KR102528480B1 - Ai 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템 - Google Patents
Ai 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은, 사용자 단말기를 이용하여 복수 개의 금융사 서버에서 담보대출 상품 정보를 송수신하여 담보부동산에 대한 가치 평가, 기본 심사를 실시하여 정확한 담보부동산에 대한 담보액 평가를 수행하고, 사용자의 복수의 정보를 평가하여 사용자 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신하고, 담보대출 수행 후 저당권을 설정하여 담보대출을 실행하는 금융사의 대출액 회수 위험도를 관리하는 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템이 제공된다.
Description
본 발명은 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자 단말기를 이용하여 사용자 맞춤 담보대출을 추천하는 프로세서가 구축된 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 부동산담보대출은 담보물인 아파트, 주택, 토지 등의 부동산을 은행 등의 금융기관 또는 개인에게 담보로 제공한 후 해당 기관, 개인에게 일정금액을 차용하는 대출을 의미한다.
이러한 부동산담보대출은 해당 부동산의 등기부등본, 주민등록등본, 임대차계약서 사본 등을 은행 등의 부동산 담보 대출기관으로 제출하여 본인의 소유 여부 확인과 감정에 필요한 기초 자료를 제공함으로써, 대출금액과 해당 물건의 종류에 따라 은행 자체적으로 추정 감정을 하거나 감정기관의 감정평가서를 이용한 감정을 통해 금융기관으로부터 대출 승인을 받는 절차로 진행될 수 있다.
이러한 부동산담보대출은 아파트담보대출, 주택담보대출, 전세자금대출 등이 있으며, 상품으로는 금융기관별로 다양한 다수의 상품이 있다.
이러한 부동산담보대출 상품 중에는 온라인, 즉 100% 비대면으로 대출을 받을 수 있는 비대면 상품, 온라인 및 오프라인, 즉 고객과 비대면 및 대면 둘 모두를 수행하여만 하는 하이브리드 상품 등이 존재한다.
그리고 이러한 부동산담보대출 상품의 금리 및 대출금액 한도는 정부의 부동산 정책에 따라 수시로 변경된다.
부동산담보대출은 각 금융기관별로 대출 가능한 상품이 상이하고, 대출조건 또한 상이할 뿐 아니라, 심지어 동일 금융기관 내에서도 지역별, 시기별, 개인 상황별로 대출조건이 상이한 경우가 있으므로, 기존의 부동산담보대출 정보 제공 시스템은 일괄적인 주택담보대출 상품 리스팅 및 필터링 정보만을 제공할 뿐 정확한 대출 정보를 제공할 수 없는 문제점이 있다.
이에 본 발명은 사용자 정보, 담보부동산 정보를 획득하여 각 금융사 서버에서 담보대출 기본 심사, 가치 평가를 실행하여 대출 가승인에서부터 대출 최종 승인까지 맞춤형 담보대출 상품 정보를 사용자 단말기로 제공하는 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템을 제시하고자 한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 사용자 단말기를 이용하여 사용자 맞춤 담보대출을 추천하는 프로세서가 구비된 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템을 제공하는 것이다.
또한 본 발명의 다른 목적은 프로세서와 프로그래밍적으로 연결된 키오스크 유닛이 구비된 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템을 제공한다.
또한 본 발명의 또 다른 목적은 사용자의 신원 정보를 확인하기 위한 지문 인식부가 구비된 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템을 제공한다.
또한 본 발명의 또 다른 목적은 지문 인식부의 지문 인식을 보조하기 위해 손가락을 고정하는 손가락 고정 유닛이 구비된 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템을 제공한다.
또한 본 발명의 또 다른 목적은 지문 인식부를 보호하는 완충 유닛이 구비된 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템을 제공한다.
본 발명의 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템은 사용자 단말기를 이용하여 사용자 맞춤 담보대출을 추천하는 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 프로세서는 복수 개의 금융사 서버와 네트워크적으로 연결되어 담보대출 상품 정보를 송수신하고, 복수 개의 금융사 서버 각각에서 상기 사용자 단말기로 담보할 부동산 정보의 입력을 요청하는 단계, 입력된 사용자의 부동산 정보를 기초로 복수 개의 금융사 서버에 담보대출을 요청하는 단계, 요청된 담보대출에 대응하여 복수 개의 금융사 서버에서 부동산 담보대출 기본 심사를 진행하는 단계, 복수 개의 금융사 서버 각각에서 금융감독원 서버에 심사 받는 부동산에 대한 가치 평가를 요청하는 단계, 요청된 부동산 가치 평가에 대응하여 복수 개의 금융사 서버 각각에서 부동산 담보대출 기본 심사를 완료하는 단계, 복수 개의 금융사 서버 각각에서 기본 심사 완료 후 대출 가능 여부를 상기 사용자 단말기로 송신하는 단계, 상기 사용자 단말기에 대출 가(假)승인 여부를 요청하는 단계, 가승인 요청에 대응하여 상기 부동산 가치 평가를 바탕으로 상기 사용자 단말기로 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신하는 단계, 상기 사용자 단말기를 통해 입력된 담보대출 상품 정보를 해당 금융사 서버로 송신하여 담보대출 최종 승인을 요청하는 단계, 해당 금융사 서버에서 국토부 서버로 담보대출 실시에 따른 저당권 설정을 요청하는 단계, 요청된 저당권 설정에 대응하여 국토부 서버에서 해당 금융사의 명의를 저당권 등기에 기재하고 등기 정보를 해당 금융사 서버로 송신하는 단계, 송신된 등기 정보에 대응하여 해당 금융사 서버에서 사용자 명의의 계좌로 대출금을 송신하는 단계를 수행하는 특징을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 부동산 정보는 부동산 최근 거래가액, 부동산 관련 기(旣)대출액, 부동산 주소, 채무자 정보, 세입자 정보, 부동산 명의자 정보를 포함하고, 상기 부동산 가치 평가는 상기 부동산 정보에 기초하여 진행되는 세부 평가를 포함하고, 상기 세부 평가는 심사 받을 부동산에 대한 정보가 업로드된 부동산 중개 플랫폼에서 검색된 횟수, 최근 1년 간 심사 받을 부동산 및 그 주변 부동산의 실제 거래 가액, 및 실제 거래 가액의 증감 추세를 파악하고, 추세가 증가하는 경우에는 긍정 평가, 추세가 하락하는 경우에는 부정 평가로 결정하고, 추세가 하락인 경우에는 각 금융사는 대출 가능 여부를 부정 평가하여 하락된 부동산의 실제 거래 가액을 기준으로 대출 가능 금액을 감소시키고 대출 이자를 증가시켜 담보대출에 대한 위험도를 관리하는 특징을 포함하고, 상기 부동산 담보대출 기본 심사는 대출을 의뢰한 사용자의 신용 정보, 각 금융사에 대한 사용자의 고객 유형 정보, 심사 받는 부동산에 대한 상기 부동산 가치 평가에 대응하여 신뢰도 평가를 확인하는 특징을 포함하고, 상기 고객 유형 정보는 각 금융사에 인증된 사용자의 실명 정보, 각 금융사에 개설한 사용자의 통장 여부 및 통장 갯수, 각 금융사에 이용 중인 사용자의 금융 서비스, 상기 금융 서비스에 대한 사용자의 신뢰 정보를 포함하고, 각각의 금융사 서버는 상기 세부 평가가 포함된 상기 부동산 가치 평가에 대응하여 상기 사용자 단말기를 통해 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신함과 동시에 담보대출금 회수에 대한 위험도 관리를 위해 HUG 담보대출보증 상품을 추천할 수 있다.
