KR100688446B1 - 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템 및 제공방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템을 개시한다.

본 발명의 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템은 유·무선 네트워크망에 연계하여 부동산 사업지 분석 서비스를 제공하기 위한 시스템으로서, 네트워크망에 연결되어 연동하는 것으로 가입자 정보와 지역별 부동산·경제·금융 관련정보를 분류 저장하는 DB서버와, 상기 DB서버와 네트워크로 연계 운영되는 것으로 가입자 단말기로부터 서비스 요청신호를 수신하여 인증처리하며 사용자가 선택한 사업지에 대한 관련정보를 수집하여 이를 기초로 질의폼을 생성 처리하고 분석모듈을 이용하여 상기 선택된 사업지에 대한 분석결과를 연산하여 네트워크망에 접속된 가입자 단말기로 제공하는 운영자 서버를 포함하여 구성된다.

상기와 같이 구성되는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템은, 유·무선 네트워크 망으로 연결된 각종 부동산·경제·금융 관련정보와 이를 기초로 한 지역별 평가항목을 포함하는 질의폼을 가입자에게 제공하여 입력받고 이를 분석모듈을 통해 연산 처리하여 예측 분양가와 지역분석 평가결과를 산출하여 요청 가입자의 단말기로 제공함으로써, 사업지 분석에 따른 조사시간의 단축과 비용절감 그리고 데이터의 재활용을 가능하게 하여 업무의 효율성을 대폭적으로 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 사업지 분석에 대한 가치평가를 합리적으로 할 수 있도록 의사결정을 지원할 수 있는 유용한 이점을 제공한다.

부동산, 예측, 분양가, 지역분석, 헤도닉, 요인비교

Description

네트워크 기반의 사업지 분석 시스템 및 제공방법{method for network-based estate analysis system}

도 1은 본 발명에 따른 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템의 전체적인 구성을 설명하기 위한 개념도,

도 2는 본 발명에 적용되는 운영자 서버와 DB서버의 구성을 설명하기 위한 구성도,

도 3은 본 발명의 헤도닉 예측 분석모듈에 따른 예측 분양가 산출과정을 나타낸 순서도,

도 4는 본 발명의 요인비교 예측 분석모듈에 따른 예측 분양가 산출과정을 나타낸 순서도,

도 5는 본 발명의 지역 분석모듈의 처리과정을 설명하기 위한 블록도,

도 6은 본 발명의 요인비교 예측 분석모듈에서 지역 선택을 위해 가입자에게 제공되는 예시화면,

도 7은 도 6에서 선택지역의 목록을 가입자 단말기에 제공하는 예시화면,

도 7은 본 발명에서 요인비교 예측 분석모듈의 결과 화면을 나타낸 예시화면,

도 8은 본 발명에서 요인비교 예측 분석모듈에 의해 생성된 질의폼을 나타낸 예시화면,

도 9는 본 발명에서 지역분석모듈에 의해 사용자가 선택한 지역에 대한 결과화면을 나타낸 예시화면,

도 10은 본 발명에서 지역분석모듈에서 필요한 자료 및 수집경로 등을 나타낸 표.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

1 : 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템

3 : 유·무선 네트워크망 5 : 가입자 단말기

10 : 운영자 서버 11 : 회원인증 모듈

13 : 결제 모듈 20 : DB서버

30 : 기관서버 31 : 부동산업체 서버

32 : 토지공사 서버 33 : 지역별 관공서 서버

34 : 건설 교통부 서버 35 : 금용 결제원 서버

36 : 통계청 서버 37 : 금융 감독원 서버

본 발명은 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템 및 그 제공방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 네트워크망에 분산된 방대한 부동산·경제·금융 자료를 취합하여 사용자가 선택한 지역에 대한 사업지 분석과 적정한 분양 예측가를 제시하 여 사업성 검토에 따른 의사결정을 지원할 수 있도록 한 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템 및 그 제공방법에 관한 것이다.

일반적으로 부동산의 사업지 선정을 위해서는 해당 지역에 산포하고 있는 다양한 관련 정보를 수집하고 이를 토대로 분석한 결과를 필요로 하며, 이러한 분석결과는 사용자가 원하는 대상 지역에 산포하고 있는 다양한 정보를 수집하고 분류한 후 수작업으로 분양가 추정 및 지역분석 결과를 도출해내는 것에 의해 생성된다.

종래의 사업지 분석 방법을 간략하게 살펴보면, 먼저 사용자가 선정한 대상 지역에 대한 사업지 분석을 위한 정보수집은 크게 현장에 대한 실사 수집과 인터넷을 이용한 온라인 수집으로 구분되는데, 상기 실사 수집은 조사원 또는 당사자가 대상 지역에 대한 입지조건과 주변 부동산 시세 등의 확인을 위한 현장 방문과, 향후 개발 동향 등의 확인을 위한 지자체의 방문 등이 이에 속하며, 상기 온라인 수집은 부동산 관련 정보를 제공하는 관련 사이트에 개시된 각종 정보를 검색하는 것 등이 속한다.

이렇게 수집된 정보는 수작업에 의해 항목별로 분류 가공되어 특정의 계산식에 의해 예측 분양가 및 지역분석 결과치로 산출되고 있으며, 이러한 결과값을 기준으로 각 건설업체나 관련 기업체에서는 사업성 검토에 따른 의사결정의 자료로 활용하게 된다.

그러나, 상기와 같이 사업지 분석방법은 조사원이 직접 관련 현장을 방문하고 정보를 취득해야 하므로 자료 수집에 많은 인력과 시간을 필요로 할 분만 아니라 신뢰성이 낮은 단점이 있었다.

또한, 수집된 정보를 분석자료로 활용하기 위해서 수작업에 의해 수집 정보를 재 분류 가공하여야 하므로 결과자료의 산출까지 많은 시간과 비용이 투입되어야 하는 문제점이 있을 뿐만 아니라 대상 사업지역이 바뀌는 경우에는 위와 같은 수작업을 재 실시해야 하므로 비효율적일 뿐만 아니라 절차상의 번거로움까지 있는 단점이 있었다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 유·무선 네트워크망으로 연결된 각종 부동산·경제·금융 관련정보를 수집하고 이를 기초로 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 평가항목을 포함하는 질의폼을 생성하여 가입자에게 입력 요청하고, 입력된 평가정보를 연산 처리하여 사업지에 대한 예측 분양가를 산출 제시함으로써 사업성 검토에 따른 의사결정 자료로서의 활용을 가능하게 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템 및 그 제공방법을 제공하는데 그 목적이 있다

본 발명의 다른 목적은, 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 부동산 관련정보를 수집하여 평가 항목을 분류한 뒤 이에 평가점수를 부여하여 표준화된 부동산 평가지수를 서비스하기 위한 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템 및 그 제공방법을 제공하는데 있다.

