KR20220058290A - 부동산 정보 수집 방법 및 그 장치 - Google Patents

부동산 정보 수집 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

부동산 정보 수집 방법 및 그 장치가 개시된다. 부동산 정보 수집 시스템은 방화벽의 내부망에 위치하여 사용자로부터 주소정보를 입력받는 단말과, 방화벽의 외부망에 위치하여 상기 주소정보를 기초로 부동산 심사에 필요한 적어도 하나 이상의 공부를 수집하여 부동산 정보를 생성하는 정보생성서버와, 주소정보를 외부망의 정보생성서버에 전달하고 부동산 정보를 내부망으로 전달하는 중계서버를 포함한다.

Description

부동산 정보 수집 방법 및 그 장치{Method and apparatus for collecting real-state information}
본 발명의 실시 예는 부동산 정보 수집 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 부동산 담보 대출 심사 등에 활용할 수 있도록 부동산 정보를 수집하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
부동산 매매나 담보 대출 또는 경매 등을 위해서는 해당 부동산에 대한 권리분석, 적정한 가치 평가 등이 필요하다. 부동산 관련 정보는 부동산 등기부등본, 건축물대장 토지대장, 토지이용계획확인서, 지적도 등 정부 기관에서 발행하는 각종 공부를 통해 파악할 수 있다.
종래에, 금융기관에서 부동산 담보 대출을 심사하는 경우에는 해당 부동산에 대한 각종 공부를 담당자가 일일이 확인하여 담보 대출이 가능한 부동산인지 파악한 후 적절한 담보물 가격을 산정한다. 따라서 고객의 상담신청 후 금융기관의 내부 심사 프로세스를 거쳐 부동산 담보대출 가능금액을 산출할 때까지 최소 수 시간에서 최대 수일이 소요되는 불편함이 존재한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 부동산 심사에 필요한 각종 부동산 정보를 주소 기반으로 용이하게 수집하여 제공하는 부동산 정보 수집 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보 수집 방법의 일 예는, 방화벽의 내부망에 위치하여 사용자로부터 주소정보를 입력받는 단말; 상기 방화벽의 외부망에 위치하여 상기 주소정보를 기초로 부동산 심사에 필요한 적어도 하나 이상의 공부를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 공부를 기초로 부동산 정보를 생성하는 정보생성서버; 및 상기 주소정보를 상기 외부망의 정보생성서버에 전달하고, 상기 부동산 정보를 상기 내부망으로 전달하는 중계서버;를 포함한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명의 실시 예에 따른 정보서버의 일 예는, 정보생성서버가 수행하는 부동산 정보 수집 방법에 있어서, 상기 주소정보를 입력받는 단계; 상기 주소정보를 기초로 부동산 심사에 필요한 적어도 하나 이상의 공부를 수집하는 단계; 수집한 적어도 하나 이상의 공부를 기초로 부동산 정보를 생성하는 단계; 및 상기 부동산 정보를 상기 내부망으로 전달하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 부동산 심사에 필요한 다양한 부동산 정보를 주소를 기반으로 용이하게 수집하여 제공할 수 있다. 방화벽으로 내부망과 외부망이 엄격하게 분리된 금융기관의 경우에 외부망에 위치한 서버는 내부망으로부터 전달받은 주소정보만으로 다양한 부동산 정보를 수집하여 내부망에 전달할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 주소정보를 부동산 정보를 제공하는 다양한 기관의 주소 체계로 변환하여 각 기관의 서버로부터 공부를 포함한 각종 부동산 정보를 정확하게 수집할 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면, 실거래가 정보가 없는 부동산의 시세를 추정하여 제공할 수 있다. 본 실시 예가 부동산 담보 대출 심사에 적용되는 경우 심사에 필요한 각종 부동산 정보를 자동으로 수집하여 담보 대출 가능여부를 자동으로 파악하고 대출가능금액을 산출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보 수집 시스템의 전반적인 구성을 개략적으로 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보 수집 방법의 일 예를 도시한 흐름도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 정보생성서버의 일 예의 구성을 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 정보생성서버의 주소매칭부의 구성의 예를 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 실시 예에 다른 주소매칭모델의 일 예를 도시한 도면,
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 주소정보와 매칭되는 조합주소를 파악하기 위하여 두 공부의 공통항목을 비교한 예를 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 주소정보와 매칭되는 조합주소를 이용하여 공부를 발급받는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 정보생성서버의 정보생성부의 상세 구성의 일 예를 도시한 도면,
도 10은 본 발명의 실시 예에 따라 정보생성서버가 생성한 부동산 정보의 일 예를 도시한 도면,
도 11은 본 발명이 실시 예에 따른 부동산 시세를 예측하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보를 기초로 담보가능여부를 파악하는 방법의 일 예를 도시한 도면, 그리고,
도 13은 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보를 기초로 부동산 담보 대출을 심사하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보 수집 방법 및 그 장치에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보 수집 시스템의 전반적인 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 부동산 정보 수집 시스템(180)은 방화벽(140) 내부망에 위치한 단말(100), 담보검증서버(110), 중계서버(120), 저장서버(130)와, 방화벽(140) 외부망에 위치한 정보생성서버(150)를 포함한다. 중계서버(120)와 정보생성서버(150)는 인터넷을 통해 연결될 수 있다.
