KR102271234B1

KR102271234B1 - Method for creating estate similar case db using pnu

Info

Publication number: KR102271234B1
Application number: KR1020200128565A
Authority: KR
Inventors: 장영태
Original assignee: 장영태
Priority date: 2020-10-06
Filing date: 2020-10-06
Publication date: 2021-06-30

Abstract

An objective of the present invention is to provide a method for creating an estate similar case DB using a parcel number (PNU) capable of providing adequate value of an estate by mathematically analyzing and statistically processing all public data, land and building information, actural price, auction data of an estate. A method for creating an estate DB comprises the steps of: collecting individual official price data on a PNU code, land coordinates data on a land corresponding to the PNU code, building coordinates data on a building included in the land, post code data on the building, lot number address data on the land, and road name address data on the building; mapping the individual official price data, the land coordinates data, the building coordinates data, the post code data, lot number address data on the land, and road name address data on the building with the PNU code to generate PNU master data; and setting a first search operation and a second search operation with respect to the PNU data. One of the first search operation and the second search operation is set to performed according to whether the land coordinates data is mapped with a PNU code corresponding to input data with respect to the first search operation and the second search operation.

Description

How to create a real estate similar case DB using PNU　{METHOD FOR CREATING ESTATE SIMILAR CASE DB USING PNU}

본 개시(present disclosure)는 PNU를 활용한 부동산 유사사례 DB 생성 방법 에 관한 것이다.This disclosure (present disclosure) relates to a method of creating a real estate similar case DB using PNU.

부동산 거래에 있어 매도자와 매수자는 중개업자가 제공해 주는 정보에 의지해 거래하는 것이 일반적이다. 정보의 제한은 공정한 거래를 저해하는 주요한 원인으로서 작동되며, 곧 매수자와 매도자에게 경제적 손실을 제공한다. In real estate transactions, it is common for sellers and buyers to trade based on information provided by brokers. Restriction of information works as a major cause of hindering fair trade, and it provides economic losses to buyers and sellers.

부동산 감정평가를 받는 경우에도 비슷한 유형의 문제가 반복된다. 소유자를 포함한 이해관계인이 상당한 시간과 비용을 일방적으로 투자하는 주요 원인은 정보의 접근이 비정상적으로 제한적이기 때문이다.A similar type of problem recurs in the case of a real estate appraisal. The main reason that stakeholders, including owners, unilaterally invest considerable time and money is that access to information is abnormally limited.

이러한 점들의 개선을 위해 최근에는 정부 3.0에 맞추어 정부가 보유한 부동산 관련 공공데이터를 점진적으로 개방하고 있어 이를 활용할 여지가 많아졌다.In order to improve these points, recently, in line with Government 3.0, public data on real estate owned by the government has been gradually opened, increasing the room for utilization.

대한민국 등록특허 10-1828579Republic of Korea Patent 10-1828579

본 발명의 목적은 정부가 제공하는 모든 공공데이터와 부동산의 토지 및 건축물 정보, 실거래 가격, 공매 및 경매 데이터 등을 수리적 분석과 통계적 처리 등을 통해 부동산의 적정 가치를 제공할 수 있는 PNU를 활용한 부동산 유사사례 DB 생성 방법을 제공하기 위한 것이다.An object of the present invention is to utilize PNU, which can provide the proper value of real estate through mathematical analysis and statistical processing of all public data provided by the government, land and building information of real estate, actual transaction price, public sale and auction data, etc. This is to provide a method for creating a real estate similar case DB.

본 개시의 다양한 예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 개시의 다양한 예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.Technical problems to be achieved in various examples of the present disclosure are not limited to those mentioned above, and other technical problems that are not mentioned are to those of ordinary skill in the art from various examples of the present disclosure to be described below. can be considered by

본 개시의 다양한 예들은 부동산 데이터베이스 생성 방법을 제공할 수 있다.Various examples of the present disclosure may provide a method for creating a real estate database.

본 개시에 따르면, 부동산 데이터베이스 생성 방법에 있어서, PNU(parcel number) 코드에 대한 개별공시지가 데이터, 상기 PNU 코드에 대응되는 필지에 대한 토지 좌표 데이터, 상기 필지에 포함된 건물에 대한 건물 좌표 데이터, 상기 건물에 대한 우편 번호 데이터, 상기 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 상기 건물에 대한 도로명 주소 데이터를 수집하고; 상기 개별공시지가 데이터, 상기 토지 좌표 데이터, 상기 건물 좌표 데이터, 상기 우편 번호 데이터, 상기 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 상기 건물에 대한 도로명 주소 데이터를 상기 PNU 코드에 매핑시켜 PNU 마스터 데이터를 생성하고; 및 상기 PNU 마스터 데이터에 대한 제1 검색 동작 및 제2 검색 동작을 설정하는 것을 포함하고, 상기 제1 검색 동작 및 상기 제2 검색 동작에 대한 입력 데이터에 대응되는 PNU 코드에 상기 토지 좌표 데이터가 매핑되어 있는지 여부에 따라 상기 제1 검색 동작 및 상기 제2 검색 동작 중 어느 하나가 수행되도록 설정될 수 있다.According to the present disclosure, in the real estate database creation method, the individual announced price data for a PNU (parcel number) code, land coordinate data for a lot corresponding to the PNU code, building coordinate data for a building included in the lot, and the collect zip code data for the building, lot address data for the lot, and street name address data for the building; generating PNU master data by mapping the individual announced land price data, the land coordinate data, the building coordinate data, the zip code data, the lot number address data for the lot, and the road name address data for the building to the PNU code; and setting a first search operation and a second search operation for the PNU master data, wherein the land coordinate data is mapped to a PNU code corresponding to input data for the first search operation and the second search operation Either one of the first search operation and the second search operation may be set to be performed according to whether or not the search is performed.

상기 입력 데이터에 대응되는 PNU 코드에 상기 토지 좌표 데이터가 매핑되어 있는 경우 상기 제1 검색 동작이 수행되도록 설정되고, 및 상기 입력 데이터에 대응되는 PNU 코드에 상기 토지 좌표 데이터가 매핑되어 있지 않은 경우 상기 제2 검색 동작이 수행되도록 설정될 수 있다.The first search operation is set to be performed when the land coordinate data is mapped to the PNU code corresponding to the input data, and when the land coordinate data is not mapped to the PNU code corresponding to the input data, the A second search operation may be set to be performed.

