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KR20210133418A - Method and server for providing commercial real estate information - Google Patents

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KR20210133418A
KR20210133418A KR1020200051984A KR20200051984A KR20210133418A KR 20210133418 A KR20210133418 A KR 20210133418A KR 1020200051984 A KR1020200051984 A KR 1020200051984A KR 20200051984 A KR20200051984 A KR 20200051984A KR 20210133418 A KR20210133418 A KR 20210133418A
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Abstract

본원의 일 측면에 따른 서버에 의해 수행되는 상가 부동산 매물 정보 제공 방법은, 네트워크를 통해 수집된 상가 부동산 정보에 전처리 프로세스를 적용하여 상가 부동산 정보 데이터를 생성하는 단계; 사용자 단말로부터 사용자가 원하는 위치를 포함하는 거래 요청 정보를 수신하는 단계; 상기 상가 부동산 정보 데이터 및 거래 요청 정보에 기초하여 상가 부동산 정보 모델을 통해 상가 부동산 분석 결과 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함한다. 상기 상가 부동산 정보 모델은 상기 상가 부동산 정보 데이터를 입력으로 인공신경망 기반 딥러닝 모델을 통해 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것이다.Commercial real estate sales information providing method performed by a server according to an aspect of the present application, the step of applying a pre-processing process to the commercial real estate information collected through a network to generate commercial real estate information data; receiving transaction request information including a location desired by the user from the user terminal; generating commercial real estate analysis result data through a commercial real estate information model based on the commercial real estate information data and transaction request information; and providing the commercial real estate analysis result data to the user terminal. The commercial real estate information model is learned through an artificial neural network-based deep learning model by inputting the commercial real estate information data to predict the real estate right money feasibility index.

Description

상가 부동산 매물 정보 제공 방법 및 서버{METHOD AND SERVER FOR PROVIDING COMMERCIAL REAL ESTATE INFORMATION}Method and server for providing information on commercial real estate sales

본 발명은 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에 대한 것으로, 보다 상세하게는 소상공인을 대상으로 부동산 권리금 및 부동산 권리금 타당성 지수를 포함하는 상가 부동산 매물 정보를 제공하는 방법 및 서버에 관한 것이다.The present invention relates to a method for providing information on commercial real estate for sale, and more particularly, to a method and server for providing commercial real estate information including real estate title money and real estate title money feasibility index for small business owners.

부동산정보는 전통적으로 공인중개사의 인적 네트워크를 통해 제공되어 왔으나 인터넷의 발달로 인해 부동산정보를 인터넷을 통해 제공하는 서비스가 확산되어 왔다. 특히, 부동산 매물정보를 인터넷을 통해 게시하여 부동산 거래 중개를 돕는 용도로 광범위하게 활용되어 왔다.Real estate information has traditionally been provided through the human network of real estate agents, but with the development of the Internet, services providing real estate information through the Internet have spread. In particular, it has been widely used for the purpose of helping real estate transaction brokerage by posting real estate sales information through the Internet.

그러나 대형포탈에서 제공하는 부동산 정보, 중소 부동산 프랜차이즈 업체의 온라인 사이트나, 광고업체 등이 제공하는 부동산 정보는 부동산 매물의 지역, 금액, 면적 등의 기본적인 명세의 제공에 그치고 있으며, 수많은 매물정보를 쉽게 찾을 수 있는 것처럼 보이나, 실제 계약을 위해서는 여러 곳의 부동산 중개업소에 전화를 걸어서 알아보거나, 직접 부동산 중개업소를 방문하여 많은 시간과 노력을 투입하여 부동산 매물을 찾을 수 밖에 없다.However, real estate information provided by large portals, online sites of small and medium-sized real estate franchise companies, and real estate information provided by advertising companies, etc., are only providing basic specifications such as the area, amount, and area of real estate for sale, and a lot of information for sale can be easily accessed. It looks like you can find it, but in order to actually get a contract, you have no choice but to find a real estate sale by calling a number of real estate agents or visiting a real estate agent directly and investing a lot of time and effort.

특히 상가에 대한 여러 정보 중 권리금은 보통 직전 임차인의 주장에 기반한 것이므로 객관성이 부족하고, 이를 객관적으로 검증하기 위한 방법에 대한 연구는 부족한 실정이다. In particular, among various information about shopping malls, the right money is usually based on the claim of the previous lessee, so objectivity is lacking, and research on methods to objectively verify this is insufficient.

대한민국 공개특허공보 제 10-2009-0126474 호 (발명의 명칭: 맞춤형 부동산 정보 제공 시스템)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2009-0126474 (Title of the invention: customized real estate information provision system)

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 지도 기반으로 상가에 대한 상세 정보를 제공하고, 상가 부동산 정보 모델을 통해 분석한 상가 부동산 분석 정보를 소상공인에게 제공하는 것을 기술적 과제로 한다. The present invention is to solve the above-mentioned problems, and provides detailed information on a shopping mall based on a map, and provides a shopping mall real estate analysis information analyzed through a shopping mall real estate information model to small business owners as a technical task.

