KR102633546B1 - Apparatus for estimating market price of real estate and method thereof - Google Patents

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KR102633546B1 KR1020200161224A KR20200161224A KR102633546B1 KR 102633546 B1 KR102633546 B1 KR 102633546B1 KR 1020200161224 A KR1020200161224 A KR 1020200161224A KR 20200161224 A KR20200161224 A KR 20200161224A KR 102633546 B1 KR102633546 B1 KR 102633546B1
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Abstract

본 발명은 부동산 시세 추정 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치는 부동산의 실거래가 데이터, 대장 데이터, 토지특성 데이터를 포함하는 부동산 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 실거래가 데이터의 특성정보와 상기 대장 데이터 및 토지특성 데이터의 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하고 해당 부동산에 대한 거래 데이터 목록을 생성하는 데이터 정제부; 및 상기 소재지가 매칭된 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 복수의 유사가격권 부동산을 추출하고, 추출된 유사가격권 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고, 생성된 시세 추정 모델에 상기 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 시세 추정부를 포함할 수 있다.The present invention relates to a real estate market price estimation device. The real estate price estimation device according to an embodiment of the present invention includes a data collection unit that collects real estate-related data including real estate transaction price data, ledger data, and land characteristics data; A data purification unit that compares the characteristic information of the actual transaction price data with the characteristic information of the ledger data and land characteristic data, matches the location of the matching real estate with the location of the actual transaction price real estate, and generates a list of transaction data for the corresponding real estate. ; And, using the characteristic information of the real estate with which the location is matched, a plurality of real estate properties in a similar price zone are extracted for the property to be evaluated, and a market price estimation model for the real estate to be evaluated is created using the characteristic information of the extracted real estate in a similar price zone. And, it may include a market price estimation unit that inputs the characteristic information of the property to be evaluated into the generated market price estimation model to estimate the market price of the property to be evaluated.

Description

부동산 시세 추정 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR ESTIMATING MARKET PRICE OF REAL ESTATE AND METHOD THEREOF}Real estate market estimation device and method {APPARATUS FOR ESTIMATING MARKET PRICE OF REAL ESTATE AND METHOD THEREOF}

본 발명은 부동산 시세 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 실거래가 정보를 정제 및 이용하여 부동산 시세 추정하는 부동산 시세 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a real estate price estimation device and method, and more specifically, to a real estate price estimation device and method for estimating real estate market prices by refining and using actual transaction price information.

부동산 정보는 전통적으로 공인중개사를 통한 인적 네트워크 형태로 제공되어 왔으나, 공간적 제약 등으로 인해 광범위한 부동산 정보를 집약하여 활용하기엔 어려움이 많았다.Real estate information has traditionally been provided in the form of human networks through real estate agents, but it has been difficult to compile and utilize a wide range of real estate information due to spatial constraints.

2013년 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률이 시행되어, 부동산에 관한 실거래가 정보, 등기정보 등 국가가 제공하는 부동산에 관한 다양한 공공데이터를 가공 및 활용할 수 있는 환경이 조성되어 다양한 부동산 관련 서비스들이 제공되고 있다.In 2013, the Act on Provision and Use of Public Data was implemented, creating an environment in which various public data on real estate provided by the government, such as real estate transaction price information and registration information, can be processed and utilized to provide various real estate-related services. are being provided.

예컨대, 한국공개특허 제10-2017-0143258호에는 부동산에 관한 공공데이터를 활용하여 주택가격을 추정하는 기술이 개시되어 있다.For example, Korea Patent Publication No. 10-2017-0143258 discloses a technology for estimating housing prices using public data on real estate.

KRKR 10-2017-014325810-2017-0143258 AA

본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 실거래가 데이터와 대장 데이터 및 공시지가 데이터를 활용하여 실거래가 부동산의 무공개 부분인 소재지 정보를 매칭하고 이를 이용하여 평가대상 부동산의 시세를 추정함으로써, 보다 정확한 부동산 시세를 추정할 수 있다.The present invention is intended to solve the problems of the prior art described above. The present invention utilizes actual transaction price data, ledger data, and publicly announced land price data to match information on the location where the actual transaction is an undisclosed part of the real estate, and use this to estimate the market price of the real estate subject to evaluation. By doing so, a more accurate real estate market price can be estimated.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

본 발명의 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치는 부동산의 실거래가 데이터, 대장 데이터, 토지특성 데이터를 포함하는 부동산 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 실거래가 데이터의 특성정보와 상기 대장 데이터 및 토지특성 데이터의 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하고 해당 부동산에 대한 거래데이터 목록을 생성하는 데이터 정제부 및 상기 소재지가 매칭된 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 복수의 유사가격권 부동산을 추출하고, 추출된 유사가격권 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고, 생성된 시세 추정 모델에 상기 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 시세 추정부를 포함할 수 있다.A real estate price estimation device according to an embodiment of the present invention includes a data collection unit that collects real estate-related data including real estate transaction price data, ledger data, and land characteristic data, characteristic information of the actual transaction price data, the ledger data, and land A data purification unit that compares the characteristic information of characteristic data to match the location of the matching real estate with the actual transaction price real estate and generates a list of transaction data for the real estate, and uses the characteristic information of the real estate with which the location is matched. Extract a plurality of properties with a similar price range for the real estate subject to evaluation, create a market price estimation model for the real estate subject to evaluation using the characteristic information of the extracted real estate with a similar price area, and estimate the price of the real estate subject to evaluation in the generated market price estimation model. It may include a market price estimation unit that estimates the market price of the real estate subject to evaluation by inputting characteristic information.

일 실시 예에 있어서, 상기 데이터 정제부는 상기 실거래가 데이터의 특성정보 중 미공개정보인 소재지 정보를 상기 대장 데이터 및 토지특성 데이터의 특성정보를 이용하여 매칭시키는 소재지 연결부, 상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격이 토지와 건물의 일괄거래 금액인 경우 건물가격 추정액과 토지가격 추정액으로 분배하는 거래가격 배분부 및 상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격과 상기 토지가격 추정액을 해당 부동산에 대한 개별공지시가와 비교하여 해당 실거래가 이상 거래로 판단되는 경우 상기 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 제외하는 이상거래 제거부를 포함할 수 있다.In one embodiment, the data purification unit is a location connection unit that matches location information, which is undisclosed information among the characteristic information of the actual transaction price data, using characteristic information of the ledger data and land characteristic data, and an actual transaction of real estate whose location is matched. If the price is a lump sum transaction amount for land and buildings, the transaction price distribution department distributes the estimated building price and the estimated land price, and compares the actual transaction price of the real estate whose location is matched and the estimated land price with the individually announced market price for the relevant real estate. Therefore, if the actual transaction is determined to be an abnormal transaction, an abnormal transaction removal unit may be included to exclude the transaction data list corresponding to the actual transaction.

일 실시 예에 있어서, 상기 소재지 연결부는 상기 실거래가 데이터에 대응하는 부동산이 토지인 경우, 상기 실거래가 데이터의 특성정보와 상기 대장 데이터의 특성정보 중 시군구, 용도지역, 면적, 번지의 첫번째 자리를 비교하여 일치하는 대장 데이터의 소재지 정보를 상기 실거래가 부동산의 소재지 정보로 매칭할 수 있다.In one embodiment, when the real estate corresponding to the actual transaction price data is land, the location connection unit selects the first digit of city, county, district, use area, area, and street address among the characteristic information of the actual transaction price data and the characteristic information of the ledger data. By comparing, the location information of the matching ledger data can be matched with the location information of the actual transaction real estate.

일 실시 예에 있어서, 상기 소재지 연결부는 상기 실거래가 데이터에 대응하는 부동산이 공동주택인 경우, 상기 실거래가 데이터의 특성정보와 상기 대장 데이터의 특성정보 중 시군구, 번지, 건축년도, 층수, 전용면적을 비교하여 일치하는 대장 데이터의 소재지 정보를 상기 실거래가 부동산의 소재지 정보로 매칭할 수 있다.In one embodiment, when the real estate corresponding to the actual transaction price data is an apartment complex, the location connection unit includes city/county/district, street address, year of construction, number of floors, and exclusive area among the characteristic information of the actual transaction price data and the characteristic information of the ledger data. By comparing, the location information of the matching ledger data can be matched with the location information of the actual transaction real estate.

일 실시 예에 있어서, 상기 소재지 연결부는 상기 실거래가 데이터에 대응하는 부동산이 단독주택, 다가구 주택, 상업용 또는 업무용 건물 중 어느 하나인 경우, 상기 실거래가 데이터의 특성정보와 상기 대장 데이터의 특성정보 중 시군구, 번지, 용도지역, 토지면적, 도로조건, 주용도, 건축면적, 연면적을 비교하여 일치하는 대장 데이터의 소재지 정보를 상기 실거래가 부동산의 소재지 정보로 매칭할 수 있다.In one embodiment, the location connection unit selects the characteristic information of the actual transaction price data and the characteristic information of the ledger data when the real estate corresponding to the actual transaction price data is one of a single-family home, a multi-family home, a commercial or office building. By comparing the city/county/district, street address, use area, land area, road conditions, main use, building area, and total floor area, the location information of the matching ledger data can be matched with the location information of the actual transaction real estate.

일 실시 예에 있어서, 상기 이상거래 제거부는 상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격과 상기 토지가격 추정액을 해당 부동산에 대한 개별공시지가와 비교하여 실거래가격 또는 토지가격 추정액이 상기 개별공시지가보다 낮은 경우 해당 실거래를 이상 거래로 판단하고 상기 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 제외할 수 있다.In one embodiment, the abnormal transaction removal unit compares the actual transaction price of the real estate whose location is matched and the land price estimate with the individual publicly announced land price for the corresponding real estate, and if the actual transaction price or the land price estimate is lower than the individual publicly announced land price, the actual transaction price may be judged as an abnormal transaction and the list of transaction data corresponding to the actual transaction may be excluded.

일 실시 예에 있어서, 상기 시세 추정부는 상기 거래데이터 목록들 중 기 설정된 평가대상 부동산으로부터의 위치, 거래시점, 가격수준을 만족하는 거래 데이터들을 유사가격권 부동산으로 설정하는 유사가격권 설정부, 상기 설정된 유사가격권 부동산들 중 기 설정된 분류기준에 따라 소정의 비교대상 부동산을 추출하는 비교대상 부동산 추출부 및 상기 소정의 비교대상 부동산의 특성정보를 독립변수로하는 중회귀분석을 통해 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고, 생성된 시세 추정 모델에 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 평가대상 부동산의 시세를 추정 시세 추정 모델 생성부를 포함할 수 있다.In one embodiment, the market price estimation unit includes a similar price area setting unit that sets transaction data that satisfies the location, transaction time, and price level from the preset evaluation target real estate among the transaction data list as similar price area real estate, the A comparative real estate extraction unit that extracts a predetermined comparison target real estate according to preset classification criteria among the set similar price range real estate properties, and a multiple regression analysis using the characteristic information of the specified comparative real estate as an independent variable to evaluate the property subject to evaluation. It may include a price estimation model generation unit that generates a market price estimation model and inputs characteristic information of the real estate to be evaluated into the generated market price estimation model to estimate the market price of the real estate to be evaluated.