일 실시예에서, AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템은 상기 프로세서와 프로그래밍적으로 연결하여 사용자에게 상기 담보대출 단계를 디스플레이하는 키오스크 유닛을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 키오스크 유닛은 유닛 함체, 상기 유닛 함체에 설치되어 상기 담보대출 단계 수행 과정을 사용자에게 디스플레이하는 디스플레이부, 상기 유닛 함체에 설치되어 사용자의 신원 정보를 확인하는 지문 인식부, 상기 지문 인식부에 설치되어 지문 인식을 보조하기 위해 손가락을 고정하는 손가락 고정 유닛, 상기 지문 인식부에 설치되어 사용자가 지문 인식을 함으로써 발생하는 충격으로부터 상기 지문 인식부를 보호하는 완충 유닛을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 손가락 고정 유닛은 상기 지문 인식부의 상면에 양 측으로 설치되는 슬라이딩 레일, 상기 슬라이딩 레일에 회전 회동 가능하게 설치되어 상기 지문 인식부에 안착한 손가락을 고정시키는 좌측 고정부 및 우측 고정부, 상기 슬라이딩 레일에 슬라이딩 가능하게 설치되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 손가락에 고정시키는 고정부 푸시(push)부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부는 '┌'┐형상으로 구비되되 하단면에 개방홈이 형성되고 내부 하단면 양 측으로 맞물림 돌기가 형성된 고정부 몸체, 상기 고정부 몸체 내부의 양 측으로 설치된 측면 지지대, 상기 측면 지지대의 양 말단부에 지지되고 회전 구동 가능하게 설치된 구동 바퀴, 상기 측면 지지대의 길이 방향을 따라 상기 구동 바퀴에 감싸도록 설치되어 상기 구동 바퀴의 회전 구동에 의해 회전하는 롤러 구동 벨트, 상기 롤러 구동 벨트의 회전에 의해 상기 맞물림 돌기에 맞물려 회전하도록 양 측으로 회전 돌기가 형성되어 회전 가능하게 설치된 회전 롤러부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 고정부 몸체는 상기 슬라이딩 레일을 따라 슬라이딩 가능하게끔 하단 양 측으로 회전 가능하게 형성된 레일 바퀴(2211, 2311), 상기 고정부 몸체의 하단부 가로 길이 방향으로 회전 가능하게 삽입된 힌지축, 상기 고정부 몸체의 내부 양 측에 내장되되 상기 힌지축이 관통하도록 삽입되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 회전 회동시키는 힌지부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 회전 롤러부는 회전 가능하도록 회전축이 삽입되고, 상단면에 길이 방향을 따라 일정 간격으로 눌림부 홈이 형성되는 특징을 포함하고, 상기 눌림부 홈은 일정 간격으로 탄성 돌기가 돌출 형성되고, 상기 탄성 돌기를 따라 삽입되되 상기 탄성 돌기에 의해 탄성력을 생성하는 지지 스프링이 삽입된 지지 프레임과 체결하는 특징을 포함하고, 상기 지지 프레임은 중앙부에 눌림 스프링이 탄성력을 생성하도록 삽입된 눌림 플레이트가 체결되는 특징을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 고정부 푸시부는 푸시부 몸체, 상기 슬라이딩 레일에 이탈하지 않도록 상기 푸시부 몸체의 하단 양 측으로 돌출 형성된 레일 날개, 상기 레일 날개의 하단부에 회전 회동 가능하게 설치되어 상기 고정부 푸시부를 상기 슬라이딩 레일을 따라 슬라이딩 가능하게 구비된 레일 바퀴(243), 상기 푸시부 몸체의 전단부에 세로 길이 방향으로 일정 간격으로 돌출 및 후퇴 가능하게 삽입되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 푸시하는 푸시축, 상기 푸시축의 일단부에 일체로 빨판 형상으로 형성되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부에 탈부착 가능한 푸시부 헤드를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 손가락 고정 유닛은 사용자의 신원 정보 확인을 위해 상기 지문 인식부에 손가락을 안착하면 손가락을 클램핑하여 고정하는 동작을 수행하고, 상기 고정부 푸시부가 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 푸시하여 손가락을 클램핑하고, 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부가 좌, 우측에서 상기 힌지부에 의해 회전 회동하여 손가락을 향해 클램핑하고, 상기 롤러 회전부가 회전하여 손가락 지문면이 상기 지문 인식부에 모두 인식되도록 누르는 특징을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 완충 유닛은 상기 지문 인식부의 하부에 설치되는 지지 플레이트, 상기 지지 플레이트의 하부에 설치되는 육면체 항아리 형상으로, 내부가 비어 있는 완충 몸체, 상기 완충 몸체 내부 양 측에 설치되어 상기 완충 몸체 내부에 유동하는 완충 가스의 흐름을 가이드하는 압축 몸체, 상기 지지 플레이트의 중앙부에서 하향으로 설치되어 상기 지지 플레이트의 상하 움직임에 의해 일체로 움직이는 완충 샤프트, 상기 완충 샤프트의 하부로부터 'U'자 형상으로 체결되어 상기 완충 몸체 내부에 유동하는 완충 가스를 압축하는 완충 하우징, 상기 완충 몸체 내부 양 상단부에 피스톤 운동이 가능하게 설치되어 상기 완충 몸체 내부에 유동하는 완충 가스를 압축하는 완충 실린더부, 상기 완충 몸체 내부 양 하단부에 '└', '┘'자 형상으로 설치되어 상기 완충 실린더부 및 상기 완충 샤프트에서 압축한 완충 가스를 유동시키는 완충 통로부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 완충 몸체는 상기 지지 플레이트가 충격에 의해 상하로 움직이도록 가이드 날개를 상향으로 형성되는 특징을 포함하고, 상기 완충 실린더부는 상단부에 지지 날개가 돌출 형성되고 원기둥 형상으로 구비된 실린더 몸체, 상기 실린더 몸체 내부에 삽입되는 실린더 하우징, 상기 실린더 하우징 내부에 피스톤 운동이 가능하게 삽입되는 피스톤축, 상기 피스톤축의 하단부에 형성되어 상기 실린더 하우징 내부에 유동하는 완충 가스를 압축하는 피스톤 헤드, 상기 실린더 하우징의 상단부에 형성되어 상기 피스톤축이 이탈하지 않도록 지지하는 피스톤축 지지부재, 상기 피스톤 헤드의 중앙부를 향해 삽입되되 상기 실린더 몸체의 중앙부를 관통하도록 구비된 피스톤 봉을 포함하고, 상기 실린더 몸체는 하단면에 일정 간격으로 완충 가스가 상기 피스톤 헤드에 의해 압축되어 유동 가능하도록 통공된 유동공이 형성되는 특징을 포함하고, 상기 완충 통로부는 '└', '┘'자 형상으로 구비되고, 양 말단부에 완충 가스가 유동 가능하게 유동구가 형성된 통로 파이프, 상기 통로 파이프 내부에 '＼/'자 형상으로 형성되어 상기 통로 파이프로 유입되는 완충 가스를 압축시키는 압축 가이드부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 완충 유닛은 상기 지문 인식부를 통해 사용자의 신원 정보를 확인하면 상기 지문 인식부에 가해지는 충격을 완충하고, 상기 지지 플레이트에 가해지는 충격에 의해 상기 완충 샤프트 및 상기 완충 하우징이 하강하여 상기 완충 몸체 내부에 유동하는 완충 가스를 상기 완충 통로부로 일 방향으로 유동시키면서, 동시에 상기 완충 실린더부의 상기 피스톤축과 상기 피스톤 헤드가 상기 실린더 하우징 내부에 유동하는 완충 가스를 상기 유동공을 통해 상기 완충 통로부로 타 방향으로 유동시켜 충격을 상쇄시키는 특징을 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사용자 단말기를 이용하여 복수 개의 금융사 서버에서 담보대출 상품 정보를 송수신하여 담보부동산에 대한 가치 평가, 기본 심사를 실시하여 정확한 담보부동산에 대한 담보액 평가를 수행하고, 사용자의 복수의 정보를 평가하여 사용자 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신하고, 담보대출 수행 후 저당권을 설정하여 담보대출을 실행하는 금융사의 대출액 회수 위험도를 관리하는 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템이 제공된다.