또한 상가 매출 예측 추이, 부동산 권리금 및 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것을 목적으로 한다.It also aims to predict the trend of shopping mall sales, real estate right money and real estate right money feasibility index.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical task to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical task as described above, and other technical tasks may exist.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1측면에 따른 서버에 의해 수행되는 상가 부동산 매물 정보 제공 방법은, 네트워크를 통해 수집된 상가 부동산 정보에 전처리 프로세스를 적용하여 상가 부동산 정보 데이터를 생성하는 단계; 사용자 단말로부터 사용자가 원하는 위치를 포함하는 거래 요청 정보를 수신하는 단계; 상가 부동산 정보 데이터 및 거래 요청 정보에 기초하여 상가 부동산 정보 모델을 통해 상가 부동산 분석 결과 데이터를 생성하는 단계; 및 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함한다. 상가 부동산 정보 모델은 상가 부동산 정보 데이터를 입력으로 인공신경망 기반 딥러닝 모델을 통해 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것이다.As a technical means for solving the above-described technical problem, the method for providing commercial real estate sales information performed by the server according to the first aspect of the present disclosure applies a pre-processing process to the commercial real estate information collected through a network to obtain commercial real estate information generating data; receiving transaction request information including a location desired by the user from the user terminal; generating commercial real estate analysis result data through a commercial real estate information model based on the commercial real estate information data and transaction request information; and providing the shopping real estate analysis result data to the user terminal. The commercial real estate information model is to predict the real estate right money feasibility index by learning through an artificial neural network-based deep learning model by inputting the commercial real estate information data.

또한, 본 개시의 제 2 측면에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 서버는, 상가 부동산 매물 정보 제공 프로그램이 저장된 메모리; 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다. 프로세서는 프로그램의 실행에 의해, 네트워크를 통해 수집된 상가 부동산 정보에 전처리 프로세스를 적용하여 상가 부동산 정보 데이터를 생성하고, 사용자 단말로부터 사용자가 원하는 위치를 포함하는 거래 요청 정보를 수신하고, 상가 부동산 정보 데이터 및 거래 요청 정보에 기초하여 상가 부동산 정보 모델을 통해 상가 부동산 분석 결과 데이터를 생성하고, 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공한다. 상가 부동산 정보 모델은 상가 부동산 정보 데이터를 입력으로 인공신경망 기반 딥러닝 모델을 통해 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것이다.In addition, the shopping mall real estate sale information providing server according to the second aspect of the present disclosure includes a memory in which the shopping mall real estate sale information providing program is stored; It includes a processor for executing a program stored in the memory. The processor generates commercial real estate information data by applying a pre-processing process to the commercial real estate information collected through the network by executing the program, receives transaction request information including the location desired by the user from the user terminal, and commercial real estate information Based on the data and the transaction request information, a shopping mall real estate analysis result data is generated through a shopping mall real estate information model, and the shopping real estate analysis result data is provided to the user terminal. The commercial real estate information model is to predict the real estate right money feasibility index by learning through an artificial neural network-based deep learning model by inputting the commercial real estate information data.

전술한 본원의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 상가 부동산의 매출 및 직전 임차인의 주장에 기반한 권리금에 대한 정보를 상가 부동산 정보 모델을 통해 객관적으로 분석하여 제공할 수 있다.According to any one of the above-described problem solving means of the present application, it is possible to objectively analyze and provide information on the sales of commercial real estate and the right money based on the claim of the previous lessee through the commercial real estate information model.

또한 상가 부동산 정보 모델을 통해 분석한 부동산 분석 정보를 매도자, 매수자, 중개인에게 제공함으로써 부동산 거래를 활성화시키고 부동산 시장의 구조를 합리적으로 변경할 수 있다.In addition, by providing real estate analysis information analyzed through the commercial real estate information model to sellers, buyers and brokers, it is possible to activate real estate transactions and rationally change the structure of the real estate market.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에서 상가 부동산 정보 모델을 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에서 상가 부동산 정보 모델을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에서 상가 부동산 정보 모델을 설명하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법을 설명하는 순서도이다.1 is a block diagram illustrating the configuration of a system for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of a commercial real estate sale information providing server according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.
5 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.
6 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.
7 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.
8 is a view for explaining a commercial real estate information model in a method for providing real estate for sale information according to an embodiment of the present invention.
9 is a view for explaining a commercial real estate information model in a method for providing information on real estate for sale according to an embodiment of the present invention.
10 is a view for explaining a commercial real estate information model in the method of providing real estate for sale information according to an embodiment of the present invention.
11 is a flowchart illustrating a method of providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art to which the present application pertains can easily implement them. However, the present application may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present application in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout this specification, when a part is said to be "connected" with another part, it includes not only the case where it is "directly connected" but also the case where it is "electrically connected" with another element interposed therebetween. do.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 “상에” 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout this specification, when a member is said to be located “on” another member, this includes not only a case in which a member is in contact with another member but also a case in which another member is present between the two members.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 시스템의 구성을 도시한 블록도이다. 1 is a block diagram illustrating the configuration of a system for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

