KR102343608B1 - 주택 직거래 서비스 플랫폼 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼은, 플랫폼에 가입한 가입자들 간의 주택 직거래를 지원하기 위한 주택 직거래 서비스 플랫폼에 관한 것으로, 상기 플랫폼에 가입한 매도인 및 매수인의 회원정보를 획득하여 저장하는 회원정보 저장유닛; 상기 플랫폼에 등록된 매물정보를 저장하는 매물정보 저장유닛; 상기 매도인 및 매수인의 회원정보 및 상기 매물정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 매수인, 매도인 및 매물에 대한 신뢰도를 산정하는 신뢰도 산정유닛; 상기 매물에 대한 상기 매도인 및 매수인 간의 계약 체결을 중계하는 계약체결 지원유닛; 및 계약이 완료된 상기 매물에 대한 소유권이전등기절차 및 확정일자신청절차 중 적어도 하나를 지원하는 법정절차 지원유닛;을 포함한다.
Description
본 발명은 주택 직거래 서비스 플랫폼에 관한 것으로, 매물 신뢰도를 담보하고 계약 안심서비스를 제공할 수 있는 주택 직거래 서비스 플랫폼에 관한 것이다.
국가, 기업 및 개인이 보유한 자산 중에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 부동산이며, 부동산에 편중된 자산구조로 인한 부동산의 가격 변동을 전체적인 결제 상황에 큰 영향을 미치게 된다.
그 중에서도 아파트는 국내의 다양한 주택 유형 중 가장 대표적인 주거형태이며, 거래비중도 가장 높기 때문에 아파트는 부동산 시장 상황을 가장 민감하게 반영하는 재화이며, 정부 역시 부동산 가격 안정 및 활성화와 관련된 정책 수립시 핵심적인 고려대상이 되어왔다.
이러한 부동산 매매계약의 경우 매매가가 매우 높기 때문에 일반적으로 공인중개사 및 법무사 등을 통하여 진행되어 왔으며, 매도인 및 매수인 간의 직거래는 활성화되어 있지 않은 상황이다.
이는 주택의 가격이 매우 고가이며, 이로 인하여 매매계약 체결시 매수인이 해당 매물의 신뢰도를 파악하는데 어려움이 있으며, 나아가 거래시 발생할 수 있는 리스크를 부담하고 싶지 않는 심리 때문인 것으로 확인된다.
따라서 별도의 중계수수료 등이 발생함에도 불구하고 매수인 또는 매도인은 공인중개사 및 법무사 등을 통하여 계약을 체결하고 있는 상황이므로 이러한 불안감을 해소할 수 있는 부동산 직거래 서비스 플랫폼의 개발이 필요한 상황이다.
한편, 하기 선행기술문헌은 부동산 매수인/임차인과 플래너 매칭 방법에 대한 내용을 개시하고 있을 뿐 본 발명의 기술적 요지는 개시하고 있지 않다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 다음과 같은 해결과제를 목적으로 한다.
매물 신뢰도를 확인할 수 있고, 계약 안심서비스를 제공함으로써 안전한 주택 직거래가 가능한 주택 직거래 서비스 플랫폼을 제공하는 것이다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다
본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼은, 플랫폼에 가입한 가입자들 간의 주택 직거래를 지원하기 위한 주택 직거래 서비스 플랫폼에 관한 것으로, 상기 플랫폼에 가입한 매도인 및 매수인의 회원정보를 획득하여 저장하는 회원정보 저장유닛; 상기 플랫폼에 등록된 매물정보를 저장하는 매물정보 저장유닛; 상기 매도인 및 매수인의 회원정보 및 상기 매물정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 매수인, 매도인 및 매물에 대한 신뢰도를 산정하는 신뢰도 산정유닛; 상기 매물에 대한 상기 매도인 및 매수인 간의 계약 체결을 중계하는 계약체결 지원유닛; 및 계약이 완료된 상기 매물에 대한 소유권이전등기절차 및 확정일자신청절차 중 적어도 하나를 지원하는 법정절차 지원유닛;을 포함한다.