정보생성서버(150)는 부동산 관련 각종 공부와 부동산 관련 지도 정보를 수집하기 위하여 인터넷을 통해 적어도 하나 이상의 공부서버(160)와 지도서버(170)에 연결될 수 있다. 각 공부서버(160)는 부동산등기부등본, 건출물대장, 토지대상, 토지이용계획확인서, 지적도 등을 발행하는 각 기관의 서버일 수 있다. 지도서버(170)는 지도이미지를 제공하는 서버로 일반 인터넷 포털사이트(예를 들어, 구글, 네이버 등)의 서버일 수 있다. 이 외에도, 정보생성서버(150)는 부동산 시세 또는 실거래가를 제공하는 서버나 각종 부동산 통계자료를 제공하는 서버 등 실시 예에 따라 다양한 종류의 외부 서버와 인터넷을 통해 연결될 수 있다.
은행 등을 포함한 금융시스템의 내부망과 외부망 사이의 통신은 대부분 전문프로토콜 또는 보안파일전송프로토콜(SFTP) 등을 통해 수행된다. 금융권에서 사용하는 전문프로토콜의 경우 전송용량이 한정되어 있어 이미지와 같은 대용량 데이터를 송수신하는데 적합한 통신 방법이 아니다. 또한 금융시스템의 내부망을 해킹이나 악성코드로부터 안전하게 보호하기 위하여, 금융 내부망은 업무상 필수적으로 필요한 특정 기관과 연결되는 경우가 대부분이며 내부망에서 직접 일반 인터넷 사이트에 대한 접속은 거의 차단된다.
따라서 본 실시 예는 다양한 인터넷 사이트에 존재하는 부동산 관련 정보를 원활하게 수집할 수 있도록 정보생성서버(150)를 외부망에 설치하고, 내부망과 외부망과 사이의 데이터 송수신을 위한 별도의 중계서버(120)를 포함한다.
중계서버(120)는 FTP(File Transfer Protocol) 서버를 포함하여 구성될 수 있다. 예를 들어, 내부망의 서버나 단말이 정보생성서버(150)에 전송할 데이터를 FTP 서버에 저장하면, 정보생성서버(150)는 FTP 서버를 통해 데이터를 수신한다. 반대로 정보생성서버(150)가 내부망으로 데이터를 전송하고자 할 경우에는 FTP 서버에 데이터를 저장하고, 내부망의 서버나 단말 등은 FTP 서버에 저장된 데이터를 수신한다.
본 실시 예에서 내부망이 중계서버(120)를 통해 외부망의 인터넷에 연결되기 구조이기는 하나, 내부망에서 직접 인터넷 사이트에 접속하여 부동산 정보를 수집하는 것은 아니다. 내부망에서 직접 인터넷 사이트에 접속할 경우에는 내부망의 보안이 취약해지는 문제점이 존재하므로 본 실시 예는 내부망에서 정보생성서버(150)로 주소정보만을 제공하고, 정보생성서버(150)는 그 주소정보를 기초로 부동산 정보를 수집하고 생성한 후 그 결과값을 중계서버(120)를 통해 내부망으로 전달한다.