상가 부동산 매물 정보 제공 방법은 서버(100) 또는 사용자 단말(200)에서 실시될 수 있다. 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에서 원시 데이터 수집은 사용자 단말(200)에서 이루어질 수 있다. 상가 부동산 정보 모델을 학습시키고 분류하는 과정은 서버(100)에서 이루어지고, 분류된 결과가 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다. 복수의 사용자는 각각 자신의 사용자 단말(200)을 통해 상가 부동산 매물 정보 제공 방법을 실시할 수 있다.The method of providing information on commercial real estate for sale may be implemented in the server 100 or the user terminal 200 . In the method of providing information on real estate for sale in a shopping mall, the raw data collection may be made in the user terminal 200 . The process of learning and classifying the commercial real estate information model may be performed in the server 100 , and the classified result may be provided to the user terminal 200 . A plurality of users may each perform a method of providing information on a commercial real estate sale through their user terminal 200 .

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 서버의 구성을 도시한 블록도이다.2 is a block diagram showing the configuration of a commercial real estate sale information providing server according to an embodiment of the present invention.

도시된 바와 같이 상가 부동산 매물 정보 제공 서버(100)는 통신 모듈(110), 메모리(120), 프로세서(130), 데이터베이스(140) 및 입력모듈(150)을 포함할 수 있다.As shown, the commercial real estate sale information providing server 100 may include a communication module 110 , a memory 120 , a processor 130 , a database 140 , and an input module 150 .

통신모듈(110)은 접속된 사용자 단말(200)과 데이터를 송수신할 수 있다. 통신모듈(110)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.The communication module 110 may transmit/receive data to and from the connected user terminal 200 . The communication module 110 may be a device including hardware and software necessary for transmitting and receiving signals such as control signals or data signals through wired/wireless connection with other network devices.

메모리(120)에는 상가 부동산 매물 정보 제공 프로그램이 저장된다. 상가 부동산 매물 정보 제공 프로그램은 네트워크를 통해 수집된 상가 부동산 정보에 전처리 프로세스를 적용하여 상가 부동산 정보 데이터를 생성하는 단계; 사용자 단말로부터 사용자가 원하는 위치를 포함하는 거래 요청 정보를 수신하는 단계; 상가 부동산 정보 데이터 및 거래 요청 정보에 기초하여 상가 부동산 정보 모델을 통해 상가 부동산 분석 결과 데이터를 생성하는 단계; 및 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함한다. 상가 부동산 정보 모델은 상가 부동산 정보 데이터를 입력으로 인공신경망 기반 딥러닝 모델을 통해 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것이다.The memory 120 stores a commercial real estate sale information providing program. The commercial real estate sale information providing program includes the steps of applying a pre-processing process to the commercial real estate information collected through the network to generate commercial real estate information data; receiving transaction request information including a location desired by the user from the user terminal; generating commercial real estate analysis result data through a commercial real estate information model based on the commercial real estate information data and transaction request information; and providing the shopping real estate analysis result data to the user terminal. The commercial real estate information model is to predict the real estate right money feasibility index by learning through an artificial neural network-based deep learning model by inputting the commercial real estate information data.

이러한 메모리(120)에는 상가 부동산 매물 정보 제공 서버(100)의 구동을 위한 운영 체제나 상가 부동산 매물 정보 제공 프로그램의 실행 과정에서 발생되는 여러 종류가 데이터가 저장된다. In the memory 120 , various types of data generated during the execution of an operating system for driving the commercial real estate sale information providing server 100 or a commercial real estate sale information providing program are stored in the memory 120 .

이때, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다. In this case, the memory 120 collectively refers to a non-volatile storage device that continuously maintains stored information even when power is not supplied, and a volatile storage device that requires power to maintain the stored information.

또한, 메모리(120)는 프로세서(130)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 메모리(120)는 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치 외에 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.In addition, the memory 120 may perform a function of temporarily or permanently storing data processed by the processor 130 . Here, the memory 120 may include magnetic storage media or flash storage media in addition to the volatile storage device requiring power to maintain stored information, but the scope of the present invention is limited thereto. it's not going to be

프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 프로그램을 실행하되, 상가 부동산 매물 정보 제공 프로그램의 실행에 따르는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(130)가 수행하는 각각의 동작에 대해서는 추후 보다 상세히 살펴보기로 한다.The processor 130 executes the program stored in the memory 120, but controls the entire process according to the execution of the commercial real estate sale information providing program. Each operation performed by the processor 130 will be described in more detail later.

이러한 프로세서(130)는 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이 크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.The processor 130 may include any type of device capable of processing data. For example, it may refer to a data processing device embedded in hardware having a physically structured circuit to perform a function expressed as a code or instruction included in a program. As an example of the data processing device embedded in the hardware as described above, a microprocessor, a central processing unit (CPU), a processor core, a multiprocessor, an application-specific (ASIC) An integrated circuit) and a processing device such as a field programmable gate array (FPGA) may be included, but the scope of the present invention is not limited thereto.