상기 신뢰도 산정유닛은, 외부 신용정보사 서버로부터 상기 매도인 및 매수인 중 적어도 하나의 신용정보를 획득하는 신용정보 획득부; 외부 금용기관 서버로부터 상기 매도인 및 매수인 중 적어도 하나의 대출정보를 획득하는 대출정보 획득부; 외부 공공기관의 서버로부터 상기 매물에 설정된 담보물권 및 용익물권을 포함하는 권리설정정보를 획득하는 권리설정정보 획득부; 및 상기 플랫폼 상에서의 상기 매도인 및 매수인의 거래이력정보를 획득하는 거래이력정보 획득부;를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 신뢰도 산정유닛은, 상기 신용정보 획득부, 대출정보 획득부, 권리설정정보 획득부 및 거래이력정보 획득부에서 획득한 정보에 기초하여 미리 설정된 제3 알고리즘을 통하여 상기 매물의 계약에 대한 신뢰점수를 생성하는 신뢰점수 생성부;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기 주택 직거래 서비스 모듈은, 상기 신용정보 획득부, 대출정보 획득부, 권리설정정보 획득부 및 거래이력정보 획득부로부터 전달받은 리스크 검증 데이터 및 상기 리스크 검증 데이터와 대응되는 거래결과정보를 저장하는 제3 저장유닛;을 더 포함하고, 상기 제3 알고리즘은 상기 제3 저장유닛에 저장된 빅데이터에 기초하여 기계학습을 통하여 생성되는 것이 바람직하다.
상기 제3 저장유닛에 저장된 상기 리스크 검증 데이터는 입력인자로 정의되고, 상기 리스크 검증 데이터와 대응되는 거래결과정보는 출력인자로 정의되되, 상기 제3 알고리즘은 기계학습을 통하여 상기 입력인자와 상기 출력인자 사이의 상관관계를 도출하는 것이 바람직하다.
상기 주택 직거래 서비스 모듈은, 상기 매물의 실물 확인은 위하여 상기 매도인 및 매수인 간의 대면미팅을 주선하는 대면미팅 주선유닛;을 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기 계약체결 유닛은, 상기 매물의 매매정보에 기초하여 계약서를 자동으로 생성하는 계약서 생성부; 상기 매수인에게 외부 금융기관의 에스크로 계좌로 상기 계약서 상에 기재된 매매대금의 입금을 안내하는 에스크로계좌 안내부; 및 상기 매수인에게 상기 매물에 대한 부동산 권리보험 가입을 안내하는 보험가입부;를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 매수인의 에스크로 계좌로의 매매대금의 입금이 완료되고, 상기 매수인의 부동산 권리보험 가입이 완료되고, 상기 법정절차 지원유닛에 의하여 상기 매물에 대한 소유권이전등기절차 및 확정일자신청절차가 완료되면, 상기 에스크로 계좌에 입금된 매매대금을 상기 매도인의 계좌로 이체하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼은 매도인 및 매수인의 신분확인 및 매물의 리스크 분석을 통하여 매물의 신뢰도를 산정함으로써 안전한 주택 거래를 담보할 수 있는 효과가 있다.
아울러 보험사와의 연계를 통한 전액거래보험 가입을 안내하고, 금융기관과의 연계를 통한 에스크로 계좌를 통한 매매대금의 입금 및 출금을 수행하도록 함으로써 계약시 발생할 수 있는 리스크를 최소화할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼과 연계될 수 있는 라이프스타일을 고려한 맞춤형 주택매칭 서비스 플랫폼의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 라이프스타일 결정모듈의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 도 2의 가입자 성향정보 획득유닛의 제1 구현예의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 도 2의 가입자 성향정보 획득유닛의 제2 구현예의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 5는 도 2의 가입자 성향정보 획득유닛의 제3 구현예의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은 도 1의 주택추천모듈의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼 및 도 1의 주택매칭 서비스 플랫폼이 연계된 실시예를 도시한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 9는 도 8의 신뢰도 산정유닛의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 10은 도 8의 계약체결 지원유닛의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 라이프스타일 결정모듈의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 도 2의 가입자 성향정보 획득유닛의 제1 구현예의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 도 2의 가입자 성향정보 획득유닛의 제2 구현예의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 5는 도 2의 가입자 성향정보 획득유닛의 제3 구현예의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은 도 1의 주택추천모듈의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼 및 도 1의 주택매칭 서비스 플랫폼이 연계된 실시예를 도시한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 9는 도 8의 신뢰도 산정유닛의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 10은 도 8의 계약체결 지원유닛의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼을 설명하기에 앞서 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼과 연계될 수 있는 라이프스타일을 고려한 맞춤형 주택매칭 서비스 플랫폼에 대하여 설명하도록 한다.
라이프스타일을 고려한 맞춤형 주택매칭 서비스 플랫폼은 도 1에 도시된 바와 같이 회원정보 저장모듈(100), 라이프스타일 결정모듈(200), 주택유형 결정모듈(300) 및 주택추천모듈(400)을 포함하도록 구성된다.
회원정보 저장모듈(100)은 플랫폼에 가입한 가입자의 회원정보를 저장하는 기능을 수행하며, 회원정보로는 가입자의 성별, 학력, 연령, 직업, 거주지, 총소득, 가구원수 및 가구원구성 등의 인구통계학적인 특성일 수 있다.