또한, 사용자는 금융사 대출 상품을 선택하는 과정 중에 사용자만의 판단기준으로 금융사를 선택할 수 있다.
또한, 기존 사용자들의 경험에 대한 정보를 빅데이터로 생성하여 금융사 대출상품을 비교해보고, 여러가지 다양한 형식의 선택을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.
또한, 대한민국 부동산 정부정책 및 상품에 대한 기준이 계속 변화되는 상황에서 검색 엔진의 버전을 관리하면서 부동산 정책 버전별로 새로운 데이터학습을 구현할 수 있다.
또한, 뱅크몰 검색 엔진 AI는 어플리케이션으로 방문하는 모든 고객들의 데이터 분석을 실행 가능하고, 담보대출 신청한 사용자들의 데이터를 누적수치로 반영하여 검색 엔진을 고도화시킬 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 발명 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 서버 관계도를 도시한 것이다.
도 1a은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 또 다른 서버 관계도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 키오스크, 단말기, 서버의 관계도를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서의 흐름도를 도시한 것이다.
도 3a은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서의 또 다른 흐름도를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서와 키오스크, 손가락 고정 유닛, 완충 유닛의 흐름도를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 키오스크 유닛의 실시예를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 손가락 고정 유닛의 실시예들을 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 완충 유닛의 실시예를 도시한 것이다.
도 1a은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 또 다른 서버 관계도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 키오스크, 단말기, 서버의 관계도를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서의 흐름도를 도시한 것이다.
도 3a은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서의 또 다른 흐름도를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서와 키오스크, 손가락 고정 유닛, 완충 유닛의 흐름도를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 키오스크 유닛의 실시예를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 손가락 고정 유닛의 실시예들을 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 완충 유닛의 실시예를 도시한 것이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 다양한 실시 예를 보다 상세하게 설명한다. 본 명세서에 기재된 실시 예는 다양하게 변형될 수 있다. 특정한 실시예가 도면에서 묘사되고 상세한 설명에서 자세하게 설명될 수 있다. 그러나 첨부된 도면에 개시된 특정한 실시 예는 다양한 실시 예를 쉽게 이해하도록 하기 위한 것일 뿐이다. 따라서 첨부된 도면에 개시된 특정 실시 예에 의해 기술적 사상이 제한되는 것은 아니며, 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 균등물 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이러한 구성요소들은 상술한 용어에 의해 한정되지는 않는다. 상술한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서에서, "포함한다" 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. 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.
한편, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 "모듈" 또는 "부"는 적어도 하나의 기능 또는 동작을 수행한다. 그리고 "모듈" 또는 "부"는 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 기능 또는 동작을 수행할 수 있다. 또한, 특정 하드웨어에서 수행되어야 하거나 적어도 하나의 프로세서에서 수행되는 "모듈" 또는 "부"를 제외한 복수의 "모듈들" 또는 복수의 "부들"은 적어도 하나의 모듈로 통합될 수도 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
그 밖에도, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그에 대한 상세한 설명은 축약하거나 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 서버 관계도를 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템은 유무선 통신망을 이용하여 사용자 단말기, 복수의 금융사 서버, 금감원 서버, HUG 서버와 서로 네트워크적으로 연결될 수 있다.
도 1a은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 또 다른 서버 관계도를 도시한 것이다.
도 1a을 참조하면, AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템은 호스트 서버를 이용하여, 사용자 단말기, 키오스크 유닛, 복수의 금융사 서버, 담보대출 서버와 서로 네트워크적으로 연결될 수 있다.
호스트 서버는 데이터베이스부, 업데이트부, 뱅크몰 검색 엔진을 포함할 수 있다.
데이터베이스부는 각 금융사의 대출 상품 정보를 수집하고 저장할 수 있다.
업데이트부는 각 금융사의 최신 대출 상품 정보를 업데이트하여 데이터베이스부로 전송할 수 있다.
뱅크몰 검색 엔진은 데이터베이스부의 각 금융사의 대출 상품 정보를 바탕으로 대출 규제 자료를 분석하여 구축된 상품을 검색 후 인공지능을 이용하여 사용자와의 적합성 여부를 판단할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 키오스크, 단말기, 서버의 관계도를 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템은 사용자 단말기를 이용하여 사용자 맞춤 담보대출을 추천하는 프로세서(10) 및 키오스크 유닛(100)을 포함할 수 있다.
프로세서(10)는 복수 개의 금융사 서버와 단말기를 통해 네트워크적으로 연결되어 담보대출 상품 정보를 송수신할 수 있다.
이때, 프로세서(10)는 키오스크 유닛(100)과 프로그래밍적으로 연결되어 사용자에게 담보대출 단계를 키오스크 유닛(100)을 이용하여 디스플레이할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서(10)의 흐름도를 도시한 것이다.
S110 단계 : 복수 개의 금융사 서버 각각에서 사용자 단말기로 담보할 부동산 정보 입력을 요청한다.
이때, 부동산 정보는 부동산 최근 거래가액, 부동산 관련 기(旣)대출액, 부동산 주소, 채무자 정보, 세입자 정보, 부동산 명의자 정보 등의 부동산에 대한 기본 정보를 포함할 수 있다.
S120 단계 : 입력된 사용자의 부동산 정보를 기초로 복수 개의 금융사 서버에 담보대출을 요청한다.
S130 단계 : 요청된 담보대출에 대응하여 복수 개의 금융사 서버에서 부동산 담보대출 기본 심사를 진행한다.
S140 단계 : 복수 개의 금융사 서버 각각에서 금융감독원 서버에 심사 받는 부동산에 대한 가치 평가를 요청한다.
이때, 부동산 가치 평가는 부동산 정보에 기초하여 진행되는 세부 평가를 포함한다.
세부 평가는 심사 받을 부동산에 대한 정보가 업로드된 부동산 중개 플랫폼(ex. 직방, 다방, 피터팬 등)에서 검색된 횟수, 최근 1년 간 심사 받을 부동산 및 그 주변 부동산의 실제 거래 가액, 및 실제 거래 가액의 증감 추세를 파악한다.
또한, 세부 평가는 추세가 증가하는 경우에는 긍정 평가, 추세가 하락하는 경우에는 부정 평가로 결정한다.
또한, 세부 평가는 추세가 하락하는 경우에는 각 금융사는 대출 가능 여부를 부정 평가하여 하락된 부동산의 실제 거래 가액을 기준으로 대출 가능 금액을 감소시키고 대출 이자를 증가시켜 담보대출에 대한 위험도를 관리하는 특징을 포함한다.
S150 단계 : 요청된 부동산 가치 평가에 대응하여 복수 개의 금융사 서버 각각에서 부동산 담보대출 기본 심사를 완료한다.
부동산 담보대출 기본 심사는 대출을 의뢰한 사용자의 신용 정보, 각 금융사에 대한 사용자의 고객 유형 정보, 심사 받는 부동산에 대한 부동산 가치 평가에 대응하여 신뢰도 평가를 확인하는 특징을 포함한다.
이때, 신뢰도 평가란 담보대출을 이용할 사용자의 채무상환 능력을 의미한다.
고객 유형 정보는 각 금융사에 인증된 사용자의 실명 정보, 각 금융사에 개설한 사용자의 통장 여부 및 통장 갯수, 각 금융사에 이용 중인 사용자의 금융 서비스, 금융 서비스에 대한 사용자의 신뢰 정보를 포함한다.
