KR20220035792A - 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 데이터 제어부의 제어에 의하여 인터넷으로부터 대량의 원시 데이터를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 수집된 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스부, 그리고 상기 저장된 데이터를 불러와 상기 제어부에서 지정한 전처리가 필요한 데이터에 대하여 데이터 마이닝 및 기계학습 방법에 의해 전처리를 수행하여 다시 데이터베이스에 저장하는 데이터 전처리부로 구성되어지고, 추가로 분석 제어부의 제어에 의하여 상기 데이터베이스부로부터 데이터를 전달받아 데이터 마이닝 및 기계학습 방법에 의하여 1차적으로 연관성, 규칙성, 거리 상관성에 대한 분석을 수행하고, 이를 다시 상기 데이터베이스에 저장하는 1차 데이터 분석부로 구성되어 있다. 또한 상기 분석 제어부에서 지정된 고객의 요구와 제한조건을 고객으로부터 획득하는 고객의 요구와 제한조건 수령부, 상기 수령부로부터 획득한 고객의 요구와 제한조건에 기초하여 상기 데이터베이스부에 저장된 1차 데이터 분석 결과를 전달받아 고객의 요구와 제한조건 별로 데이터 분석을 수행하는 2차 데이터 분석부, 상기 2차 데이터 분석부로부터 도출된 분석 결과를 종합하여 사용자에게 표현하는 디스플레이부로 구성되며, 위와 같이 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용하여 고객의 요구와 그 제한조건에 따라 신속하고 객관적인 부동산 투자 분석 및 추천 시스템 이다.

Description

데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템 {System for Real Estate Investment Analysis and Recommendation based on Customer's Requirements and Constraints by using Data Mining and Machine Learning}

본 발명은 고객의 요구조건을 획득하여 데이터마이닝과 기계학습을 기반으로 부동산의 투자분석을 수행하고, 해당 결과를 종합하여 투자 추천을 수행하는 시스템에 관한 것이다.

인공지능을 이용하여 빅데이터 기반 상품 투자 추천 알고리즘을 평가하는 시스템 및 방법 (10-1975448)

"추천 알고리즘"을 평가하는 방법인데 적을 필요가 있을지?

해당 특허는 평당가, 거래금액, 표준지가, 거래량 등과 같은 기술적 분석에 초점이 맞추어져있어 시세차익을 목적으로 하는 부동산 투자를 수행할 수 있으나, 임대수익 또는 재건축이나, 리모델링과 같은 가치 변화를 통해 수익을 창출하려는 목적에 있어서 투자 분석을 수행하기에 미비한 실정이다.

본 특허에서는 이러한 고객의 요구사항과 제약조건을 시스템이 충분히 반영할 수 있도록 설계하여 각각의 세분화된 투자 목적을 정의할 수 있도록 하였으며, 데이터 마이닝 알고리즘에 의하여 자동으로 분류/분석하여 빠른 시간내에 가장 적합한 모델을 형성하고, 이를 바탕으로 고객이 지정한 구역 내의 필지를 분석하도록 하여 다양한 투자 요구사항에 맞는 부동산 투자 분석 및 추천 기능을 제공할 수 있다.

기계학습기반 부동산 시장 분석 및 예측 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램 (10-1857188)

해당 특허는 벌집순환모형에 입각하여 부동산 자료에 따른 거시적 자료를 기계학습 방법을 통해 분석하는것에 초점이 맞추어져 있으며, 거시적 관점에서의 지가, 매매가의 움직임은 서술 할 수 있으나, 월세 수익률이나 공실률과 같은 시세차익 외의 분야에 대해서는 충분히 서술할 수 없는 모델이다.

(이전 특허와 동일한 방법으로 문제 해결 가능)

부동산 분석보고서 제공장치 (10-2018-0119058)

기존 기술은 전월세가, 거래량, 학군, 면적희소성 등 미리 설정된 변수들과의 상관관계를 분석하여 분석 범위가 한정적이고, 시장의 변화에 따라 등장하는 새로운 트렌드를 반영하지 못하는 단점이 있다.

