KR102349288B1 - 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자가 중요하게 생각하는 요소들을 입력받아 지역 데이터를 이용하여 거주 지역을 추천해주는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 지역 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들이는 지역 데이터 파악부, 사용자로부터 거주지역 선택을 위한 항목별로 중요도 조사 답변을 수신하는 중요도 조사부, 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거하여 상기 지역 데이터 파악부에서 파악된 지역 데이터의 각 항목에 가중치를 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는 점수 산출부 및 상기 점수 산출부에서 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 제공하는 추천 리스트 제공부;를 포함하는, 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템에 의해, 사용자 조건에 맞는 맞춤형 거주지역 추천을 해줌으로써 원격지의 주거지를 결정해야 할 경우에 사용자가 원하는 조건에 만족도가 높은 거주 지역이 어디인지 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공할 수 있는 효과가 도출된다.

Description

지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법{System and Method for Providing Residential area recommending service}
본 발명은 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 사용자가 중요하게 생각하는 요소들을 입력받아 지역 데이터를 이용하여 거주 지역을 추천해주는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 부동산 정보를 제공하는 온라인 서비스가 다양하게 존재하므로, 사용자는 부동산 정보 사이트에 접속하여 전국의 부동산 정보를 검색할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 부동산 정보 사이트에서 자신이 원하는 지역(예를 들면, 서울, 강남구, 역삼동)을 선택하고, 선택된 구 또는 동에 존재하는 부동산 정보를 확인할 수 있다.
그 다음에 사용자는 자신이 원하는 부동산 종류(예를 들면, 아파트, 오피스텔, 주택), 거래 종류(예를 들면, 매매, 전세, 월세) 등을 선택하여 조건에 맞는 부동산 정보를 필터링한다. 사용자는 필터링된 부동산 정보 중에서 A 아파트의 정보를 확인하기 위해 A 아파트를 선택하고, A 아파트에 관련된 기본 정보(현관구조, 방향, 방수/욕실 수, 준공 년 월, 주변 학교, 주변 상가, 지하철 등)가 있으면, 해당 정보를 확인할 수 있다.
또한 사용자는 필터링된 부동산 정보 중에서 B 아파트의 정보가 궁금한 경우, 다시 B 아파트를 선택해서 B 아파트에 관련된 기본 정보를 확인한다. 이렇게 확인한 결과, A 아파트와 B 아파트가 자신이 원하는 아파트가 아닌 경우, 사용자는 다른 지역의 부동산 검색을 반복한다.
이와 같이, 지금까지의 부동산 정보 사이트는 사용자에 의해 선택된 지역, 부동산 종류, 거래 종류에 의해 필터링된 부동산 목록을 제공하지만, 사용자는 지역, 부동산 종류, 거래 종류 이외에도 다양한 조건에 따라 주거지를 선택한다. 그러나, 지금까지의 부동산 정보 사이트는 사용자마다의 다양한 요구 조건과 사용자의 생활 패턴을 반영하지 못하기 때문에 사용자가 원하는 부동산 정보를 제공하지 못한다. 결과적으로 사용자는 자신이 원하는 주거지를 찾지 못해 검색을 반복해야 하는 문제가 있다.
한편, 부동산 관련 온라인 플랫폼이 많음에도 불구하고 지역에 대한 정보를 제공해주는 부동산 관련 서비스는 찾아볼 수 없었다. 따라서 2030 1인 가구의 대부분이 주 목적지에 접근성이 좋으면서 살기 좋은 지역이 어디인지, 주변 지역에 대한 실질적인 정보가 부족한 채 기존 부동산 온라인 플랫폼 내에 나와 있는 매물 중심으로 지역에 대한 정보를 일일이 비교해가며 알아볼 수밖에 없는 프로세스의 불편함이 존재한다.
또한 인터넷 지역 카페나, 밴드와 같은 웹 커뮤니티 중심으로 원거리 지역에 대한 거주 조건을 조사하는 방법은 주관적인 정보들이라는 한계가 있고, 정보의 신뢰도가 낮다는 단점이 있다.
KR 1020130019629 A KR 101564700 B1
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 도출된 것으로, 진학이나 취업 등에 의해 기존 거주지로부터 원거리의 거주지로 옮길 경우에 지역 데이터 기반으로 객관적인 데이터에 근거하여 사용자 조건에 맞는 맞춤형 거주지역 추천을 해줌으로써 원격지의 주거지를 결정해야 할 경우에 사용자가 원하는 조건에 대해 만족도가 높은 거주 지역이 어디인지 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 지역을 직접 살아보지 않고는 알기 어려운 치안, 편의시설 여부 등과 지역 시세, 교통정보를 객관적인 데이터에 근거하여 분석하고, 기초구역 단위로 분석된 자료에 근거하여 사용자가 중요시 여기는 조건에 맞는 거주 지역을 추천해줌으로써 고객이 방을 구하는데 걸리는 소요 시간이나 노력을 대폭 감소시킬 수 있는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.
