KR20020079286A - 가중치를 이용한 매물 검색 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인터넷을 포함한 네트웍에서 구매할 물건을 검색함에 있어서, 다량으로 검색된 매물을 매수 희망자의 거부하는 항목에 따라 목록에서 제외하고, 선호하는 유형에 가중치를 이용하여 순위를 부여함으로써 검색을 효율적으로 하는 시스템과 방법에 관한 것이다.

이를 위하여 본 발명은, 매도하고자 하는 매물의 거부 항목과 선호 유형에 각각 평가치를 부여하여 저장하고, 매수하고자 하는 매수 희망자의 거부 항목과 거부 항목 허용치 및 각 선호 유형의 가중치를 부여하여 저장한, 상기 데이터베이스를 비교하여, 매물과 매수 희망자의 거부 항목 및 거부 항목 허용치에 따라 검색 대상에서 제외하고, 선호하는 유형의 매물에 대한 평가치와 매수 희망자의 가중치에 따라 수학적 알고리즘으로 계산하여, 각각의 매물에 대한 평가 점수를 구하고 그 합을 저장하여, 상기 저장된 각 매물에 대한 평가 점수의 합에 의하여, 매수 희망자에 따른 매물의 순위를 부여함으로써, 매수 희망자는 상위 평가 점수를 우선적으로 상세검색 및 실물 확인 할 수 있으며, 검색 효율을 높일 수 있게 된다.

Description

가중치를 이용한 매물 검색 시스템 및 방법 { SEARCH FOR SALE SYSTEM AND METHOD WITH WEIGHT VALUE }

본 발명은 네트웍을 통한 부동산 물건의 검색에 있어서 매수 희망자가 구매할 부동산 물건을 검색하는 것에 대한 방법 및 시스템으로서, 복수의 부동산 매물에 대하여 일련의 평가 점수와 매수 희망자가 거부하는 항목의 존재와 선호하는 유형에 따른 가중치를 부여하여 부동산 매물에 대한 상대적 평가 점수를 계산하고 계산된 매물 부동산의 점수에 의하여 순위를 부여함으로써 매수 희망자의 검색 효율을 높이고자 하는 것이다.

과거, 부동산 매수를 희망하는 입장에서는 지역간 거리에 따라 부동산의 조건이 큰 편차를 보였지만, 현재에는 발달된 교통과 도시의 광역화, 집단 주거지의 개발로 인하여 매수 희망자의 단순 조건, 즉 넓이, 가격, 층 수, 등에 적합한 매물은 다량으로 검색될 수 있다. 이렇게 많은 매물에 대하여서는 매수 희망자는 선택의 혼란에 빠진다. 다량으로 검색된 매물들을 보다 세분화된 평가 방법으로 순위를 부여하여 선택의 혼란으로부터 벗어나게 할 방법이 요구된다.

부동산중개업법에 따라 중개 대상물에 대한 확인 설명을 하는 항목 즉, 벽면 상태, 내외부 시설, 환경조건, 교통, 공공시설 및 입지여건, 관리에 관한 사항, 등을 설명하게 하고 있으나, 그 항목이 나열 되는 수준이고, 일치 불일치를 평가하는 기준에 머무른다. 매수 희망자의 관점에서는 거부하는 항목을 가진 부동산은 우선적으로 제외하고, 선호하는 각 항목에 중요도의 경중을 두는 가중치가 필요하며 그 가중치에 의한 점수를 부여할 수 있는 방법이 요구된다.

본 발명의 목적은 부동산 매수 및 전세를 희망하는 상황에서는 보다 다양한선호 유형을 찾아내고 적합한 가중치를 부여하여 매수 희망자의 최적에 맞는 부동산을 보다 간편하게 검색 할 수 있는 방법을 제공하는 데에 있다. 또한 거부할 매물을 사전에 목록에서 제외함으로써 검색을 보다 용이하게 하는데 있다.

