KR20130019629A - System, method and computer readable recording medium for providing an analysis service about location requirements and trade area according to types of real property - Google Patents

System, method and computer readable recording medium for providing an analysis service about location requirements and trade area according to types of real property Download PDF

Info

Publication number
KR20130019629A
KR20130019629A KR1020110081712A KR20110081712A KR20130019629A KR 20130019629 A KR20130019629 A KR 20130019629A KR 1020110081712 A KR1020110081712 A KR 1020110081712A KR 20110081712 A KR20110081712 A KR 20110081712A KR 20130019629 A KR20130019629 A KR 20130019629A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
real estate
location
datum
item
Prior art date
Application number
KR1020110081712A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
손경성
임종혁
Original Assignee
엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사
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 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 filed Critical 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사
Priority to KR1020110081712A priority Critical patent/KR20130019629A/en
Publication of KR20130019629A publication Critical patent/KR20130019629A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/16Real estate

Abstract

PURPOSE: A marketing area analysis service providing system, a method, and a computer readable recording medium thereof are provided to offer diverse information related to real estate by standardizing and normalizing information based on detailed data. CONSTITUTION: A DB(database) server(103) stores information related to map data and real estate positions. A cell index generating module(210) provides indexes to cells separated in an entire map area. A data generating module(220) generates one or more data from the information. An item evaluation module(250) computes evaluation results for the one or more real estate positions from the generated data. [Reference numerals] (101) Web server; (210) Cell index generating module; (220) Datum generating module; (221) Peripheral information datum generating unit; (222) Traffic information datum generating unit; (223) Floating population datum generating unit; (224) Other datum generating unit; (230) Evaluation image generating module; (240) Real estate product searching module; (250) Item evaluation module; (260) Total evaluation calculation module; (271) Map original information; (272) Traffic information; (273) Floating population information; (274) Public institution collecting information; (275) Real estate product information; (276) Weight information; (277) Real estate product evaluation information; (AA) Real estate product for residence; (BB) Real estate product for shopping; (CC) Real estate product for land

Description

부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{SYSTEM, METHOD AND COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM FOR PROVIDING AN ANALYSIS SERVICE ABOUT LOCATION REQUIREMENTS AND TRADE AREA ACCORDING TO TYPES OF REAL PROPERTY}SYSTEM, METHOD AND COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM FOR PROVIDING AN ANALYSIS SERVICE ABOUT LOCATION REQUIREMENTS AND TRADE AREA ACCORDING TO TYPES OF REAL PROPERTY}

본 발명은 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는 부동산 물건 유형에 따른 입지 및 상권 등의 분석 결과를 등급화하여 제공하는 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a system, method, and computer-readable recording medium for location and commercial rights analysis service for each type of real estate object, and more specifically, to a real estate object that provides a rating and analysis of the location and commercial rights according to the property type. A type-specific location and business analysis service system, method, and computer-readable recording medium.

일반적으로 인터넷은 전세계 어디서나, 누구나 접속하고자 하는 상대편 컴퓨터에 TCP/IP 라는 공통의 프로토콜을 적용하여 자유롭게 연결하여 사용할 수 있도록 구성된 개방형 네트워크로서, 기본적인 문자정보의 전달은 물론 압축기술의 발전과 더불어 멀티미디어 정보의 전달에 이용되는 등 전자우편, 파일전송, WWW(World Wide Web) 등의 다양한 서비스를 이용할 수 있다.In general, the Internet is an open network configured to freely connect and use a common protocol called TCP / IP to a remote computer to be accessed anywhere in the world and to anyone. It is an open network that not only transmits basic character information but also develops compression technology, And various services such as e-mail, file transfer, and World Wide Web (WWW), which are used for delivering the service, can be used.

이와 같은 인터넷은 국내를 비롯하여 세계적으로 사용이 급격하게 증가되면서 기존 산업의 전 부분에 걸쳐 효율성과 생산성 제고를 위한 전략적인 도구로서 중요성이 급속히 증대되고 있으며, 인터넷을 통한 새로운 비즈니스 기회가 지속적으로 창출됨은 물론, 그 영역도 확장되고 있는 추세로서 인터넷을 이용한 사업자들도 점점 더 증가되고 있다.As the use of the Internet has rapidly increased in Korea and the world, the importance of the Internet has been rapidly increasing as a strategic tool for improving efficiency and productivity throughout the existing industries. As a result, new business opportunities through the Internet have been continuously created , And the number of Internet service providers is also increasing.

최근에는 이와 같은 인터넷 기술을 이용하여 다양한 부동산 관련 정보를 제공하는 웹사이트들이 소개되고 있다. 일반적인 부동산 전문 사이트나 포털 사이트의 부동산 정보 제공 메뉴에는 다양한 부동산 관련 정보들이 제공된다. 예컨대, 부동산의 시세 정보, 매물 정보, 시세 변동 정보, 주변 지역 정보, 전자 지도상에서의 위치 정보 등 부동산과 관련된 다양한 정보들이 제공된다.Recently, websites that provide a variety of real estate-related information using such Internet technologies have been introduced. Various real estate information is provided in the real estate information providing menu of a general real estate site or portal site. For example, various kinds of information related to real estate are provided, such as real estate price information, property information, market price change information, surrounding area information, and location information on an electronic map.

한편, 한국공개특허공보 10-2006-0010450 "부동산 급매물 및 수익률 평가 시스템(김현숙)"(문헌 1)에는 부동산 급매물에 대해서 객관적으로 매물을 평가하고 수익률에 대한 상가 가치를 평가해주는 부동산 급매물 및 수익률 평가 시스템이 개시된다. 상기 문헌 1은 부동산의 기본 정보를 부동산 종류별로 매물에 대한 시세를 제공하며 현재 하한가를 기준으로 하한가의 시세보다 현저히 낮은 매물을 찾아 하락률에 대해서 일정표기를 통해 일반인들도 쉽게 알 수 있도록 급매물을 인지시켜주고 또한, 임의의 상가에 대하여 분양가 혹은 매매가 대비 보증금과 월 임대료를 계산하여 수익률을 계산해 줌으로써 투자금 대비 수익률에 대한 상가 가치를 평가해 준다.On the other hand, Korean Patent Application Publication No. 10-2006-0010450 "Real Estate Sales and Yield Evaluation System (Kim Hyun Sook)" (Document 1) includes real estate sales and yield evaluation that objectively evaluates the sale and real estate value of the property sales The system is disclosed. Document 1 provides basic information on real estate for each type of property and finds the property significantly lower than the lower price based on the current lower limit. In addition, it evaluates the mall value of the return on investment by calculating the yield by calculating the deposit and the monthly rent against the sale price or the sale price for an arbitrary mall.

또한, 한국공개특허공보 10-2010-0086386 "주소 정보를 이용한 부동산 종합 분석 방법(전동양)"(문헌 2)에는 주소 정보를 이용한 부동산 종합 분석방법이 개시되며, 특정 부동산에 대한 주소(소재지번)만 입력하면 자동으로 부동산 물건 정보, 관련 사진 정보, 등기부 권리분석 정보, 토지 이용계획 정보, 부동산 관련 정책 정보, 인근 매물 분석, 소유권 이전시 부대 비용 정보 및 대출 환경 분석 정보 등을 포함한 종합 분석 보고서를 생성하여 이를 사용자에게 실시간으로 제공하여 별도의 클릭없이 일목요연하게 확인할 수 있다.In addition, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2010-0086386 "Method of comprehensive analysis of real estate using address information (Jeondongyang)" (document 2) discloses a real estate comprehensive analysis method using address information, and the address (material number) ), A comprehensive analysis report including information on real estate items, related photos, register rights analysis, land use plan information, real estate policy information, neighborhood property analysis, incidental cost information when transferring ownership, and loan environment analysis information. Create and provide it to the user in real time, you can check at a glance without a separate click.

한편, 이러한 종래의 부동산 정보 제공 및 분석 사이트들은 해당 부동산 매물에 관련하여 수집된 정보만을 단편적으로 보여주기 때문에, 비전문가인 개인이 해당 매물에 대한 입지나 상권과 관련된 정보에 접근하거나 분석하는 것은 거의 불가능하다. 즉, 일반적인 부동산 전문 사이트 등에서 제공되는 1차원적인 정보들만 가지고는 해당 매물의 주거지로서의 입지 조건이 얼마나 우수한지를 판단하기 어려우며 단편적인 정보만이 제공되기 때문에 매물 간의 입지나 상권 등의 객관적인 비교가 어렵다는 문제점이 있다.On the other hand, since these conventional real estate information providing and analysis sites show only pieces of information collected in relation to the real estate for sale, it is almost impossible for a non-specialist individual to access or analyze information related to the location or commercial rights of the property. Do. In other words, it is difficult to judge how excellent the location conditions of the property are as a residence with only one-dimensional information provided from general real estate specialized sites, and it is difficult to objectively compare the location and commercial rights between the properties because only fragmentary information is provided. There is this.

따라서, 주거지역, 상업지역, 토지 등의 부동산 물건에 있어 각 부동산 물건의 입지 또는 상권 등에 대한 객관적이고 표준화된 정보 제공의 필요성이 요구되고 있는 실정이다.Therefore, there is a need for providing objective and standardized information on the location or commercial rights of each real estate object in real estate objects such as residential areas, commercial areas, and land.

[문헌 1] 한국공개특허공보 10-2006-0010450 부동산 급매물 및 수익률 평가 시스템(김현숙) 2006.2.2[Patent 1] Korea Patent Publication 10-2006-0010450 Real Estate Sales and Yield Evaluation System (Kim Hyun Sook) 2006.2.2 [문헌 2] 한국공개특허공보 10-2010-0086386 주소 정보를 이용한 부동산 종합 분석방법(전동양) 2010.7.30[Document 2] Korean Patent Publication No. 10-2010-0086386 A comprehensive analysis method of real estate using address information (Jeondongyang) 2010.7.30

본 발명의 목적은 부동산 물건을 유형에 따라 주거지역, 상업지역 및 토지로 분류하고, 각 유형별 입지 조건에 대한 분석 결과를 등급화하여 제공하는 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide a service system and method for location and business analysis by type of real estate goods which classify real estate goods into residential areas, commercial areas and lands according to types, and grade and analyze the results of the location conditions for each type. Is in.

또한, 본 발명의 다른 목적은 부동산 물건을 유형에 따라 주거지역, 상업지역 및 토지로 분류하고, 수집된 각종 정보들로부터 생성된 데이텀 정보에 의해 입지 조건의 항목별 평가 결과 및 종합 평가 결과를 산출하여 제공하는 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다In addition, another object of the present invention is to classify real estate goods into residential areas, commercial areas, and lands according to types, and to calculate itemized evaluation results and comprehensive evaluation results based on datum information generated from various collected information. To provide a location and commercial analysis service system and method for each property type

또한, 본 발명의 또 다른 목적은 각 부동산 물건에 대해 산출된 입지 조건의 항목별 평가 결과를 시각적으로 용이하게 확인할 수 있도록 결과값에 따라 상이한 이미지로 도식화하여 제공하는 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다.In addition, another object of the present invention is to analyze the location and commercial rights of each type of real estate goods to provide a different image according to the result value in order to visually easily check the evaluation results for each item of the location conditions calculated for each real estate object To provide a service system and method.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특유의 효과를 달성하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.In order to achieve the above-described object of the present invention and to achieve the specific effects of the present invention described below, the characteristic structure of the present invention is as follows.

