KR102697351B1 - 임대 거래 계약 자동화 시스템 - Google Patents

임대 거래 계약 자동화 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102697351B1
KR102697351B1 KR1020230195840A KR20230195840A KR102697351B1 KR 102697351 B1 KR102697351 B1 KR 102697351B1 KR 1020230195840 A KR1020230195840 A KR 1020230195840A KR 20230195840 A KR20230195840 A KR 20230195840A KR 102697351 B1 KR102697351 B1 KR 102697351B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
contract
real estate
electronic signature
developer
user
Prior art date
Application number
KR1020230195840A
Other languages
English (en)
Inventor
신재호
Original Assignee
신재호
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 신재호 filed Critical 신재호
Priority to KR1020230195840A priority Critical patent/KR102697351B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102697351B1 publication Critical patent/KR102697351B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 부동산 계약 관련 서류를 자동으로 입력하여 정보의 누락 없이 부동산 계약서를 효율적으로 작성할 수 있는 임대 거래 계약 자동화 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 사용자 단말, 개발사 단말 및 사용자 단말로부터 사용자 정보를 수집하고 개발사 단말로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 부동산 계약서를 자동으로 생성하고 부동산 계약서에 대한 검증을 수행하는 거래 계약 자동화 서버를 포함할 수 있다.

Description

임대 거래 계약 자동화 시스템{LEASE TRANSACTION AGREEMENT AUTOMATION SYSTEM}
본 발명은 임대 거래 계약 자동화 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 부동산 계약 관련 서류를 자동으로 입력하여 정보의 누락 없이 부동산 계약서를 효율적으로 작성할 수 있는 임대 거래 계약 자동화 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 인간이 살아가기 위한 필수 조건인 의식주 가운데서도 사는 곳에 관한 부동산 거래에는 큰 액수의 돈이 오가기 때문에 거래에 있어서 객관적이고 상세한 정보가 필요하다.
매매 계약과 같은 경우에는 객관적으로 공시되는 등기를 통해 권리가 이동하기 때문에 객관적인 정보를 확인할 수 있지만, 전세나 월세와 같은 임대차 계약의 경우에는 등기가 필수적이지 않고, 당사자 간의 계약서를 통해서 거주 권리가 이동하기 때문에 계약 당사자가 악의를 품는 경우 계약의 내용을 실제와 다르게 작성하는 등의 사기 행위가 종종 발생한다.
이렇게 부동산 거래가 중요한 거래로 인식되고 있음에도 불구하고, 오프라인에서 이루어지는 대부분의 거래에서는 부동산 계약서 작성시 거래 당사자의 의사가 제대로 반영되지 않는 경우가 많고, 오프라인 거래에서 모든 정보는 중개인에 의해 독점되고 있으며, 중개인의 의사에 따라 매매 가격이 조정되는 문제점이 있다.
한국등록특허 제10-2497662호(2023.02.03, 등록)
따라서 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 본 발명은 부동산 계약 관련 서류를 자동으로 입력하여 정보의 누락 없이 부동산 계약서를 효율적으로 작성할 수 있는 임대 거래 계약 자동화 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 부동산 계약시 전자서명을 사용하여 계약의 원활하고 신속한 체결을 도모하고 부동산 계약서의 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 임대 거래 계약 자동화 시스템을 제공하는데 다른 목적이 있다.
또한, 본 발명은 사용자들의 부동산 거래 경험을 리뷰하고 공유하여 피드백을 제공함으로써 부동산 계약의 서비스 품질을 지속적으로 개선할 수 있는 임대 거래 계약 자동화 시스템을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 실시예를 통하여 더욱 명확해질 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템은 사용자 단말, 개발사 단말 및 사용자 단말로부터 사용자 정보를 수집하고 개발사 단말로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 부동산 계약서를 자동으로 생성하고 부동산 계약서에 대한 검증을 수행하는 거래 계약 자동화 서버를 포함할 수 있다.
또한, 거래 계약 자동화 서버는, 사용자 단말로부터 사용자 정보를 수집하여 저장하는 사용자 정보 수집부, 개발사 단말로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 저장하는 계약 정보 수집부, 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 기초로 부동산 계약서를 생성하는 계약서 생성부, 외부 서버로부터 부동산 계약 법률 정보를 수집하고 부동산 계약 법률 정보를 기반으로 생성된 부동산 계약서에 대한 적합성을 검증하는 계약서 검증부 및 부동산 계약서에 대한 적합성 검증이 완료되면 사용자 전자서명 및 개발사 전자서명을 생성하여 부동산 계약서에 사용자 전자서명과 개발사 전자서명을 입력하는 전자서명 생성부를 포함할 수 있다.