라이프스타일 결정모듈(200)은 가입자의 라이프스타일을 미리 설정된 복수 개의 라이프스타일 유형 중 어느 하나의 라이프스타일 유형으로 분류하는 기능을 수행하며, 구체적으로 도 2에 도시된 바와 같이 가입자 성향정보 획득유닛(210), 라이프스타일 유형 산출유닛(220), 라이프스타일 유형 출력유닛(230) 및 제1 저장유닛(240)을 포함하도록 구성된다.
가입자 성향정보 획득유닛(210)은 가입자의 활동내역 및 설문응답내용 중 적어도 하나에 기초하여 가입자의 성향정보를 획득하는 기능을 수행하며, 가입자의 성향정보를 획득하기 위한 여러가지 구현예를 고려해 볼 수 있다.
첫번째로는 가입자에게 설문지를 제공한 후 가입자의 응답내용에 기초하여 사용자의 성향정보를 획득하는 방법을 고려해 볼 수 있으며, 이 경우 가입자 성향정보 획득유닛(210)은 도 3에 도시된 바와 같이 설문요청부(211), 답변획득부(212) 및 성향분석부(213)를 포함하도록 구성될 수 있다.
설문요청부(211)는 가입자에게 복수 개의 문항을 제공하는 기능을 수행하고, 답변획득부(212)는 가입자로부터 복수 개의 상기 문항에 대한 답변을 획득하는 기능을 수행하며, 성향분석부(213)는 가입자의 답변에 기초하여 가입자의 성향을 분석하는 기능을 수행한다.
특히 성향분석부(213)는 가입자의 설문응답에 기초하여 가입자의 일상의 행동(Activities), 주변의 사물에 대한 관심(Interests) 및 사회적/개인적 여러 문제에 대한 의견(Opinion)이라는 세가지의 차원에서 분석 및 파악하여 가입자의 성향을 분석한다.
두번째로는 가입자의 신용카드 등의 사용내역에 기초하여 사용자의 성향정보를 획득하는 방법을 고려해 볼 수 있으며, 이 경우 가입자 성향정보 획득유닛(210)은 도 4에 도시된 바와 같이 카드사용내역 획득부(214) 및 성향분석부(214)를 포함하도록 구성된다.
카드사용내역 획득부(214)는 외부의 카드사 서버로부터 가입자의 카드 사용내역을 전달받는 기능을 수행하며, 성향분석부(214)는 카드사용내역 획득부(214)로부터 전달받은 가입자의 카드사용내역에 기초하여 가입자의 성향을 분석하는 기능을 수행한다.
세번째로는 가입자의 온라인 상의 활동내역 등에 기초하여 사용자의 성향정보를 획득하는 방법을 고려해 볼 수 있으며, 이 경우 가입자 성향정보 획득유닛(210)은 도 5에 도시된 바와 같이 활동내역 수집부(216) 및 성향분석부(217)를 포함하도록 구성된다.
활동내역 수집부(216)는 소셜 네트워크 서비스 플랫폼 및 웹페이지 상에서 가입자의 활동내역, 즉 가입자의 게시글, 댓글, 추천상황 등을 수집하는 기능을 수행하고, 성향분석부(217)는 활동내역 수집부(216)로부터 전달받은 가입자의 활동내역에 기초하여 가입자의 성향을 분석하는 기능을 수행한다.
상술한 세가지 가입자 성향정보 획득방법은 각각 별도로 수행될 수 있으나, 세가지 가입자 성향정보를 동시에 수행함으로써 가입자의 성향을 분석하는 것도 가능하며, 이외에도 가입자가 소지하고 있는 스마트폰 등의 스마트 단말기로부터 가입자의 이동동선 등의 정보를 획득한 후 이에 기초하여 가입자의 성향을 분석하는 것도 가능할 것이다.
라이프스타일 유형 산출유닛(220)은 가입자 성향정보 획득유닛(210)이 획득한 가입자의 성향정보에 기초하여 미리 설정된 제1 알고리즘을 통하여 가입자의 라이프스타일 유형을 산출하는 기능을 수행한다.
라이프스타일 유형으로는 행복추구형, 자기계발형, 개성추구형, 보수적 가족중심형, 성공지향형, 편리추구형, 사회형, 관계중시형 등을 들 수 있으며, 제1 알고리즘에 기초하여 확인된 가입자 성향정보를 상기 라이프스타일 유형 중 어느 하나와 매칭될 수 있다.
라이프스타일 유형 출력유닛(230)은 라이프스타일 유형 산출유닛(220)에서 산출한 가입자의 라이프스타일 유형을 주택추천모듈(300)로 출력하는 기능을 수행한다.
한편, 제1 알고리즘은 플랫폼 관리자의 경험이나 또는 미리 결정된 수식으로 산출될 수도 있으나, 기계학습(Machine Learning)에 의하여 생성될 수도 있다.
