KR20190017631A - Method for reducing big-data of on-line real estate information - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 온라인 빅데이터 분석기술에 관한 것이다.The present invention relates to on-line Big Data Analysis technology.
부동산은 토지 및 토지에 정착된 건물과 같은 재산을 의미한다. 부동산은 동산과 달리 움직여서 옮길 수 없는 재산이기 때문에 부동산에 관한 물권의 득실변경은 등기하여 공시하여야 효력이 발생한다. Real estate means property such as buildings and land that are settled in land. Since real estate is a property that can not be transferred because it is different from movable property, changes in the rights of real estate property are required to be registered and disclosed.
대한민국 공개특허공보 제10-2004-0016190호는 '이동 단말기를 이용한 등본 조회 서비스 방법 및 시스템'에 관한 발명으로 사용자가 이동하는 중에 이동 단말기를 이용하여 전세 계약 부동산이나 사고싶은 주택 등의 등기부 등본을 무선으로 조회할 수 있도록 하는 이동 단말기를 이용한 등본 조회 서비스 방법 및 시스템을 개시하고 있다. Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2004-0016190 discloses a method and system for a certified copy service using a mobile terminal. In this method, a user registers a rental copy of a registered real estate or a house to be purchased Discloses a method and system for an authenticity check service using a mobile terminal that enables a user to inquire wirelessly.
하지만 위 문헌은 사용자가 직접 등기소에 방문하여등기부 등본을 열람하는 대신 이동 단말기를 이용하여 등본을 열람할 수 있도록 하는 시스템을 제공하는 것 이외에 장점을 찾기 어려운 문제가 있다.However, the above document has a problem that it is difficult to find merits in addition to providing a system in which a user can directly visit a registration office to read a copy of the registered copy by using a mobile terminal instead of reading the registered copy.
이에 본 발명의 발명자는 그런 문제점을 해결하기 위해서 오랫동안 연구하고 시행착오를 거치며 개발한 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다. Accordingly, the inventor of the present invention has studied for a long time to solve such a problem, developed through trial and error, and finally completed the present invention.
본 발명의 목적은 보다 용이하게 부동산 권리관계 정보로부터 권리변동 정보를 추출할 수 있도록 하는 것이다. 특히 본 발명은 복수의 부동산을 대상으로 도시정비사업을 진행함에 있어 예상하지 못한 부동산 권리변동으로 인하여 부동산에 대한 담보가치가 하락하는 것을 방지할 수 있다.It is an object of the present invention to make it easier to extract rights change information from real estate right relationship information. Particularly, the present invention can prevent the decline of the collateral value of real estate due to unexpected changes in real estate rights in the urban maintenance business for a plurality of real estate.
또한, 본 발명의 목적은 부동산 권리관계 정보와 관련한 빅데이터를 처리하는 시스템에서 처리하는 데이터량을 획기적으로 감소시켜 시스템의 효율을 상승시키는데 있다.It is also an object of the present invention to dramatically reduce the amount of data processed in a system for processing big data related to real estate right relation information, thereby raising the efficiency of the system.
이와 같은 과제를 달성하기 위하여 본 발명의 제1실시예는 온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법으로서 부동산 빅데이터 분석장치가:In order to achieve the above object, a first embodiment of the present invention is a real estate big data analysis method for collecting and analyzing real estate right relationship information on-line, the real estate big data analysis apparatus comprising:
(a) 부동산 권리변동 정보를 추출하고자 하는 적어도 둘 이상의 부동산을 그룹핑하고 그룹핑된 부동산의 부동산 권리관계 정보를 추출하기 위한 정보를 저장하는 단계;(a) grouping at least two real properties for extracting real estate rights change information and storing information for extracting real estate rights relation information of the grouped real estate;
(b) 권리변동 모니터링을 시작하는 기준일 이후에 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속하여 그룹핑된 부동산 전부에 대한 등기신청사건처리현황을 조회하는 단계;(b) accessing an online site that provides real estate right relationship information after a reference date of starting the monitoring of the rights change, and inquiring the registration processing event status of all the grouped real estate;
(c) 등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 그룹핑된 부동산에 대한 부동산 권리관계 정보를 크롤링하는 단계; 및(c) crawling the real estate right relationship information on the grouped real estate from the inquiry status inquiry result of the registration application; And
(d) 그룹핑된 부동산에 새롭게 발생된 부동산 권리관계 정보를 부동산 권리변동 정보로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법을 제공한다.(d) storing real estate right relationship information newly generated in the grouped real estate as real estate right change information, and real estate big data analysis method for collecting and analyzing real estate right relationship information on-line .
바람직한 실시예에 있어서, (d) 단계 이후에In a preferred embodiment, after step (d)
(e) 부동산 권리변동 정보를 위험등급분류기준에 따라 분류하여 위험등급을 산정하는 단계;(e) calculating the risk level by classifying the property rights change information according to the risk classification;
(f) 등기목적이 위험등급분류기준에 미달하는 경우 경고를 발생시키지 않는 차등경고를 실행하는 단계를 더 포함하는 것이 좋다.(f) Executing a differential warning that does not generate a warning if the registration objective is not met by the risk classification criteria.
