KR20170143258A - Method for estimation price of house, and system thereof - Google Patents

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KR20170143258A KR1020160077263A KR20160077263A KR20170143258A KR 20170143258 A KR20170143258 A KR 20170143258A KR 1020160077263 A KR1020160077263 A KR 1020160077263A KR 20160077263 A KR20160077263 A KR 20160077263A KR 20170143258 A KR20170143258 A KR 20170143258A
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Abstract

The present invention relates to a house price estimation method and a system thereof. According to an embodiment of the present invention, the house price estimation method includes: a user terminal (10); and a house price estimation server (80). The user terminal transmits a house price estimation request to the house price estimation server (80). The house price estimation server (80) stores received disclosure price information, market price information, statistical estimation value information, winning bid price information, and real transaction price information in a database and executes a house price estimation operation by utilizing the received information.

Description

주택가격 추정 방법 및 시스템{Method for estimation price of house, and system thereof}[0001] METHOD AND SYSTEM FOR ESTIMATING HOUSING PRICE [0002]

본 발명은 주택가격 추정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 종래의 주택에 관한 가격 정보를 검색하는 사용자들이 아파트와 원하는 평형을 검색해 자신에게 해당되는 정보를 선별적으로 찾아야 하는 한계점을 넘어서, 개별 가격 추정을 통해 아파트 동호수만 입력을 하면 사용자의 개별 특성에 맞춘 빅데이터 분석을 통해 보정되어 개인별 맞춤 정보를 전달할 수 있도록 하기 위한 주택가격 추정 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a home price estimation method and system, and more particularly, to a home price estimation method and system, in which users searching for price information on a conventional home search for apartments and desired equilibrium, And a housing price estimation method and system for enabling personalized personal information to be transmitted through correction of big data according to the user's individual characteristics by inputting only the number of apartments through individual price estimation.

부동산 가치평가 분야는 부동산을 소비하는 일반인부터 투자자, 은행에 이르기까지 매우 중요한 역할을 한다. 부동산 시장은 현대 금융시장에서 매우 큰 부분을 차지하는 영역인 동시에, 많은 사람이 직접 및 간접적으로 참여하고 있는 영역이다. The field of real estate valuation plays a very important role from the people who consume real estate to investors to banks. The real estate market is a very big part of the modern financial market, and it is an area where many people participate directly and indirectly.

특히, 주택시장은 모든 국민이 어떤 형식이든지 필연적으로 참여할 수밖에 없는 중요한 축을 이루고 있고, 한국 가구자산의 상당액이 부동산에 편중되어 있는 현실에서 부동산 가치에 대한 올바른 정보, 특히 가격에 대한 정보는 그 중요성이 매우 크다 할 것이다.In particular, the housing market is an important axis inevitably involving all citizens inevitably in any form. In the reality that the substantial amount of Korean household assets is concentrated on real estate, the right information about property value, especially price, It will be very big.

한편, 도 1은 기존의 부동산 가격에 대한 접근법을 분류한 도표이다.Meanwhile, FIG. 1 is a chart that classifies approaches to existing real estate prices.

기존의 접근법에 따른 가격에는 크게 1. 호가, 2. 공시가격, 3. 실거래가, 4. 시세가 있으며, 5. 감정가, 및 6. 낙찰가도 있다. The prices according to the existing approach are largely 1. quotation, 2. disclosure price, 3. real transaction, 4. quotation, 5. appraisal, and 6. successful bidder.

구분division 주체Subject 특징Characteristic 한계Limit 공시가격Published price 정부
(한국감정원이 위탁하여 공표)
government
(Published by Korea Appraisers)
아파트 호수 각각에 대한 개별 정보로 과세 목적으로 산정하며 이의신청을 통해 조정 가능(장기보유 목적인 경우 재산세를 줄이기 위해 과소로 잡지만 단기보유 목적인 경우 높이려고함)It is individual information about each apartment lake and it is calculated for tax purposes. It can be adjusted through appeal (if it is aimed for long term, Individual level의 정보이지만 현실 가치를 반영하지 못함Individual level information but not realistic value
실거래가A real deal 정부
(국토해양부에서 일정요건에 맞춰 공표)
government
(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs published according to certain requirements)
실제 거래된 사실을 알려주지만 제한적인 정보(아파트 동까지 정보 저층-중층-고층의 층 정보)만 제공Actual facts are reported, but only limited information (low floor - middle floor - high floor level information) 실제 현실가치를 반영하지만, 계약시점이 아닌 잔금지급 후 등기상 소유권이전 이후 발표되는 금액 (시간차발생)However, the amount announced after the balance transfer (not including the contract date) but after the transfer of ownership (time difference occurs)
호가Arc 소유주proprietor 평당 가격이 높은 지역과 같이 투자수요가 높은 지역에서는 시세보다 호가가 높게 나타남In regions where investment demand is high, such as those with high per square meter prices, prices tend to be higher than prices. 명확한 근거가 없으며 정부정책 및 시장상황에 따라 일관성없이 변동됨. 호가를 취합하여 중개소에서 시세정보를 만듦There is no clear grounds, and it varies inconsistently depending on government policies and market conditions. Collect quotations to create ticker information at the broker 시세quote 부동산 중개소Real estate agent 해당 중개소에서 생산해내는 정보들을 취합하여 적정한 수준에서 시세정보를 제공함It collects the information produced by the relevant agency and provides price information at an appropriate level. 감정가connoisseur 감정평가사Appraiser 개별 부동산 물건의 특징과 감정평가 시점에서의 시장상황 등이 반영되는 가장 신뢰성 있는 가격정보임, 이를 바탕으로 금융기관의 담보가치 평가 이뤄짐 (대출금액산정시 사용)This is the most reliable price information that reflects characteristics of individual real estate properties and market conditions at the time of appraisal evaluation. Based on this, the collateral value of financial institutions is evaluated (used for calculating loan amount) 개별 물건의 정확한 가치를 산정할 수 있지만 케이스마다 감정평가 비용이 발생You can estimate the exact value of an individual item, but there is a cost of appraisal for each case 낙찰가Winning bidder 경매결과Auction result 법원 경매 또는 공매를 통해 일반인들에게 낙찰된 가격으로 일반거래가격 보다 낮게 나타나는 것이 일반적임It is common for the price to be lower than the general transaction price at the price auctioned to the public through a court auction or an auction 최악의 경우 채권자가 회수할 수 있는 금액으로 해당 부동산의 가치를 충분히 반영하지 못하는 경우가 많음In the worst case, the amount that the creditor can recover can not sufficiently reflect the value of the property.