또한, 동시에 추천 거주 지역의 신뢰 높은 부동산 중개업자 리스트와 각 부동산 중개업자의 정보를 제공해 소비자의 합리적인 거래를 증진하고자 한다.
상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다.
즉 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템은 지역 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들이는 지역 데이터 파악부, 사용자로부터 거주지역 선택을 위한 항목별로 중요도 조사 답변을 수신하는 중요도 조사부, 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거하여 상기 지역 데이터 파악부에서 파악된 지역 데이터의 각 항목에 가중치를 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는 점수 산출부 및 상기 점수 산출부에서 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 제공하는 추천 리스트 제공부를 포함한다.
한편, 일 실시예에 따른 거주지역 추천 서비스 제공 시스템에서 수행되는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법은, 지역데이터 파악부가 지역 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들이는 단계, 중요도 조사부가 사용자로부터 거주지역 선택을 위한 항목별로 중요도 조사 답변을 수신하는 단계, 점수 산출부가 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거하여 상기 지역 데이터 파악부에서 파악된 지역 데이터의 각 항목에 가중치를 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는 단계 및 추천 리스트 제공부가 상기 점수 산출부에서 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면 진학이나 취업 등에 의해 기존 거주지로부터 원거리의 거주지로 옮길 경우에 지역 데이터 기반으로 객관적인 데이터에 근거하여 거주 지역을 추천해줌으로써 사용자 조건에 맞는 맞춤형 거주지역을 추천해줄 수 있고, 원격지의 주거지를 결정해야 할 경우에 사용자가 원하는 조건에 만족도가 높은 거주 지역이 어디인지 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 효과가 도출된다.
또한, 지역을 직접 살아보지 않고는 알기 어려운 치안, 편의시설 여부 등과 지역 시세, 교통정보를 객관적인 데이터에 근거하여 분석하고, 기초구역 단위로 분석된 자료에 근거하여 사용자가 중요시 여기는 조건에 맞는 거주 지역을 추천해줌으로써 고객이 방을 구하는데 걸리는 소요 시간이나 노력을 대폭 감소시킬 수 있는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 효과가 있다.
또한, 동시에 추천 거주 지역의 신뢰 높은 부동산 중개업자 리스트와 각 부동산 중개업자의 정보를 제공해 소비자의 합리적인 거래를 증진할 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 데이터 파악부에서 파악하는 지역 데이터 테이블의 예시도,
도 3 및 도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
일 실시예에 따른 거주지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은, 사용자가 사용자 단말(20)의 웹/앱을 통해 거주하고자하는 지역에 대한 개인 기호 데이터를 입력하면, 입력된 개인 기호 데이터를 분석하여 사용자 성향을 파악한다.
그리고 파악된 사용자 성향 정보를 저장한 후 파악되는 국가 기초 구역 단위별 지역 데이터와 사용자 성향 정보를 분석하여 사용자의 개인 기호에 맞는 적어도 하나 이상의 거주 지역을 추천해줄 수 있다.
이때 일 예로 안전도, 교통 편의성, 시세, 편의 시설과 같은 지역 데이터에 기반하여 거주 대상 지역별로 사용자가 거주 지역 선택시에 중요시 여기는 항목별 점수에 기반하여 지역별로 사용자와 매칭 점수를 산출할 수 있다.
구체적으로 파악되는 지역 데이터에 기반하여 각 항목 별로 특징값(feature value)을 정규화하고, 사용자가 입력한 사용자 성향 정보를 가중치로 적용하여 지역별 사용자와 매칭 점수를 산출하여 매칭점수가 높은 순서로 거주 지역을 추천해준다.
구체적으로 일 실시예에 따른 거주지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 수집되는 지역 데이터들을 전처리 작업을 통해 국가 기초 구역 단위로 변환한다. 그리고 치안, 교통, 시세, 편의시설, 기타 항목으로 분류하여 각각 항목에 대한 수치를 모델링하여 진행한다. 그리고 이렇게 도출되는 항목별 점수를 이용하여 지역 특성 데이터를 만들고 최종 알고리즘을 적용하여 거주 지역을 추천해줄 수 있다.
