KR102490328B1 - 인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법, 서버 및 프로그램 - Google Patents

인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법, 서버 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 개시는 인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 사용자 단말로부터 수신된 사용자가 소유한 물권정보에 대응되는 등기부등본을 등기소 서버에서 스크래핑하고, 사용자 단말로부터 수신된 고유 정보와 등기부등본을 비교하여 사용자의 물권정보를 인증할 수 있다.

Description

인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법, 서버 및 프로그램 {Method, server and program for performing multi-verification of real estate owners based on AI}
본 개시는 부동산 소유자 다중 검증 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 다양한 분야에서 애플리케이션 기반으로 사용자의 정보를 수집하여 저장하고, 사용자에게 각종 서비스를 제공하는 기술이 적용되고 있다.
하지만, 부동산의 경우 여전히 이러한 기술이 제대로 적용되고 있지 않으며, 사용자는 본인이 소유하고 있는 물권을 체계적으로 관리하지 못하고 필요할 때마다 인터넷 등기소에 힘들게 접속하여 등기부등본을 확인하고 있다.
또한, 단지 내 사람들끼리 각종 메신저에서 모임을 생성하고 관리자 혹은 관리 기능이 없는 관계로 제대로 유지되지 않고 각종 문제점이 발생하고 있다.
따라서, 서버 기반으로 위와 같은 문제점을 해결할 수 있는 애플리케이션이 필요한 상황이지만, 아직 이를 구현하는 기술이 공개되어 있지 않은 실정이다.
대한민국 등록특허공보 제10-1564700호, (2015.10.26)
상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 사용자 단말로부터 수신된 사용자가 소유한 물권정보에 대응되는 등기부등본을 등기소 서버에서 스크래핑하고, 사용자 단말로부터 수신된 고유 정보와 등기부등본을 비교하여 사용자의 물권정보를 인증하고자 한다.
또한, 본 발명은 인공지능 기반으로 등기부등본 내 정보들을 난수화 또는 비식별화하여 저장하고자 한다.
또한, 본 발명은 사용자들이 참여할 수 있는 채팅방을 제공하고, 인공지능 챗봇이 채팅방 내 대화를 분석하도록 하여 대화 내용의 부동산 관련도를 산출하고, 산출된 관련도가 기준값 이하인 경우 채팅방에 경고 메시지를 전송하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법은, 관리 서버에 의해 수행되는 방법으로, 사용자의 단말로 입력된 물권정보를 수신하는 단계; 등기소 서버에서 상기 수신된 물권정보에 대응되는 부동산 고유번호 또는 주소를 이용하여 상기 수신된 물권정보에 대응되는 등기부등본을 수신하는 단계; 인공지능 기반으로 상기 수신된 등기부등본에서 적어도 하나의 필수 검증 항목 각각에 포함된 정보를 인식하는 단계; 상기 사용자의 고유 정보와 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 관련 정보 간의 동일성을 확인하는 단계; 인공지능 기반으로 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 특정 정보에 대하여 난수화 또는 비식별화를 진행하는 단계; 및 상기 사용자의 물권정보를 저장하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 동일성 확인 단계는, 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 관련 정보에서 개인정보 및 고유정보에 해당되는 정보를 인식하고, 상기 인식된 정보가 상기 사용자의 개인정보 및 고유정보와 일치하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 난수화 또는 비식별화 진행 단계는, 상기 등기부등본 내에서 고유번호 및 접수번호를 인식하여 난수화하는 단계; 및 상기 등기부등본 내에서 소유권 비관련 정보를 인식하고, 상기 인식된 소유권 비관련 정보에 대하여 비식별화 하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 물권정보 저장 단계는, 상기 난수화 및 비식별화가 완료된 등기부등본을 상기 사용자의 계정에 매핑하여 저장할 수 있다.
또한, 상기 물권정보 수신 단계 이전에, 사용자의 단말로부터 사용자의 본인 인증을 위한 기본정보 및 사용자의 물권정보 인증을 위한 고유정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 기본정보는 상기 사용자의 생체정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자의 대리인을 통해서 상기 부동산 소유자 다중 검증을 수행하는 경우, 하기 단계들을 더 포함할 수 있으며, 상기 사용자의 단말로부터 대리인의 기본정보, 상기 사용자와 상기 대리인의 관계정보, 및 상기 관계정보에 대한 증명서를 수신하는 단계; 상기 수신된 대리인의 기본정보를 이용하여 상기 대리인의 본인 인증을 수행하고, 상기 수신된 관계정보에 대한 증명서를 이용하여 상기 사용자와 상기 대리인의 관계정보를 증명하는 단계; 및 상기 관계정보에 대한 증명이 완료되면, 상기 사용자와 상기 대리인의 관계정보를 저장하고, 상기 대리인에게 상기 사용자에 대한 대리 권한을 부여하는 단계를 포함한다.
