KR102557686B1

KR102557686B1 - A method, device and system for providing future value analysis of land based on artificial intelligence

Info

Publication number: KR102557686B1
Application number: KR1020230008449A
Authority: KR
Inventors: 이희봉
Original assignee: 주식회사 바로측량설계사무소; 이희봉
Priority date: 2023-01-20
Filing date: 2023-01-20
Publication date: 2023-07-20

Abstract

일실시예에 따르면, 사용자 단말로부터 사업부지 기본정보와 사업 개요를 획득하는 단계와, 사용자 단말에 분석 데이터를 제공하는 단계를 포함하는 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법이 제공된다.According to one embodiment, there is provided an artificial intelligence-based land future value analysis providing method comprising the steps of obtaining basic business site information and business overview from a user terminal and providing analysis data to a user terminal.

Description

A method, device and system for providing future value analysis of land based on artificial intelligence}

본 발명은 인공지능을 기반으로 토지의 미래가치 분석을 제공하는 방법 및 장치, 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method, apparatus, and system for providing an analysis of the future value of land based on artificial intelligence.

일반적으로 토지에 건물을 짓기 위해서 토지에 대한 용도, 지구, 지역 등의 정보와 각종 개발행위제한 및 여러 관련 법규들을 모두 고려하고 적용하여 건축 설계를 진행한다. 고객이 직접 설계하기에는 고려해야하는 부분이 많고 전문 지식이 요구되기에 주로 설계 전문 인력에게 토지의 기본 정보와 건축에 대한 요구 사항을 전달하는 방식이 많이 사용되고 있다.In general, in order to build a building on land, architectural design is carried out by considering and applying information on the use of land, district, region, etc., various development activity restrictions, and various related laws and regulations. Since there are many parts to be considered by the customer for direct design and professional knowledge is required, the method of conveying basic information of the land and requirements for construction to design specialists is widely used.

그러나 건축 설계를 진행하는데 있어서 전문가의 노력과 시간이 많이 요구되어 그만큼 고객이 소유하는 토지나 소유하려는 토지에 대한 정보를 빠르게 제공하기 어려운 문제가 있었다.However, there was a problem in that it was difficult to quickly provide information on the land owned by the customer or the land to be owned because a lot of effort and time were required by experts in proceeding with the architectural design.

한국공개특허 제10-2009-0103087호Korean Patent Publication No. 10-2009-0103087 한국공개특허 제10-2016-0103217호Korean Patent Publication No. 10-2016-0103217 한국등록특허 제10-0958450호Korea Patent No. 10-0958450 한국등록특허 제10-0874826호Korean Patent Registration No. 10-0874826

일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법에 있어서, 사용자 단말로부터 사업부지 기본정보와 사업 개요를 획득하고, 사용자 단말에 분석 데이터를 제공하는 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.According to an embodiment, in the artificial intelligence-based land future value analysis and providing method performed by the device, the artificial intelligence-based future land future value of the land is obtained from a user terminal by obtaining basic information and business overview of the business site and providing the analysis data to the user terminal. Its purpose is to provide a method for providing value analysis.

또한, 사용자 단말로부터 사업부지 기본정보와 사업 개요를 획득한 후에, 상기 사업 개요, 상기 사업부지 기본정보에 따른 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보를 바탕으로 제1 입력데이터를 생성하고, 제1 인공신경망에 상기 제1 입력데이터를 입력하고 제1 출력데이터를 획득하고, 상기 제1 출력데이터를 바탕으로 입지 검토 결과를 생성하고, 상기 사업 개요, 상기 사업부지 기본정보에 따른 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보, 상기 사업부지 관련 법규를 바탕으로 제2 입력데이터를 생성하고, 제2 인공신경망에 상기 제2 입력데이터를 입력하고 제2 출력데이터를 획득하고, 상기 제2 출력데이터를 바탕으로 계획안과 가도면을 생성하고, 시장상황과 상기 계획안을 바탕으로 제3 입력데이터를 생성하고, 제3 인공신경망에 상기 제3 입력데이터를 입력하고 제3 출력데이터를 획득하고, 상기 제3 출력데이터를 바탕으로 수지분석 결과를 생성하고, 상기 계획안과 가도면을 바탕으로 제4 입력데이터를 생성하고, 제4 인공신경망에 상기 제4 입력데이터를 입력하고 제4 출력데이터를 획득하고, 상기 제4 출력데이터를 바탕으로 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하고, 상기 공간정보는, 지형도, 지적도, 대기환경, 수환경, 자연환경, 보호구역, 생활환경, 경사도, 표고 공간정보이고, 상기 계획안은, 사업명, 사업부지의 위치, 지역지구, 사업면적, 제외면적, 대지면적, 연면적, 건축면적, 건폐율, 용적률, 전용률, 규모, 구조, 주차대수가 속하는 설계 개요와, 층별 총 바닥면적과 용도별 면적이 속하는 층별 면적 개요를 포함하고, 상기 시장상황은, 공시지가, 같은 지역이나 인근 지역 토지의 실거래가, 지가 동향, 토지 거래 동향, 평당 매매가, 평당 임대료이고, 상기 수지분석 결과는 임대료, 매각대금, 토지비, 건축비, 철거비, 용역비, 기타비용, 제세공과금, 예비비, 금융비 중 어느 하나 이상과, 비용총계, 사업이익 및 각 항목의 비율을 포함하고, 상기 사용자 단말에 분석 데이터를 제공하는 경우, 상기 분석 데이터는 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면, 수지분석 결과, 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 모델링한 예상 건축 모델인 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.In addition, after obtaining basic business site information and business overview from the user terminal, first input data is generated based on the business summary, land use plan, action restriction contents, and spatial information according to the business site basic information, and 1 inputting the first input data into the artificial neural network, acquiring the first output data, generating a location review result based on the first output data, and planning the land use according to the project outline and the basic information of the business site; Second input data is generated based on the action restriction content, spatial information, and the laws related to the business site, the second input data is input to the second artificial neural network, the second output data is obtained, and the second output data is generated. Based on this, create a plan and a drawing, generate third input data based on the market situation and the plan, input the third input data to the third artificial neural network and obtain third output data, Generate a balance analysis result based on the output data, generate fourth input data based on the plan and road plan, input the fourth input data to the fourth artificial neural network and obtain fourth output data, Based on the fourth output data, a projected architectural model is modeled on a 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the business site, and the spatial information includes topographic map, cadastral map, atmospheric environment, water environment, natural environment, protected area, living environment, and slope. , is elevation spatial information, and the plan includes the project name, location of the project site, regional district, project area, exclusion area, site area, total floor area, building area, building coverage ratio, floor area ratio, occupancy rate, scale, structure, design outline to which the number of parking spaces belongs , Including the total floor area by floor and an overview of the area by floor to which the area by use belongs, and the market situation is the official land price, actual transaction price of land in the same area or neighboring area, land price trend, land transaction trend, sales price per pyeong, rent per pyeong, and the balance The analysis result includes any one or more of rent, sale price, land cost, construction cost, demolition cost, service cost, other cost, taxation and public charges, reserve cost, and financial cost, total cost, business profit, and the ratio of each item, and is transmitted to the user terminal. In the case of providing analysis data, the analysis data is an artificial intelligence-based land future value analysis, which is an expected architectural model modeled on the location review result, plan, road plan, balance analysis result, 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the business site. Its purpose is to provide a method.