본 발명의 일 태양에 따르면, 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템에 있어서, 각 건물에 대한 위치 정보와 메타 데이터가 포함된 지도 데이터 정보 및 적어도 하나의 부동산 입지 관련 정보들이 저장된 데이터베이스 서버; 상기 지도 데이터 정보에서 전체 지도 영역을 미리 설정된 특정 크기의 셀로 구분하고, 상기 구분된 각 셀마다 인덱스를 부여하는 셀 인덱스 생성 모듈; 상기 지도 데이터 정보 및 부동산 입지 관련 정보로부터 상기 각 부동산 물건의 유형별 입지 조건 분석에 필요한 데이터를 추출하고 상기 생성된 셀과 맵핑하여 적어도 하나의 데이텀을 생성하는 데이텀 생성 모듈; 및 상기 생성된 데이텀으로부터 각 부동산 물건에 대한 입지 조건과 관련된 적어도 하나의 항목에 대해 평가 결과를 산출하는 항목별 평가 모듈을 포함한다.According to an aspect of the present invention, a system for providing location and commercial area analysis service for each type of real estate object, the system comprising: a database server storing map data information including location information and metadata for each building and at least one real estate location related information; A cell index generation module for dividing the entire map area into cells of a predetermined size in the map data information and assigning an index to each of the divided cells; A datum generation module for extracting data necessary for analyzing location conditions for each type of real estate object from the map data information and real estate location related information, and generating at least one datum by mapping the generated cell with the generated cell; And an item-specific evaluation module for calculating an evaluation result for at least one item related to location conditions for each real estate item from the generated datum.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 부동산 분석 서버에 의해 수행되는, 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 방법에 있어서, 지도 데이터 정보에서 전체 지도 영역을 미리 설정된 특정 크기의 셀로 구분하고, 상기 구분된 각 셀마다 인덱스를 부여하는 셀 인덱스 생성 단계; 상기 지도 데이터 정보 및 부동산 입지 관련 정보로부터 각 부동산 물건의 유형별 입지 조건 분석에 필요한 데이터를 추출하고 상기 생성된 셀과 맵핑하여 적어도 하나의 데이텀을 생성하는 데이텀 생성 단계; 및 상기 생성된 데이텀으로부터 각 부동산 물건에 대한 입지 조건과 관련된 적어도 하나의 항목들에 대해 평가 결과를 산출하는 항목별 평가 결과 산출 단계를 포함한다. 한편, 상기 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스를 제공받기 위한 정보는 서버 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함한다. 그 예로는, 롬(Read Only Memory), 램(Random Access Memory), CD(Compact Disk), DVD(Digital Video Disk)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 케리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. 또한, 이러한 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.According to another aspect of the present invention, in the method for providing a location and commercial area analysis service for each type of real estate object, which is performed by a real estate analysis server, the entire map area is divided into cells of a predetermined specific size in the map data information. A cell index generation step of assigning an index to each cell; A datum generation step of extracting data necessary for analysis of location conditions for each type of real estate object from the map data information and the real estate location related information and mapping the generated cell to at least one datum; And an item-specific evaluation result calculating step of calculating an evaluation result for at least one item related to location conditions for each real estate item from the generated datum. On the other hand, the information for receiving the location and commercial business analysis service by type of the real estate may be stored in a recording medium that can be read by a server computer. Such recording media includes all kinds of recording media on which programs and data are stored so that they can be read by a computer system. Examples include Read Only Memory (ROM), Random Access Memory (RAM), Compact Disk (CD), Digital Video Disk (DVD) -ROM, Magnetic Tape, Floppy Disk, Optical Data Storage, etc. It also includes implementations in the form of (eg, transmission over the Internet). In addition, these recording media can be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면 부동산 서비스의 특성상 개인이 분석하기 어려운 입지 및 상권에 대한 정보를 구체적인 데이터를 기반으로 표준화 및 일반화하여 제공함으로써 대상 부동산 매물에 대해 보다 양질의 다양한 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to provide various information of higher quality about the target real estate for sale by standardizing and generalizing information on location and commercial rights which are difficult for an individual to analyze due to the characteristics of real estate services based on specific data. It has an effect.

또한, 본 발명에 따라 부동산 매물을 등록한 매도자는 자신이 등록한 부동산 물건에 대해 입지 조건이 우수하다는 프리미엄을 추가로 보여줄 수 있는 효과가 있으며, 매수자는 구체적이지 않았던 정보들을 객관적이고 표준화된 정보로 한눈에 확인할 수 있기 때문에 보다 정확한 부동산 매물의 선택을 할 수 있게 되는 효과가 있다.In addition, the seller registered the real estate for sale according to the present invention has an effect that can further show a premium that the location conditions are excellent for the real estate goods registered by the buyer, the buyer at a glance to the objective and standardized information Because it can be confirmed, it is possible to select a more accurate real estate for sale.

도 1은 본 발명에 따른 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 서버의 세부 구조를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 평가를 위한 데이텀 생성 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 입지 조건 선택에 의해 부동산 매물을 검색하는 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 입지 조건을 반영한 매물 검색 결과 화면을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주거형 매물에 대한 입지 분석 결과 화면을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가형 매물에 대한 입지 분석 결과 화면을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 토지형 매물에 대한 입지 분석 결과 화면을 나타내는 도면이다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 일 실시예에 따른 셀 구분 개념을 나타내는 도면이다.
1 is a view showing a system for providing location and commercial rights analysis service for each type of real estate according to the present invention.
2 is a diagram illustrating a detailed structure of a service server according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a flow chart showing the location and commercial rights analysis procedure for each type of real estate according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a datum generation procedure for real estate valuation according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a procedure for searching for real estate for sale by selecting a location condition according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating a property search result screen reflecting a location condition according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG.
7 is a view showing a location analysis result screen for a residential type according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating a location analysis result screen for a shopping mall according to an embodiment of the present invention. FIG.
9 is a view showing a location analysis result screen for land-type for sale according to an embodiment of the present invention.
10A and 10B are diagrams illustrating a cell division concept according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION The following detailed description of the invention refers to the accompanying drawings that show, by way of illustration, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, certain features, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with an embodiment. It is also to be understood that the position or arrangement of the individual components within each disclosed embodiment may be varied without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the following detailed description is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention is defined only by the appended claims, along with the full range of equivalents to which such claims are entitled. In the drawings, like reference numerals refer to the same or similar functions throughout the several views.

본 발명은 부동산 물건을 주거지역(아파트, 주택 등), 상업지역(상가, 주상복합 등), 및 토지로 분류하여 각각의 필요에 따른 입지 조건 또는 상권 관련 평가 항목을 설정하고, 상기 설정된 항목에 따라 각 부동산 물건에 대한 분석 결과를 자동화하여 제공하는 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템, 방법을 제안한다.The present invention categorizes real estate objects into residential areas (apartments, houses, etc.), commercial areas (shops, residential complexes, etc.), and lands, and sets evaluation items related to location conditions or commercial rights according to each need, Therefore, we propose a system and method for providing location and commercial analysis services for each type of real estate products that provide automated results of analysis for each real estate object.

이때, 본 발명의 일 실시예에 따라 상기 분석 결과는 수치화하여 제공할 수도 있으며, 바람직하게는 등급화하여 제공할 수 있다. 후술하는 본 발명에서는 등급화하여 제공하는 것을 예로서 설명하고 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 각 입지 조건별 세부 항목에 대한 평가 결과 및 종합 평가 결과를 별개로 산출하여 제공할 수 있다. 아울러, 상기 세부 항목에 대한 평가 결과를 시각적으로 용이하게 확인할 수 있도록 결과값에 따라 상이한 이미지로 도식화하여 제공할 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, the analysis result may be provided by being numerically provided, and preferably, it may be provided by being graded. In the present invention described below, the graded description is provided as an example, but is not limited thereto. In addition, the evaluation result and the comprehensive evaluation result for the detailed items for each location condition may be calculated and provided separately. In addition, it is possible to provide a different image according to the result value in order to visually easily check the evaluation results for the detailed items.

한편, 본 발명의 명세서에서 사용된 용어 '데이텀'은 본 발명에서 매물 유형에 따라 부동산의 입지 조건 또는 상권 분석 및 평가를 위해 이용될 수 있는 모든 정보를 포함하는 광의의 의미이며, 부동산 분석 및 평가를 위해 필요한 각종 수집된 정보들을 추출하고 생성된 셀과 맵핑하여 생성하게 된다. 예컨대, 지도 원도 데이터에 포함된 어느 상세한 위치 및 기본 메타 데이터로부터 해당 위치에 존재하는 건물의 위치, 규모, 용도 등과 같은 데이터를 추출하고, 해당 위치의 셀과 맵핑하여 주변지역 데이텀으로 저장하고, 이를 입지 조건 또는 상권 분석에 사용할 수 있다.On the other hand, the term 'datum' used in the specification of the present invention is a broad meaning including all information that can be used for the location conditions or commercial business analysis and evaluation of the real estate according to the type of sale in the present invention, real estate analysis and evaluation Various collected information needed for extracting is generated and generated by mapping with generated cells. For example, extracting data such as the location, size, and use of a building existing at a location from any detailed location and basic metadata included in the map raw data, mapping the cell with the location location, and storing the data as a surrounding datum, This can be used for location or commercial analysis.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, so that those skilled in the art can easily carry out the present invention.

부동산 입지 및 상권 분석의 개념Concept of real estate location and commercial rights analysis

상술한 바와 같이 본 발명에서는 각 부동산 물건에 대한 입지 조건 또는 상권의 분석 및 평가를 위해 필요한 각종 수집된 정보들을 추출하여 데이텀을 생성하고, 부동산 매물의 유형(예컨대, 주거지역, 상업지역, 토지 등)에 따라 상기 데이텀들에 기초하여 상권 또는 입지 조건을 자동화하여 평가하고 등급을 부여함으로써 구매자 및 판매자에게 유의미한 지표 데이터 및 서비스를 제공한다.As described above, in the present invention, a datum is generated by extracting various collected information necessary for analysis and evaluation of location conditions or commercial rights for each real estate item, and type of real estate for sale (eg, residential area, commercial area, land, etc.). Provide meaningful indicator data and services to buyers and sellers by automatically evaluating and rating trade or location conditions based on the datums.

이때, 본 발명의 실시예에 따라 상기 분석된 평가 결과를 이용하여 사용자가 입지 조건 또는 상권을 설정함으로써 매물을 검색할 수도 있으며, 특정 매물에 대한 상세 분석 결과를 용이하게 확인할 수도 있다.In this case, the user may search the property by setting a location condition or a commercial area using the analyzed result according to an embodiment of the present invention, and may easily check the detailed analysis result of the specific property.

예컨대, 분당구 정자동 근처에 아파트를 구매하고자 하는 고객 A가 5세 및 7세 유아를 둔 30대 4인 가족으로서 주변 학교 또는 편의 시설 등을 고려해 매물을 찾고자 할 경우, 본 발명의 실시예에 따라 관심을 갖고 설정한 특정 입지 조건에 따른 매물 리스트를 확인함으로써 원하는 분석 결과를 용이하게 얻을 수가 있게 된다. 즉, 고객 A는 도 6에서 도시되는 바와 같이 자녀 나이 대에 맞는 주변 학교에 관심이 있으므로 초등학교가 가깝고, 번화한 장소를 선호하므로 유동 인구가 많고, 편의시설 중 마트 및 공원 시설이 가까운 입지 조건을 선택하고, 이를 기초로 검색을 함으로써 필터링된 원하는 매물을 검색할 수 있다.For example, if a customer A, who wants to purchase an apartment near Bundang-gu, Jeongja-dong, is a family of 30's and 4's with 5 and 7 years old children, and wants to find a property in consideration of the surrounding school or facilities, according to an embodiment of the present invention. It is possible to easily obtain a desired analysis result by confirming the list of items according to the specific location conditions set with. That is, since the customer A is interested in the surrounding school suitable for the children's age, as shown in FIG. 6, the elementary school is close and the busiest place is preferred. By selecting and searching based on this, the filtered desired item can be searched.

또한, 다른 예로서, 평소 분당구 정자동 ㄱ 아파트에 관심이 많은 고객 B는 해당 매물을 검토하기 위해 입지 조건이 분석된 상세 정보를 확인함으로써 보다 정확한 매물 분석을 할 수 있다. 즉, 도 7에서 도시되는 바와 같이 상기 ㄱ 아파트 매물에 대해 편의 시설, 교육 시설, 혐오 시설, 공공 시설, 교통 시설, 유동인구 패턴 등에 대한 인접도 및 규모 데이터를 기반으로 하는 입지 조건의 평가 등급(예를 들어, A 내지 F)을 제공함으로써, 상기 고객 B가 해당 아파트에 대한 입지 조건을 객관적으로 판단하고 매물을 확정 짓는데 효과적으로 활용될 수 있다.In addition, as another example, a customer B who is interested in a regular apartment in Jeongja-dong, Bundang-gu, can perform a more accurate sale analysis by checking the detailed information of the location conditions for reviewing the property. That is, as shown in FIG. 7, the ratings of the location conditions based on the proximity and scale data of the a, apartment, property, education facility, hate facility, public facility, transportation facility, floating population pattern, etc. For example, by providing A to F), the customer B can be effectively used to objectively determine the location conditions for the apartment and to confirm the sale.

보다 구체적으로 설명하면, 본 발명은 부동산을 주거지역(아파트, 주택), 상업지역(상가, 주상복합), 토지로 분류하여 각각의 특성에 맞는 입지 조건 및 상권에 대한 분석 결과를 제공할 수 있다.In more detail, the present invention can classify real estate into residential areas (apartments, houses), commercial areas (shops, residential complexes), and lands, and provide analysis results for location conditions and commercial rights suitable for each characteristic. .

먼저, 주거지역의 경우 일 예로서 다음과 같은 각 항목에 대해 데이텀을 이용하여 분석하고 그 결과를 토대로 종합 점수 또는 등급(A~F등급)을 부여할 수 있다.First, in the case of a residential area, for example, each item may be analyzed using datums and given a comprehensive score or grade (grades A to F) based on the results.

1. 주변 학교/관공서 정보1. Nearby Schools / Public Offices

2. 주변 마트/상가 정보2. Mart / mall information

3. 주변 교통정보(버스정류장/지하철)3. Nearby Traffic Information (Bus Stop / Subway)

4. 주변 주요도로(3차선 이상 국도, 고속도로)와의 인접도4. Proximity to neighboring main roads (3 lanes or more national highway, highway)

5. 주변 혐오시설(소각장, 장례식장 등) 및 소음 유발 시설과의 인접도 등5. Proximity to surrounding hate facilities (incinerators, funeral homes, etc.) and noise generating facilities

6. 국토 지리원 부가 데이터(범죄 정보 등 - GIS 맵핑 되어 있음)6. National Geographic Information Institute (Criminal Information, etc.-GIS is mapped)

여기서 전술한 항목들은 일 실시예에 불과하며, 주거지역의 입지 분석에 있어서 더 필요한 항목들이 있거나 전술된 항목 중에 더 이상 주거 지역의 입지 분석에 필요하지 않다고 판단되는 항목이 있다면 언제든지 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다. Here, the above-mentioned items are only one embodiment, and if there are more items necessary for the location analysis of the residential area, or any of the above-mentioned items are no longer necessary for the location analysis of the residential area, they are added, changed or deleted. Can be.