1 : 순위부여검색의 개략적인 블록도

2 : 거부항목 제외 제어부 흐름도

3 : 가중치 계산 제어부 흐름도

4 : 검색 정보 제공 제어부의 흐름도

5 : 정보 입력 예시

5a : 매물 평가 입력 예

5a : 매수 선호 유형 입력 예

6 : 매물 평가와 선호유형의 계산 예

7 : 계산 결과에 따른 예

도 1의 주요 부분에 대한 부호의 설명

10 : 거부 항목 매물 제외 제어부

20 : 매물 정보에 가중치를 계산하는 제어부

30 : 가중치 계산 결과 데이터베이스

40 :

40a : 회원 정보 데이터 DB

40b : 매물 정보 DB

40c : 매수 희망자 선호 유형 DB

50 : 가중치 계산 결과를 순위 부여하는 제어부

60 : 검색 결과 정보 DB

70 : 검색 결과의 출력

상기 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 따르면 다수의 매물 및 이들 매물에 각각 적용 할 수 있는 평가 항목을 저장 할 수 있는 정보 처리 시스템을 운영하는 방법에 있어서, (a) 부동산 매물에 대한 기본적인 항목(SP1, SP2, SP3, ......,, SPn), 매물의 선호 유형에 따른 평가 항목(SA1, SA2, SA3, ......, SAn)과 매물의 거부 항목(SD1, SD2, SD3, ......, SDn)의 존재를 메모리에 저장하는 단계와, (b) 상기 메모리에 저장된 부동산 매물의 기본적인 항목(PP1, PP2, PP3, ......, PPn), 및 선호 유형에 따른 평가 항목(SA1, SA2, SA3, ......, SAn)에 따른 매물의 평가된 점수(SV1, SV2, SV3, ......, SVn)를 부여하여 메모리에 저장하는 단계와, (c) 부동산 매수 희망자의 거부 항목의 존재 허용치(PL)와 대한 각각의 선호 유형에 대한 평가 항목(PA1, PA2, PA3, ......., PAn)에 선호 유형에 대한 평가 가중치(PV1, PV2, PV3, ......, PVn)를 부여하는 단계와, (d) 상기 입력된 거부항목에 의하여 거부된 대상 매물을 제외하는 단계와, (e) 상기 항목에 의하여 평가된 부동산 매물의 각각 평가 항목(SAn)과 부동산 매수 희망자의 선호 유형에 의하여 부여된 가중치(PVn)를 계산하여 얻을 수 있는 매물의 평가 점수(SM1, SM2, SM3, ......, SMn)의 평가 점수합(SS)을 구하는 단계와, (f) 상기 계산된 점수에 의하여 높은 점수를 부여 받은 부동산 매물을 우선적으로 나열하는 검색방법이 제공된다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 순위부여 검색에 따른 개략적인 블록도이다. 본 발명에서는, 부동산 매물의 검색을 중심으로 설명하겠지만, 이에 한정된 것이 아니며, 자동차, 컴퓨터, 가전, 등의 동산과 대여비디오, 영화, 연극, 도서, 등의 문화상품에 대하여서도 적용 될 수 있음은 물론이다.

도 1에 도시한 바와 같이, 인터넷을 포함한 모든 네트워크에 접속되어 검색을 지원하는 본 발명의 검색 시스템(100)은 거부 항목 제외 제어부(10), 매물 정보에 가중치를 계산하는 제어부(20), 가중치 계산결과를 저장하는 데이터베이스(30), 계산 결과에 순위 부여하는 제어부(50) 및 복수의 데이터베이스(DB)(40a ∼ 40c), 검색 결과 데이터베이스(60), 및 검색 결과 디스플레이(70)로 구성된다.

데이터베이스(40)에 있어서, 회원정보 DB(40a)는 통상의 회원가입절차를 통해 본 발명의 검색 시스템(100)에 가입한 회원 또는 클라이언트(매도 희망자 및 매수 희망자)에 관련된 정보를 저장한다. 부동산 매물정보 DB(40b)는 각 매물에 관련된 정보, 즉, 건물 유형(SP1), 면적(SP2), 가격(SP3), 층 수(SP4), 등의 기본 항목 (SPn)및 권리 관계(SD1), 소유에 관한 사항(SD2), 혐오시설(SD3), 유흥업소(SD4), 등 거부 항목(SDn)의 존재, 및 거부 항목 존재 허용치(PL), 및, 조망권(SA1), 편의시설(SA2), 교육(SA3), 교통(SA4), 소음(SA5), 등 선호 유형(SAn)에 관한 평가 점수(SVn)을 저장한다.

매수 희망자 선호 유형 DB (40c)는 상기 매물 정보 DB(40b)와 같은 항목에매수 희망자의 선호도의 경중에 따라 각기 다른 가중치(SVn)와 거부 항목(PDn)을 지정하고 저장한다.

