KR102294419B1 - 부동산 정보 처리 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 부동산 정보 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 부동산 정보 처리 방법은 부동산 물건을 선택하는 선택단계, 선택된 상기 부동산 물건에 대한 3D 도면을 표시하는 표시단계, 상기 3D 도면에서 객체(Object)를 추가 배치하는 배치단계 및 배치된 상기 객체에 대응하여 적어도 하나의 업체를 추천하는 추천단계를 포함할 수 있다.

Description

부동산 정보 처리 장치 및 방법{Apparatus and Method of Processing for Real Estate Information}

본 발명은 부동산 정보 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.

요즘 우리나라에서는 아파트 등의 부동산의 거래가 활발하다.

아파트 등의 집을 구매한 구매자는 자신이 원하는 바에 따라 집의 인테리어를 새롭게 할 수 있다. 이러한 경우, 구매자는 인테리어 업자를 불러 집의 구조를 확인하도록 하고, 이후 업자로부터 견적서를 받는 경우가 일반적이다.

그러나 이러한 경우에는 견적을 확인하기 위해서는 상당한 시간이 소요되는 문제점이 있다.

본 발명은 부동산 정보를 빠르게 확인할 수 있는 부동산 정보 처리 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명에 따른 부동산 정보 처리 방법은 부동산 물건을 선택하는 선택단계, 선택된 상기 부동산 물건에 대한 3D 도면을 표시하는 표시단계, 상기 3D 도면에서 객체(Object)를 추가 배치하는 배치단계 및 배치된 상기 객체에 대응하여 적어도 하나의 업체를 추천하는 추천단계를 포함할 수 있다.

또한, 선택된 상기 부동산 물건의 이미지 파일을 추출하는 단계, 추출한 상기 이미지 파일을 근거로 하여 좌표 데이터를 추출하는 단계 및 상기 좌표 데이터를 근거로 하여 상기 부동산 물건의 3D 도면을 구성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 이미지 파일은 스케치 파일을 포함할 수 있다.

또한, 상기 객체는 벽(Wall), 창(Window), 문, 욕조, 변기, 세면기, 가구, 가전제품, 기계, 장비, 커튼 또는 블라인드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 추천단계에서는 추가된 상기 객체에 대응하여 견적 상 가격이 낮은 순서에 따라 적어도 하나의 업체를 추천할 수 있다.

또한, 상기 추천단계에서는 추가된 상기 객체에 대응하여 평점이 높은 순서에 따라 적어도 하나의 업체를 추천할 수 있다.

또한, 추천한 상기 업체의 견적서를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 부동산 정보 처리 장치는 적어도 하나의 부동산 물건에 대한 정보를 저장하는 부동산 서버 및 상기 부동산 서버에 접속하는 사용자 단말기를 포함하고, 상기 부동산 서버는, 상기 사용자 단말기가 적어도 제 1 부동산 물건을 선택하는 경우, 선택된 상기 제 1 부동산 물건에 대한 3D 도면을 상기 사용자 단말기로 제공하고, 상기 부동산 서버는, 상기 사용자 단말기가 제공된 상기 3D 도면에서 객체(Object)를 추가 배치하는 경우, 배치된 상기 객체에 대응하여 적어도 하나의 업체를 추천하는 추천정보를 상기 사용자 단말기로 제공할 수 있다.

또한, 상기 업체의 업체 서버를 포함하고, 상기 부동산 서버는 객체가 추가 배치된 3D 도면을 상기 업체 서버로 전송하고, 상기 업체 서버는 상기 부동산 서버로부터 수신한 상기 3D 도면에 대응하는 견적서를 상기 부동산 서버 또는 상기 사용자 단말기 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.

또한, 상기 업체의 업체 서버를 포함하고, 상기 부동산 서버는 추가 배치된 객체에 대한 정보를 상기 업체 서버로 전송하고, 상기 업체 서버는 상기 부동산 서버로부터 수신한 상기 객체에 대응하는 견적서를 상기 부동산 서버 또는 상기 사용자 단말기 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.

또한, 상기 부동산 서버는 추천한 업체의 업체 서버로부터 수신한 상기 견적서를 상기 사용자 단말기로 제공할 수 있다.

또한, 상기 부동산 서버는 복수의 상기 업체 서버로부터 상기 견적서를 수신하고, 견적 가격이 낮은 순서에 따라 적어도 하나의 업체의 견적서를 상기 사용자 단말기로 추천하여 제공할 수 있다.

또한, 상기 부동산 서버는 복수의 상기 업체 서버로부터 상기 견적서를 수신하고, 평점이 높은 순서에 따라 적어도 하나의 업체의 견적서를 상기 사용자 단말기로 추천하여 제공할 수 있다.

또한, 상기 부동산 서버는 선택된 상기 제 1 부동산 물건의 이미지 파일을 추출하고, 추출한 상기 이미지 파일을 근거로 하여 좌표 데이터를 추출하고, 상기 좌표 데이터를 근거로 하여 상기 제 1 부동산 물건의 3D 도면을 구성할 수 있다.

또한, 상기 이미지 파일은 스케치 파일을 포함할 수 있다.

또한, 상기 객체는 벽(Wall), 창(Window), 문, 욕조, 변기, 세면기, 가구, 가전제품, 커튼, 기계, 장비, 블라인드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 부동산 정보 처리 장치 및 방법은 부동산 물건에 대한 이미지(Image)를 3D 도면으로 변환하여 제공함으로써 사용자로 하여금 부동산 정보를 보다 편리하고 빠르게 확인할 수 있도록 하는 효과가 있다.

도 1 내지 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 파일 변환 장치의 구성에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 3 내지 도 7은 이미지 파일을 도면화하는 방법에 대한 제 1 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 11은 이미지 파일을 도면화하는 방법에 대한 제 2 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12 내지 도 14는 본 발명에 따른 부동산 정보 처리 장치의 구성과 개략적인 기능에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 15 내지 도 27은 부동산 정보 처리 방법에 대해 설명하기 위한 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 부동산 정보 처리 장치 및 방법에 대해 상세히 설명한다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.

본 발명을 설명함에 있어서 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지 않을 수 있다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.

및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함할 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급되는 경우는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해될 수 있다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.

본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로서, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

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 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않을 수 있다.

이하의 실시예는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것으로서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

이하에서 설명되는 다양한 실시예들은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.

