KR102460928B1

KR102460928B1 - 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천방법

Info

Publication number: KR102460928B1
Application number: KR1020220027093A
Authority: KR
Inventors: 김성현
Original assignee: 주식회사 뷰티풀마인드
Priority date: 2022-03-02
Filing date: 2022-03-02
Publication date: 2022-10-31

Abstract

본 발명은 건축 용도에 맞게 건축부지를 선정할 수 있는 최적화된 건축부지 추천방법을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 상기와 같은 과제를 달성하기 위하여, 서버(200)가 사용자단말(100)로부터 주택, 공장을 포함한 건물용도별로 건축부지를 선택받는 선택단계; 서버(200)가 사용자단말(100)에 맵(300)을 로딩하는 로딩단계; 서버(200)가 사용자단말(100)로부터 맵(300)상의 특정위치를 입력받는 입력단계; 서버(200)가 상기 특정위치를 둘러싼 주변시설을 특정하는 특정단계; 서버(200)가 상기 특정위치와 주변시설간의 직선거리를 계산하는 계산단계; 서버(200)가 주변시설의 이용빈도인 빅데이터를 반영한 주변시설의 등급을 상기 직선거리로 나누어 평가점수를 산출하는 산출단계; 서버(200)가 특정 범위 내의 평가점수에 해당하는 지역구(400)를 인공지능을 이용하여 경계선으로 추출하는 추출단계; 서버(200)가 상기 지역구(400) 내의 특정위치의 공시지가 또는 실거래가를 검색하는 검색단계; 상기 검색결과 최저 공시지가 또는 실거래가의 위치를 사용자단말(100)에 표시하는 표시단계;를 진행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 건축 용도별로 최적화된 건축 부지를 신속하고 정확하게 선정함으로써 시간과 비용을 절약할 수 있고, 주변시설에 따라 건축부지의 효용성을 정확하게 파악할 수 있는 유리한 효과가 있다.

Description

빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천방법{RECOMMENDATION METHOD OF OPTIMIZED BUILDING SITE USING BIG DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 건축물을 짓기 위한 첫단계로서 건축부지를 선정함에 있어서 빅데이터에 기반한 주변시설을 적극적으로 고려하여 최적화된 건축부지를 선정하여 추천하는 방법에 관한 것이다.

최근 빅데이터와 인공지능 기술이 발전함에 따라 건축관련 기술도 인공지능과 융합하여 발전하고 있다.

즉 빅데이터와 인공지능(AI)을 바탕으로 다양한 건축 설계를 신속하게 진행하여 짧은 시간에 많은 설계도면을 고객에게 제공하는 다양한 기술들이 공개되고 있다.

구체적으로, 복잡하고 반복적인 건축설계 과정을 AI를 통해 자동화함으로써 수백 개의 설계안을 단숨에 작성하고, 5일 이상 걸리던 건축설계의 사업 타당성 업무를 1시간 내로 단축시키는 기술이 개발된 것이다.

특히 시간이 지남에 따라 햇볕이 드는 방향과 그림자의 방향까지 확인할 수 있고, 이를 통해 건물 디자인과 위치 등을 손쉽게 설계할 수 있게 됐다. 이러한 기술은 해당 부동산 필지와 사용자가 원하는 조건을 입력하면 용적률, 일조량, 세대수를 최대화해 시뮬레이션 결과를 보여준다.

그러나 건물 설계는 고객의 요구에 따라 수없이 많은 설계가 필요하므로 인공지능을 이용한 자동화된 건물 설계 기술에는 한계가 있었다.

특히 이러한 기술은 어디까지나 부동산 필지가 이미 지정된 후에 적용하는 기술로써, 건물 용도에 맞는 최적화된 부동산 필지를 인공지능에 의하여 자동으로 선택할 수 있도록 도와주는 최우선적인 기술은 전혀 개시된 바가 없다.

등록특허 제10-1787473호(등록일자 : 2017년10월12일) "용적률 극대화된 건축물 배치를 결정하기 위한 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 방법"

본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위하여, 건축 용도에 맞게 건축부지를 선정할 수 있는 최적화된 건축부지 추천방법을 제공하는데 목적이 있다.

