KR20230036877A - 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명은 제1 사용자로부터 제1 입력 데이터를 수신하는 제1 단말, 제2 사용자로부터 제2 입력 데이터를 수신하는 제2 단말 및 상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터를 수신하고, 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자를 매칭하는 서버를 포함하되, 상기 제1 입력 데이터는 부동산 매수 또는 부동산 매도에 대한 제1 정보를 포함하고, 상기 제2 입력 데이터는 상기 정보에 대응하는 부동산 중개에 대한 제2 정보를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 복수의 부동산 중개인에 대하여 입찰을 받고, 클라이언트는 입찰 받은 정보를 기초로 복수의 부동산 중개인 중 하나의 부동산 중개인을 선택하여 서로를 매칭시킬 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
지금까지 부동산거래는 매도자와 매수자가 부동산중개인에게 거래를 모두 위임하여 해당 부동산중개인이 보유한 제한된 부동산 매물을 부동산중개인들끼리 찾거나, 매수자가 직접 부동산을 방문하여야 매물을 찾을 수 있는 한정된 부동산사무소에만 취급하는 폐쇄적인 거래를 하여 왔고, 최근에는 인터넷과 무선단말기를 활용한 매물 부동산에 대한 정보를 얻기위해 인터넷 네이버, 직방앱, 다방앱 등이 활용되고 있다.
대한민국은 법으로 부동산 중개 중개료의 상한을 정하고 있다. 이는 부동산을 거래하는 거래자들의 부담을 경감하기 위한 것으로서 부동산 중개인이 특정 부동산 매물을 독점하여 과도한 중개료를 청구하는 것을 방지하기 위한 것이다 .
그러나, 법으로 상한이 정해지는 경우 부동산 중개료는 상한으로 청구되고 있어, 여전히 부동산 거래시에 거래인들에 과도한 부담이 전가되고 있는 실정이다.
이에, 복수의 부동산 중개인의 입찰 경쟁을 유도하여 부동산 거래자가 보다 저렴하게 부동산 중개 중개료를 부담할 수 있도록 하는 시스템 및 방법의 필요성이 증가하고 있다.
다만, 최근 널리 사용되는 부동산 거래와 관련된 웹사이트 또는 어플리케이션들은 부동산 매수인과 매도인을 연결하거나 부동산 거래인과 부동산 중개인을 단순히 연결해주는 것에 불과하다.
본 발명의 목적은 부동산 중개인의 입찰 경쟁을 통하여 부동산 중개 중개료를 보다 저렴하게 유도하기 위한 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 부동산 중개인의 입찰 경쟁을 통하여 양질의 부동산 중개 서비스를 사용자들에게 제공하기 위한 것이다.
상술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 제1 사용자로부터 제1 입력 데이터를 수신하는 제1 단말, 제2 사용자로부터 제2 입력 데이터를 수신하는 제2 단말 및 상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터를 수신하고, 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자를 매칭하는 서버를 포함하되, 상기 제1 입력 데이터는 부동산 매수 또는 부동산 매도에 대한 제1 정보를 포함하고, 상기 제2 입력 데이터는 상기 정보에 대응하는 부동산 중개에 대한 제2 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서버는 복수의 부동산 중개인으로부터 상기 제1 입력 데이터에 대응하는 입찰 정보를 수신하고, 상기 입찰 정보를 상기 제1 단말에 제공할 수 있다.
또한, 상기 서버는 상기 제1 단말로부터 상기 입찰 정보에 기초하여 상기 복수의 부동산 중개인 중 하나의 부동산 중개인을 선택한 선택 정보를 수신하고, 상기 제2 사용자는 상기 복수의 부동산 중개인에 포함되고, 상기 선택 정보에 의하여 선택된 상기 하나의 부동산 중개인일 수 있다.
또한, 상기 서버는 상기 제1 정보가 부동산 매수에 대한 정보인 경우, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 매칭 이후 상기 제2 사용자가 보유한 부동산 매물 정보를 상기 제1 단말에 제공할 수 있다.
또한, 상기 서버는 상기 제1 단말로부터 상기 부동산 매물 정보에 대응하는 제3 정보를 수신하고, 상기 제3 정보에 기초하여 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자에 대한 채팅방을 생성하여 상기 제1 단말 및 상기 제2 단말에 제공할 수 있다.
또한, 상술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 제1 단말로부터 제1 입력 데이터를 수신하는 단계, 제2 단말로부터 제2 입력 데이터를 수신하는 단계 및 상기 제1 단말을 사용하는 제1 사용자 및 상기 제2 단말을 사용하는 제2 사용자를 매칭하는 단계를 포함하되, 상기 제1 입력 데이터는 부동산 매수 또는 부동산 매도에 대한 제1 정보를 포함하고, 상기 제2 입력 데이터는 상기 정보에 대응하는 부동산 중개에 대한 제2 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 상술한 방법을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다.
본 발명은 부동산 중개인의 입찰 경쟁을 통하여 부동산 중개 중개료를 보다 저렴하게 유도하는 효과를 가진다.
또한, 본 발명은 부동산 중개인의 입찰 경쟁을 통하여 양질의 부동산 중개 서비스를 사용자들에게 제공하는 효과를 가진다.
도 1은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템을 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 제1 단말을 나타낸 것이고, 도 3은 본 발명에 따른 서버를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 메모리에 포함된 기능적 구성을 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 서버를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 모듈을 나타낸 것이다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위한 부동산 중개인을 매칭하는 방법을 나타낸 것이다.
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 매수 또는 매도 프로세스를 수행하는 단계를 나타낸 것이다.
도 10는 본 발명에 따른 CNN 네트워크 알고리즘을 나타낸 도면이고, 도 11는 본 발명에 따른 CNN 필터를 나타낸 도면이며, 도 12은 본 발명에 따른 샴 네트워크 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명에 따른 HSV 3차원 그래프를 나타낸 것이다.
도 14 내지 도 30은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법을 구현한 어플리케이션의 일 예시를 나타낸 것이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 제1 단말을 나타낸 것이고, 도 3은 본 발명에 따른 서버를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 메모리에 포함된 기능적 구성을 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 서버를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 모듈을 나타낸 것이다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위한 부동산 중개인을 매칭하는 방법을 나타낸 것이다.
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 매수 또는 매도 프로세스를 수행하는 단계를 나타낸 것이다.
도 10는 본 발명에 따른 CNN 네트워크 알고리즘을 나타낸 도면이고, 도 11는 본 발명에 따른 CNN 필터를 나타낸 도면이며, 도 12은 본 발명에 따른 샴 네트워크 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명에 따른 HSV 3차원 그래프를 나타낸 것이다.
도 14 내지 도 30은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법을 구현한 어플리케이션의 일 예시를 나타낸 것이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 보호부의 외부면된 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.
