KR100904012B1 - 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의조회방법 - Google Patents

공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의조회방법 Download PDF

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Abstract

거주자의 생활에 영향을 미치는 일조, 조망 등을 비롯한 다양한 환경적인 요소와, 주거심리적인 요소까지 고려하고 이들에 대한 조회자의 선호도를 반영한 주거환경에 대한 종합적인 컨텐츠를 형성할 수 있는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템 및 그 조회방법이 개시되어 있다. 이를 위하여 3차원 지역정보 통합DB, 환경DB 생성부, 주거환경요소별 환경DB, 선호지수 생성부, 통합환경지수 생성부, 최적주거공간 결정부, 그리고 통합환경컨텐츠 생성부로 구성된 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템 및 그 조회방법을 제공한다. 본 발명에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템 및 그 조회방법을 사용하면, 아파트를 비롯한 공동주택에 대한 일조, 조망, 소음, 사생활침해 등의 환경적 요인과 교통여건, 교육여건, 가격 수준 등의 다양한 정보가 3차원 지역정보와 결합되어, 조회자가 선호하는 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 제공할 수 있다.

Description

공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법{METHOD FOR INQUIRING SYSTEM OF LIVING ENVIRONMENT INFORMATION FOR APARTMENT HOUSE}
본 발명은 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템 및 그 조회방법에 대한 것으로, 보다 구체적으로는 다양한 환경적 요소에 대한 조회자의 선호도를 반영한 통합적인 주거환경 컨텐츠를 제공할 수 있는 주거환경정보 조회시스템 및 그 조회방법에 대한 것이다.
1970년대 이후 아파트를 비롯한 공동주택의 보급이 시작된 이래, 아파트는 물론, 주상복합건물, 오피스텔 등 인간이 거주할 수 있는 다양한 형태의 공동주택이 대량으로 보급되면서, 공동주택의 수는 1000만 가구를 돌파하였다. 이에 발맞추어, 주택수요자들은 위치, 면적, 방향, 층, 가격 등의 과거 단편적이고 평면적인 정보뿐만 아니라, 조망, 일조, 교육시설, 교통여건 등 통합적이고 입체적인 요건을 종합적으로 고려하여 수요자 개인의 취향에 적합한 주거공간을 선택하고자 하는 욕구가 크게 증가하고 있다.
이러한 수요자의 요구를 충족시키기 위하여 관련업계에는 부동산과 관련된 정보에 대한 효과적인 조회정보 시스템을 구축하고 이를 인터넷 등의 네트워크를 통하여 효과적으로 수요자에게 전달하기 위한 다양한 방안이 제시되고 있다.
예를 들면, 대한민국 공개특허공보 제10-2000-0064231호(2000년11월6일 공개)에 "부동산정보 통합검색 시스템"이 개시되어 있다.
이는 부동산 매물정보를 제공하는 사이트별 자료를 검색하여 동일조건의 매물자료를 데이터화하여 통합검색이 가능하도록 지원하는 부동산정보 통합검색 시스템에 관한 것이다. 그러나 이는 여러 부동산 사이트에 흩어져 있는 자료를 단순히 모아서 서로 비교해 주는 시스템이어서, 조회자가 원하는 개별적인 환경조건을 만족시키는 주택 등을 검색하기에 용이하지 않은 문제점이 있다.
그리고 대한민국 공개특허공보 제10-2002-0079286호(2002년10월19일 공개)에 "가중치를 이용한 매물 검색 시스템 및 방법"이 개시되어 있다.
이는 인터넷을 포함한 네트워크에서 구매할 물건을 검색함에 있어서, 매수희망자가 선호하는 유형에 가중치를 부여함으로서 검색을 효율적으로 수행하는 방법에 관한 것이다. 그러나 이 기술의 경우, 매수희망자의 가중치를 반영하여 원하는 결과를 도출할 수 있는 방법의 기본이 되는 통합적인 데이터의 구축방법이나 시스템 등에 대해서는 전혀 언급이 되어 있지 않아 결과적으로 매수희망자가 원하는 환경요소를 충분히 반영한 결과를 얻을 수 없다는 문제점이 있다.
또한, 대한민국 공개특허공보 제10-2000-0036959호(2000년7월5일 공개)에는 "인터넷을 통한 3차원 지적/지형도 제공 시스템 및 방법"이 개시되어 있다.
이는 인터넷에 접속한 인터넷 유저에게 3차원 지적도 및 지형도에 대한 정보를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 그러나 이 기술의 경우, 단순히 지리적 정보만을 제공하고 있을 뿐, 최근 들어 중요시되는 일조, 조망, 소음, 교육여건 등에 대한 종합적인 정보는 제공하지 못하고 있다.
그리고 대한민국 공개특허공보 제10-2000-30641호(2000년6월5일 공개)에 개시된 "인터넷을 이용한 부동산 감정 평가시스템 및 그 평가방법", 제10-2000-0024461호(2000년5월6일 공개)에 개시된 "인터넷을 이용한 부동산 자동가격 검증시스템", 제10-2005-0043242호(2005년5월11일 공개)에 개시된 "유무선 인터넷 환경에서의 부동산 미래 시세 예측 서비스 제공방법 및 그 시스템"의 경우, 다양한 요소를 고려하여 주로 현재 또는 미래의 가격을 결정하고 이를 수요자에게 제공하는 방법을 제공하고 있지만, 수요자의 일조, 조망, 사생활침해 등에 대한 통합적인 자료를 수요자에게 제공하는 것과는 거리가 있다.
따라서 본 발명의 제 1 목적은 공동주택에 거주자의 생활에 영향을 미치는 일조, 조망 등을 비롯한 다양한 환경적인 요소와, 주거심리적인 요소까지 고려하고 이들에 대한 조회자의 선호 정도를 반영하여 형성되는 주거환경에 대한 종합적인 컨텐츠를 형성할 수 있는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템을 제공하는데 있다.
본 발명의 제 2 목적은 3차원 지역정보와 기본적인 데이터를 기초로, 다양한 환경적 요인들을 수치해석적 방법으로 분석하여 상술한 상기 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 구축방법을 제공하는데 있다.