이때, 신뢰 정보란 사용자의 채무상환 능력을 의미한다.
S160 단계 : 복수 개의 금융사 서버 각각에서 기본 심사 완료 후 대출 가능 여부를 사용자 단말기로 송신한다.
S170 단계 : 사용자 단말기에 대출 가(假)승인 여부를 요청한다.
이때, 대출 가승인이란 최종 승인 이전에 각 금융사의 맞춤형 담보대출 상품 정보를 사용자가 획득하기 위한 일시적 승인을 의미한다.
따라서, 후술할 담보대출 최종 승인이 이루어져야 사용자의 부동산에 대한 담보대출 서비스 실행이 완료된다.
S180 단계 : 가승인 요청에 대응하여 부동산 가치 평가를 바탕으로 사용자 단말기로 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신한다.
S190 단계 : 사용자 단말기를 통해 입력된 담보대출 상품 정보를 담보대출 상품을 주관하는 해당 금융사 서버로 송신하여 담보대출 최종 승인을 요청한다.
S200 단계 : 해당 금융사 서버에서 국토부 서버로 담보대출 실시에 따른 저당권 설정을 요청한다.
S210 단계 : 요청된 저당권 설정에 대응하여 국토부 서버에서 해당 금융사의 명의를 저당권 등기에 기재하고 담보 부동산에 대한 등기 정보를 해당 금융사 서버로 송신한다.
S220 단계 : 송신된 등기 정보에 대응하여 해당 금융사 서버에서 사용자 명의의 계좌로 대출금을 송신한다.
또한, 각각의 금융사 서버는 세부 평가가 포함된 부동산 가치 평가에 대응하여 사용자 단말기를 통해 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신함과 동시에 담보대출금 회수에 대한 위험도 관리를 위해 HUG 담보대출보증 상품을 추천할 수 있다.
도 3a은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 또 다른 흐름도를 도시한 것이다.
S110 단계 : 사용자 단말기로 담보할 부동산 정보 입력을 요청한다.
S120 단계 : 입력된 부동산 정보를 기초로 뱅크몰 검색 엔진에 담보대출 상품 출력을 요청한다.
특히, 고객이 소유하고 있는 부동산의 정보를 고도화를 통해서 출력 가능하도록 구현할 수 있다.
S130 단계 : 뱅크몰 검색엔진에서 사전에 각 금융사에서 대출규제 자료를 기반으로 구축된 상품을 검색 후 사용자와의 적합성 여부를 판단한다.
S140 단계 : 사용자가 입력한 정보를 기반으로 검색엔진에서 최저금리순/한도순/다양한 카테고리별 상품을 출력한다.
S150 단계 : 검색엔진 내에서 검색된 상품 정보를 기반으로 사용자는 원하는 상품을 선택 후 신청한다.
S160 단계 : 신청된 정보는 실시간(이메일 발송, 금융사 사이트 연결, 오토메이션, 금융사 자체 api 연결)으로 여러가지 방법을 활용하여 각 금융사 서버로 전달한다.
S170 단계 : 금융사로 전달된 정보는 금융사 담당자가 확인한다.
S180 단계 : 금융사 담당자는 사용자가 고객과 연결된 후에 입력된 정보에 다름이 없는지 확인하고, 정부의 부동산 규제에 부합하는 상담을 진행한다.
S190 단계 : 금융사 담당자는 최종 확인 후 사용자에게 가능여부를 전달하고, 사용자의 결정을 기다린다.
일 실시예에서, 대출 비교를 진행하기 위해 사용자가 입력한 고객들의 데이터를 체계적으로 데이터베이스부에 적재하고, 뱅크몰 검색엔진 내 AI는 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 인간처럼 판단하고 학습하여 비슷한 연령대, 지역, 직군, 대출금액, 대출 신청상품의 빈도 체크, 금융사 선호도, 시기, 대출유형, 건축물 유형 등의 상황에 맞는 정보를 최적화하여 대출 상품을 노출 후 사용자의 선택을 도울 수 있다.
일 실시예에서, 뱅크몰 검색 엔진 딥러닝 알고리즘은 다수의 데이터 속에서 사용자의 패턴을 발견 후 학습하여, 각 금융사 대출 상품을 구분하는 정보처리 방식으로 결과를 도출해낼 수 있다.
이때, 단순히 축적된 데이터를 토대로 상관관계와 특성을 찾아낸 후 확인된 패턴을 통해 결론을 내리는 게 아니고, 뱅크몰 검색 엔진은 딥러닝 알고리즘 기술을 활용하여 축적된 데이터를 분석만 하지 않고 축적된 데이터를 통해 학습까지 하는 기계학습 능력을 가지고 있는 검색 엔진으로 정의한다.
도 4는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 프로세서(10)와 키오스크, 손가락 고정 유닛(200), 완충 유닛(300)의 흐름도를 도시한 것이다.
S310 단계 : 사용자가 지문 인식부(130)에 손가락 고정 유닛(200)을 이용하여 지문 인식을 실시한다.
S320 단계 : 지문 인식 과정에서 발생하는 충격을 완충 유닛(300)에서 완충한다.
S330 단계 : 사용자가 지문 인식부(130)를 이용하여 키오스크 유닛(100)으로 사용자의 신원 정보를 제공한다.
S340 단계 : 확인된 사용자의 신원 정보를 바탕으로 프로세서(10)에서 디스플레이부(120)로 담보대출 단계(S110~S220단계) 수행 과정을 송신한다.
S350 단계 : 디스플레이부(120)에서 사용자에게 담보대출 단계 수행 과정을 디스플레이한다.
상기 단계들을 통해 본 발명의 효과를 상세히 기술하면 다음과 같다.
현재 사용중인 대출잔액을 확인 후 사용자가 요청한 대출금액이 정부에서 정한 부동산규정에 부합하는지 판단하고, 사용자가 요청한 금액으로 진행시 사용자의 가계에 과한 부채를 부담하는 것을 방지하기 위해 상기 단계들로 사용자 맞춤형 담보대출을 추천함으로써 보다 합리적이고 저렴한 금액과 금리를 제시할 수 있다.
각 금융사의 담보 대출을 비교함으로써 종래의 담보대출 서비스처럼 대출 최대금액만을 제시하는 것이 아니라 실제 대출목적에 맞는 대출 상품을 추천할 수 있다.
부동산 빅데이터를 기반으로 지역별 계산식에서 지역별 최대한도보다 모기지 신용보증 대상 금액을 차감한 금액 이하 또는 최대금액을 사용자가 필요 금액을 신청시 금융사마다 커스텀(custom)한 할인, 할증 규정을 제시하는 근거가 될 수 있다.
각 금융사는 사용자의 선택에 의해 담보대출 서비스를 제공한 후에 상환 위험도를 관리하기 위해 HUG 담보대출보증보험을 제시함으로써 미상환 위험도를 효율적으로 관리할 수 있다.
각 금융사는 다양한 대출상품 카테고리를 비교할 수 있도록 제공함으로써 대출금리, 대출한도 뿐만 아니라 사용자의 편익에 부합한 특징의 상품 카테고리를 제시하여 한 번의 조회로 다양한 상품을 경험하고 선택할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 키오스크 유닛(100)의 실시예를 도시한 것이다.
도 5를 참조하면, 키오스크 유닛(100)은 유닛 함체(110), 디스플레이부(120), 지문 인식부(130), 손가락 고정 유닛(200), 완충 유닛(300)을 포함할 수 있다.
키오스크 유닛(100)은 프로세서(10)와 프로그래밍적으로 연결되어 사용자에게 담보대출 단계를 디스플레이하도록 구비될 수 있다.