이하, 상술한 내용들을 바탕으로 본 명세서의 바람직한 일 실시예에 따른, 부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템을 나타낸 것이다. 도 1에 따르면, 본 발명에 따른 시스템은 제1 단말(100), 제2 단말(300) 및 서버(200)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 제1 단말(100)은 제1 사용자로부터 제1 입력 데이터를 수신할 수 있다. 제1 사용자는 부동산을 거래하고자 하는 자로서, 본인 소유의 부동산을 매도하거나 타인 소유의 무동산을 매수하려는 자일 수 있다. 뿐만 아니라 제1 사용자는 전세 또는 월세 계약을 하려는 자일 수 있다. 제1 입력 데이터는 제1 사용자로부터 수신한 정보로서 거래하고자 하는 부동산에 대한 정보를 의미할 수 있다. 일 예로, 제1 입력 데이터는 부동산의 위치, 거래 종류(매매, 전세, 월세), 부동산의 종류(아파트, 원룸, 투룸 등), 가격, 중개 중개료 중 적어도 하나의 정보를 의미할 수 있다. 즉, 제1 입력 데이터는 부동산 매수 또는 부동산 매도에 대한 제1 정보를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 제2 단말(300)은 제2 사용자로부터 제2 입력 데이터를 수신할 수 있다. 제2 사용자는 부동산 중개인으로서, 복수의 부동산 중개인 중 제1 사용자로부터 선택된 하나의 부동산 중개인일 수 있다. 제2 입력 데이터는 부동산 중개인의 입찰 정보를 포함할 수 있다. 즉, 제2 입력 데이터는 상기 제1 정보에 대응하는 부동산 중개에 대한 제2 정보를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 서버(200)는 제1 단말(100)로부터 제1 입력 데이터를 수신하고, 제2 단말(300)로부터 제2 입력 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 서버(200)는 제1 입력 데이터 및 제2 입력 데이터를 기초로 제1 사용자 및 제2 사용자를 매칭할 수 있다.
본 발명에 따른 서버(200)는 복수의 부동산 중개인으로부터 제1 입력 데이터에 대응하는 입찰 정보를 수신하고, 입찰 정보를 제1 단말(100)에 제공할 수 있다. 이때, 제1 입력 데이터에 대응하는 입찰 정보는 제1 사용자의 입찰 제안에 따라 복수의 부동산 중개인들이 자신의 부동산 중개료를 입찰한 정보를 의미할 수 있다. 제1 사용자는 복수의 부동산 중개인들로부터 입찰 정보를 수신하고, 그 중에서 하나의 부동산 중개인을 선택할 수 있다. 즉, 서버(200)는 제1 사용자(또는 제1 단말(100))로부터 하나의 부동산 중개인을 선택한 선택 정보를 수신할 수 있다.
본 발명에 따른 서버(200)는 제1 단말(100)로부터 입찰 정보에 기초하여 복수의 부동산 중개인 중 하나의 부동산 중개인을 선택한 선택 정보를 수신할 수 있다. 이때 제2 사용자는 복수의 부동산 중개인에 포함되고, 선택 정보에 의하여 선택된 하나의 부동산 중개인일 수 있다.
본 발명에 따른 서버(200)는 제1 정보가 부동산 매수에 대한 정보인 경우, 제1 사용자와 제2 사용자의 매칭 이후 제2 사용자가 보유한 부동산 매물 정보를 제1 단말(100)에 제공할 수 있다. 일 예로, 제1 사용자가 입찰 정보에 근거하여 제2 사용자를 선택하면, 제1 사용자는 제2 사용자가 보유한 매물 정보 또는 매물 리스트를 열람할 수 있는 권한을 서버(200)로부터 획득할 수 있다.
본 발명에 따른 서버(200)는 제1 단말(100)로부터 부동산 매물 정보에 대응하는 제3 정보를 수신하고, 제3 정보에 기초하여 제1 사용자와 제2 사용자에 대한 채팅방을 생성하여 제1 단말(100) 및 제2 단말(300)에 제공할 수 있다. 일 예로, 제1 사용자가 서버(200)로부터 제2 사용자가 보유한 매물 정보 또는 매물 리스트를 열람할 수 있는 권한을 획득한 후, 제2 사용자가 보유한 매물 정보 또는 매물 리스트 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 서버(200)는 제1 단말(100)로부터 매물 정보 또는 매물 리스트 중 적어도 하나를 선택한 정보를 수신하면, 제1 사용자(또는 제1 단말(100))와 제2 사용자(또는 제2 단말(300))에 대한 채팅방을 생성하여, 생성된 채팅방을 제1 단말(100) 및 제2 단말(300)에 제공할 수 있다. 제1 사용자 및 제2 사용자는 생성된 채팅방을 통하여 의견을 교환할 수 있다. 이때, 채팅방은 서버(200)에 기반하여 생성될 수도 있지만, 보안을 위하여 서버(200)가 아닌 제1 단말(100) 및/또는 제2 단말(300)에 기반하여 생성될 수도 있다.
도 2는 본 발명에 따른 제1 단말을 나타낸 것이고, 도 3은 본 발명에 따른 서버를 나타낸 것이다.
도 2에 따르면, 제1 단말(100)은 프로세서(110), 메모리(120), 통신 모듈(130), 디스플레이부(140) 및 카메라 모듈(150)을 포함할 수 있다. 도 2는 제1 단말(100)을 예시로 하나, 본 발명에 따른 제2 단말(도 1의 300, 이하 동일) 역시 동일한 구성요소를 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 구성들을 제어할 수 있다. 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 명령어를 수행할 수 있다.
프로세서(110)는, 연산을 수행하고 다른 장치를 제어할 수 있는 구성이다. 주로, 중앙 연산 장치(CPU), 어플리케이션 프로세서(AP), 그래픽스 처리 장치(GPU) 등을 의미할 수 있다. 또한, CPU, AP 또는 GPU는 그 내부에 하나 또는 그 이상의 코어들을 포함할 수 있으며, CPU, AP 또는 GPU는 작동 전압과 클락 신호를 이용하여 작동할 수 있다. 다만, CPU 또는 AP는 직렬 처리에 최적화된 몇 개의 코어로 구성된 반면, GPU는 병렬 처리용으로 설계된 수 천 개의 보다 소형이고 효율적인 코어로 구성될 수 있다.
프로세서(110)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(120)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
메모리(120)는 사용자 단말(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(120)는 사용자 단말(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 사용자 단말(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 사용자 단말(100)로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 응용 프로그램은, 메모리(120)에 저장되고, 사용자 단말(100)에 설치되어, 프로세서(110)에 의하여 상기 사용자 단말(100)의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
메모리(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 인터넷(internet)상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 포함할 수도 있다.
통신 모듈(130)은 안테나를 통해 기지국 또는 통신 기능을 포함하는 카메라와 정보의 송수신을 실행한다. 통신 모듈(130)은 변조부, 복조부, 신호 처리부 등을 포함할 수 있다.