한국의 일반적인 주거형태는 아파트이기 때문에 집값을 정량화하기 좋은 장점이 있다. 현재 부동산 시장에서는 개별 부동산에 대한 시장가격에 대한 정보는 부동산 중개업소에서 취합한 집주인들의 호가를 주로 반영하기 때문에 호가 위주의 가격을 제공하므로, 실제 거래금액에 기초한 가격정보가 필요하다. 국토해양부의 실거래가격 데이터베이스(DB)가 실제 거래된 사례를 사용하지만, 직접적인 비교사례가 부족한 경우에 정확한 가격 추정은 어려운 상황이다. Since the typical housing type in Korea is apartment, it is good to quantify the house price. In the current real estate market, price information based on the actual transaction amount is needed because information on the market price of individual real estate mainly reflects the price of the landlord collected from the real estate brokerage, so the price is based on the call price. Although the actual transaction price database (DB) of the Ministry of Land, Transport and Maritime uses actual transactions, it is difficult to estimate the exact price if there is not a direct comparison case.

[관련기술문헌][Related Technical Literature]

1. 부동산가격 비준표 작성에 관한 의견조사 시스템, 조사방법 및 조사방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체(Surveys system and method for making property price ratification table and recording medium having a program to execute the method thereof)(특허출원번호 제10-2012-0051903호)1. Survey system, survey method, and recording medium on which the program is recorded for recording the property price ratification table (Surveys system and method for making property price ratification table and recording medium having a program to execute the method thereof ) (Patent Application No. 10-2012-0051903)

2. 인터넷을 이용한 부동산 자동가격 검증시스템(The automatic price verification system of real estate which makes use of internet)(특허출원번호 제10-2000-0007148호)2. The automatic price verification system of real estate using internet (Patent Application No. 10-2000-0007148)

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 종래에는 주택에 관한 가격 정보를 검색하는 사용자들이 아파트와 원하는 평형을 검색해 자신에게 해당되는 정보를 선별적으로 찾아야 하는 한계점을 넘어서, 개별 가격 추정을 통해 아파트 동호수만 입력을 하면 사용자의 개별 특성에 맞춘 빅데이터 분석을 통해 보정되어 개인별 맞춤 정보를 전달할 수 있도록 하기 위한 주택가격 추정 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for searching for price information on a house by searching individual apartments and desired equilibrium, The present invention provides a method and system for estimating a house price to be able to transmit individual personalized information by calibrating a big data analysis according to a user's individual characteristics.

또한, 본 발명은 시간이 지남에 따라 더 많은 변수들에 대한 보정이 이뤄지는 경우 시장 반응을 포함한 파라미터에 대한 분석이 가능해지고, 이러한 분석 결과에 더해져 더욱 정교하고 정확한 가격추정이 가능하도록 하기 위한 주택가격 추정 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.Further, according to the present invention, when more variables are corrected over time, it becomes possible to analyze the parameters including the market reaction, and in addition to the results of the analysis, Estimation method and system.

또한, 본 발명은 짧은 시간 동안 가격 변동이 심해지는 유동성 장세에서보다 객관적인 가격에 대한 정보를 제공함으로써, 급격한 투자심리의 변화에 따른 가격변동(volatility)을 줄이고 부동산 시장을 안정화시키도록 하기 위한 주택가격 추정 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다. In addition, the present invention provides information on objective prices in a liquidity market where prices fluctuate for a short period of time, thereby reducing the price volatility due to rapid changes in investment sentiment and stabilizing the property market Estimation method and system.

또한, 본 발명은 부동산 시장이 침체 되어 실제 거래사례가 부족해지거나, 실거래 사례가 매우 적은 지역의 경우, 통계적 예측(prediction)을 통해 해당 부동산 정보에 해당하는 가격정보를 추정하도록 하기 위한 주택가격 추정 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다. The present invention also provides a housing price estimation method for estimating price information corresponding to the real estate information through statistical prediction in a case where the real estate market is stagnated and actual transaction cases become insufficient, And a system.