또한, 부동산 소유자 다중 검증 수행 서비스를 이용하는 사용자에게 부동산과 관련된 단지별 또는 동별 채팅방 기능을 제공하며, 인공지능 기반의 챗봇 기능을 이용하여 각 채팅방을 관리하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 서버는, 저장부; 사용자 단말로부터 물권정보를 수신하는 통신부; 등기소 서버에서 상기 수신된 물권정보에 대응되는 부동산 고유번호 또는 주소를 이용하여 상기 수신된 물권정보에 대응되는 등기부등본을 상기 통신부를 통해 수신하는 스크래핑 모듈; 및 인공지능 기반으로 상기 수신된 등기부등본에서 적어도 하나의 필수 검증 항목 각각에 포함된 정보를 인식하고, 상기 사용자의 고유 정보와 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 정보 간의 동일성을 확인하고, 인공지능 기반으로 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 특정 정보에 대하여 난수화 또는 비식별화를 진행하고, 상기 사용자의 물권정보를 상기 저장부에 저장하는 프로세서를 포함한다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 인공지능 기반의 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 사용자 단말로부터 수신된 사용자가 소유한 물권정보에 대응되는 등기부등본을 등기소 서버에서 스크래핑하고, 사용자 단말로부터 수신된 고유 정보와 등기부등본을 비교하여 사용자의 물권정보를 인증할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 인공지능 기반으로 등기부등본 내 정보들을 난수화 또는 비식별화하여 저장함으로써 사용자 개인정보에 대한 보안성을 확보할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 사용자들이 참여할 수 있는 채팅방을 제공하고, 인공지능 챗봇이 채팅방 내 대화를 분석하도록 하여 대화 내용의 부동산 관련도를 산출하고, 산출된 관련도가 기준값 이하인 경우 채팅방에 경고 메시지를 전송함으로써, 수많은 채팅방이 원활하게 유지되도록 관리할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 종래 부동산 IT 서비스의 문제점을 예시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 시스템의 블록도이다.
도 3 및 도 4는 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법의 흐름도이다.
도 5는 인공지능 모델을 학습시키는 방법을 예시한 도면이다.
도 6은 도 5와 같이 학습된 인공지능 모델이 등기부등본을 분석하여 추론데이터를 생성하는 것을 예시한 도면이다.
도 7은 본 개시의 실시예에서 인공지능 모델의 기능을 예시한 도면이다.
도 8은 등기소 서버에서 로딩된 등기부등본을 예시한 도면이다.
도 9는 등기소 서버에서 로딩된 등기부등본을 저장하기 위해 각종 정보들에 대하여 난수화 또는 비식별화를 진행한 것을 예시한 도면이다.
도 10은 사용자(권리자)의 대리인 등록 프로세스를 예시한 도면이다.
도 11은 인공지능 챗봇이 서버에서 운영하는 채팅방을 관리하는 것을 예시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 종래 부동산 IT 서비스의 문제점을 예시한 도면이다.
도 1에 예시된 것과 같이, 종래에는 매물에 대한 정보를 중개인들끼리 독점하였으며, 중개인이 직접 매물을 올려 광고를 집행하였고 매수인들은 제한된 정보만을 얻을 수 있었다.
본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 방법에 따르면, 이러한 종래의 부동산 IT 서비스의 문제점을 해결하고 매도인, 매수인들의 부동산 소유 검증, 거래에 편의를 제공하고자 한다.
아래에서는 다른 도면들을 참조하여 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 시스템(10), 방법, 서버에 대해서 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 시스템(10)의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 시스템(10)은 관리 서버(100), 사용자 단말(30), 제1 인증서버(50), 등기소 서버 및 제2 인증서버(70)를 포함한다.
사용자 단말(30)은 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 서비스를 이용하는 사용자의 단말(30)을 의미한다.
본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 서버는 애플리케이션(Application) 또는 웹(Web)을 이용하여 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 서비스를 제공할 수 있다.
따라서, 사용자는 본인의 단말에 애플리케이션을 설치하여 서비스를 이용할 수도 있고, 웹으로 접속하여 서비스를 이용할 수도 있다.
제1 인증서버(50)는 본인인증을 수행할 수 있는 외부 서버를 의미하며, 사용자의 휴대전화, 사용자의 통장 계좌, 사용자가 보유한 신용카드 등과 같이 다양한 방법을 이용하여 사용자에 대한 본인인증을 수행할 수 있다.
이때, 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 서버는 서비스를 이용하는 사람에 대해서는 제1 인증서버(50)를 통해서 누구든지 본인인증을 수행할 수 있으며, 사용자, 매도인, 매수자, 중개인, 대리인 등이 적용 가능하다.
등기소 서버는 등기부등본을 대한민국 법원에서 제공하는 인터넷 등기소의 서버가 적용 가능하다.
제2 인증서버(70)는 대리인의 대리 자격, 대리인과 사용자의 관계 증명을 진행할 수 있는 인증 서버를 의미하며, 정부24와 같이 국가에서 제공하는 서버가 적용 가능하다.
관리 서버(100)는 실질적으로 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법을 수행하는 발명의 주체로, 프로세서(110), 통신부(120), 저장부(130), 인공지능 모델(140), 및 스크래핑 모듈(150)을 포함한다.
다만, 몇몇 실시예에서 시스템(10) 및 관리 서버(100)는 도 2에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.