무선 통신은, 통신사들이 기존에 설치해둔 통신 시설과 그 통신 시설의 주파수를 사용하는 무선 통신망을 사용한 통신을 말할 수 있다. 이때, 통신 모듈(130)은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 등과 같은 다양한 무선 통신 시스템에 사용될 수 있으며, 뿐만 아니라, 통신 모듈(130)은 3GPP(3rd generation partnership project) LTE(long term evolution) 등에도 사용될 수 있다. 또한, 최근 상용화 중인 5G 통신뿐만 아니라, 추후 상용화가 예정되어 있는 6G 등도 사용될 수 있다. 다만, 본 명세서는 이와 같은 무선 통신 방식에 구애됨이 없이 기설치된 통신망을 활용할 수 있다.
또한, 근거리 통신(short range communication) 기술로 블루투스(Bluetooth), BLE(Bluetooth Low Energy), 비콘(Beacon), RFID(Radio Frequency Identification), NFC(Near Field Communication), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.
본 발명에 따른 디스플레이부(140)는 프로세서(110)로부터 화면 데이터를 수신하여 사용자가 감각을 통하여 이를 확인할 수 있도록 표시하는 장치를 의미할 수 있다. 디스플레이부(140)는 자발광 디스플레이 패널 또는 비자발광 디스플레이 패널을 포함할 수 있다. 자발광 디스플레이 패널로는 예를 들어 백라이트가 필요하지 않은 OLED 패널 등이 예시될 수 있고, 비자발광 디스플레이 패널로는 예를 들어 백라이트가 필요한 LCD 패널 등이 예시될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명에 따른 카메라 모듈(150)은 제1 단말(100)에 포함된 구성으로서 광학 모듈을 통한 이미지 데이터를 생성할 수 있는 구성일 수 있다. 이에 대한 구체적인 내용은 후술한다.
도 3은 본 발명에 따른 메모리에 포함된 기능적 구성을 나타낸 것이고, 도 4는 본 발명에 따른 서버를 나타낸 것이다.
도 3에 따르면, 본 발명에 따른 메모리(120)는 제1 사용자의 기존 거래 내역을 저장하는 거래 내역 저장부(121), 부동산 중개인 정보를 저장하는 중개인 정보 저장부(122)를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 메모리(120)는 기존 거래 내역 및 부동산 중개인 정보를 입력값으로 학습하여 상기 부동산 중개인 정보 중 상기 제1 사용자에 적합한 부동산 중개인을 결과값으로 도출하는 학습부(123)를 더 포함할 수 있다. 이때, 부동산 중개인 정보는 부동산 중개인이 보유한 매물에 대한 정보 및 다른 사용자로부터 받은 평점과 관련된 데이터 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 제1 사용자의 기존 거래 내역은 주로 서울특별시 서초구를 중심으로 이루어진다는 특징값이 학습되면, 학습부(123)는 서초구에 주로 매물을 보유한 부동산 중개인을 도출하고, 도출된 부동산 중개인 중 가장 평점이 높은 부동산 중개인에 대한 정보를 제1 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 메모리(120)는 미리 수임한 광고에 따른 부동산 중개인 정보를 저장하는 광고 정보 저장부(124)를 더 포함하고, 광고에 따른 부동산 중개인에 대한 정보를 제1 사용자에게 제공할 수 있다.
도 3에 따르면, 본 발명에 따른 메모리(120)는 등기 정보 인식부(125)를 더 포함할 수 있다. 본 발명에 따른 등기 정보 인식부(125)는 제1 사용자가 특정 부동산을 매매하고자 하는 경우 등기부 등본을 촬영한 이미지 데이터를 기초로 등기부 등본에 기재된 부동산 정보를 자동으로 인식할 수 있다.
일 예로, 본 발명에 따른 제1 단말(100)은 제1 단말(100)에 포함된 카메라 모듈(150)로 등기부 등본에 대한 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 본 발명에 따른 등기 정보 인식부(125)는 후술할 딥러닝 이미지 학습 알고리즘을 통하여 등기부 등본에 기재된 부동산 정보를 정확하게 인식하고, 이를 기초로 제1 사용자가 매매하고자 하는 부동산 정보가 자동으로 제1 단말에 입력될 수 있다. 등기 정보를 인식하는 구체적인 알고리즘은 후술한다.
도 4에 따르면 본 발명에 따른 서버(200)는 프로세서(210), 메모리(220) 및 통신 모듈(230)을 포함할 수 있다. 이때, 프로세서(210), 메모리(220) 및 통신 모듈(230)은 상술한 제1 단말(도 2의 100)과 동일한 구성일 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 모듈을 나타낸 것이다.
도 5에 따르면, 본 카메라 모듈(150)은 광 이미지로부터 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 카메라 모듈(150)은 측벽에 관통홀을 포함하는 하우징(1324), 관통홀에 설치된 렌즈(1321) 및 렌즈(1321)를 구동하는 구동부(1323)를 포함할 수 있다. 관통홀은 렌즈(1321)의 직경에 대응되는 크기로 형성될 수 있다. 렌즈(1321)는 관통홀에 삽입될 수 있다.
렌즈 구동부(1323)는 렌즈(1321)를 전방 또는 후방으로 움직이도록 제어하는 구성일 수 있다. 렌즈(1321)와 렌즈 구동부 (1323)는 종래 알려진 방식으로 연결되고 렌즈(1321)는 종래 알려진 방식으로 렌즈 구동부 (1323)에 의하여 제어될 수 있다.
다양한 이미지를 수득하기 위해서는 렌즈(1321)가 카메라 모듈(150) 또는 하우징(1324)의 외부로 노출될 필요가 있다.
특히, 본 발명에 따른 카메라(132)는 대상을 직접 촬영해야 하므로 하우징(1324)의 외부에 위치하여야 한다. 따라서, 내오염성이 강한 렌즈가 필요하다. 본 발명은 렌즈를 코팅하는 코팅층을 제안하여, 이러한 문제점을 해결하고자 하였다.
바람직하게 상기 렌즈(1321)는 그 표면에 하기의 화학식 1로 표시되는 불소계 화합물; 유기 용매, 무기 입자 및 분산제가 포함되는 코팅조성물로 코팅된 것일 수 있다.
[화학식 1]
여기서, n은 1 내지 100의 정수이다.
상기 코팅조성물로 렌즈(1321)가 코팅된 경우 우수한 발수성 및 내오염성을 나타낼 수 있기 때문에 차량의 외부에 설치된 렌즈(1321)가 오염 환경에 장기간 노출되더라도, 도로정보로 활용할 수 있는 이미지 또는 영상을 수집할 수 있다. 상기 화합물은 내열성이 우수하여, 열에 의한 변형이 발생하지 않는 것을 특징으로 한다.
상기 무기 입자는 실리카, 알루미나 및 이들의 혼합물로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다. 상기 무기 입자의 평균 직경은 70 내지 100㎛이지만, 상기 예시에 국한되지 않는다. 상기 무기 입자는 렌즈(1321) 표면에 코팅층(1322)으로 형성 후, 물리적인 강도를 향상시키고, 점도를 일정 범위로 유지시켜 성형성을 높일 수 있다.