유닛 함체(110)는 디스플레이부(120)를 보호하도록 하는 'ㅁ'자 형상의 외관 하우징, 외관 하우징을 지면으로 고정하기 위한 'ㅗ'자 형상의 지지부로 구비될 수 있다.
이때, 프로세서(10)는 키오스크 유닛(100)를 구동하기 위해 내장된 소형 PC와 연결되어 프로그래밍적으로 연결될 수 있다.
디스플레이부(120)는 유닛 함체(110)에 설치되어 담보대출 단계 수행 과정을 사용자에게 디스플레이하도록 구비될 수 있다.
지문 인식부(130)는 유닛 함체(110)에 설치되어 사용자의 신원 정보를 확인할 수 있다.
이때, 키오스크 유닛(100)으로 사용자가 담보대출 단계를 확인하기 위해서는 민감한 개인정보를 담고 있으므로 지문 인식부(130)를 통해 사용자의 신원확인 정보를 거치는 것이 바람직하다.
도 6은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 손가락 고정 유닛(200)의 실시예들을 도시한 것이다.
도 6을 참조하면, 손가락 고정 유닛(200)은 지문 인식부(130)에 설치되어 지문 인식을 보조하기 위해 손가락을 고정하도록 구비될 수 있다.
손가락 고정 유닛(200)은 슬라이딩 레일(210), 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230), 고정부 푸시(PUSH)부를 포함할 수 있다.
슬라이딩 레일(210)은 지문 인식부(130)의 상면에 양 측으로 설치되도록 구비될 수 있다.
좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)는 슬라이딩 레일(210)에 회전 회동 가능하게 설치되어 지문 인식부(130)에 안착한 손가락을 고정시키도록 구비될 수 있다.
또한, 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)는 고정부 몸체(221, 231), 측면 지지대(222, 232), 구동 바퀴(223, 233), 롤러 구동 벨트(224, 234), 회전 롤러부(2214, 2314)를 포함할 수 있다.
고정부 몸체(221, 231)는 '┌'┐형상으로 구비되되 하단면에 개방홈(221a, 231a)이 형성되고 내부 하단면 양 측으로 맞물림 돌기(221b, 231b)가 형성되도록 구비될 수 있다.
또한, 고정부 몸체(221, 231)는 손가락에 안착하도록 손가락이 닿는 부분은 손가락의 곡선을 따라 대응하는 형상으로 구비될 수 있다.
측면 지지대(222, 232)는 고정부 몸체(221, 231) 내부의 양 측으로 설치되도록 구비될 수 있다.
이때, 도면에 도시된 바와 같이 측면 지지대(222, 232)는 고정부 몸체(221, 231)의 곡선형 형상에 대응하여 설치될 수 있다.
구동 바퀴(223, 233)는 측면 지지대(222, 232)의 양 말단부에 지지되고 회전 구동 가능하게 설치되도록 구비될 수 있다.
롤러 구동 벨트(224, 234)는 측면 지지대(222, 232)의 길이 방향을 따라 측면 지지대(222, 232)의 양 말단부에 설치된 구동 바퀴(223, 233)에 감싸도록 설치되어 구동 바퀴(223, 233)의 회전 구동에 의해 회전하도록 구비될 수 있다.
회전 롤러부(2214, 2314)는 롤러 구동 벨트(224, 234)의 회전에 의해 맞물림 돌기(221b, 231b)와 맞물려 회전하도록 설치되도록 구비될 수 있다.
이때, 회전 롤러부(2214, 2314)는 양 측으로 회전 돌기가 형성되어 맞물림 돌기(221b, 231b)와 맞물려 회전 가능하게 설치될 수 있다.
또한, 회전 롤러부(2214, 2314)는 회전 가능하도록 회전축이 삽입될 수 있다.
이때, 회전축은 측면 지지대(222, 232)의 길이 방향과 평행한 방향으로 이동 가능하게 설치될 수 있다.
이로 인해, 롤러 구동 벨트(224, 234)의 회전 구동에 의해 회전 롤러부(2214, 2314)가 고정부 몸체(221, 231)의 내부 양 측 길이 방향을 따라 이동 회전 가능하다.
또한, 회전 롤러부(2214, 2314)는 상단면에 길이 방향을 따라 일정 간격으로 눌림부 홈(2214a, 2314a)이 형성되는 특징을 포함할 수 있다.
눌림부 홈(2214a, 2314a)은 일정 간격으로 탄성 돌기(2214b, 2314b)가 돌출 형성될 수 있다.
또한, 눌림부 홈(2214a, 2314a)은 탄성 돌기(2214b, 2314b)를 따라 삽입되되 탄성 돌기(2214b, 2314b)에 의해 탄성력을 생성하는 지지 스프링(2214-1, 2314-1)이 삽입된 지지 프레임(2214-2, 2314-2)과 체결할 수 있다.
지지 프레임(2214-2, 2314-2)은 중앙부에 눌림 스프링(2214-4, 2314-4)이 탄성력을 생성하도록 삽입된 눌림 플레이트(2214-3, 2314-3)가 체결되는 특징을 포함할 수 있다.
고정부 푸시부(240)는 슬라이딩 레일(210)에 슬라이딩 가능하게 설치되어 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)를 손가락에 고정시키도록 구비될 수 있다.
또한, 고정부 푸시부(240)는 푸시부 몸체(241). 레일 날개(242), 레일 바퀴(243), 푸시축(244), 푸시부 헤드(245)를 포함할 수 있다.
푸시부 몸체(241)는 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)의 후단면과 대응하는 형상으로 구비되어 후단부를 밀 수 있도록 형성될 수 있다.
레일 날개(242)는 슬라이딩 레일(210)에 푸시부 몸체(241)가 이탈하지 않도록 푸시부 몸체(241)의 하단 양 측으로 돌출 형성될 수 있다.
푸시축(244)은 푸시부 몸체(241)의 전단부에 세로 길이 방향으로 일정 간격으로 돌출 및 후퇴 가능하게 삽입되어 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)를 푸시하도록 구비될 수 있다.
푸시부 헤드(245)는 푸시축(244)의 일단부에 일체로 빨판 형상으로 형성되어 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)에 탈부착 가능하게 구비될 수 있다.
상기 구성들에 따른 조립관계와 실시예의 효과를 상세히 기술하면 다음과 같다.
손가락 고정 유닛(200)에 있어서, 지문 인식부(130)의 상면에 슬라이딩 레일(210)이 조립된다.
슬라이딩 레일(210)에 순서대로 고정부 푸시부(240), 좌측 고정부(220) 또는 고정부 푸시부(240), 우측 고정부(230)가 조립된다.
고정부 푸시부(240)는 슬라이딩 레일(210)에 슬라이딩 이동 가능하도록 푸시부 몸체(241)의 레일 날개(242)의 하부에 레일 바퀴(243)가 조립된다.
또한, 고정부 푸시부(240)는 푸시부 몸체(241)의 전단부에는 일정 간격으로 푸시부 헤드(245)가 형성된 푸시축(244)이 돌출 및 후퇴 가능하게 조립된다.
좌측 고정부(220)는 고정부 몸체(221) 내부 양 측으로 측면 지지대(222)가 조립되고, 측면 지지대(222)의 양 말단부에 구동 바퀴(223)가 조립되며, 구동 바퀴(223)를 감싸도록 롤러 구동 벨트(224)가 조립된다.
이하 설명에서 우측 고정부(230) 또한 좌측 고정부(220)와 구성이 동일하므로 중복 설명을 피하기 위해 생략한다.
고정부 몸체(221) 내부 하단면 중앙부에는 개방홈(221a)이 형성되고, 양 측부에는 맞물림 돌기(221b)가 형성되어 회전 롤러부(2214)가 맞물려 회전하도록 조립된다.
이때, 회전 롤러부(2214)는 롤러 구동 벨트(224)의 회전과도 맞물려 회전하도록 조립된다.