또한, 상업지역의 경우 일 예로서 다음과 같은 각 항목에 대해 데이텀을 이용하여 분석하고 그 결과를 토대로 종합 점수 또는 등급(A~F등급)을 부여할 수 있다.In addition, in the case of a commercial area, for example, each item may be analyzed using datums and given a comprehensive score or grade (grades A to F) based on the results.

1. 지하철 공사에서 제공될 수 있는 지하철 유동 인구 데이터정보1. Subway population data that can be provided by subway construction

2. GPS 장치(예컨대, 스마트폰)정보에 기초한 유동 인구 패턴 정보2. floating population pattern information based on GPS device (eg, smartphone) information

3. 국토 지리원에서 제공될 수 있는 상권 데이터 정보3. Commercial data information that can be provided by the National Geographic Institute

4. 주변 주요 시설물 및 주변 건물 규모 정보에 기초하여 분석할 수 있는 유동 인구 정보.4. Floating population information that can be analyzed based on information about nearby major facilities and surrounding buildings.

5. 주요 상가 또는 시설물에 대해 디렉토리 분류된 경우 해당 주변 주요 시설물 분포도(예컨대, 주변에 '한식집 10개', '의류상가 20개' 등으로 표현 가능)5. The distribution of major facilities around the major shopping malls or facilities (eg, 10 Korean restaurants, 20 clothing stores, etc.)

상업지역의 입지 또는 상권 분석에 있어 전술한 항목들 역시 주거지역에서 언급한 바와 같이 일 실시예에 불과하다. In the analysis of the location or commercial area of the commercial area, the above-mentioned items are also only an embodiment as mentioned in the residential area.

마지막으로, 토지의 경우 일 예로서 다음과 같은 각 항목에 대해 데이텀을 이용하여 분석하고 그 결과를 토대로 종합 점수 또는 등급(A~F등급)을 부여할 수 있다.Finally, in the case of land, as an example, each item may be analyzed using datums and given a comprehensive score or grade (grades A to F) based on the results.

1. 해당 토지로부터 특정 거리 이내에 도로의 유무1. Whether roads exist within a certain distance from the land concerned

2. 해당 토지로부터 특정 거리 이내의 학교/관공서/편의시설 정보2. Information on schools, government offices and convenience facilities within a certain distance from the land concerned

3. 해당 토지 주변의 성격 정보(농지가 많은지, 상가가 많은지, 주택이 많은지 등 GIS데이터를 기반으로 분석할 수 있는 정보들)3. Characteristic information around the land (information that can be analyzed based on GIS data such as a lot of farmland, a lot of malls, and a lot of houses)

4. 해당 토지로부터 지하철 역/버스정류장과의 거리 등.4. The distance from the land to the subway / bus station.

토지의 입지 조건 분석에 있어 전술한 항목들 역시 주거지역 및 상업지역에서 언급한 바와 같이 일 실시예에 불과하다. In the analysis of the location conditions of the land, the above-mentioned items are also only one embodiment as mentioned in the residential and commercial areas.

본 발명의 실시예에 따라 상기 각 항목별 분석 정보를 토대로 해당 부동산 물건에 대한 상권 및 입지 분석 요약 정보 및 그에 따른 등급을 이해하기 쉽게 이미지로 표시하여 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, based on the analysis information for each item, commercial and location analysis summary information and corresponding grades of the corresponding real estate items may be displayed in an image for easy understanding.

이하, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 시스템 및 서버 구성을 상세히 설명한다.Hereinafter, a system and server configuration according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 and 2.

전체 시스템 구성Complete system configuration

도 1은 본 발명에 따른 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템을 나타내는 도면이다.1 is a view showing a system for providing location and commercial rights analysis service for each type of real estate according to the present invention.

도 1에 도시되어 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따라 각 사용자는 자신의 사용자 단말(예컨대, PC, 스마트폰, 노트북 등)(140)에서 통신 네트워크(120)를 통해 서비스 서버(100)에 접속함으로써 부동산 입지 및 상권 분석 관련한 각종 서비스를 제공받을 수 있다. 이때, 서비스 서버(100)는 웹서버(101), 부동산 분석 서버(102) 및 데이터베이스 서버(103) 등으로 구성될 수 있다.As shown in FIG. 1, in accordance with an embodiment of the present invention, each user has a service server 100 through a communication network 120 in his or her user terminal (eg, PC, smartphone, laptop, etc.) 140. By accessing, you can receive various services related to real estate location and business analysis. In this case, the service server 100 may be composed of a web server 101, a real estate analysis server 102, a database server 103, and the like.

먼저, 통신 네트워크(120)는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN; Personal Area Network), 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 통신 네트워크(120)는 공지의 월드와이드웹(WWW; World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(Infrared Data Assosiation; IrDA) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선전송기술을 이용할 수도 있다.First, the communication network 120 may be configured regardless of communication modes such as wired and wireless, and may include a personal area network (PAN), a local area network (LAN), and a metropolitan network (MAN; Metropolitan). It may be configured with various communication networks such as an area network (WAN), a wide area network (WAN). In addition, the communication network 120 may be a well-known World Wide Web (WWW), and may use a wireless transmission technology used for short-range communication such as infrared (Infrared Data Assosiation) or Bluetooth (Bluetooth). It may be.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따라 부동산 분석 서버(102)는 부동산 물건의 유형에 따른 입지 및 상권 분석을 자동적으로 수행하며, 이와 관련된 각종 데이터들은 데이터베이스 서버(103)에 저장된다. 상기 분석된 결과는 웹서버(101)를 통해 접속된 각 사용자 단말(140)로 제공된다. 상기 부동산 분석 서버(102)의 세부 구성 및 기능은 도 2의 설명에서 후술하기로 한다.Meanwhile, according to an exemplary embodiment of the present invention, the real estate analysis server 102 automatically performs location and commercial analysis according to the type of real estate object, and various data related thereto are stored in the database server 103. The analyzed result is provided to each user terminal 140 connected through the web server 101. Detailed configuration and function of the real estate analysis server 102 will be described later in the description of FIG.

상기 웹서버(101)는 본 발명에 따른 각종 부동산 관련 정보들을 웹페이지를 통해 제공하며, 각 사용자는 사용자 단말(140)을 통해 웹서버(101)에 접속하고, 제공되는 웹페이지를 통해 각 매물을 검색하거나 해당 매물에 대한 입지 조건들을 확인할 수 있다.The web server 101 provides various real estate related information according to the present invention through a web page, and each user accesses the web server 101 through the user terminal 140 and sells each item through the provided web page. You can search for or check the location requirements for the property.

한편, 상기 도 1에서는 웹서버(101), 부동산 분석 서버(102), 데이터베이스 서버(103)가 별개의 서버로 구성되어 있으나, 그 구현 방법에 따라 하나의 서버에서 구성될 수도 있으며, 특정 서버가 외부 서버에 별도로 구성될 수도 있다.Meanwhile, in FIG. 1, the web server 101, the real estate analysis server 102, and the database server 103 are configured as separate servers, but may be configured in one server according to the implementation method. It can also be configured separately on an external server.

상기 데이터베이스 서버(103)는 본 발명의 일 실시예에 따라 부동산 매물 정보를 비롯하여, 부동산 입지 및 상권 분석을 위해 수집 및 생성된 각종 데이터들(예컨대, 매물 평가 정보, 지도 원본 정보, 교통 정보, 유동 인구 정보, 공공 기관 수집 정보, 이들을 기초로 한 데이텀 정보, 각 데이텀에 대한 가중치 정보 등)을 저장한다. 한편, 상기 데이터베이스 서버(103)는 도 2에 도시된 바와 같이 복수의 데이터베이스들을 포함할 수 있다.The database server 103 according to an embodiment of the present invention, including real estate for sale information, various data collected and generated for real estate location and commercial analysis (for example, property evaluation information, map source information, traffic information, flow) Population information, public institution collection information, datum information based on them, weight information for each datum, etc.). Meanwhile, the database server 103 may include a plurality of databases as shown in FIG. 2.

본 실시예에서 서비스 서버(100)가 3개의 세부적인 서버(101, 102, 103)를 포함하는 것으로 설명하였으나, 3개의 서버는 기능적으로 서로 통합되거나 분리될 수 있고 일부 기능을 수행하는 서버는 생략될 수도 있으며 추가적인 기능을 갖는 서버를 더 포함할 수도 있으므로, 이에 따라 서비스 서버(100)는 하나 이상의 서버로 이루어질 수도 있다.Although the service server 100 has been described as including three detailed servers 101, 102, and 103 in the present embodiment, the three servers may be functionally integrated or separated from each other, and a server performing some functions is omitted. The service server 100 may be composed of one or more servers according to the present invention, and may further include a server having additional functions.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(140)은 사용자가 부동산 물건의 입지 및 상권 분석 관련 정보를 조회 및 제공받기 위해 통신 네트워크(120)를 통하여 서비스 서버(100)의 웹서버(101)와 통신하기 위한 입출력 기능을 포함하며, 스마트폰을 포함하는 이동 통신 단말기뿐만 아니라 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, 팜톱(palmtop) 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant: PDA), 웹 패드 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 사용자 단말(140)로서 채택될 수 있다.On the other hand, the user terminal 140 according to an embodiment of the present invention is a web server 101 of the service server 100 through the communication network 120 in order for the user to inquire and provide information related to the location of the real estate and commercial rights analysis Input / output function to communicate with a mobile phone, including a smartphone, as well as desktop computers, notebook computers, workstations, palmtop computers, personal digital assistants (PDAs), and web pads. As long as a digital device having a memory means and a microprocessor equipped with a computing power can be adopted as the user terminal 140 according to the present invention.

또한, 상기 서비스 서버(100)는 교통 기관 서버(110) 및 공공 기관 서버(130) 등과 연동하여, 본 발명에 따른 부동산 매물 분석을 위해 필요한 각종 관련 데이터들을 주기적 또는 비주기적으로 제공받을 수 있다.In addition, the service server 100 may be provided with various related data necessary for the analysis of real estate for sale according to the present invention periodically or aperiodically in conjunction with the transportation institution server 110 and the public institution server 130.

서비스 서버Service server

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 서버의 세부 구조를 나타내는 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 서비스 서버(100)의 부동산 분석 서버(102)는 셀 인덱스 생성 모듈(210), 데이텀 생성 모듈(220), 평가 이미지 생성 모듈(230), 매물 검색 모듈(240), 항목별 평가 모듈(250), 종합 평가 산출 모듈(260) 등을 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 이와 연동하여 각종 데이터를 저장 및 전송 처리하는 데이터베이스 서버(103)는 지도 원본 정보 데이터베이스(271), 교통 정보 데이터베이스(272), 유동 인구 정보 데이터베이스(273), 공공 기관 수집 정보 데이터베이스(274), 매물 정보 데이터베이스(275), 가중치 정보 데이터베이스(276), 매물 평가 정보 데이터베이스(277) 등을 포함하여 구성될 수 있다.2 is a diagram illustrating a detailed structure of a service server according to an embodiment of the present invention. According to an embodiment of the present invention, the real estate analysis server 102 of the service server 100 is a cell index generation module 210, datum generation module 220, evaluation image generation module 230, property search module 240 ), The evaluation module 250 for each item, the comprehensive evaluation calculation module 260, and the like. In addition, the database server 103 which stores and transmits various data in association with this is the map source information database 271, the traffic information database 272, the floating population information database 273, and the public institution collection information database 274. , Sale information database 275, weight information database 276, sale evaluation information database 277, and the like.

셀 인덱스 생성 모듈(210)은 도 10a 및 도 10b에 도시된 바와 같이 지도 원본 정보 데이터베이스(271)에 저장된 지도 정보에서 전국을 설정된 특정 크기의 가상의 셀로 구분하여 인덱스를 부여하는 기능을 수행한다. 예컨대, 전국을 백령도 최북단 경위도(38.432704, 123.943657)를 가상의 0,0포인트로 시작하여 국내 최남단 오른쪽 경위도(32.907935, 132.85631)까지 가상의 셀로 구분하고, 각 셀마다 가상의 인덱스를 부여할 수 있다. 이때, 인덱스 부여 방식은 'Zdfda31ADSFD'와 같이 하나의 문자열(string)로 1m, 5m, 10m, 30m, 100m, 500m, 1km와 같이 해당 셀을 기준으로 추론이 가능하도록 부여될 수 있다. 이와 같이, 지도상의 각 지역을 셀로 구분하여 데이텀을 통한 부동산 입지 및 상권 분석을 수행하게 된다.As illustrated in FIGS. 10A and 10B, the cell index generation module 210 performs a function of assigning an index by dividing the whole country into virtual cells having a predetermined size in map information stored in the map source information database 271. For example, it is possible to divide the whole country into virtual cells starting from the virtual 0,0 point and the southmost rightmost latitude (32.907935, 132.85631) in Korea, and assigning a virtual index to each cell. At this time, the index granting scheme can be given as a single string such as 'Zdfda31ADSFD' so that the inference can be performed based on the cell, such as 1m, 5m, 10m, 30m, 100m, 500m and 1km. In this way, each region on the map is divided into cells to perform real estate location and business analysis through datum.