상기 유기 용매는 메틸에틸케톤(MEK), 톨루엔 및 이들의 혼합으로 이루어진 군으로부터 선택되며, 바람직하게는 메틸에틸케톤을 사용할 수 있으나, 상기 예시에 국한되지 않는다.
상기 분산제로는 폴리에스테르 계열의 분산제를 사용할 수 있고, 구체적으로 2-메톡시프로필 아세테이트 및 1-메톡시-2-프로필 아세테이트의 공중합체로 이루어진 폴리에스테르 계열의 분산안정제로서 TEGO-Disperse 670 (제조사: EVONIK)을 사용할 수 있으나, 상기 예시에 국한되지 않고 통상의 기술자에게 자명한 분산제는 제한 없이 모두 사용 가능하다.
상기 코팅 조성물은 기타 첨가제로 안정화제를 추가로 포함할 수 있고, 상기 안정화제는 자외선 흡수제, 산화방지제 등을 포함할 수 있으나, 상기 예시에 국한되지 않고 제한 없이 사용 가능하다.
상기 코팅층(1322)을 형성하기 위한, 코팅 조성물은 보다 구체적으로 상기 화학식 1로 표시되는 불소계 화합물; 유기 용매, 무기 입자 및 분산제를 포함할 수 있다.
상기 코팅 조성물은 유기용매 100 중량부에 대하여, 상기 화학식 1로 표시되는 불소계 화합물 40 내지 60 중량부, 무기 입자 20 내지 40 중량부 및 분산제 5 내지 15 중량부를 포함할 수 있다. 상기 범위에 의하는 경우 각 구성 성분의 상호 작용에 의한 발수 효과가 임계적 의의가 있는 정도의 상승효과가 발현되며, 상기 범위를 벗어나는 경우 상승효과가 급격히 저하되거나 거의 없게 된다.
보다 바람직하게, 상기 코팅 조성물의 점도는 1500 내지 1800cP이며, 상기 점도가 1500cP 미만인 경우에는 렌즈(1321) 표면에 도포하면, 흘러내려 코팅층(1322)의 형성이 용이하지 않은 문제가 있고, 1800cP를 초과하는 경우에는 균일한 코팅층(1322)의 형성이 용이하지 않은 문제가 있다.
[제조예 1: 코팅층의 제조]
1. 코팅 조성물의 제조
메틸에틸케톤에 하기 화학식 1로 표시되는 불소계 화합물, 무기입자 및 분산제를 혼합하여, 코팅 조성물을 제조하였다:
[화학식 1]
여기서, n은 1 내지 100의 정수이다.
상기 대전방지 조성물의 보다 구체적인 조성은 하기 표 1과 같다.
| TX1 | TX2 | TX3 | TX4 | TX5 | |
| 유기용매 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| 아크릴계 화합물 | 30 | 40 | 50 | 60 | 70 |
| 무기입자 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| 분산제 | 1 | 5 | 10 | 15 | 20 |
(단위 중량부)
2. 코팅층의 제조
렌즈(1321)의 일면에 상기 DX1 내지 DX5의 코팅 조성물을 도포 후, 경화시켜 코팅층(1322)을 형성하였다.
[실험예 1]
1. 표면 외관에 대한 평가
코팅 조성물의 점도 차이로 인해, 코팅층(1322)을 제조한 이후, 균일한 표면이 형성되었는지 여부에 대해 관능 평가를 진행하였다. 균일한 코팅층(1322)을 형성하였는지 여부에 대한 평가를 진행하였고, 하기와 같은 기준에 의해 평가를 진행하였다.
○: 균일한 코팅층 형성
×: 불균일한 코팅층의 형성
| TX1 | TX2 | TX3 | TX4 | TX5 | |
| 관능 평가 | Х | ○ | ○ | ○ | Х |
코팅층(1322)을 형성할 때, 일정 점도 미만인 경우에는 렌즈(1321)의 표면에서 흐름이 발생하여, 경화 공정 이후, 균일한 코팅층(1322)의 형성이 어려운 경우가 다수 발생하였다. 이에 따라, 생산 수율이 낮아지는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 점도가 너무 높은 경우에도, 조성물의 균일 도포가 어려워 균일한 코팅층(1322)의 형성이 불가하였다.
2. 발수각의 측정
상기 렌즈(1321) 표면에 코팅층(1322)을 형성한 이후, 발수각을 측정한 결과는 하기 표 3와 같다.
전진 접촉각 (  |
정지 접촉각 (  |
후진 접촉각 (  |
|
| TX1 | 117.1±2.9 | 112.1±4.1 | < 10 |
| TX2 | 132.4±1.5 | 131.5±2.7 | 141.7±3.4 |
| TX3 | 138.9±3.0 | 138.9±2.7 | 139.8±3.7 |
| TX4 | 136.9±2.0 | 135.6±2.6 | 140.4±3.4 |
| TX5 | 116.9±0.7 | 115.4±3.0 | < 10 |
상기 표 3에 나타낸 바와 같이, TX1 내지 TX5의 코팅 조성물을 이용하여 코팅층(1322)을 형성한 이후, 접촉각을 측정한 결과를 확인하였다. TX1 및 TX5는 후진 접촉각이 10도 미만으로 측정되었다. 즉, 코팅 조성물을 제조하기 위한 최적의 범위를 벗어나게 되는 경우, 물방울이 피닝(Pinning)되는 현상이 발생하는 것을 확인하였다. 반면 TX2 내지 4에서는 피닝 현상이 발생하지 않음을 확인하여 우수한 방수 효과를 나타낼 수 있음을 확인하였다.
3. 내오염성 평가
설비 외부에 상기 실시예에 따른 코팅층(1322)을 형성한 렌즈(1321)를 모형카메라에 부착하고, 40일 간 외부 환경에 노출되도록 하였다. 비교예(Con)로는 코팅층(1322)이 형성되지 않은 동일한 렌즈(1321)를 사용하였으며, 각 실시예에 모형카메라는 동일한 실세 외부 환경 조건에 설치하였다.
그 뒤 실험 전후의 렌즈(1321)의 오염 정도를 유관으로 평가하였고, 객관적인 비교를 위하여 코팅층(1322)이 형성되지 않은 비교예와 비교하여 그 결과를 1 내지 10의 지수로 평가하여 하기의 표 4에 나타내었다. 하기의 지수는 그 숫자가 낮을수록 내오염성이 우수한 것이다.
| Con | TX1 | TX2 | TX3 | TX4 | TX5 | |
| 내오염성 | 10 | 7 | 3 | 3 | 3 | 8 |
(단위: 지수)
상기 표 4를 참조하면, 렌즈(1321)에 코팅층(1322)을 형성하는 경우 외부 환경에 카메라를 설치하면서 렌즈(1321)가 외부로 노출되도록 하여도 높은 내오염성을 기초로 오랜 기간 분석하기 용이한 형태로 이미지 데이터를 수집할 수 있다는 점을 알 수 있다. 특히 TX2 내지 TX4에 의하는 경우 코팅층(1322)에 의한 내오염성이 매우 우수하다는 점을 확인할 수 있다.