회전 롤러부(2214)는 양 측으로 회전 돌기가 형성되고, 회전축이 가로 길이 방향으로 삽입되며, 상단면에 일정 간격으로 눌림부 홈(2214a)이 형성된다.
눌림부 홈(2214a)에는 탄성 돌기(2214b)가 일정 간격으로 상향 돌출 형성되고, 탄성 돌기(2214b)에 지지 스프링(2214-1)이 삽입된 지지 프레임(2214-2)이 조립된다.
지지 프레임(2214-2)의 중앙부에는 눌림 스프링(2214-4)이 삽입되고, 눌림 스프링(2214-4)에 의해 탄성 지지되도록 눌림 플레이트(2214-3)가 조립된다.
고정부 몸체(221)의 하단 양 측에는 레일 바퀴(2211)가 슬라이딩 레일(210)을 따라 슬라이딩 이동 가능하게 형성된다.
레일 바퀴(2211)와 고정부 몸체(221) 사이에는 힌지부(2213)가 각각 조립되고, 힌지부(2213)의 가로 방향으로 힌지축(2212)이 삽입되어 도면에 도시된 바와 같이 회동이 가능하다.
이때, 도면에 도시된 바와 같이 힌지부(2213)의 둘레부에 힌지부 돌기(2213a)가 형성되고, 힌지부(2213)가 회동할 수 있도록 슬라이딩 레일(210)과 힌지부(2213)가 맞닿는 면에는 힌지홈(221c)과 힌지홈 돌기(221d)가 형성될 수 있다.
일 실시예에서, 손가락 고정 유닛(200)은 사용자의 신원 정보 확인을 위해 지문 인식부(130)에 손가락을 안착시키면 손가락을 클램핑하여 고정할 수 있다.
일 실시예에서, 고정부 푸시부(240)가 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)를 푸시하여 손가락을 클램핑할 수 있다.
일 실시예에서, 고정부 푸시부(240)가 슬라이딩 레일(210)을 따라 레일 바퀴(243)가 회전 구동하여 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)를 푸시하도록 이동시킬 수 있다.
일 실시예에서, 고정부 푸시부(240)의 복수의 푸시축(244)이 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)를 푸시하도록 돌출 및 후퇴할 수 있다.
일 실시예에서, 고정부 푸시부(240)의 복수의 푸시축(244)이 손가락 클램핑을 중지하기 위해 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)를 압착하여 슬라이딩 레일(210)을 따라 이동하여 클램핑을 중지시킬 수 있다.
일 실시예에서, 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230)가 좌, 우측에서 힌지부(2213)에 의해 회전 회동하여 손가락을 향해 클램핑할 수 있다.
일 실시예에서, 좌측 고정부(220) 및 우측 고정부(230) 각각의 회전 롤러부(2214)가 구동 바퀴(223)에 의해 회전 구동하는 롤러 구동 벨트(224)를 따라 회전축에 의해 회전할 수 있다.
일 실시예에서, 회전 롤러부(2214)는 맞물림 돌기(221b)를 따라 회전하여 손가락이 지문 인식부(130)에 골고루 인식되도록 누를 수 있다.
일 실시예에서, 회전 롤러부(2214)가 회전하면서 눌림 플레이트(2214-3)가 눌림 스프링(2214-4)에 의해 탄성적으로 손가락을 누를 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템의 완충 유닛(300)의 실시예를 도시한 것이다.
도 7을 참조하면, 완충 유닛(300)은 지문 인식부(130)에 설치되어 사용자가 지문 인식을 함으로써 발생하는 충격으로부터 지문 인식부(130)를 보호하도록 구비될 수 있다.
완충 유닛(300)은 지지 플레이트(310), 완충 몸체(320), 압축 몸체(330), 완충 샤프트(340), 완충 하우징(350), 완충 실린더부(360), 완충 통로부(370)를 포함할 수 있다.
지지 플레이트(310)는 지문 인식부(130)의 하부에 설치되도록 구비될 수 있다.
완충 몸체(320)는 지지 플레이트(310)의 하부에 설치되는 육면체 항아리 형상으로, 내부가 비어 있도록 구비될 수 있다.
또한, 완충 몸체(320)는 지지 플레이트(310)가 충격에 의해 상하로 움직이도록 가이드 날개(320a)를 상향으로 형성되는 특징을 포함할 수 있다.
압축 몸체(330)는 완충 몸체(320) 내부 양 측에 설치되어 완충 몸체(320) 내부에 유동하는 완충 가스의 흐름을 가이드하도록 구비될 수 있다.
완충 샤프트(340)는 지지 플레이트(310)의 중앙부에서 하향으로 설치되어 지지 플레이트(310)의 상하 움직임에 의해 일체로 움직이도록 구비될 수 있다.
완충 하우징(350)은 완충 샤프트(340)의 하부로부터 'U'자 형상으로 체결되어 완충 몸체(320) 내부에 유동하는 완충 가스를 압축하도록 구비될 수 있다.
완충 실린더부(360)는 완충 몸체(320) 내부 양 상단부에 피스톤 운동이 가능하게 설치되어 완충 몸체(320) 내부에 유동하는 완충 가스를 압축하도록 구비될 수 있다.
또한, 완충 실린더부(360)는 실린더 몸체(361), 실린더 하우징(362), 피스톤축(363), 피스톤 헤드(364), 피스톤축 지지부재(365), 피스톤 봉(366)을 포함할 수 있다.
실린더 몸체(361)는 상단부에 지지 날개(361a)가 돌출 형성되고 원기둥 형상으로 구비될 수 있다.
또한, 실린더 몸체(361)는 하단면에 일정 간격으로 완충 가스가 피스톤 헤드(364)에 의해 압축되어 유동 가능하도록 통공된 유동공(361b)이 형성되는 특징을 포함할 수 있다.
실린더 하우징(362)은 실린더 몸체(361) 내부에 삽입되도록 구비될 수 있다.
피스톤축(363)은 실린더 하우징(362) 내부에 피스톤 운동이 가능하게 삽입되도록 구비될 수 있다.
피스톤 헤드(364)는 피스톤축(363)의 하단부에 형성되어 실린더 하우징(362) 내부에 유동하는 완충 가스를 압축하도록 구비될 수 있다.
피스톤축 지지부재(365)는 실린더 하우징(362)의 상단부에 형성되어 피스톤축(363)이 이탈하지 않도록 지지하게 구비될 수 있다.
피스톤 봉(366)은 피스톤 헤드(364)의 중앙부를 향해 삽입되되 실린더 몸체(361)의 중앙부를 관통하도록 구비되어 피스톤 헤드(364)의 동작에 의해 일체로 움직일 수 있다.
완충 통로부(370)는 완충 몸체(320) 내부 양 하단부에 '└', '┘'자 형상으로 설치되어 완충 실린더부(360) 및 완충 샤프트(340)에서 압축한 완충 가스를 유동시키도록 구비될 수 있다.
또한, 완충 통로부(370)는 '└', '┘'자 형상으로 구비되고, 양 말단부에 완충 가스가 유동 가능하게 유동구(371a)가 형성된 통로 파이프(371)를 포함할 수 있다.
또한, 완충 통로부(370)는 통로 파이프(371) 내부에 '＼/'자 형상으로 형성되어 통로 파이프(371)로 유입되는 완충 가스를 압축시키는 압축 가이드부(372)를 포함할 수 있다.
상기 구성들에 따른 조립관계와 실시예의 효과를 상세히 기술하면 다음과 같다.
완충 유닛(300)에 있어서, 지문 인식부(130)의 하부에 순서대로 지지 플레이트(310), 완충 몸체(320)가 조립된다.
