KR20240112781A - 침대와 창문의 위치 기반으로 실내 인테리어를 제공하는 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램 - Google Patents

침대와 창문의 위치 기반으로 실내 인테리어를 제공하는 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

침대와 창문의 위치 기반으로 실내 인테리어를 제공하는 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램이 개시된다. 상기 장치는, 판매업자의 판매 건축토지들 각각에 대한 판매웹페이지들을 수집하고, 수집된 상기 판매웹페이지들에 기초하여 상기 판매 건축토지에 대한 토지면적을 산출하며, 산출된 상기 토지면적에 기초하여 사용자에게 판매할 건축토지를 추천하는 건축토지 추천부; 및 상기 건축토지 추천부로부터 제1 지도이미지를 수신하고, 상기 제1 지도이미지에 해당하는 지역의 용도가 표시된 제2 지도이미지를 데이터베이스로부터 수신하고, 상기 제1 지도이미지 및 상기 제2 지도이미지를 이용하여, 건축토지와 사용자를 매칭하는, 건축토지 매칭부를 포함하고, 상기 건축토지 추천부는, 상기 판매 건축토지들 각각에 인접하는 산과 하천 사이 거리가 기 설정된 기준 이하인 건축토지를 추천 건축토지로 결정하고, 상기 추천 건축토지를 판매하는 상기 판매웹페이지들로부터 상기 건축토지가 포함된 지도인 제1 지도이미지들을 획득할 수 있다.

Description

침대와 창문의 위치 기반으로 실내 인테리어를 제공하는 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램{SERVICE PROVIDING DEVICE, SYSTEM, METHOD AND PROGRAM FOR PROVIDING INTERIOR DESIGN BASED ON THE LOCATION OF THE BED AND WINDOW}
본 발명은 침대와 창문의 위치 기반으로 실내 인테리어를 제공하는 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
대한민국 등록특허공보 제10-1686845호(2016.12.16.)
대한민국 공개특허공보 제10-2011-0054221호(2011.05.25.)
대한민국 등록특허공보 제10-2340802호(2021.12.20.)
대한민국 공개특허공보 제10-2022-0158383호(2022.12.01.)
대한민국 공개특허공보 제10-2022-0160534호(2022.12.06.)
본 발명은, 사용자가 원하는 조건과 매칭되는 토지들을 검색하여 사용자 단말에 제공할 수 있는, 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 사용자가 원하는 조건의 실내 인테리어를 결정하여 사용자 단말에 제공할 수 있는, 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스를 제공하기 위한 장치가 제공된다.
상기 장치는, 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스를 제공하기 위한 장치로서, 판매업자의 판매 건축토지들 각각에 대한 판매웹페이지들을 수집하고, 수집된 상기 판매웹페이지들에 기초하여 상기 판매 건축토지에 대한 토지면적을 산출하며, 산출된 상기 토지면적에 기초하여 사용자에게 판매할 건축토지를 추천하는 건축토지 추천부; 및 상기 건축토지 추천부로부터 제1 지도이미지를 수신하고, 상기 제1 지도이미지에 해당하는 지역의 용도가 표시된 제2 지도이미지를 데이터베이스로부터 수신하고, 상기 제1 지도이미지 및 상기 제2 지도이미지를 이용하여, 건축토지와 사용자를 매칭하는, 건축토지 매칭부를 포함하고, 상기 건축토지 추천부는, 상기 판매 건축토지들 각각에 인접하는 산과 하천 사이 거리가 기 설정된 기준 이하인 건축토지를 추천 건축토지로 결정하고, 상기 추천 건축토지를 판매하는 상기 판매웹페이지들로부터 상기 건축토지가 포함된 지도인 제1 지도이미지들을 획득할 수 있다.
또한, 상기 건축토지 추천부는, 상기 제1 지도이미지들 중에서 산과 하천 간의 거리가 기 설정된 기준 이하인 상기 제1 지도 이미지들을 복수의 학습용 지도이미지들로 결정하고, 상기 학습용 지도이미지들 각각에 포함된 적어도 하나의 학습용이미지(지도이미지)를 획득하며, 상기 학습용 지도이미지들 각각과 대응하는 산과 하천 간의 거리에 기초하여 학습용이미지들 각각과 대응하는 점수를 산출하며, 상기 학습용이미지와 상기 점수를 라벨링하여 학습용데이터를 생성하며, 상기 학습용 데이터를 이용하여 컨볼루션 신경망을 통해 상기 제1 지도이미지로부터 기 설정된 특징들을 추출하는 제1 기계학습모델 및 상기 특징들에 대한 회귀분석을 통해 입력된 상기 제1 지도이미지에 대응하는 점수를 결정하는 제2 기계학습모델에 대한 기계학습을 수행할 수 있다.