통신부(120)는 사용자 단말(30), 등기소 서버 및 인증 서버 중 적어도 하나와 통신한다.
보다 상세하게는, 통신부(120)는 사용자 단말(30)로 입력된 사용자의 개인정보, 고유정보 및 물권정보 중 적어도 하나를 수신할 수 있다.
저장부(130)는 사용자 단말(30)로부터 수신된 사용자의 개인정보, 고유정보 및 물권정보 중 적어도 하나를 수신할 수 있다.
또한, 저장부(130)는 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법을 실행하기 위한 각종 명령어, 알고리즘이 저장될 수 있다.
이때, 물권정보는 사용자의 물권이라는 검증이 완료된 이후에 난수화, 비식별화가 진행된 후에 저장될 수 있으며, 이에 대한 자세한 내용은 후술하도록 한다.
인공지능 모델(140)은 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행을 위해 학습되었으며, 인공지능 모델(140)은 등기부등본 내 정보들의 인식, 구별, 처리에 특화되어 있다.
따라서, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 등기부등본 내에서 필수적으로 검증해야 하는 항목에 포함된 정보들을 정확하게 인식할 수 있고, 이를 이용하여 사용자의 고유정보와 비교하여 동일성 여부를 체크할 수 있다.
또한, 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행에서 사용되는 인공지능 모델(140)은 복수/다수 사람들의 채팅을 분석하여 부동산 관련도를 산출함으로써, 서버에서 관리하는 채팅방을 인공지능 기반으로 관리/운영할 수 있다.
스크래핑 모듈(150)은 외부 서버에 접속하여 각종 정보를 스크래핑하여 수신할 수 있다.
보다 상세하게는, 스크래핑 모듈(150)은 등기소 서버에 접속하여 사용자의 물권정보에 대응되는 부동산 고유번호 또는 주소를 이용하여 사용자의 물권정보에 대응되는 등기부등본을 스크래핑하여 수신할 수 있다.
프로세서(110)는 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 서버 내 모든 구성들의 제어를 담당하며, 저장부(130)에 저장된 명령어, 알고리즘을 실행하고, 인공지능 모델(140)을 이용함으로써 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법을 실행할 수 있다.
아래에서는, 도 3 및 도 4의 흐름도와 다른 예시 도면들을 참조하여 서버의 동작에 대해서 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 3 및 도 4는 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법의 흐름도이다.
관리 서버(100)가 통신부(120)를 통해 사용자 단말(30)로 입력된 기본정보 및 고유정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 수신한다. (S100)
프로세서(110)가 제1 인증서버(50)를 통해 사용자 기본 정보를 이용하여 사용자에 대한 본인 인증을 수행하고, 인공지능 모델(140)을 이용하여 사용자 고유정보를 검증한다. (S150)
프로세서(110)가 S150을 통해 사용자의 기본정보 및 고유정보의 검증이 완료되면, 사용자 정보를 저장부(130)에 저장한다.
본 개시의 실시예에서 고유정보는 사용자의 이름, 주민등록번호, 휴대번호, 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 사용자 단말(30)로부터 수신된 고유정보가 형식에 맞게 입력되었는지 검증할 수 있다.
관리 서버(100)가 통신부(120)를 통해 사용자 단말(30)로 입력된 사용자의 물권정보를 수신한다. (S200)
본 개시의 실시예에서 물권정보는 사용자가 소유하고 있는 물권의 정보를 포함하며, 사용자의 이름, 주민등록번호, 주소정보(도로명, 지번), 부동산 고유번호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 사용자 단말(30)로부터 수신된 물권정보가 형식에 맞게 입력되었는지 검증할 수 있다.
프로세서(110)가 스크래핑 모듈(150)을 제어하여 사용자의 물권정보에 대응되는 등기부등본을 등기소 서버에서 스크래핑하여 수신한다. (S300)
상세하게는, 프로세서(110)는 통신부(120)를 통해 등기소 서버에 접속하고, 스크래핑 모듈(150)을 제어하여 사용자의 부동산 고유번호 또는 주소를 이용하여 물권 정보에 대응되는 등기부등본을 열람하고 스크래핑하여 수신한다.
프로세서(110)가 인공지능 모델(140)을 이용하여 (인공지능 기반으로) S300에서 수신된 등기부등본에서 적어도 하나의 필수 검증 항목을 인식하고, 인식된 항목 각각에 포함된 정보를 인식한다. (S400)
스크래핑 모듈(150)을 통해 스크래핑되어 수신된 등기부등본은 다양하고 많은 정보들이 포함되어 있기 때문에, 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증을 수행하기 위해서는 각각의 항목을 분리하여 인식하고, 각 항목에 포함된 정보들을 정확하게 인식할 필요가 있다.
이를 위해서 본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 서버는 미리 학습되어 구축된 인공지능 모델(140)을 이용한다.
도 5는 인공지능 모델(140)을 학습시키는 방법을 예시한 도면이다.
도 6은 도 5와 같이 학습된 인공지능 모델(140)이 등기부등본을 분석하여 추론데이터를 생성하는 것을 예시한 도면이다.
