WO2019151551A1 - 부동산 위험도 분석 서비스 제공 방법 - Google Patents

부동산 위험도 분석 서비스 제공 방법 Download PDF

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WO2019151551A1
WO2019151551A1 PCT/KR2018/001407 KR2018001407W WO2019151551A1 WO 2019151551 A1 WO2019151551 A1 WO 2019151551A1 KR 2018001407 W KR2018001407 W KR 2018001407W WO 2019151551 A1 WO2019151551 A1 WO 2019151551A1
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조두영
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    • G06Q50/16—Real estate

Definitions

  • the present invention relates to a method for providing a real estate risk analysis service. More particularly, the present invention relates to a method for quantitatively calculating the risk of an individual real estate product to prevent accident risk or property loss due to owned real estate.
  • Korean Patent Publication No. 2006-0033976 of the preceding patents on real estate risk management receives various data that may affect the price of the security property, and calculates and estimates the mortgage value and liquidation price at a specific point in the future.
  • a technique is disclosed for estimating a risk level compared to a threshold value and notifying a user, that is, a security rights holder, in an alarm message if it is determined that a risk exists that does not satisfy sufficient value as collateral.
  • the main purpose of the present invention is to quantify the risks of individual real estate products and set their priorities so that real estate investors make smart judgments based on this, and to prevent a real estate accident or property loss to some extent.
  • Another object of the invention is to weigh the risk data of each real estate product by a quantitative number, and check the results through self-diagnostic questions to compare the results with the appropriate solution. Is to provide.
  • An object of the present invention as described above is to determine the risk factors of the real estate products, to determine the individual risk calculation method for the risk factors, determining a predetermined number of high-risk risk factors for each real estate product Receiving real estate product type information from a user terminal, extracting risk factors having a high priority in the received real estate product, calculating individual risks of the extracted risk factors, and It can be achieved by a method for providing a real estate risk analysis service comprising the step of calculating the risk and the step of transmitting the calculated risk information of the real estate product to the user terminal.
  • the risk can be expressed in a quantified manner, and the validity thereof can be verified by data input and can be easily and usefully used in real life to contribute to the protection and promotion of property rights of the people.
  • FIG. 1 is a block diagram of a real estate risk analysis service providing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of performing a method for providing a real estate risk analysis service according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of a real estate risk analysis service providing system according to an embodiment of the present invention.
  • the real estate risk analysis service providing system is largely composed of a real estate risk analysis server 100, a data server 200, and a user terminal 300.
  • Real estate risk analysis server 100, the data server 200 and the user terminal 300 is connected to the wired and wireless communication network, in particular, the user terminal 300 can send and receive various information only through the real estate risk analysis server 100 have.
  • the user terminal 300 refers to any device that can send and receive various data by wired and wireless communication methods such as a PC, a tablet PC, a smartphone, and a detailed description thereof will be omitted.
  • the data server 200 is a server that stores data necessary for real estate risk analysis, real estate product information, real estate product risk information, quantification information of each risk factor, real estate product risk priority information, real estate product risk calculation formula information, and the like. Various information for calculating the risk of real estate products is built and stored in a database.
  • the real estate product risk analysis server 100 inputs the real estate product information for risk analysis from the user terminal 300, the user terminal 300 calculates the risk of the real estate product using the information stored in the data server 200. To provide.
  • a method of analyzing the risk of the analysis target real estate product in the real estate risk analysis server 100 will be described in detail with reference to FIG. 2.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of performing a method for providing a real estate risk analysis service according to an embodiment of the present invention.
  • the real estate risk analysis server 100 determines the real estate product risk factors.
  • Real estate products can be broadly classified into buildings, land, auctions, and real estate financial products. Double buildings can be further classified into studios / integrated houses, multi-family houses, single-family houses, townhouses, apartments, officetels, malls, buildings, and factories. In this embodiment, a method of analyzing real estate product risks for each of the 12 real estate products described above will be described as an example.
  • the real estate risk analysis server 100 determines risk factors that exist for each real estate product.
  • risk factors are graveyard, goodness, blindness, acceptance or regulation, development possibilities, and accessibility.
  • risk factors include illegal / illegal structures, parking facilities, liens, etc.
  • Real estate funds can be repurchased before maturity, investment losses due to information asymmetry (depending on tenant credit), and long-term investments and principal losses at maturity.
