KR102343124B1 - 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 이를 위해, 공동주택의 신규 건설현장에 관한 정보를 입력하는 신규현장DB(110)를 생성하는 단계(S100); 완공된 건설현장의 정보가 입력된 기존현장DB(130)와 상기 신규현장DB(110)를 대비하여 유사도를 산출하여 유사도DB(150)를 생성하는 단계(S110); 유사도가 임계치 이상인 기존현장에 대해 하자보수의 접수량을 대응시켜 공종별하자DB(170)를 생성하는 단계(S120); 공종별하자DB(170)로부터 공종별 세대당 하자보수의 접수량을 산출하여 하자기준DB(190)를 생성하는 단계(S130); 및 하자기준DB(190)와 신규현장DB(110)에 기초하여 신규 건설현장에서 발생될 것으로 예측되는 하자보수의 접수량을 예측하여 하자예측DB(210)를 생성하는 단계(S140);를 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 하자보수 접수량 예측 방법이 제공된다.
Description
본 발명은 공동주택의 하자보수에 관한 것으로, 보다 상세하게는 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 공동주택(아파트, 맨션, 기숙사, 다세대주택 등)은 건설업의 대표적인 B2C 사업이다. 특히, 신규 아파트는 완공되면 세대주민들이 입주하여 생활하게 된다. 이때, 발견되는 아파트의 여러가지 하자에 대해서는 일정기간 동안 건설사가 하자보수를 하고 있다. 하자의 일예로는 빌트인 가구나 전자제품에 관한 고장이나 오작동, 가스 관련 시설의 하자, 타일 공사, 배관 공사 등에 관한 하자나 불만, 건물의 균열, 누수 등에 관한 하자, 벽지, 내장재, 조명 등에 관한 고장이나 불만 등 매우 종류가 다양한다.
따라서, 건설회사는 입주일로부터 약 3년간 신규 아파트에 관한 각종 다양한 하자보수의 접수를 받게 된다. 그리고 이에 필요한 조치를 취하기 위해 필요한 인력과 장비, 자재 등을 준비하곤 한다.
그런데, 종래에는 이러한 신규 아파트에 관한 하자보수의 접수량이 경험자의 경험에 따라 대략적으로 예측되었고, 이에 관한 객관적인 기준이 없었다. 특히, 하자보수의 접수량은 신규 아파트의 세대수와 밀접한 관련이 있고, 1년차, 2년차 및 3년차 별로 하자보수의 접수량이 크게 차이가 나서 이에 관한 전문가 시스템이 필요했다.
그러나, 신규 건설사나 중소 규모의 건설사는 이러한 전문가 시스템을 자체적으로 구축할 여력이 없으며, 시공실적이 많지 않은 경우 누적하여 사용할 기존현장의 정보가 빈약하곤 하였다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 신규 아파트의 입주후 발생될 것으로 예상되는 하자보수의 접수량을 미리 예측할 수 있는 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위하여, 입력된 공동주택의 신규 건설현장에 관한 정보에 기초하여 신규현장DB(110)를 생성하는 수단; 완공된 건설현장의 정보가 입력된 기존현장DB(130)와 상기 신규현장DB(110)를 대비하여 유사도를 산출하여 유사도DB(150)를 생성하는 유사도생성수단; 유사도가 임계치 이상인 기존현장에 대해 하자보수의 접수량을 대응시켜 공종별하자DB(170)를 생성하는 수단; 공종별하자DB(170)로부터 공종별 세대당 하자보수의 접수량을 산출하여 하자기준DB(190)를 생성하는 수단; 및 하자기준DB(190)와 상기 신규현장DB(110)에 기초하여 상기 신규 건설현장에서 발생될 것으로 예측되는 하자보수의 접수량을 예측하여 하자예측DB(210)를 생성하는 수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템이 제공된다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여, 또 다른 카테고리로써, 제어부(100)가 공동주택의 신규 건설현장에 관한 정보를 입력하는 신규현장DB(110)를 생성하는 단계(S100); 제어부(100)가 완공된 건설현장의 정보가 입력된 기존현장DB(130)와 신규현장DB(110)를 대비하여 유사도를 산출하여 유사도DB(150)를 생성하는 단계(S110); 제어부(100)가 유사도가 임계치 이상인 기존현장에 대해 하자보수의 접수량을 대응시켜 공종별하자DB(170)를 생성하는 단계(S120); 제어부(100)가 공종별하자DB(170)로부터 공종별 세대당 하자보수의 접수량을 산출하여 하자기준DB(190)를 생성하는 단계(S130); 및 제어부(100)가 하자기준DB(190)와 신규현장DB(110)에 기초하여 신규 건설현장에서 발생될 것으로 예측되는 하자보수의 접수량을 예측하여 하자예측DB(210)를 생성하는 단계(S140);를 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 하자보수 접수량 예측 방법이 제공된다.