담보검증서버(110)는 정보생성서버(150)로부터 전달받은 부동산 정보를 이용하여 해당 부동산이 담보 대출 가능한 지 파악하거나 대출가능금액 등을 파악할 수 있다. 담보검증서버(110)가 담보 대출 가능 여부 등을 파악하는 방법의 일 예가 도 12 및 도 13에 도시되어 있다. 실시 예에 따라 담보검증서버(110)는 생략될 수 있다.
저장서버(130)는 정보생성서버(150)로부터 각종 공부를 수신하여 저장한다. 본 실시 예가 담보 대출을 제공하는 금융권에 구현된다면, 담보 대출의 판단 근거 자료인 각종 공부의 저장이 필요하므로, 저장서버(130)는 정보생성서버(150)로부터 각종 공부를 수신하여 저장할 수 있다. 각종 공부는 이미지 형태로 만들어져 정보생성서버(150)에서 중계서버(120)를 경유하여 저장서버(130)로 전달될 수 있다. 실시 예에 따라 저장서버(130)는 생략될 수 있다.
단말(100)은 부동산 주소정보를 사용자로부터 입력받으면, 이를 중계서버(120)를 통해 정보생성서버(150)로 전달한다. 그리고 단말(100)은 정보생성서버(150)로부터 수신한 부동산 정보를 화면에 표시한다. 또한 단말(100)은 담보검증서버(110)에 의해 담보대출가능여부 또는 담보대출가능금액이 등이 파악되면 해당 정보를 담보검증서버(110)로부터 수신하여 부동산 정보화 함께 또는 별개로 화면에 표시할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보 수집 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 함께 참조하면, 내부망에 위치한 단말(100)은 주소정보를 입력받으면(S200), 그 주소정보를 중계서버(120)를 통해 외부망에 위치한 정보생성서버(150)에 전달한다(S210). 다시 말해, 단말(100)이 직접 외부망의 인터넷 사이트에 접속하는 것이 아니라, 주소정보만을 외부망에 위치한 정보생성서버(150)에 전달한다.
정보생성서버(150)는 인터넷을 통해 다양한 서버(160,170)에 접속하여 주소정보에 해당하는 각종 공부나 지도 등을 수집하고, 수집한 공부 등을 기초로 부동산 정보를 생성한다(S220). 예를 들어, 정보생성서버(150)는 공부서버(160)에 접속하여 주소정보를 기초로 등기부등본, 건축물대장 등을 발급받을 수 있다. 또한 정보생성서버(150)는 지도서버(170)에 접속하여 주소정보에 해당하는 지도를 수신하거나, 실거래가 정보를 수집하는 등 실시 예에 따라 다양한 서버에 접속하여 주소정보에 해당하는 부동산과 관련된 다양한 정보를 수집할 수 있다.
다른 실시 예로, 공부를 제공하는 각 공부서버(160)의 주소 표시 체계가 서로 다르거나, 단말(100)을 통해 입력받은 주소정보가 완벽하지 않고 일부 오류가 존재할 수 있다. 이 경우 정보생성서버(150)는 단말(100)로부터 제공받은 주소정보의 오류를 수정하거나 주소정보를 기초로 각 공부서버(160)에 맞는 주소를 생성한 후 각 공부서버(160)로부터 주소정보에 해당하는 정확한 부동산의 공부를 제공받을 수 있다. 정보생성서버(150)가 주소정보의 오류를 정정하거나 각 공부서버에 맞는 주소를 생성하는 방법에 대해서는 도 4 내지 도 8에서 다시 살펴본다.
정보생성서버(150)는 각종 공부를 수집하여 생성한 부동산 정보를 중계서버(120)를 통해 내부망의 단말(100)로 전달한다(S230). 이때 정보생성서버(150)는 부동산 정보를 이미지 형태로 만들어 전송할 수 있다. 텍스트 형태의 파일보다 이미지 파일로 만들어 전송할 경우 악성코드 등의 침입을 보다 잘 막을 수 있을 뿐만 아니라, 단말(100)은 수신한 부동산 정보를 화면에 표시하기 위하여 별도의 처리 과정을 필요로 하지 않고 수신한 이미지 파일을 그대로 표시할 수 있다. 정보생성서버(150)가 부동산 정보를 이미지로 만드는 방법에 대해서는 도 9 및 도 10에서 다시 살펴본다. 다만, 본 실시 예는 부동산 정보를 이미지로 만들어 전송하는 경우로 한정되는 것은 아니며 부동산 정보를 텍스트나 XML 등 실시 예에 따라 다양한 형태로 만들어 전송할 수 있다.
