KR20190041891A - Method and system for providing real estate strategy using artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 유저가 원하는 부동산에 대한 목표 상태를 달성할 수 있도록 상기 유저가 취할 수 있는 금융상품에 대한 전략 및/또는 부동산 투자 전략에 대한 전략적 포트폴리오를 인공지능 기반으로 제공할 수 있는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a real estate strategy providing method using artificial intelligence, and more particularly, to a real estate strategy providing method and a real estate investment strategy And a method and system for providing a strategic portfolio for artificial intelligence based on artificial intelligence.
빅데이터를 처리하고 이를 통해 유의미한 정보를 추론 또는 예측하는 방식이 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다.A method of processing big data and inferring or predicting meaningful information through it is widely used in various fields.
특히 다양한 금융상품에 대한 투자에 있어서, 빅데이터를 통해 학습된 인공지능엔진을 이용하여 투자자의 주관적인 판단 또는 감정의 개입을 차단하고, 미리 학습된 결과에 따른 예측만으로 투자를 수행하는 방식(예컨대, 로봇 어드바이저 등) 역시 널리 이용되고 있다.In particular, in the investment for various financial products, it is possible to prevent the subjective judgment or emotional intervention of the investor by using the artificial intelligence engine learned through the big data, and to perform the investment only by prediction according to the pre- Robot advisors, etc.) are also widely used.
하지만 이러한 빅데이터를 이용한 투자는 주로 주식, 선물 등 상대적으로 객관화가 가능하고 또한 사례가 많은 금융상품에 널리 활용되고 있지만, 주요한 투자수단의 다른 한 축인 부동산 분야에서는 활발히 이용되고 있지 못한 실정이다.However, investment with big data can be relatively objectified such as stocks and futures, and is widely used in many financial products, but it is not actively used in real estate, which is another main means of investment.
부동산 분야에서 빅데이터를 활용하여 분석 또는 예측을 위한 시도(예컨대, 한국등록특허 10-1764834, "빅 데이터를 이용한 부동산 시세 추정 시스템 및 방법")가 존재하긴 하였지만, 부동산 시세의 예측이 상대적으로 정교하지 못하거나 또는 시세를 예측하는데 그칠 뿐 적극적으로 투자자의 투자전략을 제시하고 있지 못한 실정이다. Although there have existed attempts to analyze or forecast large data in the field of real estate (for example, Korean Patent No. 10-1764834, " system and method for estimating real estate using big data "), And it does not actively suggest investors' investment strategies.
따라서 본 발명은 빅데이터를 이용해 학습된 인공지능엔진을 이용해 사용자가 원하는 소정의 시기에 부동산과 관련된 목표 상태(예컨대, 특정 부동산의 보유, 입주여부 등)를 달성할 수 있도록 적극적인 전략적 포트폴리오를 제시할 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다. Accordingly, the present invention proposes an aggressive strategic portfolio so as to achieve a target state related to a real estate (for example, possession of a specific real estate, occupancy, etc.) at a predetermined time desired by a user using the artificial intelligence engine learned using big data And to provide that system.
또한, 보다 정확한 미래의 부동산 가격의 예측을 위해 특정 위치의 부동산에 대해 일정 바운더리 내의 영향 데이터를 전체적으로 고려할 수 있도록 학습이 이루어지되, 이러한 바운더리가 교통 인프라에 따라 적응적으로 조절될 수 있도록 함으로써 상대적으로 정확한 미래 부동산 가격의 예측이 이루어질 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다. Also, in order to predict the future real estate price more precisely, learning is performed so that the influence data in a certain boundary can be totally taken into account with respect to the real estate of a specific location, and this boundary can be adaptively adjusted according to the transportation infrastructure, And to provide a system and method by which prediction of accurate future real estate prices can be made.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법은, 부동산 전략 제공시스템이 유저의 소정 시기에 상기 유저가 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 목표 상태 정보 및 상기 유저의 자산의 현재 상태에 대한 현재 상태 정보를 입력받는 단계, 상기 부동산 전략 제공시스템이 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 학습된 인공지능엔진을 통해 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 따른 부동산 가격 예측 데이터를 예측하는 단계, 및 예측된 상기 부동산 가격 예측 데이터와 상기 목표 상태 정보에 기초하여, 상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 소정 시기까지의 전략 포트폴리오를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 전략 포트폴리오를 생성하는 단계는, 상기 유저가 상기 목표 상태를 달성하기 위한 금융상품 추천 포트폴리오 및 부동산 매매전략 포트폴리오를 포함하는 상기 전략 포트폴리오를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a method for providing real estate strategy using artificial intelligence, the method comprising: providing a real estate strategy providing system, Receiving the current state information on the current state of the user's asset, the real estate strategy providing system may affect the future price of the real estate through the artificial intelligence engine learned based on the past real estate impact data and the past real estate price data Predicting real estate price forecast data based on the influence data on the basis of the predicted real estate price forecast data and the target state information, and generating the strategy portfolio up to the predetermined time based on the predicted real estate price forecast data and the target state information Wherein generating the strategy portfolio comprises: There has to be a user group, wherein the generating of the strategic portfolio comprises the financial instruments recommended portfolio and real estate portfolio marketing strategy to achieve the target state.
또한, 상기 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법은, 상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 더 포함하며, 상기 과거 부동산 영향 데이터 및 상기 부동산 가격 예측 데이터는, 각각 지역별 도시개발 계획 데이터 및 상기 도시개발 계획 데이터에 포함된 지역별 개발계획까지의 남은 시기에 대한 정보를 포함할 수 있다.The real estate strategy providing method using the artificial intelligence further includes the step of the real estate strategy providing system learning the artificial intelligence engine based on the past real estate impact data and the past real estate price data, Data and the real estate price prediction data may include information on the remaining urban development plan data and the remaining time up to the regional development plan included in the urban development plan data.
또한, 상기 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계는, 상기 부동산 전략 제공시스템이 특정 위치의 부동산의 가격을 예측하기 위해 상기 특정 위치로부터 미리 정해진 바운더리 내에 존재하는 부동산의 가격에 영향을 미칠 영향 데이터 전체를 입력 파라미터로 활용여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step of learning the artificial intelligence engine based on the past real estate impact data and the past real estate price data may further include the step of determining whether the real estate strategy providing system exists within a predetermined boundary from the specific location, And a step of learning the artificial intelligence engine using the entire influence data to be influenced on the price of the real estate as an input parameter.
또한, 상기 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계는, 상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 특정 위치에 상응하는 교통 인프라에 따라 상기 바운더리의 범위를 적응적으로 조절하면서 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step of learning the artificial intelligence engine based on the past real estate impact data and the past real estate price data may further include the step of adaptively adjusting the range of the boundary according to the transportation infrastructure corresponding to the specific location And learning the artificial intelligence engine.
또한, 상기 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계는, 상기 부동산 전략 제공시스템이 특정 연령대의 인구수에 대한 정보를 입력 파라미터로 더 이용하여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step of learning the artificial intelligence engine based on the past real estate effect data and the past real estate price data may further include the step of using the information on the population of a specific age group as an input parameter, And a step of learning.
또한, 상기 전략 포트폴리오를 생성하는 단계는, 상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 현재 상태 정보에 포함된 유저의 현재 보유 부동산에 대한 정보 및 상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 부동산 가격 예측 데이터에 기초하여, 상기 보유 부동산의 매매 전략 및 추천 부동산에 대한 매매전략에 대한 정보를 포함하는 상기 부동산 매매전략 포트폴리오를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of generating the strategic portfolio may further include a step of, based on the information on the user's currently held real estate included in the current state information and the real estate price prediction data predicted by the artificial intelligence engine, And generating the real estate trading strategy portfolio including information on a trading strategy of the real estate and a trading strategy for the recommended real estate.
또한, 상기 전략 포트폴리오를 생성하는 단계는, 상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 상기 소정 시기에 상기 목표 상태 정보에 포함된 목표 부동산의 예측 가격과 현재 상태 정보에 기초하여, 복수의 금융상품들 중 추천 금융상품에 대한 정보를 선택하고 선택한 추천 금융상품에 대한 정보를 포함하는 금융상품 추천 포트폴리오를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating the strategic portfolio may further include a step of generating the strategic portfolio based on the predicted price of the target real estate and the current state information included in the target state information at the predetermined time predicted by the artificial intelligence engine, Selecting the information on the recommended financial product among the financial products of the selected financial product, and creating a financial product recommendation portfolio including information on the selected recommended financial product.