상기 도 10a는 셀을 100km 단위로 구분한 예를 나타내며, 지도상에 표시된 영역은 (0, 0)의 셀을 의미한다. 상기 도 10b는 셀을 20m 단위로 구분한 예를 나타내며, 지도상에 표시된 영역은 (12321, 22299)의 셀을 의미한다.10A illustrates an example of dividing a cell into 100 km units, and an area displayed on a map means a cell of (0, 0). FIG. 10B illustrates an example of dividing the cells into 20m units, and the regions displayed on the map mean cells of (12321 and 22299).

데이텀 생성 모듈(220)은 본 발명에 따른 부동산 매물에 대한 상권 분석을 위한 각 입지 조건별 항목을 분석하기 위해 전술한 셀 인덱스 생성 모듈(210)에 의해 생성된 셀에 기초하여 각종 데이텀을 생성하는 기능을 수행한다. 따라서, 상기 데이텀 생성 모듈(220)은 주변 정보 데이텀 생성부(221), 교통 정보 데이텀 생성부(222), 유동 인구 데이텀 생성부(223) 및 기타 데이텀 생성부(224) 등으로 구성될 수 있으며, 평가 항목의 추가 또는 삭제에 따라 기타 다른 데이텀 생성부들이 추가되거나 삭제될 수도 있고 평가 방식의 변경에 따라 기존의 데이터 생성부들의 기능이 변경될 수도 있다.The datum generation module 220 generates various datums based on the cells generated by the cell index generation module 210 described above to analyze the items for each location condition for the commercial rights analysis on the real estate for sale according to the present invention. Perform the function. Accordingly, the datum generation module 220 may be configured of a peripheral information datum generator 221, a traffic information datum generator 222, a floating population datum generator 223, other datum generator 224, and the like. In addition, other datum generators may be added or deleted according to the addition or deletion of the evaluation item, or the functions of the existing data generators may be changed according to the change of the evaluation method.

먼저 주변 정보 데이텀 생성부(221)는 지도 원본 정보 데이터베이스(271)에 저장된 지도 원도 데이터로부터 건물, 토지 이용 현황, 시설물 등과 같은 특정 주거지역, 상업지역 또는 토지의 입지 조건 또는 상권 분석에 필요한 주변 정보를 추출하고, 해당 주변정보가 위치한 셀과 매핑하여 주변 정보 데이텀을 생성하는 기능을 수행한다. 상기 지도 원도 데이터는 일반적으로 'Shape', 'XML' 등의 형태로 구성되어 저장되므로, 국내 대부분 지역에 대한 상세한 위치 및 기본적인 메타 데이터를 포함하고 있다. 따라서, 상기 지도 원도 데이터를 통해 하기와 같은 데이터를 추출할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. First, the surrounding information datum generation unit 221 is a peripheral area necessary for analyzing the location conditions or commercial rights of a specific residential area, commercial area or land such as buildings, land use status, facilities, etc. from the map raw data stored in the map source information database 271. Extracts information and maps it with the cell where the surrounding information is located to generate the surrounding information datum. Since the map raw data is generally configured and stored in the form of 'Shape', 'XML', etc., the map raw data includes detailed location and basic metadata of most regions of Korea. Accordingly, the following data may be extracted from the map degree data, but the present invention is not limited thereto.

- 건물 위치(경위도 좌표, 시-군-구-읍-면-동)Building location (latitude and longitude coordinates, city-gun-gu-eup-myeon-dong)

- 건물 규모 : 크기(평면적) + 높이(층수)-Building size: size (floor area) + height (floor)

- 건물 용도 : 상업시설, 주거시설, 공공시설, 주요 업종정보(예컨대, 장례식장, 병원, 학교..) 등-Building use: Commercial facilities, residential facilities, public facilities, major industry information (eg funeral homes, hospitals, schools, etc.)

이와 같이 추출한 데이터들은 데이터가 추출된 위치에 해당하는 셀과 맵핑하여 주변 정보 데이텀을 생성하게 되는데, 예를 들어 건물 위치의 경우 1㎡단위의 셀과 맵핑할 수 있다.The extracted data may be mapped to a cell corresponding to the location where the data is extracted to generate a peripheral information datum. For example, the building location may be mapped to a cell having a unit of 1 m 2.

한편, 상기 주변 정보 데이텀은 상기 정보 외에도 각 셀을 둘러싸고 있는 최대 1km이내에 위치한 셀들의 주요 용도라던지 기타 다른 GIS(Geographic Information System) 기반의 데이터들을 더 포함할 수 있다.In addition to the information, the peripheral information datum may further include data based on a main purpose or other GIS (Geographic Information System) of cells located within a maximum of 1 km surrounding each cell.

상기 교통 정보 데이텀 생성부(222)는 상기 지도 원본 정보 데이터베이스(271)에 저장된 지도 원도 데이터 및 교통 정보 데이터베이스(272)에 저장된 교통 데이터를 통해 주요 교통 편의 시설물에 대한 경위도 정보를 추출하고, 해당 교통 편의 시설물이 위치한 셀과 맵핑하여 교통 정보 데이텀을 생성하게 된다. 교통 편의 시설물의 일 예로서 후술하는 정보들이 포함될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. The traffic information datum generation unit 222 extracts the longitude and latitude information on major traffic convenience facilities through the map original data stored in the map original information database 271 and the traffic data stored in the traffic information database 272. The traffic information datum is generated by mapping with the cell where the traffic facilities are located. As an example of the facilities for transportation, the following information may be included, but is not necessarily limited thereto.

- 버스 정류장의 위치-Location of bus stop

- 시외 버스 터미널의 위치-Location of intercity bus terminal

- 고속 버스 터미널의 위치-Location of express bus terminal

- 지하철역 위치 및 출구 위치-Subway station location and exit location

한편, 상기 교통 정보 데이텀은 상기 정보 외에도 기타 다른 GIS(Geographic Information System) 기반의 데이터들을 더 포함할 수 있다.The traffic information datum may further include other Geographic Information System (GIS) based data in addition to the information.

상기 유동 인구 데이텀 생성부(223)는 유동 인구 정보 데이터베이스(273)에 저장된 각종 유동 인구 통계 정보를 통해 유동 인구를 추출하고, 해당 유동 인구와 관련된 셀과 맵핑하여 유동 인구 데이텀을 생성한다. 또한, 유동 인구의 패턴을 분석하여 유동 인구 패턴 데이텀을 더 포함하여 생성할 수 있다. 예컨대, 서울 메트로, 서울 도시철도 공사, 부산 지하철 공사 등에서 제공하는 월별/일별 지하철 역사별 유동 인구 통계정보를 활용하여 지하철 유동 인구를 추출하고, 상기 교통 정보 데이터베이스(272)에 저장된 지하철 위치정보 및 해당 셀와 맵핑하여 유동 인구 데이텀을 생성할 수 있다. 이에 따라, 상기 생성되는 유동 인구 데이텀 및 유동 인구 패턴 데이텀의 일 예는 하기와 같으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The floating population datum generation unit 223 extracts a floating population through various floating demographic information stored in the floating population information database 273, and generates a floating population datum by mapping the floating population to a cell related to the floating population. In addition, by analyzing the pattern of the floating population may be generated by further comprising a floating population pattern datum. For example, extracting the floating population of the subway by using the floating demographic information of the monthly / daily subway history provided by Seoul Metro, Seoul Metropolitan Subway Corporation, Busan Subway Corporation, etc., the subway location information stored in the traffic information database 272 and the corresponding You can map with cells to create floating population datums. Accordingly, examples of the generated floating population datum and the floating population pattern datum are as follows, but are not necessarily limited thereto.

- 지하철 역사별 출입 유동 인구 일/월간 통계-Daily / monthly statistics of moving population by subway history

- 지하철 역사별 출입 유동 인구 주간 패턴 통계-Weekly Population Pattern Statistics by Subway History

- 지하철 노선별 유동 인구 일/월/주간 통계-Floating population day / month / weekly statistics by subway line

한편, 상기 유동 인구 데이텀 및 유동 인구 패턴 데이텀은 상기 정보 외에도 기타 다른 GIS(Geographic Information System) 기반의 데이터들을 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the floating population datum and the floating population pattern datum may further include other Geographic Information System (GIS) based data in addition to the information.

상기 기타 데이텀 생성부(224)는 이 밖에 공공 기관 수집 정보 데이터베이스(274)에 저장된 각종 정보들을 통해 관련된 데이터를 추출하고 해당 셀과 맵핑하여 기타 데이텀을 생성한다. 예컨대, 국토 지리원/통계청 범죄 GIS 데이터, 노동, 복지 등 공공 기관에서 수집될 수 있는 다양한 데이터와 시-군-구-읍, 면, 동과 관련될 수 있는 셀과 맵핑하여 저장하고, 이를 활용하여 부동산 물건의 입지 분석에 사용될 수 있는 각종 정보들을 추출하여 하기와 같은 기타 데이텀을 생성할 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The other datum generator 224 extracts related data through various types of information stored in the public institution collection information database 274 and maps it with the corresponding cell to generate other datums. For example, the National Geographical Authority / National Bureau of Statistics crime GIS data, various data that can be collected from public institutions such as labor and welfare, and maps with cells that can be related to city-gun-gu-eup, myeon, dong, and store them, Various datums may be generated by extracting various information that may be used for location analysis of real estate items, but are not necessarily limited thereto.

- 행정구역별 범죄 발생 빈도 및 수준 데이터-Frequency and level of crime occurrence by administrative district

- 행정구역별 거주지역 만족도-Satisfaction with residential area by administrative district

- 기타 통계청, 국토 지리원 상용/비상용 통계 데이터-Statistics Korea, National Geographical Institute commercial / emergency statistical data

한편, 상기 기타 데이텀은 상기 정보 외에도 기타 다른 GIS(Geographic Information System) 기반의 데이터들을 더 포함할 수 있다.The other datum may further include other Geographic Information System (GIS) based data in addition to the information.

이와 같이, 데이텀 생성 모듈(220)의 각 데이텀 생성부들에서 데이텀이 생성되면, 생성된 각 데이텀 정보들은 별도의 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있으며, 생성된 각 데이텀 정보들은 소정 크기를 갖는 셀과, 이와 맵핑된 주변 정보, 교통 정보, 유동인구 정보 및 기타 정보를 포함함을 알 수 있다. 이후, 항목별 평가 모듈(250)에서는 각 부동산 물건에 대한 유형별로 설정된 하나 이상의 데이텀들로부터 각 입지 분석 항목에 대한 평가를 수행한다.As such, when datums are generated in the datum generators of the datum generation module 220, the generated datum information may be stored in a separate database (not shown), and the generated datum information is a cell having a predetermined size. And surrounding information, traffic information, floating population information, and other information mapped thereto. Subsequently, the item evaluation module 250 performs an evaluation of each location analysis item from one or more datums set for each type of property.

한편, 매물 정보 데이터베이스(275)에는 각종 등록된 부동산 매물 정보들이 저장되며, 본 발명의 실시예에 따라 각 부동산 매물은 주거형 매물, 상가형 매물, 토지형 매물 등으로 구분되어 분석될 수 있다.On the other hand, the property information database 275 stores a variety of registered real estate for sale information, each real estate for sale according to an embodiment of the present invention may be classified into residential for sale, mall for sale, land for sale and the like.

따라서, 상기 항목별 평가 모듈(250)에서는 분석 대상 부동산 매물이 주거형 매물일 경우 상술한 바와 같이 상기 데이텀 생성 모듈(220)에서 생성된 각 데이텀들로부터, 예를 들어, 주변 학교/관공서 정보, 주변 마트/상가 정보, 주변 교통정보(버스정류장/지하철), 주변 주요도로(3차선 이상 국도, 고속도로)와의 인접도, 주변 혐오시설(소각장, 장례식장 등) 및 소음 유발 시설과의 인접도, 범죄 정보 등의 국토 지리원 부가 데이터 등을 이용하여 평가할 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. Therefore, in the item-specific evaluation module 250, when the analysis target real estate for sale is a residential type, as described above, from each datum generated in the datum generation module 220, for example, surrounding school / government office information, Neighboring Mart / Shopping Information, Neighboring Traffic Information (Bus Stop / Subway), Neighboring Major Roads (Highway over 3 Lanes, Highway), Neighboring Neighboring Facilities (Incinerator, Funeral Home, etc.) The Geographic Information Institute may evaluate the information using additional data, such as information, but is not limited thereto.