지지 플레이트(310)의 중앙부에서 하향으로 완충 샤프트(340)가 조립되고, 완충 샤프트(340)의 말단부에 완충 하우징(350)이 조립된다.
완충 몸체(320)의 내부 양 측에는 압축 몸체(330)가 조립된다.
완충 몸체(320) 내부 양 상단부에는 완충 실린더부(360)가 조립되고, 양 하단부에는 완충 통로부(370)가 조립된다.
완충 실린더부(360)는 실린더 하우징(362)이 삽입된 실린더 몸체(361)를 기준으로 피스톤 봉(366)이 삽입된 피스톤 헤드(364)가 일단부에 조립된 피스톤축(363)이 실린더 몸체(361)에 삽입되고, 피스톤축 지지부재(365)에 의해 지지된다.
또한, 완충 실린더부(360)는 돌출 형성된 지지 날개(361a)에 의해 완충 몸체(320) 내부에 지지된다.
완충 통로부(370)는 '└', '┘'자 형상의 통로 파이프(371)를 기준으로 내부에 상향으로 점점 벌어지는 '＼/'자 형상의 압축 가이드부(372)와 측향으로 점점 벌어지는 형상의 압축 가이드부(372)가 조립된다.
일 실시예에서, 완충 유닛(300)은 지문 인식부(130)를 통해 사용자의 신원 정보를 확인하면 손가락이 지문 인식부(130)에 안착될 때 발생하는 충격을 완충할 수 있다.
일 실시예에서, 충격이 발생하면 지지 플레이트(310)가 하강하면서 완충 샤프트(340) 및 완충 하우징(350)도 하강하여 완충 몸체(320) 내부에 유동하는 완충 가스를 완충 통로부(370)로 일 방향으로 유동시킬 수 있다.
일 실시예에서, 충격이 발생하면 상기 실시예와 동시에 완충 실린더부(360)의 피스톤축(363)과 피스톤 헤드(364)가 실린더 하우징(362) 내부에 유동하는 완충 가스를 유동공(361b)을 통해 완충 통로부(370)로 상기 일 방향과 반대의 타 방향으로 유동시켜 완충 가스끼리 압축되어 충격을 상쇄시킬 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.
프로세서(10)
키오스크 유닛(100)
유닛 함체(110)
디스플레이부(120)
지문 인식부(130)
손가락 고정 유닛(200)
슬라이딩 레일(210)
좌측 고정부(220)
고정부 몸체(221)
개방홈(221a)
맞물림 돌기(221b)
힌지홈(221c)
힌지홈 돌기(221d)
레일 바퀴(2211)
힌지축(2212)
힌지부(2213)
힌지부 돌기(2213a)
회전 롤러부(2214)
눌림부 홈(2214a)
탄성 돌기(2214b)
회전축(2214c)
회전 돌기(2214d)
지지 스프링(2214-1)
지지 프레임(2214-2)
눌림 플레이트(2214-3)
눌림 스프링(2214-4)
측면 지지대(222)
구동 바퀴(223)
롤러 구동 벨트(224)
우측 고정부(230)
고정부 몸체(231)
개방홈(231a)
맞물림 돌기(231b)
힌지홈(231c)
힌지홈 돌기(231d)
레일 바퀴(2311)
힌지축(2312)
힌지부(2313)
힌지부 돌기(2313a)
회전 롤러부(2314)
눌림부 홈(2314a)
탄성 돌기(2314b)
회전축(2314c)
회전 돌기(2314d)
지지 스프링(2314-1)
지지 프레임(2314-2)
눌림 플레이트(2314-3)
눌림 스프링(2314-4)
측면 지지대(232)
구동 바퀴(233)
롤러 구동 벨트(234)
고정부 푸시부(240)
푸시부 몸체(241)
레일 날개(242)
레일 바퀴(243)
푸시축(244)
푸시부 헤드(245)
완충 유닛(300)
지지 플레이트(310)
완충 몸체(320)
가이드 날개(320a)
압축 몸체(330)
완충 샤프트(340)
완충 하우징(350)
완충 실린더부(360)
실린더 몸체(361)
지지 날개(361a)
유동공(361b)
실린더 하우징(362)
피스톤축(363)
피스톤 헤드(364)
피스톤축 지지부재(365)
피스톤 봉(366)
완충 통로부(370)
통로 파이프(371)
유동구(371a)
압축 가이드부(372)
키오스크 유닛(100)
유닛 함체(110)
디스플레이부(120)
지문 인식부(130)
손가락 고정 유닛(200)
슬라이딩 레일(210)
좌측 고정부(220)
고정부 몸체(221)
개방홈(221a)
맞물림 돌기(221b)
힌지홈(221c)
힌지홈 돌기(221d)
레일 바퀴(2211)
힌지축(2212)
힌지부(2213)
힌지부 돌기(2213a)
회전 롤러부(2214)
눌림부 홈(2214a)
탄성 돌기(2214b)
회전축(2214c)
회전 돌기(2214d)
지지 스프링(2214-1)
지지 프레임(2214-2)
눌림 플레이트(2214-3)
눌림 스프링(2214-4)
측면 지지대(222)
구동 바퀴(223)
롤러 구동 벨트(224)
우측 고정부(230)
고정부 몸체(231)
개방홈(231a)
맞물림 돌기(231b)
힌지홈(231c)
힌지홈 돌기(231d)
레일 바퀴(2311)
힌지축(2312)
힌지부(2313)
힌지부 돌기(2313a)
회전 롤러부(2314)
눌림부 홈(2314a)
탄성 돌기(2314b)
회전축(2314c)
회전 돌기(2314d)
지지 스프링(2314-1)
지지 프레임(2314-2)
눌림 플레이트(2314-3)
눌림 스프링(2314-4)
측면 지지대(232)
구동 바퀴(233)
롤러 구동 벨트(234)
고정부 푸시부(240)
푸시부 몸체(241)
레일 날개(242)
레일 바퀴(243)
푸시축(244)
푸시부 헤드(245)
완충 유닛(300)
지지 플레이트(310)
완충 몸체(320)
가이드 날개(320a)
압축 몸체(330)
완충 샤프트(340)
완충 하우징(350)
완충 실린더부(360)
실린더 몸체(361)
지지 날개(361a)
유동공(361b)
실린더 하우징(362)
피스톤축(363)
피스톤 헤드(364)
피스톤축 지지부재(365)
피스톤 봉(366)
완충 통로부(370)
통로 파이프(371)
유동구(371a)
압축 가이드부(372)
Claims (3)
- 사용자 단말기를 이용하여 사용자 맞춤 담보대출을 추천하는 프로세서;
를 포함하는, AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템에 있어서,
상기 프로세서는,
복수 개의 금융사 서버와 네트워크적으로 연결되어 담보대출 상품 정보를 송수신하고,
복수 개의 금융사 서버 각각에서 상기 사용자 단말기로 담보할 부동산 정보의 입력을 요청하는 단계;
입력된 사용자의 부동산 정보를 기초로 복수 개의 금융사 서버에 담보대출을 요청하는 단계;
요청된 담보대출에 대응하여 복수 개의 금융사 서버에서 부동산 담보대출 기본 심사를 진행하는 단계;
복수 개의 금융사 서버 각각에서 금융감독원 서버에 심사 받는 부동산에 대한 가치 평가를 요청하는 단계;
요청된 부동산 가치 평가에 대응하여 복수 개의 금융사 서버 각각에서 부동산 담보대출 기본 심사를 완료하는 단계;
복수 개의 금융사 서버 각각에서 기본 심사 완료 후 대출 가능 여부를 상기 사용자 단말기로 송신하는 단계:
상기 사용자 단말기에 대출 가(假)승인 여부를 요청하는 단계;
가승인 요청에 대응하여 상기 부동산 가치 평가를 바탕으로 상기 사용자 단말기로 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신하는 단계;
상기 사용자 단말기를 통해 입력된 담보대출 상품 정보를 해당 금융사 서버로 송신하여 담보대출 최종 승인을 요청하는 단계;
해당 금융사 서버에서 국토부 서버로 담보대출 실시에 따른 저당권 설정을 요청하는 단계;