단말(100)은 정보생성서버(150)로부터 수신한 부동산 정보를 화면에 표시한다. 예를 들어, 본 실시 예가 은행 등의 금융권에 적용되는 경우에 대출담당직원은 단말(100)을 통해 주소정보를 입력하면, 해당 주소정보에 해당하는 부동산 정보를 바로 확인하여 대출여부를 결정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 정보생성서버의 일 예의 구성을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 정보생성서버(150)는 주소매칭부(300), 공부수집부(310), 시세파악부(320) 및 정보생성부(330)를 포함한다. 실시 예에 따라 주소매칭부(300) 및 시세파악부(320)는 생략될 수 있다.
주소매칭부(300)는 단말로부터 수신한 주소정보를 기초로 각 공부서버의 주소체계에 맞는 주소를 생성한다. 주소매칭부(300)는 주소정보에 포함된 행정구역(시, 군, 구, 동, 호수, 번지 등)이나 도로명(~로, ~길 등)을 각각 구분하고 그 정보를 조합하여 각 공부서버에 필요한 주소형태를 생성할 수 있다. 예를 들어, 주소매칭부(300)는 주소정보에 포함된 시, 군, 구, 동, 호수, 도로명 등의 기재 순서가 뒤죽박죽인 경우에 각 정보를 구분 인식한 후 이를 기 정의된 지번주소 체계 또는 도로명 주소 체계로 다시 조합할 수 있다.
또 다른 예로, 주소정보가 지번주소이면, 주소매칭부(300)는 도로명변환서비스를 제공하는 서버에 접속하여 해당 지번주소에 해당하는 도로명 주소를 파악하거나, 그 반대로 도로명 주소에 해당하는 지번 주소를 파악할 수 있다.
또 다른 실시 예로, 주소정보의 동 또는 호 정보 등 주소정보에 불명료한 부분이 존재하거나 등기부등본이나 건축물대장 등 각 공부의 주소표시체계가 서로 다른 경우에, 주소매칭부(300)는 주소정보를 기초로 각 공부서버에 맞는 주소를 파악할 수 있다. 이에 대해서는 도 4에서 다시 살펴본다.
공부수집부(310)는 주소정보를 기초로 적어도 하나 이상의 공부서버에 접속하여 공부를 수집한다. 실시 예에 따라, 공부수집부(310)가 접속할 공부서버의 종류는 미리 정의될 수 있다. 예를 들어, 공부수집부(310)는 등기부등본을 발급하는 제1 공부서버, 건축물대장을 발급하는 제2 공부서버에 각각 접속하여 주소정보에 해당하는 공부를 수집할 수 있다. 이 외에도 공부수집부(310)는 지도서버 등 실시 예에 따라 다양한 서버에 접속하여 주소정보에 해당하는 부동산과 관련된 각종 정보를 수집할 수 있다. 공부수집부(310)는 각 공부서버에 접속하여 공부 발급을 요청할 때 주소매칭부(300)를 통해 파악된 각 공부서버의 매칭주소를 이용할 수 있다.
시세파악부(320)는 주소정보에 해당하는 부동산의 시세를 파악한다. 예를 들어, 시세파악부(320)는 실거래가 정보를 제공하는 서버 또는 시세를 제공하는 서버(예를 들어, KB 시세 등)에 접속하여 해당 부동산의 시세를 파악할 수 있다. 주소정보에 해당하는 부동산 시세가 아예 존재하지 않거나 최근 시세가 존재하지 않는 경우가 있을 수 있다. 이 경우에 시세파악부(320)는 인공지능모델을 이용하여 시세를 예측할 수 있다. 인공지능모델을 이용하여 시세를 예측하는 방법에 대해서는 도 11에서 다시 살펴본다.
