에 의해 산출된 결과에 따라, 해당 지역 내 점포 입점을 위한 최적의 위치에 따른 추천정보를 생성 및 제공할 수 있다.The recommendation information providing unit 140 may generate and provide recommendation information according to an optimal location for entering a store in a corresponding area according to the result calculated by the index calculator 130.

지수 산출기(130)에 의해 산출된 과밀지수는 해당 지역 내 임의의 위치에 점포가 위치했을 때의 각 점포간 밀집도를 나타내는 것으로 과밀지수 값이 크면 클수록 점포들이 밀집해 있음을 의미한다. 추천정보 제공부(140)는 각 위치별 과밀지수를 비교하여 가장 낮은 과밀지수에 해당하는 지역 내 영역을 선정하고, 이를 점포 입점을 위한 추천 영역으로서 사용자 단말에 제공할 수 있다.The overcrowding index calculated by the index calculator 130 represents the density of the stores when the stores are located at an arbitrary position in the region, and the larger the overcrowding index value, the more concentrated the stores. The recommendation information providing unit 140 may select an area within the region corresponding to the lowest overcrowding index by comparing the overcrowding index for each location and provide the same to the user terminal as a recommendation region for store entry.

데이터 제공부(150)는 과밀지수를 산출하는 절차에 있어서 요구되는 각종 정보를 서버DB(170)로부터 추출하여 지수 산출기(130)에 제공할 수 있다. 과밀지수 산출과정에서는 각 지역을 나타내는 지리정보, 각 지역의 점포 위치 및 각 점포의 업종 등의 정보가 이용되며, 데이터 제공부(150)는 이러한 정보를 지수 산출기(130)에 제공할 수 있다.The data provider 150 may extract various types of information required in the procedure of calculating the overcrowding index from the server DB 170 and provide the index information to the index calculator 130. In the process of calculating the overcrowding index, geographic information indicating each region, information about a store location of each region, and an industry of each store are used, and the data provider 150 may provide such information to the index calculator 130. .

또한 본 발명의 실시예에 따른 창업 지원 시스템(100)은 추천정보의 정확도를 더욱 향상시키기 위한 구성부로서 부가지수 설정부(160)를 더 포함할 수 있다.In addition, the start-up support system 100 according to an embodiment of the present invention may further include an additional index setting unit 160 as a component for further improving the accuracy of the recommendation information.

부가지수 설정부(160)는 서버DB(170)를 참조하여 사용자가 설정한 예상 지역에 대하여 상권에 영향을 주는 요소에 대한 정보를 추출하고 추천정보에 반영할 수 있다. 상권에 영향을 주는 요소로는 유동인구 및 교통량 등이 있다. 부가지수 설정부(160)는 이러한 요소들을 수치화하여 부가지수로서 추천정보에 포함하여 예비 창업자 지원을 위한 유용한 정보로서 제공할 수 있다. The additional index setting unit 160 may refer to the server DB 170, extract information about factors affecting the commercial area, and reflect the information on the recommendation region. Factors affecting commercial rights include the floating population and traffic volume. The additional index setting unit 160 may digitize these elements and include them in the recommendation information as additional indexes and provide them as useful information for preliminary founder support.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 구현하는 창업 지원 시스템의 지수 산출기의 구조를 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described in detail the structure of the index calculator of the start-up support system for implementing the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 창업 지원 시스템에 포함되는 지수 산출기의 구조를 나타낸 도면이다.5 is a view showing the structure of the index calculator included in the start-up support system according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 지수 산출기(130)는 예상 지역 내 복수의 점포들의 위치 데이터를 수집하는 데이터 수집부(131), 수집된 위치 데이터를 수치 데이터로 변환하는 데이터 전처리부(132), 변환된 데이터를 이용하여 모든 점포들에 대하여 타 점포간 거리를 각각 산출하는 거리 산출부(133), 점포에 부여되는 하나 이상의 속성값을 입력받아 설정하는 속성값 설정부(134), 예상 지역의 범위를 입력받아 설정하는 지역 설정부(135), 지리정보에 기반한 각 지역 및 지역 내 위치한 복수의 점포에 대한 위치 데이터를 포함하는 점포정보가 저장된 지도DB(136) 및 점포간 거리의 최소값들의 평균과 그 역수를 산출하는 평균 및 역수 산출부(137)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5, the index calculator 130 according to an exemplary embodiment of the present invention may include a data collector 131 for collecting location data of a plurality of stores in an expected area, and data for converting collected location data into numerical data. Pre-processing unit 132, the distance calculation unit 133 for calculating the distance between the other stores for each store using the converted data, the attribute value setting unit for receiving and setting one or more attribute values given to the store ( 134), a region setting unit 135 for receiving and setting a range of an expected region, a map DB including the location data of each region and a plurality of stores located in the region based on geographic information, and a store of the database DB 136; It may include an average and reciprocal calculation unit 137 for calculating the average of the minimum values of the distance and the reciprocal.