또한, 상기 제4 출력데이터를 바탕으로 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링한 후에, 전문가 단말에 상기 사업 개요, 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보, 관련 법규, 입지 검토 결과, 계획안, 가도면을 제공하고, 상기 전문가 단말로부터 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 수정데이터를 획득하고, 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 신뢰도를 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 신뢰도는, [수학식 1]을 바탕으로 산출하고,In addition, after modeling the projected building model on a 360-degree panoramic photo or aerial photograph of the project site based on the fourth output data, the project summary, land use plan, action restrictions, spatial information, related laws, Further comprising providing a location review result, plan, and road surface, obtaining modified data of the location review result, plan, and road surface from the expert terminal, and calculating reliability of the location review result, plan, and road surface And, the reliability is calculated based on [Equation 1],

[수학식 1][Equation 1]

상기 [수학식 1]에서, CS_ai는 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 신뢰도이고, n은 1인 경우 입지 검토 결과를 뜻하며, n이 2인 경우 계획안을 뜻하고, n이 3인 경우 가도면을 뜻하며, xe_n는 n의 값에 따른 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 중 어느 하나와, 상기 전문가 단말로부터 획득한 수정데이터의 동일한 부분의 전체 대비 비율이고, yd_n은 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 중 삭제된 부분의 전체 대비 비율이며, ya_n은 상기 전문가 단말로부터 획득한 수정데이터에서 추가된 부분의 전체 대비 비율인 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.In [Equation 1], CS_ai is the reliability of the location review result, plan, and road surface, n is 1, it means the location review result, n is 2, it means the plan, and if n is 3, it means the road means a side, xe_n is the ratio of the entirety of the same part of the same part of the modified data obtained from the expert terminal and any one of the location review result, plan, and road plan according to the value of n, yd_n is the location review result, plan , is the total contrast ratio of the deleted part of the road map, and ya_n is the total contrast ratio of the added part in the modified data obtained from the expert terminal. Its purpose is to provide an artificial intelligence-based land future value analysis method. .

이에 따라, 사용자에게 신뢰도 높은 토지 미래가치 분석 제공 방법 및 장치, 시스템을 신속하게 제공할 수 있고, 예상 건축 모델을 실제 사업부지 사진에 모델링하여 제공할 수 있는 효과가 있다.Accordingly, it is possible to quickly provide a method, device, and system for providing analysis of the future value of land with high reliability to the user, and there is an effect of providing a projected building model modeled on a photo of an actual business site.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the object mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.

일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법에 있어서, 사용자 단말로부터 사업부지 기본정보와 사업 개요를 획득하는 단계와, 사용자 단말에 분석 데이터를 제공하는 단계를 포함하는 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법이 제공된다.According to one embodiment, a method for providing analysis of the future value of land based on artificial intelligence performed by an apparatus includes obtaining basic business site information and business overview from a user terminal, and providing analysis data to the user terminal. An artificial intelligence-based land future value analysis method is provided.

또한, 사용자 단말로부터 사업부지 기본정보와 사업 개요를 획득하는 단계 이후에, 상기 사업 개요, 상기 사업부지 기본정보에 따른 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보를 바탕으로 제1 입력데이터를 생성하는 단계; 제1 인공신경망에 상기 제1 입력데이터를 입력하고 제1 출력데이터를 획득하는 단계; 상기 제1 출력데이터를 바탕으로 입지 검토 결과를 생성하는 단계; 상기 사업 개요, 상기 사업부지 기본정보에 따른 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보, 상기 사업부지 관련 법규를 바탕으로 제2 입력데이터를 생성하는 단계; 제2 인공신경망에 상기 제2 입력데이터를 입력하고 제2 출력데이터를 획득하는 단계; 상기 제2 출력데이터를 바탕으로 계획안과 가도면을 생성하는 단계; 시장상황과 상기 계획안을 바탕으로 제3 입력데이터를 생성하는 단계; 제3 인공신경망에 상기 제3 입력데이터를 입력하고 제3 출력데이터를 획득하는 단계; 상기 제3 출력데이터를 바탕으로 수지분석 결과를 생성하는 단계; 상기 계획안과 가도면을 바탕으로 제4 입력데이터를 생성하는 단계; 제4 인공신경망에 상기 제4 입력데이터를 입력하고 제4 출력데이터를 획득하는 단계; 및 상기 제4 출력데이터를 바탕으로 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하는 단계를 더 포함하고, 상기 공간정보는, 지형도, 지적도, 대기환경, 수환경, 자연환경, 보호구역, 생활환경, 경사도, 표고 공간정보이고, 상기 계획안은, 사업명, 사업부지의 위치, 지역지구, 사업면적, 제외면적, 대지면적, 연면적, 건축면적, 건폐율, 용적률, 전용률, 규모, 구조, 주차대수가 속하는 설계 개요와, 층별 총 바닥면적과 용도별 면적이 속하는 층별 면적 개요를 포함하고, 상기 시장상황은, 공시지가, 같은 지역이나 인근 지역 토지의 실거래가, 지가 동향, 토지 거래 동향, 평당 매매가, 평당 임대료이고, 상기 수지분석 결과는 임대료, 매각대금, 토지비, 건축비, 철거비, 용역비, 기타비용, 제세공과금, 예비비, 금융비 중 어느 하나 이상과, 비용총계, 사업이익 및 각 항목의 비율을 포함하고, 상기 사용자 단말에 분석 데이터를 제공하는 단계에서, 상기 분석 데이터는 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면, 수지분석 결과, 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 모델링한 예상 건축 모델일 수 있다.In addition, after the step of obtaining basic business site information and business overview from the user terminal, first input data is generated based on the business summary, land use plan according to the basic information of the business site, action restriction contents, and spatial information step; inputting the first input data to a first artificial neural network and acquiring first output data; generating a location review result based on the first output data; Generating second input data based on the project summary, land use plan according to the basic information of the project site, action restrictions, spatial information, and laws related to the project site; inputting the second input data to a second artificial neural network and acquiring second output data; generating plans and road drawings based on the second output data; generating third input data based on market conditions and the plan; inputting the third input data to a third artificial neural network and obtaining third output data; generating a resin analysis result based on the third output data; generating fourth input data based on the plan and the drawing; inputting the fourth input data to a fourth artificial neural network and acquiring fourth output data; and modeling an expected building model on a 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the business site based on the fourth output data, wherein the spatial information includes a topographical map, a cadastral map, an atmospheric environment, a water environment, a natural environment, Protection area, living environment, slope, elevation and spatial information, and the above plans include project name, location of project site, regional district, project area, excluded area, site area, total floor area, building area, building coverage ratio, floor area ratio, occupancy rate, scale, structure , Including the design summary to which the number of parking spaces belongs, the total floor area by floor and the area summary by floor to which the area by use belongs, and the market conditions include the official land price, actual transaction price of land in the same area or neighboring area, land price trend, land transaction trend, and sales price per pyeong , is the rent per pyeong, and the result of the balance analysis is the ratio of any one or more of rent, sale price, land cost, construction cost, demolition cost, service cost, other cost, tax and utility bills, reserve cost, and financial cost, total cost, business profit, and each item. In the step of providing analysis data to the user terminal, the analysis data is a result of the location review, a plan, a road plan, a balance analysis result, a 360-degree panoramic picture of the business site or an expected architectural model modeled on an aerial photograph can