상기 제1 검색 동작은: 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터를 검색하고; 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터에 대응되는 기준 PNU 코드를 검색하고; 상기 기준 PNU 코드에 매핑된 토지 좌표 데이터로부터 기 설정된 거리 이내에 포함된 후보 토지 좌표 데이터를 검색하고; 및 상기 기준 PNU 코드 및 상기 후보 토지 좌표 데이터에 대응되는 PNU 코드에 기반하여 제1 PNU 코드 리스트를 생성할 수 있다.The first search operation may include: searching for postal code data corresponding to the input data in the PNU master data; retrieving a reference PNU code corresponding to zip code data corresponding to the input data from the PNU master data; retrieving candidate land coordinate data included within a preset distance from the land coordinate data mapped to the reference PNU code; and a first PNU code list may be generated based on the reference PNU code and a PNU code corresponding to the candidate land coordinate data.

상기 제1 검색 동작은: 상기 제1 PNU 코드 리스트를 가격 산정에 사용할 수 있는지 여부를 판단하고; 상기 제1 PNU 코드 리스트를 가격 산정에 사용할 수 없는 것으로 판단된 경우, 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 기준 PNU 코드 보다 더 큰 N개의 PNU 코드들을 검색하고; 상기 N개의 PNU 코드들이 없는 경우, 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 기준 PNU 코드 보다 더 작은 M개의 PNU 코드들을 검색하고; 및 상기 N개의 PNU 코드들 또는 상기 M개의 PNU 코드들에 기반하여 제2 PNU 코드 리스트를 생성하는 것을 더 포함하고, 여기서, 상기 N 및 상기 M은 기 설정된 자연수일 수 있다.The first search operation includes: determining whether the first PNU code list can be used for pricing; if it is determined that the first PNU code list cannot be used for price calculation, search for N PNU codes larger than the reference PNU code from the PNU master data; if there are no N PNU codes, search for M PNU codes smaller than the reference PNU code in the PNU master data; and generating a second PNU code list based on the N PNU codes or the M PNU codes, wherein N and M may be preset natural numbers.

등기사항전부증명서 데이터, 건축물 대장 데이터, 공동주택가격 데이터, 실거래 가격 데이터, 경매 및 공매 데이터, 생산자물가지수 데이터, 매매가격지수 데이터 및 토지 정보 데이터를 수집하는 것을 더 포함할 수 있다.It may further include collecting all registration information certificate data, building ledger data, apartment house price data, actual transaction price data, auction and short sale data, producer price index data, sales price index data and land information data.

상기 제1 PNU 코드 리스트는 상기 제1 PNU 코드 리스트에 포함된 복수의 PNU 코드들에 대한 상기 실거래 가격 데이터 및 상기 매매가격지수 데이터 중 적어도 하나의 수집에 실패한 경우, 가격 산정에 사용할 수 없는 것으로 판단될 수 있다.If the first PNU code list fails to collect at least one of the real transaction price data and the sale price index data for a plurality of PNU codes included in the first PNU code list, it is determined that the first PNU code list cannot be used for price calculation. can be

상기 제2 검색 동작은: 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 입력 데이터에 대응되는 우편번호 데이터를 검색하고; 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터에 대응되는 기준 PNU 코드를 검색하고; 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 기준 PNU 코드 보다 더 큰 N개의 PNU 코드들을 검색하고; 상기 N개의 PNU 코드들이 없는 경우, 상기 PNU 마스터 데이터에서 상기 기준 PNU 코드 보다 더 작은 M개의 PNU 코드들을 검색하고; 및 상기 N개의 PNU 코드들 또는 상기 M개의 PNU 코드들에 기반하여 제2 PNU 코드 리스트를 생성하는 것을 더 포함하고, 여기서, 상기 N 및 상기 M은 기 설정된 자연수일 수 있다.The second search operation may include: searching for postal code data corresponding to the input data in the PNU master data; retrieving a reference PNU code corresponding to zip code data corresponding to the input data from the PNU master data; search for N PNU codes larger than the reference PNU code in the PNU master data; if there are no N PNU codes, search for M PNU codes smaller than the reference PNU code in the PNU master data; and generating a second PNU code list based on the N PNU codes or the M PNU codes, wherein N and M may be preset natural numbers.

상기 PNU 마스터 데이터는 상기 PNU 코드에 포함된 법정동 코드에 기반하여 법정동 단위로 분할될 수 있다.The PNU master data may be divided into legal units based on the legal code included in the PNU code.

상기 입력 데이터는 상기 개별공시지가 데이터, 상기 토지 좌표 데이터, 상기 건물 좌표 데이터 및 상기 우편 번호 데이터, 상기 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 상기 건물에 대한 도로명 주소 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The input data may include at least one of the individually announced land price data, the land coordinate data, the building coordinate data and the postal code data, the lot number address data for the lot, and the road name address data for the building.

상기 개별공시지가 데이터, 상기 토지 좌표 데이터, 상기 건물 좌표 데이터 및 상기 우편 번호 데이터, 상기 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 상기 건물에 대한 도로명 주소 데이터에 기반하여 상기 제1 검색 동작 및 상기 제2 검색 동작에 대한 검색 필터를 설정하는 것을 더 포함할 수 있다.In the first search operation and the second search operation based on the individual announced price data, the land coordinate data, the building coordinate data and the zip code data, the lot number address data for the lot, and the road name address data for the building It may further include setting a search filter for.

상기 과제 해결방법들은 본 개시의 다양한 예들 중 일부에 불과하며, 본 개시의 기술적 특징들이 반영된 다양한 예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.The above problem solving methods are only some of the various examples of the present disclosure, and various examples reflecting the technical features of the present disclosure can be derived and understood by those of ordinary skill in the art based on the following detailed description. have.