하드웨어적인 구현에 의하면, 본 발명의 실시예는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.

한편, 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 발명에서 절차나 기능과 같은 실시예들은 적어도 하나의 기능 또는 작동을 수행하게 하는 별개의 소프트웨어 모듈과 함께 구현될 수 있다.

도 1 내지 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 파일 변환 장치의 구성에 대해 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 살펴보면, 파일 변환 장치는 입력부(10), 이미지 파일 처리부(20) 및 저장부(30)를 포함한다.

입력부(10)는 도면화하기 위한 파일을 입력받는 부분으로서, 외부 장치를 통해 입력되는 파일을 입력받기 위한 USB 포트 또는 네트워크를 통해 파일을 입력 또는 다운로드 받기 위한 통신 모듈로 구현할 수 있다.

여기서 도면화 하기 위한 파일은 이미지 파일(JPG파일, GIF파일, PNG파일, 기타) 및 PDF 파일 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 PDF 파일은 자체 알고리즘을 통해 이미지화된 파일을 의미할 수 있다.

또는, 도면화하기 위한 이미지는 사용자가 손으로 그린 도면을 촬영한 이미지를 의미할 수 있다. 또는, 사용자가 손으로 그린 도면을 촬영하여 생성한 이미지 파일(JPG파일, GIF파일, PNG파일, 기타) 및 PDF 파일일 수도 있다. 여기서, PDF 파일은 자체 알고리즘을 통해 이미지화된 파일을 의미할 수 있다.

한편, 이미지 파일 처리부(20)는 입력부(10)를 통해 입력된 파일을 도면화(2D 도면화 및/또는 3D 도면화)하여 저장부(30)에 저장하는 역할을 한다.

이미지 파일 처리부(20)는 도 2에 도시한 바와 같이, 외곽선 추출모듈(21), 코너 특징점 검출모듈(22), 점 연결모듈(23), 잡음 제거모듈(24), 이미지 검출모듈(25), 템플릿 매칭모듈(26), 2D 도면 생성모듈(27), 3D 도면 산출모듈(28), 조명 영향 제거모듈(31), 라벨링 모듈(33), 경계선 검출모듈(34), 방향성 결정 및 외곽선 제거모듈(35)을 포함할 수 있다.

외곽선 추출모듈(21)은 입력된 파일로부터 외곽선을 추출할 수 있다. 아울러, 외곽선 추출모듈(21)은 조명의 영향이 제거된 이미지에서 외곽선을 추출하고 그 결과 이미지를 저장할 수 있다.

코너 특징점 검출모듈(22)은 추출한 외곽선을 기초로 코너 특징점을 검출하여 좌표화할 수 있다.

점 연결모듈(230)은 검출한 코너 특징점을 선으로 연결할 수 있다.

잡음 제거모듈(24)은 연결된 선들에 대해 잡음을 제거할 수 있다.

이미지 검출모듈(25)은 외곽이 제거된 이미지를 검출할 수 있다.

템플릿 매칭모듈(26)은 잡음이 제거된 이미지와 외곽이 제거된 이미지를 템플릿 매칭할 수 있다. 또는, 템플릿 매칭모듈(26)은 외곽이 제거된 이미지와 조명의 영향이 제거된 이미지를 템플릿 매칭시킬 수 있다.

2D 도면 생성모듈(27)은 저장된 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력파일에 대한 2D 도면을 생성할 수 있다.

3D 도면 산출모듈(28)은 생성한 2D 도면을 기초로 3D도면을 산출할 수 있다.

조면 영향 제거모듈(31)은 도면 정보(이미지)를 Lab 채널로 변환하고, 변환한 Lab 채널을 각각의 채널로 분리하며, 분리한 L채널의 명암을 처리하여 조명에 대한 영향을 제거할 수 있다.

라벨링 모듈(33)은 외곽선이 추출된 이미지를 라벨링(labeling)하여 blob을 검출할 수 있다.

경계선 검출모듈(34)은 검출한 blob을 기초로 경계선을 검출할 수 있다.

방향성 결정 및 외곽선 제거모듈(35)은 검출한 경계선을 이루는 무수한 점들의 집합을 샘플링하여 방향성을 결정하고 외곽선을 검출하고, 조명의 영향을 제거한 이미지와 메디안 필터를 이용하여 평활화하여 외곽선을 추출한 이미지를 연산하여 외곽이 제거된 이미지를 검출할 수 있다.

이상의 파일 변환 장치를 이용한 파일 변환 방법에 대해 이하에서 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.

도 3 내지 도 7은 이미지 파일을 도면화하는 방법에 대한 제 1 실시예를 설명하기 위한 도면이다. 이하에서는 이상에서 설명한 부분에 대한 설명은 생략될 수 있다.

도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 파일 변환 방법을 흐름도로 도시한 것으로, JPG파일, GIF파일, PNG파일 등의 이미지 파일이나 PDF 파일 등의 문서 파일을 CAD 파일과 같은 사용 가능한 파일로 도면화하는 방법을 나타낸 것이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 파일 변환 방법은 (a) 도면화 대상 파일을 입력받는 단계(S101); (b) 입력 파일에서 외곽선을 추출하는 단계(S102 ~ S104); (c) 상기 추출한 외곽선을 기초로 코너 특징점을 검출하여 좌표화하는 단계(S105); (d) 상기 검출한 코너 특징점을 선으로 연결하는 단계(S106); (e) 상기 (d)단계에서 연결된 선들에 대해 잡음을 제거하는 단계(S107); (f) 상기 입력 파일에서 외곽이 제거된 이미지를 검출하는 단계(S108); (g) 상기 (e)단계에서 잡음이 제거된 이미지와 상기 (f)단계에서 검출한 이미지를 템플릿 매칭시키는 단계(S109); (h) 상기 (g)단계의 템플릿 매칭 후 기저장된 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력 파일에 대한 2D 도면을 생성하는 단계(S110); (i) 상기 (h)단계에서 생성한 2D 도면을 기초로 3D도면을 산출하는 단계(S111)를 포함한다.