또한, 거래 계약 자동화 서버는, 부동산 계약서의 관련 지역에 따라 사용자 그룹을 분류하고, 사용자 그룹에서 건물 용도 및 거래 목적을 포함하는 모임 주제별로 모임 채팅방을 생성하며, 모임 채팅방의 참여도에 따라 계약금 할인 포인트를 제공하는 부동산 커뮤니티 관리부를 더 포함하고, 계약금 할인 포인트는 아래의 수학식 1을 기반으로 산출하고,
[수학식 1]
는 계약금 할인 포인트를 의미하고, 는 모임 채팅방의 출석 횟수를 의미하고, 는 모임 채팅방의 채팅 질의 횟수를 의미하고, 은 모임 채팅방의 채팅 응답 횟수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅의 좋아요 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅의 공유 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트를 포함하는 채팅 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트의 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 i번째 유해 텍스트에 대한 가중치를 의미하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템은 다음과 같은 효과를 제공한다.
본 발명은 부동산 계약 관련 서류를 자동으로 입력하여 정보의 누락 없이 부동산 계약서를 효율적으로 작성할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 부동산 계약시 전자서명을 사용하여 계약의 원활하고 신속한 체결을 도모하고 부동산 계약서의 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 사용자들의 부동산 거래 경험을 리뷰하고 공유하여 피드백을 제공함으로써 부동산 계약의 서비스 품질을 지속적으로 개선할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템을 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템의 거래 계약 자동화 서버를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템의 거래 계약 자동화 서버를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템의 거래 계약 자동화 서버에서 부동산 거래 계약을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하 본 발명의 실시예들에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템에 대하여 도 1 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템을 도시한 개략도이다.
도 1을 참조하면, 임대 거래 계약 자동화 시스템은 사용자 단말(100), 개발사 단말(200) 및 거래 계약 자동화 서버(300)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등을 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 본 발명의 일 실시예에 따른 기능을 수행하기 위하여 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장 기능, 참조 기능, 입출력 기능, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 네트워크를 통해 거래 계약 자동화 서버(300)와 연결될 수 있다. 네트워크는 사용자 단말(100) 및 거래 계약 자동화 서버(300) 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 사용자 단말(100) 및 거래 계약 자동화 서버(300)를 연결하는 망(Network)을 의미할 수 있다. 네트워크는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
사용자 단말(100)은 부동산 거래의 임차인에 해당할 수 있으며, 어플리케이션 또는 웹사이트가 설치될 수 있다. 사용자 단말(100)은 어플리케이션 또는 웹사이트를 통해 거래 계약 자동화 서버(300)에 접속하여 각종 데이터를 송수신할 수 있다.
개발사 단말(200)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등을 포함할 수 있다.
개발사 단말(200)은 본 발명의 일 실시예에 따른 기능을 수행하기 위하여 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장 기능, 참조 기능, 입출력 기능, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
개발사 단말(200)은 네트워크를 통해 거래 계약 자동화 서버(300)와 연결될 수 있다. 네트워크는 개발사 단말(200) 및 거래 계약 자동화 서버(300) 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 개발사 단말(200) 및 거래 계약 자동화 서버(300)를 연결하는 망(Network)을 의미할 수 있다. 네트워크는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
개발사 단말(200)은 부동산 거래의 임대인에 해당할 수 있으며, 어플리케이션 또는 웹사이트가 설치될 수 있다. 개발사 단말(200)은 어플리케이션 또는 웹사이트를 통해 거래 계약 자동화 서버(300)에 접속하여 각종 데이터를 송수신할 수 있다.
거래 계약 자동화 서버(300)는 자체 서버이거나 클라우드 서버일 수도 있고 분산된 노드들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수 있다. 거래 계약 자동화 서버(300)는 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 프로세서는 프로그램을 실행하거나 거래 계약 자동화 서버(300)를 제어할 수 있다. 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 코드는 메모리에 저장될 수 있다. 메모리는 본 발명과 관련된 정보들을 저장하거나 방법을 구현하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리는 휘발성 메모리거나 비휘발성 메모리일 수 있다.
거래 계약 자동화 서버(300)는 네트워크를 통해 사용자 단말(100) 및 개발사 단말(200)과 연결될 수 있다. 거래 계약 자동화 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보를 수집하고 개발사 단말(200)로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 기반으로 부동산 계약서를 자동으로 생성할 수 있다.
거래 계약 자동화 서버(300)는 부동산 계약 관련 법률 정보에 따라 생성된 부동산 계약서에 대한 검증을 수행하여 부동산 계약서에 대한 적합성 여부를 판단할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 거래 계약 자동화 서버(300)에 대하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템의 거래 계약 자동화 서버를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 거래 계약 자동화 서버(300)는 사용자 정보 수집부(310), 계약 정보 수집부(320), 계약서 생성부(330), 계약서 검증부(340) 및 전자서명 생성부(350)를 포함할 수 있다.
사용자 정보 수집부(310)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보를 수집하여 저장할 수 있다. 사용자 정보 수집부(310)는 사용자 단말(100)의 사용자에 대한 인증을 완료한 후 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어 인증은 연락처를 통한 사용자 단말(100)의 인증, 생체 인증, 아이디/패스워드 입력을 통한 인증, 인증서를 통한 인증 등을 포함할 수 있다.