상술한 본 발명의 제 1 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 3차원 지역정보 통합DB; 상기 3차원 지역정보 통합DB를 근거로 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 생성하는 환경DB 생성부; 상기 환경DB 생성부에 의하여 생성된 주거환경요소별 환경DB를 가지는 주거환경요소별 환경DB; 조회자의 기본정보 및 주거환경요소별 가중치 정보를 포함하는 주거패턴 결정정보를 분석하여 조회자의 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출하는 선호지수 생성부; 상기 각 주거환경요소별 환경DB에 대한 상기 선호지수를 반영하여 세대별 통합환경지수를 생성하는 통합환경지수 생성부; 상기 통합환경지수를 기준으로 조회자에게 제공될 하나 이상의 최적주거공간을 선정하는 최적주거공간 결정부; 및 상기 통합환경지수를 근거로 상기 선정된 하나 이상의 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 생성하는 통합환경컨텐츠 생성부를 포함하는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템을 제공한다.
또한 본 발명의 제 2 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 3차원 지역정보 통합DB를 바탕으로 환경DB 생성부가 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 형성하는 단계; 선호지수 생성부가 조회자의 기본정보 및 주거환경요소별 가중치 정보를 포 함하는 주거패턴 결정정보를 분석하여 조회자의 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출하는 단계; 통합환경지수 생성부가 상기 환경DB에 포함된 각 주거환경요소별 DB에 상기 선호지수를 반영하여 세대별 통합환경지수를 형성하는 단계; 최적주거공간 결정부가 상기 통합환경지수를 기준으로 상기 조회자에게 제공될 하나 이상의 최적주거공간을 선정하는 단계; 및 통합환경컨텐츠 생성부가 상기 통합환경지수를 근거로, 상기 선정된 하나 이상의 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 생성하는 단계를 포함하는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법을 제공한다.
본 발명에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템 및 그 조회방법을 사용하면, 아파트를 비롯한 공동주택에 대한 일조, 조망, 소음, 사생활침해 등의 환경적 요인과 교통여건, 교육여건, 가격 수준 등의 다양한 정보가 3차원 지역정보와 결합되어, 조회자가 선호하는 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 제공할 수 있다.
이러한 통합환경콘텐츠는 단순히 물리적인 데이터만을 통합하고 있는 것이 아니라, 주거심리학적인면이 고려되어 산출되고, 나아가 개별적인 조회자의 선호지수를 부여하여 생성됨으로써 최적주거공간을 선택하고자 하는 조회자에게 실질적이고 효용성있는 정보를 제공할 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템 및 그 조회방법을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템을 개략적인 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 의한 시스템은 3차원 지역정보 통합DB(100), 상기 3차원 지역정보 통합DB(100)를 근거로 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 생성하는 환경DB 생성부(200)와 상기 환경DB 생성부(200)에 의하여 생성된 주거환경요소별 환경DB를 가지는 주거환경요소별 환경DB(300)를 가진다. 그리고 본 실시예에 의한 조회시스템은 조회자의 기본정보 및 주거환경요소별 가중치 정보를 포함하는 주거패턴 결정정보를 분석하여 조회자의 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출하는 선호지수 생성부(350), 상기 각 주거환경요소별 환경DB(300)에 대한 상기 선호지수를 반영하여 세대별 통합환경지수를 생성하는 통합환경지수 생성부(400), 상기 통합환경지수를 기준으로 조회자에게 제공될 하나 이상의 최적주거공간을 선정하는 최적주거공간 결정부(500), 및 상기 통합환경지수를 근거로 상기 선정된 하나 이상의 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 생성하는 통합환경컨텐츠 생성부(600)를 포함한다.
이하 도면을 참조하여 각 구성요소별로 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조 회시스템을 설명하기 위한 상세한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 3차원 지역정보 통합DB(100)를 가진다.
상기 3차원 지역정보 통합DB(100)는 해당 지역에 대한 3차원 지형 정보, 3차원 건물 정보, 도로 교통 정보, 가격 정보, 교육시설 등의 지역정보가 해당지역에 대한 위치 정보 및 3차원 그래픽 정보가 연동된 데이터이다.
상기 3차원 지형정보란 해당지역과 해당지역의 환경에 영향을 미칠 수 있는 주변 광역 지역의 자연지형을 의미한다. 이는 예를 들면, 일조나 조망에 영향을 줄 수 있는 산이나, 하천 등에 대한 정보가 여기에 해당된다. 또한, 상기 3차원 건물정보는 공동주택의 일조나 조망, 교통량, 사생활침해 등에 영향을 미칠 수 있는 부근의 빌딩, 인접 아파트 등의 높이, 층수, 거주인구나 세대수 등에 대한 정보를 뜻한다. 그리고 상기 도로 교통정보, 가격정보, 교육시설 정보 등은 해당 각 정보에 대한 1차적인 각종 통계자료, 분석자료 등을 의미한다.
상기 3차원 지역정보 통합DB(100)는 후술하는 환경DB 생성부에서 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 생성하기 위한 데이터로 사용된다.
그리고 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 환경DB 생성부(200)를 가진다.
상기 환경DB 생성부(200)는 상기 3차원 지역정보 통합DB(100)를 근거로 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 생성한다. 상기 주거환경요소는 일조, 조망, 사 생활, 소음, 교통여건, 교육여건, 및 가격을 포함한다.
보다 상세히 설명하면 상기 환경DB 생성부(200)는 1차 데이터인 상기 3차원 지역정보 통합DB(100)를 바탕으로 공동주택 거주자의 생활에 영향을 미칠 수 있는 주거환경요소별 데이터로 분석하여 산출하는 것을 의미한다. 구체적으로 일조, 조망, 사생활, 소음, 교통여건, 교육여건, 및 가격 등의 정량화된 환경DB를 생성하는 것으로, 각각의 환경DB 생성을 위해 일조분석부(210), 조망분석부(220), 사생활침해분석부(230), 소음분석부(240), 교통여건분석부(250), 교육여건분석부(260), 및 가격분석부(270)를 포함한다.
상기 환경DB 생성부(200)에서 일조분석부(210), 조망분석부(220), 사생활침해분석부(230), 소음분석부(240), 교통여건분석부(250), 교육여건분석부(260), 및 가격분석부(270)를 통해 정량화된 환경DB를 생성하는 방법을 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 일조분석에 있어서, 일조란 태양광선으로부터 받을 수 있는 이익으로서 이는 주거의 실내온도를 높여 주는 열효과, 빛으로 인한 광효과, 및 자외선에 의한 생리적·화학적 효과를 가져다준다. 이러한 일조 또는 음영(그늘)은 사람의 신체나 주거 환경에 대한 직접적인 효과뿐 아니라 간적접인 효과 즉, 심리적·정신적 효과에도 영향을 미칠 수 있다.