이하, 상술한 내용들을 바탕으로 본 명세서의 바람직한 또 다른 일 실시예에 따른, 부동산 거래를 위한 부동산 중개인을 매칭하는 방법에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 부동산 거래를 위한 부동산 중개인을 매칭하는 방법을 수행하는 주체는 상술한 일 실시예에 따른 시스템, 서버(도 1의 200, 이하 동일) 또는 서버를 구성하는 프로세서일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 부동산 거래를 위한 부동산 중개인을 매칭하는 방법에 대하여 설명된 내용 중 상술한 시스템에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 중복되는 내용은 생략될 수 있으며, 그 반대도 마찬가지이다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위한 부동산 중개인을 매칭하는 방법을 나타낸 것이다.
도 6에 따르면, 본 발명에 따른 매칭하는 방법은 제1 단말(도 1의 100, 이하 동일)로부터 제1 입력 데이터를 수신하는 단계(S100), 제2 단말로부터 제2 입력 데이터를 수신하는 단계(S200), 및 제1 단말을 사용하는 제1 사용자 및 상기 제2 단말을 사용하는 제2 사용자를 매칭하는 단계(S300)을 포함할 수 있다. 이때, 제1 입력 데이터는 부동산 매수 또는 부동산 매도에 대한 제1 정보를 포함하고, 제2 입력 데이터는 제1 정보에 대응하는 부동산 중개에 대한 제2 정보를 포함할 수 있다.
도 7에 따르면, 보다 상세한 본 발명에 따른 매칭하는 방법이 나타난다. 본 발명에 따른 매칭하는 방법은 제1 단말로부터 로그인 정보를 수신하는 단계(S1100), 로그인 정보에 기초하여 사용자가 기 진행중인 단계가 존재하는지를 판단하는 단계(S1200)를 포함할 수 있다. 본 발명에 따른 매칭하는 방법은 사용자가 기 진행중인 단계가 존재하는 경우, 서버는 기 진행 중인 단계를 계속하여 수행하는 단계(S1500) 및 기 진행 중인 단계를 완료하는 단계(S1510)를 더 포함할 수 있다.
도 7에 따르면, 본 발명에 따른 매칭하는 방법은 사용자가 기 진행중인 단계가 존재하지 않는 경우, 제1 사용자가 매수를 진행하는지 매도를 진행하는지를 판단하는 단계(S1300)를 더 포함할 수 있다.
제1 사용자가 매수를 진행하는 경우, 본 발명에 따른 매칭하는 방법은 미리 정해진 매수 프로세스를 수행하는 단계(S1400) 및 매칭이 완료되었는지 판단하는 단계(S1410)를 더 포함할 수 있다.
제1 사용자가 매도를 진행하는 경우, 본 발명에 따른 매칭하는 방법은 미리 정해진 매도 프로세스를 수행하는 단계(S1600) 및 매칭이 완료되었는지 판단하는 단계(S1610)를 더 포함할 수 있다.
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 매수 또는 매도 프로세스를 수행하는 단계를 나타낸 것이다.
도 8에 따르면, 본 발명에 따른 매수 프로세스는 매물 정보를 수집하는 단계(S1401), 거래 정보를 수집하는 단계(S1402), 입찰 정보를 수집하는 단계(S1403), 선택 정보를 수집하는 단계(S1401) 및 수락 정보를 수집하는 단계(S1405)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 매물 정보는 부동산 거래가 "매수"인 경우, 제1 사용자가 거래하고자 하는 부동산의 종류, 부동산의 위치 및 옵션 사양 등을 포함할 수 있다. 이때, 매물 정보는 제1 사용자가 거래하고자 하는 부동산에 대한 모든 요구 사항을 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
본 발명에 따른 거래 정보는, 제1 사용자가 원하는 부동산 가격, 중개 중개료(상한), 거래 유형 등을 포함할 수 있다. 이때, 거래 정보는 제1 사용자가 거래하고자 하는 거래 계약과 관련된 모든 요구 사항을 포함하는 정보를 의미할 수 있다. 또한, 거래 정보는 제1 사용자가 이전에 진행하였던 거래에 대한 정보를 포함할 수도 있다.
본 발명에 따른 입찰 정보는, 제1 사용자에 대하여 복수의 부동산 중개인의 부동산 중개료를 제안한 정보를 포함할 수 있다. 이때, 입찰 정보는 제1 사용자가 요청한 중개 중개료 상한보다 같거나 작을 수 있다.
본 발명에 따른 선택 정보는, 상기 입찰 정보에 기초하여 제1 사용자가 복수의 부동산 중개인 중 하나의 부동산 중개인을 선택한 정보일 수 있다. 이때, 선택 정보는 하나의 부동산 중개인에 대한 식별 정보를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 수락 정보는, 선택 정보에 따라 선택된 하나의 부동산 중개인이 제2 단말을 통하여 제1 사용자의 선택 정보에 대한 수락 메시지를 포함할 수 있다. 이때, 수락 정보는 제2 단말을 통하여 생성될 수 있다.
도 9에 따르면, 본 발명에 따른 매수 프로세스는 매물 정보를 수집하는 단계(S1601), 거래 정보를 수집하는 단계(S1602), 입찰 정보를 수집하는 단계(S1603), 선택 정보를 수집하는 단계(S1601) 및 수락 정보를 수집하는 단계(S1605)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 매물 정보는, 부동산 거래가 "매도"인 경우, 제1 사용자가 보유한 부동산의 종류, 거래 유형, 부동산의 위치 및 옵션 사양 등을 포함할 수 있다. 이때, 매물 정보는 거래에 필요한 모든 부동산에 대한 정보를 의미할 수 있다.
본 발명에 따른 거래 정보는, 제1 사용자가 매도하고자 하는 부동산의 가격, 중개 중개료(상한), 거래 유형 등을 포함할 수 있다. 이때, 거래 정보는 제1 사용자가 거래하고자 하는 거래 계약과 관련된 모든 요구 사항을 포함하는 정보를 의미할 수 있다. 또한, 거래 정보는 제1 사용자가 이전에 진행하였던 거래에 대한 정보를 포함할 수도 있다.
본 발명에 따른 입찰 정보는, 제1 사용자에 대하여 복수의 부동산 중개인의 부동산 중개료를 제안한 정보를 포함할 수 있다. 이때, 입찰 정보는 제1 사용자가 요청한 중개 중개료 상한보다 같거나 작을 수 있다.
본 발명에 따른 선택 정보는, 상기 입찰 정보에 기초하여 제1 사용자가 복수의 부동산 중개인 중 하나의 부동산 중개인을 선택한 정보일 수 있다. 이때, 선택 정보는 하나의 부동산 중개인에 대한 식별 정보를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 수락 정보는, 선택 정보에 따라 선택된 하나의 부동산 중개인이 제2 단말을 통하여 제1 사용자의 선택 정보에 대한 수락 메시지를 포함할 수 있다. 이때, 수락 정보는 제2 단말을 통하여 생성될 수 있다.