정보생성부(330)는 공부수집부(310)에 의해 수집된 각종 공부와 시세파악부(320)에 의해 파악된 부동산 시세 등을 이용하여 부동산 정보를 생성한다. 부동산 정보는 주소정보에 해당하는 부동산의 기본정보(예를 들어, 소유자, 주소, 부동산 종류 등)와 권리분석 내용, 최근 시세 정보 등을 포함할 수 있다. 수집한 각종 공부 등을 이용하여 부동산 정보를 생성하는 방법에 대해서는 도 9 및 도 10에서 다시 살펴본다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 정보생성서버의 주소매칭부의 구성의 예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 주소매칭부(300)는 주소조합부(400), 주소매칭모델(410) 및 검증부(420)를 포함한다. 본 실시 예는 특히 주소정보에 포함된 정보가 불명확하여 해당 주소정보로 몇몇 공부를 특정할 수 없는 경우에 이를 해결하기 위한 방법을 제시한다. 다만, 주소정보를 기초로 적어도 하나의 공부는 발행 가능하다고 가정한다.
먼저 주소조합부(400)는 주소정보에 포함된 정보를 조합하여 적어도 하나 이상의 조합주소를 생성한다. 예를 들어, 주소정보가 "부산광역시 사상구 대동로 100번지 무지개아파트 제501,502동 제19층 제502-1902호"와 같다면, 해당 주소의 동이 501동인지 또는 502동인지 불명확하며 또한 호가 1902호인자 아니면 502-1902인지 불명료하다. 주소조합부(400)는 주소정보로부터 "제501,502동"의 동 정보 영역을 추출하고 또한 "제502-1902호"의 호 정보 영역을 추출할 수 있다. 주소조합부(400)는 추출한 동 정보 영역과 호 정보 영역을 조합하여 '제501동 제1902호", "제502동 제1902호" "제501동 제502-1902호", "502동 제502-1902호" 등의 다양한 주소 조합을 생성할 수 있다.
검증부(420)는 주소정보를 기초로 발급받은 공부와 각 조합주소를 기초로 발급받은 공부의 공통항목을 비교하여 주소정보와 매칭되는 조합주소를 파악한다. 주소정보를 기초로 발급받은 공부와 제1 조합주소를 기초로 발급받은 공부의 공통항목이 서로 다르면, 제1 조합주소는 주소정보와 다른 부동산을 가리키는 주소이다. 반면에, 주소정보를 기초로 발급받은 공부와 제2 조합주소를 기초로 발급받은 공부의 공통항목이 일치하면, 제2 조합주소는 주소정보와 동일한 부동산을 가리키는 주소이다.
예를 들어, 단말이 등기부등본상의 주소체계로 주소정보를 등록받는 경우에 검증부는 주소정보를 기초로 등기부등본을 발급받고 각 조합주소를 기초로 건축물대장 등 다른 공부를 발급받은 후 등기부등본과 건축물대장 등의 다른 공부에 존재하는 공통항목인 면적과 소유자를 비교하여 일치하는지 여부를 파악할 수 있다. 이에 대한 예가 도 6 및 도 7에 도시되어 있다.
주소정보를 조합하여 생성 가능한 조합주소의 개수가 많은 경우에 주소정보와 매칭될 가능성이 높은 조합주소부터 검증하기 위하여 주소매칭모델(410)을 이용할 수 있다. 주소매칭모델(410)은 주소정보와 조합주소를 입력받으면, 조합주소가 주소정보가 동일한 부동산을 가리킬 확률, 즉 매칭확률을 출력하는 모델이다. 주소매칭모델(410)의 일 예가 도 5에서 도시되어 있다. 실시 예에 따라 주소매칭모델(410)은 생략될 수 있다.
주소매칭모델(410)을 이용하는 경우에, 검증부(420)는 복수의 조합주소 중 매칭확률이 높은 순으로 주소정보와 해당 조합주소의 매칭 여부를 검증한다. 다시 말해, 매칭확률이 가장 높은 조합주소를 이용하여 공부를 발급받은 후 그 공부의 공통항목과 주소정보를 기초로 발급다는 공부의 공통항목이 서로 일치하는지 파악한다. 두 공부의 공통항목이 일치하지 않으면, 검증부(420)는 매칭확률이 그 다음 높은 조합주소를 기초로 주소정보와의 매칭여부를 파악한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 다른 주소매칭모델의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 주소매칭모델(410)은 주소정보와 조합주소 등의 주소(500)를 입력받으면 둘 사이의 매칭확률을 예측하여 출력하는 인공지능모델이다. 주소매칭모델(410)의 정확도를 높이기 위해서는 주소정보와 조합주소를 매칭시킨 대용량의 학습데이터가 필요하다. 그러나 이러한 학습데이터를 초기에 구축하는 데에는 많은 시간과 비용이 소요될 수 있다.