또한, 상기 건축토지 매칭부는, 상기 건축토지들 각각과 대응하는 추천도를 결정하고, 상기 추천도가 기 설정된 추천도 이상인 건축토지들을 사용자가 건물을 건축하기 위하여 매수할 건축토지로 결정할 수 있다.
또한, 상기 건축토지 매칭부는, 상기 제1 지도이미지로부터 제1 토지벡터를 획득하고, 상기 제2 지도이미지로부터 제2 토지벡터를 획득하며, 상기 제1 토지벡터 및 상기 제2 토지벡터에 기초하여 상기 건축토지들 각각과 대응하는 토지 유사도를 산출하고, 상기 토지 유사도에 기초하여 상기 건축토지들 각각과 대응하는 추천도를 결정할 수 있다.
또한, 상기 사용자가 건축토지에 설계할 내부 공간을 위에서 바라본 도면은, 상기 도면으로부터 침대 머리방향에 대한 침대벡터를 형성하며, 상기 도면으로부터 창문에 대한 창문벡터를 형성하고, 상기 침대벡터 및 상기 창문벡터에 기초하여 상기 내부 공간에 대한 위치유사도를 산출하며, 상기 위치유사도에 기초하여 상기 내부 공간에 침대 및 창문의 배치를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자가 원하는 조건과 매칭되는 건축토지들에 대한 정보가 사용자에게 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 사용자가 원하는 조건의 실내 인테리어가 사용자에게 제공될 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2의 건축토지 추천부가 추천 건축토지를 결정하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2에 따른 건축토지 추천부가 지도이미지와 대응하는 기계학습모델을 생성하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 도 2에 따른 판매 건축토지 매칭부가 사용자와 건축토지를 매칭하는 실시 예를 도시하는 흐름도이다.
도 6 은 도 2에 따른 건축토지 매칭부가 제1 토지벡터 및 제2 토지백터를 생성하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 도 2의 인테리어 결정부에 적용되는 인테리어 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 8는 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 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 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 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. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스를 제공하기 위한 시스템은, 서비스 제공 장치(100), 사용자 단말(200), 판매자 단말(300), 웹크롤링 서버(400) 및 네트워크(500)를 포함한다.
사용자 단말(200)은, 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스를 받고자 하는 사용자의 단말로서, 서비스 제공 장치(100)에 사용자가 매수하고자 하는 토지 지역, 토지 면적 등을 제공하고, 서비스 제공 장치(100)로부터 추천 건축 토지 및 실내 인테리어 배치에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
판매업자 단말(300)은, 사용자에게 건축토지를 판매하고자하는 판매업자의 단말로서, 서비스 제공 장치(100)에 판매하고자 하는 건축토지의 지역, 주소, 면적 및 용도 등을 제공할 수 있다.
사용자 단말(200) 및 판매업자 단말(300)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
웹크롤링 서버(400)는, 인터넷 망을 통해 사용자의 채팅 어플리케이션, SNS(Social Network Service) 및 웹페이지(Webpage) 등을 크롤링(crawling)하며, 크롤링된 채팅 어플리케이션, SNS 및 웹페이지 등을 서비스 제공 장치(100)에 제공한다. 일 실시 예에서, 웹크롤링 서버(400)는 크롤링된 채팅 어플리케이션, SNS 및 웹페이지 등으로부터 사용자가 작성한 이미지 및 텍스트들을 추출하고, 추출된 이미지 및 텍스트들을 서비스 제공 장치(100)에 전송할 수 있다.