도 5를 참조하면, ML 알고리즘을 적용하여 입력 데이터를 학습모델에 입력하고, 이를 인공지능 모듈에 적용하여 각종 등기부등본을 입력한 후 추론데이터를 생성하고, 이를 다시 학습모델을 통해 테스트/검증한 후 피드백을 생성하여 학습모델을 학습시키는 과정을 복수/다수 회 실시함으로써, 완성도 높은 인공지능 모델(140)을 구축하게 된다.
도 6을 참조하면, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 등기부등본을 스캔한 후에 글자를 그대로 읽을 수도 있고(NLP), Vision 기반으로 OCR(CNN)을 진행할 수도 있고, 이를 AI로 처리할 수도 있다.
인공지능 모델(140)은 등기부등본의 인식, 분석 정확도를 높이기 위해서 서로 다른 판단/분석 방법을 통해서 등기분등본을 분석하여 인식한 후에 복수 개의 결과를 비교하여 오류/에러를 정정할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 이러한 다중 인공지능 모델(140)의 판단 정확도를 향상시키기 위해서 각각의 판단 방법에 특화되어 있는 인공지능 모델(140)을 별개로 구축, 구비하여 복수 개의 인공지능 모델(140)을 이용할 수 있다.
도 7은 본 개시의 실시예에서 인공지능 모델(140)의 기능을 예시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 개시의 실시예에서 인공지능 모델(140)은 다양한 기능을 포함하고 있다.
① 인공지능 모델(140)은 등기부등본 내 필수 검증 항목에 포함된 정보 인식할 수 있다.
② 인공지능 모델(140)은 사용자 단말(30)로 입력된 물권 정보와 소유권 관련 정보 간의 동일성 확인할 수 있다.
③ 인공지능 모델(140)은 등기부등본 내 특정 정보에 대한 난수화 또는 비식별화 진행할 수 있다.
④ 인공지능 모델(140)은 챗봇 기능을 이용하여 서버에서 운영하는 채팅방에 대한 관리할 수 있다.
도 8은 등기소 서버에서 로딩된 등기부등본을 예시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 등기부등본은 표제부(건물의 표시), 갑구(소유권에 관한 사항), 을구(소유권 이외의 권리에 관한 사항) 3개의 항목이 포함되어 있다.
프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 S300에서 수신된 등기부등본 내 적어도 하나의 필수 검증 항목 각각에 포함된 정보를 인식한다.
상세하게는, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 표제부(건물의 표시), 갑구(소유권에 관한 사항), 을구(소유권 이외의 권리에 관한 사항) 중 적어도 하나의 항목 각각을 인식할 수 있다.
프로세서(110)가 사용자의 고유정보와 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 관련 정보(갑구 내 정보) 간의 동일성을 확인한다. (S450)
프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 S400에서 인식된 필수 검증 항목에 포함된 정보 중에서 소유권 관련 정보를 추출할 수 있다.
그리고, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 사용자의 고유정보와 S450에서 추출된 소유권 관련 정보 간의 동일성을 확인할 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 사용자의 개인정보와 S450에서 추출된 소유권 관련 정보 간의 동일성을 확인할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 관련 정보에서 개인정보 및 고유정보에 해당되는 정보를 인식하고, 인식된 정보가 사용자의 개인정보 및 고유정보와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
프로세서(110)는 사용자의 고유정보 및 개인정보 중 적어도 하나가 S450에서 추출된 소유권 관련 정보와 동일하다고 판단되면, 사용자 단말(30)로부터 수신된 물권정보의 물권이 사용자 소유가 맞는 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(110)는 사용자의 고유정보 및 개인정보 중 적어도 하나가 S450에서 추출된 소유권 관련 정보와 동일하지 않다고 판단되는 경우, 사용자 단말(30)로 물권정보 재입력을 요청할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 동일하지 않은 부분을 지적하여 물권정보 재입력을 요청할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 동일하지 않는 부분이 형식상의 문제이고 의미상으로 동일한 내용인지 인공지능 모델(140)을 이용하여 검증할 수 있다.
프로세서(110)가 인공지능 모델(140)을 이용하여 등기부등본 내 적어도 하나의 특정 정보에 대하여 난수화 또는 비식별화를 진행한다. (S500)
도 9는 등기소 서버에서 로딩된 등기부등본을 저장하기 위해 각종 정보들에 대하여 난수화 또는 비식별화를 진행한 것을 예시한 도면이다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 등기부등본 내에서 고유번호 및 접수번호를 인식하여 난수화 할 수 있고, 등기부등본 내에서 소유권 비관련 정보를 인식하고 인식된 소유권 비관련 정보에 대하여 비식별화 할 수 있다.
상세하게는, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 등기부등본 내에서 부동산 고유번호, 접수번호, 및 주소정보 중 적어도 하나를 난수화 할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 등기부등본 내에서 부동산 고유번호, 접수번호, 사용자(권리자) 정보, 사용자(권리자)의 주소정보 중 적어도 하나를 암호화할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 등기부등본 내에서 부동산 고유번호를 난수화하고, 난수화된 부동산 고유번호의 값을 기반으로 부동산 접수번호의 난수화 정도를 결정할 수 있다.