본 개시의 다양한 예들에 따르면, 정부가 제공하는 모든 공공데이터와 부동산의 토지 및 건축물 정보, 실거래 가격, 공매 및 경매 데이터 등을 수리적 분석과 통계적 처리 등을 통해 부동산의 적정 가치를 제공할 수 있는 PNU를 활용한 부동산 유사사례 DB 생성 방법이 제공될 수 있다.According to various examples of the present disclosure, PNU that can provide the proper value of real estate through mathematical analysis and statistical processing of all public data provided by the government, land and building information of real estate, actual transaction price, public sale and auction data, etc. A method of creating a real estate analogous case DB using

본 개시에 따른 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과는 이하의 상세한 설명으로부터 본 개시와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effect according to the present disclosure is not limited to the above-mentioned effects, and another effect not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art related to the present disclosure from the following detailed description. .

이하에 첨부되는 도면들은 본 개시의 다양한 예들에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 개시의 다양한 예들을 제공한다. 다만, 본 개시의 다양한 예들의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호 (reference numerals) 들은 구조적 구성요소 (structural elements) 를 의미한다.
도 1은 본 개시의 일 예에 따른 부동산 데이터베이스의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 예에 따른 PNU 마스터 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 개요도이다.
도 3은 본 개시의 일 예에 따른 부동산 데이터베이스 생성 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 예에 따른 PNU 리스트 검색 방법의 흐름도이다.The accompanying drawings are provided to help understanding of various examples of the present disclosure, and provide various examples of the present disclosure together with the detailed description. However, technical features of various examples of the present disclosure are not limited to specific drawings, and features disclosed in each drawing may be combined with each other to constitute a new example. Reference numerals in each drawing refer to structural elements.
1 is a block diagram of a real estate database according to an example of the present disclosure.
2 is a schematic diagram for explaining a PNU master data generation method according to an example of the present disclosure.
3 is a flowchart of a method for generating a real estate database according to an example of the present disclosure.
4 is a flowchart of a PNU list search method according to an example of the present disclosure.

이하, 본 발명에 따른 구현들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 구현을 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 구현 형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나 당업자는 본 개시가 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.Hereinafter, implementations according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. DETAILED DESCRIPTION The detailed description set forth below in conjunction with the accompanying drawings is intended to describe exemplary implementations of the present invention, and is not intended to represent the only implementation forms in which the present invention may be practiced. The following detailed description includes specific details in order to provide a thorough understanding of the present invention. However, it will be apparent to one of ordinary skill in the art that the present disclosure may be practiced without these specific details.

몇몇 경우, 본 개시의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다. 또한, 본 개시서 전체에서 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하여 설명한다.In some cases, well-known structures and devices may be omitted or shown in block diagram form focusing on core functions of each structure and device in order to avoid obscuring the concepts of the present disclosure. In addition, the same reference numerals are used to describe the same components throughout the present disclosure.

본 발명의 개념에 따른 다양한 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 다양한 예들을 도면에 예시하고 본 개시에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 다양한 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Since various examples according to the concept of the present invention may have various changes and may have various forms, various examples are illustrated in the drawings and described in detail in the present disclosure. However, this is not intended to limit the various examples according to the concept of the present invention to specific disclosed forms, and includes changes, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one element from another element, for example, without departing from the scope of rights according to the concept of the present invention, a first element may be named as a second element, Similarly, the second component may also be referred to as the first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it is understood that the other component may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is said that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that no other element is present in the middle. Expressions describing the relationship between elements, for example, “between” and “between” or “directly adjacent to”, etc. should be interpreted similarly.

본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 다양한 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 개시에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in the present disclosure is used only to describe various specific examples, and is not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present disclosure, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that the described feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof exists, and includes one or more other features or numbers, It should be understood that the possibility of the presence or addition of steps, operations, components, parts or combinations thereof is not precluded in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 이하, 본 개시의 다양한 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present disclosure. does not Hereinafter, various examples of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 개시의 부동산 데이터베이스 및 부동산 데이터베이스 생성 방법에 따르면, PNU(parcel number) 코드에 기반하여 부동산 데이터베이스가 생성될 수 있다. PNU 코드는 토지 대장을 전산화할 때 생성하는 개별 필지의 고유 코드로써, 모두 19자리로 구성되어 전국의 지적을 유일하게 구분하는 값으로 사용된다.According to the real estate database and the real estate database creation method of the present disclosure, a real estate database may be generated based on a parcel number (PNU) code. The PNU code is a unique code for each lot that is created when computerizing the land ledger. It consists of 19 digits and is used as a value that uniquely distinguishes cadastral numbers across the country.

PNU 코드는 [시도] [시구군] [읍면동] [리] [일반/산 구분] [본번지] [부번지]를 포함한다. 여기서, [시도]는 2자리이고, [시구군]은 3자리이고, [읍면동]은 3자리이고, [리]는 2자리이고, [일반/산 구분]은 1자리이고, [본번지]는 4자리이고, [부번지]는 4자리이다.The PNU code includes [province] [city district] [eup, myeon-dong] [ri] [general/mountain division] [main street] [sub-address]. Here, [city] is 2 digits, [city/gu] is 3 digits, [eup, myeon, dong] is 3 digits, [ri] is 2 digits, [general/mountain division] is 1 digit, and [home address] is 4 digits, and [minor address] is 4 digits.

예를 들어, [시도]는 11-서울, 26-부산, 27-대구, 28-인천, 29-광주, 30-대전, 31-울산, 36-세종이다. For example, [province] is 11-Seoul, 26-Busan, 27-Daegu, 28-Incheon, 29-Gwangju, 30-Daejeon, 31-Ulsan, 36-Sejong.

도 1은 본 개시의 일 예에 따른 부동산 데이터베이스 장치의 블록도이다.1 is a block diagram of a real estate database device according to an example of the present disclosure.

도 1을 참조하면, 본 개시의 일 예에 따른 부동산 데이터베이스 장치(1)는 부동산 데이터베이스 수집부(10), 부동산 데이터베이스 저장부(20), 부동산 데이터베이스 분석부(30) 및 부동산 가격 산정부(40)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , a real estate database device 1 according to an example of the present disclosure includes a real estate database collection unit 10 , a real estate database storage unit 20 , a real estate database analysis unit 30 , and a real estate price calculation unit 40 . ) is included.

부동산 데이터베이스 수집부(10)는 등기사항전부증명서 데이터, 가격 데이터, 지도 관련 데이터, 토지 정보 데이터, 건축물 대장 데이터 및 전환율 및 지가정보율 데이터를 외부 서버로부터 수집한다.The real estate database collection unit 10 collects all registered matters certificate data, price data, map-related data, land information data, building ledger data, and conversion rate and land price information rate data from an external server.