서비스 제공 장치(100), 사용자 단말(200), 판매업자 단말(300) 및 웹크롤링 서버(400)는 각각 통신 네트워크(500)에 연결되어, 통신 네트워크(500)를 통해 서로간 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크(400)는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(WiFi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX(IEEE 802.16e), UMB(formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA(IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), 5G 등 다양한 종류의 유선 또는 무선 네트워크가 사용될 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 건축토지 추천부(101)를 포함한다. 건축토지 추천부(101)는, 판매업자의 판매 건축토지들 각각에 대한 판매웹페이지들을 수집하고, 수집된 판매웹페이지들에 기초하여 판매 건축토지에 대한 토지면적을 산출하며, 산출된 토지면적에 기초하여 사용자에게 판매할 건축토지를 추천할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(100)는, 판매 건축토지에 대해 수집된 판매웹페이지들에 포함된 이미지들 및 텍스트를 추출하고, 추출된 이미지들 및 텍스트에 기초하여 토지면적이 높은 건축토지에 대해 기 설정된 특징들을 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 기 설정된 특징들은, 건축토지에 인접한 산의 위치, 건축토지에 인접한 하천의 위치, 건축토지의 용도일 수 있다.
서비스 제공 장치(100)는, 건축토지 매칭부(102)를 포함한다. 건축토지 매칭부(102)는, 건축토지에 대한 이미지들을 입력 값으로 입력받고, 입력된 이미지에 대한 토지벡터들을 산출하는 기계학습모델을 생성할 수 있다. 또한, 건축토지 매칭부(102)는, 산출된 토지벡터를 이용하여 건축토지와 사용자를 매칭할 수 있다. 건축토지와 사용자의 매칭에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.
도 3은 도 2의 건축토지 추천부(101)가 추천 건축토지를 결정하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 판매업자 단말(300)이, 건축토지 추천부(101)에 판매업자가 판매하는 판매 건축토지들의 리스트를 전송하면, 건축토지 추천부(101)는, 웹크롤링 서버(400)에 판매 건축토지들의 리스트와 함께 판매 건축토지들 각각에 대응하는 판매웹페이지들 또는 판매 어플리케이션들을 크롤링해줄 것을 요청한다.
건축토치 추천부(101)의 요청을 수신한 웹크롤링 서버(400)는, 판매 건축토지 각각에 대응하는 판매 웹페이지들 또는 판매 어플리케이션들의 판매 페이지들을 크롤링하여 건축토지 추천부(101)에 제공한다.
건축토지 추천부(101)는, 수신한 판매웹페이지들 또는 판매 어플리케이션들의 판매 페이지들에 포함된 건축토지의 주소에 기초하여 건축토지의 주소들 각각에 가장 인접하는 산 및 하천을 산출할 수 있다.
산 및 하천이 산출되면, 건축토지 추천부(101)는, 건축토지들 각각에 인접하는 산과 하천 사이 거리가 기 설정된 기준 이하인 건축토지를 추천 건축토지로 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 기 설정된 기준은, 건축토지에 인접하는 산과 하천 사이 거리에 기초하여 설정될 수 있으며, 건축토지에 인접하는 산과 건축토지에 인접하는 하천 사이 거리의 순위에 기초하여 설정될 수 있다.
상술한 과정을 통해, 건축토지 추천부(101)는 판매업자들이 제공한 판매 건축토지 리스트에서 추천 건축토지들을 선택하고 선택된 선택된 건축토지들을 사용자 단말(200)에 1차적으로 제공한다.
한편, 도 4는 도 2에 따른 건축토지 추천부(101)가 지도이미지와 대응하는 기계학습모델을 생성하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 추천 건축토지를 판매하는 판매웹페이지들 또는 판매 어플리케이션들의 판매 페이지에는 건축토지가 포함된 지도가 구비될 수 있으며, 건축토지 추천부(101)는, 이에 기초하여 판매웹페이지들 또는 판매 어플리케이션들의 판매 페이지들로부터 건축토지가 포함된 지도인 제1 지도이미지들을 획득할 수 있다(S110).
구체적으로, 건축토지 추천부(101)는, 판매웹페이지 전체에서 OCR(Optical Character Reader) 방식을 통하여 건축토지의 주소와 관련된 텍스트를 선별하여 수집하도록 기 학습된 컨볼루션 인공신경망(Convolution neural network)을 통해 수집된 주소와 관련된 텍스트로부터, 수집된 주소가 포함된 제1 지도이미지들을 부동산 데이터베이스 또는 웹크롤링 서버(400)로부터 획득할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 웹페이지로부터 웹페이지에 포함된 건축토지의 지도 이미지를 추출하는 다양한 공지된 방식이 사용될 수 있다.