  • the real estate risk analysis server 100 extracts all risk factors present in all real estate products and stores the information in the data server 200.
  • the risk is calculated using only the top three risk factors having high priority for each real estate product without considering all the risk factors present in each real estate product.
  • a method for calculating individual risks for each risk factor is determined. This step is a quantification process to determine individual risk levels for each risk factor.
  • Risk quantification is for calculating individual risks for individual risks, and can be assigned a value from 1 to 3.
  • the method of quantifying a risk factor is based on the simpleness of whether the risk factor is given three points, and if not, one point is given.
  • the middle and lower sections were divided into 3, 2, and 1, respectively.
  • risks such as high management costs, high maintenance costs, uniqueness (difficult to find buyers), and government regulatory policies need only be considered if they are applicable. If a point does not exist, one point may be given.
  • Table 2 shows the specific criteria for the granular quantification method.
  • the risk level is determined as higher when the vacancy rate is 20% or more, the risk level is judged as medium when the vacancy rate is 10 to 20%, and the risk level is determined as low when the vacancy rate is less than 10%. have.
  • the quantification method may be determined differently according to the real estate product. For example, real estate products with high risk compared to other real estate products such as studios, test houses, buildings, and townhouses are divided into high, medium, and low risks. Only the risk can be determined.
  • the risk may be determined to be higher than 70% if the total acceptance rate is less than 70%, and to be higher than 90%.
  • Table 3 lists three high priority risk factors for 12 real estate products.
  • apartments have relatively low vacancy rates, but the government's regulatory policy greatly affects the price of purchase and causes a lot of noise between floors. In order.
  • the real estate risk analysis server 100 calculates individual risks for the top three risk factors for each real estate product based on the priority risk factors for each real estate product determined above and the quantification method thereof, and then calculates the total risks for the corresponding real estate products. Calculate the risk.
  • the risk calculation method of the real estate product may be performed by Equation 1 below.
  • R is the risk of the individual real estate product
  • R 1 is the individual risk of the first risk
  • R 2 is the individual risk of the second risk
  • R 3 is the individual risk of the third risk.
  • the first to third weights have a value of 1 or more, the first weight is the largest and the third weight is the smallest.
  • the first weight is set to 1.4, the second weight is 1.2, and the third weight is set to 1.
  • this can of course be set differently according to the characteristics of each real estate product.
  • the risk value calculated according to Equation 1 is in the range of 0.56 minimum value and 15.12 maximum value.
  • the risk may be classified into three sections of good, normal, and risk, which is referred to as a risk index in the present invention.
  • the risk index can be classified as good for more than 0 and less than 3 points, normal for 3 and less than 5 points, and risk for more than 5 points.
  • the first priority risk for the studio / test house is the vacancy risk
  • the second priority risk is the illegal structure and the fire according to Table 3. It can be seen that the risk is vulnerable, and the third priority risk is parking difficulty.
  • Equation 1 the risk R of the studio is calculated by Equation 1 as follows.
  • the risk value of 3.36 is in the range of 0 to 5, so the studio, which is the object, can be judged to have a moderate risk index.
  • the method for determining the individual risk of the real estate object is that if the real estate risk analysis server 100 provides the user terminal 300 with information about the upper priority risk factors, the user through the user terminal 300 How to enter information about the risks (choices about whether the risks exist, enter vacancy rate or parking allowance information), how to determine individual risks, how the user enters individual risks,
  • the information on the product real estate product type, regional information, etc.
  • various methods such as the method of calculating the individual risk based on the information stored in the data server 200 by the real estate risk analysis server 100 may be applied. .
  • the real estate risk analysis server 100 transmits the calculated real estate risk information and risk index information to the user terminal 300.
  • the real estate risk analysis server 100 Analyzes the received real estate product information to calculate the risk of the real estate product to provide to the user terminal (300).