본 발명의 거부 항목 제외 제어부(10)는 상기 매물 정보 DB(40b)에 대하여 기본 항목(SPn)에 일치하는 매물 정보 가운데, 이 검색은 통상적인 조건 일치 검색으로 행해지며, 거부 항목의 존재 허용치에 따라 검색된 매물을 검색 대상에서 제외한다. 거부 항목이 존재 허용치를 초과하는 물건을 제외한 목록을 다음 과정의 매물 정보에 가중치를 계산하는 제어부(20)에 공급한다.

매물정보에 가중치를 계산하는 제어부(20)에서는 각 매물 정보에 매수 희망자 선호 유형DB(40c)에 의하여 부여된 가중치를 계산하여, 단순 비교일 경우 일반적인 곱으로 계산하고 복합계산의 경우에는 매개변수를 이용한 계산을 적용 할 수 있다.

검색 결과 정보 데이터베이스(50)에서는 가중치 계산 결과 DB(50)에 저장된 정보를 통상적인 순위부여 프로그램을 이용하여 순위를 부여한 다음 클라이언트의 디스플레이(70)로 제공 한다.

이하, 본 발명에 따른 검색 시스템(100)의 동작을 도 1 ∼ 도 7을 참조하여 상세히 설명한다. 도 2 ∼ 도 4는 각각 본 발명에 따른 검색 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도 이고, 도 5 ∼ 도7은 각 매물에 대한 검색 시스템을 설명하는 데에 이용되는 예시적인 도면이다.

도 2의 단계 S11에 있어서, 매수 희망자의 기본적인 항목(PPn)에 일치하는 매물을 매물 정보 정보 DB ( 40b)에서 검색하는 과정으로 기본 정보가 일치하지 않는 경우에는 단계 S18을 통하여 다른 매물 정보를 검색하게 한다. 기본적인 항목이 일치하는 매물에 대하여 단계 S12로 정보를 제공하게 된다.

단계 S12에서는 매물의 거부 항목(SDn)에서 매수 희망자의 거부 항목(PDn)의 존재 여부를 판단하고, 일치하는 존재가 없을 경우에는 단계 S17에서와 같이 다음 항목으로 전환하여, 단계 S11로 리턴하여 반복하여 수행한다. 단계 S11에서 거부 항목이 존재하는 경우 거부 항목 존재 평가치(QP)를 존재 항목이 하나씩 더 해질 때마다 단계 S13에서 거부 항목 존재 평가치를 더하여 간다. 또한 단계 S14에서는 거부 항목의 존재 평가치가. 매수 희망자의 거부 항목 허용치(PL)를 초과하는지를 판단하고, 거부 항목 존재 평가치(QP)가 거부 항목 허용치(PL)이하 인 경우, 다음 거부 항목을 단계 S15로 리턴하여 반복하여 수행한다. 단계 S15에서 거부항목 평가치가 거부 항목 허용치를 초과하는 매물 정보는 검색 대상에서 제외하며, n번째 거부항목 까지 단계 S14에서 일치를 비교 하였을 경우에도 거부 항목 존재치가 거부 항목 허용치보다 같거나 작은 매물의 정보는 단계 S16을 거쳐 탭 A를 거쳐 매물정보에 가중치를 계산하는 제어부(20)로 정보를 제공한다.

한편, 매물 정보에 가중치를 계산하는 제어부(20)은 도 3에 제시한 흐름도에서 계산을 수행하게 되며, 이는 도 5의 예시를 통하여 상세하게 설명하고자 한다.

부동산 매물의 선호 유형에 따른 평가 항목(SAn)은 도 5a에서와 같이, 매물A의 경우 조망권이 뛰어나며, 편의 시설이 잘 되어 있으나, 소음이 심하고 교통이 다소 불편하며, 매물 B의 경우 조망권이 뛰어나며 소음이 없으나, 교통이 불편하고 교육 환경이 부족하며, 매물 C의 경우 조망권과 교육 환경은 좋으나교통이 불편하고 다소의 소음이 있으며, 매물 D의 경우 교육 환경은 좋으며 교통이 편리한데 비하여 조망권이 나쁘고, 소음이 다소 있으며, 매물 E의 경우 교통이 매우 편리하고 편의 시설이 잘 갖추어진 반면 소음이 심하고 조망권이 좋지 않으며, 매물 F의 경우 소음이 거의 없으며 조망권이 비교적 좋은 반면 교육 환경이 좋지 않은 평가 점수를 메기고 있다.