도 10는 본 발명에 따른 CNN 네트워크 알고리즘을 나타낸 도면이고, 도 11는 본 발명에 따른 CNN 필터를 나타낸 도면이며, 도 12은 본 발명에 따른 샴 네트워크 알고리즘을 나타낸 도면이다.
참고로, 본 발명에 따른 CNN 네트워크 알고리즘은 등기부 등본에 대한 이미지 데이터에서 부동산 정보를 정확하게 인식하기 위한 것으로서, 등기부 등본은 부정한 복사 등을 방지하기 위하여 배경에 복잡한 문양을 포함하고 있어 일반적인 알고리즘만으로는 정확한 문자 인식이 쉽지 않다.
도 10 및 도 11에 따르면, CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 이미지 처리 분야에 광범위하게 이용되고 있는 기법이며 행렬로 표현된 필터의 각 요소가 데이터 처리에 적합하도록 자동학습을 지원할 수 있다. 또한, 도 10에 따르면, 필터의 종류와 기능이 나타나 있다.
즉, CNN 알고리즘은 복수의 레이어를 사용하는 학습 알고리즘일 수 있다. 또한, CNN 알고리즘은 이미지 분류 정확도를 최대화하는 필터를 자동으로 학습할 수 있으며, 합성곱 계층과 폴링 계층이라고 하는 새로운 층을 풀리 커넥티드 계층 이전에 추가함으로써 원본 이미지에 필터링 기법을 적용한 뒤에 필터링된 이미지에 대해 분류 연산을 수행할 수 있다.
도 10에 따르면, CNN 알고리즘은 합성곱 계층 (convolutional layer)과 풀링 계층 (pooling layer)이라고 하는 새로운 층을 fully-connected 계층 이전에 추가함으로써 원본 이미지에 필터링 기법을 적용한 뒤에 필터링된 이미에 대해 분류 연산이 수행되도록 구성될 수 있다.
이때, CNN 알고리즘을 사용한 이미지 필터에 대한 연산식은 아래의 수학식 1과 같다.
[수학식 1]
(단,
GIJ : 행렬로 표현된 필터링된 이미지의 i번째 행, j번째 열의 픽셀,
F : 필터,
X : 이미지,
FH : 필터의 높이 (행의 수),
FW : 필터의 너비 (열의 수)이다.)
도 12에 따르면, 샴 네트워크 알고리즘은 2개의 입력에 대하여 독립적으로 2개의 CNN 알고리즘을 실행하기 위한 알고리즘일 수 있다. 샴 네트워크 알고리즘은 2개의 CNN 알고리즘을 각각 실행하고, 그 결과값을 비교할 수 있다. 샴 네트워크 알고리즘은 결과값으로 각각의 피처맵 또는 임베딩 값을 획득하고 각각의 결과의 거리값을 획득할 수 있다. 즉, 샴 네트워크는 제1 네트워크 및 제2 네트워크를 포함할 수 있다.
이때, 거리값은 하기의 수학식 2와 같이 표시될 수 있다.
[수학식 2]
(단, 거리d는 x(1)과 x(2)에 대한 벡터(Vector) 사이의 노름(Norm)으로 정의됨)
다시말해, 샴 네트워크의 2개의 CNN 알고리즘에 2개의 이미지를 입력으로 넣고 인코딩을 할 수 있으며, 이때, 2개의 이미지의 거리값이 미리 정해진 거리값보다 작다면 2개의 필체 정보(또는 서명 정보, 인감 정보 등)는 동일한 특징을 가지고 있다고 볼 수 있다. 즉, 등기부 등본의 배경 이미지만을 포함하는 제1 이미지가 1로 라벨링되고, 등기부 등본의 배경 이미지에 부동산 정보가 포함되는 제2 이미지는 2로 라벨링될 수 있다. 이때, 상술한 1로 라벨링된 제1 이미지에서 도출된 특징점과 2로 라벨링된 제2 이미지에서 도출된 특징점을 비교하여, 제2 이미지에서 등기부 등본의 배경 이미지를 제거하고 부동산 정보에 대한 이미지만 남겨둘 수 있다.
구체적으로, 제1 이미지에서 도출된 일부 특징점과 제2 이미지에서 도출된 일부 특징점 사이의 거리가 미리 정해진 거리값보다 작다면, 해당 특징점이 대표하는 값은 배경 이미지에 대한 값이라고 해석될 수 있다. 제2 이미지에서 배경 이미지에 대한 값이라고 분류된 이미지를 제거하면, 제2 이미지에서 부동산 정보에 대한 이미지만 남을 수 있다. 해당 조건을 만족할 수 있도록, 제1 이미지에 대한 계속적인 학습이 필요하다.
바람직하게는, 본 발명의 제1 학습 알고리즘은 샴 네트워크(Siamese Network) 알고리즘 및 로지스틱 회기 분석(Logistic regression analysis) 알고리즘을 포함할 수 있다. 이때, 샴 네트워크의 제1 네트워크는 상기 임베딩 값으로 대체될 수 있다. 즉, 제1 네트워크는 CNN 알고리즘을 실행하는 것이 아니라, 미리 추출된 특징들에 관한 임베딩 값으로 대체될 수 있다. 샴 네트워크의 경우 2가지의 알고리즘이 수행되어야 하므로 리소스 소모가 크지만, 1개의 네트워크가 실행되지 않고 미리 추출된 특징들에 관한 임베딩 값으로 대체된 경우에는 리소스 소모를 절반 가까이 줄일 수 있는 효과가 있다.
샴 네트워크의 제2 네트워크는 배경 이미지와 부동산 정보를 포함하는 제2 이미지에 대한 새로운 임베딩 값을 획득할 수 있다.
또한, 로지스틱 회기 분석 알고리즘은 임베딩 값 및 새로운 임베딩 값을 기초로 제2 필체 정보를 포함하는 제2 이미지를 1과 0의 이진 분류할 수 있다. 또한, 상기 임베딩 값은 상기 새로운 임베딩 값을 기초로 지속적으로 수정되는 값일 수 있다.
바람직하게는, CNN 알고리즘을 사용한 이미지 필터에 대한 연산식은 아래의 수학식 3과 같다.
[수학식 3]
(단,
GIJ: 행렬로 표현된 필터링된 이미지의 i번째 행, j번째 열의 픽셀,
F': 응용 필터
X : 이미지,
F'H : 응용 필터의 높이 (행의 수),
F'W : 응용 필터의 너비 (열의 수)이다.)
바람직하게는, F'는 응용 필터로서 부동산 등기부 등본에 대한 이미지 데이터를 보정하기 위한 필터일 수 있다. 일반적으로, 부동산의 등기부 등본의 경우 복잡한 문양의 배경 이미지는 부동산 정보를 포함하는 글자 이미지와 중첩되어 표시되는 경우가 빈번하다.