그리고, 건축토지 추천부(101)는, 획득된 제1 지도이미지로부터 기 설정된 특징들을 추출하는 제1 기계학습모델을 생성한다(S120). 일 실시 예에서, 기 설정된 특징들은, 건축토지로부터 가장 인접한 산과 가장 인접한 하천의 위치를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 건축토지 추천부(101)는, 컨볼루션 인공신경망(Convolution neural network)에 대한 기계학습을 통해, 지도 이미지로부터 기 설정된 특징들을 추출하는 제1 기계학습모델을 생성할 수 있다.
또한, 건축토지 추천부(101)는, 기 설정된 복수의 특징들에 기초하여 제1 지도이미지에 대한 점수를 산출하는 제2 기계학습모델을 생성한다(S120). 일 실시예에서, 건축토지 추천부(101)는, 랜덤 포레스트(Random Forest)를 통한 회귀분석을 통해 기 설정된 특징들로부터 제품이미지에 대한 점수를 산출하는 제2 기계학습모델을 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 지도이미지에 대한 점수는, 제1 기계학습모델로부터 획득한 산과 하천 간의 거리에 기초하여 설정될 수 있다. 건축토지 추천부(101)는, 산과 하천 간의 거리에 기초하여 설정된 점수를 라벨링하여 학습데이터를 생성하고, 생성된 학습데이터에 대한 회귀분석을 통해 제2 기계학습모델을 생성할 수 있다.
구체적으로, 건축토지 추천부(101)는, 제1 지도 이미지들 중에서 산과 하천 간의 거리가 기 설정된 기준 이하인 제1 지도 이미지들을 복수의 학습용 지도이미지들로 결정하고, 학습용 지도이미지들 각각에 포함된 적어도 하나의 학습용이미지(지도이미지)를 획득하며, 학습용 제1 지도이미지들 각각과 대응하는 산과 하천 간의 거리에 기초하여 학습용이미지들(지도이미지들) 각각과 대응하는 점수를 산출하며, 학습용이미지(지도이미지)와 점수를 라벨링하여 학습용데이터를 생성한다. 건축토지 추천부(101)는, 학습용데이터에 대한 기계학습을 통해 제1 기계학습모델 및 제2 기계학습모델을 생성한다. 이때, 산과 하천 간의 거리가 가까울수록 점수가 높으며, 획득된 점수에 기초하여 제1 지도이미지들 중 제2 지도이미지의 획득에 사용될 지도이미지를 선택할 수 있다.
도 5는 도 2에 따른 건축토지 매칭부(102)가 사용자와 건축토지를 매칭하는 실시 예를 도시하는 흐름도이다.
건축토지 매칭부(102)는, 건축토지 추천부(101)로부터 제1 지도이미지를 수신한다(S210).
제1 지도이미지는 상술한 바와 같이 추천 건축토지의 판매 웹페이지 또는 판매어플리케이션 등에서 추출한 이미지이다.
또한, 건축토지 매칭부(102)는 제1 지도이미지에 해당하는 지역의 용도가 표시된 제2 지도이미지를 부동산 데이터베이스(미도시)로부터 수신한다(S220). 일 실시 예에서 부동산 데이터베이스(미도시)는 서비스 제공 장치(100)에 포함될 수 있고, 외부 인터넷 서버에 포함될 수도 있으며, 부동산 정보에 일반인도 쉽게 접근 가능한 모든 수단일 수 있다.
그리고, 건축토지 결정부(102)는, 제1 지도이미지로부터 제1 토지벡터를 획득하고(S230), 제2 지도이미지로부터 제2 토지벡터를 획득한다(S240).
도 6 은 도 2에 따른 건축토지 매칭부(102)가 제1 토지벡터 및 제2 토지백터를 생성하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 건축토지 매칭부(102)는, 건축토지 추천부(101)로부터 제1 지도이미지 및 제2 지도이미지를 포함한다.