데이터 수집부(131)는 사용자 단말로부터 선택된 창업 예상 지역에 대하여 근방에 인접한 점포들의 정보를 수집할 수 있다. 이러한 점포들에 대한 정보는 서버DB(도 4의 170)에 저장될 수 있고 수집되는 데이터로는 점포의 위치 및 속성값 등이 있다.The data collection unit 131 may collect information of stores adjacent to the prospective start area selected from the user terminal. Information about these stores may be stored in the server DB (170 of FIG. 4), and the collected data may include the location and attribute values of the stores.

전처리부(132)는 수집된 점포들의 정보를 이용하여 후술하는 거리 산출부(133)가 계산에 적용할 수 있는 형태로 데이터를 전처리 하는 역할을 수행하는 것으로, 점포 정보에 포함된 점포의 지번주소를 위도 및 경도와 같은 수치 데이터로 변환할 수 있다.The preprocessing unit 132 pre-processes the data in a form that the distance calculating unit 133, which will be described later, can be applied to the calculation by using the collected store information. The address number of the store included in the store information Can be converted to numerical data such as latitude and longitude.

거리 산출부(133)는 각 점포들을 기준으로 하여 모든 점포들에 대하여 점포간 거리를 산출할 수 있다. 전처리 과정에 의해 각 점포들의 위치에 대한 수치 데이터를 확보하면 거리 산출부(133)는 어느 하나의 점포를 임의로 선정하고 나머지 점포들 과의 거리를 산출하는 과정을 수행한다. 이러한 과정은 모든 점포에 대하여 반복 수행된다. The distance calculator 133 may calculate the distance between stores for all stores based on the stores. When the numerical data on the location of each store is secured by the preprocessing process, the distance calculating unit 133 arbitrarily selects one store and calculates the distance to the remaining stores. This process is repeated for all stores.

속성값 설정부(134)는 사용자의 선택에 따라 거리 산출 대상인 점포를 결정하는 속성값을 설정할 수 있다. 각 점포는 하나 이상의 속성값을 가질 수 있다. 이러한 속성값은 점포의 업종 및 영업형태에 따른 속성을 반영하는 것으로, 일 예로서 '업종', '배달', '주차', '브랜드명' 등이 있다. 사용자는 자신의 창업 형태에 따라 고려되어야 하는 점포의 속성을 결정할 수 있고, 속성값 설정부(134)는 사용자가 선택한 하나 이상의 속성값을 거리 산출부(133)에 의한 거리 산출과정에 반영하게 된다.The attribute value setting unit 134 may set an attribute value for determining a store that is a distance calculation target according to a user's selection. Each store can have one or more attribute values. Such attribute values reflect attributes according to the type of business and the type of business of the store, and examples include 'type of business', 'delivery', 'parking', and 'brand name'. The user may determine the attributes of the store to be considered according to the form of his / her own establishment, and the attribute value setting unit 134 may reflect one or more attribute values selected by the user in the distance calculation process by the distance calculator 133. .

이에 따라 거리 산출부(133)는 속성값이 일치하거나 유사한 점포들을 대상으로 거리를 산출하게 된다.Accordingly, the distance calculator 133 calculates distances for stores having the same or similar attribute values.