이러한 경우에 대비하기 위하여, 본 발명에 따른 응용 필터는 배경 상태에 따라 다른 계수 α를 추가적으로 적용하여, 필체 정보, 서명 정보 또는 인감 정보의 학습이 쉽도록 할 수 있다. 이때, F'는 아래의 수학식 4에 의하여 연산될 수 있다.
[수학식 4]
단, 미중첩 상태는 배경 이미지와 글자 이미지가 중첩되지 않은 상태일 수 있다. 중첩 상태는 배경 이미지와 글자 이미지가 중첩된 상태일 수 있다. 이때, 중첩 상태 또는 미중첩 상태는 사용자 입력에서 사용자 의하여 사전에 체크될 수 있다. 배경 상태 계수 α는 아래의 수학식 5에 의하여 연산될 수 있다.
[수학식 5]
HSV 평균값은 이미지에 따른 색좌표를 HSV 그래프를 통하여 크기값으로 변환한 값을 평균한 값을 의미할 수 있다. HSV값에 대한 구체적인 내용은 후술한다.
도 13은 본 발명에 따른 HSV 3차원 그래프를 나타낸 것이다.
도 13에 따르면, 본 발명에 따른 HSV 그래프는 지각적인 특성이 반영된 색 공간을 의미할 수 있다. H(Hue, 0~360°)는 색조를 의미할 수 있고, S(Saturation, 0~100%)는 채도를 의미할 수 있으며, V(Value, 0~100%)는 명도를 의미할 수 있다. 색조, 채도 및 명도 값을 HSV 값이라고 할 수 있으며, 이는 Adobe illustrator cc 2019 등 그래픽 툴을 이용하여 쉽게 추출될 수 있다.
본 발명에 따른 HSV 평균값은 도 10의 HSV 3차원 좌표를 통하여 획득될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 HSV 평균값은 그래픽 툴을 통하여 획득된 HSV 값을 기초로 계산될 수 있다. HSV 3차원 좌표상의 원점좌표를 기준점으로 측정된 HSV 좌표의 거리값은 상술한 HSV 평균값을 구성할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 이미지는 부동산 등기부 등본에 대한 이미지를 포함하고, 해당 이미지의 HSV 색상좌표는 일정 영역에서 분포될 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 HSV 평균값은 일정 영역의 색상에 대한 HSV 좌표들의 평균을 이용한 평균 좌표를 기초로 계산된 원점좌표와의 거리값을 의미할 수 있다.
[실험예] - 배경 상태 계수를 활용한 경우
상술한 배경 상태 계수 α를 활용하여 배경 이미지를 학습시킨 경우와 이를 활용하지 않고 배경 이미지를 학습시킨 경우를 비교하고, 사용자로 하여금 도출된 결과값에 수긍할 수 있는지 여부를 점수화하였다. 그에 따른 결과는 아래의 [표 5]과 같다.
| 피실험자 1 | 피실험자 2 | 피실험자 3 | 피실험자 4 | 피실험자 5 | |
| α를 활용 O | 81 점 | 85 점 | 96 점 | 71 점 | 83 점 |
| α를 활용 X | 28 점 | 22 점 | 37 점 | 32 점 | 15 점 |
각각의 피실험자는 총 5명이고, 상술한 점수는 20개의 서로 다른 부동산의 부동산 등기부 등본에 대한 학습 및 분류 결과에 따른 수긍 정도를 점수화한 것이다. 위 점수는 20개의 케이스 별 점수를 평균한 것이고, 편의를 위하여 소수점은 반올림하였다.
[표 5]를 살펴보면, 피실험자는 배경 상태 계수 α를 활용한 경우의 학습 결과에 보다 수긍하는 것으로 나타났다. 일반적으로, 사용자는 사용자 단말에 포함된 카메라 등을 통하여 필체 정보 등을 입력한다. 이 경우, 부동산 등기부 등본에 기재된 글자 정보는 배경 이미지와 중첩되는 경우가 많으며, 이러한 경우 인공지능 알고리즘은 중첩된 배경 이미지를 포함하여 글자를 학습하게 된다. 따라서, 본 발명과 같이 배경 상태 계수 α를 활용한 경우 보다 현저한 효과를 가진다.
도 14 내지 도 30은 본 발명에 따른 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법을 구현한 어플리케이션의 일 예시를 나타낸 것이다.
어플리케이션의 일 예시는 제1 단말에 설치된 어플리케이션을 기초로 설명될 수 있다. 다만, 반대로 제2 단말에 설치된 어플리케이션은 후술할 어플리케이션에 대한 일 예시를 통하여 도출될 수 있다.
도 14 내지 도 21에 따르면, 제1 사용자가 제1 단말에 설치된 본 발명에 따른 어플리케이션을 통하여 부동산을 매수하고자 하는 시나리오를 나타낸다.
도 14에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 부동산 중개인과의 매칭을 위하여 매물 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력 등을 통하여 원하는 정보를 입력할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 터치한 메뉴를 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.
도 15에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 부동산 거래에 필요한 거래 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력, 드래그 입력 등을 통하여 원하는 가격 정보를 입력할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 터치한 메뉴를 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.
도 16에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 부동산 중개인의 중개료 상한선에 대한 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력 등을 통하여 원하는 중개료 정보를 입력할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 입력한 수치를 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.
도 17에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 부동산에 대한 요구사항(옵션 사항)에 대한 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력 등을 통하여 원하는 요구 사항에 대한 정보를 입력할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 입력한 요구 사항을 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.
도 18에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 입력한 정보들을 제2 단말 등으로 전송하여 제1 사용자와 제2 사용자를 매칭할 수 있도록 서비스를 제공할 수 있다. 본 발명에 따른 어플리케이션은 입찰에 참여한 복수의 부동산 중개인들에 대한 정보 리스트를 제1 단말에 표시할 수 있다. 본 발명에 따른 어플리케이션은 입찰에 참여한 부동산 중개인에 대한 명칭, 별점, 리뷰, 입찰 가격, 주소 등을 표시하고, 제1 사용자로 하여금 선택 정보를 입력받을 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 어플리케이션은 가장 낮은 중개료를 제안한 부동산 중개인을 인식하고, 해당 부동산 중개인을 추천하는 추천 메시지를 함께 표시할 수 있다.
도 19 내지 도 21에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자와 제2 사용자가 매칭된 후, 제2 사용자에 대한 기본정보, 보유 매뮬 및 리뷰 내용을 제1 단말에 제공할 수 있다. 기본정보는 매칭된 부동산 중개인의 명칭, 중개등록번호, 전화번호 및 주소 등을 포함할 수 있다. 보유 중인 방은 매칭된 부동산 중개인이 보유 중인 매물에 대한 정보를 포함할 수 있다. 리뷰는 해당 부동산 중개인에 대한 리뷰 콘텐츠를 포함할 수 있다.