일 실시 예에 있어서, 상기 시세 추정 모델 생성부는 상기 평가대상 부동산이 토지인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 용도지역, 이용상황, 도로접면 및 형상을 독립변수로하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성할 수 있다.In one embodiment, the market price estimation model generator generates a multidimensional equation through multiple regression analysis with use area, use situation, road surface, and shape as independent variables among the characteristic information of the property when the property to be evaluated is land. can be created as a price estimation model.

일 실시 예에 있어서, 상기 시세 추정 모델 생성부는 상기 평가대상 부동산이 연립주택 또는 다세대 주택인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 사례구분, 용도, 층수, 면적, 경과연수, 엘리베이터, 주차대수 및 가격시점을 독립변수로 하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성할 수 있다.In one embodiment, the market price estimation model generator determines case classification, use, number of floors, area, elapsed years, elevator, number of parking spaces, and price point among the characteristic information of the property when the property to be evaluated is a townhouse or multi-family house. The multidimensional equation created through multiple regression analysis with independent variables can be created as a price estimation model.

일 실시 예에 있어서, 상기 시세 추정 모델 생성부는 상기 평가대상 부동산이 중소단지 아파트인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 사례구분, 층수, 면적, 경과연수, 주차대수, 가격시점을 독립변수로 하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성할 수 있다.In one embodiment, the market price estimation model generator performs a multiple regression using case classification, number of floors, area, elapsed years, number of parking spaces, and price point among the characteristic information of the property as independent variables when the property to be evaluated is a small or medium-sized apartment complex. The multidimensional equation created through analysis can be created as a price estimation model.

일 실시 예에 있어서, 상기 시세 추정 모델 생성부는 상기 평가대상 부동산이 대단지 아파트인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 층수, 면적, 거래일자를 독립변수로 하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성할 수 있다.In one embodiment, the market price estimation model generator estimates the market price using a multidimensional equation generated through multiple regression analysis using the number of floors, area, and transaction date among the characteristic information of the property as independent variables when the property to be evaluated is a large-scale apartment complex. It can be created as a model.

일 실시 예에 있어서, 상기 시세 추정부는 상기 평가대상 부동산의 추정 시세를 해당 부동산의 공시가격과 비교하여 추정 시세를 검증하는 추정시세 검증부를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the market price estimation unit may further include an estimated market price verification unit that verifies the estimated market price by comparing the estimated market price of the property to be evaluated with the publicly announced price of the property.

일 실시 예에 있어서, 상기 부동산 시세 추정 장치는 평가대상 부동산 정보를 입력하고, 추정된 시세정보를 제공하는 사용자 인터페이스부를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the real estate price estimating device may further include a user interface unit for inputting real estate information to be evaluated and providing estimated market information.

본 발명의 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 방법은 부동산에 대한 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 공시지가 데이터를 획득하는 단계, 상기 실거래가 데이터의 부동산 특성정보와 상기 대장 데이터 및 공시지가 데이터의 부동산 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하는 단계, 상기 소재지가 매칭된 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 유사가격권 부동산을 설정하는 단계 및 상기 추출된 유사가격권 부동산의 특성정보를 이용하여 상기 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고 생성된 시세 추정 모델에 상기 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 상기 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.The real estate price estimation method according to an embodiment of the present invention includes the steps of acquiring actual transaction price data, ledger data, and publicly announced land price data for real estate, and mutually combining real estate characteristic information of the actual transaction price data and real estate characteristic information of the ledger data and publicly announced land price data. A step of comparing and matching the location of the matching real estate with the location of the actual transaction price real estate, setting a real estate in a similar price range for the real estate to be evaluated using characteristic information of the real estate whose location is matched, and the extracted similar price It may include the step of generating a market price estimation model for the property to be evaluated using characteristic information of the real estate and estimating the market price of the property to be evaluated by inputting the characteristic information of the property to be evaluated into the generated market price estimation model. there is.

이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Prior to this, terms or words used in this specification and claims should not be interpreted in their usual, dictionary meaning, and the inventor may appropriately define the concept of the term in order to explain his or her invention in the best way. It must be interpreted with meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it is.

본 발명에 따르면, 실거래가 부동산의 소재지 정보가 매칭될 수 있다. 이에 따라 부동산 시제 추정 장치가 제공하는 평가대상 부동산의 추정 시세의 정확도가 향상될 수 있다.According to the present invention, location information of real estate with actual transaction prices can be matched. Accordingly, the accuracy of the estimated market price of the real estate subject to evaluation provided by the real estate market estimation device can be improved.

본 발명에 따르면, 실거래가가 토지와 건물의 일괄거래 금액인 경우 실거래가격을 건물가격 추정액과 토지가격 추정액으로 배분할 수 있다. 이에 따라 토지가격의 왜곡을 방지하고 이로 인해 평가대상 부동산의 추정 시세의 정확도가 추가적으로 향상될 수 있다.According to the present invention, when the actual transaction price is the lump sum transaction price of land and buildings, the actual transaction price can be distributed into the estimated building price and the estimated land price. Accordingly, distortion of land prices can be prevented, and the accuracy of the estimated market price of the real estate subject to evaluation can be further improved.

본 발명에 따르면, 소재지가 매칭된 실거래가 데이터들 중 이상 거래로 판단되는 실거래가 데이터들에 대한 거래데이터 목록을 제거할 수 있다. 이에 따라 부동산 시제 추정 장치가 제공하는 평가대상 부동산의 추정 시세의 정확도가 추가적으로 향상될 수 있다.According to the present invention, the transaction data list for actual transaction price data that is determined to be an abnormal transaction among the actual transaction price data with matching location can be removed. Accordingly, the accuracy of the estimated market price of the real estate subject to evaluation provided by the real estate market estimation device can be further improved.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치를 포함하는 부동산 시세 추정 시스템을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치를 보여주는 도면이다.
도 3은 실거래가 데이터의 특성정보들을 보여주는 도면이다.
도 4a는 소재지 연결부가 실거래가 데이터 중 토지에 관한 소재지 정보를 연결하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 4b는 소재지 연결부가 실거래가 데이터 중 공동주택에 관한 소재지 정보를 연결하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 4c는 소재지 연결부가 실거래가 데이터 중 단독주택, 다가구주택, 상업용 건물 또는 업무용 건물에 관한 소재지 정보를 연결하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 5은 유사가격권 설정부가 거래데이터 목록들 중 유사가격권 부동산을 설정하기 위한 분류기준을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 비교사례 추출부가 유사가격권 부동산들 중 비교사례 부동산을 선별하기 위한 선별조건을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7a는 시세 추정 모델 생성부가 평가대상 부동산이 토지인 경우 시세 추정 모델을 생성하기 위한 특성정보 및 이에 대한 적용코드를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7b는 시세 추정 모델 생성부가 평가대상 부동산이 연립주택 또는 다세대 주택인 경우 시세 추정 모델을 생성하기 위한 특성정보 및 이에 대한 적용코드를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7c는 시세 추정 모델 생성부가 평가대상 부동산이 중소단지 아파트인 경우 시세 추정 모델을 생성하기 위한 특성정보 및 이에 대한 적용코드를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7d는 시세 추정 모델 생성부가 평가대상 부동산이 대단지 아파트인 경우 시세 추정 모델을 생성하기 위한 특성정보 및 이에 대한 적용코드를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 시세 추정 방법을 보여주는 도면이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 시세 추정 장치를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치를 보여주는 도면이다.
1 is a diagram showing a real estate price estimation system including a real estate price estimation device according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram showing a real estate price estimation device according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a diagram showing characteristic information of actual transaction price data.
Figure 4a is a diagram showing an example of how the location connection unit connects location information about land among actual transaction price data.
Figure 4b is a diagram showing an example of how the location connection unit connects location information about apartment complexes among actual transaction price data.
Figure 4c is a diagram showing an example of how the location connection unit connects location information about single-family homes, multi-family homes, commercial buildings, or office buildings among actual transaction price data.
Figure 5 is a diagram showing an example of classification criteria for establishing similar price area real estate among the transaction data lists of the similar price area setting department.
Figure 6 is a diagram illustrating the selection conditions for the comparative case extraction department to select comparative case real estate among similar price area real estate.
Figure 7a is a diagram illustrating characteristic information and application codes for the market price estimation model generation unit to generate a market price estimation model when the real estate to be evaluated is land.
Figure 7b is a diagram illustrating characteristic information and application codes for the market price estimation model generation unit to generate a market price estimation model when the real estate to be evaluated is a townhouse or multi-family house.
Figure 7c is a diagram illustrating characteristic information and application codes for the market price estimation model generation unit to generate a market price estimation model when the real estate to be evaluated is a small or medium-sized apartment complex.
Figure 7d is a diagram illustrating characteristic information and application codes for the market price estimation model generation unit to generate a market price estimation model when the real estate subject to evaluation is a large-scale apartment complex.
Figure 8 is a diagram showing a method for estimating real estate prices according to an embodiment of the present invention.
Figure 9 is a diagram showing an example computing device capable of implementing a real estate price estimation device according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 이하의 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 개시의 기술적 사상을 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시의 기술적 사상은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the attached drawings. The advantages and features of the present disclosure and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the technical idea of the present disclosure is not limited to the following embodiments and may be implemented in various different forms. The following examples are merely intended to complete the technical idea of the present disclosure and to be used in the technical field to which the present disclosure belongs. It is provided to fully inform those skilled in the art of the scope of the present disclosure, and the technical idea of the present disclosure is only defined by the scope of the claims.

각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 개시를 설명함에 있어, 관련된 공지구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.When adding reference numerals to components in each drawing, it should be noted that identical components are given the same reference numerals as much as possible even if they are shown in different drawings. Additionally, in describing the present disclosure, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present disclosure, the detailed description will be omitted.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings that can be commonly understood by those skilled in the art to which this disclosure pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined. The terminology used herein is for the purpose of describing embodiments and is not intended to limit the disclosure. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context.

또한, 본 개시의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.Additionally, in describing the components of the present disclosure, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, order, or order of the component is not limited by the term. When a component is described as being “connected,” “coupled,” or “connected” to another component, that component may be directly connected or connected to that other component, but there is another component between each component. It will be understood that elements may be “connected,” “combined,” or “connected.”

본 개시에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.As used in this disclosure, “comprises” and/or “comprising” refers to a referenced component, step, operation and/or element that includes one or more other components, steps, operations and/or elements. Does not exclude presence or addition.

본 개시의 다양한 실시예들에 대한 설명에 앞서, 실시예들에서 사용되는 몇몇 용어들에 대하여 명확하게 하기로 한다.Before describing various embodiments of the present disclosure, some terms used in the embodiments will be clarified.

부동산이란 움직여 옮길 수 없는 재산으로서 토지나 건물, 수목 등을 의미한다. 본 발명은 부동산 가격을 산정하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에서의 부동산은 가격을 산정할 수 있는 토지 및 건물 중의 적어도 하나를 포함하는 개념으로서, 토지, 단독/다가구주택, 토지와 건물, 아파트, 연립/다세대주택, 오피스텔 등을 모두 포함하는 개념이다.Real estate refers to property that cannot be moved, such as land, buildings, or trees. The present invention relates to a system and method for calculating real estate prices. Real estate in the present invention is a concept that includes at least one of land and buildings whose prices can be calculated, such as land, single/multi-family houses, land and buildings, This concept includes apartments, townhouses/multi-family homes, officetels, etc.