이를 위하여 라이프스타일 결정모듈(200)은 제1 저장유닛(240)을 더 포함할 수 있으며, 이러한 제1 저장유닛(240)에는 가입자 성향정보 획득유닛이 획득한 가입자의 성향정보와, 상기 라이프스타일 유형 산출유닛이 산출한 상기 가입자 성향정보와 대응되는 라이프스타일을 저장될 수 있다.
제1 저장유닛(240)에 내에 저장된 데이터의 누적에 의하여 빅데이터(Big Data)가 형성되며, 이러한 빅데이터를 학습을 위한 데이터로 활용하여 기계학습, 바람직하게는 딥러닝(Deep Learning)을 통하여 제1 알고리즘을 생성할 수 있다.
구체적으로 제1 저장유닛(240)에 저장된 가입자의 성향정보는 입력인자로 정의하고, 가입자의 성향정보와 대응되는 라이프스타일은 출력인자로 정의할 경우, 상기 제1 알고리즘은 딥러닝을 통하여 입력인자 및 출력인자의 학습에 의하여 입력인자 및 출력인자 간의 상관관계에 기초하여 생성되는 것이 바람직하다.
주택유형 결정모듈(300)은 이미 구축된 주택들에 대하여 플랫폼에 저장된 복수 개의 주택구조 및 주변환경 중 적어도 하나를 고려하여 각 주택을 미리 설정된 주택유형으로 분류하는 기능을 수행한다.
이러한 주택유형은 자녀관련, 상권위치, 아파트 외관, 아파트 기능, 커뮤니티, 실내구조, 인테리어, 실내기능, 사생활보호 및 수납공간 등의 주거선호 특성요인을 고려하여 분류되는 것이 바람직하다.
주택추천모듈(400)은 가입자의 회원정보, 가입자의 라이프스타일 및 주택유형 중 적어도 하나에 기초하여 가입자의 맞춤형 주택을 추천하는 기능을 수행하며, 도 6에 도시된 바와 같이 입력유닛(410), 주택선정유닛(420) 및 리포트 생성유닛(430)을 포함하도록 구성될 수 있다.
입력유닛(410)은 회원정보 저장모듈(100)에 저장된 가입자의 회원정보, 즉 가입자의 인구통계학적 특성 및 라이프스타일 결정모듈(200)이 출력하는 가입자의 라이프스타일 유형을 전달받는 기능을 수행한다.
주택선정유닛(420)은 가입자의 인구통계학적 특정 및 라이프스타일 유형에 기초하여 미리 설정된 제2 알고리즘을 이용하여 가입자의 맞춤형 주택을 선정하는 기능을 수행한다.
여기에서 제2 알고리즘은 플랫폼 관리자의 경험이나 또는 미리 결정된 수식으로 산출될 수도 있으나, 기계학습(Machine Learning)에 의하여 생성될 수도 있는데, 이에 대한 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
리포트 생성유닛(430)은 가입자의 맞춤형 주택의 추천 리포트를 생성하는 기능을 수행하는데, 추천 리포트는 가입자의 라이프스타일 정보, 맞춤형 주택의 지역정보 및 맞춤형 주택의 특징정보를 도시화한 다양한 시각화 정보 등을 포함하는 것이 바람직하다.
아울러, 복수 개의 맞춤형 주택을 우선순위에 따라 제안함으로써 가입자의 주택 선택기회를 부여하도록 구성될 수도 있다.
한편, 상술한 바와 같이 제2 알고리즘은 기계학습에 의하여 생성될 수 있는데, 이를 위하여 주택추천모듈(400) 은 제2 저장유닛(440)을 더 포함할 수 있으며, 이러한 제2 저장유닛(440)에는 입력유닛(410)이 획득한 가입자의 인구통계학적 특성 및 라이프스타일 유형과, 상기 라이프스타일 유형 산출유닛이 산출한 상기 가입자 성향정보와 대응되는 라이프스타일을 저장될 수 있다.
제2 저장유닛(440)에 내에 저장된 데이터의 누적에 의하여 빅데이터(Big Data)가 형성되며, 이러한 빅데이터를 학습을 위한 데이터로 활용하여 기계학습, 바람직하게는 딥러닝(Deep Learning)을 통하여 제2 알고리즘을 생성할 수 있다.
구체적으로 제2 저장유닛(440)에 저장된 가입자의 인구통계학적 정보 및 라이프스타일 유형은 입력인자로 정의하고, 리포트 생성유닛(430)이 생성한 추천 리포트에서 추천하는 주택 중 사용자의 선택 또는 클릭한 주택을 출력인자로 정의할 경우, 상기 제2 알고리즘은 딥러닝을 통하여 입력인자 및 출력인자의 학습에 의하여 입력인자 및 출력인자 간의 상관관계에 기초하여 생성되는 것이 바람직하다.