지역 설정부(135)는 사용자의 선택에 따라 과밀지수를 구하고자 하는 지역의 범위를 설정할 수 있다. 사용자는 자신의 점포의 업종 및 영업형태에 따라 그 사업의 범위를 제한적으로 결정할 수 있고, 지역 설정부(135)의 설정에 따라 거리 산출부(133)는 해당 지역에서 선택된 범위 내 점포만을 대상으로 하여 거리를 산출하게 된다. 일례로서, 사용자가 점포 속성값에 '배달'을 포함시키지 않을 경우 그 지역 범위는 상대적으로 좁게 설정될 수 있고, '주차'를 포함시킨다면 그 지역 범위는 상대적으로 넓게 설정될 수 있다.The region setting unit 135 may set a range of regions for which the overcrowding index is to be obtained according to a user's selection. The user can determine the scope of the business limited according to the type of business and the type of business of his store, and according to the setting of the regional setting unit 135, the distance calculation unit 133 targets only the stores within the range selected in the region. To calculate the distance. As an example, if the user does not include 'delivery' in the store attribute value, the region range may be set relatively narrow, and if the user includes 'parking', the region range may be set relatively wide.

이러한 기능을 구현하기 위해 지역 설정부(135)는 지도DB(136)에 저장된 지리정보를 참조할 수 있다.In order to implement such a function, the region setting unit 135 may refer to geographic information stored in the map DB 136.

또한 전술한 속성값 설정부(134) 및 지역 설정부(135)에 의해 설정되는 설정값 및 지역 범위는 사용자 단말을 통해 웹 페이지에 입력되는 값을 인터페이스(139)를 통해 전달되는 형태로 적용될 수 있다.In addition, the setting value and the region range set by the attribute value setting unit 134 and the region setting unit 135 described above may be applied in a form in which a value input to the web page through the user terminal is transmitted through the interface 139. have.

지도DB(136)는 각 지역 및 지역 내 위치한 복수의 점포에 대한 위치 데이터를 포함하는 지리정보가 저장될 수 있다.The map DB 136 may store geographic information including location data of each region and a plurality of stores located in the region.

평균 및 역수 산출부(137)는 거리 산출부(133)에 의해 산출된 각 점포간 거리 값에서 최소값을 전달받아 그 평균값 및 역수를 산출할 수 있다. 여기서 각 점포간 거리에서 최소값의 평균의 역수는 과밀지수에 대응한다. The average and reciprocal calculator 137 may receive the minimum value from the distance values between the stores calculated by the distance calculator 133 and calculate the average and reciprocal values. Here, the reciprocal of the average of the minimum values in the distances between stores corresponds to the overcrowding index.

과밀지수는 설정 영역 내 대상 점포들에 대해 타 대상 점포와의 최소거리를 산출하고, 각 점포의 최소거리의 평균에 대한 역수를 취한 값으로 정의된다. 여기서, 역수를 취함에 따라 과밀지수가 크다는 것은 해당 범위 내 특정 영역에 점포들이 몰려 있음을 의미한다. 또한, 과밀지수가 작다는 것은 해당 범위 내 점포들이 상대적으로 분산되어 위치함을 의미한다.The overcrowdness index is defined as a value obtained by calculating the minimum distance with other target stores for the target stores in the setting area and taking the inverse of the average of the minimum distances of the respective stores. Here, the overcrowding index as the inverse is taken means that stores are concentrated in a specific area within the corresponding range. In addition, the small overcrowding index means that the stores within the range are relatively distributed.

이러한 과밀지수는 점포 입점 예상 지점에 따른 과밀지수와의 비교를 통해 사용자에게 가장 작은 과밀지수를 갖는 위치를 추천하는데 사용되는 것으로, 추천정보 제공부(140)에 전달되고, 점포간 거리에 따른 최적 점포 입점 위치를 구하는 데 이용된다.This overcrowded index is used to recommend a location having the smallest overcrowded index to the user through comparison with the overcrowded index according to the expected location of the store, and is transmitted to the recommendation information provider 140 and is optimized according to the distance between the stores. It is used to find the store location.