표준공시지가란 전국의 토지(약 3,000만 필지) 중 대표성이 있는 표준지(50만 필지)를 선정·조사하여 공시한 단위면적 당(m2) 적정가격을 의미하며, 개별공시지가란 국토교통부장관이 매년 공시하는 표준지공시지가를 기준으로 감정평가사의 검증을 받아 토지소유자 등의 의견수렴과 시·군·구 부동산평가위원회 심의 등의 절차를 거쳐 시장·군수·구청장이 결정·공시하는 개별토지의 단위면적당 가격(원/m2)을 의미한다.The officially announced standard land price refers to the appropriate price per unit area (m 2 ) announced by selecting and surveying representative standard lots (500,000 lots) among the nationwide lands (approximately 30 million lots), and the individual publicly announced land price is the price set by the Minister of Land, Infrastructure and Transport every year. The price per unit area of individual land is determined and announced by the mayor/county/district head through procedures such as gathering opinions from landowners and deliberation by the city/county/district real estate evaluation committee after verification by an appraiser based on the publicly announced standard land price. It means (won/m 2 ).

본 발명에서 공시지가란 토지의 표준지공시지가 및 개별공시지가 뿐만 아니라 전술한 단독/다가구주택, 아파트, 연립/다세대주택, 오피스텔의 공시가격도 모두 포함하는 개념이다.In the present invention, the publicly announced land price is a concept that includes not only the standard land price and the publicly announced individual price of land, but also the publicly announced prices of the above-mentioned single/multi-family houses, apartments, townhouses/multi-family houses, and officetels.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 시세 추정 장치를 포함하는 부동산 시세 추정 시스템을 보여주는 도면이다. 1 is a diagram showing a real estate price estimation system including a market price estimation device according to an embodiment of the present invention.

부동산 시세 추정 시스템(10)은 공공데이터 서버(11), 클라이언트(12) 및 부동산 시세 추정 장치(100)를 포함할 수 있다.The real estate market estimation system 10 may include a public data server 11, a client 12, and a real estate market estimation device 100.

공공데이터 서버(11), 클라이언트(12) 및 부동산 시세 추정 장치(100)는 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 네트워크는 유선 또는 무선 등 다양한 통신망으로 구현될 수 있다. The public data server 11, the client 12, and the real estate price estimation device 100 may be connected through a network. The network can be implemented with various communication networks such as wired or wireless.

부동산 데이터 서버(11)는 부동산과 관련된 데이터를 네트워크를 통해 부동산 시세 추정 장치(100)에 제공할 수 있다. 부동산 데이터 서버(11)에서 제공하는 부동산 관련 데이터는 공공 부동산 데이터와 사적 부동산 데이터를 포함할 수 있다. 공공 부동산 데이터는 실거래가 데이터, 토지특성 데이터 및 각종 대장 데이터 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 사적 부동산 데이터는 부동산에 대한 감정평가 데이터를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.The real estate data server 11 may provide data related to real estate to the real estate price estimation device 100 through a network. Real estate-related data provided by the real estate data server 11 may include public real estate data and private real estate data. Public real estate data may include, but is not limited to, actual transaction price data, land characteristics data, and various ledger data. Additionally, private real estate data may include, but is not limited to, appraisal data on real estate.

사용자 단말(12)은 PC, 스마트폰, 노트북 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 사용자는 사용자 단말(12)을 통해 부동산 시세 추정 장치(100)에 연결되어 시세를 확인하고 싶은 평가대상 부동산에 대한 추정 시세를 제공받을 수 있다. 또한, 사용자 단말(12)은 평가대상 부동산에 대한 정보를 부동산 시세 추정 장치(100)에 입력할 수 있다. The user terminal 12 may include, but is not limited to, a PC, smartphone, laptop, etc. The user can be connected to the real estate price estimation device 100 through the user terminal 12 and receive an estimated market price for the real estate subject for which the price of which the user wants to check is subject to evaluation. Additionally, the user terminal 12 may input information about the real estate subject to evaluation into the real estate price estimation device 100.

부동산 시세 추정 장치(100)는 부동산 데이터 서버(11)로부터 부동산에 대한 각종 데이터를 수집하는 데이터 수집부(110), 수집된 데이터를 분석하여 해당 실거래가 데이터에 대응하는 부동산에 대한 소재지 정보를 매칭하는 데이터 정제부(120), 소재지 정보가 매칭된 거래데이터 목록을 이용하여 평가대상 부동산에 대한 시세를 추정하는 시세 추정부(130)를 포함할 수 있다. The real estate price estimation device 100 includes a data collection unit 110 that collects various data about real estate from the real estate data server 11, analyzes the collected data, and matches location information about the real estate corresponding to the actual transaction price data. It may include a data purification unit 120 that estimates the market price for the real estate to be evaluated using a transaction data list with matching location information, and a market price estimation unit 130.

또한, 부동산 시세 추정 장치(100)는 데이터 수집부(110)가 수집한 부동산 관련 데이터들을 저장할 수 있는 데이터베이스(150)를 더 포함할 수 있다. 데이터베이스(150)는 데이터 정제부(120)에서 실거래가 정보와 소재지 정보가 매칭된 부동산에 대한 거래데이터 목록을 저장할 수 있다.In addition, the real estate price estimation device 100 may further include a database 150 capable of storing real estate-related data collected by the data collection unit 110. The database 150 may store a list of transaction data for real estate whose actual transaction price information and location information are matched in the data purification unit 120.

또한, 부동산 시세 추정 장치(100)는 클라이언트로부터 평가대상 부동산에 대한 정보를 입력받거나, 추정된 시세를 클라이언트에게 제공하기 위한 사용자 인터페이스부(140)를 더 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스부(140)는 평가대상 부동산 정보를 입력받기 위한 키보드, 마이크 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스부(140)는 평가대상 부동산에 대한 추정 시세를 클라이언트에게 제공하기 위한 디스플레이장치, 스피커 등을 포함할 수 있다.In addition, the real estate market price estimating device 100 may further include a user interface unit 140 for receiving information on real estate to be evaluated from a client or providing the estimated market price to the client. The user interface unit 140 may include a keyboard, a microphone, etc. for inputting real estate information to be evaluated. Additionally, the user interface unit 140 may include a display device, a speaker, etc. to provide the client with an estimated market price for the real estate subject to evaluation.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치를 보여주는 도면이고, 도 3은 실거래가 데이터의 특성정보들을 보여주는 도면이며, 도 4a 내지 c는 소재지 연결부가 실거래가 데이터의 대응 부동산의 소재지 정보를 연결하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이며, 도 5는 유사가격권 설정부가 거래데이터 목록들 중 유사가격권 부동산을 설정하기 위한 분류기준을 예시적으로 보여주는 도면이고, 도 6은 비교사례 추출부가 유사가격권 부동산들 중 비교사례 부동산을 선별하기 위한 선별조건을 예시적으로 보여주는 도면이며, 도 7a 내지 c는 시세 추정 모델 생성부가 시세 추정 모델을 생성하기 위한 특성정보 및 이에 대한 적용코드를 예시적으로 보여주는 도면이다.FIG. 2 is a diagram showing a real estate price estimation device according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is a diagram showing characteristic information of actual transaction price data, and FIGS. 4A to C show the location connection unit showing the location of the real estate corresponding to the actual transaction price data. It is a diagram illustrating a method of connecting information, and Figure 5 is a diagram showing an example of classification criteria for establishing similar price area real estate among the transaction data lists of the similar price area setting department, and Figure 6 is a comparison case extraction. It is a diagram illustrating the selection conditions for selecting comparative case real estate among the real estate in the similar price zone, and Figures 7a to 7c illustrate characteristic information and application codes for the market price estimation model generation unit to generate the market price estimation model. This is a drawing showing the enemy.

이하, 도 2 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치(100)에 대해 보다 자세히 설명한다.Hereinafter, the real estate price estimation device 100 according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIGS. 2 to 7.

데이터 수집부(110)는 부동산 데이터 서버(11)에서 설정된 주기에 맞춰 실거래가 데이터, 각종 대장 데이터, 토지특성 데이터, 감정평가 데이터 등을 크롤링하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다. The data collection unit 110 may crawl actual transaction price data, various ledger data, land characteristics data, appraisal data, etc. according to the cycle set in the real estate data server 11 and store them in the database 150.

예를 들어, 데이터 수집부(110) 현 시점 기준으로 30일 이전의 실거래가 데이터를 7일을 주기로 크롤링하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다. 또는, 데이터 수집부(110)는 감정평가 데이터를 7일을 주기로 크롤링하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.For example, the data collection unit 110 may crawl actual transaction price data 30 days prior to the current point in time every 7 days and store it in the database 150. Alternatively, the data collection unit 110 may crawl the appraisal data every 7 days and store it in the database 150.

데이터 정제부(120)는 실거래가 부동산의 소재지를 연결하는 소재지 연결부(121), 부동산에 대한 실거래가 토지와 건물이 일괄 매매된 경우 일괄 매매 금액을 건물가격 추정액과 토지가격 추정액으로 배분하는 거래가격 배분부(122) 및 부동산에 대한 실거래 사례가 이상 거래인지 여부를 판단하고 이상 거래라고 판단되는 경우 해당 실거래 사례를 시제 추정에 활용하지 않도록 해당 실거래 사례를 제거하는 이상거래 제거부(123)을 포함한다.The data purification unit 120 is a location connection unit 121 that connects the location of the actual transaction real estate, and the actual transaction price for real estate is a transaction price that distributes the lump sum sale amount into the estimated building price and the estimated land price when land and buildings are sold collectively. Includes a distribution unit 122 and an abnormal transaction removal unit 123 that determines whether an actual transaction case for real estate is an abnormal transaction and, if determined to be an abnormal transaction, removes the actual transaction case so that it is not used for market price estimation. do.

소재지 연결부(121)는 부동산 데이터 서버(11)로부터 획득한 부동산 데이터들을 활용하여 실거래가 데이터의 미공개 정보인 소재지 정보를 확인하여 매칭한다. 도 3은 실거래가 데이터의 각종 특성 정보들을 보여준다. The location connection unit 121 uses real estate data acquired from the real estate data server 11 to check and match location information, which is undisclosed information of actual transaction price data. Figure 3 shows various characteristic information of actual transaction price data.

도 3을 참조하면, 실거래가 데이터는 미공개 특성을 가지며, 이러한 미공개 특성은 부동산을 특정할 수 있는 소재지 관련 정보이다. 예를 들어, 부동산이 토지 또는 일반부동산일 경우 미공개 특성은 해당 부동산의 번지 정보이며, 부동산이 집합부동산인 경우 미공개 특성은 번지 정보, 동 및 호 정보이다. Referring to Figure 3, actual transaction price data has undisclosed characteristics, and these undisclosed characteristics are location-related information that can specify real estate. For example, if the real estate is land or general real estate, the undisclosed characteristic is the address information of the real estate, and if the real estate is collective real estate, the undisclosed characteristics are street address information, building and number information.