이때, 난수화 정도는 숫자의 개수를 의미한다.
프로세서(110)는 상기 결정된 난수화 정도를 기반으로 부동산 접수번호를 난수화하고, 난수화된 부동산 접수번호의 값을 암호코드로 이용하여 사용자(권리자)의 주소정보를 암호화할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 난수화된 부동산 접수번호를 기반으로 복수의 암호 테이블 중 하나를 선택하여 사용자(권리자)의 주소정보를 암호화할 수 있다.
프로세서(110)는 인공지능 모델(140)을 이용하여 등기부등본 내에서 소유권 관련 정보 이외에 적어도 하나의 불필요한 정보(불요정보)를 인식할 수 있다.
그리고, 프로세서(110)는 인식된 불필요한 정보(불요정보)에 대한 비식별화를 진행할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 인식된 불필요한 정보(불요정보)를 블러(Blur) 처리할 수 있다.
일 실시예로, 상기 결정된 난수화 정도를 기반으로 블러(Blur) 정도를 결정할 수 있다.
프로세서(110)가 검증 완료된 물권 정보를 사용자 계정에 매칭하여 저장한다. (S550)
보다 상세하게는, 프로세서(110)는 이전 단계(과정)들을 통해서 검증이 완료되고 동일성이 확인된 사용자의 물권 정보를 사용자 계정에 매핑하여 저장부(130)에 저장할 수 있다.
그리고, 전술한 바와 같이 프로세서(110)는 S500에서 난수화 및 비식별화가 완료된 등기부등본을 사용자의 계정에 매핑하여 저장한다.
추가적인 실시예로, 본인인증과 관련된 실시예의 설명을 보충하도록 한다.
본 개시의 실시예에서, 사용자의 기본정보는 사용자의 이름, 출생년월일, 성별, 휴대전화번호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예로, 기본정보는 사용자의 생체정보를 더 포함할 수 있으며, 생체정보는 얼굴인식정보, 지문인식정보, 홍체인식정보 등이 적용 가능하다.
관리 서버(100)는 사용자가 서버에 접속하여 최초 회원가입을 진행할 때 생체정보의 입력을 요청하고, 사용자 단말(30)로부터 수신/인식된 사용자의 생체정보를 저장한 후 사용자의 물권정보를 저장하거나, 저장부(130)에 저장된 사용자의 물권정보를 조회/로딩할 때 사용자의 단말(30)로 생체정보 입력을 요청하여 생체정보 인증 과정을 거칠 수 있다.
일 실시예로, 관리 서버(100)는 생체정보를 인증하고 저장부(130)에 저장하는 생체정보 인증모듈을 더 포함할 수 있다.
이때, 생체정보 인증모듈은 학습되어 구축된 인공지능 기반의 얼굴인식 모델이 저장되어 있으며, 얼굴인식 모델은 영상/이미지를 분석하여 얼굴을 인식할 수 있고, 복수 개의 영상/이미지 내 얼굴을 비교하여 일치도를 산출할 수 있다.
프로세서(110)는 최초로 서비스에 가입하는 사용자의 단말(30)로 신분증 촬영 및 실제 얼굴 촬영을 요청하고, 2개의 촬영 결과를 비교하여 본인 여부를 확인할 수 있다.
프로세서(110)는 상기 과정에서 사용자 본인 여부가 확인되면 사용자의 단말(30)로부터 생체정보를 수신하여 암호화하여 저장부(130)에 저장한다.
그리고, 프로세서(110)는 사용자가 물권정보를 저장하거나 또는 저장부(130)에 저장된 물권정보를 조회/로딩하는 경우, 사용자 단말(30)로 생체정보 입력(실시간 얼굴 촬영 영상)을 요청하고, 수신된 생체정보(실시간 얼굴 촬영 영상)가 저장부(130)에 저장된 생체정보(기 저장된 얼굴정보)와 일정 기준값 이상의 일치도가 산출되는 경우에만 해당 프로세스를 허용할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 최초로 서비스에 가입하는 사용자의 단말(30)로 신분증 촬영 및 실제 얼굴 촬영을 요청하고, 2개의 촬영 결과를 비교하여 본인 여부를 확인한 후에, 사용자 단말(30)로부터 촬영되어 수신되는 사용자 얼굴 영상(제1 영상)에서 복수 개의 특징 포인트(제1 특징 포인트)를 추출하고, 이를 암호화하여 저장부(130)에 저장할 수 있다.
프로세서(110)는 사용자가 물권정보를 저장하거나 또는 저장부(130)에 저장된 물권정보를 조회/로딩하는 경우, 사용자 단말(30)로 신분증 촬영과 얼굴 촬영을 요청한 후, 사용자 단말(30)로부터 촬영된 신분증 이미지가 수신되면 1차적으로 본인인증을 수행할 수 있다.