따라서 본 실시 예는 도 4의 검증부(420)에 의해 주소정보와 매칭되는 조합주소가 파악하면, 그 결과를 학습데이터로 이용하여 주소매칭모델(410)을 다시 학습시키는 과정을 수행한다. 주소매칭모델(410)은 초기에 매칭확률의 정확도가 낮지만 검증부(420)의 매칭결과를 다시 학습데이터로 이용하여 계속 학습되므로 시간이 지남에 따라 매칭확률의 정확도는 높아지고, 따라서 검증부(420)에 의해 주소정보와 매칭되는 조합주소를 파악하는 시간 또한 점점 줄어들 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 주소정보와 매칭되는 조합주소를 파악하기 위하여 두 공부의 공통항목을 비교한 예를 도시한 도면이다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 정보생성서버(150)의 주소매칭부(300)는 주소정보를 기초로 등기부등본(600,700)을 발급받고, 조합주소를 기초로 건출물대장(610,710)을 발급받을 수 있다. 그리고 두 공부(600 vs. 610; 700 vs. 710)의 공통항목(602,604 vs 612,164; 702,704 vs. 712.714)을 비교하여 두 공부가 동일 부동산에 대한 공부인지 확인한다. 동일 부동산에 관한 공부이면, 정보생성서버(150)는 조합주소를 이용하여 정확한 공부를 발급받을 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 주소정보와 매칭되는 조합주소를 이용하여 공부를 발급받는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 정보생성서버(150)는 단말로부터 수신한 주소정보(800)와 매칭되는 조합주소(802,804)를 파악한다. 정보생성서버(150)는 도 4 및 도 5에서 살핀 방법으로 주소정보와 매칭되는 적어도 하나 이상의 조합주소를 파악할 수 있다.
예를 들어, 정보생성서버(150)는 주소정보의 동/호수 정보가 다양하게 조합 가능한 경우에 주소정보(800)와 매칭되는 조합주소(802,804)를 파악할 수 잇다. 정보생성서버(150)는 주소정보(800)와 조합주소(802,804)를 이용하여 동일 부동산에 대한 다양한 공부(810,812,814)를 발급받을 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 정보생성서버의 정보생성부의 상세 구성의 일 예를 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 정보생성부(330)는 정보가공부(900) 및 이미지생성부(910)를 포함한다.
정보가공부(900)는 주소정보(950), 적어도 하나 이상의 공부(952,954), 지도(956) 등으로부터 필요한 정보를 추출하고 가공한다. 예를 들어, 정보가공부(900)는 단말로부터 수신한 주소정보와 매칭되는 조합주소를 부동산 정보에 포함시킬 수 있다. 또한 정보가공부(900)는 등기부등본으로부터 소유자 정보를 추출하고, 건축물대장으로부터 건물 용도 등의 정보를 추출할 수 있다. 정보가공부(900)가 각 공부 등으로부터 추출할 정보의 종류와 내용은 미리 정의되어 있을 수 있다.
이미지생성부(910)는 정보가공부(900)에서 추출 가공한 부동산 정보를 이미지로 생성한다. 이미지생성부(910)는 기 정의된 이미지 템플릿에 각 부동산 정보를 배치하여 이미지 파일을 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따라 정보생성서버가 생성한 부동산 정보의 일 예를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 정보생성서버(150)는 주소정보에 해당하는 지역의 지도(1010)와 함께 부동산 기본정보(예를 들어, 소유자, 주소, 면적)와 권리분석 내용(예를 들어, 소유지 지분 현황, 담보권 등), 부동산 시세 정보 등을 포함하는 부동산 정보(1000)를 생성할 수 있다. 도 10의 부동산 정보(1000)는 이해를 돕기 위한 하나의 예일 뿐 부동산 정보에 포함되는 정보의 종류와 내용은 실시 예에 따라 다양하게 변형 가능하다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 시세를 예측하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, 정보생성서버(150)의 시세파악부(320)는 시세예측모델(1110)을 이용하여 부동산의 시세를 파악할 수 있다. 시세예측모델은 부동산의 주소정보를 입력받으면 해당 부동산의 과거 일정기간 동안의 시세 또는 주변 부동산의 과거 일정기간 동안의 시세를 기초로 부동산 시세를 예측하는 인공지능모델로 먼저 학습과정이 필요하다.