실거래가 데이터는 해당 부동산이 시장에서 거래된 실가격을 반영하므로, 해당 부동산이 위치하는 지역의 전반적인 부동산 시세를 확인할 수 있으나, 미공개 특성으로 인해 특정 소재지의 부동산에 대한 실거래가 확인할 수는 없다. 따라서, 소재자가 특정되지 않은 실거래가 정보를 이용하여 평가대상 부동산 시세를 추정하는 경우 추정된 시세의 정확도가 다소 떨어질 수 있다.Actual transaction price data reflects the actual price at which the property was traded in the market, so it is possible to check the overall real estate market price in the area where the property is located. However, due to its undisclosed nature, the actual transaction price for real estate in a specific location cannot be confirmed. Therefore, when estimating the market price of real estate subject to evaluation using actual transaction price information for which the location is not specified, the accuracy of the estimated market price may be somewhat reduced.

따라서, 본 발명에 따른 부동산 시세 추정 장치(100)는 소재지 연결부(121)를 통해 부동산의 대장 데이터 및 토지특성 데이터 특성정보를 이용하여 실거래가 데이터의 미공개 특성을 찾아 매칭시킨다. Therefore, the real estate price estimation device 100 according to the present invention uses real estate ledger data and land characteristic data characteristic information through the location connection unit 121 to find and match undisclosed characteristics of actual transaction price data.

도 4a는 실거래 데이터에 대응하는 부동산이 토지인 경우 소재지 연결부(121)가 소재지 정보를 매칭하는 방법을 예시적으로 보여준다.Figure 4a exemplarily shows how the location connection unit 121 matches location information when the real estate corresponding to actual transaction data is land.

소재지 연결부(121)는 데이터베이스(150)으로부터 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 토지특성 데이터를 입력받는다(S110). The location connection unit 121 receives actual transaction price data, ledger data, and land characteristic data from the database 150 (S110).

소재지 연결부(121)는 입력받은 실거래가 데이터의 공개 특성 정보를 이용하여 해당 거래가 지분거래인지 여부를 판단한다(S120). 소재지 연결부(121)가 해당 거래가 지분거래라고 판단하면, 해당 실거래가 데이터를 미정제 데이터로 분류한다(S150). 미정제 데이터란 시세 추정을 위해 이용되지 않는 데이터를 의미한다.The location connection unit 121 determines whether the transaction is an equity transaction using the public characteristic information of the input actual transaction price data (S120). If the location connection unit 121 determines that the transaction is an equity transaction, the actual transaction price data is classified as unrefined data (S150). Raw data refers to data that is not used for price estimation.

소재지 연결부(121)가 해당 거래가 지분거래가 아니라고 판단하면, 소재지 연결부(121)는 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 토지특성 데이터의 특성정보가 일치하는 지를 판단한다(S130)동산이 토지인 경우 소재지 연결부(121)가 일치여부를 확인하는 특성정보는 시군구 정보, 용도지역 정보, 면적 정보, 번지의 첫번째 자리 정보이다. 이러한 특성정보가 일치하는 부동산이 있는 경우 소재지 연결부(121)는 해당 부동산의 소재지 정보를 실거래 부동산의 소재지 정보로 매칭한다(S140). 이러한 과정을 통해 토지에 대한 실거래가 데이터의 미공개 특성인 번지 정보가 특정될 수 있다.If the location connection unit 121 determines that the transaction is not an equity transaction, the location connection unit 121 determines whether the characteristic information of the actual transaction price data, ledger data, and land characteristics data match (S130). If the movable property is land, the location connection unit 121 ( The characteristic information that 121) checks for consistency is city/county/district information, use area information, area information, and first digit information of the street address. If there is a real estate with matching characteristic information, the location connection unit 121 matches the location information of the corresponding real estate with the location information of the actual transaction real estate (S140). Through this process, street address information, which is an undisclosed characteristic of actual transaction price data for land, can be specified.

도 4b는 실거래 데이터에 대응하는 부동산이 공동주택인 경우 소재지 연결부(121)가 소재지 정보를 매칭하는 방법을 예시적으로 보여준다.Figure 4b exemplarily shows how the location connection unit 121 matches location information when the real estate corresponding to the actual transaction data is an apartment complex.

소재지 연결부(121)는 데이터베이스(150)으로부터 실거래가 데이터 및 대장 데이터를 입력받는다(S210). The location connection unit 121 receives actual transaction price data and ledger data from the database 150 (S210).

소재지 연결부(121)는 입력받은 실거래가 데이터 및 대장 데이터의 특성정보들을 상호 비교하여 시군구 정보, 번지 정보, 건축년도 정보, 층수 정보가 일치하는 부동산이 있는지 확인한다(S220). 일치하는 부동산이 없는 경우, 소재지 연결부(121)는 해당 실거래가 데이터를 미정제 데이터로 분류한다(S250).The location connection unit 121 compares the characteristic information of the input actual transaction price data and ledger data to check whether there is a real estate with matching city/county/district information, street address information, construction year information, and floor number information (S220). If there is no matching real estate, the location connection unit 121 classifies the actual transaction price data as unrefined data (S250).

일치하는 부동산이 있을 경우, 소재지 연결부(121)는 추가적으로 전용면적 정보가 일치하는지를 확인한다(S230). 전용면적 정보가 일치하지 않는 경우 소재지 연결부(121)는 해당 실거래가 데이터를 미정제 데이터로 분류한다(S250).If there is a matching real estate, the location connection unit 121 additionally checks whether the exclusive area information matches (S230). If the exclusive area information does not match, the location connection unit 121 classifies the actual transaction price data as unrefined data (S250).

전용면적 정보가 일치하는 부동산이 있을 경우, 소재지 연결부(121)는 해당 부동산의 소재지 정보를 실거래 부동산의 소재지 정보로 매칭한다(S240). 이러한 과정을 통해 공동주택에 대한 실거래가 데이터의 미공개 특성인 동 및 호수 정보가 특정될 수 있다.If there is a real estate with matching exclusive area information, the location connection unit 121 matches the location information of the corresponding real estate with the location information of the actual transaction real estate (S240). Through this process, building and unit information, which are undisclosed characteristics of actual transaction price data for apartment complexes, can be specified.

도 4c는 실거래 데이터에 대응하는 부동산이 단독주택, 다가구주택, 상업용 건물 또는 업무용 건물일 경우 소재지 연결부(121)가 소재지 정보를 매칭하는 방법을 예시적으로 보여준다.Figure 4c exemplarily shows how the location connection unit 121 matches location information when the real estate corresponding to the actual transaction data is a single-family home, a multi-family home, a commercial building, or an office building.

소재지 연결부(121)는 데이터베이스(150)으로부터 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 토지특성 데이터를 입력받는다(S310). The location connection unit 121 receives actual transaction price data, ledger data, and land characteristic data from the database 150 (S310).

소재지 연결부(121)는 입력받은 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 토지특성 데이터의 특성정보들을 상호 비교하여 시군구 정보, 용도지역 정보, 토지면적 정보, 도로조건 정보, 주용도 정보, 건축연도 정보, 연면적 정보, 번지 정보가 일치하는 부동산이 있는지 확인한다(S320). The location connection unit 121 compares the characteristic information of the input actual transaction price data, ledger data, and land characteristic data with each other to provide city/county/district information, use area information, land area information, road condition information, main use information, construction year information, total floor area information, Check whether there is a property with matching street address information (S320).

일치하는 부동산 없을 경우, 소재지 연결부(121)는 부속지번(총괄표제부) 정보가 존재하는지를 확인하다(S340). 부속지번(총괄표제부) 정보가 없는 경우 소재지 연결부(121)는 해당 실거래가 데이터를 미정제 데이터로 분류한다(S360). 부속지번(총괄표제부) 정보가 존재하는 경우, 소재지 연결부(121)는 부속지번 정보의 토지면적을 합산한 연면적 정보를 S310 단계로 입력한다(S350).If there is no matching real estate, the location connection unit 121 checks whether attached lot number (general title book) information exists (S340). If there is no attached address number (general title book) information, the location connection unit 121 classifies the actual transaction price data as unrefined data (S360). If information on the attached lot number (general title book) exists, the location connection unit 121 inputs the total floor area information obtained by adding up the land area of the attached lot number information in step S310 (S350).

일치하는 부동산이 있을 경우, 소재지 연결부(121)는 해당 부동산의 소재지 정보를 실거래 부동산의 소재지 정보로 매칭한다(S330). 이러한 과정을 통해 단독주택, 다가구주택, 상업용 건물 또는 업무용 건물에 대한 실거래가 데이터의 미공개 특성인 번지 또는 동 및 호수 정보가 특정될 수 있다.If there is a matching real estate, the location connection unit 121 matches the location information of the corresponding real estate with the location information of the actual transaction real estate (S330). Through this process, street address or building and number information, which are undisclosed characteristics of actual transaction price data for single-family homes, multi-family homes, commercial buildings, or office buildings, can be identified.

거래가격 배분부(122)는 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격이 토지와 건물의 일괄거래 금액인 경우 실거래가격을 건물가격 추정액과 토지가격 추정액으로 배분한다.If the actual transaction price of the real estate whose location is matched is the lump sum transaction amount of land and building, the transaction price distribution unit 122 distributes the actual transaction price into the estimated building price and the estimated land price.

거래가격 배분부(122)는 감정평가이론의 토지잔여법을 활용하여 일괄거래 금액에서 건물가격 추정액을 공제한 후, 토지만의 거래가격 추정액을 도출한다. 즉, 거래가격 배분부(122)는 아래의 수학식1을 통해 일괄거래 금액에서 토지가격 추정액을 산정할수 있다. 여기에서, 건물가격 추정액은 감정평가이론의 원가법을 활용하여 대상물건의 재조달원가에 감가수정하여 아래의 수학식2를 통해 산출할 수 있다.The transaction price distribution unit 122 uses the land remainder method of appraisal theory to deduct the estimated building price from the lump sum transaction amount and then derives the estimated transaction price for the land only. In other words, the transaction price distribution unit 122 can calculate the estimated land price from the lump sum transaction amount through Equation 1 below. Here, the estimated building price can be calculated using Equation 2 below by applying the cost method of appraisal theory to the re-procurement cost of the target product.

<수학식1><Equation 1>

토지가격 추정액 = 실거래가격(일괄거래 금액) - 건물가격 추정액,Estimated land price = Actual transaction price (lump transaction amount) - Estimated building price,

<수학식2><Equation 2>

건물가격 추정액 = 재조달원가 - 감가수정액Estimated building price = refinancing cost - depreciation correction amount

감가수정액 = 재조달원가X(내용연수 - 경과연수)/내용연수Depreciation correction amount = re-procurement cost

여기에서, 재조달원가는 건축물에 대한 대장 데이터의 건물의 구조 정보, 용도 정보, 사용승인일 정보를 기준으로 적용할 수 있으며, 감가수정은 정액법(내용연수법)을 적용하여 건물 구조별 내용연수와 경과연수(사용승인일로부터 거래시점까지의 경과기간)을 이용하여 산정할 수 있다.Here, the re-procurement cost can be applied based on the building structure information, use information, and use approval date information in the building ledger data, and depreciation correction applies the straight-line method (useful life method) to determine the useful life of each building structure and It can be calculated using the elapsed years (the elapsed period from the date of approval for use to the time of transaction).