예컨대, 전술한 입지 조건 중 상기 주변 학교/관공서 정보, 주변 마트/상가 정보, 주변 혐오시설 및 소음 유발 시설과의 인접도 등은 상기 주변 정보 데이텀으로부터 분석될 수 있으며, 상기 주변 교통정보 및 주변 주요 도로와의 인접도 정보는 교통 정보 데이텀으로부터 분석될 수 있다. 또한, 국토 지리원 부가 데이터는 기타 데이텀으로부터 분석될 수 있다.For example, among the above-described location conditions, the neighboring school / office information, the surrounding mart / shop information, the proximity to the surrounding hate facility and the noise generating facility may be analyzed from the surrounding information datum, and the surrounding traffic information and the surrounding major information. Proximity information with the road can be analyzed from the traffic information datum. In addition, GSI supplemental data can be analyzed from other datums.

한편, 상기 분석 대상 부동산 매물이 상가형 매물일 경우 상술한 바와 같이 상기 데이텀 생성 모듈(220)에서 생성된 각 데이텀들로부터, 예를 들어, 지하철 유동 인구 데이터, GPS 장치 정보에 따른 유동 인구 패턴, 국토 지리원 상권 데이터, 주변 주요 시설물 및 주변 건물 규모, 주변 주요 시설물 분포도 등을 이용하여 평가할 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. On the other hand, when the analysis target real estate for sale is a mall type, as described above from each of the datums generated in the datum generation module 220, for example, subway population population data, floating population pattern according to the GPS device information, It can be evaluated using the National Geographical Institute's commercial data, the size of surrounding major facilities and surrounding buildings, and the distribution of surrounding major facilities, but is not necessarily limited thereto.

예컨대, 전술한 입지 조건 중 지하철 유동 인구 데이터 및 GPS 장치 정보에 따른 유동 인구 패턴은 유동 인구 데이텀 및 유동 인구 패턴 데이텀으로부터 분석될 수 있으며, 국토 지리원 상권 데이터는 기타 데이텀으로부터 분석될 수 있다. 또한, 주변 주요 시설물 및 주변 건물 규모, 주변 주요 시설물 분포도는 주변 정보 데이텀으로부터 분석될 수 있다.For example, the floating population pattern according to the subway floating population data and the GPS device information among the above-described location conditions may be analyzed from the floating population datum and the floating population pattern datum, and the National Geographic Information Institute data may be analyzed from other datums. In addition, the surrounding major facilities and surrounding building size, and the distribution of the surrounding major facilities can be analyzed from the surrounding information datum.

또한, 상기 분석 대상 부동산 매물이 토지형 매물일 경우 상술한 바와 같이 상기 데이텀 생성 모듈(220)에서 생성된 각 데이텀들로부터, 예를 들어, 해당 토지 주변의 도로 유무, 해당 토지 주변의 학교/관공서/편의시설 정보, 해당 토지 주변의 성격(농지가 많은지, 상가가 많은지, 주택이 많은지 등), 지하철 역/버스정류장과의 거리 등을 이용하여 평가할 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.In addition, when the analysis target real estate for sale is a land-type for sale, as described above, from each datum generated in the datum generation module 220, for example, whether there is a road around the land, the school / public office around the land It can be assessed using information on convenience facilities, the characteristics of the surrounding land (a lot of farmland, a lot of malls, a lot of houses, etc.), and the distance from the subway station / bus stop.

예컨대, 전술한 입지 조건 중 해당 토지 주변의 도로 유무 및 지하철 역/버스정류장과의 거리는 교통 정보 데이텀으로부터 분석될 수 있으며, 해당 토지 주변의 학교/관공서/편의시설 정보 및 해당 토지 주변의 성격 등은 주변 정보 데이텀으로부터 분석될 수 있다.For example, the presence or absence of roads and distances from subway stations and bus stops around the land may be analyzed from the traffic information datum, and the information of schools, public offices, and convenience facilities around the land and the characteristics of the land may be analyzed. It can be analyzed from the ambient information datum.

상기 각 데이텀들로부터 각 평가 항목에 대한 평가 방법은 다양하게 구현 가능하며, 기본적으로는 각 부동산 매물과 각 데이텀과의 근접도 및 규모를 수치화하여 평가한다. 예컨대, 데이텀과 매물과의 거리 평가 수치(예를 들어, 매물로부터 500m 이내에 주변 정보 데이텀 중 초등학교가 존재하는 경우 소정 수치를 부여하는 방식 등), 데이텀의 노출 빈도(예를 들어, 매물로부터 1km 이내에 교통 정보 데이텀 중 버스 정류장 및 지하철 역의 개수에 비례하여 소정 수치를 부여하는 방식 등), 데이텀의 중요도 가중치(예를 들어, 주변 정보 데이텀 중 초등학교는 대학교보다 더 높은 가중치를 평가 수치에 적용하는 방식 등), 데이텀의 규모(크기) 평가 수치 등을 기본 정보로 하여 연산함으로써 분석 결과를 산출하고, 평균 등급을 도출한다.Evaluation methods for each evaluation item from the datums can be variously implemented. Basically, the proximity and size of each real estate for sale and each datum are numerically evaluated. For example, a distance evaluation value between the datum and the property (e.g., a method of assigning a predetermined value when an elementary school exists among surrounding information datums within 500m of the property), and the frequency of exposure of the datum (e.g., within 1km of the property) A method of assigning a predetermined value in proportion to the number of bus stops and subway stations in the traffic information datum, and the weight of importance of the datum (for example, an elementary school among the informational datums that applies a higher weight to the evaluation value than the university) Etc.), and the calculation results are calculated by calculating the datum size (size) evaluation value and the like as basic information to derive an average grade.

이와 같이 항목별 평가 모듈(250)에서 각 매물 유형에 따른 각 입지 조건 항목들에 대한 평가가 완료되면, 상기 평가 결과는 수치화되어 저장되거나 미리 정해진 수치로 분류될 수 있는 등급(A 내지 F)으로 환산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한, 상기 각 항목별 평가 결과는 종합 평가 산출 모듈(260)로 제공되고, 상기 종합 평가 산출 모듈(260)에서는 상기 각 항목별 평가 결과를 종합하여 종합 평가 결과를 산출한다. 이때, 상기 각 평가 항목에 대해 가중치 정보 데이터베이스(276)에 저장된 가중치 정보를 추가적으로 반영하여 종합 평가 결과를 산출할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따라 시스템 내부에서는 로그(Log) 연산을 수행하여 최대 1에 수렴하도록 정규화(normalize)하여 데이터의 정밀도를 높이고 상기 가중치를 유동적으로 부여하여 각 유형별 중요도가 높은 항목이 보다 많이 반영될 수 있도록 종합 평가할 수도 있다. 예컨대, 매물 A의 주거형 매물 분석 결과에 로그 연산을 수행한 결과 0.78999111로 산출되는 경우, 평가 결과 정렬시에 최상위로 판단되어 A 등급을 부여할 수 있다. 상기 유형별 분석의 보다 구체적인 실시예는 후술하기로 한다.As such, when the evaluation of each location condition item for each item type is completed in the item-specific evaluation module 250, the evaluation result is a grade (A to F) that can be stored numerically and classified into a predetermined value. Convert it and store it in the database. In addition, the evaluation result for each item is provided to the comprehensive evaluation calculation module 260, and the comprehensive evaluation calculation module 260 calculates a comprehensive evaluation result by combining the evaluation results for each item. In this case, a comprehensive evaluation result may be calculated by additionally reflecting the weight information stored in the weight information database 276 for each evaluation item. In addition, according to an embodiment of the present invention, the log operation is performed inside the system to normalize to converge to a maximum of 1 to increase the precision of the data and to flexibly assign the weight to the items having higher importance for each type. A comprehensive assessment may be made to reflect much. For example, when a logarithm operation is performed on the residential property analysis result of the property A, it is calculated as 0.78999111, and when the evaluation result is sorted, it may be determined to be the highest and may be assigned a grade A. A more specific embodiment of the type-specific analysis will be described later.

이와 같이, 산출된 각 매물에 대한 항목별 평가 정보 및 종합 매물 평가 정보는 매물 평가 정보 데이터베이스(277)에 저장된다.In this manner, the calculated item-specific evaluation information and the comprehensive item evaluation information for each item are stored in the property evaluation information database 277.

상기 매물 검색 모듈(240)은 사용자 단말(140)로부터 웹서버(101)를 통해 매물에 대한 검색이 요청될 경우, 매물 평가 정보 데이터베이스(277)에 저장된 평가 결과 정보를 참조하여 해당 매물을 검색하게 된다. 예컨대, 도 6에 도시된 바와 같이 사용자가 입지 조건에 대한 각 항목을 선택하여 검색을 요청하면, 상기 요청에 따라 매물 검색 모듈(240)에서는 선택된 항목들에 대한 평가 결과 정보에 기초한 매물을 매물 평가 정보 데이터베이스(277)로부터 검색하여 웹서버(101)를 통해 사용자 단말(140)로 제공한다. 이때, 상기 검색 결과는 선택된 입지 조건에 대한 평가 결과가 높은 매물이 상위에 표시되도록 구현될 수 있다.When the listing search module 240 is requested for a listing from the user terminal 140 through the web server 101, the listing search module 240 searches for the listing by referring to the evaluation result information stored in the listing evaluation information database 277. do. For example, as shown in FIG. 6, when the user selects each item for a location condition and requests a search, the property search module 240 evaluates the property based on the evaluation result information on the selected items according to the request. The information is retrieved from the database 277 and provided to the user terminal 140 through the web server 101. In this case, the search result may be implemented such that the items having a high evaluation result for the selected location condition are displayed on the upper side.

또한, 상기 검색 결과에서 특정 매물을 선택하거나, 다른 검색 등을 통해 특정 매물을 선택하면, 상기 매물 검색 모듈(240)에서는 매물 정보 데이터베이스(275)에 저장된 해당 매물에 대한 각종 정보를 검색하여 도 7 내지 도 9에 도시된 바와 같이 사용자 단말(140)로 제공한다.In addition, when a specific property is selected from the search result or a specific property is selected through another search, the property search module 240 searches for various types of information about the property stored in the property information database 275 and FIG. 7. 9 to the user terminal 140 as shown in FIG.

이때, 도 7 내지 도 9에 도시된 바와 같이 입지 평가 영역을 선택하면, 평가 이미지 생성 모듈(230)을 통해 각 항목별 평가 결과가 이미지로 생성되어 표시될 수 있다. 예컨대, 특정 항목에서 높은 수치 또는 등급이 나올수록 일정한 모양을 가지는 도형 이미지의 크기를 크게 함으로써 시각적으로 입지 조건에 대한 평가 결과를 사용자가 한눈에 파악할 수가 있도록 구현할 수 있다.In this case, when the location evaluation area is selected as shown in FIGS. 7 to 9, the evaluation result for each item may be generated and displayed as an image through the evaluation image generation module 230. For example, by increasing the size of a figure image having a certain shape as a higher value or grade is obtained from a specific item, the user can grasp the evaluation result of the location condition visually.

이하, 도 3 내지 도 5를 참조하여 본 발명에 따른 서비스 절차를 상세히 설명한다.Hereinafter, the service procedure according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 5.

전체 분석 절차Full analysis procedure

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 절차를 나타내는 흐름도이다.Figure 3 is a flow chart showing the location and commercial rights analysis procedure for each type of real estate according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따라 먼저 지도상의 각 지역을 셀로 구분하여 가상의 인덱스를 부여(S301)한다. 즉, 도 10a 및 도 10b에 도시된 바와 같이 셀 인덱스 생성 모듈(210)에 의해 지도 원본 정보 데이터베이스(271)에 저장된 지도 정보에서 전국을 설정된 특정 크기의 가상의 셀로 구분하여 인덱스를 부여한다. 그런 다음, 지도 데이터 및 각 수집 데이터로부터 상술한 바와 같이 각종 정보들을 추출하고 앞서 생성된 셀과 맵핑하여 데이텀 정보들을 생성하고 데이터베이스에 저장(S302)한다.Referring to FIG. 3, according to an exemplary embodiment of the present invention, each area of the map is divided into cells and a virtual index is assigned (S301). That is, as illustrated in FIGS. 10A and 10B, the cell index generation module 210 divides the nation into virtual cells having a specific size and assigns an index from the map information stored in the map original information database 271. Thereafter, as described above, various types of information are extracted from the map data and the collected data and mapped with the previously generated cells to generate datum information and store in the database (S302).

다음으로, 각 분석 대상 부동산 매물을 물건 유형에 따라 주거형, 상가형, 토지형 등으로 분류하고, 물건 유형별로 상기 생성된 데이텀들 중에서 입지 분석의 분석 또는 평가에 필요한 데이텀들을 추출(S303)한다. 이때 상기 추출된 데이텀으로 각 매물에 대한 평가 항목별 평가 등급을 산출(S304)한다. 마지막으로, 상기 산출된 각 평가 항목별 평가 결과로부터 해당 매물에 대한 종합 평가 등급을 산출(S305)한다.Next, each property to be analyzed for analysis is classified into a residential type, a mall type, a land type, etc. according to the article type, and the datums necessary for the analysis or evaluation of the location analysis are extracted from the datums generated by the article type (S303). . At this time, the evaluation rating for each evaluation item for each item is calculated using the extracted datum (S304). Finally, a comprehensive evaluation grade for the property is calculated from the calculated evaluation results for each evaluation item (S305).