또한, 본 발명은 주택가격이 추정된 데이터베이스(DB)와 외부 변수의 시계열 정보를 활용하면 부동산 가격에 영향을 미치는 통계적 유의성을 갖는 변수들을 찾아내고 향후 시장의 변화에 대한 시나리오 분석(변수들의 조합)을 통해 미래 가격을 추정하도록 함으로써, 부동산 투자 의사결정에 참고하고, 투자분석에 활용할 수 있도록 하기 위한 주택가격 추정 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다. In addition, the present invention finds variables having statistical significance that affect the price of a real estate by using time-series information of a database (DB) and an external variable in which a house price is estimated, and analyzes scenarios (combinations of variables) To estimate the future price, and to provide a method and system for estimating the house price to make reference to the investment decision of the real estate and to utilize it for the investment analysis.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 주택가격 추정 시스템은, 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 서버(80)로 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 전송하는 사용자 단말(10); 및 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 요청의 대상이 된 아파트 또는 주택의 '공시 가격 정보'를 한국감정원 개별 공시가격 서버(30)로부터 수신하며, 동일한 방식으로, 시중 부동산 시세정보 서버(40)로부터 대상아파트 또는 대상 주택의 '시세 정보'를 수신하며, 주택가격조사 통계 서버(50)로부터 시중은행에 의해 측정된 전체 주택을 대표하는 표본주택의 가격 변동에 따른 '통계 추정치 정보'를 수신하며, 경매 낙찰가 정보 서버(60)로부터 낙찰가 정보를 수신하며, 국토해양부 실거래가 정보 서버(70)로부터 '실거래 가격 정보'를 수신하여 데이터베이스(83)에 저장하며, 수신된 모든 가격 정보 중 적어도 하나 이상을 활용하여 아파트의 개별 특성 및 시장 변화와 시간의 흐름에 따른 요인들이 반영된 정확한 가격추정을 수행하는 주택가격 추정 서버(80); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a home price estimation system according to an embodiment of the present invention is a system for estimating a home price by a home price estimation server (80) through a network (20) A user terminal 10 for transmitting data to the user terminal 10; From the Korean Appraisers' Individual Disclosure Price Server 30 of the apartment or house that has been the target of the home price estimation request through the network 20 and in the same manner as the public real estate market information server 40, Quot; statistical information " of the target apartment or the target house from the house price survey statistics server 50 and receives the 'statistical estimate information' according to the price change of the sample house representing the entire house measured by the commercial bank And receives the contract price information from the auction winning price information server 60. The real maritime coupon transaction receives the "actual price information" from the information server 70 and stores it in the database 83. At least one of the received price information A home price estimation server 80 for performing an accurate price estimation reflecting the individual characteristics of the apartment and the factors related to the market change and the flow of time; And a control unit.

이때, 주택가격조사 통계 서버(50)는 시중은행 주택가격조사 통계를 위해 전체주택을 대표하도록 선정된 표본주택에 대해 부동산중개업소에서 조사된 시장표준가격을 대상으로 작성한 “조사통계”를 수행하며, 시중 부동산 시세정보 서버(40)에 의해 제공되는 실거래가 통계는 계약체결된 거래주택에 대해 신고된 거래가격을 토대로 한 “보고통계”에 해당하는 것을 특징으로 한다.At this time, the house price survey statistics server 50 performs "survey statistics" on the market standard price surveyed by the real estate agent for the sample house selected to represent the entire house for the bank house price survey statistics on the market, The real transactions provided by the commercial real estate market information server 40 are characterized in that they correspond to " reporting statistics " based on the reported transaction prices for the contracted transaction houses.

또한, 주택가격 추정 서버(80)는, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 대한 보정을 위해 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)를 아파트 단지별, 동별, 층별 자료로 보정하여 주택가격 추정에 해당하는 개별 담보가치 추정을 수행하는 것을 특징으로 한다.In addition, the home price estimation server 80 may be configured to update the information on the sale price of the real estate real estate, the price of the housing price, the update information of the auction sale price, the updated real estate transaction information (The limited information of the objects that are subject to the housing price estimation) by the apartment complex, the apartment building, and the floor.

또한, 주택가격 추정 서버(80)는, 집에 관한 정보를 찾는 사용자들이 자신의 아파트와 평형을 검색해 자신에게 해당되는 정보를 선별적으로 찾아야 할 필요가 없도록 송수신부(81)를 제어하여, 네트워크(20)를 통해 사용자 단말(10)로부터 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 수신하는 아파트 동호수 수신 모듈(82a); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 시스템. In addition, the home price estimation server 80 controls the transmission / reception unit 81 so that users searching for information about the home do not have to search for their apartments and equilibrium and select information corresponding to them, An apartment east lake receiving module (82a) for receiving a home price estimation request including address information of the east lake or the house of the apartment from the user terminal (10) And a home price estimation system for estimating a home price.

이때, 주택가격 추정 서버(80)는, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 대한 보정을 위해 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)에 대해서 저장된 데이터베이스(83) 중 적어도 하나 이상의 정보에 대해서 동일한 아파트 단지에서 층별 편차를 추출한 뒤, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)과의 미리 설정된 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 층에 따른 분석 모듈(82b); 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.At this time, the home price estimation server 80 updates the current price information (price per apartment lane) of the Korean appraisal office by using the information of the real estate market price, the price of housing price survey, the update information of the auction sale price, (The limited information of the objects in the apartment) for the at least one of the stored databases 83, and then performing a preset operation with the Korean Appraisal Individual Disclosure Price A layer-specific analysis module 82b; Further comprising:

또한, 미리 설정된 연산은 평균값을 구하는 것을 특징으로 한다. The predetermined operation is characterized by obtaining an average value.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 주택가격 추정 방법은, 사용자 단말(10)이 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 서버(80)로 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 전송하는 제 1 단계; 및 주택가격 추정 서버(80)가 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 요청의 대상이 된 아파트 또는 주택의 '공시 가격 정보'를 한국감정원 개별 공시가격 서버(30)로부터 수신하며, 동일한 방식으로, 시중 부동산 시세정보 서버(40)로부터 대상아파트 또는 대상 주택의 '시세 정보'를 수신하며, 주택가격조사 통계 서버(50)로부터 시중은행에 의해 측정된 전체 주택을 대표하는 표본주택의 가격 변동에 따른 '통계 추정치 정보'를 수신하며, 경매 낙찰가 정보 서버(60)로부터 낙찰가 정보를 수신하며, 국토해양부 실거래가 정보 서버(70)로부터 '실거래 가격 정보'를 수신하여 데이터베이스(83)에 저장하며, 수신된 모든 가격 정보 중 적어도 하나 이상을 활용하여 아파트의 개별 특성 및 시장 변화와 시간의 흐름에 따른 요인들이 반영된 정확한 가격추정을 수행하는 제 2 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. In order to achieve the above object, a method for estimating a house price according to an embodiment of the present invention is a method for estimating a house price using a home price estimation server 80 through a network 20, A first step of transmitting a home price estimation request including the first home price; And the house price estimation server 80 receive the 'announced price information' of the apartment or the house which is the subject of the housing price estimation request through the network 20 from the Korean Delphi's individual disclosure price server 30, And receives the 'ticker information' of the target apartment or the target house from the commercial real estate market information server 40 and calculates the price information of the target apartment or the target house based on the price fluctuation of the sample house representing the entire house measured by the commercial bank And receives real price information from the information server 70 and stores the real price information in the database 83. The real price information is received from the information server 70, The price of the apartment is estimated using the at least one of all the price information, Step 2; And a control unit.

본 발명의 실시예에 따른 주택가격 추정 방법 및 시스템은, 주택가격 추정을 통해 주관적인 호가 위주의 주택거래시장을 더욱 객관화 성숙화시켜 데이터와 실제 사례에 기반한 건강한 주택거래시장이 형성되도록 하는 효과를 제공한다. The method and system for estimating the house price according to the embodiment of the present invention provides an effect of forming a healthy housing transaction market based on data and actual cases by further objectifying and mobilizing the housing transaction market focused on the subjective price through the housing price estimation .

뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 주택가격 추정 방법 및 시스템은, 금융기관에서는 주택가격 추정에 따라 담보자산의 가격 변동에 따른 위험도를 실시간으로 분석하고 계측하여 은행 건전성 유지에 활용할 수 있으며 향후 핀테크와 크라우드 펀딩 기술 발전에 따라 금융이 비대면화, 온라인화되면서 금융상품이 단순 중개에서 벗어나고(dis-intermediation), 기관에 의해서만 이루어지던 거래가 직거래화(dis-institutionalization) 되면서 담보를 활용한 금융상품 개발시 중요하게 활용되는 효과를 제공한다.In addition, the method and system for estimating the house price according to another embodiment of the present invention can analyze and measure the risk due to the price change of the collateral asset in real time according to the house price estimation in the financial institution, With the development of fin tech and crowdfunding technology, as financials became non-monopoly and online, financial products were dis-intermediated, and transactions that were only made by institutions were dis-institutionalized, It provides effects that are important for development.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주택가격 추정 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 주택가격 추정 시스템을 이용한 주택가격 추정 방법을 나타내는 개념도이다.
도 3은 도 1의 주택가격 추정 시스템 중 주택가격 추정 서버(80)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
FIG. 1 is a diagram illustrating a home price estimation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram illustrating a method of estimating a house price using the housing price estimation system of FIG.
3 is a block diagram illustrating the components of the home price estimation server 80 of the housing price estimation system of FIG.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a detailed description of preferred embodiments of the present invention will be given with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.In the present specification, when any one element 'transmits' data or signals to another element, the element can transmit the data or signal directly to the other element, and through at least one other element Data or signal can be transmitted to another component.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주택가격 추정 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 주택가격 추정 시스템은 사용자 단말(10), 네트워크(20), 한국감정원 개별 공시가격 서버(30), 시중 부동산 시세정보 서버(40), 주택가격조사 통계 서버(50), 경매 낙찰가 정보 서버(60), 국토해양부 실거래가 정보 서버(70) 및 주택가격 추정 서버(80)를 포함한다. FIG. 1 is a diagram illustrating a home price estimation system according to an embodiment of the present invention. 1, the home price estimation system includes a user terminal 10, a network 20, a Korean Appraisal Individual Disclosure Price Server 30, a commercial real estate market information server 40, a housing price survey statistics server 50, An auction winning bid price information server 60, a real land transaction bucket, an information server 70 and a home price estimation server 80.

사용자 단말(10)은 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 서버(80)로 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 전송한다.The user terminal 10 transmits a home price estimation request including the address information of the apartment of the apartment or the house to the home price estimation server 80 via the network 20. [

주택가격 추정 서버(80)는 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 요청의 대상이 된 아파트 또는 주택의 '공시 가격 정보'를 한국감정원 개별 공시가격 서버(30)로부터 수신한다. 동일한 방식으로, 주택가격 추정 서버(80)는 시중 부동산 시세정보 서버(40)로부터 대상아파트 또는 대상 주택의 '시세 정보'를 수신하며, 주택가격조사 통계 서버(50)로부터 시중은행에 의해 측정된 전체 주택을 대표하는 표본주택의 가격 변동에 따른 '통계 추정치 정보'를 수신하며, 경매 낙찰가 정보 서버(60)로부터 낙찰가 정보를 수신하며, 국토해양부 실거래가 정보 서버(70)로부터 '실거래 가격 정보'를 수신하여 데이터베이스(83)에 저장한다.  The home price estimation server 80 receives the 'disclosure price information' of the apartment or the house that is the subject of the home price estimation request through the network 20 from the Korean Delphi source individual disclosure price server 30. In the same manner, the home price estimation server 80 receives the 'quotation information' of the target apartment or the target house from the commercial real estate market information server 40, Statistical estimate information "according to the price change of the representative house representing the entire house, receives the contract price information from the auction price information server 60, and transmits the" actual price information "from the information server 70 to the real- And stores it in the database 83.