한편, 상기 (b)단계는 (b1) 입력된 이미지 파일 정보를 그레이 스케일(gray scale)로 변환하는 단계(S102); (b2) 상기 그레이스케일로 변환한 정보를 비트 평면 분할(bit-plane slicing) 하여 절단 부호화(Truncation Coding)하고, 상기 절단 부호화된 정보 중 최상위 비트 정보 이미지를 저장하고, 상기 절단 부호화된 정보를 메디안 필터(Median Filter)를 이용하여 평활화하여 외곽선을 추출하고 그 결과 이미지를 저장하는 단계들(S103 ~ S104)를 포함할 수 있다.

상기 (f)단계는 잡음이 제거된 이미지에서 유효한 직선성분에 대한 정보를 저장하고, 외곽 검출이 완료되면 요소를 검출하며, 변환한 그레이스케일 이미지와 메디안 필터를 이용하여 평활화하여 외곽선을 추출한 이미지를 연산하여 외곽이 제거된 이미지를 검출할 수 있다.

또한, 상기 (h)단계는 템플릿 매칭에서 매칭된 요소의 위치 값을 저장하고, 외곽 검출이 완료된 이미지와 저장한 요소의 위치 값을 연산하여 요소 좌표 정보를 추출하며, 외곽 좌표 정보와 요소 좌표정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력 파일(이미지 파일, PDF 파일)을 2D 도면화할 수 있다.

이하, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 파일 변환 방법에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 입력부(10)를 통해 도면화할 도면화 대상 파일을 입력받는다(S101). 여기서 도면화할 파일은 이미지 파일(JPG파일, GIF파일, PNG파일, 기타) 및 PDF 파일 중 적어도 어느 하나를 포함한다. 도 4는 입력받은 파일이 이미지 파일일 경우의 예시 도면이다.

이미지 파일이 입력되면 이미지 파일 처리부(20)는 입력되는 이미지 파일을 처리하여 도면화한다. 예컨대, 입력된 이미지 파일 정보를 그레이스케일(gray scale)로 변환한다(이미지1)(S102). 디지털 영상은 각 화소의 값이 하나의 샘플인 이미지를 가리키며, 광도의 정보만을 전달할 수 있다. 이러한 종류의 이미지는 흑백으로도 알려져 있으며, 회색 그림자로 이루어져 있어서 가장 여린 광도의 "검정"부터 가장 센 광도의 "백색"에 이르기까지 다양하다. 따라서 이미지 파일 정보를 그레이스케일로 변환하여, 각 화소의 밝기를 결정할 수 있다.

다음으로, 상기 그레이스케일로 변환한 이미지 정보를 비트 평면 분할(bit-plane slicing) 방법으로 절단 부호화(Truncation Coding)한다. 즉 손실 압축화한다.

예를 들어, 8비트 그레이 영상의 한 픽셀은 8개의 비트로 구성되며, 8개의 비트 중에서 최상위 비트를 MSB, 최하위 비트를 LSB라고 한다. 그 중 하위 4비트를 절단하여 손실 압축하게 된다.

이후, 상기 절단 부호화된 정보 중 최상위 비트 정보 이미지(이미지2)를 저장부(30)에 저장하고, 상기 절단 부호화된 이미지 정보를 메디안 필터(Median Filter)를 이용하여 평활화하여 외곽선을 추출하고 그 결과 이미지(이미지3)를 저장한다.

여기서, 메디안 필터를 이용한 평활화는 각 화소의 명암도가 평균값 대신에 그 화소의 주변 점들 내에서 명암도의 중간 값으로 대체하는 것을 의미한다. 이러한 평활화 방법을 통해, 특별히 잡음 형태가 강하고, 길쭉한 선과 같은 요소들로 구성되어 있을 때 효과적이고, 모서리 선명화가 잘 보전된다.

도 4는 제 1 실시예에 따른 파일 변환 방법에 의해 도면 파일로 변환하고자 하는 이미지 파일에 대한 일예를 나타낸 것이며, 도 5는 도 4에 도시된 이미지 파일로부터 외곽선을 추출한 결과에 대한 일예를 나타낸 것이다.

다음으로, 단계 S105에서 상기 추출한 외곽선을 기초로 코너 특징점을 검출하여 좌표화한다.

도 6은 상기 이미지 파일에서 코너 특징점을 추출한 결과에 대한 일예를 나타낸 것이다.

예를 들어, 외곽선이 추출된 이미지 정보를 해리스 코너 디텍션(Harris corner detection)을 통해 모서리 이미지(이미지 4)를 검출하고, 외곽선 검출 이미지(이미지 3)와 모서리 이미지(이미지 4)를 연산하여 코너 특징점을 검출할 수 있다.

여기서, 해리스 코너 디텍션은 영상에서 임의의 영역(Window)을 생성하여 탐색하였을 때, 모든 방향에서 변화가 없거나 경계(Edge)를 따라 일정한 방향으로만 변화되는 것이 아닌 모든 방향에서 변화가 생기는 지점을 코너 점(모서리)으로 인식하는 알고리즘이다.

다음으로, 단계 S106에서 상기 검출한 코너 특징점을 선으로 연결한다(이미지 5). 이후, 단계 S107에서 연결된 선들에 대해 잡음을 제거한다.

예를 들어, 상기 외곽선을 검출 이미지(이미지 3)와 코너 특징점을 선으로 연결한 이미지(이미지 5)를 연산하여(논리곱), 이어진 선들에 대한 잡음을 제거할 수 있다.

다음으로, 단계 S108에서 이미지 파일에서 외곽이 제거된 이미지를 검출한다.

예를 들어, 잡음이 제거된 이미지에서 유효한 직선성분에 대한 정보를 저장하고, 외곽 검출이 완료된 이미지(이미지 6)에서 요소를 검출할 수 있다.

여기서, 상기 요소란 도 4에 도시된 바와 같은 이미지 파일에서 외곽선이 아닌 이미지를 의미할 수 있다. 예를 들어, 문, 창문, 세면대 등이 상기 요소라고 할 수 있다.

그리고 변환한 그레이스케일 이미지(이미지 1)와 메디안 필터를 이용하여 평활화하여 외곽선을 추출한 이미지(이미지 3)를 연산하여 외곽이 제거된 이미지를 검출할 수 있다.

이후, 단계 S109에서 잡음이 제거된 이미지와 요소를 검출한 이미지를 템플릿 매칭시킨다.

도 7은 잡음이 제거된 이미지와 요소를 검출한 이미지를 템플릿 매칭시킨 상태에 대한 일예를 도시한 것이다.

예를 들어, 잡음이 제거된 이미지와 요소를 검출한 이미지를 중첩시킬 수 있다.