또한, 컴퓨팅 시스템에 의해 설치되어 상술한 부동산 전략 제공방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.Further, a computer program installed by the computing system and performing the above-described real estate strategy providing method may be provided.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템은, 유저의 소정 시기에 상기 유저가 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 목표 상태 정보 및 상기 유저의 자산의 현재 상태에 대한 현재 상태 정보를 입력받기 위한 인터페이스 모듈, 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 학습되어 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 따른 부동산 가격 예측 데이터를 예측하기 위한 인공지능엔진, 및 예측된 상기 부동산 가격 예측 데이터와 상기 목표 상태 정보에 기초하여 상기 소정 시기까지의 전략 포트폴리오를 생성하기 위한 제어모듈을 포함하며, 상기 제어모듈은, 상기 유저가 상기 목표 상태를 달성하기 위한 금융상품 추천 포트폴리오 및 부동산 매매전략 포트폴리오를 포함하는 상기 전략 포트폴리오를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a system for providing real estate strategy using artificial intelligence, comprising: target state information on a target state of a real estate desired by a user at a predetermined time of a user; An interface module for receiving current state information on the current state, an artificial intelligence module for predicting real estate price forecast data based on past real estate impact data and impact data that can be learned based on past real estate price data, An intelligent engine, and a control module for generating a strategic portfolio up to the predetermined time based on the predicted real estate price forecast data and the target state information, wherein the control module is configured to: Financial product recommendation portfolio and real estate sales strategy It may generate the portfolio strategy comprising the portfolio.
또한, 상기 인공지능엔진은, 각각 지역별 도시개발 계획 데이터 및 상기 도시개발 계획 데이터에 포함된 지역별 개발계획까지의 남은 시기에 대한 정보를 입력 파라미터로 하여 학습되는 것을 특징으로 할 수 있다.Further, the artificial intelligence engine may be characterized by using information on the remaining time up to the regional development plan included in the city development plan data and the city development plan data for each region as input parameters.
또한, 상기 인공지능엔진은, 특정 위치의 부동산의 가격을 예측하기 위해 상기 특정 위치로부터 미리 정해진 바운더리 내에 존재하는 부동산의 가격에 영향을 미칠 영향 데이터 전체를 입력 파라미터로 활용하여 학습되는 것을 특징으로 할 수 있다.The artificial intelligence engine is characterized in that the artificial intelligence engine is learned by using the entire influence data to be influenced on the price of the real estate existing in the predetermined boundary from the specific position as an input parameter in order to predict the price of the real estate at a specific location .
또한, 상기 인공지능엔진은, 상기 특정 위치에 상응하는 교통 인프라에 따라 상기 바운더리의 범위가 적응적으로 조절되면서 학습되는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the artificial intelligence engine may learn the boundary while adaptively adjusting the boundaries according to the traffic infrastructure corresponding to the specific location.
또한, 상기 인공지능엔진은, 특정 연령대의 인구수에 대한 정보를 입력 파라미터로 더 이용하여 학습되는 것을 특징으로 할 수 있다.Also, the artificial intelligence engine is characterized in that it is learned by further using information on the population of a specific age group as an input parameter.
또한, 상기 제어모듈은, 상기 현재 상태 정보에 포함된 유저의 현재 보유 부동산에 대한 정보 및 상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 부동산 가격 예측 데이터에 기초하여, 상기 보유 부동산의 매매 전략 및 추천 부동산에 대한 매매전략에 대한 정보를 포함하는 상기 부동산 매매전략 포트폴리오를 생성할 수 있다.In addition, the control module may be configured to determine, based on the information on the user's currently held real estate included in the current state information and the real estate price forecast data predicted by the AI engine, And generate the real estate trading strategy portfolio that includes information on the trading strategies.
또한, 상기 제어모듈은, 상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 상기 소정 시기에 상기 목표 상태 정보에 포함된 목표 부동산의 예측 가격과 현재 상태 정보에 기초하여, 복수의 금융상품들 중 추천 금융상품에 대한 정보를 선택하고 선택한 추천 금융상품에 대한 정보를 포함하는 금융상품 추천 포트폴리오를 생성할 수 있다.Also, the control module may be configured to calculate, based on the predicted price of the target real estate and the current state information included in the target state information at the predetermined time predicted by the artificial intelligence engine, You can select information and create a financial instrument recommendation portfolio that contains information about the selected referral instrument.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 부동산 전략 제공시스템은 프로세서 및 상기 프로세서에 의하여 실행되는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하며,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 부동산 전략 제공방법을 수행할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a real estate strategy providing system including a processor and a memory for storing a computer program executed by the processor, wherein the computer program, when executed by the processor, can do.
본 발명의 일실시 예에 따르면, 빅데이터를 이용해 학습된 인공지능엔진을 이용해 사용자가 원하는 소정의 시기에 부동산과 관련된 목표 상태(예컨대, 특정 부동산의 보유, 입주여부 등)를 달성할 수 있도록 적극적인 전략적 포트폴리오를 제시할 수 있어서 유저가 효과적으로 목표 상태에 도달할 수 있도록 가이드해줄 수 있는 효과가 있다. According to an embodiment of the present invention, an artificial intelligence engine that has been learned using big data can be used to actively and promptly achieve a goal state related to a real estate at a predetermined time desired by a user (for example, It is possible to present a strategic portfolio, which has the effect of guiding the user to reach the target state effectively.
교통 인프라에 따라 특정 위치의 부동산에 영향을 미칠 수 있는 이벤트의 위치와 상기 특정 위치까지의 거리가 적응적으로 달라질 수 있는 점까지 반영한 학습이 이루어질 수 있도록 하여 상대적으로 정확한 미래 부동산 가격의 예측이 이루어질 수 있는 효과가 있다.It is possible to predict the future accurate price of the real estate by allowing the learning to reflect the location of the event that can affect the real estate of the specific location according to the transportation infrastructure and the distance to the specific location to be adaptively changed There is an effect that can be.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법을 구현하기 위한 개략적인 시스템 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 희망 부동산 목표 상태정보 및 유저의 자산의 현재 상태정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 가격 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 전략 제공시스템에 의해 제공되는 전략 포트폴리오를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 전략 제공시스템이 인공지능엔진을 학습시키기 위해 필요한 바운더리를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 전략 제공시스템이 메신저를 통한 전략 제공방식의 구현 예를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법의 개략적인 흐름을 나타낸다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS A brief description of each drawing is provided to more fully understand the drawings recited in the description of the invention.
1 is a diagram illustrating a schematic system configuration for implementing a real estate strategy providing method using an artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing a schematic configuration of a real estate strategy providing system utilizing artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a view for explaining current target state information of a user's asset and desired real estate target state information according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining real estate price data according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram for explaining prediction data according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram for explaining a strategy portfolio provided by a real estate strategy providing system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram for explaining a boundary necessary for a real estate strategy providing system according to an embodiment of the present invention to learn an artificial intelligence engine.
FIG. 8 illustrates an embodiment of a strategy providing system through a messenger, according to an embodiment of the present invention.
FIG. 9 shows a schematic flow of a method for providing real estate strategy using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.