예를 들어, 가격 데이터는 실거래가 데이터, 경매 데이터, 개별공시지가 데이터, 공매 데이터, 공동주택가격 데이터, 기준시가 데이터 및 개별주택가격 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, the price data may include at least one of actual transaction price data, auction data, individual official price data, public sale data, apartment house price data, standard market price data, and individual house price data.

예를 들어, 지도 관련 데이터는 공동주택 특성 정보, 공동주택 좌표 데이터, 토지/단독 다가구 특성 정보, 토지/단독 다가구 좌표 데이터 및 주소 기준 부동산 타입 분류 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, the map-related data may include at least one of apartment house characteristic information, apartment house coordinate data, land/single multi-family characteristic information, land/single multi-family coordinate data, and address-based real estate type classification data.

예를 들어, 토지 정보 데이터는 용도 지역, 이용 상황, 면적, 도로 조건 및 토지에 대한 제한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, the land information data may include at least one of a use area, a usage situation, an area, a road condition, and restriction information on land.

예를 들어, 건축물 대장 데이터는 건축물 대장에 포함되는 사항(예, 기본 개요, 표제부, 총괄 표제부, 층별 개요, 전유부, 부속 지번 등)이 포함될 수 있다.For example, the building ledger data may include matters included in the building ledger (eg, basic outline, title part, general title part, floor outline, exclusive part, annexed lot number, etc.).

예를 들어, 전환율 및 지가변동율 데이터는 전월세 전환율, 지가변동율, 매매가격지수 데이터, 생산자물가지수 데이터 및 지가 변동률을 포함할 수 있다.For example, the conversion rate and land price change rate data may include rent to cheonsei conversion rate, land price change rate, sale price index data, producer price index data, and land price change rate.

부동산 데이터베이스 수집부(10)는 상술한 데이터들 중 특히 PNU 코드를 활용한 부동산 데이터베이스 생성을 위해 개별공시지가 데이터, PNU 코드에 대응되는 필지에 대한 토지 좌표 데이터, 필지에 포함된 건물에 대한 건물 좌표 데이터, 건물에 대한 우편 번호 데이터, 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 건물에 대한 도로명 주소 데이터를 수집할 수 있다.The real estate database collection unit 10 is the individual announced land price data, land coordinate data for a lot corresponding to the PNU code, and building coordinate data for a building included in the lot to create a real estate database using the PNU code among the above data. , zip code data for buildings, lot number address data for lots, and street name address data for buildings can be collected.

부동산 데이터베이스 저장부(20)는 부동산 데이터 수집부를 통해 수집된 데이터들을 저장할 수 있다.The real estate database storage unit 20 may store data collected through the real estate data collection unit.

부동산 데이터베이스 분석부(30)는 데이터베이스 저장부에 저장된 정보(예, 부동산의 주소, 좌표, PNU 코드 등)를 활용하여 특정 부동산 및 특정 부동산의 인근에 소재하는 인근 부동산을 검색하거나, 혹은 조건에 맞는 부동산을 추출할 수 있다. 부동산 데이터베이스 분석부(30)에 의해 수행되는 특정 부동산 및 특정 부동산의 인근에 소재하는 인근 부동산을 검색 방법 및 조건에 맞는 부동산을 추출 방법에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.The real estate database analysis unit 30 uses information stored in the database storage unit (eg, address, coordinates, PNU code, etc.) of a specific real estate and searches for a specific real estate and a nearby real estate located in the vicinity of the specific real estate, or meets the conditions You can extract real estate. A detailed description of a method of extracting a specific real estate and a method of searching for a specific real estate located in the vicinity of the specific real estate and a real estate matching the conditions performed by the real estate database analysis unit 30 will be described later.

부동산 데이터베이스 분석부(30)는 검색 혹은 추출된 특정 부동산 및 인근 부동산들 중에서 유사 부동산을 선정할 수 있다. 부동산 데이터베이스 수집부(10)는 상술한 등기사항전부증명서 데이터, 건축물 대장 데이터, 공동주택가격 데이터를 활용하여 유사 부동산을 선정할 수 있다. 예를 들어, 건축 연도 순으로 유사 부동산을 선정하거나, 공동주택가격 순으로 유사 부동산을 선정할 수 있다.The real estate database analysis unit 30 may select a similar real estate from among the searched or extracted specific real estate and nearby real estate. The real estate database collection unit 10 may select a similar real estate by using the above-described all registered matters certificate data, building ledger data, and apartment house price data. For example, similar real estate may be selected in order of construction year or similar real estate may be selected in order of apartment house price.

부동산 데이터베이스 분석부(30)는 검색 혹은 추출된 특정 부동산 및 인근 부동산들이나 인근 부동산들 중에서 선정된 유사 부동산에 대하여 실거래 가격 데이터, 경매 및 공매 데이터를 추출할 수 있다.The real estate database analysis unit 30 may extract actual transaction price data, auction and public sale data for a specific real estate searched or extracted, and nearby real estate or similar real estate selected from nearby real estate.

부동산 데이터베이스 분석부(30)는 추출된 실거래 가격 데이터에 대하여 현재의 가치에 맞도록 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 하기의 수학식 1에 기반하여 실거래 가격 데이터를 보정할 수 있다.The real estate database analysis unit 30 may correct the extracted actual transaction price data to match the current value. For example, the real estate database analysis unit 30 may correct the actual transaction price data based on Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

부동산 데이터베이스 분석부(30)는 수학식 1에 의해 보정된 가격 데이터를 특정 부동산에 맞게 가치형성 요인 및 층별 위치별 효용비를 적용하여 비교 후 보정할 수 있다.The real estate database analysis unit 30 may compare and correct the price data corrected by Equation 1 by applying a value forming factor and a utility ratio for each floor location to fit a specific real estate.

예를 들어, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 구분 건물의 기준층을 산정할 수 있다. 기준층은 건물 내 공동주택가격이 가장 높은 층일 수 있다. 즉, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 구분 건물 내 공동주택가격이 가장 높은 층인 기준층의 공동주택가격을 추출할 수 있다.For example, the real estate database analysis unit 30 may calculate a reference floor of a divided building. The reference floor may be the floor with the highest apartment housing price in the building. That is, the real estate database analysis unit 30 may extract the apartment housing price of the reference floor, which is the floor having the highest apartment housing price in the division building.