또한, 상기 제4 출력데이터를 바탕으로 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하는 단계 이후에, 전문가 단말에 상기 사업 개요, 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보, 관련 법규, 입지 검토 결과, 계획안, 가도면을 제공하는 단계; 상기 전문가 단말로부터 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 수정데이터를 획득하는 단계; 및 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 신뢰도를 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 신뢰도는, [수학식 1]을 바탕으로 산출하고,In addition, after the step of modeling the projected building model on a 360-degree panoramic photo or aerial photograph of the project site based on the fourth output data, the project summary, land use plan, activity restrictions, spatial information, and related providing regulations, site review results, plans and road plans; obtaining modified data of the location review result, the plan, and the road plan from the expert terminal; And further comprising calculating the reliability of the location review result, plan, and road surface, and the reliability of the location review result, plan, and road surface is calculated based on [Equation 1],

[수학식 1][Equation 1]

상기 [수학식 1]에서, CS_ai는 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 신뢰도이고, n은 1인 경우 입지 검토 결과를 뜻하며, n이 2인 경우 계획안을 뜻하고, n이 3인 경우 가도면을 뜻하며, xe_n는 n 값에 따른 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 중 어느 하나와, 상기 전문가 단말로부터 획득한 수정데이터의 동일한 부분의 전체 대비 비율이고, yd_n은 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 중 삭제된 부분의 전체 대비 비율이며, ya_n은 상기 전문가 단말로부터 획득한 수정데이터에서 추가된 부분의 전체 대비 비율일 수 있다.In [Equation 1], CS_ai is the reliability of the location review result, plan, and road surface, n is 1, it means the location review result, n is 2, it means the plan, and if n is 3, it means the road means a plane, xe_n is a ratio of the entirety of the location review result, plan, road plan, and the same part of the modified data obtained from the expert terminal according to the value of n, and yd_n is the location review result, plan, It is the total contrast ratio of the deleted part in the drawing, and ya_n may be the total contrast ratio of the added part in the correction data obtained from the expert terminal.

일실시예에 따르면, 인공지능을 기반으로 입지 검토 결과, 계획안, 가도면, 수지분석 결과를 제공함으로써, 신뢰도 높은 토지 미래가치 분석 제공 방법 및 장치, 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment, there is an effect of providing a highly reliable land future value analysis providing method, device, and system by providing location review results, plans, road plans, and balance analysis results based on artificial intelligence.

또한, 예상 건축 모델을 실제 사업부지의 360도 파노라마 사진이나 항공 사진에 모델링하여 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect of providing a predicted architectural model by modeling it in a 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the actual business site.

또한, 전문가의 수정데이터를 획득하여 신뢰도를 산출할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect that reliability can be calculated by acquiring correction data of an expert.

한편, 실시예들에 따른 효과들은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 일실시예에 따른 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 시스템 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 2는 일실시예에 따른 하는 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 인공지능 기반 입지 검토 결과 생성 과정과, 계획안과 가도면을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 인공지능 기반 수지분석 결과 생성 과정, 사업부지 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 신뢰도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a conceptual diagram schematically illustrating the configuration of a system for providing analysis of future value of land based on artificial intelligence according to an embodiment.
2 is a flowchart illustrating a process of providing an analysis of the future value of land based on artificial intelligence according to an embodiment.
3 is a diagram for explaining a process of generating an artificial intelligence-based location review result and a process of generating a plan and roadmap according to an embodiment.
4 is a flowchart for explaining a process of generating an artificial intelligence-based balance analysis result and a process of modeling an expected building model on a photo of a business site according to an embodiment.
5 is a flowchart illustrating a process of calculating reliability according to an exemplary embodiment.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes can be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all changes, equivalents or substitutes to the embodiments are included within the scope of rights.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only, and may be modified and implemented in various forms. Therefore, the embodiments are not limited to the specific disclosed form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, such terms should only be construed for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It should be understood that when an element is referred to as being “connected” to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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.Terms used in the examples are used only for descriptive purposes and should not be construed as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "include" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the present application, they should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are given to the same components regardless of reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description will be omitted.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.The embodiments may be implemented in various types of products such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent vehicles, kiosks, and wearable devices.