시세예측모델(1110)은 주소정보에 해당하는 지역의 부동산 실거래가 데이터를 포함하는 학습데이터를 이용하여 학습될 수 있다. 그러나 예측하고자 하는 시점 기준으로 일정 과거 기간의 부동산 실거래가 데이터가 많지 않거나 부동산 실거래가 데이터의 간격이 고르지 않으면 시세예측모델(1110)이 과적합되는 문제점이 존재할 수 있다.
이에 본 실시 예는 가상데이터생성모델(1100)을 이용하여 시세예측모델(1110)의 학습데이터로 사용될 가상데이터를 생성한다. 먼저 시세파악부(320)는 주소정보에 해당하는 지역의 실거래가 데이터에서 예측 시점을 기준으로 일정 과거 동안의 실거래가 데이터를 분리한다. 그리고 시세파악부(320)는 가상데이터생성모델(1100)이 분리된 실거래가 데이터를 예측하도록 학습시킨다. 예를 들어, 실거래가 데이터를 기초로 가상데이터생성모델(1110)에 이전 분리한 일정 과거 동안의 실거래가를 예측하도록 학습시킬 수 있다. 시세파악부(320)는 과거 일정 기간의 실거래가를 예측하도록 학습된 가상데이터생성모델(1100)을 이용하여 일정 과거 동안의 가상의 실거래가 데이터를 복수 개 생성한다.
그리고, 시세파악부(320)는 실거래가 데이터로부터 분리한 일정 과거 동안의 데이터와 가상데이터생성모델을 통해 생성한 일정 과거 동안의 가상의 데이터를 포함하는 학습데이터를 이용하여 시세예측모델(1110)을 학습시킨다. 학습이 완료되면 시세파악부(320)는 시세예측모델(1110)을 이용하여 주소정보에 해당하는 부동산의 시세를 예측한다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보를 기초로 담보가능여부를 파악하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 12를 참조하면, 담보검증서버(110)는 정보생성서버(150)로부터 수신한 부동산 정보(1200)를 기초로 기 정의된 다양한 규칙(1210,1212)에 따라 해당 부동산이 담보 가능한지 파악할 수 있다. 담보검증서버(110)는 담보 금지, 담보 제한 또는 담보 억제 대상에 대한 다양한 규칙을 기 정의하고 있을 수 있다. 예를 들어, 부동산이 맹지이거나 종교시설 또는 노인복지시설인 경우 또는 공유지분인 경우 등에 따 담보 가능여부에 대한 규칙이 미리 정의되어 있을 수 있다.
정보생성서버(150)에 규칙 적용에 필요한 다양한 부동산 정보가 수집되어 제공되므로, 담보검증서버(110)는 기 정의된 규칙을 적용하여 담보 가능 여부를 빠른 시간 내에 정확하게 파악할 수 있다.
도 13은 본 발명의 실시 예에 따른 부동산 정보를 기초로 부동산 담보 대출을 심사하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 담보검증서버(110)는 정보생성서버(150)로부터 부동산 정보를 수신한다(S1300). 담보검증서버(110)는 도 12의 방법의 통해 해당 부동산이 담보 가능한지 파악할 수 있다(S1310). 그리고 담보검증서버(110)는 부동산 정보에 포함된 시세와 해당 부동산의 권리분석 내용 및 기 정의된 부동산 담보 인정 비율 공식 등을 이용하여 부동산 담보 대출 가능 금액을 산정하여 출력할 수 있다(S1320).