아울러, 주택추천모듈(400)은 가입자의 인구통계학적 특성 및 라이프스타일 뿐만 아니라 가입자의 주요 방문장소 정보를 함께 고려하여 가입자의 맞춤형 주택을 추천하는 것도 가능하다.
여기에서 주요 방문장소 정보란 가입자가 주기적으로 방문하는 장소이거나 또는 주기적이지는 않지만 자주 방문하는 장소에 대한 정보이며, 가입자의 주요 방문장소의 용이한 접근성을 함께 고려하여 가입자에게 맞춤형 주택을 추천할 수 있다.
이러한 가입자의 주요 방문장소 정보는 가입자가 플랫폼 상에 직접 입력하는 것도 가능하지만, 가입자가 소지하는 휴대용 단말기를 통하여 획득된 정보에 기초하여 자동으로 생성할 수도 있다.
이를 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프스타일을 고려한 맞춤형 주택매칭 서비스 플랫폼은 주요 방문장소 정보 생성모듈을 더 포함할 수 있다.
이러한 주요 방문장소 정보 생성모듈은 먼저 가입자의 휴대용 단말기로부터 가입자의 이동경로이력을 획득하고, 획득한 가입자의 이동경로이력에 기초하여 가입자의 방문빈도가 높은 복수 개의 장소를 파악한다.
이후, 파악된 복수 개의 장소가 대체 가능한 장소인지 여부를 판단하는데, 예를 들어 마트, 어학원, 헬스클럽 등은 대체 가능한 장소로 분류하고, 직장, 잦은 출장이 필요한 주거래처, 주기적으로 방문해야 하는 병원 등의 경우는 대체 불가능한 장소로 분류하며, 이러한 분류는 자동으로 수행될 수 있으나, 필요에 따라 가입자에게 분류를 요청하는 것도 가능할 것이다.
다음으로, 대체 불가능한 장소의 위치 및 가입자가 해당 장소로 이동시 주로 이용하는 교통수단을 포함하는 주요 방문장소 정보를 생성하고, 생성된 주요 방문장소 정보는 주택추천모듈(400)에서 가입자의 맞춤형 주택을 추천시 반영될 수 있게 된다.
이러한 주요 방문장소 정보 또한 제2 저장유닛(440)에 저장될 수 있으며, 상술한 제2 알고리즘의 생성시 가입자의 인구통계학적 정보 및 라이프스타일 유형 뿐만 아니라 주요 방문장소 정보 또한 입력인자로 함께 정의하여야 할 것이다.
한편, 리포트 생성유닛(430)에서 생성하는 추천 리포트에는 해당 추천 주택에서 대체 불가능한 장소와의 거리, 교통수단별 이동시간, 대중교통 사용가이드 등이 함께 출력되는 것이 바람직하다.
나아가 추천 리포트 상에는 가입자가 대체 가능한 장소로 분류한 장소와 유사한 장소이며, 추천된 주택에서 접근이 용이한 장소 정보를 함께 출력되는 것이 바람직하다.
이하에서는 도 7 내지 도 10을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼에 대하여 설명하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼(500)은, 도 7에 도시된 바와 회원정보 저장모듈(100), 라이프스타일 결정모듈(200), 주택유형 결정모듈(300) 및 주택추천모듈(400)을 구비하는 주택매칭 서비스 플랫폼과 연계되어 구성될 수 있으나, 단독으로 구성되는 것도 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주택 직거래 서비스 플랫폼(500)은 플랫폼에 가입한 가입자들 간의 주택 직거래를 지원하는 기능을 수행하며, 도 8에 도시된 바와 같이 회원정보 저장유닛(510), 매물정보 저장유닛(520), 신뢰도 산정유닛(530), 계약체결 지원유닛(540), 법정절차 지원유닛(550), 제3 저장유닛(560) 및 대면미팅 주선유닛(570)을 포함하도록 구성된다.
회원정보 저장유닛(510)은 플랫폼에 가입한 매도인 및 매수인의 회원정보를 획득하여 저장하는 기능을 수행하며, 매물정보 저장유닛(520)은 플랫폼에 등록된 매물정보를 저장하는 기능을 수행한다.
신뢰도 산정유닛(530)은 매도인 또는 매수인의 신뢰도 및 매물의 신뢰도를 검증함으로써 고액의 주택의 직접 거래시 발생될 수 있는 리스크를 최소화하기 위한 구성으로, 회원정보 저장유닛(510)에 저장된 매도인 및 매수인의 회원정보 및 매물정보 저장유닛(520)에 저장된 매물정보에 기초하여 매수인, 매도인 및 매물에 대한 신뢰도를 산정하는 기능을 수행한다.