바람직한 실시예에 있어서, (c) 단계는 상기 온라인 사이트에서 무료로 제공하는 등기신청사건 처리현황 조회결과 스크린에 포함된 텍스트로부터 적어도 하나 이상의 카테고리에 대한 정보를 크롤링하는 것이 좋다.In a preferred embodiment, it is preferable that the step (c) crawls information on at least one category from the text included in the inquiry status inquiry result screen provided free from the online site.
본 발명의 제2실시예는 온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법으로서 부동산 빅데이터 분석장치가:The second embodiment of the present invention is a real estate big data analysis method for collecting and analyzing real estate right relationship information on-line,
(a) 권리변동 모니터링을 시작하는 기준일 이후에 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속하는 단계;(a) accessing an online site that provides real estate rights relationship information after a reference date to begin monitoring rights fluctuations;
(b) 특정 부동산 권리관계에 관한 등기신청사건 처리현황을 조회하는 단계;(b) inquiring the processing status of the registration request concerning the relation of a specific real estate right;
(c) 등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 특정 부동산에 대한 부동산 권리관계 정보에 포함된 복수의 카테고리 중 어느 하나의 카테고리인 제1카테고리에 해당하는 데이터를 크롤링하는 단계;(c) crawling data corresponding to the first category, which is any one of a plurality of categories included in the real estate right relation information for the specific real estate, from the inquiry status inquiry result of the registration application;
(d) 제1카테고리가 등기목적이 아닌 경우 등기목적에 해당하는 데이터를 추가로 크롤링하는 단계;(d) if the first category is not the registration purpose, further crawling data corresponding to the registration purpose;
(e) 등기목적을 위험등급분류기준에 따라 분류하여 위험등급을 산정하는 단계;(e) calculating the risk level by classifying the registration objectives according to the risk classification criteria;
(f) 등기목적이 위험등급분류기준에 미달하는 경우 경고를 발생시키지 않고 위험등급분류기준을 만족하는 경우 경고를 발생시켜 차등경고를 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법을 제공한다.(f) issuing a warning if the registration objective is less than the risk classifying criteria and if the risk classifying criteria are met without issuing a warning; and Provides real estate big data analysis method for collecting and analyzing information.
본 발명의 제3실시예는 온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법으로서 부동산 빅데이터 분석장치가:A third embodiment of the present invention is a real estate big data analysis method for collecting and analyzing real estate right relation information on-line, the real estate big data analysis apparatus comprising:
(a) 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속하는 단계;(a) accessing an online site providing real estate rights relationship information;
(b) 특정 부동산 권리관계에 관한 등기신청사건 처리현황을 조회하는 단계;(b) inquiring the processing status of the registration request concerning the relation of a specific real estate right;
(c) 등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 특정 부동산에 대한 데이터를 크롤링하여 제1부동산 권리관계 정보를 추출하는 단계;(c) extracting the first real estate right relationship information by crawling data on a specific real estate from the inquiry status inquiry result of the registration application;
(d) 사전에 설정된 주기에 위 단계를 반복하여 동일한 부동산에 대한 제2부동산 권리관계 정보를 추출하는 단계; 및(d) repeating the above steps in a predetermined cycle to extract second property rights relation information for the same property; And
(e) 제1부동산 권리관계 정보와 제2부동산 권리관계 정보를 비교하여, 제1필터링기준에 해당하는 카테고리에 대한 정보가 변경된 경우 부동산 권리변동 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법을 제공한다.(e) comparing the first real estate right relation information with the second real estate right relation information to generate real estate right change information when the information about the category corresponding to the first filtering standard is changed. Provides real estate big data analysis method to collect and analyze real estate right relationship information online.
바람직한 실시예에 있어서, (e) 단계 이후에In a preferred embodiment, after step (e)
(f) 부동산 권리변동 정보에 포함된 등기목적을 제2필터링기준에 의해 필터링한 결과에 따라 차등경고하되, 등기목적이 제2필터링기준에 미달하는 경우 경고를 발생시키지 않도록 하여 차등경고를 실행하는 단계를 더 포함하는 것이 좋다.(f) A differential warning is issued in accordance with the result of filtering the registration purpose contained in the real estate right variation information by the second filtering criterion, but the warning is not issued when the registration purpose is below the second filtering criterion It is preferable to further include a step.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제1필터링기준은 접수일자, 접수번호, 등기목적, 처리상태를 포함하는 카테고리 중 적어도 하나를 포함하는 것이 좋다.In a preferred embodiment, the first filtering criterion includes at least one of a reception date, a receipt number, a registration purpose, and a category including a processing state.
위와 같은 본 발명의 과제해결수단에 의해서 본 발명은 보다 용이하게 부동산 권리관계 정보로부터 권리변동 정보를 추출할 수 있다.According to the present invention, it is possible to extract the right change information from the real estate right relation information more easily.