또한, 신규현장DB(110)는 세대수(112) 또는 지역(114) 정보를 포함한다.
또한, 유사도생성수단은 코사인 유사도, 자카드 유사도, 거리 기반 유사도, 랜덤 포레스트중 적어도 하나를 이용할 수 있다.
또한, 유사도는 0과 1 사이이고, 그리고 임계치는 0.8 이상이다.
또한, 공종별하자DB(170)의 공종은 가구공사(172), 가스공사(174), 타일공사(176)중 적어도 하나를 포함한다.
또한, 공종별하자DB(170)는 공동주택의 입주일로부터 1년 단위 또는 종료시까지 일단위로 하자보수의 접수량을 포함한다.
또한, 하자기준DB(190)는 공동주택의 입주자 사전점검등 입주이전접수량, 입주일로부터 1년차(192) 접수량, 2년차 접수량(194) 및 3년차 접수량(196), 그 이상의 접수량을 포함한다.
또한, 하자예측DB(210)는 상기 하자기준DB(190)에 상기 신규현장DB(110)의 세대수(112)를 곱하여 예측 하자보수의 접수량(218)을 산출한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 신규 아파트에서 예상되는 하자보수의 접수량을 설계 및 건설단계에서 미리 인지하고 준비할 수 있는 효과가 있다.
또한, 유사 특성을 갖는 건설현장에 대해 관리 가이드라인을 마련하고 선제적으로 대응함으로써 하자보수의 접수량을 원천적으로 줄일 수 있는 효과도 있다.
또한, 하자접수의 년차별 변화 추이, 공종별 특성 등을 객관적인 자료로 제시함으로써 효율적인 아파트 설계와 건설, 관리 등 가능하고, 입주자(소비자)의 만족도를 높일 수 있다.
다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어서 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템의 개략적인 구성도,
도 2는 도 1중 신규현장DB의 일예,
도 3은 도 1중 기존현장DB의 일예,
도 4는 도 1중 유사도DB의 일예,
도 5는 도 1중 공종별하자DB의 일예,
도 6은 도 1중 하자기준DB의 일예,
도 7은 도 1중 하자예측DB의 일예,
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 공동주택의 하자보수 접수량 예측방법의 흐름도이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템의 개략적인 구성도,
도 2는 도 1중 신규현장DB의 일예,
도 3은 도 1중 기존현장DB의 일예,
도 4는 도 1중 유사도DB의 일예,
도 5는 도 1중 공종별하자DB의 일예,
도 6은 도 1중 하자기준DB의 일예,
도 7은 도 1중 하자예측DB의 일예,
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 공동주택의 하자보수 접수량 예측방법의 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
실시예의
구성
이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예의 구성을 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템의 개략적인 구성도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템은 크게 제어부(100), 데이터베이스(DB) 및 주변장치로 나눌 수 있다. 이러한 시스템은 퍼스널컴퓨터, 서버 컴퓨터, 클라우드, 노트북이나 휴대단말기 등에서 구현될 수 있다.
제어부(100)는 소프트웨어의 로딩, 연산, 제어, 명령 지시 등이 이루어지는 부재로써 컴퓨터의 CPU, 마이컴 등이 대표적이다.
입력부(230)는 필요한 정보를 입력하는 구성으로, 키보드, 마우스, 터치스크린, USB 포트 등이 될 수 있다.
출력부(250)는 제어부(100)의 연산 결과를 출력하는 구성으로, 모니터, 스피커, 프린터 등이 될 수 있다.
통신부(270)는 외부로부터 데이터나 제어 명령을 수신하고, 제어부(100)의 출력을 외부로 전송하는 구성이다. 이러한 통신부(270)는 유선이나 무선으로 동작될 수 있으며, LAN, 인터넷 모뎀, 4G, 5G의 공중통신망, WiFi, 블루투스 등이 될 수 있다.
저장부(290)는 제어부(100)에서 동작되는 프로그램을 저장하고, 연산 결과를 저장하며, 데이터베이스가 저장되는 구성이다. 이러한 저장부(290)는 RAM, ROM, 하드디스크, 플래쉬메모리, CD, SDD 등이 될 수 있다.