또한 본 발명은 주변시설에 따라 적합한 건축 부지를 신속하고 정확하게 선정하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은 빅데이터를 통해 주변시설을 평가하고, 인공지능을 이용하여 합리적인 추론을 할 수 있는 최적화된 건축부지 추천방법을 제공하는데 목적이 있다.

또한 본 발명은 공시지가나 실거래가를 이용하여 합리적인 건축부지를 선정하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은 도출된 건축부지에 관한 정보를 쉽게 도용당하지 않도록 하는 것에 목적이 있다.

본 발명은 상기와 같은 과제를 달성하기 위하여, 서버(200)가 사용자단말(100)로부터 주택, 공장을 포함한 건물용도별로 건축부지를 선택받는 선택단계; 서버(200)가 사용자단말(100)에 맵(300)을 로딩하는 로딩단계; 서버(200)가 사용자단말(100)로부터 맵(300)상의 특정위치를 입력받는 입력단계; 서버(200)가 상기 특정위치를 둘러싼 주변시설을 특정하는 특정단계; 서버(200)가 상기 특정위치와 주변시설간의 직선거리를 계산하는 계산단계; 서버(200)가 주변시설의 이용빈도인 빅데이터를 반영한 주변시설의 등급을 상기 직선거리로 나누어 평가점수를 산출하는 산출단계; 서버(200)가 특정 범위 내의 평가점수에 해당하는 지역구(400)를 인공지능을 이용하여 경계선으로 추출하는 추출단계; 서버(200)가 상기 지역구(400) 내의 특정위치의 공시지가 또는 실거래가를 검색하는 검색단계; 상기 검색결과 최저 공시지가 또는 실거래가의 위치를 사용자단말(100)에 표시하는 표시단계;를 진행하는 것을 특징으로 한다.

특히 상기 주변시설의 등급은 건물용도별로 다르게 할당되어서, 건물용도가 주택으로 선택된 경우, 주변시설이 지하철역, 버스정류장, 마트, 문화시설을 포함한 편의시설, 공원을 포함한 체육시설인 경우 플러스 등급으로 할당하고, 주변시설이 장례식장을 포함한 혐오시설, 발전소, 폐기물처리장, 하수처리장을 포함한 재활용시설, 공장, 고속도로인 경우 마이너스 등급으로 할당하고,

건물용도가 공장으로 선택된 경우, 주변시설이 취수시설, 발전소를 포함한 전기시설, 고속도로, 타공장, 지하철역이거나 버스정류장인 경우 플러스 등급으로 할당하고, 주택, 공원을 포함한 체육시설, 문화시설인 경우 마이너스 등급으로 할당한다.

예를 들어, 상기 주변시설의 등급은 건물용도별로 다르게 할당되어서, 건물용도가 주택으로 선택된 경우, 주변시설이 지하철역인 경우 +10, 버스정류장인 경우 +8, 마트, 문화시설을 포함한 편의시설인 경우 +7, 공원을 포함한 체육시설인 경우 +6, 주변시설이 장례식장을 포함한 혐오시설인 경우 -10, 발전소인 경우 -9, 폐기물처리장, 하수처리장을 포함한 재활용시설인 경우 -8, 공장인 경우 -7, 고속도로인 경우 -6으로 할당하고, 건물용도가 공장으로 선택된 경우, 주변시설이 취수시설인 경우 +10, 발전소를 포함한 전기시설인 경우 +9, 고속도로인 경우 +8, 타공장인 경우 +7, 지하철역이거나 버스정류장인 경우 +6, 주택인 경우 -10, 공원을 포함한 체육시설인 경우 -9, 문화시설인 경우 -8으로 할당하며, 상기 경계선은 특정 범위 내의 평가점수에 해당하는 이산적인 지점들을 인공지능을 이용하여 연속적인 영역의 최외곽선으로 나타내도록 하고, 상기 입력단계에서는, 상기 특정위치가 건축 인허가 가능한지를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

나아가 상기 표시단계 이후에, 서버(200)가 상기 특정위치, 주변시설, 지역구(400) 및 지역구(400) 내의 최저 공시지가 또는 실거래가인 건축부지 정보를 블록체인 상의 대체불가토큰(NFT)으로 정기적으로 저장하는 저장단계를 더 진행할 수 도 있다.