예를 들어, 기준층은 어느 건물의 총 층수의 3/4에 해당하는 층일 수 있다. 혹은, 기준층은 수집된 모든 건물에 대한 층별 공동주택가격을 비교하고, 공동주택가격이 평균적으로 가장 높은 층이 기준층으로써 선정될 수 있다.For example, the reference floor may be a floor corresponding to 3/4 of the total number of floors of a building. Alternatively, the reference floor may be compared with the apartment house price by floor for all the collected buildings, and a floor having the highest average apartment price may be selected as the reference floor.

하기의 표 1 및 표 2는 기준층 선정 방법을 설명하기 위한 것이다.Tables 1 and 2 below are for explaining the reference layer selection method.

표 1 및 표 2를 참조하면, 본 개시에 따라 기준층 산정 시 기준층 산정비를 3/4로 설정할 경우, 총 층수가 24층인 경우 기준층은 18층이고, 총 층수가 3층인 경우 기준층은 2층일 수 있다.Referring to Tables 1 and 2, when the reference floor calculation ratio is set to 3/4 when calculating the reference floor according to the present disclosure, when the total number of floors is 24, the reference floor is 18 floors, and when the total number of floors is 3 floors, the reference floor can be 2 floors have.

혹은, 예를 들어 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 기준호를 산정할 수 있다. 기준호는 동일 층 내에 호별 면적이 상이한 경우, 기준이 되는 호로써 산정되는 것일 수 있다. 상술한 바와 같이 기준층이 산정되고, 기준층이 복수의 호수들을 포함하는 경우, 복수의 호수들 중 첫 번째 호(예, 1호)가 기준호로 산정될 수 있다. Or, for example, the real estate database analysis unit 30 may calculate the reference number. The reference arc may be calculated as a reference arc when the area of each house is different within the same floor. As described above, when the reference layer is calculated and the reference layer includes a plurality of lakes, the first arc (eg, No. 1) among the plurality of lakes may be calculated as the reference lake.

예를 들어, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 각 층별, 호별 비율을 공동주택가격이나 기준시가 데이터에 기반하여 산정할 수 있다. 공동주택가격에 기반하여 호별 비율을 산정하는 경우, 각 호의 공동주택단가를 기준호의 공동주택단가로 나눈 값이 호별 비율로써 산정될 수 있다.For example, the real estate database analysis unit 30 may calculate the ratio for each floor and each house based on the apartment house price or the standard market price data. In the case of calculating the house-to-house ratio based on the apartment price, the value obtained by dividing the unit price of each apartment by the unit price of the apartment of the standard number may be calculated as the ratio for each house.

하기의 표 3 및 표 4는 본 개시의 일 예에 따른 호별 비율을 나타낸 것이다.Tables 3 and 4 below show the door-to-door ratio according to an example of the present disclosure.

부동산 가격 산정부(40)는 부동산 데이터베이스 분석부(30)에 의해 분석 및 보정된 특정 부동산 및 인근 부동산의 가격 정보들에 기반하여 특정 부동산의 가격을 산정한다. 이때, 저장된 가격이 n개인 경우(여기서, n은 자연수), 부동산 가격 산정부(40)는 n개의 저장된 가격들 중 중간값을 기준층 / 기준호 부동산의 적정 가격으로 추정한다.The real estate price calculation unit 40 calculates the price of a specific real estate based on the price information of the specific real estate and nearby real estate analyzed and corrected by the real estate database analyzing unit 30 . At this time, when the stored price is n (here, n is a natural number), the real estate price calculation unit 40 estimates the median value among the n stored prices as the appropriate price of the reference floor/reference real estate.

예를 들어, 부동산 가격 산정부(40)는 기준층 / 기준호 부동산의 적정 가격에 특정 부동산의 면적 및 특정 부동산의 효용 비율을 곱한 값을 특정 부동산의 가격으로써 산정할 수 있다.For example, the real estate price calculation unit 40 may calculate a value obtained by multiplying the appropriate price of the reference floor/standard real estate by the area of the specific real estate and the utility ratio of the specific real estate as the price of the specific real estate.

이하에서는, 본 개시의 부동산 데이터베이스 분석부(30)에 따른 PNU 마스터 데이터 생성 방법에 대하여 설명하기로 한다.Hereinafter, a PNU master data generation method according to the real estate database analysis unit 30 of the present disclosure will be described.

도 2는 본 개시의 일 예에 따른 PNU 마스터 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 개요도이다.2 is a schematic diagram for explaining a PNU master data generation method according to an example of the present disclosure.

도 2를 참조하면, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 우선 PNU 마스터 데이터를 생성하고, PNU 마스터 데이터에 추가적으로 PNU 건물 우편 번호 데이터 및 건물 좌표 데이터를 생성할 수 있다. Referring to FIG. 2 , the real estate database analysis unit 30 may first generate PNU master data, and may additionally generate PNU building zip code data and building coordinate data in addition to the PNU master data.

PNU 마스터 데이터 생성을 위하여, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 PNU 코드 별로 개별공시지가 데이터를 매핑시켜 PNU 마스터 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 개별공시지가 데이터를 예로 설명하였으나 상술한 부동산 데이터베이스 저장부(20)에 저장된 다양한 데이터들이 사용될 수 있다.In order to generate PNU master data, the real estate database analysis unit 30 may generate PNU master data by mapping individual official price data for each PNU code. Here, although the individual announced price data has been described as an example, various data stored in the above-described real estate database storage unit 20 may be used.

생성된 PNU 마스터 데이터에 대하여, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 검색조건 생성을 수행할 수 있다. 예를 들어, 검색조건은 부동산 데이터베이스에 대한 검색 동작이 수행될 때, 특정 데이터에 대한 검색 필터를 의미하는 것일 수 있다. With respect to the generated PNU master data, the real estate database analysis unit 30 may generate a search condition. For example, the search condition may mean a search filter for specific data when a search operation for a real estate database is performed.