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Abstract

본 발명은 부동산 위험도 분석 서버를 통해 부동산 위험도 분석 서비스를 제공하는 방법에 있어서, 부동산 상품의 위험요소들을 결정하는 단계, 상기 위험요소들에 대한 개별 위험도 산출방법을 결정하는 단계, 각 부동산 상품별로 소정 개수의 우선순위가 높은 위험요소들을 결정하는 단계, 사용자 단말기로부터 부동산 상품 유형 정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 부동산 상품에 있어 우선 순위가 높은 위험요소들을 추출하고, 추출된 각 위험요소들의 개별 위험도를 산출한 후, 이에 기초하여 해당 부동산 상품의 위험도를 산출하는 단계 및 상기 산출된 부동산 상품의 위험도 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 위험성을 계량화된 방식으로 표현하여 그 타당성을 데이터 입력으로 검증하고 현실생활에 쉽고 유용하게 이용해 국민들의 재산권 보호 및 증진에 기여할 수 있는 효과가 있다.

Description

부동산 위험도 분석 서비스 제공 방법
본 발명은 부동산 위험도 분석 서비스 제공 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 개별 부동산 상품의 위험도를 계량적으로 산출하여 보유 부동산으로 인한 사고 위험이나 재산상의 손실을 미리 방지할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다
우리나라에서 개별 가구의 자산 구성은 선진국의 경우와 달리 부동산에 75% 이상 편중되어 있는바, 그 중요성과 국민경제에 미치는 영향이 지대하므로 이 부동산 상품의 특성을 제대로 알고 위험에 대처하는 것이 중요하다. 특히, 아파트와 상가 또는 아파트와 연립, 아파트와 토지 등 다양한 부동산 상품을 여러 개 소유하고 있는 등 부동산 포트폴리오를 구성하고 있는 개인들은 더욱 부동산 상품의 특성을 잘 인지하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다.
대부분 부동산 상품은 환금성의 공통적인 가장 큰 단점(리스크)가 있으나, 개별 상품으로 세분화하면 각 부동산 상품의 고유한 단점이 있고, 이런 단점들은 그 중요도가 실제로 상이하게 존재한다.
이에 각 부동산마다의 고유한 위험성이 있는 바에 주목하여, 자신이 가진 부동산 상품의 위험요소 뿐만 아니라 앞으로 취득하게 될 부동산 상품의 위험요소 및 투자재로서 관심 있는 부동산 상품의 위험요소를 아는 것부터가 투자의 시작이라고 할 수 있을 것이다. 즉, 투자로 이익을 내기 위해 각 부동산 상품이 가진 고유한 장점파악에 앞서 먼저 취약점부터 고려하는 것이 필요하다.
부동산 위험도 관리에 관한 선행특허 중 한국공개특허 제2006-0033976호에는 담보부동산의 가격에 영향을 줄 수 있는 여러 데이터를 입력받아 그로부터 장래 특정시점의 담보부동산 평가액 및 청산가를 예측하여 산출한 후, 이를 임계값과 비교하여 위험레벨을 산정하고, 담보물로서의 충분한 가치를 만족시키지 못할 위험이 존재한다고 판단되면 이를 사용자, 즉 담보권자에게 알람메시지로 통지하는 기술이 개시되어 있다.
그러나 상기 선행특허를 비롯하여 대부분의 종래기술들은 특정 부동산 물건과 관련된 구체적인 정보에 기초하여 해당 물건의 향후 가치를 판단하는 기술들로서, 부동산 상품들의 고유한 특성에 기초하여 해당 부동산 상품에 있어 우선순위가 높은 위험요소가 무엇인지를 알 수 있고, 더 나아가 특정 부동산 상품에서 위험 우선순위가 높은 위험요소들의 위험도 분석을 통해 부동산 상품별 위험도를 분석할 수 있도록 하는 기술은 전혀 제시된 바가 없었다.
본 발명자는 다양한 연구와 현장 경험을 통해 부동산 상품별로 우선 순위의 위험요소가 상이하고 그 위험도가 상이하며, 이를 계량화할 수 있다는 것을 발견하게 되어 부동산 상품별로 위험도를 분석할 수 있는 방법을 제시하게 되었다.
본 발명은 개별 부동산 상품별 위험도를 계량화하여 그 우선순위를 정해 부동산 투자자들이 이를 바탕으로 현명한 판단을 하고, 부동산 사고나 재산상의 손실을 일정부분 방지하고자 하는 것이 그 주된 목적이다.
발명의 다른 목적은 각 부동산 상품의 위험요소 데이터를 계량화된 수치로 가중치를 달리하여, 이를 개인들이 기존 갖고 있는 생각과 통계사실이 일치하는지 자가진단을 통한 질문을 통해 점검해 보고 결과를 비교하고 적절한 솔루션을 제공하고자 하는 것이다.