상기 기능의 수행을 위하여 신뢰도 산정유닛(530)은 도 9에 도시된 바와 같이 신용정보 획득부(531), 대출정보 획득부(532), 권리설정정보 획득부(533), 거래이력정보 획득부(534) 및 신뢰점수 생성부(535)를 포함하도록 구성될 수 있다.
신용정보 획득부(531)는 외부 신용정보사 서버로부터 매도인 및 매수인 중 적어도 하나의 신용정보를 획득하는 기능을 수행하는 구성이고, 대출정보 획득부(532)는 외부 금융기관 서버로부터 매도인 및 매수인 중 적어도 하나의 대출정보를 획득하는 기능을 수행하는 구성이다.
권리설정정보 획득부(533)는 외부 공공기관의 서버로부터 매물에 설정된 담보물권 및 용익물권을 포함하는 권리설정정보를 획득하는 기능을 수행하는 구성이고, 거래이력정보 획득부(534)는 플랫폼 상에서의 매도인 및 매수인의 거래이력정보를 획득하는 기능을 수행하는 구성이다.
신뢰점수 생성부(535)는 신용정보 획득부(531), 대출정보 획득부(532), 권리설정정보 획득부(533) 및 거래이력정보 획득부(534)에서 획득한 정보에 기초하여 미리 설정된 제3 알고리즘을 통하여 매물의 계약에 대한 신뢰점수를 생성하는 기능을 수행한다.
즉, 매도인 또는 매수인의 신용점수가 낮거나 기존 대출이 많은 경우 신뢰점수를 낮게 측정할 수 있으며, 나아가 신뢰점수에 매물의 권리설정정보 또한 함께 반영될 수 있으며, 나아가 매도인 또는 매수인의 플랫폼 상에서의 계약과정에서의 빈번한 번복이나 불성실한 대응이 확인되는 경우 신뢰점수가 하향 조절되도록 구성될 수 있다.
한편 제3 알고리즘은 플랫폼 관리자의 경험이나 또는 미리 결정된 수식으로 산출될 수도 있으나, 기계학습(Machine Learning)에 의하여 생성될 수도 있다.
이를 위하여 주택 직거래 서비스 모듈(500)은 제3 저장유닛(560)을 더 포함할 수 있으며, 이러한 제3 저장유닛(560)에는 신용정보 획득부(531), 대출정보 획득부(532), 권리설정정보 획득부(533) 및 거래이력정보 획득부(534)로부터 전달받은 리스크 검증 데이터 및 상기 리스크 검증 데이터와 대응되는 거래결과정보가 저장될 수 있다.
제3 저장유닛(560)에 내에 저장된 데이터의 누적에 의하여 빅데이터(Big Data)가 형성되며, 이러한 빅데이터를 학습을 위한 데이터로 활용하여 기계학습, 바람직하게는 딥러닝(Deep Learning)을 통하여 제3 알고리즘을 생성할 수 있다.
구체적으로 제3 저장유닛(560)에 저장된 리스크 검증 데이터는 입력인자로 정의하고, 상기 리스크 검증 데이터와 대응되는 거래결과정보를 출력인자로 정의할 경우, 상기 제3 알고리즘은 딥러닝을 통하여 입력인자 및 출력인자의 학습에 의하여 입력인자 및 출력인자 간의 상관관계에 기초하여 생성되는 것이 바람직하다.
즉 상술한 주택 직거래 서비스 모듈(500)은 신뢰도 산정유닛(530)에 의하여 매도/매수인의 신분확인 및 매물에 대한 리스크를 사전에 확인함으로써 매물에 대한 신뢰도를 담보할 수 있게 된다.
계약체결 지원유닛(540)은 매물에 대한 매도인 및 매수인 간의 계약 체결을 중계하는 기능을 수행하는 구성이고, 법정절차 지원유닛(550)은 계약이 완료된 매물에 대한 소유권이전등기절차 및 확정일자신청절차 등을 지원하는 기능을 수행하는 구성이다.
특히 계약체결 지원유닛(540)은 도 10에 도시된 바와 같이 계약서 생성부(541), 에스크로계좌 안내부(542) 및 보험가입부(543)를 포함하도록 구성된다.
계약서 생성부(541)는 매물의 매매정보에 기초하여 계약서를 자동으로 생성하는 기능을 수행하는 구성이고, 에스크로계좌 안내부(542)는 매수인에게 외부 금융기관의 에스크로 계좌로 계약서 상에 기재된 매매대금의 입금을 안내하는 기능을 수행한다.