사용자 정보는 사용자에 의해 입력될 수 있고, 사용자 이름, 사용자 성별, 사용자 생년월일, 사용자 주민번호, 사용자 연락처, 사용자 계좌번호, 사용자 계좌은행, 사용자 이메일, 사용자 주소 및 회원가입 아이디 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서 회원가입 아이디는 사용자가 거래 계약 자동화 서버(300)에 회원 가입을 통해 인증이 완료된 경우 생성될 수 있다.
사용자 정보 수집부(310)는 수집된 사용자 정보를 사용자 데이터베이스에 저장할 수 있다. 사용자 데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터 구조를 가질 수 가질 수 있다. 사용자 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장 형태를 가질 수 있다. 사용자 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.
계약 정보 수집부(320)는 개발사 단말(200)로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 저장할 수 있다. 계약 정보 수집부(320)는 개발사 단말(200)의 개발사에 대한 인증을 완료한 후 개발사 단말(200)로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어 인증은 연락처를 통한 개발사 단말(200)의 인증, 생체 인증, 아이디/패스워드 입력을 통한 인증, 인증서를 통한 인증 등을 포함할 수 있다.
개발사 정보는 개발사에 의해 입력될 수 있고, 개발사 업체명, 개발사 대표명, 개발사 사업자등록번호/법인등록번호, 개발사 연락처, 개발사 계좌번호, 개발사 계좌은행, 개발사 이메일, 개발사 주소 및 회원가입 아이디 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서 회원가입 아이디는 개발사가 거래 계약 자동화 서버(300)에 회원 가입을 통해 인증이 완료된 경우 생성될 수 있다.
부동산 계약 정보는 부동산 거래 소재지, 토지 면적, 토지 용도, 지목, 건물 구조/용도, 건물 면적, 임대부분, 임대목적, 계약의 종류(신규 계약, 재계약), 보증금, 계약금, 중도금, 잔금, 차임, 표준 계약 사항, 특약사항, 계약일 등을 포함할 수 있다.
계약 정보 수집부(320)는 수집된 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 개발사 데이터베이스에 저장할 수 있다. 개발사 데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터 구조를 가질 수 가질 수 있다. 개발사 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장 형태를 가질 수 있다. 개발사 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.
계약서 생성부(330)는 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 기초로 부동산 계약서를 생성할 수 있다. 계약서 생성부(330)는 기 등록된 표준 부동산 계약서 양식 또는 개발사 단말(200)로부터 입력되는 개발사 부동산 계약서 양식에 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 자동으로 입력하여 부동산 계약서를 생성할 수 있다.
즉, 계약서 생성부(330)는 표준 부동산 계약서 양식 또는 개발사 부동산 계약서 양식의 계약 항목에 대응하는 내용을 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보 중 적어도 하나에서 추출하고, 추출된 내용을 표준 부동산 계약서 양식 또는 개발사 부동산 계약서 양식에 입력할 수 있다.
여기서 계약서 생성부(330)는 인공지능 기반으로 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 분석하여 표준 부동산 계약서 양식 또는 개발사 부동산 계약서 양식의 계약 항목에 대응하는 내용을 추출할 수 있다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등을 모방하고, 이를 컴퓨터로 구현하는 기술을 의미하고, 기계 학습, 심볼릭 로직(Symbolic Logic) 등의 개념을 포함할 수 있다. 기계 학습(Machine Learning, ML)은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류 또는 학습하는 알고리즘 기술이다. 인공지능의 기술은 기계 학습의 알고리즘으로써 입력 데이터를 분석하고, 그 분석의 결과를 학습하며, 그 학습의 결과에 기초하여 판단이나 예측을 할 수 있다. 또한, 기계 학습의 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술들 역시 인공지능의 범주로 이해될 수 있다. 예를 들어, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야가 포함될 수 있다.
기계 학습은 데이터를 처리한 경험을 이용해 신경망 모델을 훈련시키는 처리를 의미할 수 있다. 기계 학습을 통해 컴퓨터 소프트웨어는 스스로 데이터 처리 능력을 향상시키는 것을 의미할 수 있다. 신경망 모델은 데이터 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 것으로서, 그 상관 관계는 복수의 파라미터에 의해 표현될 수 있다. 신경망 모델은 주어진 데이터로부터 특징들을 추출하고 분석하여 데이터 간의 상관 관계를 도출하는데, 이러한 과정을 반복하여 신경망 모델의 파라미터를 최적화해 나가는 것이 기계 학습이라고 할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모델은 입출력 쌍으로 주어지는 데이터에 대하여, 입력과 출력 사이의 매핑(상관 관계)을 학습할 수 있다.
또는, 신경망 모델은 입력 데이터만 주어지는 경우에도 주어진 데이터 사이의 규칙성을 도출하여 그 관계를 학습할 수도 있다.
인공지능 학습모델 또는 신경망 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 구현하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하며 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하여, 서로 간의 연결 관계를 가질 수 있다.