이에 따라 직접 살아보지 않고는 파악하기 어려운 지역별 치안, 편의 시설 여부등과 지역시세, 교통 정보를 분석하여 기초 구역 단위로 지역을 추천해줌으로써 고객이 거주지를 구하는 데 걸리는 소요 시간을 대폭 감소시킬 수 있다.
이후에 사용자로부터 거주지역 추천 서비스 제공시스템(10)이 추천해준 거주 지역 중 하나를 선택받으면, 사용자가 선택한 거주 지역의 지역 데이터를 기반으로 분석한 추천 지역 정보를 중개업자 DB로 전송하고, 중개업자 DB에서 추천 지역 중개업자 리스트를 웹/앱으로 전송하여 해당 사용자에게 전달해준다.
추가적으로 사용자가 추천 지역 중개업자 리스트 중 원하는 항목을 선택하여 거래를 진행하고, 거래 진행 후 중개 업자에 대한 평가점수를 피드백하면 소비자의 후기를 반영하여 중개업자 DB에 적용된다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 사용자 단말(20)로부터 개인 데이터를 제공받고, 거주 지역 추천 요청을 수신한다. 그러면, 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)이 사용자 단말(20)로 거주지 추천 및 부동산 중개 업자 정보를 제공해줄 수 있다.
또한, 중개 업자 단말(30)로부터 소정의 수수료를 지급받고, 소비자를 연결시켜줄 수 있다.
사용자 단말(20) 및 중개 업자 단말(30)은 기술적으로 동일한 구성으로 구현될 수 있으며, 설명의 이해를 돕기 위해 거주지를 구하기 원하는 소비자가 소지하는 것을 사용자 단말(20), 공인 중개사와 같은 중개업자가 소지하는 단말을 중개 업자 단말(30)이라 칭할 뿐이다.
사용자 단말(20) 및 중개 업자 단말(30)은 각각 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics)단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
사용자 단말(20) 및 중개 업자 단말(30)의 일 예는 애플리케이션의 설치가 가능한 단말로서, 3G, 4G, 5G 단말, 스마트 패드(smart pad), PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 휴대성 및 이동성이 보장되는 모든 종류의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서 거주지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 지역 데이터 DB(40)와, 중개 업자 정보들을 저장, 관리하는 중개 업자 DB(45)와 통신을 수행하여 필요한 데이터들을 요청하여 취득할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 지역 데이터 DB(40)는 국가 기초 구역 단위로 주소별 데이터를 저장한다. 주소별 데이터는 우체국 우편번호 검색 프로그램을 사용해 국가 기초 구역 단위로 전처리한 것일 수 있다. 예를 들어 기초 구역 단위로 지역 데이터에 포함되는 인구밀도, 단위면적당 CCTV 수, 치안센터 수, 부동산 가격, 유흥 주점 수, 총 생활 인구, 총전입비율로 나눈 거래량, 편의시설 수, 소요 시간 및 목적지와의 거리를 기반으로 한 교통 점수들을 저장한다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
도 1 에서 알 수 있듯이, 일 실시예에 따른 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 통신부(110), 지역 데이터 파악부(120), 중요도 조사부(130), 점수 산출부(140), 저장부(150), 추천 리스트 제공부(160), 중개 업자 정보 제공부(170), 및 평가 정보 수신부(180)를 포함한다.
통신부(110)는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다.
이때, 외부의 임의의 단말기는 사용자 단말(20), 중개 업자 단말(30), 지역 데이터 DB(40), 중개 업자 DB(45) 등을 포함할 수 있다.
여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기 통신부(110)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.
또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
지역 데이터 파악부(120)는 지역 데이터를 저장하는 지역 데이터 데이터베이스(40)로부터 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들인다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 데이터 파악부에서 파악하는 지역 데이터 테이블의 예시도이다.
일 실시예에 있어서, 지역 데이터 파악부(120)는 지역 데이터 DB(40)로부터 지역 데이터에 포함되는 인구밀도, 단위면적당 CCTV 수, 치안센터 수, 부동산 가격, 유흥 주점 수, 총 생활 인구, 총전입비율로 나눈 거래량, 편의시설 수, 소요 시간 및 목적지와의 거리를 기반으로 한 교통 점수들과 같은 다양한 정보들을 파악할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
지역 데이터 파악부(120)는 예를 들어 공공 데이터를 수집하거나, 자체 API 또는 카카오 API, 교통정보 API를 포함하여 이를 통한 데이터 수집을 할 수 있다. 또한, QGIS를 통한 지도 데이터를 활용할 수도 있다.