도 5b에서 예시한바와 같이, 매수 희망자의 선호 유형에 따른 가중치(PVn)는 매수 희망자 갑의 경우 조망권을 최우선으로 하며 편의시설이 잘 갖추어지기를 바라는 반면 소음과 교통에 대하여는 관대하며, 매수 희망자 을의 경우 조망권을 우선시 하며 좋은 교육 환경을 바라고 있지만 교통과 소음에 대하여는 관대하며, 매수 희망자 병의 경우 자녀를 위한 교육 환경을 최우선으로 하며 교통이 편리하기를 바라지만 조망권에 대하여는 관대하며, 매수 희망자 정의 경우 작가 등과 같은 직업으로 소음이 절대 우선되며 조망권이 좋아야 하지만 교육 환경과 교통에 대하여는 관여하지 않으며, 매수 희망자 무의 경우에는 교통이 최우선적으로 편리하며 좋은 편의 시설을 바라는 반면 교육 환경과 소음에 대하여 관대한 젊은 맞벌이 부부 같은 조건이 있을 수 있다.

상기 입력된 매물의 평가 점수(SVn)와 매수 희망자의 선호 유형에 대한 평가 가중치를 각 매수 희망자별로, 도 3의 단계 21에서와 같이 계산하면, 도 7의 예시와 같은 가중치 곱, 즉 각각의 매수 희망자에 따른 각각의 매물에 대한 평가 점수(SM)를 구할 수 있으며, 상기 데이터는 단계 S22의 과정에서 매수 희망자별로 매물의 평가 점수합(SS)을 계산하여 가중치 결과 DB(30)으로 제공된다.

도 4의 흐름도에서는, 가중치 결과 DB(30)의 정보는 가중치 계산 결과를 순위 부여하는 제어부(50)에 의하여 각 매물에 대한 평가 점수합(SS)는 통상적으로 행해지는 순위 메김의 프로그램에 따라 검색 결과 정보DB(60)에 저장되어진다.

상기 프로세스를 거친 데이터는 도 7의 예시와 같이 각각의 매수 희망자에 따라 각각의 매물은 다른 평가 점수를 부여하게 된다. 그 결과 매수 희망자 갑에 있어서는 매물 A(점수 예 220), C(점수 예 212), B(점수 예 196), E(점수 예 184), F(점수 예 176), D(점수 예 168)의 순위로 부여되며, 매수 희망자 을에게 있어서는 매물 C,A,B,F,D,E의 순위로 부여되며, 도 7의 예시와 같이 매수 희망자 병, 정, 무에게 각각 다른 점수를 부여하게 되어, 각 매수 희망자의 선호 유형에 따라 다른 순위의 매물을 제공하게 된다.

도 7에 의하면 매수 희망자 병에게 있어서 매물 B와 매물 F의 평가 점수가 예시한 것처럼 144점의 같은 점수를 부여 할 수 있으나, 이 경우 매수 희망자 병이 우선시 하는 교육에 대한 평가 점수가 높은 매물 B에게 우선 순위를 부여한다.

매물의 검색에 있어서 제한적 거부요소가 있는 경우 즉, 혐오시설이 있는 경우, 유흥 업소가 있는 경우, 1층에 위치한 경우, 등의 매수 희망자가 거부 할 조건을 가진 매물을 우선적으로 제외함으로써 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 거부 항목 허용치를 매수 희망자가 직접 정하여 까다로운 조건의 매수 희망자는 거부 항목 허용치(PL)를 낮게 책정하여 보다 많은 거부 항목의 매물을 검색에서 제외 할 수 있으며, 관대한 매수 희망자는 거부 항목 허용치(PL)를 높게 책정하여, 다소의거부 항목이 존재 하더라도 검색 대상에 포함 시킬 수 잇게 되어, 매수 희망자의 취향에 따른 매물 검색이 가능하게 된다.