인공지능 학습모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이의 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고받을 수 있다. 예를 들어, 인공지능 학습 모델은, 인공 신경망 모델(Artificial Neural Network), 컨볼루션 신경망 모델(Convolution Neural Network: CNN) 등일 수 있다. 일 실시예로서, 인공지능 학습 모델은, 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등의 방식에 따라 기계 학습될 수 있다.
기계 학습을 수행하기 위한 기계 학습 알고리즘에는, 의사결정트리(Decision Tree), 베이지안 망(Bayesian Network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 합성곱신경망(Convolution Neural Network, CNN), 컨볼루션 네트워크(Convolution Network), 에이다부스트(Ada-boost), 퍼셉트론(Perceptron), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), 군집화(Clustering) 등이 사용될 수 있다.
이중, 합성곱신경망은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. 합성곱신경망은 하나 또는 여러 개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 합성곱신경망은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥러닝 구조들과 비교해서, 합성곱신경망은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. 합성곱신경망은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. 합성곱신경망은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.
컨볼루션 네트워크는 묶인 파라미터들을 가지는 노드들의 집합들을 포함하는 신경 네트워크들이다. 사용 가능한 트레이닝 데이터의 크기 증가와 연산 능력의 가용성이, 구분적 선형 단위 및 드롭 아웃 트레이닝과 같은 알고리즘 발전과 결합되어, 많은 컴퓨터 비전 작업들이 크게 개선되었다. 오늘날 많은 작업에 사용할 수 있는 데이터 세트들과 같은 엄청난 양의 데이터 세트에서는 초과 맞춤(outfitting)이 중요하지 않으며, 네트워크의 크기를 늘리면 테스트 정확도가 향상된다. 컴퓨팅 리소스들의 최적 사용은 제한 요소가 된다. 이를 위해, 심층 신경 네트워크들의 분산된, 확장 가능한 구현 예가 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 계약서 생성부(330)는 사용자 단말(100) 및 개발사 단말(200)로부터 적어도 하나의 특약사항 정보를 수집하여 특약사항 정보를 포함하는 부동산 계약서를 생성할 수 있다. 적어도 하나의 특약사항 정보는 사용자 단말(100) 및 개발사 단말(200)로부터 수집되는 음성 데이터, 텍스트 데이터, 이미지 데이터 중 적어도 하나를 기반으로 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 계약서 생성부(330)는 부동산 계약 정보를 기반으로 부동산 중개 업체를 추천할 수 있다. 부동산 중개 업체는 아래의 수학식을 기반으로 산출되는 부동산 중개 업체 점수에 따라 추천될 수 있다.
[수학식]
는 부동산 중개 업체 점수를 의미하고, 는 부동산 중개 업체의 총 부동산 거래 횟수를 의미하고, 는 부동산 계약 정보에서 건물 용도와 일치하는 부동산 중개 업체의 부동산 거래 횟수를 의미하고, 는 부동산 계약 정보에서 거래 목적과 일치하는 부동산 중개 업체의 부동산 거래 횟수를 의미하고, 는 부동산 중개 업체의 거래 평점을 의미하고, 은 부동산 중개 업체의 거래 관련 리뷰 개수를 의미하고, 는 부동산 중개 업체의 중개 수수료에 대한 가중치를 의미할 수 있다.
여기서 건물 용도는 아파트, 오피스텔, 빌라, 주택, 상가/업무공장/토지 등일 수 있고, 거래 목적은 분양, 청약, 매매, 전세, 월세, 경매, 재개발, 재건축 등일 수 있다. 부동산 중개 업체의 중개 수수료에 대한 가중치는 해당 부동산 중개 업체의 중개 수수료가 인근 부동산 중개 업체의 중개 수수료 평균과 동일하면 0, 평균 이상이면 -5, 평균 이하이면 +5로 대입될 수 있다.
예를 들어, 부동산 중개 업체의 총 부동산 거래 횟수가 180이고, 부동산 계약 정보에서 건물 용도와 일치하는 부동산 중개 업체의 부동산 거래 횟수가 100이고, 부동산 계약 정보에서 거래 목적과 일치하는 부동산 중개 업체의 부동산 거래 횟수가 50이고, 부동산 중개 업체의 거래 평점이 4.5이고, 부동산 중개 업체의 거래 관련 리뷰 개수가 10이고, 중개 수수료에 대한 가중치가 5일 때, 부동산 중개 업체 점수는 17일 수 있다.
계약서 생성부(330)는 부동산 중개 업체의 부동산 중개 업체 점수에 따라 사용자와 개발사의 부동산 계약시 부동산 업체를 추천하여 사용자와 개발사가 원하는 부동산 거래를 원활하게 수행할 수 있도록 하고, 동일 조건의 부동산 중개 업체라도 중개 수수료가 낮은 부동산 중개 업체를 추천할 수 있어 중개 수수료에 따른 부담감을 최소화할 수 있다.