본 특허에서는 상관관계를 미리 설정하지 않아도, 데이터 마이닝과 기계학습 알고리즘을 통해서 입력받은 모든 데이터들의 상관관계를 분석해주므로 사전에 예측하지 못한 변수들간의 연관성까지 확보할 수 있다는 장점이 있다.

종전의 기술로는 사용자의 요구사항이 주어졌을 때

이에 적합한 개인 맞춤형 부동산 투자 분석 및 추천을 실시간으로 수행하기 어렵다는 문제점이 있었다.

데이터 마이닝 기법을 이용하여 사전에 대량의 원시데이터를 확보하고 데이터베이스부에 저장

이를 사용자의 요구가 있기 이전에 전처리 가공 하고, 기계학습 기법을 이용하여 1차 데이터 분석을 수행하여 개별 부동산 별 분석 보고서를 생성

최종적으로 고객의 요구와 제한조건을 수령하여 2차 데이터분석을 수행하고

이를 바탕으로 개인 맞춤형 부동산 투자 분석 및 추천을 수행한다.

사용자의 요구사항 및 제약조건을 바탕으로 신속하게 개인 맞춤형 부동산 투자 분석 및 추천이 가능해진다.

또한 데이터 마이닝 및 기계학습 기법을 이용하여 새로운 분석 기법 또는 분석 데이터를 학습 모델에 손쉽게 반영할 수 있다.

도면1 - 시스템개요
도1은 전체 시스템의 구성요소와 그 연결 및 제어관계를 표시한 도면이다.
도면2 - 전체 시스템 수행 순서
도2는 도1 의 각 모듈별 구체적인 수행 순서를 나타낸 순서도 이다.
도면3 - 데이터 수집부 흐름도
도3은 상기 데이터 제어부로부터 상기 데이터 수집부가 활성화 됐을때 수행하는 데이터 수집 과정을 나타낸 도식이다.
도면4 - 데이터 전처리부 흐름도
도4는 상기 데이터 제어부로부터 상기 데이터 전처리가 활성화 됐을때 수행하는 데이터 수집 과정을 나타낸 도식이다.
도면5 - 대학교 정보에 관한 전처리(메타데이터 정의)예시
도5는 상기 데이터 제어부에 의해서 상기 데이터 전처리부에 제공될 메타데이터의 예시이다.
도면6 - 1차 데이터 분석부 흐름도
도6은 상기 분석 제어부에 의해서 상기 1차 데이터 분석부가 호출되었을 때 제어되는 흐름의 예시이다.
도면7 -2차 데이터 분석부 흐름도
도7은 상기 고객 요구 및 제약조건 수령부에 의하여 고객 요구 및 제약 조건을 수령한 이후 상기 분석 제어부에 의하여 상기 2차 데이터 분석부가 호출되었을 때 제어되는 흐름의 예시이다.
도면8 - 고객의 요구 및 제한조건 자동 파악 흐름
도8은 상기 추천 가중치 부여부에서 얻어진 결과를 바탕으로 지도위의 필지를 가중치별 색상으로 변환하여 표현된 예시
도면9 -투자분석 결과 화면 예시
도9는 상기 1차 데이터 분석부에서 얻어진 결과를 바탕으로 투자분석을 수행하였을 때 그 결과의 예시
도면10 -추천 결과 화면 예시
도10은 상기 추천 가중치 부여부에서 얻어진 결과를 바탕으로 지도위의 필지를 가중치별 색상으로 변환하여 표현된 예시

이하 첨부 도면 도 1 ~ 도 8 및 도 9 ~ 도 10에 제시한 실시예를 구체적으로 설명한다.