여기서, 상기 템플릿 매칭은 문, 창문, 세면대 등을 우선 순위로 하여 템플릿 매칭시킬 수 있다.

다음으로, 단계 S110에서 템플릿 매칭 후 기저장된 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력 파일에 대한 2D 도면을 생성할 수 있다.

예를 들어, 상기 템플릿 매칭에서 매칭된 요소의 위치 값을 저장하고(이미지 7), 외곽 검출이 완료된 이미지(이미지 6)와 저장한 요소의 위치 값(이미지 7)을 연산하여 요소 좌표 정보를 추출하며, 외곽 좌표 정보와 요소 좌표정보를 CAD 프로그램에 적용하여 이미지 파일을 2D 도면화할 수 있다.

이후, 단계 S111에서는 상기 생성한 2D 도면을 기초로 3D도면을 산출한다. 여기서 2D 도면을 3D 도면으로 산출하는 방법은, Rhino, 3D MAX, AutoCad, Archicad 프로그램 등을 이용하여 수행될 수 있다.

상기한 바와 같은 본 발명의 일실시예에 따르면, JPG 파일, GIF 파일, PNG 파일 등의 이미지 파일이나 PDF 파일 등의 문서 파일을 도면화할 수 있어, 이미지 파일을 재사용할 수 있도록 하며, 이미지 파일을 사용자의 수작업 없이 자동 프로그램에 의해 도면화하여 사용상의 편리함을 도모할 수 있다.

한편, 일반적인 2D 이미지 파일 이외에 사용자가 손으로 그린 도면을 촬영한 이미지, 예컨대 사용자가 손으로 그린 도면을 촬영하여 생성한 이미지 파일(JPG파일, GIF파일, PNG파일, 기타) 및/또는 PDF 파일을 처리하여 3D 도면으로 변환하는 것도 가능할 수 있다. 이에 대해 첨부된 도면을 참조하여 살펴보면 아래와 같다.

도 8 내지 도 11은 이미지 파일을 도면화하는 방법에 대한 제 2 실시예를 설명하기 위한 도면이다. 이하에서는 이상에서 설명한 부분의 설명은 생략될 수 있다.

도 8은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 이미지의 도면화 방법을 보인 흐름도로서, (a) 그려진 도면 정보를 Lab 채널로 변환하는 단계(S201 ~ S202); (b) 상기 (a)단계에서 변환한 Lab 채널을 각각의 채널로 분리하고, 분리한 L채널의 명암을 처리하여 조명에 대한 영향을 제거하는 단계(S203); (c) 상기 (b)단계에서 조명의 영향이 제거된 이미지에서 외곽선을 추출하고 그 결과 이미지를 저장하는 단계(S204); (d) 상기 (c)단계에서 저장한 이미지의 라벨링을 수행하여 blob을 검출하는 단계(S205); (e) 상기 검출한 blob을 기초로 경계선을 검출하여 저장하는 단계(S206); (f) 상기 검출한 경계선을 이루는 무수한 점들의 집합을 샘플링하여 방향성을 결정하고 외곽선을 검출하는 단계(S207); (g) 상기 (b)단계에서 조명의 영향을 제거한 이미지와 메디안 필터를 이용하여 평활화하여 외곽선을 추출한 이미지를 연산하여 외곽이 제거된 이미지를 검출하는 단계(S208); (h) 상기 (g)단계에서 외곽이 제거된 이미지와 요소를 검출한 이미지를 템플릿 매칭시키는 단계(S209); (i) 상기 (h)단계의 템플릿 매칭 후 기저장된 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력 이미지에 대한 2D 도면을 생성하는 단계(S210); (j) 상기 (i)단계에서 생성한 2D 도면을 기초로 3D도면을 산출하는 단계(S211)를 포함할 수 있다.

이러한 제 2 실시예에 따른 도면 변환 방법을 앞선 도 1 내지 도 2를 함께 참조하여 살펴보면 아래와 같다.

먼저, 입력부(10)를 통해 도면화할 이미지를 입력받는다(S201). 여기서 도면화할 이미지는 사용자가 손으로 그린 도면이다(스케치한 도면). 예컨대, 사용자는 설계 도면을 산출하기 위해 손으로 도면을 그린다. 그리고 그려진 도면을 카메라와 같은 촬영 수단을 이용하여 촬영하여 이미지 정보를 생성한다. 즉, 그려진 도면을 촬영하여 JPG파일, GIF파일, PNG파일과 같은 이미지 정보를 생성한다.

이미지 정보가 입력되면 이미지 파일 처리부(20)는 입력되는 이미지 정보를 처리하여 도면화한다. 예컨대, 조명 영향 제거 모듈(31)에서 그려진 도면 정보(이미지 정보)를 Lab채널로 변환한다(이미지 1)(S202). 즉, 그려진 도면 정보를 명암 정보를 가지고 있는 L채널, 색상 정보를 가지고 있는 a채널 및 b채널로 변환한다.

다음으로, 변환한 Lab채널에 대해 조명의 영향을 제거한다. 즉, 그려진 이미지 정보를 촬영할 때 발생한 조명의 영향을 제거하여, 실제 그려진 도면의 이미지 정보만을 추출한다.

이를 위해 도 9에 도시한 바와 같이, 변환한 Lab 채널을 각각의 채널(L채널, a채널, b채널)로 분리하고(S301), 분리된 L채널을 메디안필터로 필터링하여 잡영을 제거한다(S302). 여기서 메디안필터의 차수는 높으면 높을수록 좋지만, 본 발명에서는 51로 설정하였다. 이는 차수가 높을수록 성능 저하기 발생하기 때문에, performance를 얻기 위한 최적의 차수 값을 51로 정했다. 메디안필터로 L채널의 영상을 필터링하면, 주변 잡영정보가 흐려지면서 결국 빛의 흐름만을 남길 수 있다. 따라서 영상의 조명 효과를 제거하기 위해서 L채널을 메디안필터로 필터링하여 영상에서 빛의 흐름을 추출한다. 이후, 잡영이 제거된 L채널을 역변환(Not)(L_channel_not)하고(S303), 역변환된 영상(L-channel_not)과 상기 L채널 영상을 병합하여(Merge) 조명의 영향을 제거한다(S304).