혹은, 생성된 PNU 마스터 데이터에 대하여, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 법정동 기준의 주소 할당 동작을 수행할 수 있다. 법정동 기준의 주소 할당 동작은 기 설정된 법정동 테이블이나 PNU 코드에 포함된 법정동 코드에 기반하여 수행될 수 있다. 즉, 주소 할당은 법정동 단위로 수행될 수 있으며, 이에 따라 PNU 마스터 데이터는 법정동 단위로 분할되는 것일 수 있다.Alternatively, with respect to the generated PNU master data, the real estate database analysis unit 30 may perform an address allocation operation based on a legal dong. The address assignment operation based on the statutory dong may be performed based on a preset statutory wing table or a statutory dong code included in the PNU code. That is, address allocation may be performed in units of legal dongs, and accordingly, PNU master data may be divided into legal dongs.

혹은, 생성된 PNU 마스터 데이터에 대하여, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 PNU 코드에 대한 좌표값을 생성 및 저장할 수 있다. 예를 들어, PNU 코드에 대한 좌표값은 토지 좌표 데이터일 수 있다. 예를 들어, PNU 코드에 대한 좌표값은 QGIS(Quantum GIS) 기반의 데이터일 수 있다.Alternatively, with respect to the generated PNU master data, the real estate database analysis unit 30 may generate and store a coordinate value for the PNU code. For example, the coordinate value for the PNU code may be land coordinate data. For example, the coordinate value for the PNU code may be QGIS (Quantum GIS)-based data.

혹은, 생성된 PNU 마스터 데이터에 대하여, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 PNU 코드를 기준으로 해당 PNU 코드에 대응되는 필지에 건물이 포함되어 있는 경우, 해당 건물에 대한 건물 좌표 데이터, 우편 번호 데이터 및 건물 정보 데이터를 생성할 수 있다.Alternatively, with respect to the generated PNU master data, the real estate database analysis unit 30, based on the PNU code, when a building is included in the lot corresponding to the PNU code, building coordinate data for the corresponding building, postal code data and You can create building information data.

이러한 경우, 생성된 PNU 마스터 데이터에 대하여, 부동산 데이터베이스 분석부(30)는 생성된 건물 좌표 데이터, 우편 번호 데이터 및 건물 정보 데이터를 PNU 마스터 데이터에 포함된 PNU 코드에 매핑시킴으로써 PNU 기준 건물 좌표 데이터 및 건물 우편 번호 데이터를 생성할 수 있다.In this case, with respect to the generated PNU master data, the real estate database analysis unit 30 maps the generated building coordinate data, zip code data, and building information data to the PNU code included in the PNU master data, thereby providing PNU reference building coordinate data and You can create building zip code data.

상술한 PNU 마스터 데이터 생성 방법에 의해 생성되는 PNU 마스터 데이터는 테이블 기반의 데이터일 수 있다. 예를 들어, PNU 마스터 데이터는 PNU 코드 별로 개별공시지가 데이터, 토지 좌표 데이터, 건물 좌표 데이터 및 우편 번호 데이터, 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 건물에 대한 도로명 주소 데이터가 매핑되어 있는 형태일 수 있다.The PNU master data generated by the above-described PNU master data generation method may be table-based data. For example, the PNU master data may be in a form in which individual public land price data, land coordinate data, building coordinate data and zip code data, lot number address data for a lot, and road name address data for a building are mapped for each PNU code.

이하에서는, 본 개시의 부동산 데이터베이스 분석부(30)에 따른 특정 부동산 및 특정 부동산의 인근에 소재하는 인근 부동산을 검색하기 위한 부동산 데이터베이스 생성 방법, 검색 방법 및 조건에 맞는 부동산 추출 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method for generating a real estate database for searching a specific real estate and a nearby real estate located in the vicinity of the specific real estate according to the real estate database analysis unit 30 of the present disclosure, a search method, and a real estate extraction method matching the conditions will be described.

도 3은 본 개시의 일 예에 따른 부동산 데이터베이스 생성 방법의 흐름도이다.3 is a flowchart of a method for generating a real estate database according to an example of the present disclosure.

도 3을 참조하면, S110에서, 부동산 데이터베이스 장치(1)는 PNU 코드에 대한 개별공시지가 데이터, 토지 좌표 데이터, 건물 좌표 데이터 및 우편 번호 데이터, 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 건물에 대한 도로명 주소 데이터를 수집한다.Referring to Figure 3, in S110, the real estate database device 1 for the PNU code of the individual public land price data, land coordinate data, building coordinate data and zip code data, lot number address data for the lot and road name address data for the building collect

S120에서, 부동산 데이터베이스 장치(1)는 개별공시지가 데이터, 토지 좌표 데이터, 건물 좌표 데이터 및 우편 번호 데이터, 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 건물에 대한 도로명 주소 데이터를 PNU 코드에 매핑시켜 PNU 마스터 데이터를 생성한다. S120은 상술한 도 2의 PNU 마스터 데이터 생성 방법에 기반하여 생성될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.In S120, the real estate database device 1 creates PNU master data by mapping the individual announced land price data, land coordinate data, building coordinate data and zip code data, lot number address data for the lot, and road name address data for the building to the PNU code. do. S120 may be generated based on the PNU master data generation method of FIG. 2 described above, but is not limited thereto.

S130에서, 부동산 데이터베이스 장치(1)는 PNU 마스터 데이터에 대한 제1 검색 동작 및 제2 검색 동작을 설정한다. 구체적으로, 제1 검색 동작 및 제2 검색 동작에 대한 입력 데이터에 대응되는 PNU 코드에 상기 토지 좌표 데이터가 매핑되어 있는지 여부에 따라 상기 제1 검색 동작 및 상기 제2 검색 동작 중 어느 하나가 수행되도록 설정될 수 있다. 여기서, 입력 데이터는 PNU 코드 리스트 검색을 위해 사용자로부터 입력되는 데이터로써, 예를 들면 개별공시지가 데이터, 토지 좌표 데이터, 건물 좌표 데이터 및 우편 번호 데이터, 필지에 대한 지번 주소 데이터 및 건물에 대한 도로명 주소 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In S130, the real estate database device 1 sets a first search operation and a second search operation for the PNU master data. Specifically, so that any one of the first search operation and the second search operation is performed according to whether the land coordinate data is mapped to a PNU code corresponding to the input data for the first search operation and the second search operation can be set. Here, the input data is data input from the user for the PNU code list search, for example, individual public land price data, land coordinate data, building coordinate data and zip code data, lot number address data for lots, and road name address data for buildings may include at least one of

입력 데이터에 대응되는 PNU 코드에 토지 좌표 데이터가 매핑되어 있는 경우 제1 검색 동작이 수행되도록 설정되고, 입력 데이터에 대응되는 PNU 코드에 토지 좌표 데이터가 매핑되어 있지 않은 경우 제2 검색 동작이 수행되도록 설정될 수 있다.The first search operation is set to be performed when the land coordinate data is mapped to the PNU code corresponding to the input data, and the second search operation is performed when the land coordinate data is not mapped to the PNU code corresponding to the input data. can be set.