즉, 본 발명은 도1에서 볼 수 있듯이 부동산 투자 분석에 필요한 원시데이터를 수집하기 위하여 수집 대상 인터넷 주소(URL 또는 IP)를 입력받아, 해당 위치에서 원시데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부에 의하여 수집된 데이터를 포함한 투자분석에 필요한 자료를 저장하는 것을 특징으로 하는 데이터베이스부; 상기 데이터베이스부로부터 데이터를 불러와서 데이터 전처리를 수행하고, 그 결과를 상기 데이터베이스부에 다시 저장하는 것을 특징으로 하는 데이터 전처리부; 수집될 원시 데이터들의 목록과, 그 수집대상 인터넷 주소를 상기 데이터 수집부에 전송하여 상기 데이터 수집부가 원시 데이터를 수집하도록 하고, 전처리 절차가 정의된 전처리 메타데이터를 상기 데이터 전처리부에 전송하여 전처리 과정을 제어하는 것을 특징으로 하는 데이터 제어부; 상기 데이터베이스부로부터 원시 데이터와 전처리된 데이터를 불러와 데이터 마이닝 또는 기계학습 방법에 의한 데이터 분석을 수행하고, 그 결과를 상기 데이터베이스부에 저장 하는 것을 특징으로 하는 1차 데이터 분석부;를 가지며 또한 고객의 요구사항과 제한조건을 획득하는 고객의 요구와 제한조건 수령부; 상기 고객의 요구와 제한조건 수령부에서 수령된 결과와 상기 데이터베이스부로부터 전달받은 1차 데이터 분석결과를 이용하여 투자분석 요소별 필터링 및 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 2차 데이터 분석부; 상기 2차 분석된 데이터에 추천로직에 따라 가중치가 부여된 결과를 사용자에게 인터페이스 형태로 투자 분석 및 추천 결과를 제공하는 디스플레이부; 고객의 행동을 인지하여 고객의 요구사항 및 제한조건을 파악하고, 확정된 고객의 요구사항 및 제한조건을 상기 고객의 요구와 제한조건 수령부에 전달하고, 상기 고객의 요구 및 제한조건을 기초로 투자분석에 필요한 1차 분석된 데이터를 선별하여 데이터베이스에 이를 요청하여 2차 데이터 분석부로 전송하게 한 후 2차 분석을 실행하게 하고, 상기 2차 분석된 데이터에 대하여 미리 정한 추천로직에 따라 가중치를 부여하여 디스플레이하도록 함으로써 상기 디스플레이부를 제어하는 것을 특징으로 하는 분석 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템이다.

특히 도3에서 볼 수 있듯이 상기 데이터 수집부는 a) 상기 데이터 제어부로부터 수집할 원시데이터의 목록과 그 수집대상 인터넷 주소를 입력받고, b) 수집을 완료한 데이터를 상기 데이터베이스부의 지정된 경로에 저장하고 c) 추가로 수집해야할 원시데이터를 발견한 경우 해당 내용을 상기 데이터제어부의 수집할 원시데이터 목록에 추가하는 것을 특징으로 하며,

도4에서 볼 수 있듯이 상기 데이터 전처리부는 a) 상기 데이터베이스부로부터 전처리할 데이터를 전송 받고, b) 상기 데이터제어부에 의하여 전처리 메타데이터 내용에 따라 전처리를 수행하고 c) 그 결과를 상기 데이터베이스부에 저장하고 d) 상기 전처리 수행 과정에서 누락된 데이터에 대하여 보간, 필터 중 적어도 하나 이상의 방법을 포함하여 데이터를 복구하는 과정 및 e) 미분, 산술연산, 형식 변환, 자릿수 변환 중 적어도 하나 이상의 방법을 수행하여 데이터를 변환하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하며,

도5에서 보는 바와 같이 상기 데이터 제어부는 ‘자료이름’, ‘저장경로’, ‘변환과정’을 모두 포함한 전처리 메타데이터를 이용하고, 각 ‘변환 과정’을 프로그래밍 언어로 기술하여 저장하여 상기 데이터 수집부, 상기 데이터 전처리부, 상기 데이터베이스부를 제어 하는것을 특징으로 하고,