이러한 일조의 음영 분석은 분석대상 건물 및 지형에 대한 도면·측면자료를 기초로 하여 3차원 모델링을 수행하고, 실측자료와 비교 검증한다. 이에 따라 검증된 모델의 창(窓)별·시간대별 시뮬레이션을 실시하고, 이를 통해 얻어진 정량화 된 결과는 정밀한 공학적 분석과정을 거쳐 일조 침해여부를 객관적으로 파악할 수 있는 자료로 활용된다.
상기 일조 음영 환경 영향 분석 방법에 대해 살펴보면, 3차원 객체 지향형 그래픽과 엔지니어링 데이터베이스를 통합하여, 모(母)객체를 구성하는 자(子)객체를 파라메트릭 기법을 이용하여 분석 및 수정되게 함으로서, 분석 후 발생하는 음영 환경 방해인자가 자동식별되도록 모든 음영체도 자(子)객체로 모(母)객체의 데이터베이스에 상속되도록 하여, 결과치를 일조시간과 일조에너지 등으로 정량화한다.
상기 파라메트릭(parametric) 기법은 형상의 정의에 필요한 부분을 매개변수로 설정하고 변수를 조정하면서 이들 간의 관계를 설계의도에 따라 조정하면서 형상을 만들어 가는 기법이다. 즉, 형상에 설계치수를 부여하고 변수들을 지정한 수 관계식 등을 이용하여 주요값들만 변경하면 설계자가 원하는 형상으로 변경시켜 줌으로 다양한 형상 설계와 수정을 용이하게 하는 기법이다.
이러한 일조 분석에 있어 전제사항은 다음과 같다.
먼저, 일조 분석시 태양직광은 산란하지 않으며, 주변환경에 의한 반사광은 고려하지 않는다. 그리고 실내로 유입되는 태양의 입사각에 대한 고려는 제외하고, 분석 대상 창은 이상적으로 유지·관리되며 투명한 것으로 가정한다. 또한, 분석시 기상환경은 일조상태가 양호하고 구름·안개·비·눈 등과 같은 일조·조망 저해요소를 배제하며, 인명, 가로수, 차량, 담 등과 같은 변동가능 또는 예측불허인자의 영향을 고려하지 않는다. 나아가, 일조, 조망에 영향을 줄 수 있는 주변 지형, 지물 및 건축물을 고려하고 조망·사생활 분석에서 시각 외의 감각은 분석 대상에서 제외한다.
상기와 같은 방법을 통한 일조 분석의 예를 들면, 분석 대상 건물 및 인근 건물과 지형에 대하여 컴퓨터상에서 3차원 전용 CAD를 사용하여 실제와 같은 3차원 모델링을 통한 시뮬레이션을 실시한다. 이를 통해 얻어진 분석 결과는 정밀한 공학적 분석을 통해 정량적으로 수치화한다.
이와 같은 일조분석의 일례를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
일조 시간 분석은 시간 흐름에 따른 태양의 고도 및 방위의 변화에 의하여 각 건물 채광창에 미치는 그림자 면적을 계산하고, 이를 수치화하는 것으로 동지일 08:00부터 16:00 까지 15분 간격으로 창에 직접 비치는 일조의 면적을 분석하여 일조시간 등을 분석할 수 있다. 이때, 일조는 태양일광을 기준으로 하고, 창은 창넓이 0.5제곱미터 이상 크기이며, 채광을 위한 창문을 기준으로 한다.
그리고 분석 대상 창의 면적(A)에 비치는 일조 면적(B)을 15분 간격으로 분석하여 일조율(B/A)로 나타나고, 이를 다시 시간대별로 환산하여 정량화한다. 총 일조 시간은 동지일 08:00 ~ 16:00 사이 거실창에 직접 비친 일조 시간의 합을 의미하며, 거실창에 비친 태양광의 면적비율을 시간으로 환산하여 간헐적으로 비친 모든 시간을 합산하여 시분으로 표시한다.
상기와 같은 일조 분석을 통해 거실창에 비치는 일조시간을 정량화할 수 있다.
그 다음, 조망분석에 대하여 구체적인 예를 들어 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 조망은 마주보는 건물을 피하여 경관을 바라볼 수 있는 상태로, 이는 자연적, 역사적, 문화적 경관을 바라볼 수 있는 환경적 이익을 말하며, 개방감은 주변에 뚜렷한 경관자원이 존재하지 않더라도 충분히 트인 시야를 확보하는 경우를 의미한다.
이때, 사람의 시야(visual field)는 눈이 정면에 있는 한 점을 주시하였을 때 눈을 움직이지 않고 볼 수 있는 범위를 말한다. 물체를 볼 때, 시선 방향에 있는 것은 가장 뚜렷하게 보이고, 주변에 있는 것이라도 불완전하지만 상(像)의 존재를 알 수 있다. 여기서 전자를 중심시야, 후자를 주변시야라 하고, 사람의 사물을 볼 수 있는 120°이내 중에서 중심시야는 중심부에서 약 60°정도로 무의식적으로 인지할 수 있는 범위를 말한다.
조망분석은 실내에서 의식적인 조망이 아닌 무의식적 조망을 기준으로 설정하며, 분석대상 세대의 창을 통해 외부를 정면으로 바라볼 때 시야 60°범위 내 조망환경 요소별 비율을 정량화, 수치화 하는 정밀한 공학적 분석을 수행한다.
상기와 같은 방법을 통한 조망분석의 예를 들면, 공동주택의 경우 외부조망이 잘 이뤄지고, 실내 활동비율이 높은 거실을 대상으로 하며, 표준 성인이 쇼파에 앉았을 경우 일반적인 눈높이 즉, "거실바닥에서 약 1.3m 지점"과 거실 좌우 중앙지점을 기준으로 거실창을 정면으로 바라보았을 때 보여지는 외부경관을 대상으로 분석한다. 또한 창을 통하여 보여지는 외부의 전체 조망을 100%로 보았을 때 하늘, 대지, 녹지, 단지자체 건물, 주변건물 등이 차지하는 비율을 수치화한다.