또한, 본 발명은 복수의 부동산을 대상으로 도시정비사업을 진행함에 있어 예상하지 못한 부동산 권리변동으로 인하여 부동산에 대한 담보가치가 하락하는 것을 방지할 수 있다. 이를 위해 본 발명은 복수의 부동산을 하나의 그룹으로 관리하여 그룹 내에 포함된 어느 하나의 부동산에 권리변동이 발생할 경우 경고메시지를 생성할 수 있다.In addition, the present invention can prevent the collateral value of real estate from dropping due to unexpected changes in real estate rights in the course of city maintenance business for a plurality of real estate. To this end, the present invention manages a plurality of real estate as one group, and generates a warning message when a change in rights occurs in any of the real estate included in the group.
또한, 본 발명의 목적은 부동산 권리관계 정보와 관련한 빅데이터를 처리하는 시스템에서 처리하는 데이터량을 획기적으로 감소시켜 시스템의 효율을 상승시키고 시스템 설치 및 유지비용을 감소시킬 수 있다. 이를 위해 본 발명은 데이터를 수집하고 처리하는 양을 감소시키는 방법을 제안한다.It is also an object of the present invention to dramatically reduce the amount of data processed in a system for processing big data related to real estate right relationship information, thereby increasing system efficiency and reducing system installation and maintenance costs. To this end, the invention proposes a method for reducing the amount of data collected and processed.
한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.On the other hand, even if the effects are not explicitly mentioned here, the effect described in the following specification, which is expected by the technical features of the present invention, and its potential effects are treated as described in the specification of the present invention.
도 1은 본 발명의 부동산 빅데이터 분석장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에서 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 대한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 부동산 권리관계 데이터의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 부동산 빅데이터 분석방법의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 부동산 빅데이터 분석방법의 다른 실시예를 나타내는 도면이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.1 is a diagram showing a preferred embodiment of the real estate big data analyzing apparatus of the present invention.
2 is a view showing an embodiment of an online site for providing real estate right relationship information in the present invention.
3 is a diagram showing a preferred embodiment of the real estate right relationship data of the present invention.
4 is a diagram showing a preferred embodiment of the real estate big data analysis method of the present invention.
5 is a diagram showing another embodiment of the real estate big data analysis method of the present invention.
* The accompanying drawings illustrate examples of the present invention in order to facilitate understanding of the technical idea of the present invention, and thus the scope of the present invention is not limited thereto.
본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may obscure the subject matter of the present invention.
도 1은 본 발명의 부동산 빅데이터 분석장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing a preferred embodiment of the real estate big data analyzing apparatus of the present invention.
도 1에서 알 수 있듯이 본 발명의 부동산 빅데이터 분석장치(100)는 온라인으로 등기소 서버(10)에서 제공하는 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속한다. 등기소 서버(10)는 부동산 권리관계 정보를 데이터베이스에 저장하고 있다. 부동산 빅데이터 분석장치(100)는 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하여 부동산 권리변동 정보를 생성한다. 부동산 빅데이터 분석장치(100)는 분석결과 또는 차별경고를 사용자 단말(20)에 제공할 수 있다.As shown in FIG. 1, the real estate big
바람직한 실시예에서 부동산 빅데이터 분석장치(100)는 그룹핑정보생성부, 접속부, 데이터크롤링부, 권리관계정보생성부, 권리변동정보생성부, 차등경고부를 포함할 수 있다. In a preferred embodiment, the real estate big
그룹핑정보생성부는 부동산 권리변동 정보를 추출하고자 하는 적어도 둘 이상의 부동산을 그룹핑하고 그룹핑된 부동산의 부동산 권리관계 정보를 추출하기 위한 입력정보를 저장한다. 입력정보는 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에서 데이터를 검색하기 위해 요구되는 정보이며, 바람직하게는 부동산의 소재지번, 등기접수번호, 주소 등을 포함할 수 있다.The grouping information generating unit stores input information for grouping at least two realities for extracting real estate rights change information and for extracting real estate right relationship information of the grouped real estate. The input information is information required to retrieve data from an online site that provides real estate right relationship information, and may preferably include a location number of a real estate, a registration receipt number, an address, and the like.
바람직한 실시예에서 그룹핑정보생성부는 도시정비사업(예를 들어 재개발, 재건축) 대상지역에 포함된 복수의 부동산을 그룹핑할 수 있다. 도시정비사업 대상인 복수의 부동산은 부동산 등기 중 '신탁등기'의 대상이 된다. 신탁법상 신탁은 특정 재산권을 타인으로 하여금 일정한 자의 이익 또는 목적을 위하여 관리, 처분하는 행위를 말한다. 재산권의 신탁은 등기하여야 제3자에게 대항할 수 있는데 이때 하는 등기를 신탁등기라 한다. In a preferred embodiment, the grouping information generation unit may group a plurality of real estate included in an urban maintenance business (for example, a redevelopment, reconstruction) area. A plurality of real estate for city maintenance business is subject to "trust registration" during real estate registration. A trust is an act of managing or disposing certain property rights for another person for the benefit or purpose of a certain person. The trust of property rights must be registered before the third party can resist, which registration is called trust registration.
도시정비사업 대상인 복수의 부동산에 신탁등기가 완료되면 도시정비사업이 본격적으로 진행된다. 금융기관에서도 신탁등기 이후 부동산에 대한 대규모의 프로젝트파이낸싱 대출을 발생시킨다.When the registration of the trust is completed in the plural real estate which is the target of the city maintenance business, the city maintenance business will proceed in earnest. Financial institutions also generate large-scale project financing loans for real estate since the registration of trusts.