이하 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 창업 지원 시스템에 의한 과밀지수 산출방법을 설명한다. 이하의 설명에서 각 단계별 실행주체는 별도의 기재가 없더라도 전술한 본 발명의 지수 산출기 및 이의 구성부가 된다.Hereinafter, a method for calculating an overcrowding index by a start-up support system will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description, each step execution subject may be the above-described index calculator of the present invention and a component thereof without further description.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram illustrating a method for calculating an overcrowding index according to an embodiment of the present invention, and FIG. 7 is a diagram for explaining a method for calculating an overcrowding index according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법은 창업 지원 시스템에 포함되는 지수 산출기에 의한 과밀지수 산출방법으로서, 사용자 단말에 의해 입력되는 점포 예상 지역 내 복수의 점포 데이터를 수집하는 단계(S100), 수집된 데이터를 전처리 하여 점포의 주소를 수치 데이터인 위도 및 경도로 변환하는 단계(S110), 점포에 부여되는 하나 이상의 속성값을 입력 받아 설정하는 단계(S120), 예상 지역 내 지역 범위를 설정하는 단계(S130), 변환된 데이터를 이용하여 점포 중 어느 하나를 기준으로 모든 점포들에 대하여 타 점포간 거리를 각각 산출하는 단계(S140) 및 점포간 거리의 최소값들의 평균값을 산출하는 단계(S150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6, the method for calculating an overcrowding index according to an embodiment of the present invention is a method for calculating an overcrowding index by an index calculator included in a start-up support system, and collects a plurality of store data in a store expected area input by a user terminal. Step S100, preprocessing the collected data to convert the address of the store into latitude and longitude, which is numerical data, and receiving and setting one or more attribute values given to the store (S120), within the expected area. Setting an area range (S130), calculating distances between other stores for all stores based on any one of the stores using the converted data (S140), and calculating average values of minimum values of the distances between stores. It may include the step (S150).

먼저 점포 데이터를 수집하는 단계(S100)에서는 지수 산출기의 데이터 수집부가 사용자 단말로부터 선택된 창업 예상 지역이나 위치를 기준으로 설정 범위 내에 있는 점포들에 대해 점포의 위치 및 속성값 등의 정보를 수집하게 된다.First, in the step of collecting store data (S100), the data collector of the index calculator collects information such as location and attribute values of stores for stores within a setting range based on a selected start area or location selected from a user terminal. do.

다음으로 수집된 데이터를 전처리 하는 단계(S110)로서 점포 정보에 포함된 점포의 지번주소를 위도 및 경도와 같은 수치 데이터로 변환하게 된다.Next, as a step of preprocessing the collected data (S110), the address number of the store included in the store information is converted into numerical data such as latitude and longitude.

점포에 부여되는 하나 이상의 속성값을 입력 받아 설정하는 단계(S120)는 속성값 설정부가 사용자로부터 점포의 속성값을 입력받아 설정하는 단계로서, 이러한 속성값은 둘 이상이 설정될 수 있고 그 속성값에 의해 계산되는 거리의 종류가 결정되게 된다. 상기 점포의 속성값으로는 '업종', '배달여부', '브랜드명' 등이 있다.In step S120, the attribute value setting unit receives and sets an attribute value of a store from a user. The attribute value may be set in two or more, and the attribute value may be set. The type of the distance calculated by is determined. Attribute values of the stores include 'business type', 'delivery status', 'brand name', and the like.

지역 범위를 설정하는 단계(S130)에서는 사용자로부터 입력에 따라 지도상의 범위를 제한 설정하게 된다.In setting the area range (S130), the range on the map is limited according to an input from the user.

점포간 거리를 산출하는 단계(S140)에서는 지역 범위내 동일 또는 유사 속성값에 해당하는 점포들간의 거리를 산출하게 된다. 상세하게는 대상 점포들 중 어느 하나의 점포(B1, B2, B3, ..., Bn; n은 1이상의 자연수) 중 하나를 선정하여 자기 자신을 제외한 모든 타 점포와의 거리(D1, D2, D3, ..., Dn-1)를 구하게 된다. In the step of calculating the distance between stores (S140), the distance between stores corresponding to the same or similar attribute value in the local range is calculated. In detail, one of the stores (B 1 , B 2 , B 3 , ..., B n ; n is a natural number of 1 or more) is selected and the distance to all other stores except itself ( D 1 , D 2 , D 3 , ..., D n -1).