여기서 상기 건축부지 정보인 NFT 미디어 데이터는 외부의 분산형 저장매체(500)에 보관하고, NFT 메타데이터는 건축부지 정보의 제목과 이에 대한 간략한 설명, 생성자에 대한 정보, 실제 미디어 데이터가 저장돼 있는 곳의 인터넷 주소로 이루어지고 외부의 분산형 저장매체(500)에 보관하며, NFT 스마트계약은 소유권 확인, 소유권 양도, 로얄티 지급 및 NFT 메타데이터가 보관돼 있는 곳의 인터넷 주소가 코딩돼 있는 컴퓨터 프로그램으로 블록체인에 직접 저장하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 건축 용도별로 최적화된 건축 부지를 신속하고 정확하게 선정함으로써 시간과 비용을 절약할 수 있는 유리한 효과가 있다.

또한 본 발명에 따르면 주변시설에 따라 건축부지의 효용성을 정확하게 파악할 수 있는 유리한 효과가 있다.

또한 본 발명에 의하면 빅데이터를 통해 주변시설의 가치를 평가하여 건축부지의 선정에 적극적으로 활용함과 동시에, 인공지능을 통해 합리적인 건축 부지를 예측할 수 있는 유리한 효과가 있다.

또한 본 발명에 의하면 공지지가나 실거래가를 이용하여 가장 경제적으로 건축부지를 선정할 수 있는 유리한 효과가 있다.

또한 본 발명에 의하면 블록체인을 이용하여 보관함으로써 건축부지에 관한 유용하고도 가치있는 정보를 쉽게 복제할 수 없는 유리한 효과가 있다.

도면을 사용하여 본 발명의 실시예를 더 상세하게 설명하기 전에, 도면 및 상세한 설명에서 동일한 요소, 그리고 동일한 기능 및/또는 동일한 기술적 또는 물리적 효과를 갖는 요소는, 동일한 참조 번호를 부여하거나 동일한 명칭으로 식별하며, 다른 실시예에서 도시 또는 설명된 요소 및 그 기능의 설명은 서로 교환가능하거나 다른 실시예에서 서로 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법을 수행하는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 로딩단계를 진행한 후의 사용자단말에 표시되는 화면을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 입력단계를 진행한 후의 사용자단말에 표시되는 화면을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 특정단계를 진행한 후 주변시설에 등급을 할당한 화면표시이다.
도 5는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 계산단계에서 수행되는 특정위치와 주변시설간의 직선거리를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 산출단계를 진행한 후 복수 곳의 특정위치에서 산출된 평가점수를 나타낸 그림이다.
도 7은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 추출단계에서 수행되는 특정 범위 내의 평가점수들의 집합이다.
도 8은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 추출단계에서 인공지능을 이용하여 경계선으로 추출하여 나타낸 지역구이다.
도 9는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 표시단계에서 지역구 내에서 찾아낸 최저 공시지가 또는 실거래가의 필지를 나타낸 그림이다.
도 10은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법을 수행하는 전체 시스템 구성도이다.

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

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

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.

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

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법을 수행하는 순서도이다.

먼저 서버(200)가 사용자단말(100)로부터 사용자가 건축하고자 하는 건축물을 건물용도별로 각각 선택받는 선택단계(S10)를 진행한다. 여기서 건물용도는 주택, 공장을 포함한다.

여기서 서버(200)는 사용자단말(100)과 유무선으로 통신할 수 있으며, 맵(300) 정보를 수록하고 사용자단말(100)에 전송할 수 있다. 나아가 사용자단말(100)로부터 다양한 정보를 가져올 수 있도록 플랫폼을 제공하는 기능도 수행한다. 나아가 빅데이터를 수집하고 인공지능을 이용하여 각종 계산 및 예측을 할 수 있는 기능도 수행한다.

나아가 서버(200)는 외부 분산형 저장매체(500)를 포함할 수도 있다.