데이터베이스(140)는 프로세서(130)의 제어에 따라, 상가 부동산 매물 정보 제공 시스템에 필요한 데이터를 저장 또는 제공한다. 이러한 데이터베이스(140)는 메모리(120)와는 별도의 구성 요소로서 포함되거나, 또는 메모리(120)의 일부 영역에 구축될 수도 있다.The database 140 stores or provides data necessary for the system for providing information on real estate for sale in a commercial real estate under the control of the processor 130 . The database 140 may be included as a component separate from the memory 120 , or may be built in a part of the memory 120 .

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.3 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

상가 부동산 매물 정보 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)에서 실행되는 사용자 인터페이스를 통해 위치정보에 기반하여 상가 부동산 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스는 지도상에 상가 매물을 표시하는 지도 인터페이스(300)와 개별 상가의 예상 매매 가격, 편의 시설 정보 등 상세 정보를 표시하는 상가 정보 표시 인터페이스(310)를 표시할 수 있다.The commercial real estate sale information providing server 100 may provide the commercial real estate information to the user based on the location information through the user interface executed in the user terminal 200 . The user interface may display a map interface 300 for displaying a commercial item for sale on a map and a shopping mall information display interface 310 for displaying detailed information such as an expected sale price of an individual shopping mall and information on convenient facilities.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.4 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

사용자 인터페이스는 상가 정보 표시 인터페이스(310)를 확장하여 단독으로 표시하는 것도 가능하다(410). 사용자 인터페이스는 건물이름, 지역 등의 키워드를 입력하여 상가 부동산 매물을 검색하기 위한 검색창 인터페이스(420)를 표시할 수 있다.The user interface may be displayed alone by extending the shopping mall information display interface 310 ( 410 ). The user interface may display a search window interface 420 for searching a commercial real estate sale by inputting keywords such as a building name and a region.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.5 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

도4에 도시된 개별 상가 매물을 사용자가 선택하면, 개별 상가 부동산에 대한 구체적인 정보를 확인할 수 있도록 한다. 개별 상가 정보 표시 인터페이스(500)는 이미지 표시 인터페이스(510)와 상가 세부 정보 인터페이스(520)로 구성될 수 있다. 이미지 표시 인터페이스(510)에 도시된 바와 같이 상가 부동산의 사진을 표시하고, 상가 세부 정보 인터페이스(520)에 도시된 바와 같이 상가 부동산의 면적, 층, 관리비, 주소, 사무실 형태, 매매 예상 금액을 표시할 수 있다.When a user selects an individual commercial property shown in FIG. 4, it is possible to confirm specific information about an individual commercial real estate. The individual shopping mall information display interface 500 may include an image display interface 510 and a shopping mall detailed information interface 520 . Displays a picture of a commercial real estate as shown in the image display interface 510, and displays the area, floor, management fee, address, office type, and expected sales amount of the commercial real estate as shown in the shopping mall detail information interface 520 can do.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.6 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

상가 부동산의 예상 매출을 확인하기 위해 주소 및 업종을 입력하는 정보 입력 인터페이스(610)를 제공할 수 있다. 정보 입력 인터페이스(610) 상단에는 인터페이스 특징을 나타내는 아이콘 또는 이미지(600)를 표시할 수 있다.An information input interface 610 for inputting an address and a business type in order to confirm expected sales of commercial real estate may be provided. An icon or an image 600 representing interface characteristics may be displayed on the upper part of the information input interface 610 .

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.7 is a view for explaining a user interface of a method for providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

도 6에서 입력된 정보에 기반하여 매출 예측 그래프 인터페이스(700)를 통해 그래프 형태로 월별 예상 매출을 표시할 수 있다. 상가 부동산 정보 모델은 입력된 상가 부동산의 업종, 위치, 월별/일별 부동산 권리금, 부동산 지수, 지역 활성화 지수에 기초하여 월별 예상 매출을 계산할 수 있다. 그래프 사용자 인터페이스는 X축을 월/일 Y축을 계산된 예상 매출로 표시할 수 있다.Based on the information input in FIG. 6 , monthly expected sales may be displayed in the form of a graph through the sales forecast graph interface 700 . The commercial real estate information model may calculate the expected monthly sales based on the input type of commercial real estate, location, monthly/daily real estate rights, real estate index, and regional activation index. The graph user interface may display the X-axis as the month/day Y-axis as the calculated projected sales.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에서 상가 부동산 정보 모델을 설명하는 도면이다.8 is a view for explaining a commercial real estate information model in a method for providing real estate for sale information according to an embodiment of the present invention.

상가 부동산 정보 모델은 상가의 매출을 예측할 수 있다. 상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 시기별 부동산 권리금, 부동산 지수, 지역 활성화 지수 등을 포함하는 입력 데이터를 통해 학습되어 사용자에게 예측한 매출 추이를 제공할 수 있다.The shopping mall real estate information model can predict the sales of the shopping mall. The commercial real estate information model can be learned through input data including business types, real estate rights by time period, real estate index, regional activation index, and the like to provide a predicted sales trend to the user.