특히 매수인의 에스크로 계좌로의 매매대금의 입금이 완료되고, 상기 매수인의 부동산 권리보험 가입이 완료되고, 상기 법정절차 지원유닛(550)에 의하여 상기 매물에 대한 소유권이전등기절차 및 확정일자신청절차가 완료되면, 상기 에스크로 계좌에 입금된 매매대금을 상기 매도인의 계좌로 이체하도록 구성될 수 있다.
보험가입부(543)는 매수인에게 계약을 체결한 매물에 대한 부동산 권리보험 가입을 안내하는 기능을 수행하며, 상기의 계약체결 지원유닛(540)의 각 구성들에 의하여 계약시 불미스러운 상황의 발생을 방지할 수 있게 된다.
아울러 주택 직거래 서비스 모듈은 상기 매물의 실물 확인은 위하여 상기 매도인 및 매수인 간의 대면미팅을 주선하는 대면미팅 주선유닛(570)을 더 포함할 수 있다.
대면미팅 주선유닛(570)은 매수인 및 매도인 간의 채팅기능, 연락처 교환기능 및 화상회의기능 등을 제공할 수 있으며, 매수인 및 매도인 간의 협의를 통하여 미팅일정을 수립하여 매수인으로 하여금 매물의 실물을 확인할 수 있도록 할 수 있다.
한편, 대면미팅 주선유닛(570)에 의하여 결정된 미팅일정에서 당사자 중 1인이 예고없이 참여하지 않을 경우, 이러한 불참여이력은 해당 당사자의 신뢰도 산정에 반영될 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
나아가 주택 직거래 서비스 모듈(500)은 가입자의 주택 구매시 필요한 자금의 조달을 지원하기 위한 대출 연계유닛(580)을 더 포함할 수 있다.
이러한 대출 연계유닛(580)은 본 플랫폼과 연계된 다수의 금융기관의 대출업무 담당자에게 매수인의 신용정보, 대출정보 및 거래될 주택의 정보를 제공하면, 대출업무 담당자는 제공된 정보를 검토한 후 매수인에게 맞춤형 대출상품 및 대출조건을 제안할 수 있다.
복수의 금융기관의 대출업무 담당자의 제안내용은 매수인의 PC 또는 스마트폰 등의 단말기 디스플레이에 출력되며, 제안내용으로는 제안한 금융기관정보, 대출의 종류(신용/담보), 대출한도, 대출금리, 상환기간, 중도상환수수료, 월별 납입금액 등의 정보를 포함한다.
매수인이 복수 개의 제안내용 중 어느 하나를 선택할 경우, 해당 대출업무 담당자에게 상담요청을 할 수 있는 아이콘이 출력되며, 매수인이 해당 아이콘을 출력할 경우 대출 담당자와 연락될 수 있으며, 이를 통하여 매수인의 주택자금 확보의 편의성을 담보할 수 있게 된다.
아울러, 대출업무 담당자와 본 플랫폼 간의 계약에 의하여, 매수인이 상기 아이콘의 클릭에 의하여 대출업무 담당자는 플랫폼 측에 연계 수수료를 지급하고, 나아가 대출이 실행된 경우 또한 별도 수수료를 지급하도록 구성됨으로써 본 플랫폼과 계약을 체결한 대출업무 담당자의 영업실적 향상을 도모할 수 있음과 동시에 플랫폼의 수익모델을 확대할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것이 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
500: 주택 직거래 서비스 모듈
510: 회원정보 저장유닛
520: 매물정보 저장유닛
530: 신뢰도 산정유닛
540: 계약체결 지원유닛
550: 법정절차 지원유닛
560: 제3 저장유닛
570: 대면미팅 주선유닛
580: 대출 연계유닛
510: 회원정보 저장유닛
520: 매물정보 저장유닛
530: 신뢰도 산정유닛
540: 계약체결 지원유닛
550: 법정절차 지원유닛
560: 제3 저장유닛
570: 대면미팅 주선유닛
580: 대출 연계유닛
Claims (8)
- 라이프스타일 결정모듈, 주택유형 결정모듈 및 주택추천모듈을 구비하는 주택매칭 서비스 플랫폼과 연계되어 구성되되, 플랫폼에 가입한 가입자들 간의 주택 직거래를 지원하기 위한 주택 직거래 서비스 플랫폼에 있어서,
상기 라이프스타일 결정모듈은 상기 주택매칭 서비스 플랫폼에 가입한 매수인의 라이프스타일을 미리 설정된 복수 개의 라이프스타일 유형 중 어느 하나의 라이프스타일 유형으로 분류하고,
상기 주택유형 결정모듈은 상기 주택매칭 서비스 플랫폼에 저장된 복수 개의 주택구조 및 주변환경 중 적어도 하나를 고려하여 각 주택을 미리 설정된 주택유형으로 분류하고,
상기 주택추천모듈은 상기 매수인의 회원정보, 상기 매수인의 라이프스타일 및 상기 주택유형 중 적어도 하나에 기초하여 상기 매수인의 맞춤형 주택을 추천하고,
상기 주택 직거래 서비스 플랫폼은,