도 1은 일실시예에 따른 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 시스템 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.1 is a conceptual diagram schematically illustrating the configuration of a system for providing analysis of future value of land based on artificial intelligence according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 시스템은 장치(100)와 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)로 구성될 수 있다. 상기 장치와 사용자 단말은 네트워크를 통해 데이터를 주고 받을 수 있다. 외부 서버는 네트워크를 통해 상기 장치에 데이터를 전송할 수 있다. 상기 사용자 단말은 서로 다른 사용자가 사용하는 다수개의 단말 장치일 수 있고, 상기 외부 서버는 토지이용계획, 행위제한내용, 공간 정보, 관련 법규, 360도 거리 파노라마 사진, 항공 사진 등을 획득하기 위한 다수개의 서버일 수 있다. 또는, 다수개의 외부 서버로부터 획득한 토지이용계획, 행위제한내용, 공간 정보, 관련 법규, 360도 거리 파노라마 사진, 항공 사진 등의 데이터를 상기 장치에 저장할 수도 있다.Referring to FIG. 1 , a system for providing analysis of future value of land based on artificial intelligence according to an embodiment may include a device 100, a user terminal 200, and an external server 300. The device and the user terminal may exchange data through a network. An external server may transmit data to the device via a network. The user terminal may be a plurality of terminal devices used by different users, and the external server may be used to acquire land use planning, action restrictions, spatial information, related laws, 360-degree street panoramic photos, aerial photos, etc. It can be one server. Alternatively, data such as land use plans, action restrictions, spatial information, related laws, 360-degree street panoramic photos, and aerial photos obtained from a plurality of external servers may be stored in the device.

인공지능은 인간의 지능을 컴퓨터 장치로 구현하기 위한 시스템으로서, 인간과 마찬가지로 스스로 학습하고 판단하거나 추론과 예측도 가능하다. 인공지능 시스템은 입력데이터가 방대할수록 출력데이터의 품질이 향상될 수 있다. 또한 인공지능의 학습은 입력데이터의 특징을 스스로 분류하고 학습할 수 있는 알고리즘 기술로 언어적, 시각적 데이터를 이해할 수 있고, 추론과 예측이 가능하며, 동작을 제어하는 등 인간 두뇌의 기능을 모사할 수 있다.Artificial intelligence is a system for implementing human intelligence as a computer device, and is capable of self-learning, judgment, reasoning and prediction, just like humans. AI systems can improve the quality of output data as the input data is vast. In addition, artificial intelligence learning is an algorithm technology that can classify and learn the characteristics of input data on its own. can

인공신경망은 인간의 뇌 신경망을 바탕으로 만들어진 학습 알고리즘으로 인공지능 기술 중 하나이다. 인공신경망을 연결해서 레이어 형태로 층층이 쌓으면 딥러닝이라고 한다. 딥러닝 알고리즘에는 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망), LSTM(Long Short Term Memory, 장단기 기억 신경망), Transformer(트랜스포머), Autoencoder(오토인코더) 등이 있다. 본 발명에 따른 제1 인공신경망 내지 제3 인공신경망은 이전에 수많은 전문가들로부터 도출된, 다수의 사업부지 기본정보, 사업 개요, 토지이용계획, 행위제한내용, 공간 정보를 포함하는 입지 검토 결과, 계획안, 가도면, 수지분석 결과를 입력받아 학습할 수 있다. 상기 제1 인공신경망 내지 제3 인공신경망은 입력받은 데이터의 의미있는 특징을 구분하여 사업부지 기본정보, 사업 개요, 토지이용계획, 행위제한내용, 공간 정보, 관련 법규, 계획안, 가도면, 시장상황 등에 맞는 입지 검토 결과, 계획안, 가도면, 수지분석 결과를 도출할 수 있다.An artificial neural network is a learning algorithm based on the neural network of the human brain and is one of the artificial intelligence technologies. When artificial neural networks are connected and stacked layer by layer, it is called deep learning. Deep learning algorithms include CNN (Convolutional Neural Network), LSTM (Long Short Term Memory), Transformer, and Autoencoder. The first to third artificial neural networks according to the present invention are the results of location review including basic information on a number of business sites, business outlines, land use plans, action restrictions, and spatial information previously derived from numerous experts, Plans, road plans, and balance analysis results can be input and learned. The 1st to 3rd artificial neural networks classify meaningful features of the input data, and provide project site basic information, project overview, land use plan, activity restrictions, spatial information, related laws, plans, road plans, and market conditions. It is possible to derive the result of site review, plan, street plan, and balance analysis result suitable for the back.

제4 인공신경망은 계획안과 가도면의 데이터에 따라 분류되고 라벨링된 다수개의 건축물 이미지를 입력받아 각 사업부지 기본정보, 사업 개요, 토지이용계획, 행위제한내용에 따른 건축물 모델을 사업부지의 파노라마 이미지나 항공 촬영 이미지 상에 추가하고, 기존의 건축물 이미지와 생성한 건축물 모델의 비교를 반복하며 수정하는 과정을 거쳐 제4 출력데이터를 출력할 수 있다.The 4th Artificial Neural Network receives multiple building images classified and labeled according to the plan and road plan data, and converts the building model according to the basic information of each project site, project outline, land use plan, and activity restrictions into a panoramic image of the project site. The fourth output data may be output through a process of repeatedly comparing and modifying the existing building image and the generated building model.

상기 장치(100)는 로컬 서버, 클라우드 서버, p2p 집합 중 어느 하나 이상일 수 있고, 일반적인 컴퓨터 장치가 갖는 연산 기능, 저장 기능, 참조 기능, 데이터 입출력 기능, 통신 기능, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 충분히 수행할 수 있다. 또한 상기 장치는 본 발명에 따른 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망을 하나 이상 포함할 수 있다. 또한, 상기 장치는 프로세서(110)와 메모리(120)를 포함할 수 있고, 본 발명에 따른 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법 중 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 그리고 상기 메모리는 본 발명에 따른 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장하거나 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하거나 데이터를 획득하거나 저장할 수 있고 장치를 제어할 수 있다.The device 100 may be any one or more of a local server, a cloud server, and a p2p set, and can sufficiently perform any one or more of a calculation function, a storage function, a reference function, a data input/output function, a communication function, and a control function of a general computer device. can be done In addition, the device may include one or more of the first to fourth artificial neural networks according to the present invention. In addition, the apparatus may include a processor 110 and a memory 120, and may perform any one or more of the artificial intelligence-based land future value analysis providing methods according to the present invention. Further, the memory may store a program for performing the artificial intelligence-based land future value analysis providing method according to the present invention or store necessary data. The processor may execute a program stored in the memory, obtain or store data, and control a device.