부동산 지수는 상가 부동산의 매매 가격 전월대비 변동률 또는 이에 기초하여 계산된 값일 수 있다. The real estate index may be a rate of change of the sale price of the commercial real estate from the previous month or a value calculated based thereon.

지역 활성화 지수는 주간 인구수 및 사업자 현황에 기초하여 계산될 수 있다. 주간 인구수는 낮에 특정지역에 있는 인구 수이며, 사업자 현황은 특정지역에 신고된 사업자에 대한 정보로, 연령별, 성별, 업태별, 존속 연수별 신규 사업자 및 폐업 신고된 사업자 수, 현재까지 운영중인 업장의 수를 포함할 수 있다. 해당 정보는 통계청 등을 통해 수집할 수 있다.The regional activation index may be calculated based on the weekly population and business status. The weekly population is the number of people in a specific area during the day, and the business status is information on business operators reported in a specific region. may contain the number of This information can be collected through the National Statistical Office, etc.

예를 들어, 지역 활성화 지수 : E(%) 주간 인구수 : h 사업자 현황 : b라 하면, E(%) = ((h+b))/max(h+b) 일 수 있다.For example, regional activation index: E(%) Weekly population: h Business status: b, it may be E(%) = ((h+b))/max(h+b).

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에서 상가 부동산 정보 모델을 설명하는 도면이다.9 is a view for explaining a commercial real estate information model in a method for providing information on real estate for sale according to an embodiment of the present invention.

상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 위치, 상점 크기, 상점 층수, 활성화 지수, 부동산 권리금 등을 포함하는 입력 데이터를 기초로 학습되어, 입력된 부동산 권리금에 대한 타당성 지수를 예측하고 사용자에게 제공할 수 있다.The commercial real estate information model is learned based on input data including business type, location, store size, store floor, activation index, real estate right, etc., predicts the feasibility index for the input real estate right money, and can be provided to the user .

부동산 권리금 타당성 지수는, 부동산 권리금 타당성 지수 : Es 부동산 권리금 : Er 평균 권리금 : Eavg 일때, Es = (Er/Eavg)*100 과 같이 계산될 수 있다. 평균 권리금은 같은 층수, 같은 크기의 부동산 권리금의 평균값일 수 있다. 즉, 부동산 권리금 타당성 지수는 동일층에 위치하는 동일 면적 크기의 상가의 권리금의 평균값과 비교하여, 평가 대상이 되는 부동산 상가의 권리금이 얼마나 큰지 여부를 나타내는 값이다.The real estate feasibility index can be calculated as E s = (E r /E avg )*100 when the real estate title feasibility index: E s Real estate title: E r Average title amount: E avg. The average title may be the average value of real estate titles of the same number of floors and the same size. In other words, the real estate entitlement feasibility index is a value indicating how large the entitlement of the real estate shopping mall to be evaluated is compared with the average value of the entitlements of the malls of the same area and size located on the same floor.

상가 부동산 정보 모델은 도 8에서 설명한 바와 같이 상가 매출을 먼저 예측하고, 예측된 상가 매출을 부동산 권리금 타당성 지수를 계산하기 위해 사용할 수 있다. 부동산 권리금은 기존의 상가를 인수할 때 시설, 영업방식, 고객을 인계받는 대신 지불하는 비용이며, 영업방식 및 고객은 매출에 직접적인 영향을 주는 요소이므로, 예측된 상가 매출을 부동산 권리금 타당성 지수를 계산하기 위한 입력으로 사용하면 더 정확한 판단이 가능하다.The shopping mall real estate information model may first predict the shopping mall sales as described in FIG. 8, and use the predicted shopping mall sales to calculate the real estate entitlement feasibility index. Real estate entitlement is a cost paid instead of taking over the facilities, business method, and customer when acquiring an existing commercial space, and the business method and customer are factors that directly affect sales. A more accurate judgment is possible by using it as an input for

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에서 상가 부동산 정보 모델을 설명하는 도면이다.10 is a view for explaining a commercial real estate information model in the method of providing real estate for sale information according to an embodiment of the present invention.

상가 부동산 정보 모델은 순환신경망을 이용하여 학습될 수 있다. 순환신경망은 이전 스텝의 출력값이 다시 입력으로 연결되는 특징이 있다. 또한 각 단계의 모형화가 비슷하게 일어나도록 모두 같은 매개변수 집합을 사용하며, 따라서 매개 변수의 개수가 고정되고 하나의 은닉층을 되풀이해서(Recurrent) 사용할 수 있다. 이러한 순환 신경망의 특징을 이용하여 상가 부동산에 대한 다양한 정보를 학습하여 상가 부동산의 매출 및 상가 부동산의 권리금 타당성 지수를 순차적으로 예측할 수 있다. 특히 순환신경망은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥러닝 모델로, 시간에 따라 변하는 상가 부동산의 매출을 예측하고, 상가 부동산의 매출에 기초하여 적정 권리금을 예측하여, 현재 부동산 권리금의 타당성 지수를 판단할 수 있다. The commercial real estate information model can be learned using a recurrent neural network. The recurrent neural network has the characteristic that the output value of the previous step is connected back to the input. In addition, the same parameter set is used so that the modeling of each step occurs similarly, so the number of parameters is fixed and one hidden layer can be used recurrently. By learning various information about commercial real estate by using the characteristics of such a recurrent neural network, it is possible to sequentially predict sales of commercial real estate and entitlement feasibility index of commercial real estate. In particular, the recurrent neural network is a deep learning model for learning data that changes over time. It predicts the sales of commercial real estate that change over time, and predicts the appropriate amount of money based on the sales of commercial real estate. A feasibility index can be determined.