계약서 검증부(340)는 외부 서버(미도시됨)로부터 부동산 계약 법률 정보를 수집하고 부동산 계약 법률 정보를 기반으로 부동산 계약서에 대한 적합성을 검증할 수 있다. 외부 서버는 국가법령정보센터에서 관리하는 서버, 국토교통부에서 관리하는 서버, 법무부에서 관리하는 서버 등일 수 있다. 계약서 검증부(340)는 외부 서버로부터 부동산 계약 법률 정보를 수집하기 전에 외부 서버와 연계될 수 있다.
예를 들어, 부동산 계약 법률 정보는 건축법, 민법, 공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률, 부동산 거래신고 등에 관한 법률, 토지이용규제 기본법, 소득세법, 국토의 계획 및 이용에 관한 법률, 개발제한구역의 지정 및 관리에 관한 특별조치법, 공인중개사의 업무 및 부동산 거래신고에 관한 법률, 주택법, 임대주택법, 개발이익환수에 관한 법률, 재건축초과이익 환수에 관한 법률, 국세기본법, 종합부동산세법, 지방세법, 공인중개사법, 부동산등기법, 부동산 실권리자명의 등기에 관한 법률 등을 포함할 수 있다.
계약서 검증부(340)는 부동산 계약서에 대한 적합성 검증이 완료되면 부동산 계약서에 적합성 검증 완료를 표시할 수 있다. 예를 들어, 계약서 검증부(340)는 부동산 계약서에 대한 적합성 검증시 인용된 부동산 계약 법률 정보를 어떤 법률인지 텍스트로 표시하고 적합성 검증 완료를 도장, 낙인 등으로 부동산 계약서에 표시할 수 있다.
계약서 검증부(340)는 부동산 계약서에 대한 적합성 검증이 완료되지 못하면 부동산 계약서에 부적합을 표시할 수 있다. 예를 들어, 계약서 검증부(340)는 부동산 계약서에서 부적합 내용을 포함하고 있는 계약 항목을 체크하고 부적합을 도장, 낙인 등으로 부동산 계약서에 표시할 수 있다.
전자서명 생성부(350)는 부동산 계약서에 대한 적합성 검증이 완료되면 사용자 전자서명 및 개발사 전자서명을 생성하여 부동산 계약서에 사용자 전자서명과 개발사 전자서명을 입력할 수 있다. 전자서명 생성부(350)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 전자서명을 입력 받고 개발사 단말(200)로부터 개발사 전자서명을 입력 받을 수 있다.
일 실시예에서, 전자서명 생성부(350)는 사용자 단말(100)로부터 입력 받는 사용자 전자서명을 기초로 사용자 전자서명 점수를 산출하고, 개발사 단말(200)로부터 입력 받는 개발사 전자서명을 기초로 개발사 전자서명 점수를 산출할 수 있다. 전자서명 생성부(350)는 사용자 전자서명 점수와 개발사 전자서명 점수에 따라 소정의 부동산 활동 포인트를 제공할 수 있다. 부동산 활동 포인트는 중개 업체 수수료, 계약금 할인 등에 사용될 수 있다.
사용자 전자서명 점수는 아래의 수학식 2를 기반으로 산출될 수 있다.
[수학식 2]
는 사용자 전자서명 점수를 의미하고, 은 전자서명 요청 시간을 의미하고, 는 전자서명 입력 시간을 의미하고, 은 사용자의 전자서명 수정 횟수를 의미하고, 는 전자서명 용량을 의미할 수 있다.
예를 들어, 전자서명 요청 시간이 9:30이고 전자서명 입력 시간이 9:35이고 사용자의 전자서명 수정 횟수가 3이고 전자서명 용량이 5일 때, 사용자 전자서명 점수는 16.8일 수 있다. 여기서 부동산 활동 포인트는 으로 산출될 수 있으며, 사용자 전자서명 점수가 16.8인 경우 1680일 수 있다.
개발사 전자서명 점수는 아래의 수학식 3을 기반으로 산출될 수 있다.
[수학식 3]
는 개발사 전자서명 점수를 의미하고, 은 전자서명 요청 시간을 의미하고, 는 전자서명 입력 시간을 의미하고, 은 개발사의 전자서명 수정 횟수를 의미하고, 는 전자서명 용량을 의미할 수 있다.
예를 들어, 전자서명 요청 시간이 9:30이고 전자서명 입력 시간이 9:35이고 개발사의 전자서명 수정 횟수가 5이고 전자서명 용량이 7일 때, 개발사 전자서명 점수는 15.7일 수 있다. 여기서 부동산 활동 포인트는 으로 산출될 수 있으며, 개발사 전자서명 점수가 15.7인 경우 1570일 수 있다.
전자서명 생성부(350)는 사용자 전자서명 점수와 개발사 전자서명 점수를 산출함에 따라 사용자 단말(100)로부터 사용자 전자서명의 입력 시간을 최소화하고 개발사 단말(200)로부터 개발사 전자서명의 입력 시간을 최소화하여 부동산 계약서의 계약 완료 시점을 앞당길 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템의 거래 계약 자동화 서버를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 거래 계약 자동화 서버(300a)는 사용자 정보 수집부(310a), 계약 정보 수집부(320a), 계약서 생성부(330a), 계약서 검증부(340a), 전자서명 생성부(350a) 및 부동산 커뮤니티 관리부(360a)를 포함할 수 있다.