상기 장치(100)는 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망을 학습시키거나 학습이 완료된 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망을 이용할 수도 있다. 상기 프로세서(110)는 상기 메모리(120)나 외부 서버에 저장된 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망 알고리즘을 학습시키거나 이용할 수 있다. 이때 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망을 학습시키는 장치와 이용하는 장치는 서로 다를 수 있고, 하나의 장치가 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망과, 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망을 학습시키는 장치와, 제1 인공신경망 내지 제4 인공신경망을 이용하는 장치를 모두 포함할 수도 있다.The apparatus 100 may learn the first to fourth artificial neural networks or use the first to fourth artificial neural networks for which learning has been completed. The processor 110 may learn or use the first to fourth artificial neural network algorithms stored in the memory 120 or an external server. At this time, the device for learning the first to fourth artificial neural networks and the device used may be different from each other, and one device learns the first to fourth artificial neural networks and the first to fourth artificial neural networks. device, and a device using the first to fourth artificial neural networks.

일실시예로서, 도 1에 도시하지 않았지만, 제1 인공신경망은 입지 검토 결과를 생성하기 위한 제1 출력데이터를 출력하고, 제2 인공신경망은 계획안과 가도면을 생성하기 위한 제2 출력데이터를 출력하며, 제3 인공신경망은 수지분석 결과를 생성하기 위한 제3 출력데이터를 출력하고, 제4 인공신경망은 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하기 위한 제4 출력데이터를 출력할 수 있다.As an embodiment, although not shown in FIG. 1, the first artificial neural network outputs first output data for generating a location review result, and the second artificial neural network outputs second output data for generating a plan and road surface. The third artificial neural network outputs third output data for generating a balance analysis result, and the fourth artificial neural network outputs fourth output data for modeling an expected architectural model on a 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the business site. can output

상기 사용자 단말(200)은 스마트폰, 태블릿, 랩탑, 데스크탑 컴퓨터 등 통상의 컴퓨터 장치가 갖는 연산 기능, 저장 기능, 참조 기능, 데이터 입출력 기능, 통신 기능, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 방법 및 장치, 시스템을 웹페이지 상에 제공할 수 있고 사용자 단말에 애플리케이션을 설치하여 제공할 수도 있다.The user terminal 200 may perform any one or more of an arithmetic function, a storage function, a reference function, a data input/output function, a communication function, and a control function of a typical computer device such as a smartphone, tablet, laptop, or desktop computer. . In addition, the method, apparatus, and system for providing analysis of the future value of land based on artificial intelligence according to the present invention may be provided on a web page or may be provided by installing an application on a user terminal.

상기 외부 서버(300)는 지형도, 지적도, 대기환경, 수환경, 자연환경, 보호구역, 생활환경, 경사도, 표고, 주택유형, 주택노후도, 산지, 정밀토양도, 토지피복지도, 국토환경성평가, 음영분석, 높이제한지역, 토지 실거래가, 지가 동향, 토지 거래 동향, 평당 매매가, 평당 임대료, 사업부지의 지역지구, 면적, 건폐율, 용적률, 전용률, 규모, 주차대수, 토지이용계획, 관련 법률 등을 획득하기 위한 국토정보 제공 서버, 국가 공간 정보 제공 서버, 환경 공간 정보 제공 서버, 산림 공간 정보 제공 서버, 문화재 공간 정보 제공 서버, 국가 교통 정보 서버, 통계 지리 정보 서버, 대기 정보 제공 서버, 물 환경 정보 제공 서버, 자연 환경 정보 제공 서버, 통계 정보 제공 서버, 보호 구역 정보 제공 서버, 국토환경성평가 지도 제공 서버, 생활 환경 정보 제공 서버, 한국 부동산 정보 제공 서버, 토지거래 서버, 토지이용계획 서버, 종합법률정보 서버 등일 수 있다.The external server 300 is a topographical map, cadastral map, atmospheric environment, aquatic environment, natural environment, protected area, living environment, slope, elevation, housing type, housing aging, mountainous area, precise soil map, land cover map, and land environmental assessment. , shading analysis, height restriction area, actual land transaction price, land price trend, land transaction trend, sales price per pyeong, rent per pyeong, regional district of the project site, area, building coverage ratio, floor area ratio, occupancy rate, scale, number of parking spaces, land use plan, related laws National land information providing server, national spatial information providing server, environment spatial information providing server, forest spatial information providing server, cultural property spatial information providing server, national traffic information server, statistical geographic information server, atmospheric information providing server, water Environmental information provision server, natural environment information provision server, statistical information provision server, protected area information provision server, land environmental assessment map provision server, living environment information provision server, Korean real estate information provision server, land transaction server, land use planning server, It may be a comprehensive legal information server or the like.

도 2는 일실시예에 따른 인공지능 기반 토지 미래가치 분석 제공 과정을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a process of providing an analysis of future value of land based on artificial intelligence according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 일실시예로서 장치(100)는 S201 단계에서, 사용자 단말로부터 사업부지 기본정보와 사업 개요를 획득하고, S202 단계에서, 사용자 단말에 분석 데이터를 제공할 수 있다. 상기 사용자 단말로부터 획득하는 사업부지 기본정보는 사업부지의 주소와 영역 등이 포함될 수 있고, 사업 개요는 건축물의 종류와 규모 등이 포함될 수 있다.Referring to FIG. 2 , in step S201, the apparatus 100 obtains basic business site information and business overview from a user terminal, and in step S202, the device 100 may provide analysis data to the user terminal. The business site basic information obtained from the user terminal may include the address and area of the business site, and the business summary may include the type and scale of the building.

도 3은 일실시예에 따른 인공지능 기반 입지 검토 결과 생성 과정과, 계획안과 가도면을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining a process of generating an artificial intelligence-based location review result and a process of generating a plan and roadmap according to an embodiment.

도 3을 참조하면, 일실시예로서 장치(100)는 사용자 단말로부터 사업부지 기본정보와 사업 개요를 획득하는 단계(S201) 이후에, S301 단계에서 상기 사업 개요, 상기 사업부지 기본정보에 따른 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보를 바탕으로 제1 입력데이터를 생성할 수 있다. 상기 공간정보는 입지 검토를 위한 지형도, 지적도, 대기환경, 수환경, 자연환경, 보호구역, 생활환경, 경사도, 표고 공간정보 등일 수 있다.Referring to Figure 3, as an embodiment, the device 100, after the step (S201) of acquiring basic business site information and business overview from the user terminal, the business summary in step S301, the land according to the business site basic information The first input data may be generated based on the usage plan, action restriction contents, and spatial information. The spatial information may be a topographical map, a cadastral map, atmospheric environment, aquatic environment, natural environment, protected area, living environment, slope, elevation spatial information, etc. for location review.