그런데, 금융기관의 금융서버에서 대출을 발생시키는 당일까지 예상하지 못한 문제로 신탁등기를 진행하지 못하게 되면, 금융기관의 담보확보에 문제가 발생하여 문제된다. However, if it is not possible to register a trust due to an unexpected problem until the day when the loan is generated from the financial server of the financial institution, problems arise in securing collateral of the financial institution.
따라서, 본 발명은 그룹핑정보생성부에 등록된 복수의 부동산에 대해 신탁등기가 완료되기까지 해당 부동산 권리관계에 변동이 발생하는지 여부를 지속적으로 모니터링하여 담보확보의 안정성을 확보하는 것을 목적으로 할 수 있다.Therefore, the present invention can be aimed at ensuring the stability of securing security by constantly monitoring whether or not a change in the real estate rights relationship occurs until registration of a trust is completed for a plurality of real estate registered in the grouping information generating unit have.
접속부는 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속한다. 접속부는 사전에 정한 주기마다 반복하여 온라인 사이트에 접속한다. 사전에 정한 주기는 해당 온라인 사이트에 정보가 갱신되는 주기와 일치될 수 있다. 바람직한 실시예에서 주기는 하루에 한 번일 수 있다.The connection connects to an online site that provides real estate rights relationship information. The connection section repeatedly connects to the online site at predetermined intervals. The predefined frequency may be consistent with the frequency with which information is updated on the online site. In a preferred embodiment, the cycle may be once a day.
데이터크롤링부는 온라인 사이트에서 특정 부동산 권리관계에 관한 등기신청사건 처리현황을 조회하여 부동산 권리관계 정보를 소정의 주기로 크롤링한다. 바람직한 실시예에서 데이터크롤링부는 도 2에서 예시하고 있는 온라인 사이트(11)에 접속할 수 있다. 데이터크롤링부가 온라인 사이트(11)에서 등기신청사항처리현황(12)를 선택하면 스크린의 일부에 등기신청사건 처리현황 조회결과가 출력된다.The data crawling unit crawls the real estate right relationship information at a predetermined period by inquiring the status of the registration request event processing related to a specific real estate right relationship at the online site. In a preferred embodiment, the data crawler can access the
데이터크롤링부는 등기신청사건 처리현황 조회결과 스크린에 포함된 텍스트로부터 부동산 권리관계 정보(13)를 크롤링한다. 바람직한 실시예에서 부동산 권리관계 정보(13)는 도 3에서 예시하고 있는 바와 같이 복수의 카테고리(14)를 포함할 수 있고, 복수의 카테고리는 접수일자, 접수번호, 계, 부동산소재지번, 등기목적, 처리상태, 국민주택채권매입(환급)액을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 부동산 권리관계 정보가 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The data crawling unit crawls the property right relationship information (13) from the text contained in the result display result screen of the registration request case processing status. In the preferred embodiment, the real estate
한편, 바람직한 실시예에서 온라인 사이트가 표시하는 등기신청사건 처리현황 조회결과는 무료로 공시되는 정보이다. 즉, 본 발명의 데이터크롤링부는 소정의 비용을 결재하고 열람 또는 발급받는 등기부 등본에 관한 정보가 아니라, 온라인 사이트가 일정기간 신청된 등기신청의 처리사항을 공지하는 정보로부터 목적하는 정보를 크롤링한다. 본 발명의 이와 같은 특징은 특히, 복수의 부동산에 대해 매일 권리변동 여부를 확인해야하는 경우에 등본발급 비용을 크게 절감할 수 있는 효과가 있다.On the other hand, in the preferred embodiment, the result of inquiry of the registration processing event status displayed by the online site is information disclosed free of charge. That is, the data crawling unit of the present invention crawls the desired information from the information that notifies the registration details of the registered registration application for a certain period of time, rather than the information about the registered copy of the registered book that has paid a predetermined fee and is read or issued. This feature of the present invention is effective especially in cases where it is necessary to confirm daily fluctuation of the rights to a plurality of real estate, thereby greatly reducing the cost of issuing the authenticity.
권리관계정보생성부는 크롤링된 데이터로부터 부동산 권리관계 정보를 생성한다. The rights relationship information generation unit generates real estate right relationship information from the crawled data.
데이터크롤링부가 데이터를 크롤링하거나, 권리관계정보생성부가 정보를 생성할 때 크롤링하는 데이터의 양 또는 생성되는 부동산 권리관계 정보의 양을 감소시킬 수 있는 방법에는 다양한 실시예가 있을 수 있다. 이하에서는 데이터크롤링부가 데이터를 크롤링할 때 데이터의 양을 감소하는 예에 대해서 설명하지만, 동일한 실시예는 권리관계정보생성부가 크롤링된 데이터로부터 부동산 권리관계 정보를 생성하는 방법에도 적용될 수 있다.There may be various embodiments that can reduce the amount of data crawled or the amount of generated real estate rights relationship information when the data crawler crawls the data, or when the rights relationship information generator generates the information. Hereinafter, an example of reducing the amount of data when the data crawler crawls data is described, but the same embodiment can also be applied to a method of generating real property right relationship information from crawled data.