네트워크(20)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(20)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(20)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(20)는 사용자 단말(10), 한국감정원 개별 공시가격 서버(30), 시중 부동산 시세정보 서버(40), 주택가격조사 통계 서버(50), 경매 낙찰가 정보 서버(60), 국토해양부 실거래가 정보 서버(70) 및 주택가격 추정 서버(80), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다. The network 20 is a communication network that is a high speed period network of a large communication network capable of a large capacity, long distance voice and data service, and may be a next generation wired and wireless network for providing Internet or high-speed multimedia service. When the network 20 is a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network. As an embodiment of the asynchronous mobile communication network, a WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) communication network is exemplified. In this case, although not shown in the drawings, the network 20 may include a Radio Network Controller (RNC). Meanwhile, although the WCDMA network is exemplified, it may be a next generation communication network such as a 3G LTE network or a 4G network, or an IP network based on other IP. The network 20 includes a user terminal 10, an individual disclosure price server 30, a commercial real estate market information server 40, a housing price survey statistics server 50, an auction sale price information server 60, Transmits the signals and data of the information server 70, the home price estimation server 80, and other systems to each other.

여기서, 주택가격조사 통계 서버(50)는 시중은행 주택가격조사 통계를 위해 전체주택을 대표하도록 선정된 표본주택에 대해 부동산 중개업소에서 조사된 시장표준가격을 대상으로 작성한 “조사통계”를 수행하며, 시중 부동산 시세정보 서버(40)에 의해 제공되는 실거래가 통계는 계약체결된 거래주택에 대해 신고된 거래가격을 토대로 한 “보고통계”에 해당한다. 주택가격조사 통계 서버(50)에 의해 제공되는 주택가격조사 통계는 전체 주택을 대표하는 표본주택의 가격 변동을 측정하여 전체 주택의 가격 변동을 추정하는 것이 목적이며, 실거래가 통계는 거래된 주택의 가격변동을 측정하는 것으로써, 양자는 성격이 서로 다른 통계라고 볼 수 있다. 주택가격조사 통계는 조사목적에 따라 작성방법이 달라지고, 각 방법은 서로 다른 장단점이 있으므로 조사목적에 따른 작성방법의 차이를 명확히 이해하고 그 목적에 맞게 각기 활용도를 높일 필요가 있다.  Here, the house price survey statistics server 50 performs "survey statistics" on the market standard price surveyed by the real estate agent for the sample house selected to represent the entire house for the survey on the commercial bank house price, The actual transaction statistics provided by the commercial real estate market information server 40 correspond to " reporting statistics " based on the reported transaction price for the contracted house. The housing price survey statistics provided by the housing price survey statistics server 50 is intended to estimate the price fluctuation of the entire house by measuring the price fluctuation of the representative house representing the entire house, By measuring price fluctuations, they can be seen as different statistics. The housing price survey statistics are different according to the purpose of the survey. Since each method has different strengths and weaknesses, it is necessary to clearly understand the difference in the method of making the survey according to the purpose of the survey and to increase the utilization rate for each purpose.

도 2는 도 1의 주택가격 추정 시스템을 이용한 주택가격 추정 방법을 나타내는 개념도이다. 도 2를 참조하면, 주택가격 추정 서버(80)는 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 대한 보정을 위해 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)를 아파트 단지별, 동별, 층별 자료를 포함하는 아파트의 개별 특성 및 시장 변화와 시간의 흐름에 따른 요인들을 보정하여 주택가격 추정에 해당하는 개별 담보가치 추정을 수행한다. 2 is a conceptual diagram illustrating a method of estimating a house price using the housing price estimation system of FIG. Referring to FIG. 2, the home price estimation server 80 updates the current price information (price per apartment lake) of the Korean appraisal office by comparing the current market price information, the housing price survey statistics, the auction price update information, The information (limited information of the traded objects) is adjusted for the individual characteristics of the apartment including the apartment complex, the apartment building, the floor, and the factors related to the market change and time. do.

도 3은 도 1의 주택가격 추정 시스템 중 주택가격 추정 서버(80)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 3을 참조하면, 주택가격 추정 서버(80)는 송수신부(81), 제어부(82) 및 데이터베이스(83)를 포함한다. 한편, 제어부(82)는 아파트 동호수 수신 모듈(82a), 층에 따른 분석 모듈(82b), 조망권 분석 모듈(82c), 계절별 요인 분석 모듈(82d), 지역적 호재 원인 적용 모듈(82e), 월말 효과 적용 모듈(82f), 이사철 효과 적용 모듈(82g), 정책 변수 적용 모듈(82h) 및 위계적 베이시안 모델링(hierachical Bayesian modeling) 모듈(82i)을 포함한다. 3 is a block diagram illustrating the components of the home price estimation server 80 of the housing price estimation system of FIG. 3, the home price estimation server 80 includes a transmission / reception unit 81, a control unit 82, and a database 83. Meanwhile, the control unit 82 includes an apartment house receiving module 82a, a layer-based analysis module 82b, a viewpoint analysis module 82c, a seasonal factor analysis module 82d, a regional hallmark cause application module 82e, An effect applying module 82f, a moving iron effect applying module 82g, a policy variable applying module 82h and a hierarchical bayesian modeling module 82i.

아파트 동호수 수신 모듈(82a)은 집에 관한 정보를 찾는 사용자들이 자신의 아파트와 평형을 검색해 자신에게 해당되는 정보를 선별적으로 찾아야 할 필요가 없도록 본 서비스를 활용하여 송수신부(81)를 제어하여, 네트워크(20)를 통해 사용자 단말(10)로부터 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 수신한다. The apartment dynamic lake receiving module 82a controls the transmission / reception unit 81 using the service so that users searching for information about the house need not search for their apartments and equilibrium and select the information corresponding to them, And receives a home price estimation request including the address information of the apartment of the apartment or the house from the user terminal 10 via the network 20.