건축토지 매칭부(102)는, 제1 지도이미지를, 판매업자가 판매할 건축토지 부분의 이미지를 추출하고 추출된 토지 부분의 이미지로부터 제1 토지벡터를 획득하도록 기 학습된 제3 기계학습모델에 입력하고, 제3 기계학습모델로부터 제1 지도이미지와 대응하는 제1 토지벡터를 획득한다.
일 실시 예에서, 제3 기계학습모델은, 제1 지도이미지를 입력 값으로 입력했을 때, 이미지에 포함된 판매할 건축토지 부분에 대한 객체박스를 출력하고, 객체박스에 포함된 이미지를 입력 값으로 입력했을 때, 객체박스 내에서 판매할 건축토지 부분의 이미지가 차지하는 영역에 대한 정보를 출력하며, 판매할 건축토지 부분의 이미지를 입력 값으로 입력했을 때, 판매할 건축토지 부분의 이미지와 대응하는 특징벡터를 출력하도록 기계 학습된Mask-rcnn(Mask region convolutional neural network) 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 기 설정된 토지벡터는, 토지의 위치, 면적, 인접하는 토지와의 경계 등에 대한 특징을 나타내는 벡터일 수 있다.
건축토지 매칭부(102)는, 제2 지도이미지를, 일반주거지역 또는 준주거지역 부분의 이미지를 추출하고, 추출된 일반주거지역 부분의 이미지로부터 토지벡터를 획득하도록 기 학습된 제4 기계학습모델에 입력하고, 제4 기계학습모델로부터 제2 지도이미지와 대응하는 복수의 제2 지도벡터를 획득한다. 이때 자연녹지지역, 생산녹지지역, 보전녹지지역, 일반공업지역 등은 기계학습모델에 의하여 배제할 수 있어, 건축토지의 경제성이 뛰어남과 동시에 사용자가 거주하기에 쾌적한 환경의 건축토지를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 제4 기계학습모델은, 이미지를 입력 값으로 입력했을 때, 이미지에 포함된 일반주거지역 부분에 대한 복수의 객체박스들을 출력하고, 객체박스들 각각에 포함된 이미지를 입력 값으로 입력했을 때, 객체박스들 내에서 일반주거지역 부분의 이미지가 차지하는 영역에 대한 정보를 출력하며, 객체박스들 각각과 대응하는 일반주거지역 부분의 이미지를 입력 값으로 입력했을 때, 일반 주거지역 부분의 이미지와 대응하는 특징벡터를 출력하도록 기계 학습된 Mask-rcnn(Mask region convolutional neural network) 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 객체박스들은, 준주거지역, 제1종 일반주거지역, 제2종 일반주거지역 및 제3종 주거지역 등에 대한 특징을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 토지벡터는, 객체박스들 각각의 특징벡터를 모두 포함할 수 있다.
획득된 제1 토지벡터 및 제2 토지벡터를 판매할 건축토지와 매칭하여 서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스(미도시)에 저장한다.
다시 도 6을 참조하면, 건축토지 매칭부(102)는, 제1 토지벡터와 제2 토지벡터 사이의 코사인 유사도에 기초하여 토지유사도를 산출할 수 있다.
토지유사도는 아래의 수학식 1에 기초하여 산출될 수 있다.
수학식 1에서 L은 제1 토지벡터와 제2 토지벡터 사이의 토지 유사도를 의미하며, L1은 제1 토지벡터, L2는 제2 토지벡터를 의미한다.
또한 건축토지 매칭부(102)는 건축토지들 각각의 토지유사도에 기초하여 건축토지들 각각과 대응하는 추천도를 결정한다.
추천도는 건축토지들 각각에 대하여 선출된 토지유사도가 높을수록 상대적으로 높게 결정된다. 추천도가 높을수록, 건축토지는 산과 하천 사이에 위치하며, 이때 산과 하천이 인접하여 위치하며, 동시에 건축토지의 용도는 일반주거지역 또는 준주거지역에 해당할 수 있다.
건축토지 매칭부(102)는 건축토지 중에서 추천도가 기 설정된 추천도 이상인 건축토지들을 사용자가 건축하기 위하여 매수할 건축토지로 결정한다.
건축토지 매칭부(102)는 건축토지 중에서 추천도가 기 설정된 추천도 이상인 건축토지들을 사용자가 건축하기 위하여 매수할 건축토지로 결정한다.