상기와 같은 본 발명의 목적은 부동산 상품의 위험요소들을 결정하는 단계, 상기 위험요소들에 대한 개별 위험도 산출방법을 결정하는 단계, 각 부동산 상품별로 소정 개수의 우선순위가 높은 위험요소들을 결정하는 단계, 사용자 단말기로부터 부동산 상품 유형 정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 부동산 상품에 있어 우선 순위가 높은 위험요소들을 추출하고, 추출된 각 위험요소들의 개별 위험도를 산출한 후, 이에 기초하여 해당 부동산 상품의 위험도를 산출하는 단계 및 상기 산출된 부동산 상품의 위험도 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 부동산 위험도 분석 서비스를 제공하는 방법에 의해 달성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 위험성을 계량화된 방식으로 표현하여 그 타당성을 데이터 입력으로 검증하고 현실생활에 쉽고 유용하게 이용해 국민들의 재산권 보호 및 증진에 기여할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 부동산 위험도 분석 서비스 제공 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 부동산 위험도 분석 서비스 제공 방법이 수행되는 과정을 도시한 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 부동산 위험도 분석 서비스 제공 시스템의 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 부동산 위험도 분석 서비스 제공 시스템은 크게 부동산 위험도 분석 서버(100), 데이터 서버(200) 및 사용자단말기(300)로 구성된다. 부동산 위험도 분석 서버(100), 데이터 서버(200) 및 사용자단말기(300)는 유무선 통신망으로 연결되어 있으며, 특히, 사용자단말기(300)는 부동산 위험도 분석 서버(100)를 통해서만 각종 정보를 주고받을 수 있다.
여기서, 사용자단말기(300)는 PC, 태블릿 PC, 스마트폰 등 유무선 통신방법으로 각종 데이터를 주고받을 수 있는 모든 기기를 말하며, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.
데이터 서버(200)는 부동산 위험도 분석에 필요한 데이터들을 저장하고 있는 서버로서 부동산 상품 정보, 부동산 상품의 위험요소 정보, 각 위험요소의 계량화 정보, 부동산 상품별 리스크 우선순위 정보, 부동산 상품 위험도 산출식 정보 등 부동산 상품의 위험도를 산출하기 위한 각종 정보가 데이터베이스로 구축되어 저장되어 있다.
부동산 위험도 분석 서버(100)는 사용자단말기(300)로부터 위험도 분석을 원하는 부동산 상품 정보가 입력되면, 데이터 서버(200)에 저장되어 있는 정보를 이용하여 해당 부동산 상품의 위험도를 산출하여 사용자단말기(300)로 제공한다.
부동산 위험도 분석 서버(100)에서 분석대상 부동산 상품의 위험도를 분석하는 방법에 대해 이하의 도 2를 통해 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 부동산 위험도 분석 서비스 제공 방법이 수행되는 과정을 도시한 흐름도이다.
1. 부동산 상품 위험요소 결정 단계(S200)
우선, 부동산 위험도 분석 서버(100)는 부동산 상품 위험요소들을 결정한다. 부동산 상품은 크게 건물, 토지, 경매, 부동산 금융상품으로 분류될 수 있다. 이중 건물은 다시 원룸/고시원, 다가구 주택, 단독 주택, 연립 주택, 아파트, 오피스텔, 상가, 빌딩, 공장 등으로 분류될 수 있다. 본 실시예에서는 상술한 12개의 부동산 상품에 대하여 각각 부동산 상품 위험도를 분석하는 방법에 대해 예시적으로 설명하기로 한다.
부동산 위험도 분석 서버(100)는 각 부동산 상품에 대하여 존재하는 위험요소들을 결정한다.
예를 들어, 토지 상품의 경우 위험요소는 묘지, 선하지, 맹지, 수용 여부나 규제 여부, 개발가능성, 접근성 등이 있고, 빌딩 상품의 경우 위험요소는 불법/위법 구조물 존재 여부, 주차시설 여부, 유치권 존재 여부 등이 있으며, 부동산 펀드의 경우 만기전 환매 가능 여부, 정보 비대칭으로 인한 투자손실(임차인 신용도에 따라), 장기투자상품/만기시 원금손실 가능성 등이 있다.