도 7을 참조하면 현재 점포간 거리를 구하고자 하는 점포가 'A' 일 경우 'A'점포와 'B' ~ 'J' 점포와의 거리를 산출하게 된다. 이 중, 최소거리를 'min(d)'라 한다. Referring to FIG. 7, when a store for which the current store distance is to be 'A' is calculated, a distance between an 'A' store and a 'B' to 'J' store is calculated. Among these, the minimum distance is called 'min (d)'.

전술한 거리산출 과정은 모든 점포에 대해서 수행되야 하며, 다음으로 'B' 점포와 'A' 점포와 'C' ~ 'J' 점포간 거리를 산출하고 그 중 최소거리인 'min(d)'를 산출하게 된다.The above-mentioned distance calculation process should be performed for all stores. Next, the distance between stores 'B', 'A' and 'C' through 'J' is calculated and the minimum distance 'min (d)' is calculated. Will yield.

이 과정을 반복하여 'A'점포부터 'J'점포까지 모든 점포들의 점포간 최소거리인 'min(d)A' 부터 'min(d)J'까지를 산출하게 된다. This process is repeated to calculate the minimum distance between the stores of stores 'A' to 'J', from 'min (d) A ' to 'min (d) J '.

S140 단계에서 계산하는 거리의 종류로는 '직선거리', '도보거리', '대중교통 거리' 및 '자동차 거리' 등이 있으며, 이는 전술한 속성값에 의해 결정될 수 있다. 여기서 '직선거리'는 한 점포에서 타 점포까지의 일직선 거리일 수 있고, '도보거리'는 일반적인 성인이 도보로 이동한다고 가정할 때 가장 짧은 거리일 수 있다. 또한 '대중교통 거리'는 버스, 지하철 등의 대중교통을 이용하여 이동한다고 가정할 때 가장 짧은 거리일 수 있고 '자동차 거리'는 자동차를 이용하여 이동한다고 가정할 때 가장 짧은 거리일 수 있다.Types of distance calculated in step S140 include 'straight distance', 'walking distance', 'public transportation distance' and 'car distance', and the like, which may be determined by the above-described attribute values. Here, the 'straight distance' may be a straight line distance from one store to another store, and the 'walking distance' may be the shortest distance assuming that a general adult moves on foot. In addition, the 'public transportation street' may be the shortest distance assuming that the public transport such as bus, subway, etc., and the 'car street' may be the shortest distance assuming that the mobile car.

그리고 평균값을 산출하는 단계(S150)에서는 평균 및 역수 산출부가 S140 단계에서 산출된 각 점포간 거리 값에서 최소값에 대한 평균값을 산출하게 된다. 또한 그 평균값의 역수는 과밀지수가 된다.In operation S150, the average and reciprocal calculators calculate the average value of the minimum value from the distance values between the stores calculated in operation S140. In addition, the inverse of the average value becomes an overcrowding index.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법에 따른 결과를 설명하기 위한 도면이다.8 is a view for explaining the result of the overcrowding index calculation method according to an embodiment of the present invention.

기존 방법에 따르면 특정지역 내 산출한 과밀 정도가 '1' 일 경우(a), 그 지역 내 모든 지점에서 과밀 정도는 '1'을 갖게 된다. 그러나 본 발명의 실시예에 따른 과밀지수 산출방법에 의하면 지역 내 임의의 두 지점에서 과밀 정도가 '2'인 경우(b)와 과밀 정도가 '0.9'인 경우(c)로 산출될 수 있고, 과밀지수가 '0.9'인 지점 혹은 위치를 상대상권이 유리한 지점으로 판단할 수 있고 이 때의 점포 위치를 후보 위치 중 최적의 점포 입점 위치로 추천할 수 있다. 또한 입력하는 설정값에 따라 이 과밀지수나 최적 위치가 변경될 수 있다.According to the conventional method, if the degree of overcrowding calculated in a specific area is '1' (a), the degree of overcrowding at all points in the area has a '1'. However, according to the method of calculating the overcrowding index according to the embodiment of the present invention, the degree of overcrowding at any two points in the region is '2' (b) and the degree of overcrowding is '0.9' (c), It is possible to determine the point or location where the overcrowding index is '0.9' as a point where the relative trade zone is advantageous, and the store position at this time can be recommended as the optimal store entry position among candidate positions. In addition, the overcrowding index or the optimum position may change depending on the set value inputted.