한편 사용자단말(100)은 디지털 신호를 입력하고 전송할 수 있는 화면표시 가능한 휴대폰, 태블릿, 개인컴퓨터 등이 될 수 있다. 즉 사용자단말(100)은 본 발명에 따른 서버(200)에서 발송하는 정보 또는 메시지를 데이터 형태로 수신할 수 있는 모든 형태의 단말기를 칭하고, 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device)로 구현될 수 있으며, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), GSM(Global System for Mobile communications), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 스마트폰(Smart Phone), 모바일 WiMAX(Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access), 블루투스(Bluetooth), 와이파이(WiFi) 등과 같은 모든 종류의 무선 통신을 사용 가능한 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

상기 주택, 공장 외에도 건물용도로는 근린생활시설, 문화시설, 종교시설, 판매시설, 운수시설, 의료시설, 교육시설, 운동시설, 업무시설, 숙박시설, 위락시설, 창고시설, 위험물 저장 및 처리시설, 자동차관련 시설, 동물 및 식물관련시설, 자원순화시설, 교정 및 군사시설, 방송통신시설, 발전시설, 묘지관련 시설, 관광휴게시설, 장례시설, 야영장시설 등을 포함할 수 있다.

따라서 사용자는 사용자단말(100)을 통해 건축하고자 하는 건축물의 건물용도를 입력하여 서버(200)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 주택을 건축하고자 하는 경우 건물용도로서 '주택'을 선택하는 것이다.

다음으로, 서버(200)가 사용자단말(100)에 맵(300)을 로딩하는 로딩단계(S20)를 진행할 수 있다.

도 2는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 로딩단계를 진행한 후의 사용자단말(100)에 표시되는 화면을 나타낸다.

다음으로, 서버(200)가 사용자단말(100)로부터 맵(300)상에 사용자가 건축하고자 하는 건축물의 건축부지에 해당하는 특정위치를 입력받는 입력단계(S30)를 진행한다.

바람직하게는 사용자단말(100)에 GPS 기능이 탑재되어 현재 위치정보에 상응하는 특정위치를 맵(300) 상에 표시하는 것이 좋다. 다만 이에 한정하는 것은 아니고 사용자가 원하는 위치를 맵(300) 상에 표시하는 것도 가능하다.

나아가 이 단계에서, 상기 특정위치가 건축 인허가 가능한 위치인지를 판단하는 단계(S31)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어 특정 위치가 개발제한구역이면 건축을 할 수 없을 것이다.

도 3은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 입력단계를 진행한 후의 사용자단말(100)에 표시되는 화면을 나타낸다.

도 3에서 보듯이, 현재 위치정보 또는 사용자가 건축을 원하는 위치인 특정위치가 맵(300) 상의 중앙에 붉은 색으로 표시되어 있다.

다음으로, 서버(200)가 상기 특정위치를 둘러싼 주변시설을 특정하는 특정단계(S40)를 진행한다. 여기서 본 발명의 주변시설이란, 특정위치로부터 일정거리에 위치에 있는 시설로서, 특별히 등급이 할당되어 있는 시설을 말한다.

등급의 할당은 건물용도의 편익에 이바지하는 정도를 나타낸 것이므로, 동일한 주변시설일지라도 건물용도에 따라 등급은 달라질 수 있다.

즉 상기 주변시설의 등급은 건물용도별로 다르게 할당되어서, 건물용도가 주택으로 선택된 경우, 주변시설이 지하철역, 버스정류장, 마트, 문화시설을 포함한 편의시설, 공원을 포함한 체육시설인 경우 플러스 등급으로 할당하고, 주변시설이 장례식장을 포함한 혐오시설, 발전소, 폐기물처리장, 하수처리장을 포함한 재활용시설, 공장, 고속도로인 경우 마이너스 등급으로 할당하고, 건물용도가 공장으로 선택된 경우, 주변시설이 취수시설, 발전소를 포함한 전기시설, 고속도로, 타공장, 지하철역이거나 버스정류장인 경우 플러스 등급으로 할당하고, 주택, 공원을 포함한 체육시설, 문화시설인 경우 마이너스 등급으로 할당할 수 있는 것이다.

예를 들어, 건물용도가 '주택'으로 선택된 경우, 주변시설이 지하철역인 경우 +10, 버스정류장인 경우 +8, 마트, 문화시설을 포함한 편의시설인 경우 +7, 공원을 포함한 체육시설인 경우 +6, 주변시설이 장례식장을 포함한 혐오시설인 경우 -10, 발전소인 경우 -9, 폐기물처리장, 하수처리장을 포함한 재활용시설인 경우 -8, 공장인 경우 -7, 고속도로인 경우 -6으로 할당한다.