먼저 일 실시예에서 데이터크롤링부는 부동산 권리변동을 모니터링하는 기준일 이후 제1필터링기준에 해당하는 카테고리에 대한 정보만 우선적으로 크롤링한다. 즉, 부동산 권리관계 정보 전부를 크롤링하는 것이 아니라 제1필터링기준에 해당하는 카테고리에서만 데이터를 크롤링한다. 이를 통해 크롤링하는 데이터의 양을 크게 감소시킬 수 있다.First, in one embodiment, the data crawler crawls only the category information corresponding to the first filtering criterion preferentially after the reference date of monitoring the change in the real estate right. That is, rather than crawling all of the real estate rights relationship information, it only crawls data in categories that fall under the first filtering criteria. This can greatly reduce the amount of data crawled.
제1필터링기준은 새로운 등기신청이 있는지 여부를 판단할 수 있는 기준이다. 다시말해 제1필터링기준은 부동산 권리변동이 있는지를 판단하는 기준이 아니고 단지 새로운 등기신청이 있는지 여부를 판단할 수 있으면 충분하다. 바람직한 실시예에서 제1필터링기준은 접수일자, 접수번호, 등기목적, 처리상태를 포함하는 카테고리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The first filtering criterion is a criterion for judging whether or not there is a new registration application. In other words, it is sufficient that the first filtering criterion is not a criterion for judging whether there is a change in real estate rights, and can judge whether there is a new registration application. In a preferred embodiment, the first filtering criterion may include at least one of a receipt date, a receipt number, a registration purpose, and a category including a processing state.
예를 들어, 제1필터링기준이 접수일자이고, 기준일이 2017년 8월 1일인 경우 데이터크롤링부는 접수일자만 우선적으로 크롤링한다. 데이터크롤링부는 2017년 8월 1일 이후인지 여부를 판단한다. 데이터크롤링부는 접수일자가 기준일 이전인 경우 나머지 부동산 권리관계 정보를 크롤링하지 않는다. 데이터크롤링부는 접수일자가 기준일 이후인 경우 나머지 부동산 권리관계 정보를 크롤링하여 권리관계정보생성부에 전달한다.For example, if the first filtering criterion is the receipt date and the reference date is August 1, 2017, the data crawler crawls preferentially only the receipt date. The data crawling unit determines whether or not it is after August 1, 2017. The data crawling unit does not crawl the remaining property rights relationship information if the receipt date is before the reference date. The data crawling unit crawls the remaining property right relationship information when the reception date is after the reference date, and transmits the crawled property information to the right relationship information generation unit.
권리변동정보생성부는 부동산 권리관계 정보에 변동이 발생한 경우 부동산 권리변동 정보를 생성한다. 권리변동정보생성부가 부동산 권리관계 정보에 변동이 발생했는지 여부를 판단하는 방법에는 다양한 실시예가 있을 수 있다. The rights change information generation unit generates real estate rights change information when a change occurs in the real estate right relationship information. There may be various embodiments of a method for determining whether or not the rights change information generation unit has changed in the real estate rights relationship information.
일 실시예에서 권리변동정보생성부는 복수의 부동산 권리관계 정보를 비교하여 제1필터링기준에 해당하는 카테고리에 대한 정보가 변경된 경우 부동산 권리변동 정보를 생성한다. 즉, 권리변동정보생성부는 복수의 부동산 권리관계 정보에 포함된 복수의 카테고리 전부를 비교하는 것이 아니라, 제1필터링기준에 해당하는 카테고리가 변경되었는지 여부만을 비교하여 데이터처리량을 감소시킨다. In one embodiment, the rights variation information generation unit compares a plurality of real estate rights relationship information, and generates real estate right variation information when information on a category corresponding to the first filtering standard is changed. That is, the rights fluctuation information generation unit does not compare all of a plurality of categories included in a plurality of real estate rights relationship information, but compares only the category corresponding to the first filtering standard, and reduces data throughput.
차등경고부는 부동산 권리변동 정보에 포함된 등기목적을 제2필터링기준(이하 '위험등급분류기준'도 같은 의미이다)에 의해 필터링한 결과에 따라 차등경고한다. 즉, 차등경고부는 등기목적이 위험등급이 아닌 경우 경고를 발생시키지 않고 위험등급인 경우 경고를 발생시키는 차등경고를 실행한다.The differential warning section warns differently according to the results obtained by filtering the registration purpose contained in the real estate right variation information by the second filtering criterion (hereinafter, the "risk classification criterion" also has the same meaning). In other words, the differential warning section executes a differential warning that generates a warning when the registration purpose is not a dangerous grade, and not a warning.