본 발명에 따르면, 다량의 부동산 매물에 대한 매수 희망자의 선호 유형에 따른 가중치 점수로 우선 순위를 가진 매물을 검색 할 수 있다. 부동산 구매(매매, 전월세 포함)를 희망하는 입장에서는 수 많은 매물을 직접 확인하는 것은 많은 시간적, 금전적 낭비요소가 있다. 면적, 위치, 층 수에 따라 획일적으로 검색되는 부동산 매물을 보다 다양한 조건으로 세분화 하여 구매자의 선호하는 유형과, 가중치에 우선 순위에 의하여 대량으로 검색된 부동산 매물을 순위를 부여하여, 직접 확인 할 부동산 매물의 수를 줄임으로써 수 많은 부동산을 확인 하지 않고도 최소의 부동산 매물을 직접 확인함으로써 선호하는 유형의 부동산 매물을 찾을 수 있게 된다..

Claims (13)

1. 다수의 매물에 있어서 매물의 선호 평가 유형에 따른 평가 항목을 상기 제 1 메모리에 저장하고, 매수 희망자의 선호 유형에 따른 평가 항목에 매수 희망자의 선호 유형에 대한 평가 가중치를 제 2 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 시스템.
2. 제 1 항에 있어서 매물의 선호 평가 유형에 따른 평가 항목과 매수 희망자의 선호 유형에 따른 평가 가중치를 수학적 알고리즘으로 매물의 평가치를 계산하는 단계와 수학적 알고리즘으로 계산된 매물의 평가치를 합산하여 제 3 의 메모리에 저장하는 단계(30)를 포함하는 시스템.
3. 제 2 항에 있어서 수학적 알고리즘으로 계산된 제 3의 메모리에 저장된 각각의 매수 희망자에 따라, 매물의 평가 점수 합을 구하는 시스템.
4. 상기, 제 3항에 있어서 매물의 평가 점수의 합을 순위로 나열한 검색 시스템.
5. 제 2 항에 있어서 단순화된 수학적 알고리즘으로 곱을 사용하는 시스템.
6. 다수와 매물에 있어서 매물의 선호 평가 유형에 따른 평가 항목을 상기 제 1 메모리에 저장하고, 매수 희망자의 선호 유형에 따른 평가 항목에 매수 희망자의 선호 유형에 대한 평가 가중치를 제 2 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제 6 항에 있어서 수학적 알고리즘으로 계산된 제 3의 메모리에 저장된 각각의 매수 희망자에 따라, 매물의 평가 점수 합을 구하는 방법.
8. 제 7 항에 있어서, 평가 점수를 합계 점수에 따라 나열하여 방법
9. 제 8 항에 있어서 동점의 평가 점수를 부여 받은 경우, 상위 평가 항목의 점수가 높은 매물을 상위로 나열하는 방법.
10. 인터넷을 포함한 통신 네트웍을 이용한 매물의 검색에 있어서, 각각의 매물에 대한, 매수 희망자가 기피하게 되는 매물의 거부 항목(SDn)의 유무를 제 1 메모리에 저장하는 단계와 직접 매수할, 매수 희망자가 설정한 매수 희망자의 거부항목과 거부 항목 허용치를 설정하여 제 2 메모리에 저장하는 단계와, 상기 제 1 메모리와 제 2 메모리의, 매물의 거부 항목과 매수희망자의 거부 항목을 비교하여 일치하는 거부 항목 평가치(PQ)를 구하여 매수 희망자의 거부 항목 허용치(PL)와 비교하여 검색 대상에서 제외하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 시스템
11. 제 10 항에 있어서 매수 희망자가 희망하는 거부 항목 평가치(PQ)를 설정하는 검색 시스템.
12. 인터넷을 포함한 통신 네트웍을 이용한 매물의 검색에 있어서, 각각의 매물에 대한, 매수 희망자가 기피하게 되는 매물의 거부 항목(SDn)의 유무를 제 1 메모리에 저장하는 단계와 직접 매수할, 매수 희망자가 설정한 매수 희망자의 거부항목과 거부 항목 허용치를 설정하여 제 2 메모리에 저장하는 단계와, 상기 제 1 메모리와 제 2 메모리의, 매물의 거부 항목과 매수희망자의 거부 항목을 비교하여 일치하는 거부 항목 평가치(PQ)를 구하여 매수 희망자의 거부 항목 허용치(PL)와 비교하여 검색 대상에서 제외하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 방법
13. 제 12 항에 있어서 매수 희망자가 희망하는 거부 항목 평가치(PQ)를 설정하는 검색 방법.