본 실시예에 따른 사용자 정보 수집부(310a), 계약 정보 수집부(320a), 계약서 생성부(330a), 계약서 검증부(340a) 및 전자서명 생성부(350a)는 도 2에서 설명한 사용자 정보 수집부(310), 계약 정보 수집부(320), 계약서 생성부(330), 계약서 검증부(340) 및 전자서명 생성부(350)의 구성 및 기능과 동일하므로 상세한 설명을 생략한다.
부동산 커뮤니티 관리부(360a)는 부동산 계약서의 관련 지역(소재지)에 따라 사용자 그룹을 분류하고, 사용자 그룹에서 건물 용도 및 거래 목적을 포함하는 모임 주제별로 모임 채팅방을 생성할 수 있다.
부동산 커뮤니티 관리부(360a)는 모임 채팅방에서 송수신되는 채팅 글에 따라 사용자에게 개별적으로 부동산 계약 관련 피드백을 제공할 수 있다.
부동산 커뮤니티 관리부(360a)는 부동산 계약서의 관련 지역(소재지)에 따라 사용자의 모임 활동 장소를 결정하고, 모임에 가입한 복수의 사용자들을 각각의 모임 활동 장소에 따라 적어도 하나의 사용자 그룹으로 분류할 수 있다.
부동산 커뮤니티 관리부(360a)는 분류된 사용자 그룹에서 아파트, 오피스텔, 빌라, 주택, 상가/업무공장/토지 중 하나에 따른 건물 용도 및 분양, 청약, 매매, 전세, 월세, 경매, 재개발, 재건축 중 하나에 따른 거래 목적을 포함하는 모임 주제별로 모임 채팅방을 생성할 수 있다.
부동산 커뮤니티 관리부(360a)는 모임 채팅방이 생성되면 모임 채팅방에 참여한 모임 멤버를 관리할 수 있다. 모임 채팅방에서는 모임 멤버의 초대, 모임 멤버간 채팅, 모임 멤버간 일정 공유, 모임 멤버간 자료 공유 등의 기능을 제공할 수 있다.
부동산 커뮤니티 관리부(360a)는 모임 채팅방의 참여도에 따라 계약금 할인 포인트를 제공할 수 있다. 계약금 할인 포인트는 사용자가 부동산 계약시 계약금을 할인 받는데 사용할 수 있다. 계약금 할인 포인트는 아래의 수학식 1을 기반으로 산출할 수 있다.
[수학식 1]
는 계약금 할인 포인트를 의미하고, 는 모임 채팅방의 출석 횟수를 의미하고, 는 모임 채팅방의 채팅 질의 횟수를 의미하고, 은 모임 채팅방의 채팅 응답 횟수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅의 좋아요 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅의 공유 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트를 포함하는 채팅 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트의 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 i번째 유해 텍스트에 대한 가중치를 의미할 수 있다.
여기서 모임 채팅방에 입력한 채팅의 좋아요 개수는 사용자가 입력한 채팅 글에 다른 사용자가 도움이 되는 내용이 포함되어 있어 다른 사용자가 좋아요를 누른 개수를 의미할 수 있다. 모임 채팅방에 입력한 채팅의 공유 개수는 사용자가 입력한 채팅 글에 다른 사용자가 도움이 되는 내용이 포함되어 있어 다른 사용자가 또 다른 사용자에게 공유한 개수를 의미할 수 있다. 유해 텍스트에 대한 가중치는 유해 텍스트의 욕설, 폭언, 선정성 등의 심한 정도에 따라 달라질 수 있다.
예를 들어, 모임 채팅방의 출석 횟수가 한달 기준 20이고, 모임 채팅방의 채팅 질의 횟수가 한달 기준 10이고, 모임 채팅방의 채팅 응답 횟수가 한달 기준 5이고, 모임 채팅방에 입력한 채팅의 좋아요 개수가 3이고, 모임 채팅방에 입력한 채팅의 공유 개수가 2이고, 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트를 포함하는 채팅 개수가 3이고, 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트의 개수가 5이고, 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 1번째 유해 텍스트에 대한 가중치가 5, 2번째 유해 텍스트에 대한 가중치가 3, 3번째 유해 텍스트에 대한 가중치가 3, 4번째 유해 텍스트에 대한 가중치가 1, 5번째 유해 텍스트에 대한 가중치가 1일 때, 계약금 할인 포인트는 2560일 수 있다.
사용자는 계약금 할인 포인트가 2560인 경우 추후 부동산 계약시 부동산 계약금을 2560원 할인 받을 수 있다.