데이터베이스는 필요한 정보를 필드에 따라 저장하고, 검색과 정렬이 가능하다. 본 발명의 데이터베이스는 신규현장DB(110), 기존현장DB(130), 유사도DB(150), 공종별하자DB(170), 하자기준DB(190), 하자예측DB(210)로 구분된다.
도 2는 도 1중 신규현장DB(110)의 일예이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 신규현장DB(110)는 세대수(112), 지역(114), 현장하자규모(116), 기준금리 등의 필드를 갖는다. A현장(118)의 레코드는 건설 계획중이나 건설중인 신규 아파트의 현장이다. 세대수(112)는 신규 아파트의 세대수로서 도 2에서는 450세대가 입주할 수 있는 신규 아파트임을 알 수 있다. 지역(114)은 신규아파트가 위치하는 위치로서 서울, 부선, 수원, 대전 등이 될 수 있다. 현장하자규모(116)는 대규모 택지(보통), 소송현장(나쁨), 시리즈 현장(1차 단지 완공후 2차 건설)(보통), 기타 현장(좋음) 등으로 구분할 수 있다. 기준금리는 은행의 대출 금리를 나타낸다. 이러한 신규현장DB(110)의 필드는 그 외의 다양한 부동산 관련 지표(예 : 용적률, 재건축, 리모델링, 평수 등)가 추가될 수 있다.
도 3은 도 1중 기존현장DB(130)의 일예이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 기존현장DB(130)는 신규현장DB(110)와 동일한 필드 구조를 유지한다. 기존현장DB(130)의 레코드인 B현장, C현장, ..., Z현장은 과거에 건설되어 완공된 현장으로 구성된다.
도 4는 도 1중 유사도DB(150)의 일예이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 유사도DB(150)의 필드는 유사도(156), 세대수(112), 지역(114), 현장하자규모(116), 기준금리 등의 필드를 갖는다. 유사도는 종래에 공지된 코사인 유사도, 자카드 유사도 또는 거리 기반 유사도, 랜덤 포레스트 등의 방식을 통해 산출된다.
코사인 유사도는 내적 연산을 통해 유사성을 산출하는 방식이다. 즉, 코사인 유사도(cosine similarity)는 내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미한다. 각도가 0°일 때의 코사인값은 1이며, 다른 모든 각도의 코사인값은 1보다 작다. 따라서 이 값은 벡터의 크기가 아닌 방향의 유사도를 판단하는 목적으로 사용되며, 두 벡터의 방향이 완전히 같을 경우 1, 90°의 각을 이룰 경우 0, 180°로 완전히 반대 방향인 경우 -1의 값을 갖는다. 이 때 벡터의 크기는 값에 아무런 영향을 미치지 않는다. 코사인 유사도는 특히 결과값이 [0,1]의 범위로 떨어지는 양수 공간에서 사용된다.
코사인 유사도는 어떤 개수의 차원에도 적용이 가능하여 흔히 다차원의 양수 공간에서의 유사도 측정에 자주 이용된다. 예를 들어 정보 검색 및 텍스트 마이닝 분야에서, 단어 하나 하나는 각각의 차원을 구성하고 문서는 각 단어가 문서에 나타나는 회수로 표현되는 벡터값을 가진다. 이러한 다차원 공간에서 코사인 유사도는 두 문서의 유사를 측정하는 매우 유용한 방법이다. 코사인 유사도는 데이터 마이닝 분야에서 클러스터들간의 응집도를 측정하는 방법으로도 사용된다. 코사인 거리(cosine distance)라는 개념이 대신 사용되기도 하는데, 이는 다음과 같은 [수학식 1]로 표현된다.
단, 코사인 거리는 삼각부등식의 성질을 갖고 있지 않으며 코사인 공리도 만족하지 않기 때문에 정확한 거리 함수로 사용할 수는 없다. 순서를 유지하면서 삼각부등식 성질을 만족시키기 위해서는 각거리를 이용해야 한다. 코사인 유사도가 널리 사용되는 이유 중 하나는 이것이 양수 공간이라는 조건만 만족하면 얼마나 많은 차원 공간에서든지 거리를 측정하는 것이 가능하기 때문이다. 두 벡터(a, b)의 코사인 값은 유클리디안 스칼라곱 공식인 다음의 수학식으로부터 유도되어 [수학식 2]와 같은 유사도를 얻을 수 있다.
aㆍb = ∥a∥∥b∥cosθ
자카드 유사도는 교집합/합집합 연산을 통해 유사성을 산출하는 방식이다.