상기 제1 검색 동작은 PNU 마스터 데이터에서 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터를 검색하고, PNU 마스터 데이터에서 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터에 대응되는 기준 PNU 코드를 검색하고, 기준 PNU 코드에 매핑된 토지 좌표 데이터로부터 기 설정된 거리 이내에 포함된 후보 토지 좌표 데이터를 검색하고, 기준 PNU 코드 및 후보 토지 좌표 데이터에 대응되는 PNU 코드에 기반하여 제1 PNU 코드 리스트를 생성하는 것일 수 있다.The first search operation searches for zip code data corresponding to the input data from the PNU master data, retrieves the reference PNU code corresponding to the zip code data corresponding to the input data from the PNU master data, and maps to the reference PNU code. It may be to search for candidate land coordinate data included within a preset distance from the land coordinate data, and to generate a first PNU code list based on a reference PNU code and a PNU code corresponding to the candidate land coordinate data.

또한, 상기 제1 검색 동작은 제1 PNU 코드 리스트를 가격 산정에 사용할 수 있는지 여부를 판단할 수 있다. 이때, 제1 PNU 코드 리스트를 가격 산정에 사용할 수 없는 것으로 판단된 경우, PNU 마스터 데이터에서 기준 PNU 코드 보다 더 큰 N개의 PNU 코드들을 검색할 수 있다. 혹은, N개의 PNU 코드들이 없는 경우, PNU 마스터 데이터에서 기준 PNU 코드 보다 더 작은 M개의 PNU 코드들을 검색할 수 있다.In addition, the first search operation may determine whether the first PNU code list can be used for price calculation. At this time, if it is determined that the first PNU code list cannot be used for price calculation, N PNU codes larger than the reference PNU code may be searched from the PNU master data. Alternatively, when there are no N PNU codes, M PNU codes smaller than the reference PNU code may be searched from the PNU master data.

상기 제1 검색 동작은 상기 N개의 PNU 코드들 또는 상기 M개의 PNU 코드들에 기반하여 제2 PNU 코드 리스트를 생성할 수 있다.The first search operation may generate a second PNU code list based on the N PNU codes or the M PNU codes.

한편, 상기 제1 PNU 코드 리스트는 상기 제1 PNU 코드 리스트에 포함된 복수의 PNU 코드들에 대한 실거래 가격 데이터 및 매매가격지수 데이터 중 적어도 하나의 수집에 실패한 경우, 가격 산정에 사용할 수 없는 것으로 판단될 수 있다.On the other hand, if the first PNU code list fails to collect at least one of the actual transaction price data and the sale price index data for a plurality of PNU codes included in the first PNU code list, it is determined that it cannot be used for price calculation. can be

상기 제2 검색 동작은 PNU 마스터 데이터에서 입력 데이터에 대응되는 우편번호 데이터를 검색하고, PNU 마스터 데이터에서 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터에 대응되는 기준 PNU 코드를 검색하고, PNU 마스터 데이터에서 상기 기준 PNU 코드 보다 더 큰 N개의 PNU 코드들을 검색하고, N개의 PNU 코드들이 없는 경우, PNU 마스터 데이터에서 기준 PNU 코드 보다 더 작은 M개의 PNU 코드들을 검색하여 N개의 PNU 코드들 또는 M개의 PNU 코드들에 기반하여 제2 PNU 코드 리스트를 생성할 수 있다.The second search operation searches for zip code data corresponding to the input data from PNU master data, retrieves a reference PNU code corresponding to zip code data corresponding to the input data from PNU master data, and retrieves the reference PNU code from the PNU master data. N PNU codes larger than the PNU code are retrieved, and if there are no N PNU codes, M PNU codes smaller than the reference PNU code are retrieved from the PNU master data, and the N PNU codes or M PNU codes are searched for. Based on the second PNU code list can be generated.

도 4는 본 개시의 일 예에 따른 PNU 리스트 검색 방법의 흐름도이다. 이하에서는 상술한 도 3과 중복되는 설명에 대한 상세한 설명은 생략한다.4 is a flowchart of a PNU list search method according to an example of the present disclosure. Hereinafter, a detailed description of the description overlapping with that of FIG. 3 will be omitted.

도 4를 참조하면, S205에서, 입력 데이터 검색이 수행된다. Referring to FIG. 4 , in S205, input data search is performed.

S210에서, 입력 데이터에 대응되는 PNU 코드에 토지 좌표 데이터가 존재하는지 여부가 수행된다.In S210, it is performed whether land coordinate data exists in the PNU code corresponding to the input data.

S210에 따라 토지 좌표 데이터가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우, S215에서 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터 검색이 수행된다.When it is determined that land coordinate data does not exist according to S210, a zip code data search corresponding to the input data is performed in S215.

S215에서, 우편 번호 데이터를 기준으로 기준 PNU 코드를 검색하고, 기준 PNU 코드 보다 더 큰 N개의 PNU 코드들을 검색하는 것이 수행된다.In S215, searching for a reference PNU code based on the zip code data, and searching for N PNU codes larger than the reference PNU code is performed.

S215에서 만약 상기 N개의 PNU 코드들이 없는 경우, PNU 마스터 데이터에서 기준 PNU 코드 보다 더 작은 M개의 PNU 코드들을 검색하는 것이 수행된다.In S215, if there are no N PNU codes, searching for M PNU codes smaller than the reference PNU code from the PNU master data is performed.