상기의 목적을 실현하기 위한 본 발명에 따른 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템은, 유·무선 네트워크망에 연계하여 부동산 사업지 분석 서비스를 제공하기 위한 시스템으로서,

네트워크망에 연결되어 연동하는 것으로 가입자 정보와 지역별 부동산·경제·금융 관련정보를 분류 저장하는 DB서버와, 상기 DB서버와 네트워크로 연계 운영되는 것으로 가입자 단말기로부터 서비스 요청신호를 수신하여 인증처리하며 사용자가 선택한 사업지에 대한 관련정보를 수집하여 이를 기초로 질의폼을 생성 처리하고 분석모듈을 이용하여 상기 선택된 사업지에 대한 분석결과를 연산하여 네트워크망에 접속된 가입자 단말기로 제공하는 운영자 서버를 포함하여 구성되는 것을 그 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 한 특징으로서, 상기 분석모듈은 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 부동산 관련정보를 DB서버로부터 제공받아 헤도닉 기법(hedonic approach)을 이용하여 계수값을 산출하고, 가입자로부터 입력받는 질의폼상의 인자를 상기 계수값에 대입하여 예측 분양가를 산출하고 이는 통계 패키지 상에서 실행되는 되는 헤도닉 예측 분석모듈인 것에 있다.

본 발명의 바람직한 다른 특징으로서, 상기 분석모듈은 가입자가 선택한 비교 사업지에 대한 분양정보를 DB서로부터 제공받아 평가 질의폼을 생성하고 이를 가입자로부터 입력받아 현 시세가와 매칭한 기준 평가정보 및 가입자의 대상 사업지에 대한 분양정보에 관련한 평가 질의폼을 생성하고 가입자로부터 입력받은 추정 평가정보를 요인비교법(factor comparison method)을 이용하여 예측 분양가를 산출하고, 이는 어플리케이션 프로그램(application program)상에서 실행되는 요인비교 예측 분석모듈인 것에 있다.

본 발명의 바람직한 또 다른 특징으로서, 상기 운영자 서버는, 가입자가 선택한 사업 대상지에 해당되는 부동산·경제·금융 관련정보를 DB서버로부터 제공받아 인구 및 세대수증가·전출입 인구·주택보급율·아파트비중·노후 아파트 비중·아파트 입주 물량·분양 계획물량·아파트 가격 상승률·지가 변동률·자동차 보유대수로 된 인자 중 최소 하나 이상의 인자를 지수 평가하여 결과를 산출하는 지역분석모듈을 더 포함하여 구성되는 것에 있다.

본 발명에 따른 네트워크 기반의 사업지 분석 방법은 유·무선 네트워크망을 통해 운영자 서버에 연계되는 하나 이상의 가입자 단말기에 분양가 예측 및 지역분석 서비스를 제공하기 위한 방법으로서,

(a) 운영자 서버에서 인증 처리된 가입자 단말기로부터 선택 사업지에 대한 정보서비스를 요청받는 단계와,

(b) 운영자 서버에서 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 부동산·경제·금융 관련정보를 수집하여 질의폼을 생성처리하고 이를 가입자 단말기로 전송하는 단계와,

(c) 가입자가 작성한 질의폼상의 입력 내용을 운영자 서버에서 수신받아 분석모듈을 이용하여 선택된 사업지에 대한 분석결과를 연산 처리하는 단계와,

(d) 운영자 서버에서 연산 처리된 결과물을 가입자 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 것을 그 특징으로 한다.

본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

이하, 본 발명에 따른 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명에 따른 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템을 설명하기 위한 구성도이고, 도 2는 본 발명에 적용되는 운영자 서버와 DB서버의 구성을 설명하기 위한 구성도로서, 본 발명에서의 사업지는 아파트 시공을 하기 위한 토지 또는 기 분양된 아파트 단지를 의미하는 포괄적인 개념이다.

이에 나타내 보인 바와 같이, 본 발명의 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템은, 인터넷·전용선·공중망·이동통신망으로 된 유·무선 네트워크망(3)에서 운영되며, 각종 부동산·경제·금융 관련 정보를 제공하는 기관서버(30)로부터 관련 정보를 제공받아 분류 저장하는 DB서버(DataBase Server;20)와, 상기 DB서버(20)에 연결되어 관련 정보를 추출 및 가공 연산 처리하는 운영자 서버(10) 그리고 이 운영자 서버(10)에서 산출된 결과정보를 서비스 받는 가입자 단말기(5)로 구성된다.

유·무선 네트워크망(3)은 전용선·이동통신망·공중망 등이 사용될 수 있으나 본 발명에서는 폭넓은 사용자층을 확보한 인터넷망과 이동통신망의 사용을 제안한다.

여기서, 상기 인터넷망은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위 계층에 존재하는 여러 서비스 또는 시스템, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), 텔넷, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System),SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network FileService), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미한다. 그리고, 상기 이동통신망은 음성통화를 위한 통상적인 망, 즉 기지국(BS : Base Station), 이동전화 교환국(MTSO : Mobile Telephone Switching Office), 홈 위치 등록기(HLR : Home Location Register), 망관리 시스템(NMS : Network Management System) 등을 구비하고, 무선 패킷 데이터의 송수신을 가능하게 하는 WAP 게이트웨이, PDSN(Packet Data Serving Node) 등과 같은 구성요소를 추가로 포함하고 있어 HTTP, SMTP, FTP 등과 같은 산업 표준의 전송 프로토콜 지원과 HTML, SMTP, XML,HDML 또는 일반 문서파일 등의 문서 교환 프레임워크를 지원하는 것에 의해 결과적으로 모바일폰(mobile phone), PDA(Personal Didital Assistant), 개인용 컴퓨터(PC) 및 핸드PC,노트북 등으로 된 가입자 단말기(5)와 운영자 서버(10) 사이에서 부동산 관련정보를 송수신 가능하게 된다.

기관서버(30)는 운영자 서버(10)에 각종 부동산·경제·금융 관련정보를 제공하는 정보제공자로서, 본 발명에서는 크게 부동산업체 서버(31)·토지공사서버(32)·지자체 관공서서버(33)·건설교통부 서버(34)·금융결제원서버(35), 통계청서버(36)·금융감독원서버(37) 등으로 구성된다.