S302 단계에서 제1 인공신경망에 상기 제1 입력데이터를 입력하고 제1 출력데이터를 획득하며, S303 단계에서 상기 제1 출력데이터를 바탕으로 입지 검토 결과를 생성할 수 있다. 입지 검토는 자연환경, 물환경, 대기환경, 보호구역, 토지이용 입지규제에 대한 검토와 경사도, 지정맥 검토, 인근 생활 환경 지역 검토, 건축물 허용 높이 검토, 산사태 위험 검토, 경관성 검토 등을 시행할 수 있다.In step S302, the first input data is input to the first artificial neural network and first output data is obtained. In step S303, a location review result may be generated based on the first output data. The location review includes a review of the natural environment, water environment, atmospheric environment, protection area, and land use location regulations, as well as slope, finger vein review, nearby living environment area review, building permitted height review, landslide risk review, and landscape review. can do.

S304 단계에서 상기 사업 개요, 상기 사업부지 기본정보에 따른 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보, 상기 사업부지 관련 법규를 바탕으로 제2 입력데이터를 생성하고, S305 단계에서 제2 인공신경망에 상기 제2 입력데이터를 입력하고 제2 출력데이터를 획득하며, S306 단계에서 상기 제2 출력데이터를 바탕으로 계획안과 가도면을 생성할 수 있다. 상기 계획안은, 사업명 또는 사업 종류, 사업부지의 위치, 지역지구, 사업면적, 제외면적, 대지면적, 연면적, 건축면적, 건폐율, 용적률, 전용률, 지상/지하층 규모, 구조, 주차대수가 속하는 설계 개요와, 층별 총 바닥면적과, 각 층별 창고, 사무실, 기전실 등 용도별 면적이 속하는 층별 면적 개요를 포함할 수 있다. 상기 가도면은 사업부지의 형태와 사업 개요에 따라 적절하게 구성된 평면도일 수 있다.In step S304, second input data is generated based on the project outline, the land use plan according to the basic information of the business site, action restrictions, spatial information, and laws related to the business site, and the second input data is generated in step S305 to the second artificial neural network. The second input data is input, the second output data is acquired, and a plan and a drawing can be generated based on the second output data in step S306. The plan includes the project name or type of project, location of the project site, regional district, project area, excluded area, site area, total floor area, building area, building coverage ratio, floor area ratio, occupancy rate, ground/basement floor scale, structure, design outline to which the number of parking spaces belongs , the total floor area for each floor, and the area outline for each floor to which the area for each use, such as warehouse, office, and mechanical room, belongs. The road plan may be a plan view appropriately configured according to the shape and outline of the business site.

상기 제1 인공신경망과 제2 인공신경망은 이전에 전문가에 의해 작성된 사업개요, 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보 및 관련 법규에 따른 입지 검토 결과, 계획안 및 가도면을 무수히 많이 입력받아 학습한 상태이다.The first artificial neural network and the second artificial neural network learned by receiving countless inputs of project outlines, land use plans, action restriction contents, spatial information, location review results, plans and road drawings prepared by experts previously. It is a state.

도 4는 일실시예에 따른 인공지능 기반 수지분석 결과 생성 과정, 사업부지 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart for explaining a process of generating an artificial intelligence-based balance analysis result and a process of modeling an expected building model on a photo of a business site according to an embodiment.

도 4를 참조하면, 일실시예로서 장치(100)는 상기 제2 출력데이터를 바탕으로 계획안과 가도면을 생성하는 단계(S306) 이후에, S401 단계에서 시장상황과 상기 계획안을 바탕으로 제3 입력데이터를 생성할 수 있다. 상기 시장상황은, 공시지가, 같은 지역이나 인근 지역 토지의 실거래가, 지가 동향, 토지 거래 동향, 평당 매매가, 평당 임대료 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, as an embodiment, after the step of generating a plan and a road drawing based on the second output data (S306), the device 100 generates a third plan based on the market situation and the plan in step S401. You can generate input data. The market conditions may include publicly announced land prices, actual transaction prices of land in the same area or nearby areas, land price trends, land transaction trends, sales prices per pyeong, rent per pyeong, and the like.

또는 상기 계획안과 동일하거나 유사한 정보를 갖는 실제 건축 건의 발생 토지비, 건축비, 철거비, 용역비, 기타비용, 제세공과금, 예비비, 금융비와, 상기 시장상황을 바탕으로 제3 입력데이터를 생성할 수도 있다.Alternatively, third input data may be generated based on the land cost, construction cost, demolition cost, service cost, other cost, tax and utility bills, reserve cost, and financial cost of the actual construction proposal having the same or similar information as the above plan, and the market situation.

S402 단계에서 제3 인공신경망에 상기 제3 입력데이터를 입력하고 제3 출력데이터를 획득할 수 있으며, S403 단계에서 상기 제3 출력데이터를 바탕으로 수지분석 결과를 생성할 수 있다. 상기 수지분석 결과는 임대료, 매각대금, 토지비(토지대, 취등록세/중개수수료/법무사수수료 등 부대비), 건축비(직접공사비, 설계감리비, 간접공사비), 철거비, 용역비(매각 및 임대 관련, 법무/평가등), 기타비용(일반관리비, 신탁보수), 제세공과금(준공시 보존등기, 보유시 재산세/도시계획세/ 교육세, 각종 부담금), 예비비, 금융비(주관수수료, 선순위 취급수수료, 후순위 취급수수료, 선순위 이자, 후순위 이자, 매입확약수수료) 중 어느 하나 이상과, 비용총계, 사업이익 및 각 항목의 비율을 포함할 수 있다.In step S402, the third input data may be input to the third artificial neural network and third output data may be acquired, and in step S403, a balance analysis result may be generated based on the third output data. The results of the balance analysis above are rent, sale price, land cost (land rent, employment registration tax/brokerage fee/legal attorney fee, etc.), construction cost (direct construction cost, design supervision cost, indirect construction cost), demolition cost, service cost (sale and rental related, legal/evaluation) etc.), other expenses (general management expenses, trust fees), taxes and public charges (preservation registration upon completion, property tax/city planning tax/education tax, various charges when possessed), reserve expenses, financial expenses (supervisory fee, senior handling fee, subordinated handling fee) , senior interest, subordinated interest, purchase commitment commission), the total cost, business profit, and the ratio of each item.

인공신경망에 입력하는 입력데이터는 원데이터 그대로 입력할 수도 있지만 필요없는 부분을 제거하거나 특징 부분을 라벨링하는 등의 처리를 하면 처리 속도와 결과값의 신뢰도가 향상될 수 있다.Input data input to the artificial neural network can be input as original data, but processing speed and reliability of result values can be improved by processing such as removing unnecessary parts or labeling feature parts.