이때 일 실시예에 따른 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 사용자로부터 거주 지역 추천 요청과 함께 일 예로 특정 학교로부터 반경 20km라는 거주지역 한정 범위를 더 입력받을 수도 있다. 예를 들어 지역 데이터 파악부(120)는 사용자가 선택한 특정 학교로부터 반경 20km 이내라는 거주 지역 한정 범위 이내의 적어도 하나 이상의 국가 기초 구역 단위별 지역 데이터를 읽어들일 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 사용자 선택에 의해 위치나 지역의 한정됨 없이 범위가 정해지지 않은 상태에서 거주 지역을 추천받을 수 있다.
중요도 조사부(130)는 사용자 단말(20)로부터 거주지역 선택을 위한 항목별로 중요도 조사 답변을 수신한다.
일 실시예에 있어서 중요도 조사부(130)는 사용자 단말(20)에서 구동되는 전용 어플리케이션 또는 웹사이트를 통해 거주지역 선택을 위한 중요도 조사 답변을 수신할 수 있다.
이때 사용자는 전용 어플리케이션 또는 웹사이트에 기본적으로 성별, 나이, 목적지, 주거지 등의 최소한의 인적사항을 입력할 수 있다.
예를 들어 기존생활 반경 이상 원거리에서 새로운 직장에 취업하거나, 학교에 진학하는 경우에 새로운 직장, 학교와의 거리 정보를 입력받을 수 있다. 서울에서 거주하던 사용자가 부산에 있는 A 학교에 진학하게 된 경우, 사용자는 A 학교로부터 반경 20km 또는 10km와 같이 일정 거리 이내의 지역에서 거주 지역을 추천받을 수 있는 것이다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고 사용자 선택에 의해 범위가 설정되거나, 거리나 위치의 제한 없이 거주지역을 추천받을 수 있다.
그리고 중요도 조사부(130)는 사용자가 거주지 결정시 중요시 여기는 요소를 파악할 수 있는 정보들을 수신한다.
일 예로 중요도 조사부(130)는 사용자가 안전도, 교통 편의성, 시세, 편의 시설, 교육 시설 등 거주지를 결정함에 있어 어떠한 요소를 중요하게 생각하는지 파악할 수 있는 체크리스트, 질의 등을 통해 그에 대한 답변을 수신한다.
중요도 조사부(130)는, 사용자 단말(20)로부터 사용자가 얼마나 중요시 여기는지 치안 안전도, 교통 편의성, 시세, 편의시설 중 적어도 하나에 대한 항목별 중요도 정보를 입력받는다.
점수 산출부(140)는 중요도 조사부(130)로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거하여 지역 데이터 파악부(120)에서 파악된 지역 데이터의 각 항목에 가중치로 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
일 양상에 있어서, 점수 산출부(140)는 지역 데이터 파악부(120)에서 읽어들이는 국가 기초 구역 단위의 지역 데이터에 포함되는 인구밀도, 단위면적당 CCTV 수, 치안센터 수, 부동산 가격, 유흥 주점 수, 총 생활 인구, 총전입비율로 나눈 거래량, 편의시설 수, 소요 시간 및 목적지와의 거리를 기반으로 한 교통 점수들에 기반하여 각 항목에 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거한 가중치를 적용하여 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
이때, 점수 산출부(140)는 정규화된 다차원의 값들을 분석했을 때 정확도를 향상시키고 오류를 방지하고자 Data Scaling을 실시한다. 각 상황에 맞게 Standard Scaler, Robust Scaler, MinMax Scaler, Normalizer 등을 통해 자료의 overflow, underflow를 방지한다. 또한 필요에 따라서 overflow를 방지하기 위해 Regularization을 사용하여 최적화 과정에서의 안전성 및 수렴 속도를 향상시킬 수 있다.
저장부(150)는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 추천 서비스를 제공하기에 필요한 정보들을 저장한다.
추천 리스트 제공부(160)는 점수 산출부(140)에서 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 제공해준다.
이때 추천 리스트 제공부(160)는 지역 추천 알고리즘을 수행할 수 있다. 통계기반의 모델을 개발하여, Google Analytics를 통한 소비자 패턴 분석 결과를 활용할 수도 있다. 또한 머신 러닝을 통한 알고리즘 강화가 지속적으로 가능하게 구현될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 추천 지역을 분류하는 것은, ML(Pmulti-link procedure) , Decision Tree, Random forest, Logistic Regression, Naive Bayes 중 하나를 이용할 수 있다.