부동산 권리금은 기존의 상가를 인수할 때 시설, 영업방식, 고객을 인계받는 대신 지불하는 비용이며, 영업방식 및 고객은 매출에 직접적인 영향을 미치는 요소이므로, 먼저 상가 부동산 정보 모델을 이용해 상가 부동산의 매출을 예측하고, 이를 활용하여 부동산 권리금의 타당성 지수를 판단하는 것이 바람직 할 수 있다. The real estate title is the cost paid instead of taking over the facilities, business method, and customer when acquiring an existing commercial space, and the business method and customer are factors that directly affect sales. It may be desirable to predict and use this to determine the feasibility index of real estate rights.

또한 영업장의 업종, 위치, 시기별 부동산의 매매 가격, 상점 크기, 상점 층수, 상권의 활성화 지수는 부동산 권리금을 판단하기 위해 근거가 되는 요소이므로 이를 기초로 적정 권리금을 예측하고, 현재 부동산 권리금의 타당성 지수를 판단할 수 있다.In addition, since the sales price of real estate by business type, location, and period, the size of the store, the number of store floors, and the activation index of commercial districts are factors that are the basis for judging the amount of the real estate right, predict the appropriate amount based on this and predict the validity of the current real estate right amount. index can be determined.

도 10에 도시된 바와 같이 순환신경망에 기반한 상가 부동산 정보 모델은 Input Xi 와 이전 상태값의 계산된 값으로 Output Yi 로 나가게 되는 형태이다. X0 부터 Xn 은 시간이 흐름에 따라 입력되는 데이터이다. 그리고 현재의 Output은 이전 상태 결과값에 영향을 받는다. 상가 부동산 정보 모델에서 입출력 데이터(Xt)는 영업장 업종, 위치, 월, 일, 부동산 권리금, 부동산지수를 모두 포함할 수 있다. Yt는 부동산 매출 일 수 있다.As shown in FIG. 10 , the commercial real estate information model based on the recurrent neural network is in the form of output Yi as the calculated value of the input Xi and the previous state value. X0 to Xn are data input over time. And the current output is affected by the previous state result value. In the commercial real estate information model, the input/output data (Xt) may include all business types, locations, months, days, real estate rights, and real estate indexes. Yt may be real estate sales.

또는 상가 부동산 정보 모델에서 개별적인 입출력 데이터(Xt)는 영업장 업종, 위치, 상점 크기, 상점 층수, 활성화 지수, 부동산 권리금을 모두 포함할 수 있다. Yt는 부동산 권리금 타당성 지수 일 수 있다.Alternatively, the individual input/output data (Xt) in the commercial real estate information model may include all of the business type, location, store size, store floor number, activation index, and real estate entitlement. Yt may be a real estate entitlement feasibility index.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 상가 부동산 매물 정보 제공 방법을 설명하는 순서도이다.11 is a flowchart illustrating a method of providing information for sale in a commercial real estate according to an embodiment of the present invention.

상가 부동산 매물 정보 제공 서버(100)의 프로세서(130)는 네트워크를 통해 수집된 상가 부동산 정보에 전처리 프로세스를 적용하여 상가 부동산 정보 데이터를 생성할 수 있다(S110). 프로세서(130)는 전처리 프로세스를 적용하여 복수의 부동산 정보 플랫폼에 등록된 동일 매물에 대한 정보를 하나의 정보로 정리하거나, 동일 부동산 정보 플랫폼에 공인중개사 각각이 업로드한 동일 매물에 대한 정보를 하나의 정보로 통합할 수 있다. 또한 프로세서(130)는 부동산 정보의 업로드 시기, 거래완료여부 등을 고려하여 현재 유효하지 않은 부동산 정보들을 필터링 할 수 있다.The processor 130 of the commercial real estate sale information providing server 100 may generate commercial real estate information data by applying a pre-processing process to the commercial real estate information collected through the network (S110). The processor 130 applies a pre-processing process to organize information on the same sale registered in a plurality of real estate information platforms into one piece of information, or collects information about the same article uploaded by each real estate agent to the same real estate information platform into one piece of information. can be integrated into In addition, the processor 130 may filter the currently invalid real estate information in consideration of the upload timing of real estate information, whether the transaction is completed, and the like.