S404 단계에서 상기 계획안과 가도면을 바탕으로 제4 입력데이터를 생성할 수 있고, S405 단계에서 제4 인공신경망에 상기 제4 입력데이터를 입력하고 제4 출력데이터를 획득할 수 있으며, S406 단계에서 상기 제4 출력데이터를 바탕으로 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 제4 인공신경망에 건축물을 포함하는 무수히 많은 파노라마 사진과 항공사진을 입력하여 학습할 수 있고, 각 사진에 포함된 건축물의 규모, 면적, 주소 등의 정보를 라벨링하고 분류하여 사용자 단말로부터 획득한 사업 개요와 유사한 건축물을 바탕으로 실제 사업부지의 파노라마 사진이나 항공 사진에 예상 건축 모델을 모델링할 수 있다.In step S404, fourth input data may be generated based on the plan and the drawing, and in step S405, the fourth input data may be input to the fourth artificial neural network and fourth output data may be obtained, and in step S406 The method may further include modeling an expected building model on a 360-degree panoramic photo or an aerial photo of the business site based on the fourth output data. It is possible to learn by inputting countless panoramic photos and aerial photos including buildings into the fourth artificial neural network, and obtain from the user terminal by labeling and classifying information such as the size, area, and address of buildings included in each photo. Based on a building similar to the project outline, a projected architectural model can be modeled on a panoramic or aerial photograph of the actual project site.

도 2의 상기 사용자 단말에 분석 데이터를 제공하는 단계(S202)에서, 상기 분석 데이터는 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면, 수지분석 결과, 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 모델링한 예상 건축 모델일 수 있다.In the step of providing analysis data to the user terminal of FIG. 2 (S202), the analysis data is the location review result, plan, road plan, balance analysis result, prediction modeled on a 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the business site It can be an architectural model.

도 5는 일실시예에 따른 신뢰도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a process of calculating reliability according to an exemplary embodiment.

도 5를 참조하면, 일실시예로서 장치(100)는 상기 제4 출력데이터를 바탕으로 사업부지 360도 파노라마 사진이나 항공 사진 상에 예상 건축 모델을 모델링하는 단계(S406) 이후에, S501 단계에서 전문가 단말에 상기 사업 개요, 토지이용계획, 행위제한내용, 공간정보, 관련 법규, 입지 검토 결과, 계획안, 가도면을 제공할 수 있다.Referring to FIG. 5, as an embodiment, the apparatus 100 models a projected building model on a 360-degree panoramic photo or aerial photograph of a business site based on the fourth output data (S406), and then in step S501. The above project summary, land use plan, activity restrictions, spatial information, related laws and regulations, location review results, plans, and street drawings can be provided to the expert terminal.

또한, S502 단계에서 상기 전문가 단말로부터 상기 제1 인공신경망, 제2 신경망 및 제4 인공신경망으로부터 획득한 입지 검토 결과, 계획안, 가도면을 수정한 수정데이터를 획득할 수 있고, S503 단계에서 상기 제1 인공신경망, 제2 신경망 및 제4 인공신경망으로부터 획득한 입지 검토 결과, 계획안 및 가도면의 신뢰도를 산출할 수 있다.In addition, in step S502, correction data obtained by modifying location review results, plans, and road plans obtained from the first artificial neural network, the second neural network, and the fourth artificial neural network may be obtained from the expert terminal, and in step S503, the first As a result of location review obtained from the 1st artificial neural network, the 2nd neural network and the 4th artificial neural network, the reliability of the plan and road surface can be calculated.

상기 입지 검토 결과, 계획안 및 가도면의 신뢰도는, [수학식 1]을 바탕으로 산출하고,As a result of the location review, the reliability of the plan and road surface is calculated based on [Equation 1],

[수학식 1][Equation 1]

상기 [수학식 1]에서, CS_ai는 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면의 신뢰도이고, n은 1인 경우 입지 검토 결과를 의미하며, n이 2인 경우 계획안을 의미하고, n이 3인 경우 가도면을 의미하며, xe_n는 n 값에 따른 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 중 어느 하나와, 상기 전문가 단말로부터 획득한 수정데이터의 동일한 부분의 전체 대비 비율이며, yd_n은 상기 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 중 삭제된 부분의 전체 대비 비율이고, ya_n은 상기 전문가 단말로부터 획득한 수정데이터에서 추가된 부분의 전체 대비 비율일 수 있다. 상기 전체 대비 비율은 데이터 용량을 바탕으로 산출될 수도 있다. 일실시예로, 기존의 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 데이터 용량에 비해 수정데이터의 용량이 작은 경우, 기존의 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 데이터 용량 대비 작아진 용량을 yd_n에 대입할 수 있다. 또한, 기존의 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 데이터 용량에 비해 수정데이터의 용량이 큰 경우, 기존의 입지 검토 결과, 계획안, 가도면 데이터 용량 대비 커진 용량을 값을 ya_n에 대입할 수 있다. 또는, 기존의 입지 검토 결과, 계획안, 가도면에서 수정된 부분의 텍스트나 이미지 영역의 전체 대비 비율을 판단하기 위한 미리 학습된 제5 인공신경망을 추가로 포함할 수도 있다. 또한, 상기 전문가 단말로부터 획득한 수정데이터는 상기 제1 인공신경망, 제2 인공신경망 및 제4 인공신경망에 입력하여 학습시킬 수 있다.In [Equation 1], CS_ai is the reliability of the location review result, plan, and road surface, n is 1, meaning the location review result, n is 2, it means the plan, and n is 3 Means a road map, xe_n is a ratio of the entirety of the same part of any one of the location review result, plan, and road plan according to the value of n and the modified data obtained from the expert terminal, yd_n is the location review result, It is the total contrast ratio of the deleted part among the plan and the temporary drawing, and ya_n may be the total contrast ratio of the added part in the modified data obtained from the expert terminal. The ratio to the total may be calculated based on data capacity. As an example, when the capacity of the modified data is smaller than the existing location review result, plan, and road plan data capacity, the capacity that is smaller than the existing location review result, plan, and road plan data capacity can be substituted into yd_n . In addition, if the capacity of the modified data is larger than the existing location review result, plan, and road plan data capacity, the larger capacity compared to the existing location review result, plan, and road plan data capacity can be substituted into ya_n. Alternatively, a pretrained fifth artificial neural network may be further included to determine the overall contrast ratio of the text or image area of the modified part in the existing location review result, plan, or street plan. In addition, the correction data obtained from the expert terminal may be input to the first artificial neural network, the second artificial neural network, and the fourth artificial neural network for learning.