상기와 같은 조망분석을 창을 통하여 보여지는 조망 정도를 정량화할 수 있다. 다만, 상술한 구체적인 조망분석의 방법은 조망을 분석하기 위한 하나의 구체적인 예로서 본 발명에서 설명하는 조망분석이 상기 방법에 국한되지는 않는다.
이어서, 소음분석에 대하여 살펴보면, 소음은 단지에 인접한 주변 차도로부터 주로 발생하는 도로교통 소음으로 간주한다.
산업의 발달과 국민소득의 증대에 따른 자동차 보급률의 증가 및 물동량의 급증은 도로망의 확대와 고속화를 유발함으로써 최근 교통소음에 대한 불만족 지적률이 날로 증가하고 있다. 도로변 인구밀집지역에서 발생하는 생활환경소음의 주된 원인인 교통소음은 하루 종일 불규칙적으로 계속 발생하는 특성을 갖기 때문에 정온한 주거환경을 해치는 중요한 변수로 대두되고 있다.
본 발명의 소음분석에서의 생활환경소음 중 교통소음에 대한 구체적인 분석방법의 하나의 예를 설명하면 다음과 같다.
예를 들어, 교통소음의 경우 분석프로그램으로는 MIITHRA 프로그램(ROAD MODULE)을 이용할 수 있는데, MITHRA 프로그램(ROAD MODULE)은 도로에 적용되는 교통량에 따른 소음을 분석하는 프로그램으로 선형 및 점 음원에 의하여 경계요소방법(Boundary Element Method: BEM)방식으로 분석하여 지점별 전달음 크기를 예측한다.
분석대상 세대에서 소음에 영향을 줄 수 있는 단지 내 건물과 인근의 지형지물 및 도로를 모델링하고 도로의 교통 현황을 파악하여 각 도로별로 소음 인자를 입력하게 되는데, 교통소음 인자로는 차량의 종류, 속도, 흐름정도, 통행량 등이 있다.
이러한 소음 요소값들을 입력하고 분석 대상 세대별 소음인식 수신기(Receiver)들을 설치하여 신축 공동주택의 각 세대에 대한 평균 소음을 산출한다.
한편, 사생활분석에 있어서, 사생활 침해는 건물의 배치 및 지형적 특색에 따라 인접 동, 대지, 주변건물 등에 의하여 발생할 수 있다. 이에 대해서는 아직까지 법적 기준이나 규정은 정립되지 않았으며, 또한 수치적 절대값으로 표시하기 어려우므로 각 세대별 창을 기준으로 신축 건물, 인접 건물의 개구부와 대지 등의 사생활 침해 가능 요소들을 역추적하여 거실창 면적 대비 백분율로 침해확률을 변환하여 분석할 수 있다.
구체적으로 예를 들면, 공동주택의 경우 외부조망이 잘 이뤄지고 실내 활동비율이 높은 거실을 대상으로 하며, 성인이 소파에 앉았을 경우 눈높이인 "거실바닥에서 약 1.3m지점"과 거실 좌우 중앙지점을 기준으로 거실창을 정면으로 바라보았을 때 보여지는 신축 건물의 개구부, 인접 건물의 개구부, 대지 등을 대상으로 분석할 수 있다.
사생활 침해확률은 거리에 따라 침해를 주는 창의 면적이 가시적으로 변화하며, 이에 따라 자연적 침해와 인위적인 침해로 나누어 볼 수 있다. 자연적 침해는 일상적으로 주거 공간내에서 개구부를 통해 자연스럽게 침해당할 소지가 있는 경우이며, 인위적 침해는 충분한 이격거리를 확보하고 있더라도 개구부가 마주하고 있어 의도적인 관찰이 가능한 경우와 같이 고의적 사생활 침해가 가능한 경우를 말한 다.
사생활 침해확률에 대한 가중치는, 주거공간에서 활동 확률 분포를 감안하여 단지 내 건물의 개구부 및 단지 내·외 대지 등에 대해서는 자연적·인위적 침해 가중치를, 250m이내 건물의 개구부는 인위적 침해 가중치를 적용하여 분석한다.
그 다음, 교통여건분석은 주거지가 위치하고 있는 지역의 교통여건 요소들에 가중치를 부여하여 이를 정량화한 것이다. 예를 들어 보다 상세히 설명하면 주거지와 도로 사이의 거리가 100m이면 100점, 150m이면 80점으로 가중치를 부여하되, 주거지와 간선도로 사이의 거리는 직성거리 또는 실제적인 거리 중 선택적으로 사용할 수 있다. 또한 이러한 방식을 이용해 지하철, 버스 등의 교통여건 요소들과도 가중치를 부여하여 정량화할 수 있다. 또한, 상기 도로는 2차, 3차 및 4차이상의 일반도로, 국도, 고속도로 등을 포함한다.
교육여건분석의 경우 주거지가 위치하고 있는 지역의 교육여건 요소들을 분석하여 정량화한 것이다. 교육여건 요소들은 주거지역에 위치한 초등학교, 중학교, 고등학교 및 대학교 등의 공교육 기관과 학원 등의 사교육 기관 등이 있다. 또한, 고등학교이나 학원이라고 유명대학 진학률, 학원 수강료, 공동주택과의 거리, 이동시 교통의 편의성 등이 모두 달라질 수 있으며 이러한 요소에 대한 통계적이고 객관적인 데이터를 정량화한다.
마지막으로, 가격분석의 경우 주거지의 시세, 과세의 기준이 될 수 있는 각종 시가, 그리고 가격의 상승 하락 등의 변화추이에 대한 모든 통계적 객관적 데이터를 분석하여 정량화한다.
그 다음, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 주거환경요소별 환경DB(300)를 가진다.
상기 주거환경요소별 환경DB(300)는 상기 환경DB 생성부(200)에 의하여 생성된 주거환경요소별 환경DB를 포함한다. 주거환경요소별 환경DB(300)는 일조DB(310), 조망DB(320), 사생활DB(330), 소음DB(340), 교육여건DB(350), 교통여건DB(360), 및 가격DB(370) 등을 포함한다.