즉 주택을 건축하는 경우 주변시설이 주택의 이용에 유리한 지하철역, 편의시설, 체육시설 등의 경우 등급에 차등을 두되 플러스 등급으로, 주택의 이용에 불리한 혐오시설, 발전소, 재활용시설, 공장 등의 경우 등급에 차등을 두되 마이너스 등급으로 할당한다.

도 4는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 특정단계를 진행한 후 주변시설에 등급을 할당한 화면표시이다.

도 4는 설명을 위해 주변시설에 등급을 표시하였으나, 사용자단말(100)에는 표시되지 않는 것이 보기에 편하다.

한편 상기와 달리, 건물용도가 '공장'으로 선택된 경우, 주변시설이 취수시설인 경우 +10, 발전소를 포함한 전기시설인 경우 +9, 고속도로인 경우 +8, 타공장인 경우 +7, 지하철역이거나 버스정류장인 경우 +6, 주택인 경우 -10, 공원을 포함한 체육시설인 경우 -9, 문화시설인 경우 -8으로 할당함이 바람직하다.

즉 본 발명에서는 건물의 용도에 따라 주변시설의 등급이 달라진다. 더 바람직하게는 주변시설의 등급을 정할 때, 빅데이터를 활용하여 보다 정교하게 정할 수 있다. 즉 문화시설 중 극장의 경우 이용객이 다른 극장보다 월등히 많은 경우 +7보다 높은 +7.5가 될 수 있다. 이용객의 많고 적음은 빅데이터를 활용하는 것이 좋다. 즉 극장 뿐만 아니라 마트, 대중교통 등을 드나드는 이용자들의 빅데이터를 적극적으로 활용하는 것이다.

다음으로, 서버(200)가 상기 특정위치와 주변시설간의 직선거리를 계산하는 계산단계(S50)를 진행한다.

도 5는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 계산단계에서 수행되는 특정위치와 주변시설간의 직선거리를 나타낸 것이다. 다만 사용자단말(100)에 직접 표시되지 않는 것이 좋다.

도 5에서 보듯이, 특정위치로부터 등급이 +7인 주민센터 두 곳이 각각 400m, 100m 떨어져 있고, 좌측 상단에 등급이 +7인 메가박스가 350m 떨어져 있다. 한편 등급이 +10인 지하철역이 각각 300m, 250m 떨어져 있다. 또한 등급이 +6인 공원 세 곳이 380m, 250m, 100m 떨어져 있다. 그러나 등급이 -10으로서 혐오시설 중 하나인 장례식장이 300m 떨어져 있다.

본 실시예에서는 쉬운 설명을 위해 대략적인 거리로 설명하였으나, 실제 구현시에는 척도와 위치를 이용하여 정확하게 계산함이 좋다.

다음으로, 서버(200)가 주변시설의 이용빈도인 빅데이터를 반영한 주변시설의 점수를 상기 직선거리로 나누어 평가점수를 산출하는 산출단계(S60)를 진행한다.

도 5를 참조하여 평가점수를 계산해보면, (+7/400)+(+7/100)+(+7/350)+(+10/300)+(+10/250)+(+6/380)+(+6/250)+(+6/100)+(-10/300)=0.247이 평가점수가 된다.

그러나 도 5와 달리, 특정위치가 장례식장으로부터 10m가량 떨어져 매우 인접한 경우, (-10/10)=-1이 되어 최종 평가점수가 마이너스 값이 될 수 있다. 평가점수가 마이너스가 된다는 것은 '주택'의 건축부지로서 매우 부적합함을 의미한다.

상기 특정단계(S40)에서 빅데이터를 활용하지 않더라도, 산출단계(S60)에서 빅데이터를 활용하여 이를 반영한 등급으로 평가점수를 산출하는 것도 좋다.

도 6은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 산출단계를 진행한 후 복수 곳의 특정위치에서 산출된 평가점수를 나타낸 그림이다.