도6에서 보는 바와 같이 상기 1차 데이터 분석부는 상기 데이터베이스부로부터 분석이 필요한 자료를 불러와 데이터 마이닝 및 기계학습 알고리즘에 의하여 1) 두 개 이상의 시계열 및 비 시계열 데이터에 대한 상호 연관성 분석 과정, 2) 두 개 이상의 시계열 데이터에 대한 연속성 규칙 분석 과정, 3) 두 개 이상의 시계열 및 비 시계열 데이터중 지리적 거리를 보유한 데이터에 대하여 지리적 거리에 대한 상관성 분석 과정 중 적어도 하나 이상을 포함 하는 것을 특징으로 하며,

도7에서 볼 수 있듯이 상기 고객의 요구와 제한조건 수령부는 a) 상기 분석 제어부에 의하여 정의된 투자 목적 중 적어도 하나 이상을 선택하도록 하는 분석 목적 획득 과정; b) 고객의 소득, 대출 현황, 신용등급 중 적어도 하나 이상을 포함하여 획득하는 고객 금융정보 획득 과정; c) 고객이 현재 보유한 부동산, 현금, 주식, 채권 중 하나 이상을 포함하여 획득하는 고객 자산정보 획득 과정; d) 위험 감수 성향, 희망 투자 기간, 목표 수익률 중 하나 이상을 포함하여 획득하는 투자 희망 정보 획득 과정; 을 적어도 하나 이상 포함하고 분석 및 추천을 수행 할 위치를 파악하기 위하여 좌표, 지번 주소, 도로명주소 와 그 반경 또는 일정한 영역을 표시할 수 있는 두쌍의 좌표를 획득하는 위치 정보 획득 과정을 포함하고, e) 도8에서 볼 수 있듯이 고객이 직접 고객 요구 또는 제한조건을 입력하지 않더라도, 고객의 행동을 인지하여 요구사항 및 제한조건 파악을 위하여 행동기록 (사용로그)를 바탕으로 1) 과거 해당 사용자의 행동기록 추출 과정, 2) 현재까지 선택된 요구 및 제한조건을 포함하는 타 사용자의 행동 기록 추출 과정 중 적어도 하나를 포함하며, 해당 결과를 이용하여 사용자의 피드백을 수행하여 내용을 최종 검증하는 과정을 특징으로 하며,

도9에서 볼 수 있듯이 상기 2차 데이터 분석부는 고객의 요구 및 제한조건과 1차 분석된 데이터를 입력받아 상기 분석 제어부에 의하여 지정된 각 투자분석 요소에 대하여 a) 기계학습 방법에 따른 학습 모델을 구성하고 b) 이를 학습시켜 c) 각 투자분석 요소별 오차이내의 점수를 도출하는 것을 특징으로 하고,

도10에서 보는 바와 같이 상기 분석 제어부는 고객으로부터 고객의 행동을 인지 하여 요구사항 및 제한조건을 파악하여 상기 고객의 요구와 제한조건 수령부를 제어하고, 부동산 시장에서 행해지는 투자 분석 종류 (ex. 매매, 경매, 신축, 재개발, 재건축, 주거용 부동산, 수익형 부동산, 상업용 부동산, 고시원, 셰어하우스 등)에 따라 필요한 분석 과정을 저장하여 상기 정의된 분석과정에 따라 상기 2차 데이터 분석부를 제어하며, 상기 2차 분석된 데이터에 대하여 추천로직에 따라 가중치를 부여하고, 그 결과를 상기 디스플레이부에 전송하는 것을 특징으로 하며,

상기 추천 로직은 추천을 위한 기계학습 모델을 정의하여 상기 2차 데이터 분석부에 의하여 결정된 점수를 입력받고, 실제 거래 이력, 실제 임대 이력, 전문가 평가, 고객의 상담 만족도 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 비교하여 상기 분석결과를 검증하고 보정하여, 상기 기계학습 모델을 학습시켜 최종 추천 점수를 얻는 과정을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템이다.