이와 같이 제2필터링기준에 의해 등기목적의 위험여부를 판단하면, 지나치게 많은 양의 권리변동 정보가 생성되는 것을 방지할 수 있다. 본 발명의 이와 같은 특징은 특히, 복수의 부동산에 대해 매일 권리변동 여부를 확인해야하는 경우에 지나치게 많은 양의 권리변동 정보가 생성되는 것을 방지하고 담보가치에 영향을 줄 수 있는 변동만을 감지할 수 있다. 따라서, 권리변동을 모니터링하는데 소요되는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있는 효과가 있다.In this manner, judging whether or not the risk for registration is based on the second filtering criterion can prevent generation of an excessive amount of rights fluctuation information. This feature of the present invention is particularly advantageous in that it is possible to prevent an excessive amount of rights fluctuation information from being generated and to detect only the fluctuation that may affect the collateral value . Therefore, the time and cost required to monitor the rights change can be greatly reduced.
이하, 도 4 및 도 5를 이용하여 부동산 빅데이터 분석장치가 실행하는 온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법의 다양한 실시예를 설명한다.Hereinafter, various embodiments of real estate big data analysis method for collecting and analyzing real estate right relation information on-line executed by the real estate big data analyzing apparatus will be described with reference to FIG. 4 and FIG.
도 4는 본 발명의 부동산 빅데이터 분석방법의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다. 4 is a diagram showing a preferred embodiment of the real estate big data analysis method of the present invention.
도 4에서 알 수 있듯이, 부동산 권리변동 정보를 추출하고자 하는 적어도 둘 이상의 부동산을 그룹핑하고(S1100) 그룹핑된 부동산의 부동산 권리관계 정보를 추출하기 위한 정보를 저장한다. 권리변동 모니터링을 시작하는 기준일을 설정한다(S1150).As shown in FIG. 4, at least two realities for which real estate rights change information is to be extracted are grouped (S1100), and information for extracting real estate right relationship information of the grouped real estate is stored. A reference date for starting monitoring the right variation is set (S1150).
권리변동 모니터링을 시작하는 기준일 이후에 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속하여 그룹핑된 부동산 전부에 대한 등기신청사건처리현황을 조회한다.Access to the online site that provides information on the real estate right after the date of starting the monitoring of the right change monitoring, and inquires the status of the registered application case processing for all grouped real estate.
등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 그룹핑된 부동산에 대한 부동산 권리관계 정보를 크롤링한다(S1300). 이때 부동산 빅데이터 분석장치는 온라인 사이트에서 무료로 제공하는 등기신청사건 처리현황 조회결과 스크린에 포함된 텍스트로부터 적어도 하나 이상의 카테고리에 대한 정보를 크롤링할 수 있다.The real estate right relationship information on the grouped real estate is crawled from the inquiry status inquiry result of the registration application request (S1300). At this time, the real estate big data analyzing device can crawl information about at least one category from the text included in the result screen of inquiry status inquiry application provided free from the online site.
부동산 빅데이터 분석장치가 새로운 부동산 권리관계 정보가 업로드되었는지 여부를 판단한다(S1400).The real estate big data analyzing apparatus judges whether or not new real estate right relation information has been uploaded (S1400).
새로운 정보가 업로드되었다면 그룹핑된 부동산에 새롭게 발생된 부동산 권리관계 정보를 부동산 권리변동 정보로 저장한다(S1500).If the new information is uploaded, the newly generated real estate right relationship information is stored in the grouped real estate as real estate right change information (S1500).
부동산 빅데이터 분석장치가 부동산 권리변동 정보가 위험등급에 해당하는지 여부를 판단한다(S1600). 이때 부동산 빅데이터 분석장치는 부동산 권리변동 정보를 위험등급분류기준에 따라 분류하여 위험등급을 산정할 수 있다. The real estate big data analyzing apparatus judges whether or not the property rights change information corresponds to the risk level (S1600). At this time, the real estate big data analyzing device can classify the property rights change information according to the risk classifying criteria and calculate the risk level.
등기목적이 위험등급에 해당하는 경우 경고를 발생시키고 위험등급이 아닌 경우 경고를 발생시키지 않는다(S1700). A warning is issued when the registration purpose corresponds to a danger level, and a warning is not issued when it is not a danger level (S1700).
한편, 본 발명은 데이터를 크롤링하는 단계에서 크롤링하는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 실시예를 설명하면 다음과 같다.On the other hand, the present invention can reduce the amount of data to be crawled in the step of crawling data. Hereinafter, an embodiment will be described.
온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법으로서 부동산 빅데이터 분석장치가 권리변동 모니터링을 시작하는 기준일 이후에 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속한다. 특정 부동산 권리관계에 관한 등기신청사건 처리현황을 조회한다.As a real estate big data analysis method for collecting and analyzing real estate right relation information online, the real estate big data analyzing device is connected to an online site providing the real estate right relation information after the reference date of starting the right change monitoring. Inquiries on the status of the application for registration of a specific real estate right relationship.
등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 특정 부동산에 대한 부동산 권리관계 정보에 포함된 복수의 카테고리 중 어느 하나의 카테고리인 제1카테고리에 해당하는 데이터를 크롤링한다. 예를 들어 접수일자만을 크롤링한다.And crawls data corresponding to the first category, which is any one of a plurality of categories included in the real estate right relation information for a specific real estate, from the inquiry status inquiry result of the registration application. For example, only crawl receipt dates.