도 6에서 보듯이, 특정위치마다 다양한 평가점수가 산출된 것을 볼 수 있으며, 특히 주택 용도인 경우 지하철역에 가까울수록 플러스 점수로써 평가점수가 높고, 장례식에 가까울수록 평가점수가 마이너스 값이 나오는 것을 알 수 있다.

다만 평가점수가 무작정 높다고 해서 주택 부지로써 적합한 것이 아니며, 공시지가나 실거래가도 고려해야 한다. 따라서 경제적 여건에 맞게 평가점수의 범위를 설정하는 것이 필요하다.

다음으로, 서버(200)가 기설정된 범위 내의 평가점수에 해당하는 지역구(400)를 인공지능을 이용하여 경계선으로 추출하는 추출단계(S70)를 진행한다.

여기서 기설정된 범위 내의 평가점수란, 특정위치를 계속 변화시켜 산출한 각각의 평가점수들 중에서, 소정의 범위에 속하는 평가점수를 말한다. 예를 들어, 0.25에서 0.30의 범위 내에 있는 평가점수에 해당하는 특정위치들의 집합을 지역구(400)로 잡는다. 다만 여기서 특정위치들은 이산적인 집합이기 때문에 인공지능의 예측을 통해 지역구(400)를 포함하는 경계선을 정하고 그 내부 전역을 화면 표시하도록 함이 좋다.

도 7은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 추출단계에서 수행되는 기설정된 범위 내의 평가점수들의 집합이다.

여기서 범위를 0.25에서 0.30의 범위로 설정한 것이다. 도 7에서처럼, 기설정된 범위 밖의 평가점수들은 모두 제외되고 남는 평가점수들은 이산적인 분포를 보인다.

도 8은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 추출단계에서 인공지능을 이용하여 경계선으로 추출하여 나타낸 지역구(400)이다.

본 발명에서 지역구(400)란 기설정된 범위 내의 평가점수에 해당하는 특정 위치들이 모여있는 맵(300) 상의 연속적인 영역을 말한다.

따라서 이산적인 분포를 보이는 평가점수들에 해당하는 특정 위치들을 인공지능을 이용하여 연속적인 분포를 추론하여 나타냄이 좋다. 사용자가 기설정된 범위의 평가점수를 나타내는 모든 특정 위치를 선택하는 것은 사실상 불가능하므로, 인공지능을 통하여 연속적인 영역인 지역구(400)로 표현하는 것이 좋다. 물론 엄밀히 보면, 여기서 연속적이라는 의미는 시각적으로 연속적이라는 의미이지 평가점수가 연속적으로 변한다는 의미는 아니다. 즉 평가점수는 필지 단위로 이루어지기 때문이다.

다음으로, 서버(200)가 상기 지역구(400) 내의 특정위치의 공시지가 또는 실거래가를 검색하는 검색단계(S80)를 진행한다.

예를 들어, 서버(200)가 주택의 편익에 기여하는 정도라고 볼 수 있는 평가점수가 기설정된 범위로써 유사한 지역구(400) 내에 속하는 모든 필지들의 공시지가 또는 실거래가를 검색한다.

다음으로, 상기 검색결과 최저 공시지가 또는 실거래가의 위치를 사용자단말(100)에 표시하는 표시단계(S90)를 진행한다.

즉 지역구(400) 내에 속하는 모든 필지들의 공시지가 또는 실거래가 중 가장 낮은 공시지가 또는 실거래가의 필지를 표시한다. 다시 말해, 주택 부지로서 가장 저평가된 필지를 표시함으로써 사용자가 최적의 건축부지를 선정할 수 있는 유리한 효과가 있다.

도 9는 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법 중 표시단계에서 지역구(400) 내에서 찾아낸 최저 공시지가 또는 실거래가의 필지를 나타낸 그림이다. 파란 색 원이 최저 공시지가 또는 실거래가의 필지이다.

나아가 서버(200)가 상기 특정위치, 주변시설, 지역구(400) 및 지역구(400) 내의 최저 공시지가 또는 실거래가인 건축부지 정보를 블록체인 상의 대체불가토큰(NFT)으로 정기적으로 저장하는 저장단계(S100)를 더 진행할 수 있다.