상기 주택추천모듈이 추천한 맞춤형 주택의 매도인 및 매수인의 회원정보 및 매물정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 매수인, 매도인 및 매물에 대한 신뢰도를 산정하는 신뢰도 산정유닛;
상기 매물에 대한 상기 매도인 및 매수인 간의 계약 체결을 중계하는 계약체결 지원유닛; 및
계약이 완료된 상기 매물에 대한 소유권이전등기절차 및 확정일자신청절차 중 적어도 하나를 지원하는 법정절차 지원유닛;
을 포함하고,
상기 라이프스타일 결정모듈은, 상기 매수인의 활동내역 및 설문응답내용 중 적어도 하나에 기초하여 상기 매수인의 성향정보를 획득하는 가입자 성향정보 획득유닛과, 상기 매수인의 성향정보 기초하여 미리 설정된 제1 알고리즘을 통하여 상기 매수인의 라이프스타일 유형을 산출하는 라이프스타일 유형 산출유닛과, 상기 라이프스타일 유형 산출유닛에서 산출한 상기 매수인의 라이프스타일 유형을 상기 주택추천모듈로 출력하는 라이프스타일 유형 출력유닛을 포함하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
- 청구항 1에 있어서, 상기 신뢰도 산정유닛은,
외부 신용정보사 서버로부터 상기 매도인 및 매수인 중 적어도 하나의 신용정보를 획득하는 신용정보 획득부;
외부 금용기관 서버로부터 상기 매도인 및 매수인 중 적어도 하나의 대출정보를 획득하는 대출정보 획득부;
외부 공공기관의 서버로부터 상기 매물에 설정된 담보물권 및 용익물권을 포함하는 권리설정정보를 획득하는 권리설정정보 획득부; 및
상기 플랫폼 상에서의 상기 매도인 및 매수인의 거래이력정보를 획득하는 거래이력정보 획득부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
- 청구항 2에 있어서, 상기 신뢰도 산정유닛은,
상기 신용정보 획득부, 대출정보 획득부, 권리설정정보 획득부 및 거래이력정보 획득부에서 획득한 정보에 기초하여 미리 설정된 제3 알고리즘을 통하여 상기 매물의 계약에 대한 신뢰점수를 생성하는 신뢰점수 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
- 청구항 3에 있어서,
상기 주택 직거래 서비스 모듈은, 상기 신용정보 획득부, 대출정보 획득부, 권리설정정보 획득부 및 거래이력정보 획득부로부터 전달받은 리스크 검증 데이터 및 상기 리스크 검증 데이터와 대응되는 거래결과정보를 저장하는 제3 저장유닛;을 더 포함하고,
상기 제3 알고리즘은 상기 제3 저장유닛에 저장된 빅데이터에 기초하여 기계학습을 통하여 생성되는 것을 특징으로 하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
- 청구항 4에 있어서,
상기 제3 저장유닛에 저장된 상기 리스크 검증 데이터는 입력인자로 정의되고, 상기 리스크 검증 데이터와 대응되는 거래결과정보는 출력인자로 정의되되,
상기 제3 알고리즘은 기계학습을 통하여 상기 입력인자와 상기 출력인자 사이의 상관관계를 도출하는 것을 특징으로 하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
- 청구항 1에 있어서,
상기 주택 직거래 서비스 모듈은, 상기 매물의 실물 확인은 위하여 상기 매도인 및 매수인 간의 대면미팅을 주선하는 대면미팅 주선유닛;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
- 청구항 1에 있어서, 상기 계약체결 지원유닛은,
상기 매물의 매매정보에 기초하여 계약서를 자동으로 생성하는 계약서 생성부;
상기 매수인에게 외부 금융기관의 에스크로 계좌로 상기 계약서 상에 기재된 매매대금의 입금을 안내하는 에스크로계좌 안내부; 및
상기 매수인에게 상기 매물에 대한 부동산 권리보험 가입을 안내하는 보험가입부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
- 청구항 7에 있어서,
상기 매수인의 에스크로 계좌로의 매매대금의 입금이 완료되고, 상기 매수인의 부동산 권리보험 가입이 완료되고, 상기 법정절차 지원유닛에 의하여 상기 매물에 대한 소유권이전등기절차 및 확정일자신청절차가 완료되면, 상기 에스크로 계좌에 입금된 매매대금을 상기 매도인의 계좌로 이체하는 것을 특징으로 하는 주택 직거래 서비스 플랫폼.
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