Claims (9)

1. 부동산 투자 분석에 필요한 원시데이터를 수집하기 위하여 수집 대상 인터넷 주소(URL 또는 IP)를 입력받아, 해당 위치에서 원시데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집부;
   
   상기 데이터 수집부에 의하여 수집된 데이터를 포함한 투자분석에 필요한 자료를 저장하는 것을 특징으로 하는 데이터베이스부;
   
   상기 데이터베이스부로부터 데이터를 불러와서 데이터 전처리를 수행하고, 그 결과를 상기 데이터베이스부에 다시 저장하는 것을 특징으로 하는 데이터 전처리부;
   
   수집될 원시 데이터들의 목록과, 그 수집대상 인터넷 주소를 상기 데이터 수집부에 전송하여 상기 데이터 수집부가 원시 데이터를 수집하도록 하고, 전처리 절차가 정의된 전처리 메타데이터를 상기 데이터 전처리부에 전송하여 전처리 과정을 제어하는 것을 특징으로 하는 데이터 제어부;
   
   상기 데이터베이스부로부터 원시 데이터와 전처리된 데이터를 불러와 데이터 마이닝 또는 기계학습 방법에 의한 데이터 분석을 수행하고, 그 결과를 상기 데이터베이스부에 저장 하는 것을 특징으로 하는 1차 데이터 분석부;
   
   고객의 요구사항과 제한조건을 획득하는 고객의 요구와 제한조건 수령부;
   
   상기 고객의 요구와 제한조건 수령부에서 수령된 결과와 상기 데이터베이스부로부터 전달받은 1차 데이터 분석결과를 이용하여 투자분석 요소별 필터링 및 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 2차 데이터 분석부;
   
   상기 2차 분석된 데이터에 추천로직에 따라 가중치가 부여된 결과를 사용자에게 인터페이스 형태로 투자 분석 및 추천 결과를 제공하는 디스플레이부;
   
   고객의 행동을 인지하여 고객의 요구사항 및 제한조건을 파악하고, 확정된 고객의 요구사항 및 제한조건을 상기 고객의 요구와 제한조건 수령부에 전달하고, 상기 고객의 요구 및 제한조건을 기초로 투자분석에 필요한 1차 분석된 데이터를 선별하여 데이터베이스에 이를 요청하여 2차 데이터 분석부로 전송하게 한 후 2차 분석을 실행하게 하고, 상기 2차 분석된 데이터에 대하여 미리 정한 추천로직에 따라 가중치를 부여하여 디스플레이하도록 함으로써 상기 디스플레이부를 제어하는 것을 특징으로 하는 분석 제어부;
   
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
   
2. 제 1 항에 있어서,
   
   상기 데이터 수집부는
   
   a) 상기 데이터 제어부로부터 수집할 원시데이터의 목록과 그 수집대상 인터넷 주소를 입력받고, b) 수집을 완료한 데이터를 상기 데이터베이스부의 지정된 경로에 저장하고 c) 추가로 수집해야할 원시데이터를 발견한 경우 해당 내용을 상기 데이터제어부의 수집할 원시데이터 목록에 추가하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
3. 제 1 항에 있어서,
   
   상기 데이터 전처리부는
   
   a) 상기 데이터베이스부로부터 전처리할 데이터를 전송 받고, b) 상기 데이터제어부에 의하여 전처리 메타데이터 내용에 따라 전처리를 수행하고 c) 그 결과를 상기 데이터베이스부에 저장하고 d) 상기 전처리 수행 과정에서 누락된 데이터에 대하여 보간, 필터 중 적어도 하나 이상의 방법을 포함하여 데이터를 복구하는 과정 및 e) 미분, 산술연산, 형식 변환, 자릿수 변환 중 적어도 하나 이상의 방법을 수행하여 데이터를 변환하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
   
4. 제 1 항에 있어서,
   
   상기 데이터 제어부는
   
   ‘자료이름’, ‘저장경로’, ‘변환과정’을 모두 포함한 전처리 메타데이터를 이용하고, 각 ‘변환 과정’을 프로그래밍 언어로 기술하여 저장하여 상기 데이터 수집부, 상기 데이터 전처리부, 상기 데이터베이스부를 제어 하는것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
5. 제 1 항에 있어서,
   