아래 [표 1]은 기관서버(30)에서 제공받는 자료 및 자료 수집 기간 등을 나타낸 것이다.

[표 1]

기관 서버명	자료명	수집기간	갱신시점
부동산 업체 서버	아파트 기본정보		수시
	아파트 시세정보	2000.1~	주간
	아파트 건설사 정보		수시
	기사		수시
	재개발, 재건축 정보		수시
	브랜드 설문조사	2003.1~	반기
	아파트거래량	2000.6~	월간
토지공사 서버	건물유형별 토지거래량	1998.1~	월간
	지가지수	1986.4/4~ 2004.4/4	분기
		2005.1	월간
각 지자체 관공서 서버	주택현황		수시
건설교통부 서버	자동차 등록대수	2005.9~	월간
	미분양 현황	2003.1~	월간
	주택건설실적	2003.1~	월간
금융결제원 서버	청약통장 가입현황	2005.1~	월간
통계청 서버	세대수	1992~	년간
	인구현황	1992~	월간
	인구이동	2000.1~	월간
	면적
	건설수주	1998.1~	월간
	건설기성	1997.7~	월간
	경기종합지수	1990.1~	월간
금융감독원 서버	건설사 상세정보		수시

상기 [표 1]에서 보는 바와 같이 여러 기관서버(30)는 사업지 분석을 위한 자료로서 부동산 및 이와 관련된 각종 경제·금융정보를 유·무선 네트워크망(3)에 연결된 DB서버(20)에 제공한다.

DB서버(20)는 상기 유·무선 네트워크망(3)에 연결되어 기관서버(30)로부터 부동산·경제·금융에 관련된 정보를 제공받아 분류 저장하고, 이외에도 가입자의 개인정보과 결제관련 정보를 기록 저장 또는 기록 데이터를 읽어들이거나 변경한다.

이러한 DB서버(20)는 회원 가입된 가입자의 기본정보를 저장하는 회원DB모듈(21)과, 서비스 이용에 따른 결제처리 정보를 저장하는 결제DB모듈(23) 그리고 부동산·경제·금융 관련 정보를 저장하는 부동산 DB모듈(25)로 구성되며, 이들 각 모듈은 DB서버(20)에 내장된 DB관리자(DBMS : Database Management System)을 이용하여 데이터를 기록하거나 접근할 수 있도록 구성된다.

이와 같이 구성되는 DB서버(20)는 유·무선 네트워크망(3)으로 연결된 운영자 서버(10)로 기록 저장된 데이터를 제공하게 되며, 본 발명에서는 운영자서버(10)와 별도로 DB서버(20)를 구성하고 네트워크망으로 연결시키는 구성을 개시하고 있으나, 상기 운영자서버(10)내에 DB서버(20) 기능을 부가하여 구성하여도 무방하다.

운영자 서버(10)는 상술한 DB서버(20)와 유·무선 네트워크망(3)으로 연계 운영되는 일종의 웹 서버(Web Server)로서, 이때의 상기 웹 서버는 가장 널리 사용되는 UNIX기반의 아파치, WINDOW NT의 IIS , 넷스케이프의 엔터프라이즈 서버이며, 웹 페이지(HTML 파일)를 제공해 주는 서버를 지칭하는 것으로 HTTP를 사용하여 웹 페이지를 제공할 수 있는 웹 서버 프로그램이 설치되어 있다. 이러한 웹 서버는 공지의 기술을 이용하므로 상세한 설명은 생략한다.

이와 같이 구성되는 운영자 서버(10)는 서비스 이용을 위한 회원인증을 수행하는 회원인증모듈(11)과, 서비스 이용에 따른 결제처리를 수행하는 결제모듈(12) 그리고 가입자가 선택한 사업지에 대한 분석결과를 연산하여 결과값을 산출하는 분석모듈(15) 및 지역분석모듈(17)로 구성된다.

상기 회원인증모듈(11)은 사업지 분석 시스템(1)을 이용하기 위해 회원으로 가입한 사용자에 대한 인증처리를 수행하는 것이다. 이러한 회원인증모듈(11)은 사용자에게 부여된 접속ID와 비밀번호를 이용하여 운영자 서버(10)에 접속하는 사용자에 대한 인증을 수행하며, 이외에도 별도의 보안카드나 공개키 기반의 암호화알고리즘이 적용된 공인인증서를 이용하여 인증을 수행할 수 있으며, 이러한 회원인증모듈(11)은 공지의 기술을 사용하여도 무방하다.

상기 결제모듈(12)은 서비스를 신청한 가입자에게 결제를 요청하고 입력되는 금융결제 정보를 과금서버(은행 전산망)로 전송하여 결제를 수행하는 역할을 한다. 이러한 결제모듈(12)은 공지의 기술을 사용하므로 상세한 설명은 생략한다.

상기 분석모듈(15)은 가입자 단말기(5)가 선택한 사업지에 대한 관련정보를 상기 DB서버(20)로부터 추출하여 이를 기초로 질의폼을 생성하여 가입자에게 전송하고, 가입자가 입력한 평가정보를 연산 처리하여 예측 분양가를 산출하여 이를 유·무선 네트워크망(3)에 접속된 가입자 단말기(5)로 서비스 제공하는 역할을 한다.

이러한 분석모듈(15)은 크게 헤도닉 기법을 이용한 헤도닉 예측 분석모듈(15a)과 요인비교법을 이용하는 요인비교 예측 분석모듈(15b)로 구성되며, 가입자의 요청에 따라 헤도닉 예측 분석모듈(15a)과 요인비교 예측 분석모듈(15b) 중 어느 하나의 분석모듈을 이용한 결과 값을 서비스 제공하여도 무방하나 바람직하게는 각각의 결과 값을 산출하여 비교 가능하도록 하거나 또는 이들 결과 값의 평균 값을 산출하여 서비스 제공할 수 있을 것이다.

첫째, 헤도닉 예측 분석모듈(15a)을 설명하면, 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 부동산 관련정보를 DB서버(20)로부터 제공받아 헤도닉 기법(hedonic approach)을 이용하여 계수값을 산출한 뒤, 상기 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 관련정보를 기초로 평가항목을 포함하는 질의폼을 생성하여 가입자에게 전송한다. 그러면, 상기 가입자는 질의폼상의 평가항목을 채워넣고 다시 운영자 서버(10)측으로 피드백 시키면, 상기 운영자 서버(10)는 질의폼상의 인자를 상기 계수값에 대입하여 예측 분양가를 산출한다.