그리고, 프로세서(110)는 사용자 단말(30)로부터 사용자의 얼굴이 촬영된 이미지(제2 이미지)가 수신되면, 제2 이미지에서 복수 개의 특징 포인트(제2 특징 포인트)를 추출하고, 제1 특징 포인트와 제2 특징 포인트를 매칭하여 매칭도가 기 설정된 일치도 이상 산출되는 경우 2차적으로 본인인증을 완료할 수 있다.
이때, 프로세서(110)가 사용자 단말(30)을 통해 촬영되어 수신된 얼굴 이미지에서 특징 포인트를 추출하는 것은 아래와 같은 방법이 적용될 수 있다.
프로세서(110)는, 제1 이미지를 기 설정된 얼굴 크기가 되도록 보정하고, 보정된 이미지 내에서 얼굴 내 이목구비의 위치 정보, 이목구비의 크기, 이목구비 간의 거리 중 적어도 하나를 특징 포인트로 추출할 수 있다.
그리고, 프로세서(110)는 제1 이미지에 대하여 추출된 특징 포인트를 암호화하여 저장부(130)에 저장할 수 있다.
프로세서(110)는 사용자가 물권정보를 저장하거나 또는 저장부(130)에 저장된 물권정보를 조회/로딩하는 경우, 사용자 단말(30)로 얼굴 촬영을 요청하고, 제2 이미지가 수신되면 제2 이미지를 기 설정된 얼굴 크기가 되도록 보정하고, 보정된 이미지 내에서 얼굴 내 이목구비의 위치 정보, 이목구비의 크기, 이목구비 간의 거리 중 적어도 하나를 특징 포인트로 추출한다.
그리고, 프로세서(110)는 제1 이미지에 대하여 추출된 특징 포인트를 저장부(130)에서 로딩하여 복호화하고, 제2 이미지에 대하여 추출된 특징 포인트와 매칭하여, 매칭도를 비교함으로써 본인인증을 수행할 수 있다.
도 10은 사용자(권리자)의 대리인 등록 프로세스를 예시한 도면이다.
부동산 소유자인 사용자(권리자)는 특정 사유로 인하여 대리인을 선임할 수 있으며, 사용자의 건강상의 문제, 고령, 미성년자 등 다양한 사유가 이에 해당될 수 있다.
하지만, 이와 같이 대리인을 통해 진행되는 경우 사용자(권리자)의 의도에 맞지 않게 악용될 수 있으므로, 관리 서버(100)가 대리인을 검증/인증하는 과정을 수행할 수 있다.
일 실시예로, 관리 서버(100)는 사용자의 대리인을 통해서 부동산 소유자 다중 검증을 수행하는 경우, 아래와 같은 단계들을 더 포함할 수 있다.
상세하게는, 관리 서버(100)는 사용자 단말(30)로부터 대리인 선임 요청 신호가 수신되는 경우를 의미한다.
관리 서버(100)가 사용자 단말(30)로부터 대리인의 기본정보, 대리인의 사용자와의 관계정보, 관계정보에 대한 증명서를 수신한다. (S600)
이때, 증명서는 가족관계증명서, 대리인 자격증명서 등이 적용 가능하다.
프로세서(110)가 사용자 단말(30)로부터 수신된 대리인 기본정보를 이용하여 대리인에 대한 본인인증을 수행하고, 증명서를 이용하여 사용자와 대리인의 관계정보를 증명한다. (S630)
이때, 프로세서(110)는 제2 인증서버(70)를 통해서 대리인에 대한 본인인증을 수행하고, 증명서를 이용하여 사용자와 대리인의 관계정보를 증명할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(110)는 제1 인증서버(50)를 통해서 관계정보를 증명하기 이전에 인공지능 모델(140)을 이용하여 증명서에 대한 위조서류 여부를 검출할 수 있다.
본 개시의 실시예에서 제2 인증서버(70)는 정부24와 같이 국가에서 제공하는 서버가 적용 가능하며, 가족관계증명서 등과 같은 관계 증명 서류를 조회/열람할 수 있는 서버라면 무엇이든 적용이 가능하다.
이 과정에서도, 프로세서(110)는 스크래핑 모듈(150)을 이용하여 제2 인증서버(70)에서 사용자와 대리인의 관계정보에 대하여 수신된 제1 증명서에 대응되는 제2 증명서를 제2 인증서버(70)에서 스크래핑하여 수신하고, 제1 증명서와 제2 증명서의 관계정보를 비교하여 일치하는 경우에만 관계정보가 검증된 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(110)가 사용자와 대리인의 관계정보를 저장하고, 대리인에게 사용자에 대한 대리 권한을 부여한다. (S670)
S600, S630을 통해서 사용자와 대리인의 관계정보가 증명되면, 프로세서(110)는 대리인에게 사용자를 대리할 수 있는 권한을 부여할 수 있다.
일 실시예로, 대리인의 기본정보는 대리인의 생체정보를 더 포함할 수 있으며, 대리인의 생체정보는 얼굴인식정보, 지문인식정보, 홍체인식정보 등이 적용 가능하다.
또한, 대리인의 생체정보를 이용하고, 신분증, 얼굴 촬영 영상을 이용하여 대리인의 본인인증을 수행하는 구성은 사용자의 생체정보에 대하여 설명한 것과 동일하게 적용될 수 있으므로, 보다 상세한 설명은 생략하도록 한다.