프로세서(130)는 사용자 단말로부터 사용자가 원하는 위치를 포함하는 거래 요청 정보를 수신할 수 있다(S120). 거래 요청 정보에는 위치 정보뿐 아니라, 나이, 성별, 직업 정보, 직장위치 정보, 선호 지역 정보, 지인정보, 예산정보 또는 구매목적 정보 중 하나 이상을 더 포함할 수 있다.The processor 130 may receive transaction request information including a location desired by the user from the user terminal (S120). The transaction request information may further include one or more of age, gender, job information, work location information, preferred area information, acquaintance information, budget information, and purchase purpose information, as well as location information.

프로세서(130)는 상가 부동산 정보 데이터 및 거래 요청 정보에 기초하여 상가 부동산 정보 모델을 통해 상가 부동산 분석 결과 데이터를 생성할 수 있다(S130).The processor 130 may generate commercial real estate analysis result data through the commercial real estate information model based on the commercial real estate information data and transaction request information (S130).

상가 부동산 정보 모델은 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)을 통해 학습된 것일 수 있다. 상가 부동산 정보 모델은 상가 부동산 정보 데이터를 입력으로 인공신경망 기반 딥러닝 모델을 통해 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것일 수 있다. The commercial real estate information model may be learned through Recurrent Neural Networks (RNNs). The commercial real estate information model may be learned through an artificial neural network-based deep learning model by inputting commercial real estate information data to predict the real estate right money feasibility index.

이 때 상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 위치, 날짜 정보에 따른 부동산 권리금 또는 부동산 지수 중 하나 이상을 입력으로 학습되어 상가 부동산의 매출을 예측하는 것이고, 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하기 위해 상가 부동산의 매출을 상가 부동산 정보 모델의 입력에 더 포함하는 것일 수 있다. 즉 입력 데이터에 기초하여 상가 부동산의 매출정보를 먼저 예측한 후, 예측된 매출정보를 추가적으로 분석하여 부동산 권리금의 타당성 지수를 예측할 수 있다. 이 때 부동산 지수는 상가 부동산 매매 가격의 전월대비 변동률인 것일 수 있다.At this time, the commercial real estate information model is to predict the sales of commercial real estate by learning by inputting one or more of the real estate title or real estate index according to the business type, location, and date information, and sales of commercial real estate to predict the real estate title validity index may be further included in the input of the commercial real estate information model. That is, after first predicting the sales information of the commercial real estate based on the input data, it is possible to predict the feasibility index of the real estate right money by additionally analyzing the predicted sales information. In this case, the real estate index may be a rate of change from the previous month of the sale price of commercial real estate.

상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 위치, 상점 크기, 상점 층수, 지역 활성화 지수 또는 부동산 권리금 중 하나 이상을 입력으로 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것이고, 지역 활성화 지수는 주간 인구수와 사업자 현황에 기초하여 계산된 것일 수 있다.The commercial real estate information model is to predict the real estate entitlement feasibility index by inputting one or more of the business type, location, store size, store floor, regional activation index, or real estate right amount as input, and the local activation index is based on the weekly population and business status may have been calculated.

프로세서(130)는 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공할 수 있다(S140).The processor 130 may provide the analysis result data of the commercial real estate to the user terminal (S140).

프로세서(130)는 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공한 이후 부동산 권리금 타당성 지수를 포함하는 상가 부동산 분석 결과 데이터의 정확도를 평가하고, 상가 부동산 분석 결과 데이터 및 평가된 정확도를 상가 부동산 정보 모델에 업데이트 할 수 있다.The processor 130 evaluates the accuracy of the commercial real estate analysis result data including the real estate right money feasibility index after providing the commercial real estate analysis result data to the user terminal, and applies the commercial real estate analysis result data and the evaluated accuracy to the commercial real estate information model can be updated

프로세서(130)는 상가 부동산 분석 결과 데이터를 시각화된 사용자 인터페이스를 통해 사용자 단말에 제공할 수 있다. 시각화된 사용자 인터페이스에 관해서는 도3 내지 도 7을 통해 설명하였다.The processor 130 may provide the analysis result data of the shopping mall real estate to the user terminal through a visualized user interface. The visualized user interface has been described with reference to FIGS. 3 to 7 .

또 다른 실시예로, 영업자의 단말기로부터 소상공인의 상가 부동산 정보를 제공받을 수 있다. 이 때 서버(100)는 상가 부동산 위치를 기초로 하여 사용자가 원하는 위치의 상가 부동산 정보를 제공할 수 있다. 상가 부동산에 대한 정보 중 권리금에 대한 정보와 주변 정보를 통해 합당한 거래가를 제공할 수 있다. 사용자는 상가 부동산에 대한 매물 보기, 예약 등과 같은 기능을 이용하여 매물을 확인하고 예약을 진행할 수 있다. 영업자와 사용자의 매물에 대한 상담이 이루어지고 계약이 성사되는 과정에서 필요한 프로세스 또는 인터페이스를 제공할 수 있다. 또한 상가 부동산에 대한 매매 또는 임대 완료 시 해당 내용을 상가 부동산 정보 모델에 업데이트 하고 거래 완료로 전환할 수 있다.In another embodiment, it is possible to receive the commercial real estate information of the small business owner from the operator's terminal. At this time, the server 100 may provide the shopping real estate information of the location desired by the user based on the location of the commercial real estate. It is possible to provide a reasonable transaction price through information on the right amount and surrounding information among the information on commercial real estate. The user can check the sale and make a reservation by using functions such as viewing and reservation for commercial real estate. A necessary process or interface can be provided in the process of consulting the salesperson and the user on the property and concluding the contract. In addition, when the sale or rental of commercial real estate is completed, the corresponding content can be updated in the commercial real estate information model and converted to transaction completion.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. An embodiment of the present invention may also be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by a computer. Computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Also, computer-readable media may include computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.