층에 따른 분석 모듈(82b)은 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 대한 보정을 위해 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)에 대해서 저장된 데이터베이스(83) 중 적어도 하나 이상의 정보에 대해서 동일한 아파트 단지에서 층별 가격 편차를 추출한 뒤, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)과의 미리 설정된 연산을 수행한다. 본 발명에서 미리 설정된 연산은 평균값일 수 있다.The analysis module 82b according to the floor is used for correcting the individual announcement price (price per apartment lane) of the Korean appraisal office by using the information of the real estate market price, the house price survey statistics, the auction sale price update information, The price of the floor is extracted from the same apartment complex with respect to at least one of the stored databases 83, and then a predetermined calculation is performed with respect to the Korean announcement price (apartment price per apartment). The preset operation in the present invention may be an average value.

조망권 분석 모듈(82c)은 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 대한 보정을 위해 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)에 대해서 저장된 데이터베이스(83) 중 적어도 하나 이상의 정보에 대해서 동일한 아파트 단지에서 조망권 관련 가격 편차를 추출한 뒤, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)과의 미리 설정된 연산을 수행한다. 본 발명에서 조망권 관련 편차는 전방 및 후방에 다른 아파트 동의 존재 여부, 전방 및 후방에 강, 바다, 산에 대한 존재 여부, 1층 또는 최상위층에 따른 가격 편차 정보일 수 있다. In order to compensate for the individual announcement price (price per apartment lane) of the Korean appraisal agency, the view-point analysis module 82c updates the information on the real estate market price, the house price survey statistics, the auction sale price update information, Information related to at least one of the stored databases 83 is extracted from the same apartment complex, and the predetermined arithmetic operation is performed with respect to the individual disclosure price (apartment price per apartment) of the Korean appraisal agency. In the present invention, the viewpoint-related deviation may be the presence or absence of other apartments in the front and rear, presence or absence of the river, sea, mountains in the front and rear, and the price deviation information according to the first floor or the top floor.

층에 따른 분석 모듈(82b) 및 조망권 분석 모듈(82c)은 사용자 아파트의 개별 특성(층수에 따른 가격차이, 1층에 따른 가격변동, 한강 조망에 따른 프리미엄)에 대해서 빅데이터 분석을 통해 보정되어 개인별 맞춤 정보를 전달할 수가 있는 장점이 있으며, 층에 따른 분석 모듈(82b)은 아파트 층뿐만 아니라, 아파트 동호수에 따른 가격 편차를 추출하여 보정할 수 있다.The layer-based analysis module 82b and the view-point analysis module 82c are corrected through the big data analysis on the individual characteristics (price difference according to the number of floors, price fluctuation according to the first floor, premium according to the Han river view) The individual analysis module 82b can extract and correct price deviations according to the apartment floors as well as apartment floors.

계절별 요인 분석 모듈(82d)은 시간이 지남에 따라 더 많은 변수들에 대한 보정을 위해 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)을 중심으로 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)에 대해서 저장된 데이터베이스(83) 중 적어도 하나 이상의 정보에 대해서 동일한 아파트 단지에서 계절별 가격 편차를 추출한 뒤, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)과의 미리 설정된 연산을 수행한다. The seasonal factor analysis module 82d analyzes the price of each apartment (the price per apartment lake) of the Korean appraisers to compensate for more variables over time, , The Ministry of Land Transport and Maritime Affairs extracts seasonal price deviations in the same apartment complex for at least one of the stored databases 83 for updated information (limited information on the traded objects) ). ≪ / RTI >

지역적 호재 원인 적용 모듈(82e)은 시간이 지남에 따라 더 많은 변수들에 대한 보정을 위해 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)을 중심으로 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)에 대해서 저장된 데이터베이스(83) 중 적어도 하나 이상의 정보에 대해서 동일한 아파트 단지에서 지역적 호재의 원인에 따른 가격 편자를 추출한 뒤, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)과의 미리 설정된 연산을 수행한다. The local reason factor application module 82e updates the market price information of the real estate market, the housing price survey statistics, the auction winning bid price update Information and information on at least one of the database 83 stored for update information (limited information on the traded objects) in the same apartment complex is extracted from the database 83, And performs a preset operation with the price (price per apartment lump).

월말 효과 적용 모듈(82f), 이사철 효과 적용 모듈(82g), 정책 변수 적용 모듈(82h) 각각은 데이터베이스(83)에 저장된 모든 아파트 단지 및 집에 대한 지역적 월말 효과, 이사효과, 정책의 변수에 따른 시장반응에 대한 분석을 각각 수행한다.Each of the month-end effect application module 82f, the movement effect application module 82g and the policy variable application module 82h can be classified into the following modules according to the variables of the local month effect, moving effect, and policy on all the apartment complexes and houses stored in the database 83 And analyzing the market response, respectively.

이 경우, 월말 효과 적용 모듈(82f), 이사철 효과 적용 모듈(82g), 정책 변수 적용 모듈(82h) 각각은 데이터베이스(83)에 저장된 모든 아파트 및 집에 대한 월말 가격 변동 가격 편차, 이사철 효과 가격 편차, 정책 변수 적용에 따른 가격 편차를 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 각각 미리 설정된 가중치를 설정한다. In this case, each of the month-end effect applying module 82f, the moving iron effect applying module 82g, and the policy variable applying module 82h stores the month-end price fluctuation price deviation for all the apartments and houses stored in the database 83, , And the price deviation due to the application of the policy variable is set to a predetermined weight in each of the Korean announcement prices (price per apartment lump).