한편, 도 2를 참조하면 서비스 제공 장치(100)는 인테리어 결정부(103)를 포함한다.
도 7은 도 2의 인테리어 결정부(103)에 적용되는 인테리어 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 사용자가 건축토지에 설계할의 내부 공간을 위에서 바라본 평면도인, 도면(R1)은 직사각형의 방(room)의 평면도일 수 있다. 이때 사용자가 건축토지에 설계할 공간은 원룸일 수 있고, 투룸일 수도 있으며, 방의 평면도는 반드시 직사각형으로 한정되는 것은 아니다. 도 7은 하나의 일 실시 예일뿐이다.
한편, 상기 내부 공간은, 도면(R1)의 시계방향을 따라 제1 면(S1), 제2 면(S2), 제3 면(S3) 및 제4면(S4)을 포함한다.
제1 면(S1)은 방문을 구비하며, 방문에서 내부 공간을 바라보는 방향(P1)의 내부 공간 영역은, 제1 공간(A1)이다. 한편, 내부 공간에서 제1 공간(A1)을 제외한 나머지 공간은 제2 공간(A2))으로 정의한다.
인테리어 결정부(103)는, 침대를 제1 영역이 아닌, 제2 영역에 배치한다. 이를 통해, 사용자가 침대에 누울 때 열린 방문을 바라보지 않는 배치가 가능할 수 있다.
한편, 인테리어 결정부는, 도면(R1)에 침대가 구비될 경우, 도면(R1) 으로부터 침대 머리방향에 대한 침대벡터를 형성할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 면, 제2 면, 제3면, 제4 면 중 침대 머리 방향에 가장 가까운 면이 제2면일 경우, 침대 벡터는 (0,1,0,0)으로 형성될 수 있다.
또한, 인테리어 결정부는, 도면(R1)에 창문이 형성될 경우. 도면(R1)로부터 창문에 대한 창문벡터를 형성할 수 있다. 일 실시 예에서, 창문이 1개이고, 제3 면에 형성된 경우, 창문 벡터는 (0,0,1,0)으로 형성될 수 있고, 창문이 2개이고, 제2 면 및 제3면에 형성된 경우, 창문 벡터는 (0,1,1,0)으로 형성될 수 있다.
그리고 인테리어 결정부(102)는, 침대벡터 및 창문벡터에 기초하여, 내부 공간에 대한 위치유사도를 산출할 수 있다.
위치유사도는 아래의 수학식 2에 기초하여 산출될 수 있다.
수학식 2에서 WE은 침대벡터와 창문벡터 사이의 위치유사도를 의미하며, B는 침대벡터, W는 창문벡터를 의미한다.
이때, 내부 공간에 배치된 침대와 창문에 의한 위치유사도 값이 0이 나온다면 침대 배치 및 창문 배치는 부적절한 것을 의미하며, 위치유사도 값이 0이 아닐때 내부 공간에 배치된 침대 배치 및 창문의 배치는 적절한 것을 의미한다.
이를 통해, 인테리어 결정부(103)는, 침대 머리맡에 창문이 위치하면 부적절하다는 점을 고려하여, 도면(R1)이 적절하게 설계되었는지 판단할 수 있다.
인테리어 결정부(103)는, 인공지능 기법을 이용하여, 사용자가 설치할 창문의 개수와 침대 개수 정보를 입력받아, 침대벡터와 창문벡터를 바탕으로 위치유사도 값이 0이 나오지 않도록 최적화하여 2D CAD 엔진 등의 자동 2D 설계도 생성 프로그램을 이용하여 내부 공간의 침대 등을 포함한 가구 배치 및 사이즈 수치 정보를 포함하는 2D 내부 공간 설계 도면을 생성할 수 있다.