여기서, random forest는 decision tree의 추정 능력을 향상시키기 위해 한가지의 tree만이 아니라 여러 개의 tree를 생성하여 그 내용을 종합하여 의사결정을 하는 알고리즘이다.
로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 예측 분석을 위한 회귀분석 중에서 특히 종속 변수가 이분형일 때 수행할 수 있는 회귀 분석 기법의 한 종류이다.
나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classificaion)는 베이즈 정리(Bayes'Theorem)를 핵심 이론으로 하는 머신 러닝 기법이다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
추천 리스트 제공부(160)는 Accuracy→StratifiedKFold를 사용해 설문조사 결과를 (train/test)로 나눠준다. 그리고 10개로 결과를 나눠서 교차 검증 분석을 진행한다. 그리고 추천 리스트 제공부(160)는 가장 높은 Accuracy를 보인 분석 기법을 채택하여 추천 지역을 도출하고 추천 리스트로 제공한다.
본 발명의 일 양상에 있어서, 중개 업자 정보 제공부(170)는 추천 리스트 제공부(160)에서 제공된 거주지역 추천 리스트 중 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 중개 업자 정보를 제공한다.
본 발명의 추가적인 양상에 있어서, 거주지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 실시간 교통 데이터를 취합하는 API (application programming interface)를 포함한다. 일 실시예에 있어서 거주지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 사용자가 선택한 거주 지역의 후보 지역이 존재하는 경우, 거주 지역의 후보 지역에 대한 교통량 정보(목적지까지의 이동 소요 시간)를 파악하고, 교통 데이터를 분석 모델에 적용하여 추천 지역을 도출하는 데 이용할 수 있다.
이때 거주 지역의 후보 지역이라함은 최초 사용자가 입력한 특정 학교로부터 반경 수 키로미터 이내 또는 특정 직장으로부터 수십키로미터 이내일 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
거주지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 거주 지역이 될 수 있는 후보지역들의 시간대별 교통량, 요일별 교통량 정보에 기반하여 교통 데이터로 활용할 수 있다.
이때, 점수 산출부(140)는 교통 데이터(등교 또는 출근에 필요한 소요 시간)에 기반하여 국가 기초 구역단위로 교통량(이동 소요 시간)을 파악하고, 파악된 교통량(이동 소요 시간) 정보를 지역 데이터에 포함시켜서 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
점수 산출부(140)는 사용자가 입력한 거주지의 조건 정보에 따라 미리 만들어둔 지역 점수를 적용시키고, 목적지와 거주지 사이의 이동 시간을 점수로 만드는 작업을 진행할 수 있다. 이를 통해 거주지 후보들을 점수화하여 학습된 내용을 통해 거주지 추천하는 데 이용할 수 있다.
추천 리스트 제공부(160)는 점수 산출부(140)에서의 학습 결과를 이용하여 추천 리스트를 생성할 수 있다.
평가 정보 수신부(180)는 중개 업자와 상담을 수행하거나, 실제 거래를 진행한 사용자로부터 중개 업자에 대한 평가 정보를 수신한다. 구체적으로 사용자로부터 중개업자 별 상담 또는 임장 후기를 입력받고, 입력받은 후기 등을 기반으로 해당 지역의 중개 업자 DB(45)를 업데이트할 수 있다.
그리고, 중개 업자 DB(45)에 업데이트된 중개 업자 평가 데이터에 기반하여 사용자가 선택한 거주 지역 뿐 아니라, 인근의 평가 점수가 높은 중개업자의 정보도 추가로 제공할 수 있다. 이에 따라 중개 서비스의 질을 높일 수 있고 사용자의 만족도를 높일 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.
그리고 중개 업자 정보 제공부(170)는 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 상기 평가 정보 수신부에서 수신된 중개 업자에 대한 평가 정보 순으로 정렬하여 중개 업자 정보를 제공해준다.
중개 업자 정보 제공부(170)가 사용자가 선택한 거주 지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 제공함으로써 일 실시예에 따른 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 지역 데이터를 기반으로 한 지역 추천 및 부동산 중개업자 연결이 가능하다. 또한, 고객들의 정보를 받고 지역 데이터 및 교통 데이터를 기반으로 개인에게 맞는 지역을 추천하는 알고리즘이 적용될 수 있다.
특히 고객은 추천 지역 리스트와 거주 지역별 상세 정보를 제공 받고 해당 지역의 부동산 중개업자리스트 및 각 부동산 중개업자의 정보를 확인할 수 있는 것이다.