상술한 바와 같이, 실거래가격이 토지와 건물의 일괄거래 금액인 경우 건물의 구조, 이용상황, 경과연수에 따라 토지가격이 왜곡될 가능성이 있으므로, 거래가격 배분부(122)를 통해 토지가격 추정액을 산출함으로써, 보다 정확한 부동산의 시세 추정이 가능한 이점이 있다.As mentioned above, if the actual transaction price is the lump sum transaction price of land and building, the land price may be distorted depending on the structure, usage status, and elapsed years of the building, so the estimated land price is calculated through the transaction price distribution unit 122. By calculating this, there is the advantage of being able to estimate the market price of real estate more accurately.

이상거래 제거부(123)는 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격과 토지가격 추정액을 해당 부동산에 대한 개별공시지가와 비교하여 해당 실거래가가 이상 거래인지 여부를 판단하고, 이상 거래로 판단되는 경우 해당 실거래가 데이터를 부적정 데이터로 판단하여 해당 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 생성하지 않을 수 있다.The abnormal transaction removal unit 123 determines whether the actual transaction price is an abnormal transaction by comparing the actual transaction price of the real estate with a matched location and the estimated land price with the individual publicly announced land price for the corresponding real estate. If it is determined to be an abnormal transaction, the actual transaction price is determined. The data may be judged to be inappropriate and a list of transaction data corresponding to the actual transaction may not be created.

예를 들어, 이상거래 제거부(123)는 실거래가 데이터의 실거래 가격이 해당 부동산의 개별공시지가보다 낮을 경우 해당 실거래 사례를 이상 거래 사례로 판단하여, 해당 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 생성하지 않을 수 있다.For example, if the actual transaction price of the actual transaction price data is lower than the publicly announced individual price of the real estate, the abnormal transaction removal unit 123 determines the actual transaction case as an abnormal transaction case and does not generate a transaction data list corresponding to the actual transaction. You can.

예를 들어, 이상거래 제거부(123)는 거래가격 배분부(122)에서 추정된 토지가격 추정액이 해당 부동산의 개별공시지가보다 낮을 경우 해당 실거래 사례를 이상 거래 사례로 판단하여 해당 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 생성하지 않을 수 있다.For example, if the estimated land price estimated by the transaction price distribution unit 122 is lower than the publicly announced individual price of the real estate, the abnormal transaction removal unit 123 determines the actual transaction case as an abnormal transaction case and conducts a transaction corresponding to the actual transaction. You may not create a data list.

이와 같은 이상거래 제거부(123)를 통해, 거래당사자의 사정에 따라 적정 시세와 차이가 발생한 실거래가 데이터를 시세 추정에 미사용하여 부동산 시세 추정 장치(100)에 의해 추정된 시세의 정확도가 더욱 향상될 수 있다.Through this abnormal transaction removal unit 123, the accuracy of the market price estimated by the real estate price estimation device 100 is further improved by not using actual transaction price data that differs from the appropriate market price depending on the circumstances of the transaction parties for market price estimation. It can be.

시세추정부(130)는 거래데이터 목록들 중 평가대상 부동산으로부터의 위치, 거래시점, 가격수준을 만족하는 거래데이터들을 유사가격권 부동산으로 설정하는 유사가격권 설정부(131), 설정된 유사가격권 부동산들 중 기 설정된 분류기준에 따라 소정의 비교대상 부동산들을 추출하는 비교대상 부동산 추출부(132) 및 소정의 비교대상 부동산의 특성정보를 독립변수로하는 중회귀분석(multiple regression analysis)을 통해 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고, 생성된 시세 추정 모델에 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 시세 추정 모델 생성부(133)을 포함할 수 있다. 또한 시세추정부(130)는 평가대상 부동산의 추정 시세를 해당 부동산의 공시가격과 비교하여 추정시세를 검증하는 추정시세 검증부(134)를 더 포함할 수 있다.The market price estimation unit 130 includes a similar price area setting unit 131, which sets transaction data that satisfies the location, transaction time, and price level from the property being evaluated among the transaction data lists as similar price area real estate, and the set similar price area. Evaluation is performed through multiple regression analysis using the comparative real estate extraction unit 132, which extracts predetermined comparative real estate properties according to preset classification criteria among real estate properties, and the characteristic information of the predetermined comparative real estate properties as independent variables. It may include a market price estimation model generator 133 that generates a market price estimation model for the target real estate and estimates the market price of the real estate subject to evaluation by inputting characteristic information of the real estate subject to evaluation into the generated market price estimation model. In addition, the market price estimation unit 130 may further include an estimated market price verification unit 134 that verifies the estimated market price by comparing the estimated market price of the property to be evaluated with the publicly announced price of the property.

도 5는 유사가격권 설정부(131)가 유사가격권 부동산을 설정하기 위해 적용하는 분류기준을 예시적으로 보여준다. 도 5를 참조하면, 유사가격권 설정부(131)는 거래데이터들 중 부동산의 위치가 평가대상 부동산으로부터 500m 이내이고, 거래시점이 가격산정일(시세 추정일)로부터 2년 이내이고, 가격수준이 도 5에 설정된 조건을 만족하는 거래데이터들을 유사가격권 부동산으로 설정할 수 있다. 상술한 분류기준은 예시적인 것이며, 필요에 따라 다른 기준들로 변경될 수 있다.Figure 5 exemplarily shows the classification criteria applied by the HLPA setting unit 131 to set HLPA real estate. Referring to FIG. 5, the similar price zone setting unit 131 determines that among the transaction data, the location of the real estate is within 500m from the property to be evaluated, the transaction time is within 2 years from the price calculation date (market price estimate date), and the price level Transaction data that satisfies the conditions set in FIG. 5 can be set as similar price area real estate. The above-mentioned classification criteria are illustrative and may be changed to other criteria as needed.

즉, 유사가격권 설정부(131)에 의해 설정되는 유사가격권 부동산들은 평가대상 부동산과 비교 가능성이 있다고 판단되는 거래가격을 갖는 부동산들이다.In other words, the similar price area real estate set by the similar price area setting unit 131 is real estate with a transaction price that is judged to be comparable with the property being evaluated.

비교대상 부동산 추출부(132)는 유사가격권 설정부(131)에서 설정된 유사격권 부동산들을 설정된 분류기준에 따라 소정의 수만큼 선별할 수 있다. 도 6은 비교대상 부동산 추출부(132)에서 적용되는 분류기준을 예시적으로 보여준다. The comparison real estate extraction unit 132 may select a predetermined number of real estate properties with a similar price area set in the similar price area setting unit 131 according to the set classification criteria. Figure 6 exemplarily shows the classification criteria applied in the comparison real estate extraction unit 132.

예를 들어, 비교대상 부동산 추출부(132)는 도 6의 설정기준을 적용하여 복수의 유사가격권 부동산들 중 10건을 선별하여 내림차순으로 정렬할 수 있다.For example, the comparison real estate extracting unit 132 may apply the setting criteria of FIG. 6 to select 10 real estate properties of similar price range and sort them in descending order.

비교대상 부동산 추출부(132)는 유사가격권 부동산들을 소정의 분류기준으로 다시 한번 선별하여 선별된 비교대상 부동산을 이용하여 시세 추정 모델을 생성함으로써, 보다 정확한 시세 추정이 가능한 효과가 있다.The comparative real estate extraction unit 132 selects real estate properties in similar price ranges again based on predetermined classification criteria and creates a market price estimation model using the selected comparative real estate properties, thereby enabling more accurate market price estimation.

시세 추정 모델 생성부(133)는 비교대상 부동산에 대한 특성정보들을 이용하여 중회귀분석을 통해 평가대상 부동산의 시세추정을 위한 시세 추정 모델을 생성한다.The market price estimation model generation unit 133 generates a market price estimation model for estimating the market price of the property to be evaluated through multiple regression analysis using characteristic information on the real estate to be compared.

예를 들어, 시세 추정 모델 생성부(133)는 평가대상 부동산이 토지인 경우, 선정된 복수의 비교대상 부동산의 특성정보들에 대해 중회귀분석을 실시하여 아래의 수학식 3의 다차원 방정식을 생성하고 이를 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델로 생성할 수 있다.For example, when the real estate subject to evaluation is land, the market price estimation model generator 133 performs multiple regression analysis on the characteristic information of the plurality of selected real estate comparison targets to generate a multidimensional equation of Equation 3 below. And this can be created as a market price estimation model for the real estate subject to evaluation.

<수학식 3><Equation 3>

여기에서, 용도지역, 이용상황, 도로접면, 형상은 독립변수이며, εi는 상수이고, β1, β2, β3, β4는 회귀계수이다.Here, use area, usage status, road surface, and shape are independent variables, ε i is a constant, and β 1 , β 2 , β 3 , and β 4 are regression coefficients.

시세 추정 모델 생성부(133)는 생성된 시세 추정 모델에 평가대상 부동산의 특정정보들 중 독립변수에 대응하는 특정정보들에 도 7a에 도시된 적용코드를 적용하여 입력하여 평가대상 부동산에 대한 추정 시세를 생성할 수 있다.The market price estimation model generator 133 applies the application code shown in FIG. 7A to the specific information corresponding to the independent variable among the specific information of the real estate to be evaluated and inputs it into the generated market price estimation model to estimate the real estate to be evaluated. Prices can be created.

예를 들어, 시세 추정 모델 생성부(133)는 평가대상 부동산이 연립주택 또는 다세대주택인 경우, 선정된 복수의 비교대상 부동산의 특성정보들에 대해 중회귀분석을 실시하여 아래의 수학식 4의 다차원 방정식을 생성하고 이를 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델로 생성할 수 있다.For example, when the real estate to be evaluated is a townhouse or a multi-family house, the market price estimation model generator 133 performs multiple regression analysis on the characteristic information of the plurality of selected real estate comparison targets to obtain the result in Equation 4 below: You can create multidimensional equations and create a market price estimation model for the property being evaluated.

<수학식 4><Equation 4>

여기에서, 사례구분, 용도, 층, 면적, 경과연수, 엘리베이터, 주차대수, 가격시점은 독립변수이며, εi는 상수이고, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8은 회귀계수이다.Here, case classification, use, floor, area, elapsed years, elevator, number of parking spaces, and price point are independent variables, ε i is a constant, β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 , β 6 , β 7 and β 8 are regression coefficients.

시세 추정 모델 생성부(133)는 생성된 시세 추정 모델에 평가대상 부동산의 특정정보들 중 독립변수에 대응하는 특정정보들에 도 7b에 도시된 적용코드를 적용하여 입력하여 평가대상 부동산에 대한 추정 시세를 생성할 수 있다.The market price estimation model generator 133 applies the application code shown in FIG. 7B to the specific information corresponding to the independent variable among the specific information of the real estate to be evaluated and inputs it into the generated market price estimation model to estimate the real estate to be evaluated. Prices can be created.

예를 들어, 시세 추정 모델 생성부(133)는 평가대상 부동산이 중소단지 아파트인 경우, 선정된 복수의 비교대상 부동산의 특성정보들에 대해 중회귀분석을 실시하여 아래의 수학식 5의 다차원 방정식을 생성하고 이를 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델로 생성할 수 있다. For example, when the property to be evaluated is an apartment in a small or medium-sized complex, the market price estimation model generator 133 performs multiple regression analysis on the characteristic information of a plurality of selected comparison properties to produce the multidimensional equation of Equation 5 below: can be created and created as a market price estimation model for the real estate subject to evaluation.