다음으로, 단계 S304에서 조명의 영향이 제거된 이미지에서 비트 슬라이싱을 통해 최상위 비트 정보를 받아들여 외곽선 정보만이 표현된 이미지(이미지 2)를 추출하여 저장부(30)에 저장한다.

이후, 저장한 이미지의 라벨링을 수행하여 blob을 검출한다(S205).

여기서 라벨링은 영상 처리에서 기본적으로 적용되는 영상 처리 기법이므로 그에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다음으로, 검출한 blob을 기초로 경계선(vector)을 검출하여 저장한다(이미지 3)(S206). 여기서 경계선은 검출한 blob에서 가장 큰 이미지를 검출하는 과정이다.

이후, 상기 검출한 경계선을 이루는 무수한 점들의 집합을 샘플링하여 방향성을 결정하고 외곽선을 검출한다(이미지 4)(S207).

예컨대, 도 10 및 도 11에 도시한 바와 같이, 검출한 경계선 이미지를 기초로 3차원 환경에서 Y축 노말 벡터와 x, z축 상의 두 점에 대한 벡터를 외적 연산한다(B = TㅧN)(S301). 그리고 각 점별로 외적 연산 결과를 크기 값이 1인 벡터로 정규화하고, 각 벡터의 크기 값을 비교한다(S302). 아울러 상기 각 벡터의 크기 값을 비교한 결과를 기초로 각 점들의 상관관계를 분석하고(S303), 분석한 상관관계를 기반으로 각 점들의 집합에 대한 방향성을 결정하여(S304) 외곽선을 추출한다.

여기서 외곽선 추출은 도 11과 같은 도면에서 N을 구해 나가면서 서로 상관 관계를 파악해서 점들을 샘플링하는 작업을 의미한다. 서로 상관관계는 같은 방향인지 아니면 다른 방향인지에 대한 관계를 의미한다. 만약, 여러 점들의 집합이 직선이라고 규정되어 진다면, N의 방향은 거의 같은 방향성을 띄게 된다.

이후, 샘플링된 점들을 외곽선으로 저장하게 된다.

이러한 과정을 통해 외곽선 검출이 완료되면, 단계 S208로 이동하여 외곽선이 제거된 이미지를 검출하여 저장한다(이미지 5). 예컨대, 잡음이 제거된 이미지에서 유효한 직선성분에 대한 정보를 외곽선으로 저장하고, 외곽 검출이 완료되면 요소를 검출한다. 요소 검출은 상기 조명의 영향을 제거한 이미지와 메디안필터를 이용하여 평활화하여 외곽선을 추출한 이미지를 연산하여 외곽이 제거된 이미지를 검출하는 것이다.

다음으로, 외곽이 제거된 이미지와 검출한 요소를 검출한 이미지를 템플릿 매칭시킨다(S109). 예컨대, 외곽이 제거된 이미지와 요소를 검출한 이미지를 중첩시킨다. 여기서 템플릿 매칭은 문/창문/세면대 등을 우선순위로 템플릿 매칭시키는 것이 바람직하다.

이후, 단계 S210에서 템플릿 매칭 후 기저장된 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력 파일에 대한 2D 도면을 생성한다. 예컨대, 상기 템플릿 매칭에서 매칭된 요소의 위치 값을 저장하고, 외곽 검출이 완료된 이미지와 저장한 요소의 위치 값을 연산하여 요소 좌표 정보를 추출하며, 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 이미지 파일을 2D 도면화한다.

이후, 단계 S211에서 상기 생성한 2D 도면을 기초로 3D도면을 산출한다. 여기서 2D 도면을 3D 도면으로 산출하는 방법은, 일반적인 Rhino, 3D MAX, AutoCad, Archicad 프로그램을 이용하면 된다.

이상 설명한 본 발명에 따르면 손으로 그린 도면을 설계 도면으로 간단하게 도면화할 수 있어, 사용자가 편리하면서도 자유롭게 다양한 설계 도면을 산출할 수 있도록 도모해주는 장점이 있다. 특히, 이미지 정보를 사용자의 수작업 없이 자동 프로그램에 의해 도면화 해줌으로써, 매우 편리함을 도모해준다.

이상에서 설명한 방법에 따라 변환한 3D 도면을 부동산 정보로 이용하는 것이 가능하다. 이에 대해 첨부된 도면을 참조하여 살펴보면 아래와 같다.

도 12 내지 도 14는 본 발명에 따른 부동산 정보 처리 장치의 구성과 개략적인 기능에 대해 설명하기 위한 도면이다. 이하에서는 이상에서 설명한 부분에 대한 설명은 생략될 수 있다.

도 12를 살펴보면, 본 발명에 따른 부동산 정보 처리 장치(1)는 사용자 단말기(100) 및 부동산 서버(200)를 포함할 수 있다. 아울러, 부동산 정보 처리 장치(1)는 업체 서버(300)를 더 포함할 수 있다.

부동산 서버(200)는 적어도 하나의 부동산 물건에 대한 정보를 저장할 수 있다.

사용자는 사용자 단말기(100)를 이용하여 부동산 서버(200)에 접속할 수 있다. 사용자 단말기(100)는 스마트 폰과 같은 이동통신 단말기일 수 있고, 데스크 탑과 같은 고정형 단말기인 경우도 가능하다.

부동산 서버(200)는, 예를 들면, 사용자 단말기(100)가 적어도 제 1 부동산 물건을 선택하는 경우, 선택된 제 1 부동산 물건에 대한 3D 도면을 사용자 단말기(100)로 제공할 수 있다. 아울러, 부동산 서버(200)는, 사용자 단말기(100)가 3D 도면에서 객체(Object)를 추가하는 경우, 추가된 객체에 대응하여 적어도 하나의 업체를 추천하는 추천정보를 사용자 단말기(100)로 제공할 수 있다.

업체 서버(300)는 견적서를 제공할 수 있다. 여기서, 업체 서버(300)는 다양한 업체의 서버일 수 있다. 예를 들면, 업체 서버(300)는 인테리어 업체의 서버, 가구업체의 서버, 기계 제작 업체의 서버 등 다양할 수 있다. 이하에서는, 설명 및 이해의 편의를 위해 업체 서버(300)에 대해 인테리어 업체의 서버를 예로 들어 설명한다.

도 13을 살펴보면, 부동산 서버(200)는 이미지 파일 처리부(20)와 저장부(210)를 포함할 수 있다.