본 실시예에 따르면, 부동산 커뮤니티 관리부(360a)는 모임 채팅방의 참여도에 따라 계약금 할인 포인트를 산출하여 사용자에게 제공함으로써 사용자의 모임 채팅방 참여를 유도할 수 있고, 모임 채팅방에서 부동산 관련한 다양한 정보를 획득하는데 도움을 주도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 임대 거래 계약 자동화 시스템의 거래 계약 자동화 서버에서 부동산 거래 계약을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 사용자 정보 수집부(310)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보를 수집하여 저장할 수 있다(단계 S410). 사용자 정보는 사용자에 의해 입력될 수 있고, 사용자 이름, 사용자 성별, 사용자 생년월일, 사용자 주민번호, 사용자 연락처, 사용자 계좌번호, 사용자 계좌은행, 사용자 이메일, 사용자 주소 및 회원가입 아이디 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자 정보 수집부(310)는 수집된 사용자 정보를 사용자 데이터베이스에 저장할 수 있다.
계약 정보 수집부(320)는 개발사 단말(200)로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 저장할 수 있다(단계 S420). 개발사 정보는 개발사에 의해 입력될 수 있고, 개발사 업체명, 개발사 대표명, 개발사 사업자등록번호/법인등록번호, 개발사 연락처, 개발사 계좌번호, 개발사 계좌은행, 개발사 이메일, 개발사 주소 및 회원가입 아이디 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 부동산 계약 정보는 부동산 거래 소재지, 토지 면적, 토지 용도, 지목, 건물 구조/용도, 건물 면적, 임대부분, 임대목적, 계약의 종류(신규 계약, 재계약), 보증금, 계약금, 중도금, 잔금, 차임, 표준 계약 사항, 특약사항, 계약일 등을 포함할 수 있다.
계약 정보 수집부(320)는 수집된 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 개발사 데이터베이스에 저장할 수 있다.
계약서 생성부(330)는 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 기초로 부동산 계약서를 생성할 수 있다(단계 S430). 계약서 생성부(330)는 기 등록된 표준 부동산 계약서 양식 또는 개발사 단말(200)로부터 입력되는 개발사 부동산 계약서 양식에 사용자 정보, 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 자동으로 입력하여 부동산 계약서를 생성할 수 있다.
계약서 검증부(340)는 외부 서버(미도시됨)로부터 부동산 계약 법률 정보를 수집하고 부동산 계약 법률 정보를 기반으로 부동산 계약서에 대한 적합성을 검증할 수 있다(단계 S440).
전자서명 생성부(350)는 부동산 계약서에 대한 적합성 검증이 완료되면 사용자 전자서명 및 개발사 전자서명을 생성하여 부동산 계약서에 사용자 전자서명과 개발사 전자서명을 입력할 수 있다(단계 S450).
상기에서는 본 발명의 일 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 사용자 단말
200: 개발사 단말
300: 거래 계약 자동화 서버
310, 310a: 사용자 정보 수집부
320, 320a: 계약 정보 수집부
330, 330a: 계약서 생성부
340, 340a: 계약서 검증부
350, 350a: 전자서명 생성부
360a: 부동산 커뮤니티 관리부

Claims (3)

  1. 사용자 단말;
    개발사 단말; 및
    상기 사용자 단말로부터 사용자 정보를 수집하고 상기 개발사 단말로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 부동산 계약서를 자동으로 생성하고 상기 부동산 계약서에 대한 검증을 수행하는 거래 계약 자동화 서버를 포함하고,
    상기 거래 계약 자동화 서버는,
    상기 사용자 단말로부터 사용자 정보를 수집하여 저장하는 사용자 정보 수집부;
    상기 개발사 단말로부터 개발사 정보 및 부동산 계약 정보를 수집하여 저장하는 계약 정보 수집부;
    상기 사용자 정보, 상기 개발사 정보 및 상기 부동산 계약 정보를 기초로 부동산 계약서를 생성하는 계약서 생성부;
    외부 서버로부터 부동산 계약 법률 정보를 수집하고 상기 부동산 계약 법률 정보를 기반으로 상기 생성된 부동산 계약서에 대한 적합성을 검증하는 계약서 검증부; 및
    상기 부동산 계약서에 대한 적합성 검증이 완료되면 사용자 전자서명 및 개발사 전자서명을 생성하여 상기 부동산 계약서에 상기 사용자 전자서명과 상기 개발사 전자서명을 입력하는 전자서명 생성부를 포함하고,
    상기 거래 계약 자동화 서버는,
    상기 부동산 계약서의 관련 지역에 따라 사용자 그룹을 분류하고, 상기 사용자 그룹에서 건물 용도 및 거래 목적을 포함하는 모임 주제별로 모임 채팅방을 생성하며, 상기 모임 채팅방의 참여도에 따라 계약금 할인 포인트를 제공하는 부동산 커뮤니티 관리부를 더 포함하고,
    상기 계약금 할인 포인트는 아래의 수학식 1을 기반으로 산출하고,
    [수학식 1]

    는 계약금 할인 포인트를 의미하고, 는 모임 채팅방의 출석 횟수를 의미하고, 는 모임 채팅방의 채팅 질의 횟수를 의미하고, 은 모임 채팅방의 채팅 응답 횟수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅의 좋아요 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅의 공유 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트를 포함하는 채팅 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 유해 텍스트의 개수를 의미하고, 는 모임 채팅방에 입력한 채팅 중 i번째 유해 텍스트에 대한 가중치를 의미하고,
    상기 전자서명 생성부는,
    상기 사용자 단말로부터 입력 받는 사용자 전자서명을 기초로 아래의 수학식 2에 따라 사용자 전자서명 점수를 산출하고, 상기 개발사 단말로부터 입력 받는 개발사 전자서명을 기초로 아래의 수학식 3에 따라 개발사 전자서명 점수를 산출하고, 상기 사용자 전자서명 점수와 상기 개발사 전자서명 점수에 따라 부동산 활동 포인트를 제공하며,
    [수학식 2]

    는 사용자 전자서명 점수를 의미하고, 은 전자서명 요청 시간을 의미하고, 는 전자서명 입력 시간을 의미하고, 은 사용자의 전자서명 수정 횟수를 의미하고, 는 전자서명 용량을 의미하고,