이러한 구성의 헤도닉 예측 분석모듈(15a)는 컴퓨터 상에서 운영되는 자료분석 응용 프로그램인 통계 패키지 상에서 운영되어지며, 바람직하게는 SAS(Statistical Analysis System) 어플리케이션(application)을 이용하는 것을 제안하며, 이러한 통계 패키지는 공지의 기술이므로 상세한 설명은 생략한다.

한편, 상기 헤도닉 예측 분석모듈(15a)은 단지별 분양가에 대한 요인변수 중 입지특성(지하철 접근성, 택지 개발지구 여부, 지역별 매매가 평균, 주변의 아파트 단지 유무 등), 단지특성(총 세대수, 건설사의 도급순위, 주상복합 여부 등), 주택특성(평균평형, 평형, 전용면적별 등) 등의 독립변수를 통해 종속변수인 해당지역에 대한 분양가를 산정하는 것이다.

이러한, 헤도닉 기법을 이용한 헤도닉 예측 분석모듈(15a)에서 산출식에 필요한 정보와 가공에 관한 프로세서를 간략하게 설명하면 다음과 같다.

아래 [표 2]는 헤도닉 기법에서 계수값을 산출하기 위한 변수를 설명한 것이고, [표 3]은 항목별로 변수 값을 나타낸 것이다.

[표 2]

필드명	가공방법 및 설명
지역 (구시군 단위)	서울, 경기, 대구, 대전, 부산, 인천의 각 세부지역(구시군단위)을 더미변수 생성
평형	단지평균평형 계산할 때 필요	주력평형계산시 필요하며 세대수 가중한 평균평형 산출. 산출후 30평미만과 이상으로 더미변수 생성
세대수	단지평균평형 계산할 때 필요
총세대수	500세대미만, 500~999세대, 1000세대이상으로 구분하여 더미변수 생성
건설회사	메인건설업체 유무 분류(기준:도급순위 10대기업)하여 더미변수 생성
전용면적	전용면적을 18평이하, 18~25.7, 25.7평 이상으로 분류하여 더미변수 생성
택지개발 여부	택지 개발 유무에 따른 더미변수 생성 (택지지구 구분유무는 건설교통부 발표지구에 따른 것)
주상복합 여부	주상 복합 유무에 따른 더미변수 생성
역세권 여부	도보 10분거리에 포함 여부에 따라 더미변수 생성

[표 3]

설명 변수	상세설명
size-b	(500~999) = 1 or not =0
size-ub	(1000 이상) = 1 or not =0
jusang	일반=0 주상복합=1
jigu	택지 개발지구=1 or not=0
py-b	전용면적이 25.7125평 이상은 1 나머지 0
py-s	전용면적이 18평이하 1 나머지 0
aver_py_s	단지평균평형이 30미만 = 1 or not = 0
aver_py_b	단지평균평형이 30이상 = 1 or not = 0
dobo1	도보권10분내 = 1 or not = 0
con_1	건설업체 분류 다시(지방 업체포함)
gu_city_var1	분양시점과 분양일로부터 1년전 구/도시변동률
bun_yr2004	분양일 2004년=1, 나머지=0
bun_yr2005	분양일 2005년=1, 나머지=0
bun_yr2006	분양일 2006년=1 , 나머지=0
지역더미 변수	구시군 단위의 지역 더미변수

상기 [표 3]에서와 같이 가공된 변수값을 이용하여 헤도닉 기법으로 계수값을 산출한다. 이때 계수값 산출을 위한 헤도닉 모형은 아래와 같다.

In(Yi)=a+b1*x1+ ...+bi*xi

여기서, (Yi)은 종속변수로서 i번째 기 분양된 아파트의 분양가이고, (xi)는 설명변수로서, 설명변수는 상기 [표 3]에 해당된다.

이와 같이 헤도닉 기법에 의해 계수식이 산출되면, 사용자 선택한 대상 사업지에 관련한 질의폼을 생성하고 이 질의폼에 입력한 사용자의 평가정보를 계수식에 대입하여 예측 분양가를 산출한다.

즉, 사용자가 선택한 사업지에 해당되는 지역정보 즉, DB서버(20)에 저장되어 있는 기본정보(세대수, 주상복합 여부, 평형, 분양일, 총층, 역세권분류 등)와 시세정보(각각의 아파트의 분양일로부터 1년전 시세와 분양일 당시 시세)를 추출하여 계수식을 생성한다. 그리고 사용자의 선택 사업지에 관련한 입력폼을 생성하여 사용자에게 입력을 요청한다. 여기서, 상기 입력폼은 사용자가 입력하기 위한 평가항목을 포함하며, 상기 평가항목으로는 세대수(단지별 500미만, 500~999, 1000 이상으로 분류), 전용면적(18평 이하, 18평~25.7평,257평 이상으로 분류), 단지평균평형(해당 단지 세대수 가중한 평균평형을 계산하여 30평형 미만과 30평형 이상으로 분류), 건설업체(도급순위 10위권 브랜드 업체와 그 외 업체로 분류), 구/도시 변동율(분양일로부터 1년전 구/도시 가격변동율 산출)이 해당된다.

일예로, 사용자가 입력폼에 아래와 같은 사항을 입력했을 경우.

1) 지역 : 서울시 관악구

2) 단지규모 :1000세대이상

3) 단지평균평형 : 주력평형 30평이상

4) 주상복합 여부 : 주상복합아님

5) 역세권 여부 : 도보 10분 거리내

6) 택지 개발지구 여부 : 택지지구 아님

7) 분양년월 : 2006년,

9) 전용면적 : 전용면적 25.7평이상

8) 건설사 : 메이저건설사

산 출 식:

6.57429+0.13175(관악구의경우)+0.21472(2006년분양일경우)+0.05331(1000세대이상일경우)+0.14494(메이저건설사일경우)+0.12262(전용면적25.7평이상)+0.00594(도보10분이내)+0.07876(주력평형이30평이상인경우) = 7.32633

둘째, 분석모듈에서 요인비교 예측 분석모듈(15b)을 설명하면, 가입자가 선택한 비교 사업지에 대한 분양정보를 DB서버(20)로부터 제공받아 평가 질의폼을 생성하여 가입자 단말기(5)로 전송하여 입력을 요청받고, 입력된 정보를 현 시세가와 매칭하여 기준 평가정보를 생성한다. 그리고 가입자의 대상 사업지에 대한 분양정보에 관련한 평가 질의폼을 생성하고 가입자로부터 입력받는 추정 평가정보를 요인비교법(factor comparison method)을 이용하여 예측 분양가를 산출한다.