상기 주거환경요소별 환경DB(300)는 상기 3차원 지역정보 통합DB(100)를 근거로 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 생성하는 환경DB 생성부(200)를 통해 생성된다.
상기 환경DB 생성부(200)를 통해 생성된 상기 주거환경요소별 환경DB(300)는 상기 주거환경요소별로 각각 지역별, 단지별, 동별, 세대별로 구분되어 분석 생성된다.
또한, 도 2를 참조하면 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 선호지수 생성부(350)를 가진다.
상기 선호지수 생성부(350)는 주거패턴 결정정보를 분석하여 조회자의 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출한다. 이때 상기 주거패턴 결정정보는 조회자의 기본정보(352) 및 주거환경요소별 가중치 정보(354)를 포함한다.
상기 조회자의 기본정보(352)는 성격, 직업, 나이, 성별, 학력, 및 가족구성 원에 대한 정보를 포함한다. 또한, 상기 가중치 정보(354)는 일조, 조망, 사생활, 소음, 교육여건, 교통여건, 및 가격을 포함하는 주거환경요소별로 조회자가 부여하는 가중치 정보를 포함한다.
상기 선호지수는 주거지를 조회하는 조회자가 선호하는 주거지의 특성을 나타낸 것으로, 조회자가 주거지 선택시 우선시하는 주거환경요소별 환경요인을 나타낸 것이다.
주거지를 조회하는 각각의 조회자마다 중요시하는 주거환경요소가 다를 수 있다. 예를 들어, 자신의 생활이 타인에게 노출되는 것을 꺼려하는 조회자의 경우 주거지 조회시 사생활 요소에 가중치를 둘 수 있으며, 이는 결혼한지 얼마 되지 않은 신혼부부의 경우에도 마찬가지 일 것이다. 그리고 수험생 자녀를 둔 부모의 경우에는 무엇보다 소음과 교육여건에 가장 높은 가중치를 둘 것이다. 이와는 달리, 은퇴 후의 노부부의 경우에는 교육여건 및 가격 요소 보다는 노후생활의 편안함을 위해 일조나 조망 등의 환경요소에 가중치를 두고 주거지 조회를 할 것이다.
이러한 주거지 조회에 대한 조회자의 환경요소별 우선시 정도가 모두 다르기 때문에, 실제 조회자의 각 환경요소에 대한 가중치 정보를 분석하여 조회자 별로 지수화한 것이 선호지수이다.
이 때, 조회자가 일조, 조망 등 각 환경요소에 부여한 가중치만을 기준으로 선호지수를 결정할 수도 있고, 조회자의 선택에 따라 조회자의 인적사항, 가족사항 등에 대한 정보를 포함하는 기본정보를 근거로 상기 가중치 정보만으로 결정된 선호지수에 일정한 보정을 하여 선호지수를 결정할 수도 있다. 또한, 상기 조회자가 가중치를 부여하는 선호지수는 주거환경요소별로 하나 또는 둘 이상의 요소에 가중치를 둘 수 있다.
그리고 도 2를 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 통합환경지수 생성부(400)를 가진다.
상기 통합환경지수 생성부(400)는 상기 선호지수 생성부(350)를 통해 산출된 조회자의 선호지수를 상기 주거환경요소별 환경DB(300)에 반영하여 세대별 통합환경지수를 생성한다. 이러한 통합환경지수는 상기 주거환경요소별 환경DB(300) 및 상기 선호지수를 함수형태로 표현한 것으로, 예를 들어 상기 통합환경지수는 하기 식 1로 표현되는 함수형태로 나타낼 수 있다.
F =
Figure 112008040659141-pat00001
- 식 1
여기서, 상기 n은 주거환경요소별 환경DB(일조, 조망, 사생활, 소음, 교육여건, 교통여건 및 가격)의 수이고, Sn은 선호지수이며, Qn은 정형화된 방정식 형태의 주거환경요소별 환경DB가 될 수 있다. 이러한 함수형태를 통해 주거환경요소별 환경DB(300)와 선호지수를 분석한 통합환경지수를 얻을 수 있다.
한편, 서로 다른 두 지역에서 동일한 수준의 통합환경지수를 가지는 세대라고 하여도, 해당 공동주택이 위치해 있는 지역에 따라 전체적인 효용성이 달라질 수 있다. 예를 들어, 주거를 위한 각종 기반시설이 잘 갖추어진 도시와, 새로 개발되어 공동주택 인근에 기반 시설이 거의 없는 개발초기 단계의 신도시, 또는 농 촌 지역의 도시 등은 세대별 일조나 조망, 소음 수준 등의 유사하여도, 해당 공동주택이 위치하는 지역자체가 다르기 때문에 전체적인 주거환경의 효용성이 달라질 수 있다.
따라서 바람직하게는 상기 통합환경지수는 상기 주거환경요소별 환경DB, 상기 선호지수뿐만 아니라. 지역별 효용지수를 더 반영하여 수득하는 것이 바람직하며, 이 때 상기 식 1에 의한 F는 다음과 같이 지역별 효용지수(SA)를 반영한 식 2의 형태로 나타낼 수 있다.
F A =
Figure 112008040659141-pat00002
S A -[식 2]
여기서, 지역별 효용지수 산정의 기준이 되는 지역이란, 인구 밀도나 거주자의 생활반경에 따라 그 크기를 달리하여 나눌 수 있다. 예를 들어, 인구밀도가 높은 서울특별시의 경우, 구 단위로 나눌 수 있으며, 농촌 지역의 경우 이보다 군이나 면 단위로 나누는 것도 가능하다. 이러한 지역별 효용지수는 일반적으로 해당 지역의 지가(地價)와 밀접한 관련성을 갖는다.
또한, 도 2를 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 주거환경정보 조회시스템은 최적주거공간 결정부(500)를 가진다.
상기 최적주거공간 결정부(500)는 상기 통합환경지수 생성부(400)를 통해 생성되는 통합환경지수를 기준으로 조회자에게 제공될 하나 이상의 최적주거공간을 선정하는 것으로, 상기 조회자에게 제공되는 하나 이상의 최적주거공간의 선정은 지역, 단지, 동, 세대의 순서로 차례로 추적되어 선정된다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 통합환경컨텐츠 생성부(600)를 가진다.