상기한 설명에 많은 사항이 구체적으로 기재되어 있으나 이것은 발명의 범위를 한정하는 것이라기보다 바람직한 실시예의 예시로서 해석되어야 한다. 따라서 발명은 설명된 실시예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위에 균등한 것에 의하여 정하여져야 한다.While many details are set forth in the foregoing description, it should be construed as an illustration of preferred embodiments rather than to limit the scope of the invention. Therefore, the invention should not be defined by the described embodiments, but should be defined by the claims and their equivalents.

10 : 사용자 단말 100 : 창업 지원 시스템
110 : 웹 페이지 제공부 120 : 회원 관리부
130 : 지수 산출기 131 : 데이터 수집부
132 : 전처리부 133 : 거리 산출부
134 : 속성값 설정부 135 : 지역 설정부
136 : 지도DB 137 : 평균 및 역수 산출부
140 : 추천정보 제공부 150 : 데이터 제공부
160 : 부가지수 설정부 170 : 서버DB 10: user terminal 100: entrepreneurship support system
110: web page provider 120: member management unit
130: index calculator 131: data collector
132: preprocessor 133: distance calculator
134: attribute value setting unit 135: region setting unit
136: map DB 137: average and reciprocal calculation unit
140: recommendation information provider 150: data provider
160: additional index setting unit 170: server DB

Claims (9)