한편, 제어부(82)는 상술한 층에 따른 분석 모듈(82b), 조망권 분석 모듈(82c), 계절별 요인 분석 모듈(82d), 지역적 호재 원인 적용 모듈(82e), 월말 효과 적용 모듈(82f), 이사철 효과 적용 모듈(82g), 정책 변수 적용 모듈(82h)에 의한 가격 편차 정보를 순차적으로, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 적용하여 최종적으로 주택가격 추정에 해당하는 개별 담보가치 추정을 완료할 수 있다. The control unit 82 includes an analysis module 82b, a viewpoint analysis module 82c, a seasonal factor analysis module 82d, a regional hallmark cause application module 82e, a month-end effect application module 82f, The price deviation information by module 82g and policy variable application module 82h are sequentially applied to the individual announcement prices of Korean appraisers (price per apartment), and finally the individual collateral value estimation Can be completed.

위계적 베이시안 모델링(hierachical Bayesian modeling) 모듈(82i)은 아파트 동호수 수신 모듈(82a), 층에 따른 분석 모듈(82b), 조망권 분석 모듈(82c), 계절별 요인 분석 모듈(82d), 지역적 호재 원인 적용 모듈(82e), 월말 효과 적용 모듈(82f), 이사철 효과 적용 모듈(82g), 정책 변수 적용 모듈(82h) 각각에 대한 통계적 분석을 통한 개별 가격 추정을 베이시안 분석 모델(hierachical Bayesian modeling)을 활용하여 시스템상으로 구현함으로써, 시장 변화와 시간의 흐름에 따른 요인들이 반영된 정확한 가격추정이 개별적인 가격(individual level)선에서 이루어질 수 있도록 하며, 과거의 해당 거래정보 및 비슷한 주택의 정보를 이용하여 위계적 베이시안 모델링(hierachical Bayesian modeling) 분석을 적용하여 통계적 오차를 5%선에서 잡을 수가 있다. The hierarchical Bayesian modeling module 82i includes an apartment dynamic lake receiving module 82a, a layered analysis module 82b, a viewpoint analysis module 82c, a seasonal factor analysis module 82d, The individual price estimation is performed by hierachical Bayesian modeling by statistical analysis on the cause application module 82e, the month-end effect application module 82f, the movement effect application module 82g, and the policy variable application module 82h. , It is possible to make the accurate price estimation based on the market change and the time-dependent factors at the individual level, and by using the past transaction information and the information of the similar house By applying hierachical Bayesian modeling analysis, the statistical error can be caught at 5%.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The present invention can also be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device and the like, and also implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet) .

또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner. And functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers skilled in the art to which the present invention pertains.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.As described above, preferred embodiments of the present invention have been disclosed in the present specification and drawings, and although specific terms have been used, they have been used only in a general sense to easily describe the technical contents of the present invention and to facilitate understanding of the invention , And are not intended to limit the scope of the present invention. It is to be understood by those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.

10: 사용자 단말
20: 네트워크
30: 한국감정원 개별 공시가격 서버
40: 시중 부동산 시세정보 서버
50: 주택가격조사 통계 서버
60: 경매 낙찰가 정보 서버
70: 국토해양부 실거래가 정보 서버
80: 주택가격 추정 서버
81: 송수신부
82: 제어부
82a: 아파트 동호수 수신 모듈
82b: 층에 따른 분석 모듈
82c: 조망권 분석 모듈
82d: 계절별 요인 분석 모듈
82e: 지역적 호재 원인 적용 모듈
82f: 월말 효과 적용 모듈
82g: 이사철 효과 적용 모듈
82h: 정책 변수 적용 모듈
82i: 위계적 베이시안 모델링(hierachical Bayesian modeling) 모듈
83: 데이터베이스
10: User terminal
20: Network
30: Korean Appraisal Individual Disclosure Price Server
40: Real estate market information server
50: Home Price Survey Statistics Server
60: auction winning bidder information server
70: Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs
80: Home price estimation server
81: Transmitting /
82:
82a: Apartment Dong lake receiving module
82b: layer-by-layer analysis module
82c: Viewing rights analysis module
82d: Seasonal factor analysis module
82e: Local Reason Cause Application Module
82f: Monthly effect application module
82g: Moving effect application module
82h: Policy variable application module
82i: Hierachical Bayesian modeling module
83: Database

Claims (7)