저장부(210)는 부동산 물건에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(210)는 부동산 물건에 대한 이미지(Image) 파일을 저장할 수 있다. 여기서, 부동산 물건에 대한 이미지 파일은 스케치 파일을 포함할 수 있다. 스케치 파일은 사용자가 손으로 직접 그린 이미지에 대한 파일일 수 있다.

이미지 파일 처리부(20)의 기능에 대해 첨부된 도 14를 참조하여 개략적으로 설명하면 아래와 같다.

도 14와 같이, 이미지 파일 처리부(20)는 저장부(210)에 저장된 부동산 물건에 대한 이미지 파일을 추출(S500)할 수 있다.

이후, 추출한 이미지 파일을 근거로 하여 좌표 데이터를 추출(S510)하고, 좌표 데이터를 근거로 하여 부동산 물건의 3D 도면을 구성(S520)할 수 있다.

여기서, 이미지 파일을 근거로 하여 좌표 데이터를 추출하는 방법은 앞선 도 1 내지 도 11에서 상세히 설명한 바 있으므로 더 이상의 설명은 생략한다.

이상에서 설명한 부동산 정보 처리 장치(10)를 이용한 부동산 정보 처리 방법에 대해 설명하면 아래와 같다.

도 15 내지 도 27은 부동산 정보 처리 방법에 대해 설명하기 위한 도면이다. 이하에서는 이상에서 설명한 부분에 대한 설명은 생략될 수 있다.

도 15를 살펴보면, 먼저 사용자 단말기(100)가 부동산 서버(200)에 접속하면 사용자 단말기(100)의 화면상에 부동산 정보를 표시(S600)할 수 있다. 예를 들면, 도 16의 경우와 같이, 사용자 단말기(100)의 화면상에 지도를 기반으로 한 부동산 정보를 표시할 수 있다. 여기서, 부동산 정보는 적어도 하나의 부동산 물건에 대한 정보를 포함하는 것이 가능하다.

이후, 사용자 단말기(100)가 부동산 물건을 선택하는지의 여부를 판단(S610)할 수 있다.

판단결과, 부동산 물건을 선택하는 경우 사용자 단말기(100)의 화면에 선택된 부동산 물건에 대한 3D 도면을 표시(S620)할 수 있다. 부동산 물건에 대한 3D 도면의 일례가 도 17에 개시되어 있다.

이처럼, 부동산 물건을 3D 도면으로 표시하면 사용자는 보다 용이하고 정확하게 원하는 부동산 물건의 정보를 확인하는 것이 가능하다.

본 문서에서는 부동산 물건의 일례로서 주거용 아파트를 예로 들어 설명하지만, 본 발명은 이에 한정되지 않을 수 있다. 예를 들면, 부동산 물건은 상가, 공장 등 다양할 수 있다.

이후, 화면에 표시된 3D 도면에서 객체(Object)를 추가하는지의 여부를 판단(S630)할 수 있다.

이하에서는, 객체에 대해 텔레비전(TV)을 예로 들어 설명하지만 본 발명은 이에 한정되지 않을 수 있다. 본 문서에서 객체는 벽(Wall), 창(Window), 문, 욕조, 변기, 세면기, 가구, 가전제품, 커튼, 기계, 장비 또는 블라인드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

판단결과에 따라 객체를 추가(S640)할 수 있다.

예를 들면, 도 18의 경우와 같이, 사용자는 사용자 단말기(100)를 이용하여 부동산 물건의 3D 도면에서 거실에 TV(300)를 추가로 배치할 수 있다.

이처럼 사용자는 부동산 물건의 3D 도면 상에서 원하는 객체(예컨대 TV)를 원하는 위치에 추가/배치함으로써, 실제로 객체를 배치하지 않고도 결과를 예측 및 확인할 수 있다.

이후, 부동산 서버(200)에서는 사용자가 사용자 단말기(100)를 이용하여 부동산 서버(200)에게 해당 부동산 물건에 대한 추천 정보의 제공을 요청하는지의 여부를 판단(S650)할 수 있다.

이후, 판단결과에 따라 부동산 서버(200)는 사용자 단말기(100)로 추천 정보를 제공(S660)할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 도 18과 같이 거실에 TV(300)를 추가 배치한 것에 만족하여 추천 정보를 요청할 수 있다. 그러면, 부동산 서버(200)에서는 TV(300)의 추가에 대응하여 도 19와 같은 형태로 업체를 추천하는 추천 정보를 사용자 단말기(100)로 제공할 수 있다. 도 19는 거실에 배치되는 60인치 크기의 TV(300)는 A 전자 매장에서 구매하는 것이 적합하다는 의미를 포함하는 추천정보일 수 있다.

아울러, 부동산 서버(200)는 추천한 업체의 견적서를 사용자 단말기(100)로 제공할 수 있다. 도 20에는 견적서의 일례가 개시되어 있다. 도 20과 같이, 견적서에는 업체에 대한 정보 및 가격(비용)에 대한 정보가 포함될 수 있다.

이후, 사용자는 사용자 단말기(100)에서 추천받은 업체에 대해 만족도를 평가(S670)하는 것이 가능하다.

한편, 부동산 서버(200)에서는 업체에게 견적서를 요청할 수 있다. 이에 대해 설명하면 아래와 같다.

도 21을 살펴보면, 부동산 서버(200)는 도 18과 같이 객체(예컨대 TV(300))가 추가된 3D 도면을 업체 서버(300)로 전송하고, 이를 근거로 하여 견적서를 요청(S667)할 수 있다. 즉, 부동산 서버(200)는 사용자가 추가한 객체를 포함하는 3D 도면 자체를 업체로 보내고, 보낸 3D 도면에 대응한 견적서를 요청하는 것이다.

이후, 부동산 서버(200)는 업체 서버(300)로부터 견적서를 수신(S662)할 수 있다.

이후, 부동산 서버(200)는 업체 서버(300)로부터 수신한 견적서를 추천 정보로서 사용자 단말기(100)로 추천/제공(S663)할 수 있다.

또는, 업체 서버(300)에서는 부동산 서버(200)로부터 수신한 정보에 대응한 견적서를 부동산 서버(200) 또는 사용자 단말기(100) 중 적어도 하나로 전송하는 것이 가능하다. 즉, 업체 서버(300)에서는 견적서를 부동산 서버(200)를 통하지 않고 직접 사용자 단말기(100)로 전송하는 것이 가능한 것이다.