<수학식 5><Equation 5>

여기에서, 사례구분, 층, 면적, 경과연수, 주차대수, 가격시점은 독립변수이며, εi는 상수이고, β1, β2, β3, β4, β5, β6,은 회귀계수이다.Here, case classification, floor, area, elapsed years, number of parking spaces, and price point are independent variables, ε i is a constant, and β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 , and β 6 are regression coefficients. am.

시세 추정 모델 생성부(133)는 생성된 시세 추정 모델에 평가대상 부동산의 특정정보들 중 독립변수에 대응하는 특정정보들에 도 7c에 도시된 적용코드를 적용하여 입력하여 평가대상 부동산에 대한 추정 시세를 생성할 수 있다.The market price estimation model generator 133 applies the application code shown in FIG. 7C to the specific information corresponding to the independent variable among the specific information of the real estate to be evaluated and inputs it into the generated market price estimation model to estimate the real estate to be evaluated. Prices can be created.

예를 들어, 시세 추정 모델 생성부(133)는 평가대상 부동산이 대단지 아파트인 경우, 선정된 복수의 비교대상 부동산의 특성정보들에 대해 중회귀분석을 실시하여 아래의 수학식 6의 다차원 방정식을 생성하고 이를 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델로 생성할 수 있다.For example, when the real estate subject to evaluation is a large-scale apartment complex, the market price estimation model generator 133 performs multiple regression analysis on the characteristic information of the plurality of selected comparative real estate properties to create the multidimensional equation of Equation 6 below. This can be created as a market price estimation model for the real estate subject to evaluation.

<수학식 6><Equation 6>

여기에서, 층, 면적, 거래일자는 독립변수이며, εi는 상수이고, β1, β2, β3는 회귀계수이다.Here, floor, area, and transaction date are independent variables, ε i is a constant, and β 1 , β 2 , and β 3 are regression coefficients.

시세 추정 모델 생성부(133)는 생성된 시세 추정 모델에 평가대상 부동산의 특정정보들 중 독립변수에 대응하는 특정정보들에 도 7d에 도시된 적용코드를 적용하여 입력하여 평가대상 부동산에 대한 추정 시세를 생성할 수 있다.The market price estimation model generator 133 applies the application code shown in FIG. 7D to the specific information corresponding to the independent variable among the specific information of the real estate to be evaluated and inputs it into the generated market price estimation model to estimate the real estate to be evaluated. Prices can be created.

상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치(100)는 실거래가 데이터의 미공개 특성인 소재지 정보를 대장 데이터, 토지특성 데이터 등을 이용하여 매칭하고, 소재지가 매칭된 실거래 데이터를 이용하여 평가대상 부동산의 시세를 추정함으로써, 보다 정확하게 평가대상 부동산에 대한 시세를 추정할 수 있다.As described above, the real estate price estimation device 100 according to an embodiment of the present invention matches location information, which is an undisclosed characteristic of actual transaction price data, using ledger data, land characteristic data, etc., and uses the actual transaction data with the location matching. By estimating the market price of the real estate subject to evaluation, the market price of the real estate subject to evaluation can be estimated more accurately.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치(100)는 실거래가 토지와 건물의 일괄 거래인 경우 토지가격 추정액을 산정함으로써, 토지가격의 왜곡을 감소시켜 보다 정확한 부동산 시세의 추정이 가능하다.In addition, the real estate price estimation device 100 according to an embodiment of the present invention calculates the estimated land price when the actual transaction is a lump-sum transaction of land and buildings, thereby reducing distortion of the land price and enabling more accurate real estate market price estimation. do.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 장치(100)는 실거래가와 개별공시지가를 비교하여 실거래가가 개별공시지가보다 낮은 경우 해당 실거래 사례를 이상 거래로 판단하여 시세 추정에 이용하지 않음으로써, 추정된 시세의 정확성을 높일 수 있다.In addition, the real estate price estimation device 100 according to an embodiment of the present invention compares the actual transaction price and the individual publicly announced price, and if the actual transaction price is lower than the individual publicly announced price, the actual transaction case is judged to be an abnormal transaction and is not used for price estimation. , the accuracy of the estimated market price can be increased.

이하에서는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 방법에 대해 설명한다.Below, a method for estimating real estate market prices according to an embodiment of the present invention will be described.

부동산 시세 추정 방법의 각 단계는 부동산 시세 추정 장치에 의해 수행될 수 있다. 여기에서 부동산 시세 추정 장치는 컴퓨팅 장치일 수 있으며, 방법의 각 단계는 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의해 실행되는 하니 이상의 인스터럭션들로 구현될 수 있다.Each step of the real estate price estimation method can be performed by a real estate price estimation device. Here, the real estate price estimation device may be a computing device, and each step of the method may be implemented with one or more instructions executed by a processor of the computing device.

도 8은 본 발명에 따른 부동산 시세 추정 방법을 나타내는 예시적인 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.Figure 8 is an exemplary flow chart showing a real estate market price estimation method according to the present invention. However, this is only a preferred embodiment for achieving the purpose of the present invention, and of course, some steps may be added or deleted as needed.

도 8에 도시된 바와 같이, 부동산 시세 추정 방법은 먼저, 단계 S410에서 부동산에 대한 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 토지특성 데이터를 획득한다. 본 단계에 관해서는 데이터 수집부(110)에 대한 설명을 더 참조하도록 한다.As shown in FIG. 8, the real estate price estimation method first acquires actual transaction price data, ledger data, and land characteristics data for real estate in step S410. For further information on this step, please refer to the description of the data collection unit 110.

단계 S420에서, 획득된 부동산에 대한 데이터의 특성정보를 비교하여 실거래가 부동산의 소재지 정보를 매칭한다. 본 단계에 관해서는 데이터 정제부(120)에 대한 설명을 더 참조하도록 한다.In step S420, the characteristic information of the data on the acquired real estate is compared to match the location information of the real estate with an actual transaction price. For further details on this step, please refer to the description of the data purification unit 120.

단계 S430에서, 소재지가 매칭된 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 유사가격권 부동산을 설정한다. 본 단계에 관해서는 시세 추정부(130)에 대한 설명을 더 참조하도록 한다.In step S430, a real estate with a similar price range for the real estate to be evaluated is set using the characteristic information of the real estate whose location is matched. For further details on this step, please refer to the description of the price estimation unit 130.

단계 S440에서, 유사가격권 부동산의 특성정보를 기초로 시세 추정 모델을 생성하여 평가대상 부동산에 대한 시세를 추정한다. 본 단계에 관해서는 시세 추정부(130)에 대한 설명을 더 참조하도록 한다.In step S440, a market price estimation model is created based on the characteristic information of real estate in a similar price zone to estimate the market price for the real estate subject to evaluation. For further details on this step, please refer to the description of the price estimation unit 130.

상술한 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 시세 추정 방법에 따르면, 실거래가의 미공개 특성인 소재지 정보를 실거래가 부동산에 매칭하여 해당 실거래가 이루어진 부동산을 특정하고 특정된 부동산에 대한 정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 시세를 추정함으로써, 시세 추정이 보다 정확하게 이루어질 수 있다.According to the real estate market price estimation method according to an embodiment of the present invention described above, location information, which is an undisclosed characteristic of the actual transaction price, is matched to the actual transaction price real estate to specify the real estate where the actual transaction took place and evaluate using the information on the specified real estate. By estimating the market price for the target real estate, market price estimation can be made more accurately.

이하에서는, 도 9를 참조하여 본 발명의 부동산 시세 추정 장치를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치(1000)에 대하여 설명한다.Hereinafter, an exemplary computing device 1000 capable of implementing the real estate price estimation device of the present invention will be described with reference to FIG. 9.

도 9에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(1000)는 하나 이상의 프로세서(1100), 버스(1300), 통신 인터페이스(1400), 프로세서(1100)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리(1200)와, 컴퓨터 프로그램(1600)을 저장하는 스토리지(1500)를 포함할 수 있다. 다만, 도 9에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 12에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치(1000)에는, 도 9에 도시된 구성요소 이외에도 다양한 구성요소가 더 포함될 수 있다.As shown in FIG. 9, the computing device 1000 includes one or more processors 1100, a bus 1300, a communication interface 1400, and a memory (loading) a computer program executed by the processor 1100. 1200) and a storage 1500 that stores a computer program 1600. However, only components related to the embodiment of the present invention are shown in Figure 9. Accordingly, anyone skilled in the art to which the present invention pertains can see that other general-purpose components other than those shown in FIG. 12 may be further included. That is, the computing device 1000 may further include various components in addition to those shown in FIG. 9 .

프로세서(1100)는 컴퓨팅 장치(1000)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(1100)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro ProcessorUnit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(1100)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법/동작을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치(1000)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.The processor 1100 controls the overall operation of each component of the computing device 1000. The processor 1100 includes at least one of a Central Processing Unit (CPU), Micro Processor Unit (MPU), Micro Controller Unit (MCU), Graphic Processing Unit (GPU), or any type of processor well known in the art of the present invention. It can be configured as follows. Additionally, the processor 1100 may perform operations on at least one application or program to execute methods/operations according to embodiments of the present invention. Computing device 1000 may include one or more processors.

메모리(1200)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(1200)는 본 개시의 실시예들에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(1500)로부터 하나 이상의 프로그램(1600)을 로드할 수 있다. 가령, 메모리(1200)에 컴퓨터 프로그램(1600)이 로드되면, 도 1에 도시된 바와 같은 데이터 정제부(120), 시세 추정부(130) 등이 메모리(1200) 상에 구현될 수 있다. 메모리(1200)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될수 있을 것이나, 이에 한정되는 것은 아니다.The memory 1200 stores various data, commands and/or information. Memory 1200 may load one or more programs 1600 from storage 1500 to execute methods/operations according to embodiments of the present disclosure. For example, when the computer program 1600 is loaded into the memory 1200, a data purification unit 120, a price estimation unit 130, etc. as shown in FIG. 1 may be implemented on the memory 1200. The memory 1200 may be implemented as a volatile memory such as RAM, but is not limited thereto.

버스(1300)는 컴퓨팅 장치(1000)의 구성요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(1300)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.Bus 1300 provides communication functions between components of computing device 1000. The bus 1300 may be implemented as various types of buses, such as an address bus, a data bus, and a control bus.

통신 인터페이스(1400)는 컴퓨팅 장치(1000)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(1400)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(1400)는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 통신 인터페이스(1400)는 생략될 수도 있다.The communication interface 1400 supports wired and wireless Internet communication of the computing device 1000. Additionally, the communication interface 1400 may support various communication methods other than Internet communication. To this end, the communication interface 1400 may be configured to include a communication module well known in the technical field of the present disclosure. In some embodiments, communication interface 1400 may be omitted.

스토리지(1500)는 하나 이상의 프로그램(1600)을 비임시적으로 저장할 수 있다. 스토리지(1500)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(ErasableProgrammable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.Storage 1500 may non-temporarily store one or more programs 1600. The storage 1500 may be a non-volatile memory such as Read Only Memory (ROM), Erasable Programmable ROM (EPROM), Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM), flash memory, a hard disk, a removable disk, or a device well known in the art to which this disclosure pertains. It may be configured to include any type of computer-readable recording medium.

컴퓨터 프로그램(1600)은 메모리(1200)에 로드될 때 프로세서(1100)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나이상의 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(1100)는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 실시예들에 따른 방법/동작을 수행할 수 있다.The computer program 1600, when loaded into the memory 1200, may include one or more instructions that cause the processor 1100 to perform methods/operations according to various embodiments of the present invention. That is, the processor 1100 can perform a method/operation according to embodiments of the present invention by executing one or more instructions.