크롤링한 데이터를 이용하여 새로운 부동산 권리관계 정보가 온라인 사이트에 업데이트되었는지 여부를 판단한다. And uses the crawled data to determine whether the new property rights relationship information has been updated on the online site.
새로운 부동산 권리관계 정보가 업데이트되었다고 판단되면 아래 단계를 진행하고, 그렇지 않은 경우 절차를 종료한다.If it is determined that the new real estate right relationship information has been updated, proceed to the following step, otherwise, terminate the procedure.
먼저, 제1카테고리가 등기목적이 아닌 경우 등기목적에 해당하는 데이터를 추가로 크롤링한다.First, if the first category is not the registration purpose, the data corresponding to the registration purpose is further crawled.
등기목적을 위험등급분류기준에 따라 분류하여 위험등급을 산정한다.The risk level is calculated by classifying the purpose of the registration according to the risk classification.
등기목적이 위험등급이 아닌 경우 경고를 발생시키지 않고 위험등급인 경우 경고를 발생시키는 차등경고를 실행한다.If the registered purpose is not a danger grade, a warning is issued that does not generate a warning but generates a warning if the risk level is dangerous.
도 5는 본 발명의 부동산 빅데이터 분석방법의 다른 실시예를 나타내는 도면이다.5 is a diagram showing another embodiment of the real estate big data analysis method of the present invention.
도 5에서 알 수 있듯이, 복수의 부동산을 그룹핑한다(S2100). 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속하고, 특정 부동산 권리관계에 관한 등기신청사건 처리현황을 조회한다.As shown in FIG. 5, a plurality of real properties are grouped (S2100). Access to an online site that provides information on real estate rights, and inquire about the status of the registration of the registration of a specific real estate right relationship.
등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 특정 부동산에 대한 데이터를 크롤링하여 제1부동산 권리관계 정보를 추출한다(S2200).The first real estate relationship information is extracted by crawling data on a specific real estate from the inquiry status inquiry result of the registration application (S2200).
사전에 설정된 주기에 위 단계를 반복하여 동일한 부동산에 대한 제2부동산 권리관계 정보를 추출한다(S2300).The above steps are repeated for the predetermined period to extract the second real estate relationship information for the same real estate (S2300).
제1부동산 권리관계 정보와 제2부동산 권리관계 정보를 비교한다(S2400). 비교결과 제1필터링기준에 해당하는 카테고리에 대한 정보가 변경된 경우 부동산 권리변동 정보를 생성한다(S2500).The first real estate right relation information is compared with the second real estate right relation information (S2400). If the information about the category corresponding to the first filtering criterion is changed as a result of comparison, the real estate right variation information is generated (S2500).
부동산 권리변동 정보가 위험등급에 해당하는지 여부를 판단한다(S2600). 이때 부동산 빅데이터 분석장치는 부동산 권리변동 정보를 위험등급분류기준에 따라 분류하여 위험등급을 산정할 수 있다. 등기목적이 위험등급에 해당하는 경우 경고를 발생하고 위험등급이 아닌 경우 경고를 발생시키지 않는다(S2700).It is determined whether the property rights change information corresponds to the danger level (S2600). At this time, the real estate big data analyzing device can classify the property rights change information according to the risk classifying criteria and calculate the risk level. A warning is issued when the registration purpose corresponds to a danger level, and a warning is not issued when the security purpose is not a danger level (S2700).
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.The scope of protection of the present invention is not limited to the description and the expression of the embodiments explicitly described in the foregoing. It is again to be understood that the present invention is not limited by the modifications or substitutions that are obvious to those skilled in the art.
Claims (5)
(a) 부동산 권리변동 정보를 추출하고자 하는 적어도 둘 이상의 부동산을 그룹핑하고 그룹핑된 부동산의 부동산 권리관계 정보를 추출하기 위한 정보를 저장하는 단계;
(b) 권리변동 모니터링을 시작하는 기준일 이후에 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속하여 그룹핑된 부동산 전부에 대한 등기신청사건처리현황을 조회하는 단계;
(c) 등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 그룹핑된 부동산에 대한 새로운 등기신청이 있는지 여부를 판단할 수 있는 부동산 권리관계 정보를 크롤링하는 단계;
(c-1) 온라인 사이트에 정보가 갱신되는 주기와 일치하도록 사전에 정한 주기에 위 단계를 반복하여 크롤링한 부동산 권리관계 정보를 비교하는 단계; 및
(d) 새로운 등기신청이 발생하지 않은 경우 나머지 부동산 권리관계 정보를 추가로 크롤링하지 않고 절차를 종료하고, 새로운 등기신청이 발생한 경우 나머지 부동산 권리관계 정보를 추가로 크롤링하여 부동산 권리변동 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법.Real Estate Big Data Analysis Device as Real Estate Big Data Analysis Method to Collect and Analyze Real Estate Rights Relationship Information Online:
(a) grouping at least two real properties for extracting real estate rights change information and storing information for extracting real estate rights relation information of the grouped real estate;
(b) accessing an online site that provides real estate right relationship information after a reference date of starting the monitoring of the rights change, and inquiring the registration processing event status of all the grouped real estate;
(c) crawling the property right relationship information that can determine whether there is a new registration application for the grouped property from the inquiry result of the registration application case processing status;
(c-1) comparing the crawled real estate rights relationship information by repeating the above steps in a predetermined period so as to match the period at which the information is updated on the online site; And
(d) If the new registration application does not occur, the procedure is terminated without further crawling the remaining property right relationship information, and if the new registration application is made, the remaining property right relationship information is further crawled to generate the property rights change information ≪ / RTI >
Real Estate Big Data Analysis Method for collecting and analyzing real estate right relationship information online.