본 명세서에 있어서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like refer to the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
또한, 본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '전송'하는 경우에는 상기 구성요소는 상기 다른 구성요소로 직접 상기 데이터를 전송할 수도 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 상기 데이터를 상기 다른 구성요소로 전송할 수도 있는 것을 의미한다. 반대로 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '직접 전송'하는 경우에는 상기 구성요소에서 다른 구성요소를 통하지 않고 상기 다른 구성요소로 상기 데이터가 전송되는 것을 의미한다.Also, in this specification, when any one element 'transmits' data to another element, the element may transmit the data directly to the other element, or may be transmitted through at least one other element And may transmit the data to the other component. Conversely, when one element 'directly transmits' data to another element, it means that the data is transmitted to the other element without passing through another element in the element.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 중심으로 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법을 구현하기 위한 개략적인 시스템 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a schematic system configuration for implementing a real estate strategy providing method using an artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템(100, 이하 부동산 전략 제공시스템이라 함)은 유저의 단말기(200)와 통신을 수행하면서 본 발명의 기술적 사상을 구현할 수 있다.Referring to FIG. 1, a real estate strategy providing system 100 (hereinafter, referred to as a real estate strategy providing system) utilizing artificial intelligence according to the technical idea of the present invention communicates with a
상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상에 따라 상기 유저의 단말기(200)와 통신을 통해 소정의 입력정보(예컨대, 유저가 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 정보 및/또는 유저의 자산의 현재 상태에 대한 정보 등)를 입력받고, 후술할 본 발명의 기술적 사상에 따라 학습된 인공지능엔진을 통해 예측되는 정보(예컨대, 부동산 가격 예측 데이터 등)를 이용하여 전략 포트폴리오를 생성, 상기 유저의 단말기(200)로 제공할 수 있다.According to the technical idea of the present invention, the real estate
예를 들어, 유저가 소정 시기에 투자 또는 주거 등의 목적으로 소정 지역의 아파트를 구매하기 원하는 경우(즉, 유저가 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 정보가 입력되면), 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상에 따라 상기 인공지능엔진을 통해 상기 소정 시기에 아파트의 가격 예측 데이터를 예측하고, 입력받은 현재 상기 유저의 자산 상황으로부터 상기 소정 시기에 상기 아파트의 구매를 위해 금융 및/또는 부동산에서 어떠한 전략으로 어떠한 상품을 이용할지 여부를 상기 전략 포트폴리오로 상기 유저에게 제공할 수 있다.For example, when the user desires to purchase an apartment in a predetermined area for the purpose of investment or housing at a predetermined time (that is, when information on the target state of the desired property of the user is input) 100 predicts the price forecast data of the apartment at the predetermined time through the artificial intelligence engine according to the technical idea of the present invention, / ≪ / RTI > or the real estate may be provided to the user with the strategy portfolio as to what strategy to use in which strategy.
본 발명의 기술적 사상에 의하면, 상기 전략 포트폴리오는 상기 유저가 상기 목표 상태를 달성하기 용이한(유리한) 금융상품을 추천하는 금융상품 추천 포트폴리오, 및 상기 유저가 현재 보유하고 있는 보유 부동산의 매매 전략과 상기 인공지능엔진에 의해 추천(예측)될 수 있는 추천 부동산에 대한 매매전략에 따라 유저가 수행할 부동산 매매전략 포트폴리오를 포함할 수 있다. 이러한 상기 전략 포트폴리오에 대해서는 후술할 도 5를 통해 상세히 설명하도록 한다.According to the technical idea of the present invention, the strategy portfolio includes a financial product recommendation portfolio in which the user recommends (advantageous) financial products in which the user can easily achieve the target state, and a trading strategy of the user And may include a portfolio of real estate sales strategies to be performed by the user according to a sale strategy for the recommended real estate that can be recommended (predicted) by the AI engine. The strategy portfolio will be described in detail with reference to FIG.
또한 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 전술한 바와 같이 상기 인공지능엔진을 소정의 방식으로 학습시켜 특정 시기에 특정 부동산에 대한 가격 데이터를 예측할 수 있다.Also, the real estate
상기 부동산 전략 제공시스템(100)이 상기 인공지능엔진을 학습하는 방식은 상세히 후술하겠지만, 본 발명에서 학습된 상기 인공지능엔진에 의해 예측될 수 있는 부동산 가격 예측 데이터는 상기 유저가 목표로 하는 특정 시기의 특정 부동산에 대한 가격에 대한 데이터뿐만 아니라, 상기 유저의 목표 상태를 달성하기 위해 유저가 수행할 부동산 매매 전략을 위해 필요한 다양한 부동산들에 대한 예측 데이터까지도 포함할 수 있다.Although the manner in which the real estate
어떠한 경우든 본 발명의 기술적 사상에 의하면, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 유저로부터 자신이 원하는 목표 상태에 대한 정보와 유저의 현재 상태에 대한 정보를 입력받고, 학습된 인공지능엔진을 통해 예측되는 데이터들에 기초하여 유저가 목표 상태를 달성하기 위해 필요한 전략 포트폴리오를 유저에게 제공할 수 있다.In any case, according to the technical idea of the present invention, the real estate
이러한 기술적 사상을 구현하기 위한 부동산 전략 제공시스템(100)의 구성을 도 2를 참조하여 설명하도록 한다.The construction of the real estate
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing a schematic configuration of a real estate strategy providing system utilizing artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 부동산 전략 제공시스템(100)은 인터페이스 모듈(110), 인공지능엔진(120), 및 제어모듈(130)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, a real estate
상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 유저의 단말기(200)와 통신을 수행할 수 있으면서 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 데이터 프로세싱 능력을 갖춘 어떠한 장치로도 구현될 수 있다. 일 예에 의하면, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 상기 유저의 단말기(200)로 전략 포트폴리오 제공서비스를 수행하는 서버로 구현될 수 있다. 상기 서버 즉, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 구현되는 소프트웨어와 상기 소프트웨어를 구동하기 위한 하드웨어가 유기적으로 결합하여 구현되는 시스템일 수 있다.The real estate
상기 유저의 단말기(200)는 도 1에서 데스크 탑 컴퓨터(210) 또는 스마트 폰(220)을 예시적으로 도시하고 있지만, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)과 통신을 수행하면서 본 명세서에서 정의되는 기능을 구현할 수 있는 어떠한 데이터 프로세싱 장치로도 구현될 수 있다. 1, the
본 발명의 실시 예에 따라서는, 상술한 구성요소들 중 일부 구성요소는 반드시 본 발명의 구현에 필수적으로 필요한 구성요소에 해당하지 않을 수도 있으며, 또한 실시 예에 따라 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 이보다 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있음은 물론이다.According to an embodiment of the present invention, some of the above-mentioned components may not necessarily correspond to the components necessary for implementing the present invention, Of course, may include more components.
상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 필요한 하드웨어 리소스(resource) 및/또는 소프트웨어를 구비할 수 있으며, 반드시 하나의 물리적인 구성요소를 의미하거나 하나의 장치를 의미하는 것은 아니다. 즉, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 구비되는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 논리적인 결합을 의미할 수 있으며, 필요한 경우에는 서로 이격된 장치에 설치되어 각각의 기능을 수행함으로써 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 논리적인 구성들의 집합으로 구현될 수도 있다. The real estate
또한 본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예를 들면, 상기 모듈은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있을 것이다.In this specification, a module may mean a functional and structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and software for driving the hardware. For example, the module may refer to a logical unit of a predetermined code and a hardware resource for executing the predetermined code, and it does not necessarily mean a physically connected code or a kind of hardware But can be easily deduced to the average expert in the field of the present invention.
상기 인터페이스 모듈(110)은 유저가 소정 시기에 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 정보 및/또는 상기 유저의 자산의 현재 상태에 대한 정보를 입력받을 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 상기 유저가 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 정보를 목표 상태 정보, 상기 유저의 자산의 현재 상태에 대한 정보를 현재 상태 정보라 정의하도록 한다.The
상기 목표 상태 정보 및 상기 현재 상태 정보에 대해 도 3을 참조하여 설명하도록 한다.The target status information and the current status information will be described with reference to FIG.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 목표 상태 정보 및 현재 상태 정보를 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining target state information and current state information according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 우선 상기 목표 상태 정보는 유저가 어느 '시기'에 어느 '지역'의 어떠한 '종류'의 부동산을 어떤 '목적'으로 매매하기 원하는지에 대한 정보를 의미할 수 있다. 즉, 상기 '시기', '지역', '목적', 및/또는 '종류'가 입력 파라미터로 상기 인터페이스 모듈(110)을 통해 입력될 수 있다.Referring to FIG. 3, first, the target state information may be information on which 'time period' the user wishes to sell a certain 'real estate' of which 'real estate'. That is, the 'timing', 'region', 'purpose', and / or 'type' may be input through the
예를 들어, 어떤 유저는 2021년(시기)까지 강남역 인근(지역)에 투자를 위한(목적) 30평형 대의 아파트(종류)의 구매를 희망할 수 있다.For example, some users may wish to purchase a 30-pyeong apartment (type) for investment purposes (area) near Gangnam Station by 2021 (time).