또는, 도 22의 경우와 같이, 부동산 서버(200)는 3D 도면을 업체 서버(300)로 전송하지 않고 변경된 내용, 예컨대 추가된 객체에 대한 정보만을 업체 서버(300)로 전송하고, 이를 근거로 하여 견적을 요청(S664)하는 것이 가능하다.

이러한 경우에는, 업체에서는 추가된 객체에 대한 정보만으로 견적서를 작성하여 부동산 서버(200)로 전송할 수 있다.

이러한 경우에도, 업체 서버(300)에서는 부동산 서버(200)로부터 수신한 정보에 대응한 견적서를 부동산 서버(200) 또는 사용자 단말기(100) 중 적어도 하나로 전송하는 것이 가능하다.

한편, 부동산 서버(200)는 복수의 업체 서버(300)로 정보를 전송하고, 아울러 복수의 업체 서버(300)로부터 견적서를 수신하는 것이 가능하다.

이러한 경우, 부동산 서버(200)는 모든 견적서를 사용자 단말기(100)로 전송하는 것이 가능하다. 또는, 부동산 서버(200)는 수신한 복수의 견적서를 분류하여 소정 개수의 견적서만을 사용자 단말기(100)로 제공하는 것이 가능하다.

예를 들면, 도 23의 경우와 같이, 부동산 서버(200)에서는 업체서버(300)로부터 견적서를 수신(S662)한 이후에, 수신한 견적서를 분석(S665)할 수 있다.

이후, 각 견적서에서 비용을 확인(S666)할 수 있다.

아울러, 비용에 따라 견적서를 분류(S667)할 수 있다.

예를 들면, 도 24의 경우와 같이 A, B, C, D 전자매장으로부터 받은 각각의 견적서를 분석하여 각 업체의 비용을 분석할 수 있다. 아울러, 각각의 견적서를 추천과 비추천으로 분류할 수 있다. 자세하게는, 부동산 서버(200)는 추가된 객체에 대응하여 수신한 견적서에서 가격(비용)이 낮은 순서에 따라 적어도 하나의 업체를 추천하는 것이 가능하다. 예를 들면, 60인치 TV의 가격이 가장 낮은 하나의 업체(전자매장)을 추천하는 것이 가능하다. 또는, TV의 배송비 및 설치비 등을 TV가격과 함께 고려하여 최저 비용의 업체를 선정하여 추천하는 것도 가능할 수 있다.

한편, 부동산 서버(200)에서는 각각의 업체에 부여된 평가점수(평점)를 고려하여 추천정보를 제공하는 것이 가능하다. 이에 대해 첨부된 도면을 참조하여 살펴보면 아래와 같다.

도 25를 살펴보면, 추천단계에서는 먼저 평점에 따라 업체를 선정(S668)할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 앞선 도 18의 경우와 같이, 거실에 60인치 TV(300)를 추가배치하고자 하는 경우에, 부동산 서버(200)는 거실용 60인치 TV(300)에 대한 평점이 높은 순서로 소정 개수의 업체를 선정할 수 있다.

이후, 부동산 서버(200)는 선정된 업체의 업체 서버(300)로 추가된 객체를 포함하는 3D 파일을 전송하거나 혹은 추가된 객체에 대한 정보를 전송하고, 견적서를 요청(S661, S664)할 수 있다.

이후, 부동산 서버(200)는 업체 서버(300)로부터 견적서를 수신(S662)하고, 수신한 견적서를 사용자 단말기(100)로 추천정보로서 제공(S663)할 수 있다.

예를 들면, 도 26의 경우와 같이, 사용자 단말기(100)로 제공하는 추천정보는 각각의 업체(A, B, C, D 전자매장)에 할당된 평점 정보를 포함할 수 있다. 아울러, 평점이 미리 설정된 기준 평점 이상의 업체를 추천 업체로 설정하는 것이 가능하다.

이처럼, 추천단계에서는 속성이 변경된 객체에 대응하여 평점이 높은 순서에 따라 적어도 하나의 업체를 추천하는 것이 가능하다.

또는, 부동산 서버(200)에서는 견적서 상의 가격(비용)과 업체의 평점을 함께 고려하여 추천 업체를 선정하는 것이 가능하다.

예를 들어, 도 27의 경우와 같이, 부동사 서버(200)는 60인치 TV(300)에 대해 A, B, C, D 전자매장으로부터 각각 견적서를 받은 경우를 가정하여 보자.

A 전자매장의 견적서 상의 가격(비용)은 100만원이고 평점은 95점이고, B 전자매장의 견적서 상의 가격은 120만원이고 평점은 98점이고, C 전자매장의 견적서 상의 가격은 250만원이고 평점은 92점이고, D 전자매장의 견적서 상의 가격은 100만원이고 평점은 65점일 수 있다.

여기서, 기준 비용이 150만원 이하이고, 기준 평점이 90점 이상이라고 가정하면, 부동산 서버(200)는 A, B, C, D 전자매장 중에서 A, B 전자매장을 추천 업체로 선정하고, A, B 전자매장의 업체 서버(300)로부터 수신한 견적서를 사용자 단말기(100)로 추천 정보로서 제공하는 것이 가능하다.

여기서는, 객체, 예컨대 전자제품(TV(300))에 대해 해당 객체를 판매하는 업체(전자매장)을 추천업체로서 선정하고 추천하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않을 수 있다. 예를 들면, 본 문서에서는 객체(전자제품)에 대응하는 업체를 판매매장이 아닌 객체의 제조사로 설정하는 것도 가능할 수 있다.