상기 통합환경컨텐츠 생성부(600)는 상기 통합환경지수 생성부(400)를 통해 생성된 통합환경지수를 근거로 상기 최적주거공간 결정부(500)를 통해 선정된 하나 이상의 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 생성한다.
각 주택에 대한 환경요소별로 정량화된 점수나 선호지수가 반영된 수치만을 거주지 조회자에게 제공하는 경우 해당 주거특성이 충분히 전달되지 못하고, 조회자 역시 이해하기 쉬운 판단자료로 활용하지 못할 우려가 있다.
따라서 상기 통합환경컨텐츠는 각 세대별 주거특성이 문장, 수식, 또는 그래프 등으로 표현된다. 예를 들면 조회자에게 제공되는 최적주거공간의 특성을 '선호지수(일조, 조망)를 통한 주거환경요소별 검색결과 최적주거공간은 일조가 80점이고, 조망이 75점인 서대문구 남가좌동 희망아파트 1동 1004호입니다.'라는 기본적인 정보를 제공한다.
그리고 조회자의 구체적인 선택에 도움을 줄 수 있도록"최적주거공간의 일조는 80점으로 12월 초순의 경우 거실창을 통하여 아침 8시에 동남 방향으로 햇볕이 들어오기 시작하여 저녁 6시까지 햇볕이 들어오며, 남향으로 위치한 큰방의 경우 가장 먼저 햇볕이 들어오기 때문에 아침잠이 없거나 일찍 기상을 하여야 하는 수험생 방으로 사용하는 것이 적합합니다. 또한, 10층에 위치한 최적주거공간의 조망 은 75점으로 거실 창을 통해 주위 전경을 살필 경우 좌측편에 위치한 15층짜리 건물로 인한 좌측편 전경을 제외하고는 주위 전경이 한눈에 보입니다."라는 구체적인 문장으로 환경요소가 설명된다.
또한, 이러한 서술형 문장 대신 조회자의 이해를 보다 증진시키고 주택 선택에 구체적인 도움을 주기 위하여 수식 또는 그래프 등으로 나타낼 수도 있다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 통합주거심리 생성부(830)를 더 가질 수 있다.
상기 통합주거심리 생성부(830)는 상기 주거환경요소별 환경DB(300)를 근거로 시간대별, 계절별, 주거공간별 주거심리의 변화를 주거심리학적으로 분석하여 통합주거심리지수를 생성한다.
구체적으로, 상기 일조, 조망, 소음 등은 거주자의 심리적인 부분에 영향을 미친다. 예를 들어 같은 일조시간이 확보되는 경우라도 일반적으로 아침에 일조시간이 확보되는 경우가 저녁에 일조시간이 확보되는 경우보다 인간의 생체리듬에 긍정적인 영향을 미치는 것이 주거심리학적으로 보고되고 있다. 따라서 상기 통합주거심리지수 생성부(830)에서는 이러한 각 환경요소가 거주자의 주거심리에 미치는 영향정도를 분석하여 정량화한다.
상기 통합주거심리지수 생성부(830)를 통해 생성된 통합주거심리지수는 상기 통합환경지수 생성부(400)를 통해 생성되는 통합환경지수와 함께 상술한 바와 같이 상기 통합환경컨텐츠를 통해 최적주거공간에 대한 주거특성이 문장, 수식, 또는 그 래프 등으로 표현되어 조회자에게 제공된다.
또한, 도 2를 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 기본정보-선호지수 상관관계 분석부(800)를 더 가질 수 있다.
상기 기본정보-선호지수 상관관계 분석부(800)는 상기 조회자의 기본정보(352)와 선호지수 간의 상관관계를 분석한다. 즉, 조회자의 성격, 직업, 나이, 성별, 학력, 및 가족구성원에 따라 주거지 조회시 선호하는 주거환경요소를 분석하는 것으로, 예를 들면 신혼부부의 경우 사생활과 가격 요인의 선호도가 높고, 수험생 자녀를 둔 조회자의 경우 소음과 교육여건 요인의 선호도가 높음을 분석하는 것이다.
이렇게 분석된 기본정보-선호지수 상관관계를 통해 조회자의 통계적인 선호패턴의 분석이 가능하고, 이를 활용해 조회자에게 통계적인 선호패턴을 제공함으로써 조회자가 최적주거공간을 결정하는데 반영되도록 한다.
또한, 도 2를 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템은 주거환경요소-시세 상관관계 분석부(900)를 더 가질 수 있다.
상기 주거환경요소-시세 상관관계 분석부(900)는 상기 주거환경요소별 환경DB(300)와 상기 3차원 지역정보 통합DB(100)의 시세 간의 상관관계를 비교하여, 상기 주거환경요소의 시세에 대한 반영여부를 분석한다. 즉, 상기 3차원 지역정보 통합DB(100)의 가격정보와 상기 주거환경요소별 환경DB(300)의 가격을 비교한 후, 비교된 가격정보를 통해 주거환경요소가 시세에 미치는 상관관계를 분석한다.
이러한 상관관계 분석을 통해 분석된 자료는 상기 환경DB 생성부(200)로 피드백되어 주거환경요소별로 정량화되는 환경DB를 생성하는 환경DB 생성부(200)의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
그리고 본 발명은 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법을 제공한다. 이하, 상술한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템에 대한 기재와 공통되는 부분의 기재는 생략하거나 약술하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 3차원 지역정보 통합DB가 저장(형성)되는 단계(S100); 상기 3차원 지역정보 통합DB를 바탕으로 환경DB 생성부가 주거환경요소별로 정량화된 환경 DB를 형성하는 단계(S200); 선호지수 생성부가 조회자의 기본정보 및 주거환경요소별 가중치 정보를 포함하는 주거패턴 결정정보를 분석하여 조회자의 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출하는 단계(S250); 통합환경지수 생성부가 상기 환경DB에 포함된 각 주거환경요소별 DB에 상기 선호지수를 반영하여 세대별 통합환경지수를 형성하는 단계(S300); 최적주거공간 결정부가 상기 통합환경지수를 기준으로 상기 조회자에게 제공될 하나 이상의 최적주거공간을 선정하는 단계(S350); 및 통합환경컨텐츠 생성부가 상기 통합환경지수를 근거로, 상기 선정된 하나 이상의 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 생성하는 단계(S500)를 포함한다.