그러면, 상기 인터페이스 모듈(110)은 상기 유저의 목표 상태 정보로, 2021년/강남역 인근/투자목적/아파트(면적) 구매와 같은 입력 파리미터로 입력받을 수 있다.Then, the
이때, 상기 입력 파라미터 중 '종류'의 경우, 단순히 아파트, 상가, 주택 등과 같은 형태뿐 아니라, 보다 구체적으로 해당 부동산의 면적이나 특정 브랜드에 대한 정보를 포함하는 의미일 수 있다.In this case, the 'type' of the input parameter may be a meaning including not only a form such as an apartment, a house, a house, but more specifically, an area of the real estate or information about a specific brand.
또한 전술한 바와 같이 상기 인터페이스 모듈(110)은 상기 유저의 현재 자산에 대한 정보 즉, 현재 상태 정보를 입력받을 수 있다.Also, as described above, the
상기 현재 상태 정보는, 상기 유저가 현재 보유하고 있는 부동산에 대한 정보 및/또는 상기 유저가 현재 이용하고 있는 금융상품에 대한 정보를 포함할 수 있다.The current state information may include information on the real estate currently held by the user and / or information on a financial product currently used by the user.
예를 들어, 상기 유저는 현재 경기도 모 지역의 24평 아파트에 전세로 거주하고 있을 수 있다. 그리고 상기 유저는 특정 은행의 특정 대출상품을 이용 중이며, 상기 특정 대출상품을 통해 특정 금리로 특정 금액을 대출 중인 상황일 수 있다.For example, the user may reside in a 24-pyung apartment in the present area of Gyeonggi-do. The user may be using a specific loan product of a specific bank and may be in a state of lending a specific amount at a specific interest rate through the specific loan product.
이처럼 상기 인터페이스 모듈(110)은 유저가 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 정보(목표 상태 정보) 및 상기 유저의 자산의 현재 상태에 대한 정보(현재 상태 정보)를 입력받을 수 있다.As described above, the
다시 도 2를 참조하면, 상기 인공지능엔진(120)은 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 학습되될 수 있으며, 학습된 상기 인공지능엔진(120)은 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 따라 부동산 예측 가격 데이터를 예측할 수 있다.Referring again to FIG. 2, the
이하, 본 명세서에서는 설명의 편의를 위해 부동산에 과거에 영향을 미쳤던 데이터를 과거 부동산 영향 데이터로, 현재 영향을 미치고 있거나 향후 영향을 미칠 것으로 예정되는 데이터를 영향 데이터로 구분하여 정의하도록 한다.Hereinafter, for the sake of convenience of description, in the present specification, data that has been affected in the past by the real estate is defined as past real estate impact data, and data that is currently influenced or expected to be affected in the future is defined as impact data.
상기 과거 부동산 가격 데이터의 예시가 도 4에 도시되어 있다.An example of the past real estate price data is shown in FIG.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 가격 데이터를 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining real estate price data according to an embodiment of the present invention.
도 4a는 부동산의 최근 거래, 실거래, 거래량에 대한 과거 데이터의 예를 나타내며, 도 4b는 부동산의 면적당(예컨대, 평당) 가격에 대한 과거 데이터를 나타내고, 도 4c는 부동산의 시세 트렌드와 과거 상승률에 대한 데이터를 예시적으로 나타낸다.FIG. 4A shows historical data on the recent transactions, real transactions, and transaction volume of real estate, FIG. 4B shows historical data on the real estate per unit area (e.g., For example.
이처럼 상기 인공지능엔진(120)은 부동산의 과거 시세, 실거래 가격, 거래량과 이에 따른 면적당(예컨대, 평당) 가격, 그리고 이를 통해 알 수 있는 과거 부동산의 시세 트렌드와 상승률 등 과거 부동산 가격 데이터를 통해 학습될 수 있다. 그리고 이처럼 학습된 과거 부동산 가격 데이터를 바탕으로, 부동산의 가격이 향후 어떻게 될 것인지를 예측한 부동산 가격 예측 데이터를 예측할 수 있다.As described above, the
또한 본 발명의 기술적 사상에 의하면, 상기 인공지능엔진(120)은 상기 과거 부동산 가격 데이터만 이용하여 학습을 수행하기보다는, 상기 과거 부동산 가격 데이터와 함께, 부동산의 가격에 영향을 미친 데이터들 즉, 과거 부동산 영향 데이터를 더 이용하여 학습을 수행함으로써 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다.According to the technical idea of the present invention, instead of performing the learning using only the past real estate price data, the
일 예에 의하면, 상기 과거 부동산 영향 데이터는 각각의 지역별 도시개발 계획 데이터를 의미할 수 있다. 일반적으로 도시개발계획은 부동산의 가격 변동에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 상기 인공지능엔진(120)이 학습할 과거 부동산 가격 데이터에 관련한 중요한 요인이 될 수 있다.According to one example, the past real estate impact data may refer to each regional city development plan data. In general, the urban development plan can significantly affect the price fluctuation of the real estate, so that it may be an important factor related to the past real estate price data to be learned by the
예컨대 특정 지역에 새로운 신도시가 조성되거나, 또는 특정 지역에 지하철 역이 지난다거나, 새로 도로가 건설된다거나, 교육/의료/대형 쇼핑몰 등의 대규모 시설이 건축되는 등의 요인으로 인해 해당 지역의 부동산 가격이 변동될 수 있다.For example, due to factors such as the creation of a new city in a certain area, the passage of a subway station in a specific area, the construction of a new road, or the construction of large facilities such as education / May vary.
구현 예에 따라, 상기 과거 부동산 영향 데이터는 상기 도시개발계획 데이터뿐 아니라 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 다양한 데이터를 더 포함할 수도 있다.According to an implementation, the past real estate impact data may further include various data that may affect the real estate price as well as the urban development plan data.
예를 들어, 상기 과거 부동산 영향 데이터는 과거에 부동산 가격에 영향력이 있었다고 판단되는 과거 기사 데이터를 포함할 수 있다. 상기 과거 기사는 예컨대 특정 지역에 소음이 많이 발생한다거나, 지진, 태풍 등 자연재해가 빈번히 발생한다거나, 범죄율이 높아지고 있다는 등의 사실에 대한 기사일 수 있다. 특정 지역에 이러한 기사가 난 이후에는 해당 지역의 부동산에 대한 수요가 줄어들 수 있으며, 이에 따라 부동산 가격이 하락할 수 있다. 반대로 특정 지역에 긍정적인 기사가 난 이후에는 해당 지역의 부동산 수요가 증가하고, 부동산 가격이 상승할 수도 있다.For example, the past real estate impact data may include past article data that is believed to have had an impact on real estate prices in the past. The previous article may be an article about the fact that a lot of noise is generated in a specific area, natural disasters such as earthquakes and typhoons occur frequently, or the crime rate is increasing. After these articles in a particular area, the demand for real estate in the area may be reduced, which could result in lower real estate prices. On the other hand, after a positive story in a certain area, the demand for real estate in the area may increase and the price of real estate may increase.
따라서 상기 과거 부동산 영향 데이터는 도시개발계획 등과 같은 부동산 관련 정책에 대한 데이터는 물론, 전술한 과거 기사 등 영향력 있는 사실들에 대한 데이터까지도 포함할 수 있다.Thus, the past real estate impact data may include not only data on real estate related policies such as urban development plans, but also data on influential facts such as the above-mentioned past articles.
그리고 상기 인공지능엔진(120)은 과거 부동산 가격의 변동 시점과 이러한 과거 부동산 영향 데이터가 존재하는 시점을 보고, 과거 부동산 영향 데이터에 따라 과거 부동산 가격이 어떻게 변동하였는지를 연관지어 학습할 수 있다. 구현 예에 따라서는 상기 인공지능엔진(120)은 이러한 과거 부동산 가격 데이터와 과거 부동산 영향 데이터를 지역별로 학습할 수 있다.The
한편, 상기 인공지능엔진(120)은 전술한 바와 같이 과거 부동산 가격 데이터와 과거 부동산 영향 데이터를 이용하여 학습을 수행하고, 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 따라 부동산 가격 예측 데이터를 예측할 수 있다. 예측 데이터의 일 예가 도 5에 도시된다.Meanwhile, the
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 데이터를 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram for explaining prediction data according to an embodiment of the present invention.