즉, 상기 요인비교 예측 분석모듈(15b)은, 가입자가 선택한 사업지에 대한 예측 분양가를 산출하기 위하여, 지역 내 최근 분양사례 또는 기존 입주단지를 비교대상으로 하는 단지 및 지역요인(도심 접근성, 지하철 등 대중교통수단 접근성, 교통 편리성, 주거, 교육, 생활, 녹지환경, 소음, 공해 및 혐오시설 등의 유무, 쇼핑센터접근성, 공공시설 및 공익시설 접근성, 단지내 도로의 폭, 계통, 연속성, 일조, 조망, 개방감, 경관, 통풍, 거주자의 소득수준, 지역의 명성, 용적율 및 건폐율 등), 개별요인인 건물 요인(시공의 양부, 구조, 설계 설비 등의 양부, 아파트 상가 등의 구성 상태), 개별요인인 토지 요인(부지의 형상 및 공지부분의 넓이, 부지내 시설상태, 부지규모 등), 전용부분의 개별요인(향 및 위치, 실내 마감상태, 전용면적 및 내부구조 상태, 인접 부동산의 이용상태, 엘리베이터 등 공용시설의 편리성 등), 기타요인(건설업자의 인기, 평판 및 신용, 세대수, 택지 개발지구 유무 등)에 대해 기 분양한 분양가를 기준으로 사용자가 각 단지별로 평점을 매긴다.

이어서, 상기 결과 값을 토대로 같은 지역내 분양시점이 다른 비교단지를 지역 아파트 매매가 상승률로 보정하고, 분양지역이 다른 아파트 단지에 대해 지역간 아파트 매매가격 차이로 보정 한 후, 사용자의 입력 점수와 기 분양가를 매칭시켜 최근 분양사례(혹은 기존 입주단지)의 점수 및 분양가를 산출해 1차 제시하고, 대상 사업지에 대해서도 같은 과정으로 사용자가 비교요인에 대한 점수를 입력해 최근 분양사례(혹은 기존 입주단지)의 분양가의 점수기준에 따른 분양가와 같은 비율로 예상 분양가 산출이 가능하도록 최소값 ~ 최대값의 범위로 제시 및 비교단지별 과 대상 사업지간의 유사도를 결정해 적정 분양가를 산출하는 것이다.

이러한, 요인비교법을 이용한 요인비교 예측 분석모듈(15b)의 처리과정을 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

먼저, 도 6에서 보는 바와 같이 운영자 서버(10)에 접속된 가입자 단말기(5)는 여러 그룹 관리 화면에서 역삼동 사업지를 선택한 후 사업지와 비슷한 특성을 지닌 아파트 단지를 추가 선택한다.

비교 단지평가에서 만약 두 비교단지의 점수를 도 8에서 분홍색으로 칠한 부분을 모두 입력하면(각 비중은 그 합이 100이 되도록 입력합니다.) 각 구분과 개별 요인별 비중을 가중하여 가입자의 선택 사업지와 비교 사업지(단지)의 평점이 계산되고, 대상단지와 비교단지의 가중평균된 평점에 따라 현재 시세(분양권시세포함)와 비교하여 예상분양가를 산출하게 된다.

위의 입력대로 계산하면,

해당 단지평점 : 34.12점, 개나리 래미안 : 34.29점, 역삼 푸르지오 : 36.43점으로 산출되며 개나리 래미안은 현재 시세가 : 10억 7천만원, 역삼 푸르지오 : 10억 5천이므로 비교단지와 대비해 볼 때, 래미안에 비하여는 10억 6,470만원, 푸르지오에 비하여는 9억 7,342만원으로 계산된다.

따라서, 이 두 사업지(단지)를 평균한 값인 10억 2,450만원이 예측 분양가가 되어 가입자에게 제공된다.

한편, 상기 요인비교 예측 분석모듈(15b)은 가입자가 산출한 예측 분양가를 DB서버에 개인정보와 함께 취합 저장시키고 가입자의 저장정보 요청시 이를 제공하는 데이터 처리부(15b')를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.

이러한, 요인비교 예측 분석모듈(15b)은 도 7에서 보는 바와 같이, 각 사업지별로 비교한 값을 저장하여 가입자가 관리 가능하도록 제공되면서, 아파트 기본정보를 이용하여 가입자가 비교 대상 사업지(단지)를 용이하게 선택하고 관련 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 구성된다.

상기 지역분석모듈(17)은 도 5를 참조하여 살펴보면, 가입자가 선택한 사업 대상지에 해당되는 부동산·경제·금융 관련정보를 DB서버(20)로부터 제공받아 인구 및 세대수증가·전출입 인구·주택보급율·아파트비중·노후 아파트 비중·아파트 입주 물량·분양 계획물량·아파트 가격 상승률·지가 변동률·자동차 보유대수로 된 인자 중 최소 하나 이상의 인자를 지수 평가하여 결과를 산출하고 이를 가입자 단말기(5)로 제공하기 위한 것이다.

이러한 지역분석모듈(17)의 처리과정을 설명하면 다음과 같다.

사용자는 지역분석 결과정보를 서비스 제공받기 위한 지역을 선택하면, 상기 지역분석모듈(17)은 해당 지역의 평가점수를 산출하고 이를 가입자 단말기(5)로 제공한다.

일예로, 사용자가 제주도 지역을 선택하게 되면, 가입자 단말기(5)에는 도 9에서와 같은 결과가 도출된다. 즉, 제주도의 가장 적합하다고 판단되는 시구군은 총점이 가장 높은 제주시인 것으로 가입자가 용이하게 판단할 수 있도록 하는 것이 다.

이러한 요인비교 예측 분석모듈(15b)에서 각각의 자료 수집과정 및 필요한 정보는 도 10에서 나타내 보인 바와 같다.

상기 가입자 단말기(5)는 유·무선 네트워크망(3)을 통해 운영자 서버(10)에 접속하여 관련 서비스를 제공받기 위한 기기이다. 이러한 가입자 단말기(5)는 인터넷에 연결 가능한 개인용 컴퓨터(PC), 개인정보단말기(PDA), 모바일컴퓨터((Mobile Computer), 이동통신단말기(IMT-2000,W-CDMA), 핸드피시(HPC) 등이 사용될 수 있다.