일실시예로 장치(100)는, 상기 사용자 단말에 분석 데이터를 제공하는 단계(S202) 이후에, 실제 건축에서 발생한 비용을 바탕으로 상기 수지분석 결과의 신뢰도를 더 산출할 수도 있다. 실제 발생한 비용은 토지비, 건축비, 철거비, 용역비, 기타비용, 제세공과금, 예비비, 금융비 등을 포함할 수 있다. 상기 수지분석 결과의 신뢰도는 [수학식 2]로 산출할 수 있다.In one embodiment, the apparatus 100 may further calculate the reliability of the resin analysis result based on the cost incurred in actual construction after the step of providing analysis data to the user terminal (S202). Actual expenses incurred may include land cost, construction cost, demolition cost, service cost, other cost, tax and utility bills, reserve cost, finance cost, etc. The reliability of the resin analysis result can be calculated by [Equation 2].

[수학식 2][Equation 2]

CS_ie는 수지분석 결과의 신뢰도이고, N_d는 수지분석 결과와 실제 발생한 비용의 불일치한 항목의 개수이며, N_s는 수지분석 결과의 각 항목의 ±5% 이내에 실제 발생한 비용이 속하는 항목의 개수이고, N_I는 수지분석 결과의 총 항목 개수일 수 있다. 또한, 상기 수지분석 결과의 각 항목과, 실제 발생한 비용을 비교하고 상기 수지분석 결과의 신뢰도를 산출하기 위해 미리 학습된 제6 인공신경망을 추가로 포함할 수도 있다. 그리고 상기 실제 발생한 각 항목의 비용들은 상기 제3 인공신경망에 입력하여 학습에 이용할 수 있다.CS_ie is the reliability of the balance analysis result, N_d is the number of items in which the balance analysis result and the actual cost are inconsistent, N_s is the number of items to which the actual cost is within ±5% of each item of the balance analysis result, and N_I may be the total number of items in the resin analysis result. In addition, a sixth artificial neural network trained in advance may be further included in order to compare each item of the balance analysis result with actual costs incurred and to calculate reliability of the balance analysis result. In addition, the actual costs of each item may be input to the third artificial neural network and used for learning.

이로써, 인공지능을 기반으로 입지 검토 결과, 계획안, 가도면, 수지분석 결과를 제공함으로써, 신뢰도 높은 토지 미래가치 분석 제공 방법 및 장치, 시스템을 제공할 수 있고, 예상 건축 모델을 실제 사업부지의 360도 파노라마 사진이나 항공 사진에 모델링하여 제공할 수 있으며, 전문가의 수정데이터를 획득하여 신뢰도를 산출하고 상기 제1 내지 제4 인공신경망을 학습시킬 수 있는 효과가 있다.As a result, it is possible to provide a highly reliable land future value analysis method, device, and system by providing location review results, plans, road plans, and balance analysis results based on artificial intelligence, and the expected construction model can be converted into a 360-degree view of the actual business site. It can also be modeled and provided in a panoramic picture or an aerial picture, and there is an effect of obtaining correction data of an expert to calculate reliability and training the first to fourth artificial neural networks.

설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다. The described embodiments may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

100: 장치
110: 프로세서 120: 메모리
200: 사용자 단말
300: 외부 서버100: device
110: processor 120: memory
200: user terminal
300: external server

Claims

In the artificial intelligence-based land future value analysis method performed by the device,
Acquiring basic business site information and business overview from a user terminal;
Including the step of providing the analysis data to the user terminal,
After acquiring basic business site information and business overview from the user terminal,
generating first input data based on the project outline, the land use plan according to the basic information of the project site, action restrictions, and spatial information;
inputting the first input data to a first artificial neural network and obtaining first output data;
generating a location review result based on the first output data;
Generating second input data based on the project summary, land use plan according to the basic information of the project site, action restrictions, spatial information, and laws related to the project site;
inputting the second input data to a second artificial neural network and acquiring second output data;
generating plans and road drawings based on the second output data;
generating third input data based on market conditions and the plan;
inputting the third input data to a third artificial neural network and obtaining third output data;
generating a resin analysis result based on the third output data;
generating fourth input data based on the plan and the drawing;
inputting the fourth input data to a fourth artificial neural network and acquiring fourth output data; and
Further comprising modeling an expected architectural model on a 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the business site based on the fourth output data,
The spatial information is topographical map, cadastral map, atmospheric environment, aquatic environment, natural environment, protected area, living environment, slope, elevation spatial information,
The above plan is the project name, location of the project site, regional district, project area, excluded area, site area, total floor area, building area, building coverage ratio, floor area ratio, occupancy rate, scale, structure, design outline to which the number of parking spaces belongs, total floor area per floor and Include an outline of the area by floor to which the area by use belongs,
The market situation is the official land price, actual transaction price of land in the same area or neighboring area, land price trend, land transaction trend, sales price per pyeong, rent per pyeong,
The result of the balance analysis includes at least one of rent, sale price, land cost, construction cost, demolition cost, service cost, other cost, tax and utility bills, reserve cost, and financial cost, total cost, business profit, and the ratio of each item,
In the step of providing analysis data to the user terminal,
The analysis data is an expected construction model modeled on the location review result, plan, road surface, balance analysis result, 360-degree panoramic photograph or aerial photograph of the business site,
After the step of modeling the expected architectural model on a 360-degree panoramic photo or aerial photo of the business site based on the fourth output data,
providing the project summary, land use plan, activity restrictions, spatial information, related laws, location review results, plans, and road drawings to the expert terminal;
Obtaining a location review result, a plan, and correction data of a road surface from the expert terminal; and
Further comprising the step of calculating the reliability of the location review result, plan, road surface,
As a result of the location review, the reliability of the plan and road surface is calculated based on [Equation 1],
[Equation 1]

In [Equation 1], CS_ai is the reliability of the location review result, plan, and road surface, n is 1, it means the location review result, n is 2, it means the plan, and if n is 3, it means the road means a plane, xe_n is a ratio of the entirety of the location review result, plan, road plan, and the same part of the modified data obtained from the expert terminal according to the value of n, and yd_n is the location review result, plan, The total contrast ratio of the deleted part of the drawing, ya_n is the total contrast ratio of the added part in the correction data obtained from the expert terminal,
A method for providing future value analysis of land based on artificial intelligence.

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