도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 3차원 지역정보 통합DB가 저장되는 단계(S100)를 가진다.
3차원 지역정보 통합DB가 저장되는 단계(S100)는 해당 지역에 대한 3차원 지형 정보, 3차원 건물 정보, 도로 교통 정보, 가격 정보, 교육시설 등의 지역정보가 해당지역에 대한 위치 정보 및 3차원 그래픽 정보와 연동된 데이터가 저장되는 단계이다.
그리고 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 상기 3차원 지역정보 통합DB를 바탕으로 환경DB 생성부가 주거환경요소별로 정량화된 환경 DB를 형성하는 단계(S200)를 가진다.
상기 S100 단계를 통해 얻어진 3차원 지역정보 통합DB를 일조분석부, 조망분석부, 사생활침해분석부, 소음분석부, 교통여건분석부, 교육여건분석부, 및 가격분석부를 통해 주거환경요소별 정량화된 환경 DB를 형성하는 단계이다.
상기 주거환경요소별 정량화된 환경 DB는 일조DB, 조망DB, 사생활DB, 소음DB, 교육여건DB, 교통여건DB, 및 가격DB를 포함한다.
상기 주거환경요소는 일조, 조망, 사생활, 소음, 교육여건, 교통여건, 및 가격을 포함한다.
상기 일조DB는 3차원 모형의 각 면별 음영율을 시간대별, 계절별로 측정하여 각 세대별 일조가능시간을 정량화하여 산출된다.
상기 조망DB는 3차원 시각화 정보의 조망요소를 인자별로 인식하여 각 인자가 차지하는 비율을 정량화하여 산출된다.
상기 사생활DB는 타 거주공간에 의한 자연적 침해 발생확률 및 인위적 침해발생확률을 분석한 후, 이를 정량화하여 산출된다.
상기 교육여건DB는 거리별 교육시설의 분포, 교육시설의 수준, 교육시설 이용비용을 포함하는 통계DB를 정량화하여 산출된다.
상기 소음DB는 차량의 종류, 속도, 교통류의 흐름정도, 통행량을 포함하는 소음을 발생시키는 교통소음인자 및 발생된 소음의 전달에 영향을 미칠 수 있는 건물, 지형 및 도로를 모델링하여 정량적으로 분석하여 산출된다.
상기 교통여건DB는 대중교통여건, 도로상황, 및 교통류 데이터를 포함하는 통계적 교통DB를 정량화하여 산출된다.
상기 가격DB는 공시가격 정보, 시세정보를 포함하는 통계적 가격DB를 정량화하여 산출된다.
그 다음, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 선호지수 생성부가 조회자의 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출하는 단계(S250)를 가진다.
선호지수 생성부가 조회자의 기본정보(성격, 직업, 나이, 성별, 학력, 및 가족구성원) 및 주거환경요소별 가중치 정보를 포함하는 주거패턴 결정정보를 분석하 여 조회자의 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출하는 단계이다.
그리고 도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 통합환경지수 생성부가 상기 환경DB에 포함된 각 주거환경요소별 DB에 상기 선호지수를 반영하여 세대별 통합환경지수를 형성하는 단계(S300)를 가진다.
상기 S200 단계를 통해 얻어진 각 주거환경요소별 환경DB에 상기 S250 단계를 통해 얻어진 선호지수를 반영한 형태의 통합환경지수를 형성하는 단계이다.
상기 선호지수는 주거지를 선택하는 조회자의 객관적인 조회성향을 나타낸 것으로, 조회자가 주거지 조회시 우선시하는 주거환경요소별 조회성향을 통계적으로 나타낸 지수이다.
상기 S300 단계를 통해 얻어지는 통합환경지수는 상기 주거환경요소별 환경DB 및 상기 선호지수를 함수형태로 표현한 것이다. 예를 들어 상기 통합환경지수를 함수형태로 나타내면 상기 식 -1 즉, F =
Figure 112008040659141-pat00003
으로 나타낼 수 있다. 상기 n은 주거환경요소별 환경DB(일조, 조망, 사생활, 소음, 교육여건, 교통여건 및 가격)의 수이고, Sn은 선호지수이며, Qn은 정형화된 방정식 형태의 주거환경요소별 환경DB가 될 수 있다. 이러한 함수형태를 통해 주거환경요소별 환경DB와 선호지수를 분석한 통합환경지수를 얻을 수 있다.
또한, 도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 최적주거공간 결정부가 상기 통합환경지수를 기준으로 상기 조회자에게 제공될 하나 이상의 최적주거공간을 선정하는 단계(S350)를 가진다.
상기 S300 단계를 통해 형성된 통합환경지수를 기준으로 조회자에게 제공되는 하나 이상의 최적주거공간을 선정하는 단계로써, 조회자에게 제공되는 하나 이상의 최적주거공간의 선정은 지역, 단지, 동, 세대의 순서로 차례로 추적되어 선정된다.
또한, 도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 통합환경컨텐츠 생성부가 상기 통합환경지수를 근거로, 상기 선정된 하나 이상의 최적주거공간에 대한 주거특성을 표현한 통합환경컨텐츠를 생성하는 단계(S500)를 가진다.
상기 S300 단계를 통해 얻어진 통합환경지수를 근거로 상기 S350 단계를 통해 선정된 최적주거공간에 대한 주거특성이 표현된 통합환경컨텐츠 를 형성하는 단계이다.
상기 통합환경컨텐츠는 최적주거공간에 대한 주거특성이 문장, 수식, 또는 그래프 등으로 표현되어 생성된다.
또한, 도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경 정보 조회시스템의 조회방법은 통합주거심리 생성부가 통합주거심리지수를 형성하는 단계(S400)를 더 가질 수 있다.
상기 S400 단계는 상기 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 근거로 시간대별, 계절별, 주거공간별 주거심리의 변화를 주거심리학적으로 분석하여 통합주거심리지수를 형성하는 단계이다.
상기 통합주거심리지수는 상기 S300 단계를 통해 얻어진 통합환경지수와 함께 상술한 바와 같이 상기 통합환경컨텐츠를 통해 최적공간에 대한 주거특성이 문장, 수식, 또는 그래프 등으로 표현되어 생성된다.
또한, 도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 주거환경요소-시세 상관관계 분석부가 주거환경요소의 시세에 대한 반영여부를 분석하는 단계(S600)를 더 가질 수 있다.