우선 도 5 상단의 그래프를 참조하면, 상기 인공지능엔진(120)은 과거 부동산 가격 데이터(a)와, 이를 바탕으로 향후 부동산 가격을 예측한 예측 데이터(b)가 나타나 있다.5, the
도 5의 하단에는 부동산 중 아파트의 면적당(평당) 시세에 대한 예측 데이터가 나타나 있다. 도 5에서는 이러한 예측 데이터가 매매 시세와 전세 시세로 구분되어 나타나 있으며, 구현 예에 따라 다양한 기준의 부동산 가격에 대한 예측 데이터가 제공될 수 있다.In the lower part of FIG. 5, there is shown predicted data on the price per square meter of apartment in real estate. In FIG. 5, the prediction data is divided into a selling price and a rent price, and prediction data on a real estate price of various criteria may be provided according to an embodiment.
즉, 상기 인공지능엔진(120)은 과거에 부동산 가격이 어떠한 요인으로 어떻게 변동하였는지를 학습하고, 학습한 내용과 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 기초하여 향후 부동산 가격이 어떻게 변동할 것인지를 예측할 수 있다.That is, the
예를 들어 상기 인공지능엔진(120)에 과거 지하철역이 들어서는 지역들의 부동산 가격 데이터 변동에 대해 학습되어 있다면, 특정 지역에 새로 지하철역이 들어서는 경우 해당 지역의 부동산 가격이 어떻게 변동될 것인지 예측가능할 수 있다. 물론 상기 인공지능엔진(120)이 학습한 파라미터들이 다양할수록 향후 부동산 가격에 대한 예측의 정확도가 향상될 수 있다.For example, if the
이를 위한 상기 영향 데이터는 각각의 지역별 도시개발계획 데이터와, 상기 도시개발계획에 포함된 지역별 개발계획까지의 남은 시기에 대한 정보를 포함할 수 있다.The influence data for this may include information on the respective urban development plan data for each region and the remaining time up to the regional development plan included in the urban development plan.
예를 들어, 어느 특정 지역에 광역고속철도(예컨대, GTX 등) 개발계획에 대한 데이터가 있는 경우, 개발 여부에 대한 정보는 물론 상기 광역고속철도가 개통되기까지(또는 개발이 시작되기까지) 남은 시기에 대한 정보가 상기 영향 데이터에 포함될 수 있다. 예컨대, 2018년 현재 20XX년에 완공될 GTX 개발 계획이 있다면, 상기 GTX 개발계획에 대한 데이터와 상기 GTX 노선이 지날 지역별 완공까지 남은 시기에 대한 정보가 상기 영향 데이터일 수 있다.For example, if there is data on a development plan for a broad-area high-speed railway (eg, GTX) in a specific area, information on the development status, as well as information on the development period May be included in the influence data. For example, if there is a GTX development plan to be completed in 20XX as of 2018, the above data on the GTX development plan and the information on the remaining time until completion of the GTX route can be the influence data.
한편 본 발명의 기술적 사상에 의하면, 유저가 원하는 목표 상태 정보에 상응하는 특정 지역이나 특정 위치의 부동산 가격을 예측하기 위하여, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 상기 인공지능엔진(120)으로 하여금 상기 특정 위치로부터 미리 정해진 바운더리 내에 존재하는 부동산에 대한 영향 데이터 전체를 입력 파라미터로 활용하여 학습을 수행하도록 할 수 있다.According to the technical idea of the present invention, the real estate
즉, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 유저가 원하는 특정 위치의 부동산 가격을 예측하기 위해 상기 특정 위치와 별다른 관련이 없는 모든 지역에 대한 부동산 영향 데이터를 고려하지 않고, 상기 특정 위치로부터 미리 정해진 일정 범위를 선별하여 범위 내에 존재하는 부동산의 영향 데이터들을 상기 인공지능엔진(120)이 학습하도록 할 수 있다.That is, the real estate
부동산 가격은 지역별 편차가 크게 달라질 수 있어, 이처럼 목표로하는 위치로부터 특별히 학습할 범위를 제한하는 것이 유저가 원하는 정보를 얻기에 더욱 유리할 수 있다.Real estate prices can vary greatly in regional deviations, so limiting the range of specially-learned information from the targeted location may be more advantageous for obtaining information desired by the user.
이러한 바운더리에 대하여 도 7을 참조하여 설명하도록 한다.This boundary will be described with reference to Fig.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 전략 제공시스템이 인공지능엔진을 학습시키기 위해 필요한 바운더리를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram for explaining a boundary necessary for a real estate strategy providing system according to an embodiment of the present invention to learn an artificial intelligence engine.
도 7을 참조하면, 소정 지역의 특정 위치(1)에 유저가 목표로 하는 부동산이 위치하고 있을 수 있다. 그리고 상기 특정 위치(1)를 중심으로 일정 범위 내에서 다양한 바운더리(예컨대, 2, 3)가 정해질 수 있으며, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 정해진 바운더리(예컨대, 2, 3) 내에 존재하는 부동산의 영향 데이터 전체를 입력 파라미터로 활용하여, 상기 인공지능엔진(120)을 학습시킬 수 있다.Referring to FIG. 7, a target real estate may be located at a specific location 1 in a predetermined area. A variety of boundaries (e.g., 2, 3) can be defined within a certain range centering on the specific location 1 and the real estate
이때 상기 바운더리(예컨대, 2, 3)는 다양한 기준으로 정해질 수 있다. 물론 지정된 특정 위치(1)의 어떠한 조건 등과 관계없이 일괄적으로 일정한 범위(예컨대, 반경 5km의 범위)가 바운더리로 정해질 수도 있지만, 본 발명의 실시 예에 의하면 지정된 특정 위치(1)의 특성 특히, 교통 인프라에 따라 바운더리(예컨대, 2, 3)가 적응적으로 조절되면서 다양한 범위로 정해질 수 있도록 하여 최종적으로 상기 인공지능엔진(120)의 예측 정확도를 높일 수 있다.At this time, the boundaries (e.g., 2, 3) may be determined based on various criteria. Of course, although a certain range (for example, a range of a radius of 5 km) may be bounded collectively regardless of any condition or the like of the designated specific position 1, according to the embodiment of the present invention, (For example, 2 or 3) may be adaptively adjusted according to the transportation infrastructure, so that the prediction accuracy of the
이는 교통 인프라에 따라 상기 특정 위치(1)의 부동산에 영향을 미칠 수 있는 이벤트(예컨대, 지하철역 건설 등)의 위치와 상기 특정 위치(1)까지의 거리가 적응적으로 달라질 수 있는 점을 반영하기 위함일 수 있다.This reflects the fact that the location of an event (for example, a subway station construction, etc.) that may affect the real estate of the specific location 1 and the distance to the specific location 1 may be adaptively changed depending on the transportation infrastructure It may be for.
상기 교통 인프라는 예컨대, 상기 특정 위치(1) 주변의 도로 넓이나, 지하철이나 버스 노선, 철도/고속철도 등과 같은 대중교통 이용 편의성 등을 의미할 수 있다.The traffic infrastructure may mean, for example, the width of the road around the specific location 1, the convenience of public transportation such as a subway or a bus route, a railway / high-speed railway,
일 예에 의하면, 상기 특정 위치(1) 주변의 도로가 왕복 8차선 이상이거나, 하나 이상의 지하철 노선이 지나는 등 교통 인프라가 발달되어 있는 경우, 상기 특정 위치(1)를 중심으로 다른 위치에 비해 상대적으로 넓은 범위를 가지는 바운더리(예컨대, 3)가 정해질 수 있다.According to an example, when a traffic infrastructure around the specific location 1 is more than eight lanes in a round trip or one or more subway lines are developed, (E.g., 3) having a wide range can be determined.
또는 상기 특정 위치(1)의 교통 인프라가 상대적으로 발달되지 않은 경우 예컨대, 상기 특정 위치(1)가 도심지에서 벗어난 지역이거나 주택가 중심부에 있는 경우에는 상대적으로 좁은 범위의 바운더리(예컨대, 2)가 정해질 수 있다.Or when the traffic infrastructure of the specific location 1 is not relatively developed, for example, when the specific location 1 is outside the urban area or in the center of the residential area, a relatively narrow range of boundaries (for example, 2) .