이에 따라 일 실시예에 따른 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 거주지를 구하는 사용자의 거주지 선택시 중요시 여기는 요소들을 반영하여 사용자 개인 성향에 따른 지역 데이터를 분석하는 분석 모델과, 분석 모델을 통해 추천되는 지역 정보와 해당 지역의 중개업자 리스트를 함께 선택 가능하도록 제공해줌으로써 원격지의 거주지를 선택함에 있어 필요한 시간과 노력을 절감시켜줄 수 있는 효과가 있다. 뿐만 아니라 데이터에 기반하여 객관적인 자료로 선호하는 조건에 충당하는 지역을 선택해줌으로써 제공받는 추천 거주지역에 대한 만족도를 높여줄 수 있는 효과가 있다.
나아가 일 실시예에 따른 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 사용자가 선택한 거주 지역 내에 포함되는 매물들 중 2차적으로 사용자가 입력하는 주택 선호 정보를 반영하여 매물들을 필터링하여 더 제공해주는 것도 가능하다. 즉, 매물 중심의 온라인 부동산 플랫폼들과 달리 지역에 초점을 맞춘 후에 매물을 검색하여 제공해줌으로써 소비자가 방을 구할 때 다양한 선택지를 제시할 수 있는 효과가 있다.
즉, 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 1차적으로 사용자가 원하는 조건에 부합한 거주 지역 리스트를 제공해주고, 2차적으로 사용자가 선택한 거주 지역 내의 매물들의 정보를 파악하고, 거주 지역 내의 매물들 중에서도 사용자가 원하는 조건에 부합한 주택 매물 리스트를 더 제공해줌으로써 보다 만족도 높은 부동산 정보의 제공이 가능한 효과가 도출된다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 구체적으로 일 실시예에 따른 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템에서 수행되는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템이 지역 데이터 파악부가 사용자로부터 거주지역 추천 요청에 따라(S300), 지역 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들인다(S305).
본 발명의 일 양상에 있어서, 거주지역 추천 서비스 제공 시스템은 실시간 교통 데이터를 취합하는 API (application programming interface)를 포함하여, 실시간 교통 데이터를 취합한다(S310).
그리고 중요도 조사부가 사용자로부터 거주지역 선택을 위한 항목별로 중요도 조사 답변을 수신한다(S320).
이후에 점수 산출부가 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거하여 지역 데이터 파악부에서 파악된 지역 데이터의 각 항목에 가중치를 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다(S330).
일 양상에 있어서, 점수를 산출하는 단계는 국가 기초 구역 단위의 지역 데이터에 포함되는 인구밀도, 단위면적당 CCTV 수, 치안센터 수, 부동산 가격, 유흥 주점 수, 총 생활 인구, 총전입비율로 나눈 거래량, 편의시설 수, 소요 시간 및 목적지와의 거리를 기반으로 한 교통 점수들에 기반하여 각 항목에 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거한 가중치를 적용하여 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
그러나 지역 데이터에 포함되는 정보가 이에 한정되는 것은 아니다.
그리고 취합되는 실시간 교통 데이터에 기반하여 국가 기초 구역단위로 교통량 즉 이동 소요 시간을 파악하고, 파악된 이동 소요 시간을 지역 데이터에 포함시켜서 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
이후에, 추천 리스트 제공부가 점수 산출부에서 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 제공한다(S340).
그리고 거주지역 추천 리스트에서 사용자가 거주 지역을 선택하면(S350), 중개 업자 정보 제공부가 추천 리스트 제공부에서 제공된 거주지역 추천 리스트 중 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 중개 업자 정보를 제공해준다(S360).
그리고 사용자가 중개 업자를 선택하면(S370), 사용자가 선택한 중개업자와의 거래를 진행한다(S375).
이 후에 평가 정보 수신부가 사용자로부터 중개 업자에 대한 평가 정보를 수신하고(S380), 중개 업자 정보를 제공하는 단계는 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 평가 정보를 수신하는 단계에서 수신된 중개 업자에 대한 평가 정보 순으로 정렬하여 중개 업자 정보를 제공해준다.
도 4 는 일 실시예에 따른 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법에서 각 구성 간 데이터 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 사용자 단말(20)로부터 거주지역 추천 요청과, 항목별 조사 답변을 수신한다(S400).
그러면, 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 지역 데이터 DB(40)로 지역 데이터를 요청하고(S410), 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들인다(S415).