거리 기반 유사도는 유클리디안, 맨하탄, 마할라노비스 거리 등을 이용하여 산출하는 방식이다.
랜덤 포레스트 방법(Random Forest)은 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 유사도를 산출한다.
유사도는 0과 1사이에서 소숫점을 갖는 숫자로 표현되며, 본 발명에서 유사한 현장이라고 판단하는 임계값은 0.8이다. 예를 들어, 도 4에서 B현장의 유사도(156)는 "0.45"로서 비유사현장(152)으로 분류되고, C현장의 유사도(156)는 "0.95"로서 유사현장(154)으로 분류되고, D현장의 유사도(156)는 "0.83"으로서 유사현장(154)으로 분류되고, E현장의 유사도(156)는 "0.42"로서 비유사현장(152)으로 분류되고, Z현장의 유사도(156)는 "0.90"으로서 유사현장(154)으로 분류된다.
도 5는 도 1중 공종별하자DB(170)의 일예이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 공종별하자DB(170)는 기존현장에서 발생했던 세대수(112), 가구공사(172) 1년차, 가구공사(172) 2년차, 가구공사(172) 3년차, 가스공사(174) 1년차, 가스공사(174) 2년차, 가스공사(174) 3년차, 타일공사(176) 1년차, 타일공사(176) 2년차, 타일공사(176) 3년차의 필드를 갖는다. 공종별하자DB(170)의 레코드는 기존 현장별로 구성되며, 실제 발생되었던 하자보수의 접수량이 데이터로 저장된다. 예를 들어, C현장에서 가구공사 1년차 동안 1,890건의 하자보수가 접수되었음을 알 수 있다.
도 6은 도 1중 하자기준DB(190)의 일예이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 하자기준DB(190)는 1년차(192), 2년차(194), 3년차(196)의 필드를 갖고, 공종별 레코드로 구성된다. 하자기준DB(190)는 필요한 경우 4년차, 5년차 또는 그 이상으로 확대하여 정의할 수 있다. 공종은 가구공사(172), 가스공사(174), 타일공사(176)를 예시하였으나, 그 외의 다양한 공사(벽지, 가전제품, 배관, 벽체, 창틀, 창호, 문짝 등)를 포함할 수 있다. 하자기준DB(190)는 예를 들어, 가스공사(172)의 경우 1년차(192)의 기간동안 세대당 약 2.144 건의 하자가 접수되고 있음을 나타낸다. 이러한 하자 접수건은 2년차(192)와 3년차(196)로 시간이 경과할 수록 감소되고 있음도 확인할 수 있다.
도 7은 도 1중 하자예측DB(210)의 일예이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 하자예측DB(210)는 1년차(212), 2년차(214), 3년차(216)의 필드를 갖고, 공종별 레코드로 구성된다. 하자예측기준DB(210)는 필요한 경우 하자기준DB(190)와 동일하게 4년차, 5년차 또는 그 이상으로 확대하여 정의할 수 있다. 공종은 하자기준DB(190)와 동일하게 가구공사(172), 가스공사(174), 타일공사(176)를 예시하였으나, 그 외의 다양한 공사도 포함할 수 있다. 하자예측DB(210)는 예를 들어, 가스공사(172)의 경우 1년차(212)의 기간동안 964.8건의 하자보수의 접수량이 예측되고 있음을 나타낸다. 이는 하자기준DB(190)에 세대수를 곱하여 산출한다. 예를 들어, 가스공사(172)의 경우 하자기준DB(190)에서 세대당 2.144 건으로 정해져 있으므로 신규 아파트의 세대수(450세대)를 곱하면 총 2.144×450 = 964.8건의 하자보수의 접수량(예측하자수(218))이 예측된다.
실시예의
동작
이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예의 동작을 상세히 설명하기로 한다. 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 공동주택의 하자보수 접수량 예측방법의 흐름도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 먼저 제어부(100)는 공동주택의 신규 건설현장에 관해 입력된 정보(예 : 세대수, 지역, 시장환경 등)를 이용하여 신규현장DB(110)를 생성한다(S100).