한편, 구현 예에 따라 상기 인공지능엔진(120)은 특정 연령대의 인구수에 대한 정보를 입력 파라미터로 이용하여 학습할 수도 있다.Meanwhile, according to an embodiment, the
예를 들어 주 경제활동 연령인 20대 ~ 40대 인구수가 상대적으로 높은 지역과, 고령 인구수(예컨대, 60대 이상)가 상대적으로 높은 지역은 동일한 면적이나 동일한 브랜드의 부동산이라도 부동산 가격에 차이가 있을 수 있다.For example, in areas where the population of the 20s to 40s is relatively high and the area where the elderly population (for example, 60s or older) is relatively high, there is a difference in the price of real estate between real estate of the same area or the same brand .
따라서 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 상기 인공지능엔진(120)을 학습시키기 위한 입력 파라미터로 특정 연령대의 인구수에 대한 정보를 활용할 수 있다.Therefore, the real estate
다시 도 2를 참조하면, 상기 제어모듈(130)은 상기 인공지능엔진(120)에 의해 예측된 부동산 가격 예측 데이터, 및 상기 인터페이스 모듈(110)을 통해 입력된 상기 목표 상태 정보에 기초하여, 현재로부터 소정 시기(예컨대, 유저가 부동산을 구입하기 원하는 시기)까지의 전략 포트폴리오를 생성할 수 있다.Referring again to FIG. 2, the
본 발명의 일 실시 예에 의하면, 상기 전략 포트폴리오는 유저가 목표 상태를 달성하기 위해 필요한 금융상품을 추천하는 금융상품 추천 포트폴리오 및/또는 유저가 실행할 부동산 매매전략 포트폴리오를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the strategy portfolio may include a financial instrument recommendation portfolio in which a user recommends a financial instrument required to achieve a target state and / or a portfolio of real estate marketing strategies to be executed by the user.
이러한 전략 포트폴리오에 대하여 도 6을 참조하여 설명하도록 한다.This strategy portfolio will be described with reference to FIG.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 전략 제공시스템에 의해 제공되는 전략 포트폴리오를 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining a strategy portfolio provided by a real estate strategy providing system according to an embodiment of the present invention.
우선 도 6a는 금융상품 추천 포트폴리오의 예시이고, 도 6b는 부동산 매매전략 포트폴리오의 예시이며, 도 6c는 금융상품 추천과 부동산 매매전략이 모두 포함된 추천 전략 포트폴리오의 예시를 나타낸다.6A is an example of a financial product recommendation portfolio, FIG. 6B is an example of a real estate marketing strategy portfolio, and FIG. 6C is an example of a recommended strategy portfolio including both a financial product recommendation and a real estate sale strategy.
도 6a를 참조하면, 유저는 전술한 바와 같이 상기 인터페이스 모듈(110)을 통해 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 정보(즉, 목표 상태 정보) 및 자신의 자산의 현재 상태에 대한 정보(?, 현재 상태 정보)를 입력할 수 있다.Referring to FIG. 6A, the user inputs information about the target state of the desired real estate (i.e., target state information) and information on the current state of his property (?, Current State information) can be input.
그러면, 상기 제어모듈(130)은 학습된 인공지능엔진(120)으로부터 예측된 부동산 가격 예측 데이터와 상기 목표 상태 정보에 기초하여 추천 금융상품 포트폴리오가 포함된 전략 포트폴리오를 생성, 유저의 단말기(200)를 통해 유저에게 제공할 수 있다.Then, the
도 6a에 도시된 추천 금융상품 포트폴리오의 경우, 유저가 입력한 현재 상태 정보 중 유저의 금융 정보 예컨대, 유저가 이용하고 있는 금융상품에 대한 정보와 비교하여, 상기 목표 상태 정보의 달성을 위해 보다 유리한 추천 금융상품에 대한 정보가 제공될 수 있다.In the case of the recommended financial product portfolio shown in FIG. 6A, it is preferable to compare the information of the user's financial information, such as the financial product used by the user, among the current status information inputted by the user, Information on recommended financial instruments may be provided.
즉, 도면에 도시된 바와 같이 유저가 1억원 금액의 대출을 5%의 금리로 이용 중에 있다면, 본 발명의 기술적 사상에 따라 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 동일한 금액(1억원)에 금리가 낮은 다른 금융상품을 추천함으로써, 유저가 목표 상태를 보다 용이하게 달성할 수 있도록 할 수 있다.That is, as shown in the figure, if the user is using a loan of 100 million won at an interest rate of 5%, according to the technical idea of the present invention, the real estate
이러한 추천 금융상품 포트폴리오에서 추천되는 금융상품은, 유저가 목표로 하는 목표 시기에 상기 인공지능엔진(120)에 의해 예측되는 목표 부동산의 예측 가격과, 유저의 현재 자산 상태에 대한 정보(예컨대, 소득, 자산 등)에 기초하여 상기 제어모듈(130)에 의해 생성될 수 있다. 이러한 추천 금융상품 포트폴리오를 통해 유저에게 추천될 금융상품은 가격이나 금리, 유저의 소득, 부동산 보유 여부, 유저의 현 상황에 따라 비과세 혜택이 가능한지 여부 등에 따라 결정될 수 있다. 이를 위하여, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 다양한 금융상품에 대한 정보와 금융정책 및/또는 각종 부동산 정책에 대한 정보를 미리 가지고 있을 수 있으며, 실시간으로 또는 일정 주기로 가지고 있는 정보들을 업데이트할 수 있다.The financial products that are recommended in the recommended financial product portfolio include the predicted price of the target real estate predicted by the
도 6b는 유저의 부동산 매매전략을 제시하는 부동산 매매전략 포트폴리오가 도시되고 있는데, 유저가 상기 인터페이스 모듈(110)을 통해 입력한 상기 현재 상태 정보에서 현재 자신이 소유 또는 거주하고 있는 부동산에 대한 정보를 이용하여, 상기 인공지능엔진(120)이 예측한 현재 부동산의 상승율과 다른 부동산의 예측 상승율을 비교하여 보다 유리한(예컨대, 수익이 크게 발생할 수 있는) 부동산 매매 전략을 제시할 수 있다. FIG. 6B shows a portfolio of real estate trading strategies for presenting a real estate trading strategy of a user. The real estate trading strategy portfolio includes information on real estate owned or resident by the user in the current status information input by the user through the
이때 추천되는 다른 부동산은, 전술한 바와 같이 미리 정해진 바운더리 내에 존재하는 부동산일 수 있다. 이러한 경우 상기 바운더리는 유저가 현재 소유 또는 거주하고 있는 부동산을 중심으로 정해진 바운더리일 수 있고, 또는 유저가 목표로 하는 부동산을 중심으로 정해진 바운더리일 수도 있다. 구현 예에 따라서는, 상기 부동산 매매전략 포트폴리오에서 추천되는 다른 부동산은 유저의 현재 상태 및/또는 목표 상태에 상응하는 위치(지역)와는 무관하게 예측되는 상승율이 가장 높은 부동산일 수도 있다.The other recommended real estate may be a real estate existing within a predetermined boundary as described above. In such a case, the boundary may be a boundary determined based on a real estate the user currently owns or resides in, or may be a boundary determined based on a real estate targeted by the user. According to an embodiment, the other real estate recommended in the real estate marketing strategy portfolio may be the real estate with the highest rate of rise predicted regardless of the location (region) corresponding to the current state and / or the target state of the user.
일 실시 예에 의하면, 상기 부동산 매매전략 포트폴리오는 상기 현재 상태 정보에 포함된 유저의 현재 보유 부동산에 대한 정보 및 상기 인공지능엔진(120)에 의해 예측되는 부동산 가격 예측 데이터에 기초하여, 상기 보유 부동산의 매매 전략 추천에 대한 정보 및/또는 추천 부동산에 대한 매매전략에 대한 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the real estate marketing strategy portfolio may be configured such that, based on the information about the user's currently held real estate included in the current state information and the real estate price prediction data predicted by the
이때, 상기 보유/추천 부동산 매매전략은 유저의 현재 상태 정보는 물론 부동산 정책이나 과세 정책등을 다각적으로 고려하여 수립되는 것이 바람직할 수 있다. 예컨대, 유저가 현재 자신의 명의로 하나 이상의 주택을 보유하고 있는 상태에서 추가로 부동산을 구매하는지, 생애 첫 자기집 마련에 해당하는지, 1가구1주택에 해당하여 양도세 등의 세금을 면제 또는 감면받을 수 있는지 여부 등을 고려하여 부동산 매매전략이 수립될 수 있다.At this time, it may be desirable that the retained / recommended real estate sales strategy is established considering the current state information of the user, the real estate policy, the taxation policy, and the like in various ways. For example, if the user currently owns more than one home in his / her own name, whether he purchases more real estate, meets the first house of his / her own life, or receives tax exemption or reduction The real estate sales strategy can be established.