이와 같은 구성의 가입자 단말기(5)는 상기 운영자 서버(10)에 인터넷을 통해 접속된 상태에서 웹상에서 관련 서비스를 제공받을 수 있도록 브라우저를 탑재하거나, 또는 운영자 서버(10)로부터 데이터를 수신받아 가입자 단말기(5)에 인스톨 된 별도의 전용 뷰어 프로그램을 이용하여 결과물을 확인할 수 있도록 구성될 수 있다. 이러한, 가입자 단말기(5)는 공지의 기술을 이용하여도 무방하므로 상세한 설명은 생략한다.

상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 네트워크 기반의 사업지 분석 제공방법을 설명하면 다음과 같다.

먼저, 유·무선 네트워크망(3)에 접속된 가입자 단말기(5)는 서비스 이용을 위하여 운영자 서버(10)에 접속한다.

이때, 상기 운영자 서버(10)는 접속된 가입자 단말기(5)에 대하여 소정의 인증처리를 수행하면서 필요시 서비스 요청에 따른 결제처리를 수행한다.

이어서, 상기 운영자 서버(10)는 인증 처리된 가입자 단말기(5)에 대해 예측 분양가 산정과 지역분석 정보를 제공하기 위한 서비스를 실시한다.

여기서, 상기 운영자 서버(10)는 분석모듈(15)을 이용하여 예측 분양가 산출서비스를 제공하게 되고, 지역분석모듈(17)을 이용하여 사용자가 선택한 지역에 대한 평가정보 서비스를 제공하게 된다.

이와 같이 구성되는 네트워크 기반의 사업지 분석 제공방법에서 상기 예측 분양가 산출은 헤도닉 예측 분석모듈(15a)과 요인비교 예측 분석모듈(15b)에 의해 산출되는데, 이를 부연 설명하면 다음과 같다.

먼저 헤도닉 예측 분석모듈(15a)의 분양가 산출과정을 도 3을 참조하여 살펴보면, 유·무선 네트워크망(3)으로 연결된 DB서버(20)는 각 기관서버(30)로부터 부동산·경제·금융 관련정보를 제공받아 분류 저장하여 데이터 베이스를 구축한다.(s10)

그리고, 운영자 서버(10)에 접속한 사용자가 대상 사업지를 선택하면 상기 DB서버(20)로부터 필요한 데이터를 분류 추출한다.(s20)

선택한 변수 채택을 위하여 상기 [표 3]과 같이 데이터 가공을 실시한다.(s30)

가공된 데이터를 기초로 헤도닉 모형을 이용하여 예상 분양가 산출을 위한 산출식을 도출한다.(s40)

가입자는 상기 데이터 가공을 실시하는 단계(s30)의 이용을 선택한다.(s50)

가입자 단말기(5)에 제공되는 서비스 화면에서, 가입자는 예측 분양가 산출을 위한 대상 사업지의 지역을 선택한다. (s60)

그리고, 가입자는 운영자 서버(10)에서 전송받은 질의폼에 추가정보를 입력하여 운영자 서버(10)로 전송한다.(s70)

상기 운영자 서버(10)는 가입자가 입력한 평가정보에 계수값을 대입하여 추정 분양가를 산출하고 이를 가입자 단말기(5)에 전송한다.(s80)

도 4는 본 발명의 요인비교 예측 분석모듈에 따른 예측 분양가 산출과정을 나타낸 순서도로서 이를 참조하여 요인비교법에 의한 예측 분양가 산출과정을 살펴보면 다음과 같다.

유·무선 네트워크망(3)으로 운영자 서버(10)에 접속한 가입자는 대상 사업지의 지역을 선택하고(s10), 평형대를 선택한다.(s20')

여기서, 상기 가입자가 평형대 선택이 불가능한 경우에는 지역에 맞는 아파트 선택 정보를 제공하여 선택을 가능하게 하여,(s25') 다음 단계의 서비스 이용을 가능하게 한다.(a)

그리고, 상기 가입자가 상기 (s20') 단계에서 평형을 선택하면 지역, 평형에 맞는 아파트 선택 정보를 제공하여 선택을 유도한다.(s30') 여기서, 상기 지역, 평형에 맞는 아파트 선택 정보로는, 평형, 면적, 단지규모, 세대수, 매매가격, 전세가격, 매매 변동율, 전센 변동율, 신도시구분, 입주일, 평당가, 사업유형, 역세권 여부, 임대 아파트 여부, 주상 복합 여부, 재건축 여부 등이 있다.

이어서, 사용자는 제공된 아파트 선택정보를 참조하여 비교 대상 단지(사업지)를 선택하고,(s40') 각 요인별(대분류, 소분류)로 비중의 합이 100이 되도록 비중입력을 한다.(s50')

그리고, 상기 운영자 서버(10)는 가입자에게 비교 대상 단지(사업지)의 선택을 요청하고, 가입자는 비교 대상 단지(사업지)를 선택한다.(s60')

이어서, 가입자는 비교하고자 하는 단지(사업지)의 요인별 점수를 입력하고, 비교단지 대비 현재 사업지의 요인별 점수를 입력한다.(s70')

상기 입력한 정보를 저장하고,(s80') 분양가를 산출한다.(s90') 여기서, 분양가 산출은 대상 아파트단지(사업지) 분양가 산정 = 비교 아파트단지 분양가 * 대상 아파트단지 평점/비교아파트단지 평점에 의해 산출된다.

그리고, 가입자는 추가 비교단지가 있는지 선택한다. (s100')

여기서, 추가 비교단지가 있는 경우 상기 운영자 서버(10)는 가입자 단말기(5)에 상기 (s40') 이전 단계의 서비스를 실시하고,(b) 추가 비교단지가 없는 경우에는 시점조정계수, 비중변경을 선택하고.(s110') 분양가를 재 산출한다.(s120')

분양시점이 미래시점일 경우, 시점조정계수는 분양시점이 다른 것을 감안하여 보정이 가능한 계수 값으로 해당지역의 최근 시점으로부터 1년간 가격상승률을 고려한 시점조정계수를 기본값으로 두어 분양가 산출시 고려 가능하도록 하며 이 계수 값은 소비자가 원하는데로 바꾸어 계산이 가능하도록 한다.