혹은, S210에 따라 토지 좌표 데이터가 존재하는 것으로 판단된 경우, S230에서 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터 검색이 수행된다.Alternatively, when it is determined that land coordinate data exists according to S210, a zip code data search corresponding to the input data is performed in S230.

S235에서, PNU 마스터 데이터에서 입력 데이터에 대응되는 우편 번호 데이터에 대응되는 기준 PNU 코드를 검색하고, 기준 PNU 코드에 매핑된 토지 좌표 데이터로부터 기 설정된 거리 이내에 포함된 후보 토지 좌표 데이터를 검색하는 것이 수행된다.In S235, searching the reference PNU code corresponding to the zip code data corresponding to the input data from the PNU master data, and searching for the candidate land coordinate data included within a preset distance from the land coordinate data mapped to the reference PNU code is performed do.

S240에서, 검색된 데이터들이 가격 산정에 사용 가능한지 여부가 판단된다.In S240 , it is determined whether the retrieved data can be used for price calculation.

S240에 따라 가격 산정에 사용 가능한 것으로 판단되지 않은 경우, S245에서 우편 번호 데이터를 기준으로 기준 PNU 코드를 검색하고, 기준 PNU 코드 보다 더 큰 N개의 PNU 코드들을 검색하는 것이 수행된다.If it is not determined that it can be used for price calculation according to S240, a reference PNU code is searched based on the postal code data in S245, and N PNU codes larger than the reference PNU code are searched.

S250에서 만약 상기 N개의 PNU 코드들이 없는 경우, PNU 마스터 데이터에서 기준 PNU 코드 보다 더 작은 M개의 PNU 코드들을 검색하는 것이 수행된다.In S250, if there are no N PNU codes, searching for M PNU codes smaller than the reference PNU code from the PNU master data is performed.

상술한 바와 같이 개시된 본 개시의 예들은 본 개시와 관련된 기술분야의 통상의 기술자가 본 개시를 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 개시의 예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 통상의 기술자는 본 개시의 예들을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있다. 따라서, 본 개시는 여기에 기재된 예들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.The examples of the present disclosure disclosed as described above are provided to enable those skilled in the art to implement and practice the present disclosure. Although the above has been described with reference to examples of the present disclosure, those skilled in the art may variously modify and change the examples of the present disclosure. Accordingly, this disclosure is not intended to be limited to the examples set forth herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.

1: 부동산 데이터베이스 장치
10: 부동산 데이터베이스 수집부 20: 부동산 데이터베이스 저장부
30: 부동산 데이터베이스 분석부 40: 부동산 가격 산정부1: Real Estate Database Device
10: real estate database collection unit 20: real estate database storage unit
30: real estate database analysis unit 40: real estate price estimator

Claims

In the real estate database creation method,
Individual official price data for PNU (parcel number) code, land coordinate data for a lot corresponding to the PNU code, building coordinate data for a building included in the lot, zip code data for the building, lot number for the lot collect address data and street name address data for the building;
generating PNU master data by mapping the individual announced land price data, the land coordinate data, the building coordinate data, the zip code data, the lot number address data for the lot, and the road name address data for the building to the PNU code;
correcting real estate transaction price data included in the PNU master data;
and setting a first search operation and a second search operation for the PNU master data,
Setting one of the first search operation and the second search operation to be performed according to whether the land coordinate data is mapped to a PNU code corresponding to the input data for the first search operation and the second search operation become,
Correcting the real estate transaction price data included in the PNU master data to match the current value is
extracting actual transaction price data, auction and public sale data for the searched or extracted specific real estate and nearby real estate or similar real estate selected from nearby real estate; and
Compensating the transaction price after comparison by calculating the reference floor and reference number of the building and applying the utility cost for each floor and location of the real estate; including,
The first search operation is:
retrieving zip code data corresponding to the input data from the PNU master data;
retrieving a reference PNU code corresponding to zip code data corresponding to the input data from the PNU master data;
retrieving candidate land coordinate data included within a preset distance from the land coordinate data mapped to the reference PNU code; and
generating a first PNU code list based on the reference PNU code and a PNU code corresponding to the candidate land coordinate data;
The second search operation is:
retrieving zip code data corresponding to the input data from the PNU master data;
retrieving a reference PNU code corresponding to zip code data corresponding to the input data from the PNU master data;
search for N PNU codes larger than the reference PNU code in the PNU master data;
if there are no N PNU codes, search for M PNU codes smaller than the reference PNU code in the PNU master data; and
The method further comprises generating a second PNU code list based on the N PNU codes or the M PNU codes,
Here, N and M are preset natural numbers, characterized in that
How to create a real estate database.

According to claim 1,
The first search operation is set to be performed when the land coordinate data is mapped to a PNU code corresponding to the input data, and
configured to perform the second search operation when the land coordinate data is not mapped to the PNU code corresponding to the input data;
How to create a real estate database.

delete

According to claim 1,
The first search operation is:
determine whether the first PNU code list can be used for pricing;
if it is determined that the first PNU code list cannot be used for price calculation, search for N PNU codes larger than the reference PNU code from the PNU master data;
if there are no N PNU codes, search for M PNU codes smaller than the reference PNU code in the PNU master data; and
The method further comprises generating a second PNU code list based on the N PNU codes or the M PNU codes,
Here, N and M are preset natural numbers,
How to create a real estate database.

5. The method of claim 4,
Further comprising collecting all registration information certificate data, building ledger data, apartment house price data, actual transaction price data, auction and public sale data, producer price index data, sale price index data and land information data,
How to create a real estate database.

6. The method of claim 5,
If the first PNU code list fails to collect at least one of the real transaction price data and the sale price index data for a plurality of PNU codes included in the first PNU code list, it is determined that the first PNU code list cannot be used for price calculation. felled,
How to create a real estate database.

delete

According to claim 1,
The PNU master data is divided into legal units based on the legal code included in the PNU code,
How to create a real estate database.

According to claim 1,
The input data includes at least one of the individual announced price data, the land coordinate data, the building coordinate data and the zip code data, the lot number address data for the lot, and the road name address data for the building,
How to create a real estate database.

10. The method of claim 9,
In the first search operation and the second search operation based on the individual announced price data, the land coordinate data, the building coordinate data and the zip code data, the lot number address data for the lot, and the road name address data for the building further comprising setting a search filter for
How to create a real estate database.