사용자 단말로부터 점포 입점 예상 지역을 입력 받고 상기 예상 지역에 대한 과밀지수를 제공하는 웹 페이지를 온라인 상에 게시하는 웹 페이지 제공부;
상기 예상 지역 내 위치하는 복수의 점포간 위치 데이터에 대응하여 과밀지수를 산출하는 지수 산출기;
상기 예상 지역에 대한 과밀지수와 상기 예상 지역 내 임의의 위치에 점포가 입점하는 경우의 과밀지수를 비교하여 선정된 입점 추천 위치에 따른 추천정보를 제공하는 추천정보 제공부; 및
상기 위치 데이터를 포함하고, 상기 과밀지수의 산출에 요구되는 데이터를 데이터 베이스로부터 추출 및 제공하는 데이터 제공부
를 포함하는 과밀지수 산출방법을 이용하는 창업 지원 시스템.A web page providing unit which receives a store entrance expected area from a user terminal and posts a web page online providing an overcrowded index for the expected area;
An index calculator for calculating an overcrowding index corresponding to a plurality of inter-store location data located in the expected area;
A recommendation information providing unit which provides recommendation information according to a selected shop recommendation location by comparing the overcrowding index for the expected region with the overcrowdness index when the store enters any location within the predicted region; And
A data providing unit including the position data and extracting and providing data required for calculating the overcrowding index from a database;
Entrepreneurship support system using an overcrowded index calculation method comprising a. 제 1 항에 있어서,
상기 지수 산출기는
상기 예상 지역 내 복수의 점포들의 위치 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
수집된 위치 데이터를 수치 데이터로 변환하는 데이터 전처리부;
변환된 데이터를 이용하여, 모든 점포들에 대하여 점포간 거리를 각각 산출하는 거리 산출부; 및
각 점포간 거리의 최소값들의 평균값 및 상기 평균값의 역수를 산출하는 평균 및 역수 산출부
를 포함하는 과밀지수 산출방법을 이용하는 창업 지원 시스템.The method of claim 1,
The index calculator
A data collector configured to collect location data of a plurality of stores in the expected area;
A data preprocessor for converting the collected position data into numerical data;
A distance calculator configured to calculate distances between stores for all stores using the converted data; And
Average and reciprocal calculation unit for calculating the average value of the minimum values of the distance between the stores and the reciprocal of the average value
Entrepreneurship support system using an overcrowded index calculation method comprising a. 제 2 항에 있어서,
상기 위치 데이터는 각 점포의 주소이고,
상기 데이터 전처리부는
상기 점포의 주소를 수치 데이터인 위도 및 경도로 변환하는 과밀지수 산출방법을 이용하는 창업 지원 시스템.The method of claim 2,
The location data is the address of each store,
The data preprocessing unit
A start-up support system using an overcrowded index calculation method for converting the address of the store into latitude and longitude, which are numerical data. 제 2 항에 있어서,
상기 지수 산출기는
상기 점포에 부여되는 하나 이상의 속성값을 입력받아 설정하는 속성값 설정부;
상기 예상 지역의 범위를 입력받아 설정하는 지역 설정부; 및
지리정보에 기반한 각 지역 및 지역 내 위치한 복수의 점포에 대한 위치 데이터를 포함하는 점포정보가 저장된 지도DB
를 포함하는 과밀지수 산출방법을 이용하는 창업 지원 시스템.The method of claim 2,
The index calculator
An attribute value setting unit which receives and sets one or more attribute values given to the store;
A region setting unit which receives and sets a range of the expected region; And
Map DB that stores store information including location data for each region and multiple stores located within the region based on geographic information
Entrepreneurship support system using an overcrowded index calculation method comprising a. 제 4 항에 있어서,
상기 거리 산출부에 의해 산출되는 거리의 종류는 직선 거리, 도보 거리, 대중교통 거리 자동차 거리 중 어느 하나이고,
상기 거리의 종류는 상기 속성값에 의해 결정되는 과밀지수 산출방법을 이용하는 창업 지원 시스템.The method of claim 4, wherein
The type of the distance calculated by the distance calculator is any one of a straight distance, a walking distance, a public transportation distance, and an automobile distance,
And a kind of the distance is determined by the attribute value. 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 베이스로부터 상기 예상 지역에 대한 특성 데이터를 추출하고 상기 추천정보에 반영하는 부가지수 설정부
를 더 포함하는 창업 지원 시스템.The method of claim 1,
Additional index setting unit for extracting the characteristic data for the expected region from the database and reflects the recommendation information
Entrepreneurship support system further comprising. 창업 지원 시스템에 포함되는 지수 산출기에 의한 과밀지수 산출방법으로서,
사용자 단말에 의해 입력되는 점포 예상 지역 내 복수의 점포 데이터를 수집하는 단계;
수집된 데이터를 전처리 하여 상기 점포의 주소를 수치 데이터인 위도 및 경도로 변환하는 단계;
상기 점포에 부여되는 하나 이상의 속성값을 입력 받아 설정하는 단계;
상기 예상 지역 내 지역 범위를 설정하는 단계;
변환된 데이터를 이용하여 모든 점포들에 대하여 점포간 거리를 각각 산출하는 단계; 및
각 점포간 거리의 최소값들의 평균값 및 상기 평균값의 역수를 산출하는 단계
를 포함하는 과밀지수 산출방법.As an overcrowding index calculation method included in an index calculator included in a startup support system,
Collecting a plurality of store data in a store predicted area input by the user terminal;
Pre-processing the collected data to convert the address of the store into latitude and longitude which is numerical data;
Receiving and setting one or more attribute values assigned to the store;
Setting an area range within the expected area;
Calculating distances between stores for all the stores using the converted data; And
Calculating an average of minimum values of distances between stores and an inverse of the average values
Overcrowding index calculation method comprising a. 제 7 항에 있어서,
상기 변환된 데이터를 이용하여 모든 점포들에 대하여 점포간 거리를 각각 산출하는 단계는
상기 속성값에 의해 결정되는 거리 종류로서 직선 거리, 도보 거리, 대중교통 거리 및 자동차 거리 중, 어느 하나를 산출하는 단계를 포함하는 과밀지수 산출방법.The method of claim 7, wherein
Computing the distance between stores for all stores using the converted data, respectively
And calculating any one of a straight distance, a walking distance, a public transportation distance, and a car distance as a distance type determined by the attribute value. 제 7 항에 있어서,
상기 과밀지수는,
상기 예상 지역 내 점포들의 집중도가 높을수록 값이 증가하는 과밀지수 산출방법.The method of claim 7, wherein
The overcrowding index is,
The overcrowding index calculation method in which a value increases as the concentration of stores in the expected area increases.
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