데이텀Datum 생성 절차 Creation procedure

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 평가를 위한 데이텀 생성 절차를 나타내는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a datum generation procedure for real estate valuation according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 상기 도 3의 S302 단계에서의 데이텀 정보 생성을 위해, 각종 수집된 데이터들로부터 각종 정보들을 추출하고 셀과 맵핑하여 각 데이텀 정보를 생성한다.Referring to FIG. 4, in order to generate datum information in step S302 of FIG. 3, various datums are extracted from various collected data and mapped to cells to generate respective datum information.

즉, 지도 원도 데이터의 위치 정보 및 메타 데이터로부터 건물 관련 정보 및 셀 용도 정보를 추출(S401)한다. 또한, 지도 원도 데이터 및 교통 데이터로부터 교통 편의 시설물에 대한 위치 정보를 추출(S402)하고, 교통 기관으로부터 수집된 역사별 유동 인구 통계 정보로부터 지하철 유동 인구 정보를 추출(S403)한다. 아울러, 기타 공공 기관들로부터 수집된 정보로부터 데이텀의 기초 정보를 추출(S404)한다. 마지막으로, 각 추출된 정보를 위치 정보인 셀과 맵핑하여 저장(S405)함으로써 각 데이텀 정보 생성이 완료된다.That is, building related information and cell usage information are extracted from the location information and the metadata of the map originality data (S401). In addition, location information on the traffic convenience facilities is extracted from the map originality data and the traffic data (S402), and subway floating population information is extracted from the historical demographic information collected from the transportation agency (S403). In addition, the basic information of the datum is extracted from the information collected from other public institutions (S404). Finally, each datum information generation is completed by mapping each extracted information with the cell which is the location information (S405).

서비스 구현 예Service implementation example

도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른 입지 조건 선택에 의해 부동산 매물을 검색하는 절차를 나타내는 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 사용자는 사업자의 서비스 서버(즉, 웹서버)에 접속하여 도 6에 도시된 바와 같이 매물의 종류를 선택(S501)하고, 해당 매물 종류에 따른 입지 조건들을 표시(S502)한다. 이때, 본 발명의 실시예에 따라, 상기 사용자가 선택한 매물의 종류가 아파트 등과 같은 주거형 매물일 경우에는 주거형 매물에 해당하는 입지 조건의 선택 항목들 중 어느 하나 이상이 하단에 제공될 수 있다. 마찬가지로, 상기 선택한 매물의 종류가 상가형 매물 또는 토지형 매물일 경우 각각 해당 매물에 따른 입지 조건의 선택 항목들이 제공될 수 있다.5 is a flowchart illustrating a procedure for searching for real estate for sale by selecting a location condition according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, a user accesses a service server (ie, a web server) of an operator and selects a type of property (S501), as shown in FIG. 6, and displays location conditions according to the type of property (S502). do. In this case, according to an embodiment of the present invention, when the type of the property selected by the user is a residential type such as an apartment, any one or more of the selection items of the location conditions corresponding to the residential type may be provided at the bottom. . Similarly, when the type of the selected item is a mall type or land type, the selection items of location conditions according to the respective types of items may be provided.

상기 입지 조건 선택이 완료되면, 상술한 바와 같이 선택한 입지 조건을 기초로 각 매물에 대한 평가를 산출(S504)하고, 평가 결과에 따라 매물의 목록을 도 6에 도시된 바와 같이 표시(S505)한다. 이때, 평가 결과가 높은 순서대로 순차적으로 표시할 수 있다.When the selection of the location conditions is completed, an evaluation for each item is calculated based on the selected location condition as described above (S504), and a list of items for sale is displayed as shown in FIG. 6 according to the evaluation result (S505). . At this time, the evaluation results may be displayed sequentially in ascending order.

한편, 상기 검색 결과로 표시되는 매물 목록 중에서 특정 매물을 선택(S506)하면, 도 7 내지 도 9에 도시된 바와 같이 해당 매물의 부동산 관련 각종 세부 정보들이 표시(S507)된다. 이때, 입지 평가 부분의의 이미지 보기를 선택(S508)하면, 도시된 바와 같이 각 평가 항목에 대한 결과가 이미지로 표시(S509)된다.On the other hand, if a specific item is selected from the list of items displayed as the search result (S506), as shown in Figures 7 to 9 various detailed information related to the real estate of the property is displayed (S507). In this case, when selecting an image view of the location evaluation portion (S508), as shown in the results for each evaluation item is displayed as an image (S509).

부동산 유형별 매물 분석의 예Example of For Sale by Property Type

이하에 상술하는 것은 주거형 매물, 상가형 매물 및 토지형 매물 각각에 대해 각 데이텀 별로 입지 조건 또는 상권을 분석하기 위한 부동산 유형별 매물 분석의 구체적인 예로서 반드시 후술하는 조건 및 기준에 한정되는 것은 아니며, 해당 기술분야에서 통상의 기술자에 의해 다양한 기준 및 방식으로 적용되고 이용될 수 있음은 이해될 수 있다. The details described below are not necessarily limited to the conditions and criteria described below as specific examples of the property analysis for each type of property for analyzing the location conditions or the commercial rights for each datum for each of the residential type, the commercial type, and the land type. It will be appreciated that those skilled in the art may apply and use various criteria and methods.

- 주거형 매물 분석의 예-Example of Residential Sale

분석 대상 매물인 주거형 매물의 경위도 좌표가 추출되면, 해당 위치에서의 입지 및 상권 분석이 진행된다. 상기 분석 대상 매물이 주거형 매물일 경우, 혐오시설, 주변 마트, 초등학교/중학교 등의 주변 정보 데이텀, 버스정류장, 지하철역 등의 교통 정보 데이텀, 그리고 범죄 데이터 등의 기타 데이텀 등에 대해 분석을 수행할 수 있다.When the latitude and longitude coordinates of the residential type of the object to be analyzed are extracted, location and commercial area analysis at the corresponding position is performed. If the object to be analyzed is a residential property, an analysis may be performed on ambient information datums such as hate facilities, nearby marts, elementary / junior high schools, traffic information datums such as bus stops, subway stations, and other datums such as crime data. have.

예컨대, 상기 혐오시설은 크기, 거리 및 가중치를 적용하며, 해당 혐오시설이 혐오스럽고 500m이내일 경우 A 등급, 혐오스럽지만 1km 밖에 위치할 경우 B 등급, 약간 혐오스럽고 100m 이내일 경우, F 등급과 같이 평가할 수 있다. 또한, 상기 주변 마트는 크기(대형, 중형, 소형), 거리 및 가중치를 적용하며, 소형 마트(슈퍼)이고 100m 이내이면 B 등급, 대형 마트이며 10km 밖에 위치하면 F 등급, 중형 마트이면서 2km 이내에 위치하면 B 등급과 같이 평가할 수 있다. 또한, 상기 초등학교/중학교는 거리 및 가중치를 적용하며, 해당 매물에서의 거리가 특정 거리 이내로서 상당히 가까울 경우 A 등급으로 평가하고, 멀어질수록 B 등급에서 F 등급으로 평가할 수 있다. 이때, 상기 거리에 각 학교에 대한 평가치를 더 고려하여, 거리가 다소 멀더라도 평가 결과가 높은 학교에 대해서는 높은 등급을 부여할 수 있다.For example, the hate system applies size, distance, and weight, and if the hate system is hateful and is within 500m, it is A grade, hateful. Can be evaluated In addition, the surrounding mart is applied to the size (large, medium, small), distance and weight, and is a small mart (super) and less than 100m B class, large mart and located 10km outside, F-class, medium mart and within 2km Can be evaluated as B grade. In addition, the elementary / junior high school is applied to the distance and weight, and if the distance from the property is within a certain distance considerably close to A grade, as the distance can be evaluated from the B grade to F grade. At this time, considering the evaluation value for each school in addition to the distance, even if the distance is somewhat far, it is possible to give a high grade to the school with a high evaluation result.

범죄 데이터는 거리 및 가중치를 적용하며, 범죄 발생 빈도가 적고 멀리 떨어질수록 높은 등급을 부여할 수 있다. 버스정류장 및 지하철역은 거리, 개수 및 가중치를 적용하며, 정류장이 가깝고 개수가 많을수록 높은 등급을 부여할 수 있다.Crime data uses distances and weights, and can be given a higher rating as crime occurs less frequently and farther away. Bus stops and subway stations apply distances, numbers and weights, and the closer the number of stops and the higher the number, the higher the rating.

한편, 상기 각 항목에 적용하는 가중치는 각 데이텀의 중요도에 따라 부여하게 된다.On the other hand, the weight applied to each item is given according to the importance of each datum.

- 상가형 매물 분석의 예-Example of storefront sale analysis

분석 대상 매물인 상가형 매물의 경위도 좌표가 추출되면, 해당 위치에서의 입지 및 상권 분석이 진행된다. 상기 분석 대상 매물이 상가형 매물일 경우, 인접 건물, 주변 마트 등의 주변 정보 데이텀, 지하철 유동인구, 셀 단위 유동 인구 등의 유동 인구 데이텀, 혐오시설 등의 기타 데이텀 등에 대해 분석을 수행할 수 있다.When the latitude and longitude coordinates of the mall-type for-sale item are extracted, location and commercial area analysis at the corresponding position is performed. When the target object for analysis is a mall-type property, an analysis may be performed on neighboring information datums such as neighboring buildings, nearby marts, floating population datums such as subway floating populations, cell-based floating populations, and other datums such as hate facilities. .

예컨대, 상기 혐오시설은 크기, 거리 및 가중치를 적용하며, 해당 혐오시설이 혐오스럽고 500m이내일 경우 A 등급, 혐오스럽지만 1km 밖에 위치할 경우 B 등급, 약간 혐오스럽고 100m 이내일 경우, F 등급과 같이 평가할 수 있다. 또한, 상기 주변 마트는 크기(대형, 중형, 소형), 거리 및 가중치를 적용하며, 소형 마트(슈퍼)이고 100m 이내이면 B 등급, 대형 마트이며 10km 밖에 위치하면 F 등급, 중형 마트이면서 2km 이내에 위치하면 B 등급과 같이 평가할 수 있다. 또한, 상기 지하철 유동인구는 크기, 거리 및 가중치를 적용하며, 지하철 하루 유동인구가 많고 가까울수록 높은 등급을 부여할 수 있다. 또한, 인접 건물은 크기(면적), 높이(층수), 거리, 개수 및 가중치를 적용하며, 인접한 건물의 종합 면적이 크고, 가깝고, 많을수록 높은 등급을 부여할 수 있다. 또한, 셀 단위 유동 인구는 크기 및 가중치를 적용하며, 셀 단위 유동 인구의 크기가 크고 가까운 셀이 많을수록 높은 등급을 부여할 수 있다.For example, the hate system applies size, distance, and weight, and if the hate system is hateful and is within 500m, it is A grade, hateful. Can be evaluated In addition, the surrounding mart is applied to the size (large, medium, small), distance and weight, and is a small mart (super) and less than 100m B class, large mart and located 10km outside, F-class, medium mart and within 2km Can be evaluated as B grade. In addition, the subway floating population is applied to the size, distance and weight, and the more the subway daily floating population, the closer it can be given a high grade. In addition, adjacent buildings apply size (area), height (floor), distance, number, and weight, and the larger the total area of adjacent buildings, the closer, the higher the rating can be given. In addition, the cell-by-cell flow population applies size and weight, and the larger the size of the cell-by-cell flow population and the more adjacent cells, the higher the rating can be.

한편, 상기 각 항목에 적용하는 가중치는 마찬가지로 각 데이텀의 중요도에 따라 부여하게 된다.On the other hand, the weight applied to each item is similarly given according to the importance of each datum.

- 토지형 매물 분석의 예-Example of Land Type Property Analysis

분석 대상 매물인 토지형 매물의 경위도 좌표가 추출되면, 해당 위치에서의 입지 및 상권 분석이 진행된다. 상기 분석 대상 매물이 토지형 매물일 경우, 인접 지역의 토지 활용, 인접 건물 등의 주변 정보 데이텀, 주변 도로 등의 교통 정보 데이텀, 셀 단위 유동 인구 등의 유동 인구 데이텀, 혐오시설 등의 기타 데이텀 등에 대해 분석을 수행할 수 있다.When the latitude and longitude coordinates of the land-type property, which is the object to be analyzed, are extracted, location and commercial area analysis at the corresponding position is performed. When the object to be analyzed is a land-type property, land use in adjacent areas, datum information datums such as adjacent buildings, traffic information datums such as neighboring roads, floating population datums such as cell-based floating populations, and other datums such as hate facilities Analysis can be performed.