지금까지 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명된 본 발명의 기술적 사상은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.The technical idea of the present invention described so far with reference to FIGS. 1 to 9 can be implemented as computer-readable code on a computer-readable medium. Computer-readable recording media can be, for example, removable recording media (CD, DVD, Blu-ray disk, USB storage device, removable hard disk) or fixed recording media (ROM, RAM, computer-equipped hard disk). there is. The computer program recorded on the computer-readable recording medium can be transmitted to another computing device through a network such as the Internet, installed on the other computing device, and thus used on the other computing device.

이상 본 발명을 구체적인 실시 예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함이 명백하다.Although the present invention has been described in detail through specific examples, this is for detailed explanation of the present invention, and the present invention is not limited thereto, and can be understood by those skilled in the art within the technical spirit of the present invention. It is clear that modifications and improvements are possible.

본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속한 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.All simple modifications or changes of the present invention fall within the scope of the present invention, and the specific scope of protection of the present invention will be made clear by the appended claims.

10: 부동산 시세 추정 시스템
11: 부동산 데이터 서버
12: 사용자 단말
100: 부동산 시세 추정 장치
110: 데이터 수집부
120: 데이터 정제부
130: 시세 추정부
140: 사용자 인터페이스부
150: 데이터베이스
10: Real estate market estimation system
11: Real estate data server
12: User terminal
100: Real estate price estimation device
110: Data collection unit
120: Data purification unit
130: Market price estimation unit
140: User interface unit
150: database

Claims (16)