부동산 위험도 분석 서버(100)는 모든 부동산 상품에 존재하는 위험요소들을 모두 추출하여 그 정보를 데이터 서버(200)에 저장한다. 본 실시예에서는 후술하는 바와 같이 각 부동산 상품에 존재하는 위험요소들을 모두 고려하지 않고 각 부동산 상품에 대하여 우선순위가 높은 상위 3개의 위험요소만을 이용하여 위험도를 산출하므로 이론적으로 부동산 상품 수 × 상위 위험요소 수 즉, 12 × 3 = 36개의 위험요소를 결정하게 되는데, 각 부동산 상품에 대하여 중복되는 위험요소들이 존재하게 되므로 총 22개의 위험요소들이 부동산 상품 위험도를 분석하기 위한 것으로 이용되었다.
2. 개별 위험도 산출방법 결정 단계(S210)
부동산 상품에 대한 위험요소들이 결정되면, 각 위험요소들에 대하여 개별 위험도를 산출하기 위한 방법을 결정한다. 본 단계는 각 위험요소에 대하여 개별 위험도를 결정하기 위한 계량화과정이다.
위험요소 계량화는 개별 위험요소에 대한 개별 위험도를 산출하기 위한 것으로서, 1 ~ 3의 값이 부여될 수 있다.
본 실시예에서 위험요소를 계량화하는 방법은 단순 해당여부에 따라 위험요소에 해당하는 경우 3점을 부여하고 해당하지 않는 경우에는 1점을 부여하는 방식과 세부 계량화가 필요한 경우에 위험도 지수를 상,중,하로 구분하여 각각 3,2,1을 부여하는 방식을 취하였다.
예를 들어, 높은 관리비용, 높은 유지보수 비용, 고유성(매수자를 찾기 어려움), 정부규제 정책 등의 위험요소들은 그에 해당하는지 여부만 고려하면 되는 것들로서, 이러한 유형에서는 해당 위험요소가 존재하면 3점이, 존재하지 않으면 1점이 부여되도록 할 수 있다.
그에 반해, 공실 가능성이나 주차난 등은 단지 그러한 요소가 존재하는지 여부보다는 보다 세부적인 계량화가 필요하므로 해당 위험요소의 정도를 상,중,하로 구분하여 각각 3,2,1이 부여되도록 하는 것이 바람직하다.
아래 표 1은 몇 가지 위험요소들에 대한 계량화 방법이 설명된 것이다.
위험요소 항목 계량화 방법
공실 상 : 3 중 : 2 하 : 1
불법/위법 구조물 및 화재시 취약 위험존재 : 3 부존재 : 1
주차난 상 : 3 중 : 2 하 : 1
고 관리비용(냉,난방)(계절적 위험) 위험존재 : 3 부존재 : 1
고 유지보수비용 상동
고유성(매수자 찾기 어려움) 상동
매매가가 잘 안 오름(오히려 감가상각됨) 상동
정부규제 정책 등 상동
층간소음 상동
낮은 전용면적률 상동
권리금 문제 상동
임차인 및 점포관리의 복잡성 상동
맹지(출입로 없음) 상동
선하지(고압선 송전탑 존재) 상동
묘지 존재(특히 주인없는 묘지) 상동
환경 규제 상동
그리고, 표 2는 세분화된 계량화 방법에 대한 구체적인 기준을 나타낸 것이다.
위험요소 항목 기준 상 중 하
공실 공실율 20% 이상 10 ~ 20% 10% 미만
주차난 전체수용율 70% 미만 70 ~ 90% 90% 이상
표 2에 나타난 바와 같이, 공실 위험의 경우 공실율이 20% 이상인 경우 위험도를 상으로 판단하고, 공실율이 10 ~ 20%인 경우 위험도를 중으로 판단하며, 공실율이 10%미만인 경우 위험도를 하로 판단할 수 있다.
그리고, 공실 위험의 경우 부동산 상품에 따라 계량화 방법을 다르게 결정할 수 있다. 예를 들어 원룸, 고시원, 빌딩, 연립주택 등 공실률에 따른 위험도가 다른 부동산 상품에 비해 높은 부동산 상품은 위험도를 상,중,하로 구분하고, 상대적으로 공실율에 따른 위험도가 낮은 부동산 상품은 공실율 위험 여부만으로 위험도를 결정할 수 있다.