본 발명의 자동화된 건축부지 정보는 복제가 되어서는 아니되기에, 블록체인에 대체불가토큰으로 저장하여 원소유권자를 명확히 하는 것이 좋다. 나아가 부동산 상황에 따라 정보가 수시로 바뀌기 때문에 정기적으로 업데이트하여 저장하는 것이 좋다.

구체적으로 건축부지 정보인 NFT 미디어 데이터는 외부 저장매체에 보관되는 것이 좋은데, 블록체인에 직접 저장할 필요는 없고, 해킹 위험이 있는 집중형 저장매체보다는 안전한 분산형 저장매체(500)가 바람직하다.

한편 NFT 메타데이터는 건축부지 정보의 제목과 이에 대한 간략한 설명, 생성자에 대한 정보, 그리고 실제 미디어 데이터가 저장돼 있는 곳의 인터넷 주소 등으로 이루어질 수 있다. 이 NFT 메타데이터도 일반적으로 외부 분산 저장매체에 보관되는 것이 좋다.

또한 NFT 스마트계약은 소유권 확인, 소유권 양도, 로얄티 지급 등의 기능 및 NFT 메타데이터가 보관돼 있는 곳의 인터넷 주소가 코딩돼 있는 컴퓨터 프로그램으로 블록체인에 직접 저장하는 것이 바람직하다.

도 10은 본 발명의 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법을 수행하는 전체 시스템 구성도이다.

한편 사용자단말(100)은 디지털 신호를 입력하고 전송할 수 있는 화면표시 가능한 휴대폰, 태블릿, 개인컴퓨터 등이 될 수 있다.

상술한 본 발명에 따른, 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법은, 다양한 예시적인 로직들, 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들이 범용 프로세서, 디지털 신호 처리기(DSP), 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 프로그래밍 가능한 로직 장치, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 이러한 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 조합을 통해 구현 또는 수행될 수 있다.

범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있지만, 대안적 실시예에서, 이러한 프로세서는 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기일 수 있다. 프로세서는 또한 예를 들어, DSP 및 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합된 하나 이상의 마이크로프로세서, 또는 이러한 구성들의 조합과 같이 계산 장치들의 조합으로서 구현될 수 있다.

여기서, 개시된 실시 형태와 관련하여 상술한 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈, 또는 이들의 조합에 의해 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드디스크, 휴대용 디스크, CD-ROM, 또는 당해 기술 분야에 공지된 저장 매체의 임의의 형태 내에 존재한다. 예시적인 저장 매체는 프로세서와 결합되어, 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독하여 저장 매체에 정보를 기록한다. 대안적으로, 저장 매체는 프로세서에 집적화될 수 있다. 이러한 프로세서 및 저장매체는 ASIC에 위치한다. ASIC은 사용자 단말에 위치할 수 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말에서이산 컴포넌트들로서 존재할 수 있다.

제시된 실시 형태에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다.

이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다.

그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시 형태로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다. 또한, 단어 "예시적인"은 예, 일례, 또는 설명으로서 제공되는 것을 의미하기 위해 여기서 사용된다.

따라서, 본 명세서에서 도시 및 설명한 바람직한 실시 형태는, 본 발명의 사상 및 범주, 특히 필수적인 특성들을 벗어남이 없이 다양하게 변경, 변형 및 수정 실시될 수 있다. 즉, 본 명세서에서 개시 및 설명한 사항들은 첨부된 청구범위의 예시적인 것이고, 이에 본 발명의 범위가 제한되는 것은 아니므로, 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해서만 그 범위를 특정할 수 있다.