요청된 저당권 설정에 대응하여 국토부 서버에서 해당 금융사의 명의를 저당권 등기에 기재하고 등기 정보를 해당 금융사 서버로 송신하는 단계;
송신된 등기 정보에 대응하여 해당 금융사 서버에서 사용자 명의의 계좌로 대출금을 송신하는 단계;
를 수행하는 특징을 포함하고,
상기 부동산 정보는,
부동산 최근 거래가액, 부동산 관련 기(旣)대출액, 부동산 주소, 채무자 정보, 세입자 정보, 부동산 명의자 정보를 포함하고,
상기 부동산 가치 평가는,
상기 부동산 정보에 기초하여 진행되는 세부 평가를 포함하고,
상기 세부 평가는,
심사 받을 부동산에 대한 정보가 업로드된 부동산 중개 플랫폼에서 검색된 횟수, 최근 1년 간 심사 받을 부동산 및 그 주변 부동산의 실제 거래 가액, 및 실제 거래 가액의 증감 추세를 파악하고,
추세가 증가하는 경우에는 긍정 평가, 추세가 하락하는 경우에는 부정 평가로 결정하고,
추세가 하락인 경우에는 각 금융사는 대출 가능 여부를 부정 평가하여 하락된 부동산의 실제 거래 가액을 기준으로 대출 가능 금액을 감소시키고 대출 이자를 증가시켜 담보대출에 대한 위험도를 관리하는 특징을 포함하고,
상기 부동산 담보대출 기본 심사는,
대출을 의뢰한 사용자의 신용 정보, 각 금융사에 대한 사용자의 고객 유형 정보, 심사 받는 부동산에 대한 상기 부동산 가치 평가에 대응하여 신뢰도 평가를 확인하는 특징을 포함하고,
상기 고객 유형 정보는,
각 금융사에 인증된 사용자의 실명 정보, 각 금융사에 개설한 사용자의 통장 여부 및 통장 갯수, 각 금융사에 이용 중인 사용자의 금융 서비스, 상기 금융 서비스에 대한 사용자의 신뢰 정보를 포함하고,
각각의 금융사 서버는,
상기 세부 평가가 포함된 상기 부동산 가치 평가에 대응하여 상기 사용자 단말기를 통해 맞춤형 담보대출 상품 정보를 송신함과 동시에 담보대출금 회수에 대한 위험도 관리를 위해 HUG 담보대출보증 상품을 추천하는, AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서와 프로그래밍적으로 연결하여 사용자에게 상기 담보대출 단계를 디스플레이하는 키오스크 유닛;
을 더 포함하고,
상기 키오스크 유닛은,
유닛 함체;
상기 유닛 함체에 설치되어 상기 담보대출 단계 수행 과정을 사용자에게 디스플레이하는 디스플레이부;
상기 유닛 함체에 설치되어 사용자의 신원 정보를 확인하는 지문 인식부;
상기 지문 인식부에 설치되어 지문 인식을 보조하기 위해 손가락을 고정하는 손가락 고정 유닛;
을 포함하고,
상기 손가락 고정 유닛은,
상기 지문 인식부의 상면에 양 측으로 설치되는 슬라이딩 레일;
상기 슬라이딩 레일에 회전 회동 가능하게 설치되어 상기 지문 인식부에 안착한 손가락을 고정시키는 좌측 고정부 및 우측 고정부;
상기 슬라이딩 레일에 슬라이딩 가능하게 설치되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 손가락에 고정시키는 고정부 푸시(push)부;
를 포함하고,
상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부는,
'┌','┐'형상으로 구비되되 하단면에 개방홈이 형성되고 내부 하단면 양 측으로 맞물림 돌기가 형성된 고정부 몸체;
상기 고정부 몸체 내부의 양 측으로 설치된 측면 지지대;
상기 측면 지지대의 양 말단부에 지지되고 회전 구동 가능하게 설치된 구동 바퀴;
상기 측면 지지대의 길이 방향을 따라 상기 구동 바퀴에 감싸도록 설치되어 상기 구동 바퀴의 회전 구동에 의해 회전하는 롤러 구동 벨트;
상기 롤러 구동 벨트의 회전에 의해 상기 맞물림 돌기에 맞물려 회전하도록 양 측으로 회전 돌기가 형성되어 회전 가능하게 설치된 회전 롤러부;
를 포함하고,
상기 고정부 몸체는,
상기 슬라이딩 레일을 따라 슬라이딩 가능하게끔 하단 양 측으로 회전 가능하게 형성된 레일 바퀴(2211, 2311);
상기 고정부 몸체의 하단부 가로 길이 방향으로 회전 가능하게 삽입된 힌지축;
상기 고정부 몸체의 내부 양 측에 내장되되 상기 힌지축이 관통하도록 삽입되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 회전 회동시키는 힌지부;
를 포함하고,
상기 회전 롤러부는,
회전 가능하도록 회전축이 삽입되고,
상단면에 길이 방향을 따라 일정 간격으로 눌림부 홈이 형성되는 특징을 포함하고,
상기 눌림부 홈은,
일정 간격으로 탄성 돌기가 돌출 형성되고,
상기 탄성 돌기를 따라 삽입되되 상기 탄성 돌기에 의해 탄성력을 생성하는 지지 스프링이 삽입된 지지 프레임과 체결하는 특징을 포함하고,
상기 지지 프레임은,
중앙부에 눌림 스프링이 탄성력을 생성하도록 삽입된 눌림 플레이트가 체결되는 특징을 포함하고,
상기 고정부 푸시부는,
푸시부 몸체;
상기 슬라이딩 레일에 이탈하지 않도록 상기 푸시부 몸체의 하단 양 측으로 돌출 형성된 레일 날개;
상기 레일 날개의 하단부에 회전 회동 가능하게 설치되어 상기 고정부 푸시부를 상기 슬라이딩 레일을 따라 슬라이딩 가능하게 구비된 레일 바퀴(243);
상기 푸시부 몸체의 전단부에 세로 길이 방향으로 일정 간격으로 돌출 및 후퇴 가능하게 삽입되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 푸시하는 푸시축;
상기 푸시축의 일단부에 일체로 빨판 형상으로 형성되어 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부에 탈부착 가능한 푸시부 헤드;
를 포함하고,
상기 손가락 고정 유닛은,
사용자의 신원 정보 확인을 위해 상기 지문 인식부에 손가락을 안착하면 손가락을 클램핑하여 고정하는 동작을 수행하고,
상기 고정부 푸시부가 상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부를 푸시하여 손가락을 클램핑하고,
상기 좌측 고정부 및 상기 우측 고정부가 좌, 우측에서 상기 힌지부에 의해 회전 회동하여 손가락을 향해 클램핑하고,
상기 롤러 회전부가 회전하여 손가락 지문면이 상기 지문 인식부에 모두 인식되도록 누르는 특징을 더 포함하는, AI 및 딥러닝 기술을 이용한 맞춤형 담보대출 검색 시스템.
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| CN117391847A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-12 | 国任财产保险股份有限公司 | 一种基于多层多视图学习的用户风险评估方法及系统 |
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| KR20170040676A (ko) * | 2015-10-05 | 2017-04-13 | 주식회사 신한은행 | 금융 단말 및 이를 이용한 대출 서비스 제공 방법 |
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Patent Citations (2)
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| CN117391847A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-12 | 国任财产保险股份有限公司 | 一种基于多层多视图学习的用户风险评估方法及系统 |
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