도 8은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은 전술한 서비스 제공 장치(100)의 구성부들(101~106)이나 기타 기능 또는 동작 방법을 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (1)

  1. 건축토지를 매칭하고 실내 인테리어를 제공하는 서비스를 제공하기 위한 장치로서,
    판매업자의 판매 건축토지들 각각에 대한 판매웹페이지들을 수집하고, 수집된 상기 판매웹페이지들에 기초하여 상기 판매 건축토지에 대한 토지면적을 산출하며, 산출된 상기 토지면적에 기초하여 사용자에게 판매할 추천 건축토지들을 선정하는 건축토지 추천부;
    상기 건축토지 추천부로부터 상기 추천 건축토지들 각각에 대응하는 제1 지도이미지를 수신하고, 상기 제1 지도이미지에 해당하는 지역의 용도가 표시된 제2 지도이미지를 데이터베이스로부터 수신하고, 상기 제1 지도이미지 및 상기 제2 지도이미지를 이용하여, 상기 추천 건축토지들 중에서 상기 사용자가 매수할 건축토지를 결정하는, 건축토지 매칭부; 및
    상기 사용자가 상기 사용자가 매수할 건축토지에 설계할 내부공간을 나타내는 도면의 설계를 지원하는 인테리어 결정부;를 포함하고,
    상기 건축토지 추천부는,
    상기 판매 건축토지들 각각에 인접하는 산과 하천 사이 거리가 기 설정된 기준 이하인 건축토지를 추천 건축토지로 결정하고,
    상기 추천 건축토지를 판매하는 상기 판매웹페이지들로부터 상기 건축토지가 포함된 지도인 제1 지도이미지들을 획득하고,
    상기 제1 지도이미지들 중에서 산과 하천 간의 거리가 기 설정된 기준 이하인 상기 제1 지도 이미지들을 복수의 학습용 지도이미지들로 결정하고,
    상기 학습용 지도이미지들 각각에 포함된 적어도 하나의 학습용이미지를 획득하며,
    상기 학습용 지도이미지들 각각과 대응하는 산과 하천 간의 거리에 기초하여 학습용이미지들 각각과 대응하는 점수를 산출하며,
    상기 학습용이미지와 상기 점수를 라벨링하여 학습용데이터를 생성하며,
    상기 제1 지도이미지로부터 상기 산과 하천의 위치를 포함하는 특징들을 추출하는 제1 기계학습모델 및 상기 제1 기계학습모델에 의해 추출된 상기 특징들에 대한 회귀분석을 통해 입력된 상기 제1 지도이미지에 대응하는 점수를 결정하는 제2 기계학습모델에 대한 기계학습을 수행하고,
    상기 건축토지 매칭부는,
    건축토지들 각각의 부분 이미지를 입력으로 하고, 입력된 부분 이미지에 대응하는 특징 벡터를 추출하도록 기계학습된 제3 기계학습모델에, 상기 제1 지도 이미지를 입력하고, 상기 제3 기계학습모델로부터 특징 벡터에 해당하는 상기 제1 토지벡터를 획득하고,
    입력된 지도 이미지에서 일반주거지역 부분의 이미지를 추출하고, 추출된 일반주거지역 부분의 이미지로부터 특징 벡터를 추출하도록 기계학습된 제4 기계학습모델에, 상기 제2 지도 이미지를 입력하고, 상기 제4 기계학습모델로부터 특징 벡터에 해당하는 제2 토지벡터를 획득하고,
    상기 제1 토지벡터와 상기 제2 토지벡터 사이에 토지 유사도를 하기 수학식 1에 따라 산출하고,
    [수학식 1]
    (수학식에서 L1은 상기 제1 토지벡터이고, L2는 상기 제2 토지벡터임)
    산출된 상기 토지 유사도가 높을수록 높은 값으로 결정되는 추천도를 결정하고, 결정된 상기 추천도가 기 설정된 추천도 이상인 상기 추천 건축토지를 상기 사용자가 매수할 건축토지로 결정하고,
    상기 사용자가 건축토지에 설계할 내부 공간을 위에서 바라본 도면은, 상기 도면으로부터 침대 머리방향에 대한 침대벡터를 형성하며, 상기 도면으로부터 창문에 대한 창문벡터를 형성하고, 상기 침대벡터 및 상기 창문벡터에 기초하여 상기 내부 공간에 대한 위치유사도를 산출하며, 상기 위치유사도에 기초하여 상기 내부 공간에 침대 및 창문의 배치를 결정하되,
    상기 위치유사도는 아래의 수학식 2에 기초하여 산출되고,
    [수학식 2]

    수학식 2에서 WE은 상기 침대벡터와 상기 창문벡터 사이의 위치유사도를 의미하며, B는 상기 침대벡터, W는 상기 창문벡터를 의미하는,
    장치.
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