그 다음, 제어부(100)는 완공된 건설현장의 정보가 입력되어 완성되어 있는 기존현장DB(130)를 저장부(29)로부터 독출하여 신규현장DB(110)를 대비한다. 대비를 통해 유사도를 산출하여 유사도DB(150)를 생성한다(S110). 이때, 유사도는 코사인 유사도, 자카드 유사도, 거리 기반 유사도, 랜덤 포레스트중 적어도 하나를 이용하고, 산출된 유사도는 0과 1 사이이고, 그리고 임계치는 0.8 이상이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 유사도(156)가 0.8 이상인 C현장, D현장, Z현장이 유사현장(154)으로 선택되었음을 알 수 있다.
그 다음, 제어부(100)는 산출된 유사도가 임계치 이상인 기존현장(예 : C현장, D현장, Z현장)에 대해 하자보수의 실제 접수량을 대응시켜 공종별하자DB(170)를 생성한다(S120). 이때, 가구공사(172), 가스공사(174), 타일공사(176) 들을 포함한다(도 5 참조).
그 다음, 제어부(100)는 공종별하자DB(170)로부터 공종별 세대당 하자보수의 접수량을 산출하여 하자기준DB(190)를 생성한다(S130). 즉, C현장의 세대수(112)(420세대)로 가구공사 1년차(1,890건)를 나누고, 이를 D현장과 Z현장에도 동일하게 수행하여 평균을 내면 도 6과 같이 "2.144"의 수치가 산출된다.
그 다음, 제어부(100)는 하자기준DB(190)와 신규현장DB(110)에 기초하여 신규 건설현장에서 발생될 것으로 예측되는 하자보수의 접수량을 예측하여 하자예측DB(210)를 생성한다(S140). 즉, 하자예측DB(210)는 하자기준DB(190)에 신규현장DB(110)의 세대수(112)를 곱하여 예측 하자보수의 접수량(218)을 산출한다.
이와 같이 최종적으로 완성된 하자예측DB(210)는 신규 아파트 건설현장에서 1년차(212), 2년차(214), 3년차(216)때 발생될 것으로 예상되는 공종별 하자보수의 접수량을 예측할 수 있도록 한다.
상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.
본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.
100 : 제어부,
110 : 신규현장DB,
112 : 세대수,
114 : 지역,
116 : 현장하자규모,
118 : 현장,
130 : 기존현장DB,
150 : 유사도DB,
152 : 유사현장,
154 : 비유사현장,
156 : 유사도,
170 : 공종별하자DB,
172 : 가구공사,
174 : 가스공사,
176 : 타일공사,
190 : 하자기준DB,
192 : 1년차,
194 : 2년차,
196 : 3년차,
198 : 기준하자수,
210 : 하자예측DB,
212 : 1년차,
214 : 2년차,
216 : 3년차,
218 : 예측하자수,
230 : 입력부,
250 : 출력부,
270 : 통신부,
290 : 저장부.
110 : 신규현장DB,
112 : 세대수,
114 : 지역,
116 : 현장하자규모,
118 : 현장,
130 : 기존현장DB,
150 : 유사도DB,
152 : 유사현장,
154 : 비유사현장,
156 : 유사도,
170 : 공종별하자DB,
172 : 가구공사,
174 : 가스공사,
176 : 타일공사,
190 : 하자기준DB,
192 : 1년차,
194 : 2년차,
196 : 3년차,
198 : 기준하자수,
210 : 하자예측DB,
212 : 1년차,
214 : 2년차,
216 : 3년차,
218 : 예측하자수,
230 : 입력부,
250 : 출력부,
270 : 통신부,
290 : 저장부.