이러한 부동산 매매와 관련하여 세금 등의 부대비용에 관련된 정책들 역시 상기 인공지능엔진(120)에 의해 학습될 수 있으며, 상기 제어모듈(130)은 이처럼 학습된 인공지능엔진(120)을 통해 예측되는 데이터를 활용하여 전략 포트폴리오를 생성함으로써 전략의 정확도와 정밀함을 향상시킬 수 있다.In connection with the sale of real estate, policies related to incidental expenses such as taxes can also be learned by the
어떠한 경우든, 상기 제어모듈(130)은 상기 인공지능엔진(120)에 의해 예측되는 예측 데이터와 유저의 현재 상태 정보/목표 상태 정보를 이용하여 소정의 기간(예컨대, 현재 ~ 목표 상태 정보에 상응하는 시기)동안 유저가 수익을 얻을 수 있도록 부동산 매매 전략을 수립하여 부동산 매매전략 포트폴리오를 생성할 수 있다.In any case, the
도 6c는 이러한 추천 금융상품 포트폴리오와 부동산 매매전략 포트폴리오가 모두 포함된 전략 포트폴리오의 구현 예일 수 있다. 즉, 상기 제어모듈(130)은 유저가 목표로 하는 목표 상태 정보를 달성할 수 있도록, 시기별로 유저가 수행할 부동산 매매 전략이나, 유저가 유리하게 이용할 수 있는 금융상품이 추천된 전략 포트폴리오를 생성하여 제공할 수 있다.FIG. 6C is an example of a strategy portfolio including both the recommended financial product portfolio and the real estate sales strategy portfolio. That is, the
이러한 전략 포트폴리오는 각각의 시점별로 유저가 수행하면 좋을 전략이나 이용하면 유리한 금융상품에 대한 정보를 포함하게 되는데, 바람직하게는 각각의 전략별 시기가 도래하면 이를 유저에게 소정의 방식으로 알리는 알림정보를 제공하여 유저의 편의성을 높일 수 있다.Such a strategy portfolio includes information on a strategy that the user should perform for each point in time, or information on a financial product that is advantageous to use. Preferably, when the timing of each strategy comes, notification information for informing the user in a predetermined manner So that the convenience of the user can be enhanced.
일 예에 의하면, 이와 같은 알림은 푸시 메시지의 형태로 상기 유저의 단말기(200)에 전송될 수 있다.According to an example, such a notification may be transmitted to the
구현 예에 따라, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 이러한 전략 포트폴리오 및/또는 시기별 알림정보를 소정의 메신저를 통해 제공할 수도 있다. 이러한 예가 도 8에 도시된다.According to an embodiment, the real estate
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부동산 전략 제공시스템이 메신저를 통한 전략 제공방식의 구현 예를 나타낸다.FIG. 8 illustrates an embodiment of a strategy providing system through a messenger, according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 상기 메신저저를 통해 유저가 현재 시장 상황이 어떤지, 자신이 어떠한 행동을 수행하면 좋을지 여부 등을 문의할 수 있다.Referring to FIG. 8, the messenger can inquire of the user about the current market situation, what kind of action he or she should perform, and the like.
그러면, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 상기 메신저를 통해 상기 전략 포트폴리오의 내용을 제공(10)하거나, 또는 현재 시점에서 유리한 부동산 매매 및/또는 금융상품 이용을 추천(20)하는 메시지를 제공할 수 있다.Then, the real estate
또한 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 유저의 문의가 없더라도, 적절한 금융상품이나 부동산 매매 정보가 있을 경우 상기 메신저를 통해 유저에게 해당 정보를 제공할 수도 있다. 이러한 메신저는 애플리케이션의 형태로 상기 유저의 단말기(200)에 미리 설치되어 있을 수 있다.Also, the real estate
구현 예에 따라서, 상기 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템(100)은 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 싱글 코어 CPU혹은 멀티 코어 CPU를 포함할 수 있다. 메모리는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고 하나 이상의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 고체상태 메모리 장치와 같은 비휘발성 메모리를 포함할 수도 있다. 프로세서 및 기타 구성 요소에 의한 메모리로의 액세스는 메모리 컨트롤러에 의해 제어될 수 있다. 여기서, 상기 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되는 경우, 본 실시예에 따른 부동산 전략 제공시스템(100)으로 하여금, 상술한 부동산 전략 제공방법을 수행하도록 할 수 있다.According to an embodiment, the artificial intelligence-based real estate
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법의 개략적인 흐름을 나타낸다.FIG. 9 shows a schematic flow of a method for providing real estate strategy using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
도 9를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 전략 제공시스템(100)은 과거 부동산 가격 데이터 및 과거 부동산 영향 데이터에 기초하여 인공지능엔진(120)을 학습(s100)시킬 수 있다. Referring to FIG. 9, the real estate
그리고 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 상기 인터페이스 모듈(110)을 통해 유저가 희망하는 부동산의 목표 상태에 대한 목표 상태 정보 및 유저의 자산의 현재 상태에 대한 현재 상태 정보를 입력(s110)받을 수 있다.The real estate
그리고, 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 과거 부동산 가격 데이터 및 상기 과거 부동산 영향 데이터에 기초하여 상기 인공지능엔진(120)을 학습시키고, 학습된 상기 인공지능엔진(120)을 통해 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 따른 부동산 가격 예측 데이터를 예측(s120)할 수 있다.Then, the real estate
그러면 상기 부동산 전략 제공시스템(100)은 상기 부동산 가격 예측 데이터와 상기 목표 상태 정보에 기초하여, 상기 제어모듈(130)을 통해 목표 시기까지의 전략 포트폴리오를 생성(s130)할 수 있다.Then, the real estate
이때 상기 전략 포트폴리오는 유저가 상기 목표 상태를 달성하기 위한 금융상품 추천 포트폴리오 및 부동산 매매전략 포트폴리오를 포함할 수 있음은 전술한 바와 같다.In this case, the strategy portfolio may include a financial product recommendation portfolio and a real estate sales strategy portfolio in order to achieve the target state.
본 발명의 실시예에 따른 부동산 전략 제공방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 제어 프로그램 및 대상 프로그램도 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The real estate strategy providing method according to the embodiment of the present invention may be implemented in the form of computer-readable program instructions and stored in a computer-readable recording medium. The control program and the target program according to the embodiment of the present invention may also be stored in a computer- And the like. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored.
기록 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.Program instructions to be recorded on a recording medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of software.
컴퓨터로 읽을 수 있는 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(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.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, a floptical disk, And hardware devices that are specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like. 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.
프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as devices for processing information electronically using an interpreter or the like, for example, a high-level language code that can be executed by a computer.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.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.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타나며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is intended that the present invention covers the modifications and variations of this invention provided they come within the scope of the appended claims and their equivalents. .
Claims (16)
상기 부동산 전략 제공시스템이 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 학습된 인공지능엔진을 통해 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 따른 부동산 가격 예측 데이터를 예측하는 단계; 및
예측된 상기 부동산 가격 예측 데이터와 상기 목표 상태 정보에 기초하여, 상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 소정 시기까지의 전략 포트폴리오를 생성하는 단계를 포함하며,
상기 전략 포트폴리오를 생성하는 단계는,
상기 유저가 상기 목표 상태를 달성하기 위한 금융상품 추천 포트폴리오 및 부동산 매매전략 포트폴리오를 포함하는 상기 전략 포트폴리오를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법.
Receiving the current state information on the current state of the user's asset and the target state information on the target state of the real estate desired by the user at a predetermined time of the user;
Predicting real estate price forecast data according to influence data that may affect future real estate prices through the artificial intelligence engine learned based on past real estate impact data and past real estate price data; And
Wherein the real estate strategy providing system generates a strategy portfolio up to the predetermined time based on the predicted real estate price forecast data and the target state information,
Wherein generating the strategy portfolio comprises:
Wherein the user generates the strategy portfolio including the financial product recommendation portfolio and the real estate marketing strategy portfolio for achieving the target state.