주차난의 경우에는 입주민의 차량등록 대수에 기초하여 전체수용율이 70%미만인 경우 위험도를 상으로, 90% 이상인 경우 위험도를 하로, 그 외의 경우는 위험도를 중으로 결정할 수 있다.
3. 부동산 상품 유형별 우선순위 위험요소 결정 단계(S220)
본 단계에서는 부동산 상품 유형별로 우선순위가 높은 위험요소가 결정된다. 각 부동산 상품들은 고유의 특성에 따라 중요한 위험요소들이 서로 다른 것이 일반적이며, 위험요소 간에 우선순위가 존재한다.
표 3는 12개의 부동산 상품에 대하여 3개의 우선순위가 높은 위험요소를 선별하여 정리한 것이다.
상품 1순위 위험요소 2순위 위험요소 3순위 위험요소
원룸/고시원 공실 불법구조물 및 화재시 취약 주차난
다가구 공실 및 사생활보호문제 임차인 및 건물관리의 어려움 주차난
단독주택 높은 관리비용 높은 유지보수비용 매수자 찾기 어려움
연립주택 매매가 잘 안오름 공실 주차난
아파트 정부규제 정책 층간소음 주차난
오피스텔 비싼 관리비 전용률 낮음 공실
상가 권리금 문제해결 공실문제 임차인 및 건물 관리의 복잡성
토지 맹지 선하지 묘지 존재
빌딩 공실 불법/위법건축 구조문제 주차,설비,화재,지진 등 유지보수등 시설관리
공장 환경규제 임차인 사업의 부도등 영향 관리의 어려움.
경매 유치권 및 불량임차인 명도 분묘기지권 및 법정지상권 존재 권리분석의 어려움
부동산펀드 및 리츠상품 만기 전 환매불가능 정보비대칭으로 인한 투자 손실 장기투자상품, 만기시 원금손실가능성
표 3에 나타난 바와 같이 예를 들어, 원룸/고시원의 경우에는 공실에 대한 위험이 가장 높고, 그 다음으로 불법구조물 및 화재시 취약한 점에 대한 위험이 높으며, 3번째로 위험이 큰 요소는 주차난으로 결정될 수 있다.
그에 반해, 아파트는 상대적으로 공실율이 매우 낮은데 반해, 정부규제 정책에 따라 매매가가 큰 영향을 받고 층간소음의 문제가 많이 발생하므로, 위험도에 대한 우선순위가 정부규제 정책 -> 층간소음 -> 주차난의 순으로 달라지게 된다.
그리고, 토지의 경우에는 도로진입의 문제(맹지), 고압선 존재(선하지), 묘지 존재 등이 우선 순위가 높은 요소이다.
4. 부동산 상품 위험도 산출 단계(S230)
부동산 위험도 분석 서버(100)는 상기에서 결정된 부동산 상품별 우선순위 상위 위험요소 및 그 계량화 방법에 기초하여, 각 부동산 상품별로 상위 3개의 위험요소에 대한 개별 위험도를 산출한 후, 해당 부동산 상품에 대한 전체 위험도를 산출한다.
부동산 상품의 위험도 산출 방법은 하기 수학식 1에 의해 이루어질 수 있다.
Figure PCTKR2018001407-appb-M000001
여기서, R은 개별 부동산 상품의 위험도, R1은 제1순위 위험요소의 개별 위험도, R2은 제2순위 위험요소의 개별 위험도, R3은 제3순위 위험요소의 개별 위험도를 나타낸다.
그리고, 제1 ~ 3가중치는 그 값이 1 이상이고, 제1가중치가 가장 크고, 제3가중치가 가장 작다. 본 실시예에서는 제1가중치는 1.4, 제2가중치는 1.2, 제3가중치는 1로 설정하였다. 그러나, 이는 각 부동산 상품의 특성에 따라 달리 설정하는 것이 가능함은 물론이다.
상기 수학식 1에 따라 산출되는 위험도 값은 최소값이 0.56, 최대값이 15.12의 범위 내에 속하게 된다.