이와 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (16)

1. 부동산 물건을 선택하는 선택단계;
   선택된 상기 부동산 물건에 대한 3D 도면을 표시하는 표시단계;
   상기 3D 도면에서 객체(Object)를 추가 배치하는 배치단계; 및
   배치된 상기 객체에 대응하여 적어도 하나의 업체를 추천하는 추천단계;
   를 포함하고,
   선택된 상기 부동산 물건의 이미지 파일을 추출하는 단계;
   추출한 상기 이미지 파일을 근거로 하여 좌표 데이터를 추출하는 단계; 및
   상기 좌표 데이터를 근거로 하여 상기 부동산 물건의 3D 도면을 구성하는 단계;
   를 더 포함하며,
   상기 이미지 파일은 스케치 파일을 포함하고,
   상기 3D 도면을 구성하는 단계는,
   상기 스케치 파일을 Lab 채널로 변환하는 단계;
   상기 Lab 채널을 각각의 채널로 분리하고, 분리한 L 채널의 명암을 처리하여 조명에 대한 영향을 제거하는 단계;
   상기 조명의 영향이 제거된 이미지에서 외곽선을 추출하고 그 결과 이미지를 저장하는 단계;
   상기 저장한 결과 이미지의 라벨링을 수행하여 blob을 검출하는 단계;
   상기 검출한 blob을 기초로 경계선을 검출하여 저장하는 단계;
   상기 검출한 경계선을 이루는 점들의 집합을 샘플링하여 방향성을 결정하고 외곽선을 검출하는 단계;
   상기 조명의 영향을 제거한 이미지와, 외곽선을 검출한 이미지를 연산하여 외곽이 제거된 이미지를 검출하는 단계;
   상기 외곽이 제거된 이미지와, 요소를 검출한 이미지를 템플릿 매칭시키는 단계;
   상기 템플릿 매칭 후 기 저장된 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력 스케치 파일에 대응한 2D 도면을 생성하는 단계; 및
   상기 생성한 2D 도면을 기초로 상기 3D도면을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 처리 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 객체는 벽(Wall), 창(Window), 문, 욕조, 변기, 세면기, 가구, 가전제품, 기계, 장비, 커튼 또는 블라인드 중 적어도 하나를 포함하는 부동산 정보 처리 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 추천단계에서는 추가된 상기 객체에 대응하여 견적 상 가격이 낮은 순서에 따라 적어도 하나의 업체를 추천하는 부동산 정보 처리 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 추천단계에서는 추가된 상기 객체에 대응하여 평점이 높은 순서에 따라 적어도 하나의 업체를 추천하는 부동산 정보 처리 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   추천한 상기 업체의 견적서를 제공하는 단계를 더 포함하는 부동산 정보 처리 방법.
8. 적어도 하나의 부동산 물건에 대한 정보를 저장하며, 사용자 단말기가 접속하는 부동산 서버를 포함하고,
   상기 부동산 서버는, 상기 사용자 단말기가 적어도 제 1 부동산 물건을 선택하는 경우, 선택된 상기 제 1 부동산 물건에 대한 3D 도면을 상기 사용자 단말기로 제공하고,
   상기 부동산 서버는, 상기 사용자 단말기가 제공된 상기 3D 도면에서 객체(Object)를 추가 배치하는 경우, 배치된 상기 객체에 대응하여 적어도 하나의 업체를 추천하는 추천정보를 상기 사용자 단말기로 제공하며,
   상기 부동산 서버는
   선택된 상기 제 1 부동산 물건의 이미지 파일을 추출하고,
   추출한 상기 이미지 파일을 근거로 하여 좌표 데이터를 추출하고,
   상기 좌표 데이터를 근거로 하여 상기 제 1 부동산 물건의 3D 도면을 구성하고,
   상기 이미지 파일은 스케치 파일을 포함하며,
   상기 부동산 서버는,
   상기 스케치 파일을 Lab 채널로 변환하고, 상기 Lab 채널을 각각의 채널로 분리하고, 분리한 L채널의 명암을 처리하여 조명에 대한 영향을 제거하며, 상기 조명의 영향이 제거된 이미지에서 외곽선을 추출하고 그 결과 이미지를 저장하고, 상기 저장한 결과 이미지의 라벨링을 수행하여 blob을 검출하며, 상기 검출한 blob을 기초로 경계선을 검출하여 저장하고, 상기 검출한 경계선을 이루는 점들의 집합을 샘플링하여 방향성을 결정하고 외곽선을 검출하며, 상기 조명의 영향을 제거한 이미지와, 외곽선을 검출한 이미지를 연산하여 외곽이 제거된 이미지를 검출하고, 상기 외곽이 제거된 이미지와, 요소를 검출한 이미지를 템플릿 매칭시키며, 상기 템플릿 매칭 후 기 저장된 외곽 좌표 정보와 요소 좌표 정보를 CAD 프로그램에 적용하여 입력 스케치 파일에 대응한 2D 도면을 생성하고, 상기 생성한 2D 도면을 기초로 상기 제1 부동산 물건의 3D도면을 산출하는 서버인
   부동산 정보 처리 장치.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 업체의 업체 서버를 포함하고,
   상기 부동산 서버는 객체가 추가 배치된 3D 도면을 상기 업체 서버로 전송하고,
   상기 업체 서버는 상기 부동산 서버로부터 수신한 상기 3D 도면에 대응하는 견적서를 상기 부동산 서버 또는 상기 사용자 단말기 중 적어도 하나로 전송하는 부동산 정보 처리 장치.
10. 제 8 항에 있어서,
    상기 업체의 업체 서버를 포함하고,
    상기 부동산 서버는 추가 배치된 객체에 대한 정보를 상기 업체 서버로 전송하고,
    상기 업체 서버는 상기 부동산 서버로부터 수신한 상기 객체에 대응하는 견적서를 상기 부동산 서버 또는 상기 사용자 단말기 중 적어도 하나로 전송하는 부동산 정보 처리 장치.
11. 제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
    상기 부동산 서버는 추천한 업체의 업체 서버로부터 수신한 상기 견적서를 상기 사용자 단말기로 제공하는 부동산 정보 처리 장치.
12. 제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
    상기 부동산 서버는 복수의 상기 업체 서버로부터 상기 견적서를 수신하고,
    견적 가격이 낮은 순서에 따라 적어도 하나의 업체의 견적서를 상기 사용자 단말기로 추천하여 제공하는 부동산 정보 처리 장치.
13. 제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
    상기 부동산 서버는 복수의 상기 업체 서버로부터 상기 견적서를 수신하고,
    평점이 높은 순서에 따라 적어도 하나의 업체의 견적서를 상기 사용자 단말기로 추천하여 제공하는 부동산 정보 처리 장치.
14. 삭제
15. 삭제
16. 제 8 항에 있어서,
    상기 객체는 벽(Wall), 창(Window), 문, 욕조, 변기, 세면기, 가구, 가전제품, 커튼, 기계, 장비, 블라인드 중 적어도 하나를 포함하는 부동산 정보 처리 장치.

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