Claims (16)
- 입력된 공동주택의 신규 건설현장에 관한 정보에 기초하여 신규현장DB(110)를 생성하는 수단;
완공된 건설현장의 정보가 입력된 기존현장DB(130)와 상기 신규현장DB(110)를 대비하여 유사도를 산출하여 유사도DB(150)를 생성하는 유사도생성수단;
상기 유사도가 임계치 이상인 기존현장에 대해 하자보수의 접수량을 대응시켜 공종별하자DB(170)를 생성하는 수단;
상기 공종별하자DB(170)로부터 공종별 세대당 하자보수의 접수량을 산출하여 하자기준DB(190)를 생성하는 수단; 및
상기 하자기준DB(190)와 상기 신규현장DB(110)에 기초하여 상기 신규 건설현장에서 발생될 것으로 예측되는 하자보수의 접수량을 예측하여 하자예측DB(210)를 생성하는 수단;을 포함하고,
상기 기존현장DB(130), 상기 신규현장DB(110) 및 상기 유사도DB(150)는 각각 세대수(112), 지역(114)정보, 현장하자규모(116) 및 기준금리의 필드를 포함하며,
상기 유사도생성수단은 자카드 유사도, 거리 기반 유사도, 랜덤 포레스트중 적어도 하나를 이용하고,
상기 유사도는 0과 1 사이이고, 그리고 상기 임계치는 0.8 이상이고,
상기 하자예측DB(210)는 상기 하자기준DB(190)에 상기 신규현장DB(110)의 세대수(112)를 곱하여 예측 하자보수의 접수량(218)을 산출하며,
상기 공종별하자DB(170)의 공종은 가구공사(172), 가스공사(174), 타일공사(176)를 포함하고,
상기 공종별하자DB(170)는 상기 공동주택의 입주일로부터 1년 단위로 상기 하자보수의 접수량을 포함하며,
상기 하자기준DB(190)는 상기 공동주택의 입주일로부터 1년차(192) 접수량, 2년차 접수량(194) 및 3년차 접수량(196)을 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 하자보수 접수량 예측 시스템. - 삭제
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- 제어부(100)가 공동주택의 신규 건설현장에 관한 정보를 입력하는 신규현장DB(110)를 생성하는 단계(S100);
상기 제어부(100)가 완공된 건설현장의 정보가 입력된 기존현장DB(130)와 상기 신규현장DB(110)를 대비하여 유사도를 산출하여 유사도DB(150)를 생성하는 단계(S110);
상기 제어부(100)가 상기 유사도가 임계치 이상인 기존현장에 대해 하자보수의 접수량을 대응시켜 공종별하자DB(170)를 생성하는 단계(S120);
상기 제어부(100)가 상기 공종별하자DB(170)로부터 공종별 세대당 하자보수의 접수량을 산출하여 하자기준DB(190)를 생성하는 단계(S130); 및
상기 제어부(100)가 상기 하자기준DB(190)와 상기 신규현장DB(110)에 기초하여 상기 신규 건설현장에서 발생될 것으로 예측되는 하자보수의 접수량을 예측하여 하자예측DB(210)를 생성하는 단계(S140);를 포함하고,
상기 기존현장DB(130), 상기 신규현장DB(110) 및 상기 유사도DB(150)는 각각 세대수(112), 지역(114)정보, 현장하자규모(116) 및 기준금리의 필드를 포함하며,
상기 유사도는 자카드 유사도, 거리 기반 유사도, 랜덤 포레스트중 적어도 하나이고,
상기 유사도는 0과 1 사이이고, 그리고 상기 임계치는 0.8 이상이며,
상기 하자예측DB(210)는 상기 하자기준DB(190)에 상기 신규현장DB(110)의 세대수(112)를 곱하여 예측 하자보수의 접수량(218)을 산출하고,
상기 공종별하자DB(170)의 공종은 가구공사(172), 가스공사(174), 타일공사(176)를 포함하고,
상기 공종별하자DB(170)는 상기 공동주택의 입주일로부터 1년 단위로 상기 하자보수의 접수량을 포함하며,
상기 하자기준DB(190)는 상기 공동주택의 입주일로부터 1년차(192) 접수량, 2년차 접수량(194) 및 3년차 접수량(196)을 포함하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 하자보수 접수량 예측 방법. - 삭제
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| KR102004831B1 (ko) * | 2012-10-25 | 2019-07-29 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 문장 유사도를 이용한 문장 평가 방법, 이를 위한 장치 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 |
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| KR20030060521A (ko) | 2002-01-09 | 2003-07-16 | 콤텔시스템(주) | 고객데이터 분석 시스템 |
| KR20160075971A (ko) | 2014-12-19 | 2016-06-30 | 케이웨어 (주) | 공공민원 데이터 서비스를 위한 빅 데이터 관리시스템 |
| KR101548990B1 (ko) | 2014-12-26 | 2015-09-02 | 경북대학교 산학협력단 | 관심지점 카테고리 분류 장치 및 그 방법 |
| KR101752255B1 (ko) | 2016-01-14 | 2017-06-30 | 중앙대학교 산학협력단 | 다중 레이블 패턴 분류를 위한 최적 특징 선별 방법 및 그 장치, 다중 카테고리 문서 분류 장치 |
| KR20180111979A (ko) | 2016-02-11 | 2018-10-11 | 이베이 인크. | 의미론적 카테고리 분류법 |
| KR20180024725A (ko) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | (주)스톤레터 | 하자정보가 저장된 저장 매체 및 하자 관리 시스템 |
-
2019
- 2019-11-22 KR KR1020190151518A patent/KR102343124B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
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