100: 사용자단말
200: 서버
300: 맵
400: 지역구
500: 분산형 저장매체

Claims

서버(200)가 사용자단말(100)로부터 사용자가 건축하고자 하는 건축물을 건물용도별로 각각 선택받는 선택단계(S10);
서버(200)가 사용자단말(100)에 맵(300)을 로딩하는 로딩단계(S20);
서버(200)가 사용자단말(100)의 맵(300)상에 사용자가 건축하고자 하는 건축물의 건축부지에 해당하는 특정위치를 입력받는 입력단계(S30);
서버(200)가 상기 특정위치를 둘러싼 주변시설을 특정하는 특정단계(S40);
서버(200)가 상기 특정위치와 주변시설간의 직선거리를 계산하는 계산단계(S50);
서버(200)가 상기 주변시설의 이용빈도인 빅데이터를 반영한 주변시설의 등급을 상기 직선거리로 나누어 평가점수를 산출하는 산출단계(S60);
서버(200)가 기설정된 범위 내의 평가점수에 해당하는 특정위치들의 집합인 지역구(400)를 경계선으로 추출하되, 여기서 기설정된 범위 내의 평가점수란 특정위치를 계속 변화시켜 산출한 각각의 평가점수들 중에서 소정의 범위에 속하는 평가점수인 추출단계(S70);
서버(200)가 상기 지역구(400) 내의 특정위치의 공시지가 또는 실거래가를 검색하는 검색단계(S80); 및,
상기 검색결과 최저 공시지가 또는 실거래가의 위치를 사용자단말(100)에 표시하는 표시단계(S90);를 진행하되,
상기 주변시설은 상기 특정위치로부터 일정거리의 위치에 있는 시설로서 등급이 할당되어 있는 시설이고, 등급의 할당은 건물용도의 편익에 이바지하는 정도로서 동일한 주변시설일지라도 사용자가 건축하고자 하는 건축물의 건물용도에 따라 등급이 달라지며,
여기서 건물용도가 주택으로 선택된 경우, 주변시설이 지하철역, 버스정류장, 마트, 문화시설을 포함한 편의시설, 공원을 포함한 체육시설인 경우 플러스 등급으로 할당하고, 주변시설이 장례식장을 포함한 혐오시설, 발전소, 폐기물처리장, 하수처리장을 포함한 재활용시설, 공장, 고속도로인 경우 마이너스 등급으로 할당하고,
건물용도가 공장으로 선택된 경우, 주변시설이 취수시설, 발전소를 포함한 전기시설, 고속도로, 타공장, 지하철역이거나 버스정류장인 경우 플러스 등급으로 할당하고, 주택, 공원을 포함한 체육시설, 문화시설인 경우 마이너스 등급으로 할당하며,
건물용도가 '주택'으로 선택된 경우, 주변시설이 지하철역인 경우 +10, 버스정류장인 경우 +8, 마트, 문화시설을 포함한 편의시설인 경우 +7, 공원을 포함한 체육시설인 경우 +6, 주변시설이 장례식장을 포함한 혐오시설인 경우 -10, 발전소인 경우 -9, 폐기물처리장, 하수처리장을 포함한 재활용시설인 경우 -8, 공장인 경우 -7, 고속도로인 경우 -6으로 할당하고,
건물용도가 '공장'으로 선택된 경우, 주변시설이 취수시설인 경우 +10, 발전소를 포함한 전기시설인 경우 +9, 고속도로인 경우 +8, 타공장인 경우 +7, 지하철역이거나 버스정류장인 경우 +6, 주택인 경우 -10, 공원을 포함한 체육시설인 경우 -9, 문화시설인 경우 -8으로 할당하며,
상기 경계선은 기설정된 범위 내의 평가점수에 해당하는 이산적인 지점들을 연속적인 영역의 최외곽선으로 나타내도록 하고,
상기 표시단계(S90) 이후에,
서버(200)가 상기 특정위치, 주변시설, 지역구(400) 및 지역구(400) 내의 최저 공시지가 또는 실거래가인 건축부지 정보를 블록체인 상의 대체불가토큰(NFT)으로 정기적으로 저장하는 저장단계(S100);를 더 진행하되,
상기 건축부지 정보인 NFT 미디어 데이터는 외부의 분산형 저장매체(500)에 보관하고, NFT 메타데이터는 건축부지 정보의 제목과 이에 대한 간략한 설명, 생성자에 대한 정보, 실제 미디어 데이터가 저장돼 있는 곳의 인터넷 주소로 이루어지고 외부의 분산형 저장매체(500)에 보관하며, NFT 스마트계약은 소유권 확인, 소유권 양도, 로얄티 지급 및 NFT 메타데이터가 보관돼 있는 곳의 인터넷 주소가 코딩돼 있는 컴퓨터 프로그램으로 블록체인에 직접 저장하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 및 인공지능을 이용한 최적화된 건축부지 추천 방법.
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