부동산의 실거래가 데이터, 대장 데이터, 토지특성 데이터를 포함하는 부동산 관련 공공데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 실거래가 데이터의 특성정보와 상기 대장 데이터 및 토지특성 데이터의 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하고 해당 부동산에 대한 거래 데이터 목록을 생성하는 데이터 정제부; 및
상기 소재지가 매칭된 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 복수의 유사가격권 부동산을 추출하고, 추출된 유사가격권 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고, 생성된 시세 추정 모델에 상기 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 시세 추정부를 포함하며,
상기 데이터 정제부는,
상기 실거래가 데이터의 특성정보 중 미공개정보인 소재지 정보를 상기 대장 데이터 및 공시지가 데이터의 특성정보를 이용하여 매칭시키는 소재지 연결부;
상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격이 토지와 건물의 일괄거래 금액인 경우 건물가격 추정액과 토지가격 추정액으로 분배하는 거래가격 배분부; 및
상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격과 상기 토지가격 추정액을 해당 부동산에 대한 개별공지시가와 비교하여 해당 실거래가 이상 거래로 판단되는 경우 상기 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 제외하는 이상거래 제거부를 포함하고,
상기 소재지 연결부는, 상기 실거래가 데이터가 지분거래인 경우 해당 실거래가 데이터를 시세 추정을 위해 이용되지 않는 미정제 데이터로 분류하고,
상기 실거래가 데이터와 시군구 정보, 번지 정보, 건축년도 정보 및 층수 정보가 일치하는 부동산이 존재하는 경우, 상기 실거래가 데이터의 전용면적과 해당 부동산의 전용면적을 비교하고 일치하지 않는 경우 상기 실거래가 데이터를 미정제 데이터로 분류하며,
상기 시세 추정부는, 상기 평가대상 부동산이 아파트인 경우, 해당 아파트의 단지 크기에 기초하여 시세 추정 모델 생성 방식을 결정하고,
상기 거래가격 배분부는 아래의 수학식,
<수학식>
토지가격 추정액 = 실거래가격 - 건물가격 추정액,
여기에서, 건물가격 추정액 = 재조달원가 - 감가수정액이며, 감가수정액 = 재조달원가X(내용연수 - 경과연수)/내용연수
을 이용하여 실거래가격에서 토지가격 추정액과 건물가격 추정액을 배분하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
A data collection department that collects public data related to real estate, including real estate transaction price data, ledger data, and land characteristics data;
a data purification unit that compares the characteristic information of the actual transaction price data with the characteristic information of the ledger data and land characteristic data, matches a matching real estate location with the location of the actual transaction price real estate, and generates a list of transaction data for the corresponding real estate; and
Using the characteristic information of the real estate with which the location is matched, a plurality of real estate properties with a similar price range are extracted for the real estate subject to evaluation, and a market price estimation model for the real estate subject to evaluation is created using the characteristic information of the extracted real estate with a similar price area, , It includes a market price estimation unit that estimates the market price of the property to be evaluated by inputting the characteristic information of the property to be evaluated into the generated market price estimation model,
The data purification unit,
A location connection unit that matches location information, which is undisclosed information among the characteristic information of the actual transaction price data, using the characteristic information of the ledger data and publicly announced price data;
A transaction price distribution unit that distributes the estimated building price and the estimated land price when the actual transaction price of the real estate whose location is matched is the lump sum transaction price of land and building; and
Compares the actual transaction price of the real estate for which the location is matched and the estimated land price with the individually announced market price for the relevant real estate, and includes an abnormal transaction removal unit that excludes the list of transaction data corresponding to the actual transaction if the actual transaction is judged to be an abnormal transaction. do,
If the actual transaction price data is an equity transaction, the location connection unit classifies the actual transaction price data as unrefined data that is not used for market price estimation,
If there is a real estate whose actual transaction price data matches the city/county/district information, street address information, construction year information, and floor number information, the actual transaction price data's exclusive area is compared with the exclusive area of the property, and if they do not match, the actual transaction price data is classified as crude data,
When the property to be evaluated is an apartment, the market price estimation unit determines a method of generating a market price estimation model based on the size of the apartment complex,
The transaction price distribution is calculated using the following equation,
<Equation>
Estimated land price = Actual transaction price - Estimated building price,
Here, the estimated building price = re-procurement cost - depreciation modification amount, and depreciation modification amount = re-procurement cost X (useful life - elapsed life) / useful life.
is used to distribute the estimated land price and the estimated building price from the actual transaction price. A real estate price estimation device characterized in that.
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 소재지 연결부는,
상기 실거래가 데이터에 대응하는 부동산이 토지인 경우, 상기 실거래가 데이터, 상기 대장 데이터 및 상기 토지특성 데이터의 특성정보 중 시군구, 용도지역, 면적, 번지의 첫번째 자리를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지 정보를 상기 실거래가 부동산의 소재지 정보로 매칭하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 1,
The location connection is,
If the real estate corresponding to the actual transaction price data is land, the location of the matching real estate is determined by comparing the first digits of city, county, district, use area, area, and street address among the characteristic information of the actual transaction price data, the ledger data, and the land characteristics data. A real estate price estimation device characterized by matching information with location information of the actual transaction real estate.
제 1항에 있어서,
상기 소재지 연결부는,
상기 실거래가 데이터에 대응하는 부동산이 공동주택인 경우, 상기 실거래가 데이터 및 상기 대장 데이터의 특성정보 중 시군구, 번지, 건축년도, 층수, 전용면적을 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지 정보를 상기 실거래가 부동산의 소재지 정보로 매칭하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 1,
The location connection is,
If the real estate corresponding to the actual transaction price data is an apartment complex, the location information of the matching real estate is obtained by comparing the city/county/district, street address, year of construction, number of floors, and exclusive use area among the characteristic information of the actual transaction price data and the ledger data. A real estate price estimation device characterized by matching with location information of real estate.
제 1항에 있어서,
상기 소재지 연결부는,
상기 실거래가 데이터에 대응하는 부동산이 단독주택, 다가구 주택, 상업용 또는 업무용 건물 중 어느 하나인 경우, 상기 실거래가 데이터, 상기 토지특성 데이터 및 상기 대장 데이터의 특성정보 중 시군구, 번지, 용도지역, 토지면적, 도로조건, 주용도, 건축면적, 연면적을 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지 정보를 상기 실거래가 부동산의 소재지 정보로 매칭하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 1,
The location connection is,
If the real estate corresponding to the actual transaction price data is any of a single-family home, a multi-family home, a commercial or office building, city, county, district, street address, use area, and land among the actual transaction price data, the land characteristics data, and the characteristics information of the ledger data. A real estate price estimation device that compares the area, road conditions, main use, building area, and total floor area and matches the location information of the matching real estate with the location information of the actual transaction real estate.
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 이상거래 제거부는,
상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격과 상기 토지가격 추정액을 해당 부동산에 대한 개별공시지가와 비교하여 실거래가격 또는 토지가격 추정액이 상기 개별공시지가보다 낮은 경우 해당 실거래를 이상 거래로 판단하고 상기 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 제외하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 1,
The abnormal transaction removal unit,
The actual transaction price of the real estate whose location is matched and the estimated land price are compared with the publicly announced individual land price for the relevant real estate. If the actual transaction price or the estimated land price is lower than the publicly announced individual land price, the actual transaction is judged to be an abnormal transaction and a transaction corresponding to the actual transaction is made. A real estate price estimation device characterized by excluding the transaction data list.
제 1항에 있어서,
상기 시세 추정부는,
상기 거래데이터 목록들 중 기 설정된 평가대상 부동산으로부터의 위치, 거래시점, 가격수준을 만족하는 거래 데이터들을 유사가격권 부동산으로 설정하는 유사가격권 설정부;
상기 설정된 유사가격권 부동산들 중 기 설정된 분류기준에 따라 소정의 비교대상 부동산을 추출하는 비교대상 부동산 추출부; 및
상기 소정의 비교대상 부동산의 특성정보를 독립변수로하는 중회귀분석을 통해 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고, 생성된 시세 추정 모델에 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 시세 추정 모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 1,
The price estimation unit,
A similar price area setting unit that sets transaction data that satisfies the location, transaction time, and price level from the preset evaluation target real estate among the transaction data list as similar price area real estate;
a comparative real estate extraction unit that extracts a predetermined comparative real estate among the similar price range real estate according to preset classification criteria; and
A market price estimation model for the property to be evaluated is created through multiple regression analysis using the characteristic information of the given property to be compared as an independent variable, and the characteristic information of the property to be evaluated is input into the generated market price estimation model to determine the value of the property to be evaluated. A real estate price estimation device comprising a market price estimation model generator for estimating the market price.
제 8항에 있어서,
상시 시세 추정 모델 생성부는,
상기 평가대상 부동산이 토지인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 용도지역, 이용상황, 도로접면 및 형상을 독립변수로하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 8,
The constant price estimation model generation unit,
If the real estate subject to the above evaluation is land, a multidimensional equation generated through multiple regression analysis with use area, usage status, road surface, and shape as independent variables among the characteristic information of the property is generated as a market price estimation model. Price estimation device.
제 8항에 있어서,
상시 시세 추정 모델 생성부는,
상기 평가대상 부동산이 연립주택 또는 다세대 주택인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 사례구분, 용도, 층수, 면적, 경과연수, 엘리베이터, 주차대수 및 가격시점을 독립변수로 하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 8,
The constant price estimation model generation unit,
If the real estate subject to the above evaluation is a townhouse or multi-family house, a multi-dimensional created through multiple regression analysis with case classification, use, number of floors, area, elapsed years, elevator, number of parking spaces, and price point among the characteristic information of the property as independent variables. A real estate price estimation device characterized by generating equations as a market price estimation model.
제 8항에 있어서,
상시 시세 추정 모델 생성부는,
상기 평가대상 부동산이 중소단지 아파트인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 사례구분, 층수, 면적, 경과연수, 주차대수, 가격시점을 독립변수로 하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 8,
The constant price estimation model generation unit,
If the property subject to evaluation is an apartment in a small or medium-sized complex, the multidimensional equation generated through multiple regression analysis with case classification, number of floors, area, elapsed years, number of parking spaces, and price point as independent variables among the characteristic information of the property is used as a market price estimation model. A real estate price estimation device characterized by generating.
제 8항에 있어서,
상시 시세 추정 모델 생성부는,
상기 평가대상 부동산이 대단지 아파트인 경우 해당 부동산의 특성정보 중 층수, 면적, 거래일자를 독립변수로 하는 중회귀분석을 통해 생성된 다차원 방정식을 시세 추정 모델로 생성하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 8,
The constant price estimation model generation unit,
If the property subject to evaluation is a large-scale apartment complex, a real estate price estimation device that generates a market price estimation model using a multidimensional equation generated through multiple regression analysis with the number of floors, area, and transaction date among the characteristic information of the property as independent variables. .
제 8항에 있어서,
상시 시세 추정부는,
상기 평가대상 부동산의 추정 시세를 해당 부동산의 공시가격과 비교하여 추정 시세를 검증하는 추정시세 검증부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 8,
Permanent price estimation department,
A real estate price estimation device further comprising an estimated market price verification unit that verifies the estimated market price by comparing the estimated market price of the property to be evaluated with the publicly announced price of the property.
제 1항에 있어서,
상기 부동산 시세 추정 장치는,
평가대상 부동산 정보를 입력하고, 추정된 시세정보를 제공하는 사용자 인터페이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 장치.
According to clause 1,
The real estate price estimation device is,
A real estate price estimation device further comprising a user interface unit for inputting real estate information to be evaluated and providing estimated market price information.
부동산 시세 추정 장치에서 수행되는 부동산 시세 추정 방법에 있어서,
부동산에 대한 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 토지특성 데이터를 획득하는 단계;
상기 실거래가 데이터, 상기 대장 데이터 및 상기 토지특성 데이터의 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하는 단계;
상기 소재지가 매칭된 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 유사가격권 부동산을 설정하는 단계; 및
상기 유사가격권 부동산의 특성정보를 이용하여 상기 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고 생성된 시세 추정 모델에 상기 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 상기 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 단계를 포함하며,
상기 실거래가 데이터, 상기 대장 데이터 및 상기 토지특성 데이터의 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하는 단계는,
상기 실거래가 데이터의 특성정보 중 미공개정보인 소재지 정보를 상기 대장 데이터 및 공시지가 데이터의 특성정보를 이용하여 매칭시키며,
상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격이 토지와 건물의 일괄거래 금액인 경우 건물가격 추정액과 토지가격 추정액으로 분배하는 단계; 및
상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격과 상기 토지가격 추정액을 해당 부동산에 대한 개별공지시가와 비교하여 해당 실거래가 이상 거래로 판단되는 경우 상기 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 제외하는 단계를 더 포함하고,
상기 실거래가 데이터가 지분거래인 경우 해당 실거래가 데이터는 시세 추정을 위해 이용되지 않는 미정제 데이터로 분류되고,
상기 실거래가 데이터와 시군구 정보, 번지 정보, 건축년도 정보 및 층수 정보가 일치하는 부동산이 존재하는 경우, 상기 실거래가 데이터의 전용면적과 해당 부동산의 전용면적을 비교하고 일치하지 않는 경우 상기 실거래가 데이터는 미정제 데이터로 분류되며,
상기 평가 대상 부동산이 아파트인 경우, 시세 추정 모델 생성 방식은 해당 아파트의 단지 크기에 기초하여 결정되고,
상기 건물가격 추정액과 토지가격 추정액의 분배는 아래의 수학식
<수학식>
토지가격 추정액 = 실거래가격 - 건물가격 추정액,
여기에서, 건물가격 추정액 = 재조달원가 - 감가수정액이며, 감가수정액 = 재조달원가X(내용연수 - 경과연수)/내용연수
을 통해 배분되는 것을 특징으로 하는 부동산 시세 추정 방법.
In the real estate market estimation method performed in the real estate market estimation device,
Obtaining actual transaction price data, ledger data, and land characteristics data for real estate;
Comparing the characteristic information of the actual transaction price data, the ledger data, and the land characteristic data to match the location of the matching real estate with the location of the actual transaction price real estate;
Setting a real estate with a similar price range to the real estate to be evaluated using the characteristic information of the real estate whose location is matched; and
A step of generating a market price estimation model for the real estate to be evaluated using the characteristic information of the real estate to be evaluated and inputting the characteristic information of the real estate to be evaluated into the generated market price estimation model to estimate the market price of the real estate to be evaluated. Includes,
The step of comparing the characteristic information of the actual transaction price data, the ledger data, and the land characteristic data to match the location of the matching real estate with the location of the actual transaction price real estate,
Among the characteristic information of the actual transaction price data, location information, which is undisclosed information, is matched using the characteristic information of the ledger data and publicly announced price data,
If the actual transaction price of the real estate whose location is matched is the lump sum transaction price of land and building, distributing it into an estimated building price and an estimated land price; and
Comparing the actual transaction price of the real estate whose location is matched with the land price estimate with the individual publicly announced price for the corresponding real estate, and if the actual transaction is determined to be an abnormal transaction, further comprising excluding the transaction data list corresponding to the actual transaction; ,
If the actual transaction price data is an equity transaction, the actual transaction price data is classified as unrefined data that is not used for market price estimation.
If there is a real estate whose actual transaction price data matches the city/county/district information, street address information, construction year information, and floor number information, the actual transaction price data's exclusive area is compared with the exclusive area of the property, and if they do not match, the actual transaction price data is classified as crude data,
If the property subject to evaluation is an apartment, the method for generating the market price estimation model is determined based on the size of the apartment complex,
The distribution of the above estimated building price and estimated land price is calculated using the equation below:
<Equation>
Estimated land price = Actual transaction price - Estimated building price,
Here, the estimated building price = re-procurement cost - depreciation modification amount, and depreciation modification amount = re-procurement cost X (useful life - elapsed life) / useful life.
A real estate price estimation method characterized in that it is distributed through.
부동산 시세 추정 장치와 결합되어,
부동산에 대한 실거래가 데이터, 대장 데이터 및 토지특성 데이터를 획득하는 단계;
상기 실거래가 데이터, 상기 대장 데이터 및 상기 토지특성 데이터의 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하는 단계;
상기 소재지가 매칭된 부동산의 특성정보를 이용하여 평가대상 부동산에 대한 유사가격권 부동산을 설정하는 단계; 및
상기 유사가격권 부동산의 특성정보를 이용하여 상기 평가대상 부동산에 대한 시세 추정 모델을 생성하고 생성된 시세 추정 모델에 상기 평가대상 부동산의 특성정보를 입력하여 상기 평가대상 부동산의 시세를 추정하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되며,
상기 실거래가 데이터, 상기 대장 데이터 및 상기 토지특성 데이터의 특성정보를 상호 비교하여 일치하는 부동산의 소재지를 상기 실거래가 부동산의 소재지로 매칭하는 단계는,
상기 실거래가 데이터의 특성정보 중 미공개정보인 소재지 정보를 상기 대장 데이터 및 공시지가 데이터의 특성정보를 이용하여 매칭시키며,
상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격이 토지와 건물의 일괄거래 금액인 경우 건물가격 추정액과 토지가격 추정액으로 분배하는 단계; 및
상기 소재지가 매칭된 부동산의 실거래가격과 상기 토지가격 추정액을 해당 부동산에 대한 개별공지시가와 비교하여 해당 실거래가 이상 거래로 판단되는 경우 상기 실거래에 대응하는 거래데이터 목록을 제외하는 단계를 더 포함하고,
상기 실거래가 데이터가 지분거래인 경우 해당 실거래가 데이터는 시세 추정을 위해 이용되지 않는 미정제 데이터로 분류되고,
상기 실거래가 데이터와 시군구 정보, 번지 정보, 건축년도 정보 및 층수 정보가 일치하는 부동산이 존재하는 경우, 상기 실거래가 데이터의 전용면적과 해당 부동산의 전용면적을 비교하고 일치하지 않는 경우 상기 실거래가 데이터는 미정제 데이터로 분류되며,
상기 평가 대상 부동산이 아파트인 경우, 시세 추정 모델 생성 방식은 해당 아파트의 단지 크기에 기초하여 결정되고,
상기 건물가격 추정액과 토지가격 추정액의 분배는 아래의 수학식
<수학식>
토지가격 추정액 = 실거래가격 - 건물가격 추정액,
여기에서, 건물가격 추정액 = 재조달원가 - 감가수정액이며, 감가수정액 = 재조달원가X(내용연수 - 경과연수)/내용연수
을 통해 배분되는 것을 특징으로 하는, 부동산 시세 추정 프로그램.
Combined with a real estate price estimation device,
Obtaining actual transaction price data, ledger data, and land characteristics data for real estate;
Comparing the characteristic information of the actual transaction price data, the ledger data, and the land characteristic data to match the location of the matching real estate with the location of the actual transaction price real estate;
Setting a real estate with a similar price range to the real estate to be evaluated using the characteristic information of the real estate whose location is matched; and
A step of generating a market price estimation model for the real estate to be evaluated using the characteristic information of the real estate to be evaluated and inputting the characteristic information of the real estate to be evaluated into the generated market price estimation model to estimate the market price of the real estate to be evaluated. It is stored on a computer-readable recording medium for execution,
The step of comparing the characteristic information of the actual transaction price data, the ledger data, and the land characteristic data to match the location of the matching real estate with the location of the actual transaction price real estate,
Among the characteristic information of the actual transaction price data, location information, which is undisclosed information, is matched using the characteristic information of the ledger data and publicly announced price data,
If the actual transaction price of the real estate whose location is matched is the lump sum transaction price of land and building, distributing it into an estimated building price and an estimated land price; and
Comparing the actual transaction price of the real estate whose location is matched with the land price estimate with the individual publicly announced price for the corresponding real estate, and if the actual transaction is determined to be an abnormal transaction, further comprising excluding the transaction data list corresponding to the actual transaction; ,
If the actual transaction price data is an equity transaction, the actual transaction price data is classified as unrefined data that is not used for market price estimation.
If there is a real estate whose actual transaction price data matches the city/county/district information, street address information, construction year information, and floor number information, the actual transaction price data's exclusive area is compared with the exclusive area of the property, and if they do not match, the actual transaction price data is classified as crude data,
If the property subject to evaluation is an apartment, the method for generating the market price estimation model is determined based on the size of the apartment complex,
The distribution of the above estimated building price and estimated land price is calculated using the equation below:
<Equation>
Estimated land price = Actual transaction price - Estimated building price,
Here, the estimated building price = re-procurement cost - depreciation modification amount, and depreciation modification amount = re-procurement cost X (useful life - elapsed life) / useful life.
A real estate price estimation program, characterized in that it is distributed through .
KR1020200161224A 2020-11-26 2020-11-26 Apparatus for estimating market price of real estate and method thereof KR102633546B1 (en)

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