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (17)

  1. 방화벽의 내부망에 위치하여 사용자로부터 주소정보를 입력받는 단말;
    상기 방화벽의 외부망에 위치하여 상기 주소정보를 기초로 부동산 심사에 필요한 적어도 하나 이상의 공부를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 공부를 기초로 부동산 정보를 생성하는 정보생성서버; 및
    상기 주소정보를 상기 외부망의 정보생성서버에 전달하고, 상기 부동산 정보를 상기 내부망으로 전달하는 중계서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 정보생성서버는,
    수집한 복수의 공부로부터 추출한 부동산 정보를 이미지로 생성하여 상기 중계서버 통해 상기 내부망으로 전달하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 정보생성서버는,
    상기 주소정보에 해당하는 지도를 파악하고, 상기 지도와 상기 부동산 정보를 기 정의된 이미지 템플릿에 배치하여 상기 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 중계서버를 통해 수신한 부동산 정보에 기 정의된 담보 심사 규칙을 적용하여 담보 취득 가능 부동산인지 파악하는 담보검증서버;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 중계서버를 통해 상기 적어도 하나 이상의 공보 이미지를 수신하여 저장하는 저장서버;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 정보생성서버는,
    상기 주소정보에 포함된 정보를 조합하여 생성한 복수의 조합주소를 생성하고, 상기 주소정보를 기초로 발급받은 제1 공부와 상기 조합주소를 기초로 발급받은 제2 공부의 공통 항목을 비교하여 상기 주소정보와 매칭되는 조합주소를 파악하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 정보생성서버는,
    주소정보와 조합주소 사이의 매칭확률을 예측하는 주소매칭모델을 이용하여 상기 복수의 조합주소의 매칭확률을 파악하고, 매칭확률의 순으로 각 조합주소와 상기 주소정보의 매칭여부를 파악하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 공부는 부동산등기부등본이고, 상기 제2 공부는 건축물대장인 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 정보생성서버는,
    부동산실거래가를 포함하는 학습데이터를 이용하여 학습된 시세예측모델을 이용하여 상기 주소정보에 해당하는 부동산의 가격을 예측하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  10. 제 9항에 있어서,
    부동산실거래가 데이터에서 기 정의된 기준에 따라 일정 데이터를 분리하고, 상기 분리된 일정 데이터를 예측하도록 학습된 가상데이터생성모델을 이용하여 가상의 부동산실거래가 데이터를 생성하고, 상기 분리된 일정 데이터와 상기 가상의 부동산실거래가 데이터를 학습데이터로 이용하여 상기 시세예측모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 시스템.
  11. 정보생성서버가 수행하는 부동산 정보 수집 방법에 있어서,
    상기 주소정보를 입력받는 단계;
    상기 주소정보를 기초로 부동산 심사에 필요한 적어도 하나 이상의 공부를 수집하는 단계;
    수집한 적어도 하나 이상의 공부를 기초로 부동산 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 부동산 정보를 상기 내부망으로 전달하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 주소정보를 입력받는 단계는,
    방화벽 외부망에 위치한 정보생성서버가 방화벽 내부망으로부터 주소정보를 전달받은 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 방법.
  13. 제 11항에 있어서, 상기 부동산 정보를 생성하는 단계는,
    수집한 복수의 공부로부터 추출한 부동산 정보를 이미지로 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 방법.
  14. 제 11항에 있어서, 상기 수집하는 단계는,
    상기 주소정보에 포함된 정보를 조합하여 적어도 하나 이상의 조합주소를 생성하는 단계; 및
    상기 주소정보를 기초로 발급받은 제1 공부와 상기 조합주소를 기초로 발급받은 제2 공부의 공통 항목을 비교하여 상기 주소정보와 매칭되는 조합주소를 파악하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 방법.
  15. 제 11항에 있어서, 상기 부동상 정보를 생성하는 단계는,
    부동산실거래가를 포함하는 학습데이터를 이용하여 학습된 시세예측모델을 이용하여 상기 주소정보에 해당하는 부동산의 가격을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    부동산실거래가 데이터에서 기 정의된 기준에 따라 일정 데이터를 분리하고, 상기 분리된 일정 데이터를 예측하도록 학습된 가상데이터생성모델을 이용하여 가상의 부동산실거래가 데이터를 생성하고, 상기 분리된 일정 데이터와 상기 가상의 부동산실거래가 데이터를 학습데이터로 이용하여 상기 시세예측모델을 학습시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부동산 정보 수집 방법.
  17. 제 11항 내지 제 16항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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