거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 사용자 단말(20)로부터 수신된 중요도 조사 답변에 근거하여 지역 데이터의 각 항목에 가중치를 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
이때 점수를 산출하는 것은 국가 기초 구역 단위의 지역 데이터에 포함되는 인구밀도, 단위면적당 CCTV 수, 치안센터 수, 부동산 가격, 유흥 주점 수, 총 생활 인구, 총전입비율로 나눈 거래량, 편의시설 수, 소요 시간 및 목적지와의 거리를 기반으로 한 교통 점수들에 기반하여 각 항목에 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거한 가중치를 적용하여 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
그리고 취합되는 실시간 교통 데이터에 기반하여 국가 기초 구역단위로 이동 소요 시간을 파악하고, 파악된 이동 소요 시간을 지역 데이터에 포함시켜서 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출한다.
거주지역 추천 서비스 제공 시스템(10)은 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 생성하고(S430), 생성된 거주지역 추천 리스트를 사용자 단말(20)로 제공한다(S440).
이후에 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)이 사용자로부터 거주지역 추천 리스트 중 거주 지역을 선택받으면(S445), 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 중개 업자 DB(45)로부터 검색하여(S450, S460) 중개 업자 리스트를 사용자 단말(20)로 제공해준다(S470).
이후에 사용자는 사용자 단말(20)을 이용하여 중개 업자를 선택하고 선택한 중개 업자가 소지하는 중개 업자 단말(30)과 중개 업무를 수행하는 데 필요한 일련의 데이터 송수신 절차를 수행할 수 있다(S475). 중개 업자는 사용자의 계약이 성사된 경우에 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)로 소정의 연결 수수료를 지급할 수 있다(S480).
이후에 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)이 사용자 단말(20)로부터 중개 업자에 대한 평가정보를 수신하고(S490), 수신된 중개 업자 평가 정보는 중개 업자 DB(45)에 저장한다. 이후에 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템(10)이 중개 업자 정보를 제공할 때 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 평가 정보를 수신하는 단계에서 수신된 중개 업자에 대한 평가정보 순으로 정렬하여 중개 업자 정보를 제공해 줄 수 있다.
전술한 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10 : 거주 지역 추천 서비스 제공 시스템
20 : 사용자 단말 30 : 중개 업자 단말
40 : 지역 데이터 DB 45 : 중개 업자 DB
110 : 통신부
120 : 지역 데이터 파악부 130 : 중요도 조사부
140 : 점수 산출부 150 : 저장부
160 : 추천 리스트 제공부 170 : 중개 업자 정보 제공부
180 : 평가 정보 수신부

Claims (10)

  1. 지역 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들이는 지역 데이터 파악부;
    사용자로부터 거주지역 선택을 위한 항목별로 중요도 조사 답변을 수신하는 중요도 조사부;
    상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거하여 상기 지역 데이터 파악부에서 파악된 지역 데이터의 각 항목에 가중치를 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는 점수 산출부; 및
    상기 점수 산출부에서 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 제공하는 추천 리스트 제공부;를 포함하고,
    상기 추천 리스트 제공된 거주지역 추천 리스트 중 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 중개 업자 정보를 제공하는 중개 업자 정보 제공부;를 더 포함하며,
    사용자로부터 중개 업자에 대한 평가 정보를 수신하는 평가정보 수신부;를 더 포함하고,
    상기 중개 업자 정보 제공부는 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 상기 평가 정보 수신부에서 수신된 중개 업자에 대한 평가 정보 순으로 정렬하여 중개 업자 정보를 제공하며,
    상기 평가 정보 수신부는 사용자로부터 수신한 중개 업자에 대한 평가 정보를 해당 지역의 중개 업자 DB에 업데이트하고,
    상기 중개 업자 정보 제공부는,
    중개 업자 DB에 업데이트된 중개 업자 평가 데이터에 기반한 중개업자의 정보를 더 제공해주며,
    실시간 교통 데이터를 취합하는 API(application programming interface)를 더 포함하고,
    상기 점수 산출부는,
    취합되는 실시간 교통 데이터에 기반하여 국가 기초 구역단위로 목적지까지의 이동 소요 시간을 파악하되, 거주 지역이 될 수 있는 후보지역들의 시간대별 교통량, 요일별 교통량 정보에 기반하여 교통 데이터로 활용하고, 등교 또는 출근 시간에 필요한 이동 소요 시간에 대한 교통 데이터를 반영하여 교통량을 파악하고,
    파악된 이동 소요 시간을 지역 데이터에 포함시켜서 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는, 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 점수 산출부는,
    상기 지역 데이터 파악부에서 읽어들이는 국가 기초 구역 단위의 지역 데이터에 포함되는 인구밀도, 단위면적당 CCTV 수, 치안센터 수, 부동산 가격, 유흥 주점 수, 총 생활 인구, 총전입비율로 나눈 거래량, 편의시설 수, 소요 시간 및 목적지와의 거리를 기반으로 한 교통 점수들에 기반하여 각 항목에 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거한 가중치를 적용하여 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는, 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 시스템.