네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 서버(80)로 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 전송하는 사용자 단말(10); 및
네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 요청의 대상이 된 아파트 또는 주택의 '공시 가격 정보'를 한국감정원 개별 공시가격 서버(30)로부터 수신하며, 동일한 방식으로, 시중 부동산 시세정보 서버(40)로부터 대상아파트 또는 대상 주택의 '시세 정보'를 수신하며, 주택가격조사 통계 서버(50)로부터 시중은행에 의해 측정된 전체 주택을 대표하는 표본주택의 가격 변동에 따른 '통계 추정치 정보'를 수신하며, 경매 낙찰가 정보 서버(60)로부터 낙찰가 정보를 수신하며, 국토해양부 실거래가 정보 서버(70)로부터 '실거래 가격 정보'를 수신하여 데이터베이스(83)에 저장하며, 수신된 모든 가격 정보 중 적어도 하나 이상을 활용하여 아파트의 개별 특성 및 시장 변화와 시간의 흐름에 따른 요인들이 반영된 가격추정을 수행하는 주택가격 추정 서버(80); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 시스템.
A user terminal 10 for transmitting a home price estimation request including address information of an apartment house or a house to a home price estimation server 80 through a network 20; And
Quot; published price information " of the apartment or house that is the subject of the housing price estimation request through the network 20 from the Korean Appraisers' individual disclosure price server 30, and in the same way, from the current real estate market information server 40 Receives the 'market information' of the target apartment or the target house, receives the 'statistical estimate information' according to the price change of the sample house representing the entire house measured by the commercial bank from the housing price survey statistics server 50, The real marriage department real transaction receives the "actual transaction price information" from the information server 70 and stores it in the database 83. At least one or more of the received price information A home price estimation server 80 that performs price estimation that reflects individual characteristics of the apartment, factors of the market change and the flow of time; The system comprising:
청구항 1에 있어서,
주택가격조사 통계 서버(50)는 시중은행 주택가격조사 통계를 위해 전체주택을 대표하도록 선정된 표본주택에 대해 부동산중개업소에서 조사된 시장표준가격을 대상으로 작성한 “조사통계”를 수행하며, 시중 부동산 시세정보 서버(40)에 의해 제공되는 실거래가 통계는 계약체결된 거래주택에 대해 신고된 거래가격을 토대로 한 “보고통계”에 해당하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 시스템.
The method according to claim 1,
The housing price survey statistics server 50 performs "survey statistics" on the standard price of the market surveyed by the real estate agent for the sample house selected to represent the entire house for the survey of the commercial bank house price, The actual transaction statistics provided by the ticker information server 40 correspond to " reporting statistics " based on reported transaction prices for contracted transaction houses.
청구항 1에 있어서, 주택가격 추정 서버(80)는,
한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 대한 보정을 위해 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)를 아파트 단지별, 동별, 층별 자료로 보정하여 주택가격 추정에 해당하는 개별 담보가치 추정을 수행하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 시스템.
The method according to claim 1, wherein the housing price estimation server (80)
In order to compensate for the individual announcement price (price per apartment lane) of the Korean appraisal agency, the information of the real estate market price, the house price survey statistics, the auction bid price update information, the update information (limited information of the transaction objects) And the individual collateral value estimation corresponding to the housing price estimation is performed.
청구항 1에 있어서, 주택가격 추정 서버(80)는,
집에 관한 정보를 찾는 사용자들이 자신의 아파트와 평형을 검색해 자신에게 해당되는 정보를 선별적으로 찾아야 할 필요가 없도록 송수신부(81)를 제어하여, 네트워크(20)를 통해 사용자 단말(10)로부터 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 수신하는 아파트 동호수 수신 모듈(82a); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 시스템.
The method according to claim 1, wherein the housing price estimation server (80)
The users searching for information about the house search for their apartments and equilibrium and control the transmission / reception unit 81 so as not to select the information corresponding to them, An apartment east lake receiving module (82a) for receiving a home price estimation request including address information of the east lake or the house of the apartment; And a home price estimation system for estimating a home price.
청구항 4에 있어서, 주택가격 추정 서버(80)는,
한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)에 대한 보정을 위해 시중 부동산 시세정보, 주택가격조사 통계, 경매 낙찰가 업데이트 정보, 국토해양부 실거래가 업데이트 정보(거래된 객체들의 제한된 정보)에 대해서 저장된 데이터베이스(83) 중 적어도 하나 이상의 정보에 대해서 동일한 아파트 단지에서 층별 편차를 추출한 뒤, 한국감정원 개별 공시가격(아파트 호수별 가격)과의 미리 설정된 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 층에 따른 분석 모듈(82b); 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 시스템.
The home price estimation server (80) according to claim 4,
In order to correct the individual announcement price (price per apartment lane) of the Korean appraisal agency, it is necessary to check the data of the real estate market price, the house price survey statistics, the auction bid price update information, the updated database (limited information of the traded objects) 83), and performs a predetermined operation with the Korean announcement price (apartment price per apartment) after extracting the floor-level difference in the same apartment complex for the at least one information among the floor, ; Further comprising a home price estimation system.
청구항 5에 있어서,
미리 설정된 연산은 평균값을 구하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 시스템.
The method of claim 5,
Wherein the pre-set calculation is to obtain an average value.
사용자 단말(10)이 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 서버(80)로 아파트의 동호수 또는 주택의 주소 정보를 포함하는 주택가격 추정 요청을 전송하는 제 1 단계; 및
주택가격 추정 서버(80)가 네트워크(20)를 통해 주택가격 추정 요청의 대상이 된 아파트 또는 주택의 '공시 가격 정보'를 한국감정원 개별 공시가격 서버(30)로부터 수신하며, 동일한 방식으로, 시중 부동산 시세정보 서버(40)로부터 대상아파트 또는 대상 주택의 '시세 정보'를 수신하며, 주택가격조사 통계 서버(50)로부터 시중은행에 의해 측정된 전체 주택을 대표하는 표본주택의 가격 변동에 따른 '통계 추정치 정보'를 수신하며, 경매 낙찰가 정보 서버(60)로부터 낙찰가 정보를 수신하며, 국토해양부 실거래가 정보 서버(70)로부터 '실거래 가격 정보'를 수신하여 데이터베이스(83)에 저장하며, 수신된 모든 가격 정보 중 적어도 하나 이상을 활용하여 아파트의 개별 특성 및 시장 변화와 시간의 흐름에 따른 요인들이 반영된 가격추정을 수행하는 제 2 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택가격 추정 방법.
A first step in which the user terminal 10 transmits a home price estimation request including the address information of the east lake or the house of the apartment to the home price estimation server 80 through the network 20; And
The home price estimation server 80 receives the 'disclosure price information' of the apartment or the house which is the subject of the home price estimation request through the network 20 from the Korean Delphi's individual disclosure price server 30, And receives the 'ticker information' of the target apartment or the target house from the real estate market information server 40, and receives the 'ticker information' of the target apartment from the housing price survey statistics server 50, Statistical estimate information ', receives the contract price information from the auction winning price information server 60, receives the' actual price information 'from the information server 70 and stores it in the database 83, A second step of performing price estimation that reflects individual characteristics of the apartment and factors of the market change and the flow of time by utilizing at least one of all price information; And estimating a home price.
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