도 11은 인공지능 챗봇이 서버에서 운영하는 채팅방을 관리하는 것을 예시한 도면이다.
최근 들어, 부동산과 관련하여 단지별, 동별 부동산 실소유주들끼리 채팅방을 개설하고 단지/동 운영과 부동산 관련된 주제에 대하여 채팅을 나누는 것이 일상적인 일이 되었다.
하지만, 이러한 채팅방은 SNS 메신저, 채팅 애플리케이션을 통해서 이뤄지기 때문에 별도로 운영/관리가 이뤄지지 않고 있으며, 원래 목적과 다른 대화로 흘러가는 경우가 종종 발생하여 분쟁이 일어나는 등 운영/관리에 각종 문제가 발생하고 있다.
본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 서비스를 제공하는 관리 서버(100)는 단지/동 별 사용자들이 참여할 수 있는 채팅방을 제공하고, 인공지능 모델(140) 기반의 챗봇이 채팅방 내 대화를 분석하도록 하여 대화 내용의 부동산 관련도를 산출하고, 산출된 관련도가 기준값 이하인 경우 채팅방에 경고 메시지를 전송하고, 관리자에게 경고 알림을 제공할 수 있다.
이를 위해서, 인공지능 모델(140)은 다수의 단어들에 대하여 부동산 관련도 수치가 학습되어 있을 수 있으며, 각각의 단어에 대한 부동산 관련도 수치뿐만 아니라, 동일 사용자가 입력하는 복수/다수의 채팅 메시지를 복합적으로 분석하여 기 설정된 시간 동안 각 사용자의 채팅에 대한 부동산 관련도 수치를 산출할 수 있다.
또한, 인공지능 모델(140) 기반의 챗봇은 기 설정된 시간 동안 채팅방의 전체 채팅 내용을 분석하여 각 채팅방 전체 채팅 내용에 대한 부동산 관련도 수치를 산출할 수 있다.
이때, 인공지능 모델(140) 기반의 챗봇은 산출된 전체 채팅 내용에 대한 부동산 관련도 수치와 비교하여 특정 사용자의 채팅에 대하여 산출된 부동산 관련도 수치가 기 설정된 수치/비율 이하로 산출되는 경우, 해당 사용자에 대하여 개인적인 경고 메시지를 전송할 수 있다.
본 개시의 실시예에서 특정 채팅방이 부동산 실소유자의 채팅방으로 제한되어 있는 경우, 프로세서(110)는 특정 사용자가 해당 채팅방에 입장을 요청하는 경우 해당 사용자에 대한 본인인증을 수행하고, 저장부(130)에서 해당 사용자의 물권정보를 로딩한 후에 사용자의 해당 부동산 실소유 여부를 검증할 수 있다.
그리고, 프로세서(110)는 해당 사용자의 해당 부동산 실소유 여부가 검증되면, 해당 채팅방의 입장을 위한 입장 코드를 해당 사용자의 단말(30)로 제공할 수 있다.
이때, 프로세서(110)는 숫자, 문자, 기호 중 적어도 하나를 포함하여 입장 코드를 생성할 수도 있고, QR 코드를 생성하여 사용자 단말(30)로 제공할 수도 있다.
또한, 프로세서(110)는 입장 코드 제한시간을 설정하여 해당 제한시간이 초과되는 경우 해당 입장코드의 채팅방 입장권한을 만료(무효화)시킬 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 부동산 소유자 다중 검증 수행 방법, 서버는 전술한 구성을 통해서, 서버에서 수천~수만 개의 채팅방을 동시에 운영하더라도 각각의 채팅방에서 단지/동의 운영/관리에 대한 적절한 채팅, 부동산과 관련된 채팅이 이뤄지고 있는지 관리/운영할 수 있는 효과가 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10: 부동산 소유자 다중 검증 수행 시스템
30: 사용자 단말
50: 제1 인증 서버
70: 제2 인증 서버
100: 관리 서버
110: 프로세서
120: 통신부
130: 저장부
140: 인공지능 모델
150: 스크래핑 모듈

Claims (10)

  1. 관리 서버에 의해 수행되는 방법으로,
    사용자의 단말로 입력된 물권정보를 수신하는 단계;
    등기소 서버에서 상기 수신된 물권정보에 대응되는 부동산 고유번호 또는 주소를 이용하여 상기 수신된 물권정보에 대응되는 등기부등본을 수신하는 단계;
    인공지능 기반으로 상기 수신된 등기부등본에서 적어도 하나의 필수 검증 항목 각각에 포함된 정보를 인식하는 단계;
    상기 사용자의 고유 정보와 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 관련 정보 간의 동일성을 확인하는 단계;
    인공지능 기반으로 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 특정 정보에 대하여 난수화 또는 비식별화를 진행하는 단계; 및
    상기 사용자의 물권정보를 저장하는 단계를 포함하며,
    상기 난수화 또는 비식별화 진행 단계는,
    상기 등기부등본 내에서 고유번호 및 접수번호를 인식하여 난수화하는 단계; 및
    상기 등기부등본 내에서 부동산 소유권과 관련되지 않은 소유권 비관련 정보를 인식하고, 상기 인식된 소유권 비관련 정보에 대하여 비식별화 하는 단계를 포함하고,
    상기 인식 단계는,
    상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 등기부등본 내에서 표제부, 갑구 및 을구 중 적어도 하나의 항목 각각을 인식하고,
    상기 비식별화 단계는,
    상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 등기부등본 내 상기 부동산 고유번호를 난수화하고, 상기 난수화된 부동산 고유번호의 값을 기반으로 상기 부동산 접수번호에 대한 난수화의 정도를 결정하고,