도 22 내지 도 26에 따르면, 제1 사용자가 제1 단말에 설치된 본 발명에 따른 어플리케이션을 통하여 부동산을 매도하고자 하는 시나리오를 나타낸다.
도 22에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 매도하고자 하는 부동산에 대한 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력 등을 통하여 원하는 정보를 입력할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 터치한 메뉴를 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.
도 23에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 부동산 거래에 필요한 거래 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력, 드래그 입력 등을 통하여 원하는 가격 정보를 입력할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 터치한 메뉴를 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.
도 24에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 부동산 중개인의 중개료 상한선에 대한 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력 등을 통하여 원하는 중개료 정보를 입력할 수 있다. 또한, 제1 사용자는 부동산 중개인의 중개료 상한선을 지정하지 않을 수도 있다. 이 경우, 본 발명에 따른 어플리케이션은 중개료 상한선 없이 부동산 중개인에 대한 입찰 정보를 수신할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 입력한 수치를 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.ㄴ
도 25에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 부동산에 대한 옵션 사항에 대한 정보를 제1 사용자로부터 채팅방 형식으로 수집할 수 있다. 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력 등을 통하여 현재 부동산의 옵션 사항에 대한 정보를 입력할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 입력한 옵션 사항을 기초로 대화 메시지를 생성하여 표시할 수 있다.
도 26에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자가 입력한 정보들을 제2 단말 등으로 전송하여 제1 사용자와 제2 사용자를 매칭할 수 있도록 서비스를 제공할 수 있다. 본 발명에 따른 어플리케이션은 입찰에 참여한 복수의 부동산 중개인들에 대한 정보 리스트를 제1 단말에 표시할 수 있다. 본 발명에 따른 어플리케이션은 입찰에 참여한 부동산 중개인에 대한 명칭, 별점, 리뷰, 입찰 가격, 주소 등을 표시하고, 제1 사용자로 하여금 선택 정보를 입력받을 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 어플리케이션은 가장 낮은 중개료를 제안한 부동산 중개인을 인식하고, 해당 부동산 중개인을 추천하는 추천
도 27 내지 도 30에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제1 사용자에게 여러가지 기능을 제공할 수 있다.
도 27에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 위치 검색을 통한 매물 정보를 지도 레이어에 중첩하여 표시할 수 있다. 이때, 본 발명에 따른 어플리케이션은 해당 매물을 보유한 부동산 중개인과 매칭을 위한 서비스를 제1 사용자에게 제공할 수 있다.
도 28에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 복수의 부동산 중개인과의 채팅 서비스를 제공할 수 있으며, 각각의 채팅방에 대하여 개별적인 명령 메시지를 수신할 수 있다. 구체적으로 제1 사용자는 제1 단말에 터치 입력 등을 통하여 제1 채팅방에 대한 알림을 수신하되 제2 채팅방을 종료할 수 있고, 제3 채팅방 등에 대한 알림을 오프(off)할 수도 있다. 이는 단순한 드래그 입력만으로도 수행될 수 있으며 드래그 방향에 따라 구별될 수 있다.
도 29에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션은 제2 사용자와 제1 사용자간의 채팅 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 도 30에 따르면, 본 발명에 따른 어플리케이션이 제공하는 채팅 서비스는 필요한 파일을 전송하거나 거래를 완료할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 모델링하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 모델링되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.
앞에서 설명된 본 발명의 어떤 실시 예들 또는 다른 실시 예들은 서로 배타적이거나 구별되는 것은 아니다. 앞서 설명된 본 발명의 어떤 실시 예들 또는 다른 실시 예들은 각각의 구성 또는 기능이 병용되거나 조합될 수 있다.
상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100: 제1 단말
200: 서버
300: 제2 단말
200: 서버
300: 제2 단말
Claims (7)
- 제1 사용자로부터 제1 입력 데이터를 수신하는 제1 단말;
제2 사용자로부터 제2 입력 데이터를 수신하는 제2 단말; 및
상기 제1 입력 데이터 및 상기 제2 입력 데이터를 수신하고, 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자를 매칭하는 서버;를 포함하되,
상기 제1 입력 데이터는 부동산 매수 또는 부동산 매도에 대한 제1 정보를 포함하고, 상기 제2 입력 데이터는 상기 정보에 대응하는 부동산 중개에 대한 제2 정보를 포함하는 것인,
부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 서버는,
복수의 부동산 중개인으로부터 상기 제1 입력 데이터에 대응하는 입찰 정보를 수신하고, 상기 입찰 정보를 상기 제1 단말에 제공하는 것인,
부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 서버는,
상기 제1 단말로부터 상기 입찰 정보에 기초하여 상기 복수의 부동산 중개인 중 하나의 부동산 중개인을 선택한 선택 정보를 수신하고,
상기 제2 사용자는 상기 복수의 부동산 중개인에 포함되고, 상기 선택 정보에 의하여 선택된 상기 하나의 부동산 중개인인 것인,
부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 서버는,
상기 제1 정보가 부동산 매수에 대한 정보인 경우, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 매칭 이후 상기 제2 사용자가 보유한 부동산 매물 정보를 상기 제1 단말에 제공하는 것인,
부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템.
- 제4항에 있어서,
상기 서버는,
상기 제1 단말로부터 상기 부동산 매물 정보에 대응하는 제3 정보를 수신하고, 상기 제3 정보에 기초하여 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자에 대한 채팅방을 생성하여 상기 제1 단말 및 상기 제2 단말에 제공하는 것인,
부동산 거래를 위한 부동산 중개인 매칭 시스템.
- 제1 단말로부터 제1 입력 데이터를 수신하는 단계;
제2 단말로부터 제2 입력 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 제1 단말을 사용하는 제1 사용자 및 상기 제2 단말을 사용하는 제2 사용자를 매칭하는 단계;를 포함하되,
상기 제1 입력 데이터는 부동산 매수 또는 부동산 매도에 대한 제1 정보를 포함하고, 상기 제2 입력 데이터는 상기 제1 정보에 대응하는 부동산 중개에 대한 제2 정보를 포함하는 것인,
부동산 거래를 위한 부동산 중개인을 매칭하는 방법.
- 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 제6항의 방법을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210119916A KR20230036877A (ko) | 2021-09-08 | 2021-09-08 | 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210119916A KR20230036877A (ko) | 2021-09-08 | 2021-09-08 | 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230036877A true KR20230036877A (ko) | 2023-03-15 |
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| KR1020210119916A KR20230036877A (ko) | 2021-09-08 | 2021-09-08 | 부동산 거래를 위하여 클라이언트와 부동산 중개인 매칭을 매칭하는 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230036877A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110017807A (ko) | 2009-08-14 | 2011-02-22 | 박흥열 | 온라인 부동산 거래 시스템 및 그 방법 |
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2021
- 2021-09-08 KR KR1020210119916A patent/KR20230036877A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110017807A (ko) | 2009-08-14 | 2011-02-22 | 박흥열 | 온라인 부동산 거래 시스템 및 그 방법 |
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