예컨대, 상기 혐오시설은 크기, 거리 및 가중치를 적용하며, 해당 혐오시설이 혐오스럽고 500m이내일 경우 A 등급, 혐오스럽지만 1km 밖에 위치할 경우 B 등급, 약간 혐오스럽고 100m 이내일 경우, F 등급과 같이 평가할 수 있다. 또한, 상기 주변 도로는 크기(1, 2, 3 차선 등에 따른 가중치 부여), 거리 및 가중치를 적용하며, 다차선 도로가 가까이 있을수록 높은 등급을 부여하고, 도로 가중치는 가까울수록 더 크게 반영한다. 또한, 인접 지역의 토지 활용은 토지 활용의 성격, 거리 및 가중치를 적용하며, 인접 지역이 농지 위주인지, 주거지역 위주 인지, 상가/업무지역 위주인지 등에 따라 등급을 부여한다. 또한, 인접 건물은 크기(면적), 높이(층수), 거리, 개수 및 가중치를 적용하며, 인접한 건물의 종합 면적이 크고, 가깝고, 많을수록 높은 등급을 부여할 수 있다. 또한, 셀 단위 유동 인구는 크기 및 가중치를 적용하며, 셀 단위 유동 인구의 크기가 크고 가까운 셀이 많을수록 높은 등급을 부여할 수 있다.For example, the hate system applies size, distance, and weight, and if the hate system is hateful and is within 500m, it is A grade, hateful. Can be evaluated In addition, the surrounding road is applied to the size (weighting according to 1, 2, 3 lanes, etc.), the distance and the weight, and the closer the multi-lane road, the higher the rating, the closer the road weight is reflected larger. In addition, the land use of the adjacent area is applied to the nature, distance, and weight of the land use, and the grade is assigned according to whether the adjacent area is farmland, residential area, or commercial / business area. In addition, adjacent buildings apply size (area), height (floor), distance, number, and weight, and the larger the total area of adjacent buildings, the closer, the higher the rating can be given. In addition, the cell-by-cell flow population applies size and weight, and the larger the size of the cell-by-cell flow population and the more adjacent cells, the higher the rating can be.

한편, 상기 각 항목에 적용하는 가중치는 마찬가지로 각 데이텀의 중요도에 따라 부여하게 된다.On the other hand, the weight applied to each item is similarly given according to the importance of each datum.

본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(megneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동되도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다. Embodiments according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as a hard disk, a floppy disk, and a magnetic tape; optical media such as CD-ROM and DVD; magnetic recording media such as a floppy disk; Includes hardware devices specifically configured to store and perform program instructions such as megneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. In the present invention as described above has been described by the specific embodiments, such as specific components and limited embodiments and drawings, but this is provided to help a more general understanding of the present invention, the present invention is not limited to the above embodiments. For those skilled in the art, various modifications and variations are possible from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the following claims, belong to the scope of the present invention .

100 : 서비스 서버 101 : 웹서버
102 : 부동산 분석 서버 103 : 데이터베이스 서버
110 : 교통 기관 서버 120 : 통신 네트워크
130 : 공공 기관 서버 140 : 사용자 단말
210 : 셀 인덱스 생성 모듈 220 : 데이텀 생성 모듈
221 : 주변 정보 데이텀 생성부 222 : 교통 정보 데이텀 생성부
223 : 유동 인구 데이텀 생성부 224 : 기타 데이텀 생성부
230 : 평가 이미지 생성 모듈 240 : 매물 검색 모듈
250 : 항목별 평가 모듈 260 : 종합 평가 산출 모듈
271 : 지도 원본 정보 데이터베이스
272 : 교통 정보 데이터베이스
273 : 유동 인구 정보 데이터베이스
274 : 공공 기관 수집 정보 데이터베이스
275 : 매물 정보 데이터베이스
276 : 가중치 정보 데이터베이스
277 : 매물 평가 정보 데이터베이스
100: service server 101: web server
102: Real Estate Analysis Server 103: Database Server
110: transportation agency server 120: communication network
130: public institution server 140: user terminal
210: cell index generation module 220: datum generation module
221: surrounding information datum generator 222: traffic information datum generator
223: floating population datum generator 224: other datum generator
230: evaluation image generation module 240: property search module
250: evaluation module for each item 260: comprehensive evaluation calculation module
271: Map source information database
272: Traffic Information Database
273: floating population information database
274: Public Institution Collecting Information Database
275: Property Information Database
276: Weight Information Database
277: Property Evaluation Information Database

Claims (30)

부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 시스템에 있어서,
각 건물에 대한 위치 정보와 메타 데이터가 포함된 지도 데이터 정보 및 적어도 하나의 부동산 입지 관련 정보들이 저장된 데이터베이스 서버;
상기 지도 데이터 정보에서 전체 지도 영역을 미리 설정된 특정 크기의 셀로 구분하고, 상기 구분된 각 셀마다 인덱스를 부여하는 셀 인덱스 생성 모듈;
상기 지도 데이터 정보 및 부동산 입지 관련 정보로부터 상기 각 부동산 물건의 유형별 입지 조건 분석에 필요한 데이터를 추출하고 상기 생성된 셀과 맵핑하여 적어도 하나의 데이텀을 생성하는 데이텀 생성 모듈; 및
상기 생성된 데이텀으로부터 각 부동산 물건에 대한 입지 조건과 관련된 적어도 하나의 항목에 대해 평가 결과를 산출하는 항목별 평가 모듈을 포함하는 시스템.
In the location and commercial business analysis service providing system for each type of property,
A database server storing map data information including location information and meta data of each building and at least one property location related information;
A cell index generation module for dividing the entire map area into cells of a predetermined size in the map data information and assigning an index to each of the divided cells;
A datum generation module for extracting data necessary for analyzing location conditions for each type of real estate object from the map data information and real estate location related information, and generating at least one datum by mapping the generated cell with the generated cell; And
And an item-specific evaluation module for calculating an evaluation result for at least one item related to location conditions for each real estate item from the generated datum.
청구항 1에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형은,
주거형 매물, 상가형 매물, 및 토지형 매물 중에서 선택된 어느 하나인 시스템.
The method according to claim 1, wherein the type of real estate goods,
The system is any one selected from among residential, mall, and land.
청구항 1에 있어서, 상기 부동산 입지 관련 정보는,
교통 데이터, 유동 인구 데이터, 유동 인구 패턴 데이터, 범죄 데이터, 노동 관련 데이터, 및 복지 관련 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 시스템.
The method according to claim 1, wherein the real estate location related information,
A system comprising at least one of traffic data, floating population data, floating population pattern data, crime data, labor related data, and welfare related data.
청구항 1에 있어서, 상기 데이텀은,
건물의 위치, 건물의 면적 및 높이를 포함하는 건물의 규모, 및 건물의 용도 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 주변 정보 데이텀인 시스템.
The method according to claim 1, wherein the datum,
A system that is an ambient information datum comprising at least one of the location of the building, the size of the building including the area and height of the building, and the purpose of the building.
청구항 1에 있어서, 상기 데이텀 정보는,
버스 정류장 위치, 시외 버스 터미널 위치, 고속버스 터미널 위치, 지하철역 위치, 및 지하철역 출구 위치 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 교통 정보 데이텀인 시스템.
The method of claim 1, wherein the datum information,
A traffic information datum-in system comprising at least one of a bus stop location, an intercity bus terminal location, a highway bus terminal location, a subway station location, and a subway station exit location.
청구항 1에 있어서, 상기 데이텀 정보는,
지하철 역사별 출입 유동 인구 일/월간 통계, 지하철 역사별 출입 유동 인구 주간 패턴 통계 및 지하철 노선별 유동 인구 일/월/주간 통계 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 유동 인구 데이텀 또는 유동 인구 패턴 데이텀인 시스템.
The method of claim 1, wherein the datum information,
A system that is a floating population datum or a floating population pattern datum comprising at least one of daily and monthly population statistics, subway history, and daily population statistics.
청구항 2에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형이 주거형 매물일 경우,
상기 입지 조건과 관련된 항목은 학교와의 거리, 마트 규모 및 거리, 혐오 시설의 크기 및 거리, 유동 인구 패턴, 교통 시설, 범죄 발생 빈도 및 거리 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 시스템.
The property of claim 2, wherein the type of property is a residential property,
The item related to the location condition includes at least one of a distance from a school, a mart size and a distance, a size and a distance of a hateful facility, a floating population pattern, a traffic facility, a frequency of crime occurrence, and a distance.
청구항 2에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형이 상가형 매물일 경우,
상기 입지 조건과 관련된 항목은 인접 건물의 크기 및 높이, 관공서와의 거리, 혐오 시설의 크기 및 거리, 유동 인구 패턴, 교통 시설, 마트 규모 및 거리, 셀 단위 유동 인구의 크기 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 시스템.
The method of claim 2, wherein when the type of the real estate item is a commercial item,
The items related to the location conditions include at least one of the size and height of the adjacent building, the distance from the public office, the size and distance of the hate facility, the flow population pattern, the traffic facility, the mart size and the distance, and the size of the cell population. System.
청구항 2에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형이 토지형 매물일 경우,
상기 입지 조건과 관련된 항목은 인접 도로와의 거리, 마트 규모 및 거리, 혐오 시설의 크기 및 거리, 유동 인구 패턴, 교통 시설, 인접 건물의 규모 및 거리, 인접 지역의 토지 활용 성격, 셀 단위 유동 인구의 크기 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 시스템.
The property according to claim 2, wherein the type of property is a land type sale.
Items related to the above location conditions include distance from adjacent roads, mart size and distance, size and distance of hate facilities, floating population patterns, traffic facilities, size and distance of adjacent buildings, land use characteristics of adjacent areas, and cell-by-cell flow populations. At least any one of the size of the system.
청구항 1에 있어서, 상기 항목별 평가 모듈은,
상기 각 항목들에 대한 평가 결과를 등급으로 표시하는 시스템.
The method according to claim 1, wherein the item-specific evaluation module,
A system for displaying the evaluation results for each of the items as a rating.
청구항 1에 있어서, 상기 시스템은,
상기 산출된 각 부동산 물건에 대한 각 항목별 평가 결과를 종합하여 종합 평가 결과를 산출하는 종합 평가 산출 모듈을 더 포함하는 시스템.
The system of claim 1,
And a comprehensive evaluation calculation module configured to calculate a comprehensive evaluation result by synthesizing the evaluation results for each item of the calculated real estate items.
청구항 11에 있어서, 상기 종합 평가 산출 모듈은,
상기 종합 평가 결과를 등급으로 표시하는 시스템.
The method according to claim 11, The comprehensive evaluation calculation module,
A system for displaying the result of the comprehensive evaluation as a grade.
청구항 1에 있어서, 상기 시스템은,
사용자 단말로부터 상기 입지 조건과 관련된 항목들 중에서 선택된 적어도 하나의 항목 선택 정보를 수신하고, 상기 선택된 항목에 대한 평가 결과를 검색하여 해당 조건에 맞는 부동산 매물 목록을 상기 사용자 단말로 제공하는 매물 검색 모듈을 더 포함하는 시스템.
The system of claim 1,
A property search module that receives at least one item selection information selected from items related to the location condition from a user terminal, retrieves an evaluation result of the selected item, and provides the user terminal with a list of real estate for sale corresponding to the condition; More including the system.
청구항 13에 있어서, 상기 매물 검색 모듈은,
사용자 단말로부터 각 부동산 물건 중 선택된 부동산 매물 정보를 수신하고, 상기 선택된 부동산 매물에 대해 입지 조건과 관련된 적어도 하나의 항목에 대한 평가 결과를 상기 사용자 단말로 더 제공하는 시스템.
The method of claim 13, wherein the property search module,
Receiving selected real estate for sale information of each real estate item from the user terminal, and further provides to the user terminal an evaluation result for at least one item related to the location conditions for the selected real estate for sale.
청구항 1에 있어서, 상기 시스템은,
산출된 각 항목별 평가 결과를 상기 평가 결과에 따라 상이한 크기를 가지는 도형 이미지로 생성하는 평가 이미지 생성 모듈을 더 포함하는 시스템.
The system of claim 1,
And an evaluation image generation module for generating the calculated evaluation results for each item as figure images having different sizes according to the evaluation results.
부동산 분석 서버에 의해 수행되는, 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 방법에 있어서,
지도 데이터 정보에서 전체 지도 영역을 미리 설정된 특정 크기의 셀로 구분하고, 상기 구분된 각 셀마다 인덱스를 부여하는 셀 인덱스 생성 단계;
상기 지도 데이터 정보 및 부동산 입지 관련 정보로부터 각 부동산 물건의 유형별 입지 조건 분석에 필요한 데이터를 추출하고 상기 생성된 셀과 맵핑하여 적어도 하나의 데이텀을 생성하는 데이텀 생성 단계; 및
상기 생성된 데이텀으로부터 각 부동산 물건에 대한 입지 조건과 관련된 적어도 하나의 항목에 대해 평가 결과를 산출하는 항목별 평가 결과 산출 단계를 포함하는 방법.
In the location and commercial business analysis service providing method for each type of real estate goods performed by a real estate analysis server,
A cell index generation step of dividing the entire map area into predetermined cells of a predetermined size in map data information and assigning an index to each of the divided cells;
A datum generation step of extracting data necessary for analysis of location conditions for each type of real estate object from the map data information and the real estate location related information and mapping the generated cell to at least one datum; And
And an item-based evaluation result calculating step of calculating an evaluation result for at least one item related to location conditions for each real estate item from the generated datum.
청구항 16에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형은,
주거형 매물, 상가형 매물, 및 토지형 매물 중에서 선택된 어느 하나인 방법.
The method of claim 16, wherein the type of real estate item is
A residential for sale, a mall for sale, or a land for sale.
청구항 16에 있어서, 상기 부동산 입지 관련 정보는,
교통 데이터, 유동 인구 데이터, 유동 인구 패턴 데이터, 범죄 데이터, 노동 관련 데이터, 및 복지 관련 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 방법.
The method according to claim 16, wherein the real estate location related information,
And at least one of traffic data, floating population data, floating population pattern data, crime data, labor related data, and welfare related data.
청구항 16에 있어서, 상기 데이텀은,
건물의 위치, 건물의 면적 및 높이를 포함하는 건물의 규모, 및 건물의 용도 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 주변 정보 데이텀인 방법.
The method of claim 16, wherein the datum,
A surrounding information datum comprising at least one of a building location, a building size including a building area and height, and a building use.
청구항 16에 있어서, 상기 데이텀은,
버스 정류장 위치, 시외 버스 터미널 위치, 고속버스 터미널 위치, 지하철역 위치, 및 지하철역 출구 위치 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 교통 정보 데이텀인 방법.
The method of claim 16, wherein the datum,
A traffic information datum comprising at least one of a bus stop location, an intercity bus terminal location, a highway bus terminal location, a subway station location, and a subway station exit location.
청구항 16에 있어서, 상기 데이텀은,
지하철 역사별 출입 유동 인구 일/월간 통계, 지하철 역사별 출입 유동 인구 주간 패턴 통계 및 지하철 노선별 유동 인구 일/월/주간 통계 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 유동 인구 데이텀 또는 유동 인구 패턴 데이텀인 방법.
The method of claim 16, wherein the datum,
A floating population datum or a floating population pattern datum comprising at least one of: subway population movement daily / monthly statistics, subway history railway population / day / weekly statistics, and subway line subway population daily / monthly / weekly statistics.
청구항 17에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형이 주거형 매물일 경우,
상기 입지 조건과 관련된 항목은 학교와의 거리, 마트 규모 및 거리, 혐오 시설의 크기 및 거리, 유동 인구 패턴, 교통 시설, 범죄 발생 빈도 및 거리 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 방법.
The property of claim 17, wherein the type of property is a residential property,
The items related to the location conditions include at least one of a distance from a school, a mart size and distance, a size and distance of a hateful facility, a floating population pattern, a traffic facility, a frequency of crime occurrence, and a distance.
청구항 17에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형이 상가형 매물일 경우,
상기 입지 조건과 관련된 항목은 인접 건물의 크기 및 높이, 관공서와의 거리, 혐오 시설의 크기 및 거리, 유동 인구 패턴, 교통 시설, 마트 규모 및 거리, 셀 단위 유동 인구의 크기 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 방법.
18. The method of claim 17, wherein if the type of real estate property is a mall sale,
The items related to the location conditions include at least one of the size and height of the adjacent building, the distance from the public office, the size and distance of the hate facility, the flow population pattern, the traffic facility, the mart size and the distance, and the size of the cell population. How to.
청구항 17에 있어서, 상기 부동산 물건의 유형이 토지형 매물일 경우,
상기 입지 조건과 관련된 항목은 인접 도로와의 거리, 마트 규모 및 거리, 혐오 시설의 크기 및 거리, 유동 인구 패턴, 교통 시설, 인접 건물의 규모 및 거리, 인접 지역의 토지 활용 성격, 셀 단위 유동 인구의 크기 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 방법.
18. The method of claim 17, wherein when the type of real estate item is a land type sale,
Items related to the above location conditions include distance from adjacent roads, mart size and distance, size and distance of hate facilities, floating population patterns, traffic facilities, size and distance of adjacent buildings, land use characteristics of adjacent areas, and cell-by-cell flow populations. At least any one of the size of the method.
청구항 16에 있어서, 상기 항목별 평가 결과 산출 단계 이후에,
상기 산출된 각 부동산 물건에 대한 각 항목별 평가 결과를 종합하여 종합 평가 결과를 산출하는 단계를 더 포함하는 방법.
The method according to claim 16, After the step of calculating the evaluation results for each item,
And calculating a comprehensive evaluation result by synthesizing the evaluation results for each item for each of the calculated real estate items.
청구항 25에 있어서, 상기 각 항목에 대한 평가 결과 또는 종합 평가 결과는 등급으로 표시하는 방법.
The method of claim 25, wherein the evaluation result or the comprehensive evaluation result for each item is expressed by a grade.
청구항 16에 있어서, 상기 방법은,
사용자 단말로부터 상기 입지 조건과 관련된 항목들 중에서 선택된 적어도 하나의 항목 선택 정보를 수신하고, 상기 선택된 항목에 대한 평가 결과를 검색하여 해당 조건에 맞는 부동산 매물 목록을 상기 사용자 단말로 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 물건의 유형별 입지 및 상권 분석 서비스 제공 방법.
The method of claim 16, wherein the method is
Receiving at least one item selection information selected from items related to the location condition from a user terminal, searching for an evaluation result of the selected item, and providing the user terminal with a list of real estate for sale corresponding to the condition; Method for providing location and commercial rights analysis service for each type of real estate object comprising a.
청구항 16에 있어서, 상기 방법은,
산출된 각 항목별 평가 결과를 상기 평가 결과에 따라 상이한 크기를 가지는 도형 이미지로 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
The method of claim 16, wherein the method is
And generating the calculated evaluation results for each item as figure images having different sizes according to the evaluation results.
청구항 16에 있어서, 상기 방법은,
사용자 단말로부터 각 부동산 물건 중 선택된 부동산 매물 정보를 수신하고, 상기 선택된 부동산 매물에 대해 입지 조건과 관련된 적어도 하나의 항목에 대한 평가 결과를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
The method of claim 16, wherein the method is
Receiving selected real estate for sale information of each real estate item from a user terminal, and providing the user terminal with an evaluation result of at least one item related to a location condition for the selected real estate for sale.
청구항 16 내지 청구항 29 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.A computer readable recording medium having recorded thereon a program for executing the method of claim 16.
KR1020110081712A 2011-08-17 2011-08-17 System, method and computer readable recording medium for providing an analysis service about location requirements and trade area according to types of real property KR20130019629A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110081712A KR20130019629A (en) 2011-08-17 2011-08-17 System, method and computer readable recording medium for providing an analysis service about location requirements and trade area according to types of real property