여기서, 상기 (s110') 단계에서 시점조정계수와 비중변경이 필요없는 경우에 는 분양가 재 산출단계(s120') 이후의 서비스를 제공한다.(c)

이어서 상기 운영자 서버(10)는 추가비교 대상 단지가 있는지 가입자 단말기(5)에 확인요청을 하고(s130') 상기 가입자가 추가 단지 비교를 요청하는 경우에는 대상단지 불러오기(s40') 이전의 서비스를 제공하고(d), 추가 단지 비교 요청이 없는 경우에는 서비스를 종료한다. (s140')

한편, 본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형을 할 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다. 따라서, 그러한 변형예 또는 수정예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 해야 할 것이다.

상기와 같이 구성되고 작용되는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템은, 유·무선 네트워크 망으로 연결된 각종 부동산·경제·금융 관련정보와 이를 기초로 한 지역별 평가항목을 포함하는 질의폼을 가입자에게 제공하여 입력받고 이를 분석모듈을 통해 연산 처리하여 예측 분양가와 지역분석 평가결과를 산출하여 요청 가입자의 단말기로 제공함으로써, 사업지 분석에 따른 조사시간의 단축과 비용절감 그리고 데이터의 재활용을 가능하게 하여 업무의 효율성을 대폭적으로 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 사업지 분석에 대한 가치평가를 합리적으로 할 수 있도록 의사결정을 지원할 수 있는 유용한 이점을 제공한다.

Claims (24)

1. 유·무선 네트워크망에 연계하여 부동산 사업지 분석 서비스를 제공하기 위한 시스템으로서,

   네트워크망에 연결되어 연동하는 것으로 가입자 정보와 지역별 부동산·경제·금융 관련정보를 분류 저장하는 DB서버와;

   상기 DB서버와 네트워크로 연계 운영되는 것으로 가입자 단말기로부터 서비스 요청신호를 수신하여 인증처리하며 사용자가 선택한 사업지에 대한 관련정보를 수집하여 이를 기초로 질의폼을 생성 처리하고 분석모듈을 이용하여 상기 선택된 사업지에 대한 분석결과를 연산하여 네트워크망에 접속된 가입자 단말기로 제공하는 운영자 서버;

   를 포함하여 구성되는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
2. 제 1항에 있어서, 상기 분석모듈은 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 부동산 관련정보를 DB서버로부터 제공받아 헤도닉 기법(hedonic approach)을 이용하여 계수값을 산출하고, 가입자로부터 입력받는 질의폼상의 인자를 상기 계수값에 대입하여 예측 분양가를 산출하고 이는 통계 패키지 상에서 실행되는 되는 헤도닉 예측 분석모듈인 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
3. 제 2항에 있어서, 상기 헤도닉 예측 분석모듈은 분양가 예측을 위하여 DB서 버로부터 지역·평형·세대수·총세대수·건설회사·전용면적·택지개발 여부·주상복합 여부로 이루어지는 계수값 산출을 위한 인자중 하나 이상을 제공받아 사용하며, 가입자로부터는 지역·분양년도·세대수·전용면적·택지지구 여부·주상복합 여부·건설회사·역세권·단지내 주력평형으로 이루어지는 예측 인자중 하나 이상의 인자를 입력받아 이용하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
4. 제 2항에 있어서, 상기 통계 패키지는 SAS(Statistical Analysis System) 어플리케이션인 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
5. 제 1항에 있어서, 상기 분석모듈은,

   가입자가 선택한 비교 사업지에 대한 분양정보를 DB서로부터 제공받아 평가 질의폼을 생성하고 이를 가입자로부터 입력받아 현 시세가와 매칭한 기준 평가정보 및 가입자의 대상 사업지에 대한 분양정보에 관련한 평가 질의폼을 생성하고 가입자로부터 입력받은 추정 평가정보를 요인비교법(factor comparison method)을 이용하여 예측 분양가를 산출하고, 이는 어플리케이션상에서 실행되는 요인비교 예측 분석모듈인 것을 특징으로하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
6. 제 5항에 있어서, 상기 요인비교 예측 분석모듈은,

   도심 접근성·대중교통 접근성·인접도로 연계성·교육환경·공원 및 녹지환 경·공해 및 혐오시설·병원 및 문화시설·공공시설 및 그 접근성·단지내 도로·거주자의 소득수준 및 인근지역의 생활수준으로 된 인자 중 최소 하나 이상을 평가하는 지역요인과, 시공의 양부·설비 및 설계 수준·용적율 및 건폐율·건물의 시설 수준·조망 및 거주성·편의시설의 상태·단지규모로 된 인자중 최소 하나 이상을 평가하는 개별요인과, 방향 및 위치·전용면적 및 내부구조상태·내부인테리어수준·엘레베이터 및 공용시설의 편리성으로 된 인자 중 최소 하나 이상을 평가하는 전용부분의 개별요인과, 브랜드 인지도·건설업체 신뢰도·분양시점 시장상황·택지 개발지구 여부·인근지역시세로 된 인자중 최소 하나 이상을 평가하는 기타요인으로 구성되는 예측 요인중 최소 하나 이상의 요인을 질의폼을 생성하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
7. 제 5항 또는 제 6항에 있어서, 상기 요인비교 예측 분석모듈은,

   가입자가 산출한 예측 분양가를 DB서버에 개인정보와 함께 취합 저장시키고 가입자의 저장정보 요청시 이를 제공하는 데이터 처리부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
8. 제 1항에 있어서, 상기 운영자 서버는,

   가입자가 선택한 사업 대상지에 해당되는 부동산·경제·금융 관련정보를 DB서버로부터 제공받아 인구 및 세대수증가·전출입 인구·주택보급율·아파트비중·노후 아파트 비중·아파트 입주 물량·분양 계획물량·아파트 가격 상승률·지가 변동률·자동차 보유대수로 된 인자중 최소 하나 이상의 인자를 지수 평가하여 결과를 산출하는 지역분석모듈을 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
9. 제 1항에 있어서, 상기 운영자 서버는,

   서비스 이용을 위한 가입자에 대한 회원인증 처리를 수행하는 회원인증모듈과;

   정보 제공서비스에 대한 이용 요금을 청구 및 처리하는 결제모듈;

   을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
10. 제 1항에 있어서, 상기 DB서버는,

    회원정보를 저장하는 회원 DB모듈과;

    부동산·경제·금융에 대한 정보를 제공하는 기관서버에 네트워크망으로 연결되어 관련 정보를 제공받아 저장하는 부동산 DB모듈과;

    서비스 이용에 따른 결제처리 정보를 저장하는 결제 DB모듈;