    [수학식 3]

    는 개발사 전자서명 점수를 의미하고, 은 전자서명 요청 시간을 의미하고, 는 전자서명 입력 시간을 의미하고, 은 개발사의 전자서명 수정 횟수를 의미하고, 는 전자서명 용량을 의미하는, 임대 거래 계약 자동화 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
KR1020230195840A 2023-12-28 2023-12-28 임대 거래 계약 자동화 시스템 KR102697351B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230195840A KR102697351B1 (ko) 2023-12-28 2023-12-28 임대 거래 계약 자동화 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230195840A KR102697351B1 (ko) 2023-12-28 2023-12-28 임대 거래 계약 자동화 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102697351B1 true KR102697351B1 (ko) 2024-08-22

Family

ID=92546617

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230195840A KR102697351B1 (ko) 2023-12-28 2023-12-28 임대 거래 계약 자동화 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102697351B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090003414A (ko) * 2007-06-08 2009-01-12 주식회사 스타뱅크 공인전자문서보관소와 전자서명 공인인증서를 이용한부동산 계약의 전자화 시스템
KR101888010B1 (ko) * 2017-05-26 2018-09-06 (주)씨에이씨컴퍼니 부동산 트렌드 통계 서비스 시스템 및 방법
KR102497662B1 (ko) 2021-11-22 2023-02-08 주식회사 리버블 부동산에 관한 계약 관리를 지원하는 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090003414A (ko) * 2007-06-08 2009-01-12 주식회사 스타뱅크 공인전자문서보관소와 전자서명 공인인증서를 이용한부동산 계약의 전자화 시스템
KR101888010B1 (ko) * 2017-05-26 2018-09-06 (주)씨에이씨컴퍼니 부동산 트렌드 통계 서비스 시스템 및 방법
KR102497662B1 (ko) 2021-11-22 2023-02-08 주식회사 리버블 부동산에 관한 계약 관리를 지원하는 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109285075B (zh) 一种理赔风险评估方法、装置及服务器
Xintong et al. Brief survey of crowdsourcing for data mining
KR102490009B1 (ko) 인공지능 기반 인플루언서 연계 제품 구매 및 판매 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템
Meena et al. Sentiment analysis on images using convolutional neural networks based Inception-V3 transfer learning approach
CN112633690B (zh) 服务人员信息分配方法、装置、计算机设备和存储介质
Jia et al. Collaborative restricted Boltzmann machine for social event recommendation
WO2021215906A1 (en) Artificial intelligence-based method for analysing raw data
CN113672797A (zh) 一种内容推荐方法及装置
Almadhoun et al. Optimizing the self-organizing team size using a genetic algorithm in agile practices
CN114491255A (zh) 推荐方法、系统、电子设备和介质
US20230368223A1 (en) Method and device for data processing based on data value
CN109829593A (zh) 目标对象的信用度确定方法、装置、存储介质及电子装置
KR102549230B1 (ko) 인공지능 기반 빅데이터 분석을 통한 변호사 업무 분석 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램
KR102697351B1 (ko) 임대 거래 계약 자동화 시스템
KR102690000B1 (ko) 임대료 예측 및 최적화 시스템
KR102689996B1 (ko) 스마트 부동산 매칭 시스템
Hasan et al. A proposed fuzzy model for reducing the risk of insolvent loans in the credit sector as applied in Egypt
Lu et al. E-service intelligence: An introduction
KR102674020B1 (ko) 인공지능 기반 인플루언서 섭외 및 추천 시스템
Kaur et al. Analysis of Machine Learning Frameworks Used in Image Processing: A Review
KR102516892B1 (ko) 인공지능 기반 공공조달입찰의 가격 산정 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템
US20230325953A1 (en) Method and system for optimized postsecondary education enrollment services
Lilahajiva Big data analytics for improving customer win-back rate in townhome segment
Song et al. Sequential engagement-based online learning analytics and prediction
US20240323140A1 (en) Resource allocation dashboard and optimization generator

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
A107 Divisional application of patent
GRNT Written decision to grant