상기 주거환경요소별 정량화된 환경DB와 시세 간의 상관관계 즉, 상기 S200단계의 가격DB와 S100단계의 가격정보를 비교하여, 주거환경요소의 시세에 대한 반영여부를 분석하는 단계이다.
또한, 도 3을 참조하면, 본 실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법은 기본정보-선호지수 상관관계 분석부가 기본정보와 선호지수 간의 상관관계를 분석하는 단계(S700)를 더 가질 수 있다.
상기 조회자의 기본정보와 선호지수 간의 상관관계 즉, 상기 조회자의 성격, 직업, 나이 성별, 학력, 및 가족구성원에 따라 주거지의 조회시 선호하는 주거환경요소를 분석하는 단계이다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템을 나타내는 개략적인 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템을 설명하기 위한 상세한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법을 설명하기 위한 순서도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 간단한 설명 *
100 : 3차원 지역정보 통합DB 200 : 환경DB 생성부
300 : 주고환경요소별 환경DB 350 : 선호지수 생성부
400 : 통합환경지수 생성부 500 : 최적주거공간 결정부
600 : 통합환경컨텐츠 생성부 830 : 통합주거심리지수 생성부

Claims (6)

  1. 환경DB 생성부가 3차원 지역정보 통합DB를 바탕으로 공동주택에 대하여 주거환경요소별로 정량화된 환경DB를 형성하는 단계;
    선호지수 생성부가 조회자의 기본정보 및 주거환경요소별 가중치 정보를 포함하는 주거패턴 결정정보를 분석하여 조회자가 선호하는 주거지의 특성인 주거환경선호패턴을 지수화한 선호지수를 산출하는 단계;
    통합환경지수 생성부가 상기 환경DB에 포함된 각 주거환경요소별 DB에 상기 선호지수 및 상기 공동주택이 위치한 지역의 기반시설에 따라 결정되는 지역별 효용지수를 반영하여 세대별 통합환경지수를 형성하는 단계;
    최적주거공간 결정부가 상기 통합환경지수를 기준으로 상기 조회자에게 제공될 하나 이상의 최적주거공간을 지역, 단지, 동, 세대 순으로 추적하여 선정하는 단계; 및
    통합환경컨텐츠 생성부가 상기 통합환경지수를 근거로, 상기 선정된 하나 이상의 최적주거공간에 대한 주거특성이 조회자에게 이해될 수 있도록 문장, 수식 또는 그래프로 표현한 통합환경컨텐츠를 생성하는 단계를 포함하는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 주거환경요소는 일조, 조망, 사생활, 소음, 교육여건, 교통여건, 및 가격을 포함하고, 상기 환경DB는 상기 주거 환경요소를 분석하여 각각 정량화된 일조DB, 조망DB, 사생활DB, 소음DB, 교육여건DB, 교통여건DB, 및 가격DB를 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 일조DB는 3차원 모형의 각 면별 음영율을 시간대별, 계절별로 측정하여 각 세대별 일조가능시간을 정량화하여 산출하고,
    상기 조망DB는 3차원 시각화 정보의 조망요소를 인자별로 인식하여 각 인자가 차지하는 비율을 정량화하여 산출하고,
    상기 사생활DB는 타 거주공간에 의한 자연적 침해 발생확율 및 인위적 침해발생확율을 분석하여 정량화하여 산출하고,
    상기 교육여건DB는 거리별 교육시설의 분포, 교육시설의 수준, 교육시설 이용비용을 포함하는 통계DB를 정량화하여 산출하고,
    상기 소음DB는 차량의 종류, 속도, 교통류의 흐름정도, 통행량을 포함하는 소음을 발생시키는 교통소음인자 및 발생된 소음의 전달에 영향을 미칠 수 있는 건물, 지형 및 도로를 모델링하여 정량적으로 분석하여 산출하고,
    상기 교통여건DB는 대중교통여건, 도로상황, 및 교통류 데이터를 포함하는 통계적 교통DB를 정량화하여 산출하고,
    상기 가격DB는 공시가격 정보, 시세정보를 포함하는 통계적 가격 DB를 정량화하여 산출하는 것을 특징으로 하는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    주거환경요소-시세 상관관계 분석부가 세대별 상기 환경DB와 시세 간의 상관관계를 비교하여, 상기 주거환경요소의 시세에 대한 반영여부를 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    기본정보-선호지수 상관관계 분석부가 상기 조회자의 기본정보와 선호지수 간의 상관관계를 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택에 대한 맞춤형 주거환경정보 조회시스템의 조회방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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KR101415665B1 (ko) * 2010-03-30 2014-07-07 한국전자통신연구원 디지털 인테리어 시스템 및 그 제어 방법
KR102131213B1 (ko) * 2018-04-11 2020-07-07 전주대학교 산학협력단 공간기반 감성인식 장치 및 이를 포함하는 감성인식 시스템
KR102677751B1 (ko) * 2020-05-20 2024-06-24 주식회사 휴식 거주자의 성향 분석을 통한 사용자 맞춤형 주거 매물 추천 시스템
KR102517224B1 (ko) * 2022-01-03 2023-04-03 주식회사 이도플래닝 아파트 평가 시스템
KR102517229B1 (ko) * 2022-01-03 2023-04-03 주식회사 이도플래닝 아파트 단지환경 분석시스템
KR102475819B1 (ko) * 2022-06-21 2022-12-08 강대령 메타버스 환경을 이용한 모델 하우스 경험 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020081831A (ko) * 2001-04-19 2002-10-30 구자건 인터넷을 이용한 건축물 환경 평가정보 제공 시스템과이를 이용한 방법 및 그 방법을 수행할 수 있는 컴퓨터프로그램이 수록된 기록매체

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020081831A (ko) * 2001-04-19 2002-10-30 구자건 인터넷을 이용한 건축물 환경 평가정보 제공 시스템과이를 이용한 방법 및 그 방법을 수행할 수 있는 컴퓨터프로그램이 수록된 기록매체

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240030494A (ko) 2022-08-31 2024-03-07 한국건설기술연구원 건축물 냉난방 에너지 성능 평가를 위한 gis 건물 폴리곤 정보 기반 건물 외피 도달 일사량 계산 시스템 및 방법

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