  5. 삭제
  6. 제 1 항 또는 제 4 항에 기재된 거주지역 추천 서비스 제공 시스템에서 수행되는 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법에 있어서,
    지역 데이터 파악부가 지역 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 국가 기초 구역단위로 지역 데이터를 읽어들이는 단계;
    중요도 조사부가 사용자로부터 거주지역 선택을 위한 항목별로 중요도 조사 답변을 수신하는 단계;
    점수 산출부가 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거하여 상기 지역 데이터 파악부에서 파악된 지역 데이터의 각 항목에 가중치를 적용하고, 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는 단계; 및
    추천 리스트 제공부가 상기 점수 산출부에서 산출된 국가 기초 구역 단위별 적합도 점수에 기반하여, 사용자에게 적합도 점수가 높은 순으로 거주지역 추천 리스트를 제공하는 단계;를 포함하고,
    중개 업자 정보 제공부가 상기 추천 리스트 제공부에서 제공된 거주지역 추천 리스트 중 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 중개 업자 정보를 제공하는 단계; 및
    평가 정보 수신부가 사용자로부터 중개 업자에 대한 평가 정보를 수신하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 중개 업자 정보를 제공하는 단계는 사용자로부터 선택받은 거주지역에 매칭되는 중개 업자를 선별하여 상기 평가 정보를 수신하는 단계에서 수신된 중개 업자에 대한 평가 정보 순으로 정렬하여 중개 업자 정보를 제공하고,
    상기 평가 정보 수신부는 사용자로부터 수신한 중개 업자에 대한 평가 정보를 해당 지역의 중개 업자 DB에 업데이트하고,
    상기 중개 업자 정보를 제공하는 단계는,
    중개 업자 DB에 업데이트된 중개 업자 평가 데이터에 기반한 중개업자의 정보를 더 제공해주며,
    실시간 교통 데이터를 취합하는 API (application programming interface)를 더 포함하고,
    상기 점수를 산출하는 단계는,
    취합되는 실시간 교통 데이터에 기반하여 국가 기초 구역단위로 목적지까지의 이동 소요 시간을 파악하되, 거주 지역이 될 수 있는 후보지역들의 시간대별 교통량, 요일별 교통량 정보에 기반하여 교통 데이터로 활용하고, 등교 또는 출근 시간에 필요한 이동 소요 시간에 대한 교통 데이터를 반영하여 교통량을 파악하고,
    파악된 이동 소요 시간을 지역 데이터에 포함시켜서 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는, 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 점수를 산출하는 단계는,
    상기 국가 기초 구역 단위의 지역 데이터에 포함되는 인구밀도, 단위면적당 CCTV 수, 치안센터 수, 부동산 가격, 유흥 주점 수, 총 생활 인구, 총전입비율로 나눈 거래량, 편의시설 수, 소요 시간 및 목적지와의 거리를 기반으로 한 교통 점수들에 기반하여 각 항목에 상기 중요도 조사부로 수신되는 중요도 조사 답변에 근거한 가중치를 적용하여 국가 기초 구역 단위별로 사용자 중요도 조사 답변을 반영한 적합도 점수를 산출하는, 지역 데이터 기반의 거주지역 추천 서비스 제공 방법.
  10. 삭제
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130019629A (ko) 2011-08-17 2013-02-27 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR101564700B1 (ko) 2015-01-07 2015-11-02 박규남 부동산 거래 서비스 제공 방법
KR20170014530A (ko) * 2015-07-30 2017-02-08 주식회사 카카오 주거지 추천 장치 및 방법
KR20200091127A (ko) * 2019-01-22 2020-07-30 이재현 사용자의 조건 정보에 매칭되는 부동산 정보를 제공하는 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130019629A (ko) 2011-08-17 2013-02-27 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR101564700B1 (ko) 2015-01-07 2015-11-02 박규남 부동산 거래 서비스 제공 방법
KR20170014530A (ko) * 2015-07-30 2017-02-08 주식회사 카카오 주거지 추천 장치 및 방법
KR20200091127A (ko) * 2019-01-22 2020-07-30 이재현 사용자의 조건 정보에 매칭되는 부동산 정보를 제공하는 방법

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