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110081712A KR20130019629A (en) 2011-08-17 2011-08-17 System, method and computer readable recording medium for providing an analysis service about location requirements and trade area according to types of real property

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20130019629A true KR20130019629A (en) 2013-02-27

Family

ID=47897698

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110081712A KR20130019629A (en) 2011-08-17 2011-08-17 System, method and computer readable recording medium for providing an analysis service about location requirements and trade area according to types of real property

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20130019629A (en)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101654610B1 (en) 2015-04-29 2016-09-07 권도형 Real estate information offering service system using gis associated commercial area information
KR20170014530A (en) * 2015-07-30 2017-02-08 주식회사 카카오 Apparatus and method for recommending residential location
KR101931098B1 (en) * 2018-06-07 2019-03-13 박성훈 System and method for analysising commercial real estate value
KR102021308B1 (en) * 2018-10-31 2019-09-16 한국건설기술연구원 Building regulation information search system connected with a land lot number
KR102038141B1 (en) * 2019-02-18 2019-11-26 아주대학교산학협력단 Method for providing information of real estate, server and system using the same
WO2020204228A1 (en) * 2019-04-03 2020-10-08 박성훈 System and method for analyzing value of commercial real estate
KR20200127450A (en) * 2019-05-02 2020-11-11 주식회사 어스 Analysis system and method for optimal path of fire truck moving route
KR20210063573A (en) 2019-11-25 2021-06-02 박수민 Server and method of evaluating a value of real estate
KR102349288B1 (en) 2020-08-18 2022-01-11 손근수 System and Method for Providing Residential area recommending service
KR102429139B1 (en) * 2021-12-16 2022-08-04 (주)케이앤엘정보시스템 Commercial area analysis system using public data and open API
KR20220116925A (en) 2021-02-16 2022-08-23 허준열 Recording Medium Storage Program for Executing Investment Analysis Application for Artificial Intelligence Investment Analysis Service According to Sale Information of Real Estate
KR20220116924A (en) 2021-02-16 2022-08-23 허준열 System for Offering Artificial Intelligence Investment Analysis Service According to Sale Information of Real Estate
KR102536172B1 (en) * 2022-09-05 2023-05-26 주식회사 매일벤처스 Method, device and system for providing sports start-up support platform service based on artificial intelligence
KR102574180B1 (en) * 2023-04-27 2023-09-04 주식회사 엘엔디씨 Apparatus and method for creating comprehensive real estate analysis report for real estate based on big data
KR102584567B1 (en) * 2022-03-22 2023-10-05 박영준 Apparatus, system, method and program for providing real estate brokerage platform service using video

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101654610B1 (en) 2015-04-29 2016-09-07 권도형 Real estate information offering service system using gis associated commercial area information
KR20170014530A (en) * 2015-07-30 2017-02-08 주식회사 카카오 Apparatus and method for recommending residential location
KR101931098B1 (en) * 2018-06-07 2019-03-13 박성훈 System and method for analysising commercial real estate value
KR102021308B1 (en) * 2018-10-31 2019-09-16 한국건설기술연구원 Building regulation information search system connected with a land lot number
KR102038141B1 (en) * 2019-02-18 2019-11-26 아주대학교산학협력단 Method for providing information of real estate, server and system using the same
WO2020204228A1 (en) * 2019-04-03 2020-10-08 박성훈 System and method for analyzing value of commercial real estate
KR20200127450A (en) * 2019-05-02 2020-11-11 주식회사 어스 Analysis system and method for optimal path of fire truck moving route
KR20210063573A (en) 2019-11-25 2021-06-02 박수민 Server and method of evaluating a value of real estate
KR102349288B1 (en) 2020-08-18 2022-01-11 손근수 System and Method for Providing Residential area recommending service
KR20220116925A (en) 2021-02-16 2022-08-23 허준열 Recording Medium Storage Program for Executing Investment Analysis Application for Artificial Intelligence Investment Analysis Service According to Sale Information of Real Estate
KR20220116924A (en) 2021-02-16 2022-08-23 허준열 System for Offering Artificial Intelligence Investment Analysis Service According to Sale Information of Real Estate
KR102429139B1 (en) * 2021-12-16 2022-08-04 (주)케이앤엘정보시스템 Commercial area analysis system using public data and open API
KR102584567B1 (en) * 2022-03-22 2023-10-05 박영준 Apparatus, system, method and program for providing real estate brokerage platform service using video
KR102536172B1 (en) * 2022-09-05 2023-05-26 주식회사 매일벤처스 Method, device and system for providing sports start-up support platform service based on artificial intelligence
KR102574180B1 (en) * 2023-04-27 2023-09-04 주식회사 엘엔디씨 Apparatus and method for creating comprehensive real estate analysis report for real estate based on big data

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20130019629A (en) System, method and computer readable recording medium for providing an analysis service about location requirements and trade area according to types of real property
Monteiro et al. An urban building database (UBD) supporting a smart city information system
Yang et al. Hotel location evaluation: A combination of machine learning tools and web GIS
Cheng et al. A GIS approach to shopping mall location selection
KR101167653B1 (en) Real estate development business destination positioning system using web-gis and control method thereof
Mohammed et al. GIS-based analysis of the location of filling stations in metropolitan Kano against the physical planning standards
Pettit et al. A new toolkit for land value analysis and scenario planning
Beairsto et al. Identifying locations for new bike-sharing stations in Glasgow: an analysis of spatial equity and demand factors
JP2003022314A (en) Method, device and program for estimating real estate price function
Yu et al. Evaluation of transit proximity effects on residential land prices: an empirical study in Austin, Texas
Dumedah Address points of landmarks and paratransit services as a credible reference database for geocoding
Feizizadeh et al. Urban restaurants and online food delivery during the COVID-19 pandemic: A spatial and socio-demographic analysis
Musyoka et al. Market segmentation using geographic information systems (GIS) A case study of the soft drink industry in Kenya
KR20200006501A (en) System and method for checking of information about estate development plan based on geographic information system
KR20070097939A (en) Method for providing real estate information using client/server and computer readable medium for storing program performing the same
Bera et al. Estimation of spatial association between housing price and local environmental amenities in Kolkata, India Using Hedonic Local Regression
KR20030038178A (en) The Method of tread area analysis utilizing a market database
Li et al. Evaluation of residential housing prices on the Internet: Data pitfalls
KR20220116924A (en) System for Offering Artificial Intelligence Investment Analysis Service According to Sale Information of Real Estate
Xiao Urban morphology and housing market
KR20220110349A (en) A system for providing location and commercial area analysis services for each type of real estate item
Emekli et al. Toward building a 3D Web-based spatial decision framework for apartment selection
Babalola et al. A web-based land information system, tool for online land administration in Akure Nigeria
Rivai et al. Assessment of social sustainability performance for residential building
Dimopoulos et al. Comparative analysis of property taxation policies within Greece and Cyprus evaluating the use of GIS, CAMA, and remote sensing techniques

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application