이러한 위험도 값의 범위에 따라 위험도를 양호, 보통, 위험의 3구간으로 분류할 수 있고, 본 발명에서는 이를 위험도 지수로 명명한다. 위험도 지수는 0점 이상 3점 미만의 경우 양호, 3점 이삳 5점 미만의 경우 보통, 5점 이상의 경우 위험으로 구분할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 특정 원룸의 위험도 및 위험도 지수를 알고자하는 경우, 표 3에 의거하여 원룸/고시원의 제 1 우선순위 위험요소는 공실 위험이고, 제 2 우선순위 위험요소는 불법구조물 및 화재시 취약 위험이며, 제 3 우선순위 위험요소는 주차난임을 알 수 있다.
만일 해당 물건인 원룸의 공실율이 20% 이상이고, 불법구조물 및 화재시 취약의 위험은 없으며, 주차수용율이 70 ~ 90%에 해당하는 경우, 표 1 및 표2에 의해 R1 = 3, R2 = 1, R3 = 2임을 알 수 있다.
따라서, 해당 원룸의 위험도(R)은 수학식 1에 의해 다음과 같이 산출된다.
Figure PCTKR2018001407-appb-I000001
3.36의 위험도 값은 0 ~ 5 의 범위에 속하므로 해당 물건인 원룸은 위험도 지수가 보통에 속한다고 판단될 수 있다.
여기서, 해당 부동산 물건의 개별 위험도를 결정하는 방법은 부동산 위험도 분석 서버(100)가 사용자단말기(300)로 각 우선순위 상위 위험요소에 대한 정보를 제공하면, 사용자가 사용자단말기(300)를 통해 이에 대한 정보(해당 위험요소가 존재하는지 여부에 대한 선택, 공실율이나 주차수용율 정보 입력)를 입력하는 방식으로 결정하는 방식, 개별 위험도 판단 방법을 알려주어 사용자가 개별 위험도를 입력하는 방식, 사용자가 부동산 상품에 대한 정보(부동산 상품 유형, 지역정보 등)를 입력하면 부동산 위험도 분석 서버(100)가 데이터 서버(200)에 저장되어 있는 정보에 기초하여 개별 위험도를 산출하는 방식 등 다양한 방식이 적용될 수 있다.
5. 부동산 상품 위험도 정보 제공 단계(S240)
본 단계는 부동산 위험도 분석 서버(100)가 산출된 부동산 위험도 정보 및 위험도 지수 정보를 사용자단말기(300)로 전송하는 단계이다.
위에서 따로 언급하지는 않았으나, 본 발명은 사용자단말기(300)를 통해 사용자가 위험도를 분석하고자 하는 부동산 상품 정보를 입력하면, 해당 정보가 부동산 위험도 분석 서버(100)로 전송되고, 부동산 위험도 분석 서버(100)는 수신된 부동산 상품 정보를 분석하여 해당 부동산 상품의 위험도를 산출하여 사용자단말기(300)로 제공하게 된다.
이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 가장 양호한 일 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.

Claims (4)

  1. 부동산 위험도 분석 서버를 통해 부동산 위험도 분석 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    부동산 상품의 위험요소들을 결정하는 단계;
    상기 위험요소들에 대한 개별 위험도 산출방법을 결정하는 단계;
    각 부동산 상품별로 소정 개수의 우선순위가 높은 위험요소들을 결정하는 단계;
    사용자 단말기로부터 부동산 상품 유형 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 부동산 상품에 있어 우선 순위가 높은 위험요소들을 추출하고, 추출된 각 위험요소들의 개별 위험도를 산출한 후, 이에 기초하여 해당 부동산 상품의 위험도를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 부동산 상품의 위험도 정보를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 위험도 분석 서비스 제공방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 부동산 상품의 위험도는 하기 수학식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 부동산 위험도 분석 서비스 제공방법.
    [수학식 1]
    Figure PCTKR2018001407-appb-I000002
    여기서, R은 개별 부동산 상품의 위험도, R1은 제1순위 위험요소의 개별 위험도, R2은 제2순위 위험요소의 개별 위험도, R3은 제3순위 위험요소의 개별 위험도임
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 제1 ~ 3가중치는 그 값이 1 이상이고, 제1가중치가 가장 크고, 제3가중치가 가장 작은 것을 특징으로 하는 부동산 위험도 분석 서비스 제공방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 개별 위험도는 위험정도에 따라 1 ~ 3 중 어느 하나의 값으로 계량화되는 것을 특징으로 하는 부동산 위험도 분석 서비스 제공 방법.
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