    상기 결정된 난수화의 정도를 기반으로 상기 부동산 접수번호를 난수화하고,
    상기 난수화된 부동산 접수번호의 값을 암호코드로 이용하여 상기 사용자의 주소정보를 암호화하고,
    상기 인식된 소유권 비관련 정보를 블러(Blur) 처리하되, 상기 결정된 난수화의 정도를 기반으로 상기 블러의 정도를 결정하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 동일성 확인 단계는,
    상기 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 관련 정보에서 개인정보 및 고유정보에 해당되는 정보를 인식하고, 상기 인식된 정보가 상기 사용자의 개인정보 및 고유정보와 일치하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 물권정보 저장 단계는,
    상기 난수화 및 비식별화가 완료된 등기부등본을 상기 사용자의 계정에 매핑하여 저장하는 것을 특징으로 하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 물권정보 수신 단계 이전에,
    사용자의 단말로부터 사용자의 본인 인증을 위한 기본정보 및 사용자의 물권정보 인증을 위한 고유정보를 수신하는 단계를 더 포함하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기본정보는 상기 사용자의 생체정보를 포함하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 대리인을 통해서 상기 부동산 소유자 다중 검증을 수행하는 경우, 하기 단계들을 더 포함하는,
    상기 사용자의 단말로부터 대리인의 기본정보, 상기 사용자와 상기 대리인의 관계정보, 및 상기 관계정보에 대한 증명서를 수신하는 단계;
    상기 수신된 대리인의 기본정보를 이용하여 상기 대리인의 본인 인증을 수행하고, 상기 수신된 관계정보에 대한 증명서를 이용하여 상기 사용자와 상기 대리인의 관계정보를 증명하는 단계; 및
    상기 관계정보에 대한 증명이 완료되면, 상기 사용자와 상기 대리인의 관계정보를 저장하고, 상기 대리인에게 상기 사용자에 대한 대리 권한을 부여하는 단계를 포함하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 서비스를 이용하는 사용자에게 부동산과 관련된 단지별 또는 동별 채팅방 기능을 제공하며,
    인공지능 기반의 챗봇 기능을 이용하여 각 채팅방을 관리하는 것을 특징으로 하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 방법.
  9. 저장부;
    사용자 단말로부터 물권정보를 수신하는 통신부;
    등기소 서버에서 상기 수신된 물권정보에 대응되는 부동산 고유번호 또는 주소를 이용하여 상기 수신된 물권정보에 대응되는 등기부등본을 상기 통신부를 통해 수신하는 스크래핑 모듈;
    인공지능 기반으로 상기 수신된 등기부등본에서 적어도 하나의 필수 검증 항목 각각에 포함된 정보를 인식하고, 상기 사용자의 고유 정보와 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 소유권 정보 간의 동일성을 확인하고, 인공지능 기반으로 상기 등기부등본 내 적어도 하나의 특정 정보에 대하여 난수화 또는 비식별화를 진행하고, 상기 사용자의 물권정보를 상기 저장부에 저장하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 난수화 또는 비식별화를 진행할 때, 상기 등기부등본 내에서 고유번호 및 접수번호를 인식하여 난수화하고,상기 등기부등본 내에서 부동산 소유권과 관련되지 않은 소유권 비관련 정보를 인식하고, 상기 인식된 소유권 비관련 정보에 대하여 비식별화 하고,
    기반으로 상기 수신된 등기부등본에서 적어도 하나의 필수 검증 항목 각각에 포함된 정보를 인식할 때, 상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 등기부등본 내에서 표제부, 갑구 및 을구 중 적어도 하나의 항목 각각을 인식하고,
    상기 비식별화를 진행할 때, 상기 인공지능 모델을 이용하여 상기 등기부등본 내 상기 부동산 고유번호를 난수화하고, 상기 난수화된 부동산 고유번호의 값을 기반으로 상기 부동산 접수번호에 대한 난수화의 정도를 결정하고, 상기 결정된 난수화의 정도를 기반으로 상기 부동산 접수번호를 난수화하고, 상기 난수화된 부동산 접수번호의 값을 암호코드로 이용하여 상기 사용자의 주소정보를 암호화하고, 상기 인식된 소유권 비관련 정보를 블러(Blur) 처리하되, 상기 결정된 난수화의 정도를 기반으로 상기 블러의 정도를 결정하는,
    부동산 소유자 다중 검증 수행 서버.
  10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항, 제2항, 제4항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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