(d) 단계 이후에
(e) 부동산 권리변동 정보를 위험등급분류기준에 따라 분류하여 위험등급을 판정하는 단계;
(f) 등기목적이 위험등급이 아닌 경우 경고를 발생시키지 않고 위험등급인 경우 경고를 발생시키는 차등경고를 실행하는 단계를 더 포함하는 것인,
온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법.The method according to claim 1,
After step (d)
(e) determining the risk level by classifying the property rights fluctuation information according to the risk classifying criteria;
(f) performing a differential warning to generate a warning in the event of a risk, without generating a warning if the registration objective is not a risk grade; and
Real Estate Big Data Analysis Method for collecting and analyzing real estate right relationship information online.
(c) 단계는 상기 온라인 사이트에서 무료로 제공하는 등기신청사건 처리현황 조회결과 스크린에 포함된 텍스트로부터 적어도 하나 이상의 카테고리에 대한 정보를 크롤링하는 것인,
온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법.The method according to claim 1,
(c) crawls information on at least one category from the text included in the result screen of the registration request event processing status provided free from the online site,
Real Estate Big Data Analysis Method for collecting and analyzing real estate right relationship information online.
(a) 권리변동 모니터링을 시작하는 기준일 이후에 부동산 권리관계 정보를 제공하는 온라인 사이트에 접속하는 단계;
(b) 특정 부동산 권리관계에 관한 등기신청사건 처리현황을 조회하는 단계;
(c) 등기신청사건 처리현황 조회결과로부터 특정 부동산에 대한 부동산 권리관계 정보에 포함된 복수의 카테고리 중 새로운 등기신청이 있는지 여부를 판단할 수 있는 제1필터링기준에 해당하는 어느 하나의 카테고리인 제1카테고리에 해당하는 데이터를 크롤링하는 단계;
(c-1) 온라인 사이트에 정보가 갱신되는 주기와 일치하도록 사전에 정한 주기에 위 단계를 반복하여 크롤링한 제1카테고리에 해당하는 데이터를 비교하는 단계; 및
(c-2) 제1카테고리에 해당하는 데이터를 비교한 결과 새로운 등기신청이 발생하지 않은 경우 나머지 부동산 권리관계 정보를 추가로 크롤링하지 않고 절차를 종료하고, 새로운 등기신청이 발생하여 제1카테고리에 해당하는 데이터에 새로운 부동산 권리관계 정보가 발생한 경우에만 (d) 단계로 진입하는 단계;
(d) 제1카테고리가 등기목적이 아닌 경우 등기목적에 해당하는 데이터를 추가로 크롤링하는 단계;
(e) 등기목적을 위험등급분류기준에 따라 분류하여 위험등급을 판정하는 단계;
(f) 등기목적이 위험등급이 아닌 경우 경고를 발생시키지 않고 위험등급인 경우 경고를 발생시키는 차등경고를 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법.Real Estate Big Data Analysis Device as Real Estate Big Data Analysis Method to Collect and Analyze Real Estate Rights Relationship Information Online:
(a) accessing an online site that provides real estate rights relationship information after a reference date to begin monitoring rights fluctuations;
(b) inquiring the processing status of the registration request concerning the relation of a specific real estate right;
(c) a category that corresponds to a first filtering criterion that can determine whether there is a new registration request among a plurality of categories included in the real estate right relation information for a specific real estate from the inquiry result of the registration request event processing status Crawling data corresponding to one category;
(c-1) comparing the data corresponding to the first category crawled by repeating the above steps in a predetermined period so as to match the period at which the information is updated on the online site; And
(c-2) As a result of comparing data corresponding to the first category, when the new registration application does not occur, the procedure is terminated without further crawling the remaining property information of the real property, Entering the step (d) only when new property right relationship information has occurred in the corresponding data;
(d) if the first category is not the registration purpose, further crawling data corresponding to the registration purpose;
(e) determining the risk level by classifying the registration objectives according to the risk classification criteria;
(f) executing a differential warning that does not generate a warning if the registration objective is not a risk grade and generates a warning if the risk grade is not.
Real Estate Big Data Analysis Method for collecting and analyzing real estate right relationship information online.
상기 제1필터링기준은 접수일자, 접수번호, 등기목적, 처리상태를 포함하는 카테고리 중 적어도 하나를 포함하는 것인,
온라인에서 부동산 권리관계 정보를 수집 및 분석하는 부동산 빅데이터 분석방법.5. The method of claim 4,
Wherein the first filtering criterion includes at least one of a receipt date, a receipt number, a registration purpose, and a category including a processing status.
Real Estate Big Data Analysis Method for collecting and analyzing real estate right relationship information online.
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