   상기 1차 데이터 분석부는
   
   상기 데이터베이스부로부터 분석이 필요한 자료를 불러와 데이터 마이닝 및 기계학습 알고리즘에 의하여 1) 두 개 이상의 시계열 및 비 시계열 데이터에 대한 상호 연관성 분석 과정, 2) 두 개 이상의 시계열 데이터에 대한 연속성 규칙 분석 과정, 3) 두 개 이상의 시계열 및 비 시계열 데이터중 지리적 거리를 보유한 데이터에 대하여 지리적 거리에 대한 상관성 분석 과정 중 적어도 하나 이상을 포함 하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
6. 제 1 항에 있어서,
   
   상기 고객의 요구와 제한조건 수령부는
   
   a) 상기 분석 제어부에 의하여 정의된 투자 목적 중 적어도 하나 이상을 선택하도록 하는 분석 목적 획득 과정;
   
   b) 고객의 소득, 대출 현황, 신용등급 중 적어도 하나 이상을 포함하여 획득하는 고객 금융정보 획득 과정;
   
   c) 고객이 현재 보유한 부동산, 현금, 주식, 채권 중 하나 이상을 포함하여 획득하는 고객 자산정보 획득 과정;
   
   d) 위험 감수 성향, 희망 투자 기간, 목표 수익률 중 하나 이상을 포함하여 획득하는 투자 희망 정보 획득 과정;
   
   을 적어도 하나 이상 포함하고 분석 및 추천을 수행 할 위치를 파악하기 위하여 좌표, 지번 주소, 도로명주소 와 그 반경 또는 일정한 영역을 표시할 수 있는 두쌍의 좌표를 획득하는 위치 정보 획득 과정을 추가로 포함하며,
   
   e) 고객이 직접 고객 요구 또는 제한조건을 입력하지 않더라도, 고객의 행동을 인지하여 요구사항 및 제한조건 파악을 위하여 행동기록 (사용로그)를 바탕으로 1) 과거 해당 사용자의 행동기록 추출 과정, 2) 현재까지 선택된 요구 및 제한조건을 포함하는 타 사용자의 행동 기록 추출 과정 중 적어도 하나를 포함하며, 해당 결과를 이용하여 사용자의 피드백을 수행하여 내용을 최종 검증하는 과정을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
7. 제 1 항에 있어서,
   
   상기 2차 데이터 분석부는
   
   고객의 요구 및 제한조건과 1차 분석된 데이터를 입력받아 상기 분석 제어부에 의하여 지정된 각 투자분석 요소에 대하여 a) 기계학습 방법에 따른 학습 모델을 구성하고 b) 이를 학습시켜 c) 각 투자분석 요소별 오차이내의 점수를 도출하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
8. 제 1 항에 있어서,
   
   상기 분석 제어부는
   
   고객으로부터 고객의 행동을 인지 하여 요구사항 및 제한조건을 파악하여 상기 고객의 요구와 제한조건 수령부를 제어하고,
   부동산 시장에서 행해지는 투자 분석 종류에 따라 필요한 분석 과정을 저장하여 상기 정의된 분석과정에 따라 상기 2차 데이터 분석부를 제어하며,
   상기 2차 분석된 데이터에 대하여 추천로직에 따라 가중치를 부여하고, 그 결과를 상기 디스플레이부에 전송하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템
   
   
9. 제 8항에 있어서,
   
   상기 추천 로직은
   
   추천을 위한 기계학습 모델을 정의하여 상기 2차 데이터 분석부에 의하여 결정된 점수를 입력받고, 실제 거래 이력, 실제 임대 이력, 전문가 평가, 고객의 상담 만족도 중 적어도 하나 이상을 바탕으로 비교하여 상기 분석결과를 검증하고 보정하여, 상기 기계학습 모델을 학습시켜 최종 추천 점수를 얻는 과정을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝과 기계학습 방법을 이용한 고객의 요구와 그 제한조건에 따른 부동산 투자 분석 및 추천 시스템