상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 더 포함하며,
상기 과거 부동산 영향 데이터 및 상기 부동산 가격 예측 데이터는,
각각 지역별 도시개발 계획 데이터 및 상기 도시개발 계획 데이터에 포함된 지역별 개발계획까지의 남은 시기에 대한 정보를 포함하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법.
The method as claimed in claim 1, wherein the artificial intelligence-
Further comprising the step of the real estate strategy providing system learning the artificial intelligence engine based on the past real estate impact data and the past real estate price data,
Wherein the past real estate impact data and the real estate price prediction data comprise:
A method for providing a real estate strategy utilizing artificial intelligence including information on the urban development plan data for each region and information on the remaining time up to the regional development plan included in the urban development plan data.
상기 부동산 전략 제공시스템이 특정 위치의 부동산의 가격을 예측하기 위해 상기 특정 위치로부터 미리 정해진 바운더리 내에 존재하는 부동산의 가격에 영향을 미칠 영향 데이터 전체를 입력 파라미터로 활용여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법.
3. The method of claim 2, wherein learning the artificial intelligence engine based on the past real estate impact data and the past real estate price data comprises:
The real estate strategy providing system uses the entire influence data to influence the price of the real estate existing in the boundary determined in advance from the specific location to predict the price of the real estate at a specific location as an input parameter, The method comprising the steps of:
상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 특정 위치에 상응하는 교통 인프라에 따라 상기 바운더리의 범위를 적응적으로 조절하면서 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법.
4. The method according to claim 3, wherein the step of learning the artificial intelligence engine based on the past real-
Wherein the real estate strategy providing system includes a step of learning the artificial intelligence engine while adaptively adjusting a range of the boundary according to a traffic infrastructure corresponding to the specific location. .
상기 부동산 전략 제공시스템이 특정 연령대의 인구수에 대한 정보를 입력 파라미터로 더 이용하여 상기 인공지능엔진을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법.
4. The method according to claim 3, wherein the step of learning the artificial intelligence engine based on the past real-
And the real estate strategy providing system further includes information on the population of a specific age group as an input parameter to learn the artificial intelligence engine.
상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 현재 상태 정보에 포함된 유저의 현재 보유 부동산에 대한 정보 및 상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 부동산 가격 예측 데이터에 기초하여, 상기 보유 부동산의 매매 전략 및 추천 부동산에 대한 매매전략에 대한 정보를 포함하는 상기 부동산 매매전략 포트폴리오를 생성하는 단계를 포함하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법.
2. The method of claim 1, wherein generating the strategy portfolio comprises:
Wherein the real estate strategy providing system is configured to perform a sale strategy for the possessed real estate and a sale strategy for the recommended real estate based on the information about the user's current held real estate included in the current state information and the real estate price forecast data predicted by the artificial intelligence engine And generating the real estate marketing strategy portfolio including information about the real estate strategy.
상기 부동산 전략 제공시스템이 상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 상기 소정 시기에 상기 목표 상태 정보에 포함된 목표 부동산의 예측 가격과 현재 상태 정보에 기초하여, 복수의 금융상품들 중 추천 금융상품에 대한 정보를 선택하고 선택한 추천 금융상품에 대한 정보를 포함하는 금융상품 추천 포트폴리오를 생성하는 단계를 포함하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공방법.
2. The method of claim 1, wherein generating the strategy portfolio comprises:
Based on the predicted price of the target real estate and the present state information included in the target state information at the predetermined time predicted by the artificial intelligence engine, the information about the recommended financial product among the plurality of financial products And creating a financial product recommendation portfolio that includes information about the selected preferred financial product.
A computer program installed in a data processing apparatus and recorded on a recording medium for performing the method according to any one of claims 1 to 7.
과거 부동산 영향 데이터 및 과거 부동산 가격 데이터에 기초하여 학습되어 향후 부동산 가격에 영향을 미칠 수 있는 영향 데이터에 따른 부동산 가격 예측 데이터를 예측하기 위한 인공지능엔진; 및
예측된 상기 부동산 가격 예측 데이터와 상기 목표 상태 정보에 기초하여 상기 소정 시기까지의 전략 포트폴리오를 생성하기 위한 제어모듈을 포함하며,
상기 제어모듈은,
상기 유저가 상기 목표 상태를 달성하기 위한 금융상품 추천 포트폴리오 및 부동산 매매전략 포트폴리오를 포함하는 상기 전략 포트폴리오를 생성하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템.
An interface module for receiving target state information on a target state of the real estate desired by the user at a predetermined time of the user and current state information on the current state of the user's asset;
An artificial intelligence engine for predicting real estate price forecast data based on historical real estate impact data and past real estate price data based on impact data that can be learned based on historical real estate price data; And
And a control module for generating a strategic portfolio up to the predetermined time based on the predicted real estate price forecast data and the target state information,
The control module includes:
Wherein the user generates the strategy portfolio including the financial product recommendation portfolio and the real estate marketing strategy portfolio for achieving the target state.
각각 지역별 도시개발 계획 데이터 및 상기 도시개발 계획 데이터에 포함된 지역별 개발계획까지의 남은 시기에 대한 정보를 입력 파라미터로 하여 학습되는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템.
10. The artificial intelligence engine according to claim 9,
Wherein the information is learned by using information on the remaining time up to the regional development plan included in the regional urban development plan data and the urban development plan data as input parameters.
특정 위치의 부동산의 가격을 예측하기 위해 상기 특정 위치로부터 미리 정해진 바운더리 내에 존재하는 부동산의 가격에 영향을 미칠 영향 데이터 전체를 입력 파라미터로 활용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템.
10. The artificial intelligence engine according to claim 9, wherein the artificial intelligence engine comprises:
A real estate strategy utilizing artificial intelligence is provided, characterized in that all the influence data that will affect the price of the real estate existing in the boundary determined in advance from the specific location are learned by using the entire influence data as input parameters in order to predict the price of the real estate at the specific location system.
상기 특정 위치에 상응하는 교통 인프라에 따라 상기 바운더리의 범위가 적응적으로 조절되면서 학습되는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템.
12. The artificial intelligence engine according to claim 11,
And a boundary of the boundary is adaptively adjusted according to a traffic infrastructure corresponding to the specific location.
특정 연령대의 인구수에 대한 정보를 입력 파라미터로 더 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템.
10. The artificial intelligence engine according to claim 9,
Wherein the information about the population of a certain age group is further used as an input parameter to learn the real estate strategy using the artificial intelligence.
상기 현재 상태 정보에 포함된 유저의 현재 보유 부동산에 대한 정보 및 상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 부동산 가격 예측 데이터에 기초하여, 상기 보유 부동산의 매매 전략 및 추천 부동산에 대한 매매전략에 대한 정보를 포함하는 상기 부동산 매매전략 포트폴리오를 생성하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템.
10. The apparatus of claim 9,
Information on a sale strategy of the possessed real estate and a sale strategy for the recommended real estate based on the information on the user's current possessed real estate included in the current state information and the real estate price forecast data predicted by the AI engine A real estate strategy providing system that utilizes artificial intelligence to generate the aforementioned real estate marketing strategy portfolio.
상기 인공지능엔진에 의해 예측되는 상기 소정 시기에 상기 목표 상태 정보에 포함된 목표 부동산의 예측 가격과 현재 상태 정보에 기초하여, 복수의 금융상품들 중 추천 금융상품에 대한 정보를 선택하고 선택한 추천 금융상품에 대한 정보를 포함하는 금융상품 추천 포트폴리오를 생성하는 인공지능을 활용한 부동산 전략 제공시스템.
10. The apparatus of claim 9,
Selecting information about a recommended financial product among a plurality of financial products based on the predicted price of the target real estate and the current state information included in the target state information at the predetermined time predicted by the artificial intelligence engine, A real estate strategy offering system that utilizes artificial intelligence to create a financial product recommendation portfolio that includes information about a product.
상기 프로세서에 의하여 실행되는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하며,
상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 하는 데이터 처리장치.
A processor; And
A memory for storing a computer program executed by the processor,
The computer program, when executed by the processor, causes the method according to any one of claims 1 to 8 to be performed.
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