    중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
11. 제 10항에 있어서, 상기 기관서버는,

    부동산 시세·재개발·재건축·거래량·건설사·설문조사·기사 정보를 취합 제공하는 부동산업체 서버와;

    건물유형별 토지 거래량 및 지가지수의 정보를 제공하는 토지공사 서버와;

    주택 및 인구현황 정보를 제공하는 지역별 관공서 서버와;

    차량 등록대수·미분양현황·주택건설 실적의 정보를 제공하는 건설교통부 서버와;

    세대수·인구현황·인구이동·면적·건설수주·건설기성·경기종합지수의 정보를 제공하는 통계청 서버와;

    건설사에 관한 상세 정보를 제공하는 금융감독원 서버;

    중 하나 이상을 포함하는 구성인 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
12. 제 1항에 있어서, 상기 운영자 서버는 유·무선 네트워크망을 통해 인터넷에 연결되는 웹 서버이며, 가입자 단말기는 유·무선 통신망을 통해 인터넷에 연결가능한 개인용 컴퓨터(PC), 개인정보단말기(PDA), 모바일컴퓨터((Mobile Computer), 이동통신단말기(IMT-2000,W-CDMA)중 하나 이상의 기기를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
13. 유·무선 네트워크망을 통해 운영자 서버에 연계되는 하나 이상의 가입자 단말기에 분양가 예측 및 지역분석 서비스를 제공하기 위한 방법으로서,

    (a) 운영자 서버에서 인증 처리된 가입자 단말기로부터 선택 사업지에 대한 정보서비스를 요청받는 단계;

    (b) 운영자 서버에서 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 부동산·경제·금융 관련정보를 수집하여 질의폼을 생성처리하고 이를 가입자 단말기로 전송하는 단계;

    (c) 가입자가 작성한 질의폼상의 입력 내용을 운영자 서버에서 수신받아 분석모듈을 이용하여 선택된 사업지에 대한 분석결과를 연산 처리하는 단계;

    (d) 운영자 서버에서 연산 처리된 결과물을 가입자 단말기로 전송하는 단계;

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
14. 제 13항에 있어서, 상기 단계 (b)에서 상기 운영자 서버는 가입자가 선택한 사업지에 해당되는 부동산 관련정보를 헤도닉 기법(hedonic approach)을 이용하여 계수값을 산출하여 질의폼을 생성처리하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
15. 제 13항 또는 제 14항에 있어서, 상기 단계 (c)에서 분석모듈은 가입자로부터 입력받는 질의폼상의 인자를 계수값에 대입하여 예측 분양가를 연산하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
16. 제 13항 또는 제 14항에 있어서, 상기 운영자 서버는, 지역·평형·세대수· 총세대수·건설회사·전용면적·택지개발 여부·주상복합 여부로 이루어지는 계수값 산출을 위한 인자중 하나 이상을 제공받아 사용하며, 가입자로부터는 지역·분양년도·세대수·전용면적·택지지구 여부·주상복합 여부·건설회사·역세권·단지내 주력평형으로 이루어지는 예측 인자중 하나 이상의 인자를 입력받아 이용하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
17. 제 13항에 있어서, 상기 단계 (b)에서 운영자 서버는 가입자가 비교 대상을 위해 선택한 기존 사업지에 대한 분양정보를 기초로 한 기준 질의폼과, 가입자의 신규 대상 사업지에 대한 분양정보를 기초로 한 비교 질의폼을 생성하여 가입자에게 입력 요구하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
18. 제 13항 또는 제 16항에 있어서, 상기 단계 (c)에서 분석모듈은 가입자가 기준 질의폼에 입력하여 획득한 정보와 현재의 시세가를 매칭하여 기준 평가정보를 생성하고, 이 기준 평가정보와 가입자가 비교 질의폼에 입력하여 획득한 추정 평가정보를 요인비교법(factor comparison method)을 이용하여 예측 분양가를 연산 처리하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
19. 제 16항 또는 제17항에 있어서, 상기 분석모듈은,

    도심 접근성·대중교통 접근성·인접도로 연계성·교육환경·공원 및 녹지환경·공해 및 혐오시설·병원 및 문화시설·공공시설 및 그 접근성·단지내 도로· 거주자의 소득수준 및 인근지역의 생활수준으로 된 인자 중 최소 하나 이상을 평가하는 지역요인과, 시공의 양부·설비 및 설계 수준·용적율 및 건폐율·건물의 시설 수준·조망 및 거주성·편의시설의 상태·단지규모로 된 인자중 최소 하나 이상을 평가하는 개별요인과, 방향 및 위치·전용면적 및 내부구조상태·내부인테리어수준·엘레베이터 및 공용시설의 편리성으로 된 인자 중 최소 하나 이상을 평가하는 전용부분의 개별요인과, 브랜드 인지도·건설업체 신뢰도·분양시점 시장상황·택지 개발지구 여부·인근지역시세로 된 인자중 최소 하나 이상을 평가하는 기타요인으로 구성되는 예측 요인중 최소 하나 이상의 요인을 질의폼을 생성하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
20. 제 13항 또는 제 17항에 있어서, 상기 단계 (d)에서 운영자 서버는 기준 평가정보와 추정 평가정보에 대한 화면을 생성하여 전송하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
21. 제 13항에 있어서, 상기 운영자 서버는,

    가입자가 선택한 사업 대상지에 해당되는 인구 및 세대수증가·전출입 인구·주택보급율·아파트비중·노후 아파트 비중·아파트 입주 물량·분양 계획물량·아파트 가격 상승률·지가 변동률·자동차 보유대수로 된 인자 중 최소 하나 이상의 인자를 지수 평가하여 결과를 산출하여 가입자 단말기에 지역 분석자료로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
22. 제 13항에 있어서, 상기 단계 (d)에서 운영자 서버는 가입자가 산출한 연산 처리된 결과물을 가입자 정보와 함께 취합 저장하고, 가입자의 저장정보 요청시 이를 제공하는 서비스 항목이 포함되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 시스템.
23. 제 13항에 있어서, 상기 운영자 서버는 서비스 이용을 위한 가입자에게 회원인증을 요구하는 회원인증항목과, 정보 제공서비스에 대한 이용 요금을 처구 및 처리하는 결제항목이 포함되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.
24. 제 13항에 있어서, 상기 운영자 서버는 회원으로 가입된 가입자 정보와 부동산·경제·금융 관련 정보 그리고 서비스 이용에 따른 결제정보를 저장 분류하는 DB서버에 연계 운영되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반의 사업지 분석 방법.

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