본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.Although the methods and systems of the present invention have been described with reference to specific embodiments, some or all of their components or operations may be implemented using a computer system having a general purpose hardware architecture.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present application is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present application pertains will understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present application.

100: 서버
110: 통신 모듈
120: 메모리
130: 프로세서
140: 데이터베이스
150: 입력모듈
200: 사용자 단말100: server
110: communication module
120: memory
130: processor
140: database
150: input module
200: user terminal

Claims (13)

서버에 의해 수행되는 상가 부동산 매물 정보 제공 방법에 있어서,
(a) 네트워크를 통해 수집된 상가 부동산 정보에 전처리 프로세스를 적용하여 상가 부동산 정보 데이터를 생성하는 단계;
(b) 사용자 단말로부터 사용자가 원하는 위치를 포함하는 거래 요청 정보를 수신하는 단계;
(c) 상기 상가 부동산 정보 데이터 및 거래 요청 정보에 기초하여 상가 부동산 정보 모델을 통해 상가 부동산 분석 결과 데이터를 생성하는 단계; 및
(d) 상기 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 상가 부동산 정보 모델은 상기 상가 부동산 정보 데이터를 입력으로 인공신경망 기반 딥러닝 모델을 통해 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 방법.In the method of providing real estate for sale information performed by a server,
(a) generating commercial real estate information data by applying a pre-processing process to the commercial real estate information collected through the network;
(b) receiving transaction request information including a location desired by the user from the user terminal;
(c) generating commercial real estate analysis result data through a commercial real estate information model based on the commercial real estate information data and transaction request information; and
(d) providing the analysis result data of the commercial real estate to the user terminal; including,
The commercial real estate information model is learned through an artificial neural network-based deep learning model by inputting the commercial real estate information data to predict the real estate right money feasibility index,
How to provide information on commercial real estate for sale. 제 1 항에 있어서,
상기 상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 위치, 날짜 정보에 따른 부동산 권리금 또는 부동산 지수 중 하나 이상을 입력으로 학습되어 상가 부동산의 매출을 예측하는 것이고,
상기 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하기 위해 상기 상가 부동산의 매출을 상기 상가 부동산 정보 모델의 입력에 더 포함하고,
상기 부동산 지수는 상가 부동산 매매 가격의 전월대비 변동률인 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 방법.The method of claim 1,
The commercial real estate information model is to predict the sales of commercial real estate by learning by inputting one or more of the real estate right or real estate index according to the business type, location, and date information,
Further including the sales of the commercial real estate in the input of the commercial real estate information model to predict the real estate right money feasibility index,
The real estate index is the rate of change from the previous month of the sale price of commercial real estate,
How to provide information on commercial real estate for sale. 제 1 항에 있어서,
상기 상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 위치, 상점 크기, 상점 층수, 지역 활성화 지수 또는 부동산 권리금 중 하나 이상을 입력으로 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것이고,
상기 지역 활성화 지수는 주간 인구수와 사업자 현황에 기초하여 계산된 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 방법.The method of claim 1,
The shopping mall real estate information model is to predict the real estate entitlement feasibility index by inputting one or more of the business type, location, store size, store floor, regional activation index, or real estate entitlement as an input,
The regional activation index will be calculated based on the weekly population and business status,
How to provide information on commercial real estate for sale. 제 1 항에 있어서,
상기 상가 부동산 정보 모델은 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)을 통해 학습된 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 방법.The method of claim 1,
The shopping mall real estate information model is learned through a recurrent neural network (RNN, Recurrent Neural Networks),
How to provide information on commercial real estate for sale. 제 1 항에 있어서,
상기 (d)단계 이후 상기 부동산 권리금 타당성 지수를 포함하는 상가 부동산 분석 결과 데이터의 정확도를 평가하고, 상기 상가 부동산 분석 결과 데이터 및 평가된 정확도를 상기 상가 부동산 정보 모델에 업데이트 하는 단계를 더 포함하는,
상가 부동산 매물 정보 제공 방법.The method of claim 1,
Evaluating the accuracy of the commercial real estate analysis result data including the real estate right money feasibility index after step (d), and updating the commercial real estate analysis result data and the evaluated accuracy to the commercial real estate information model further comprising,
How to provide information on commercial real estate for sale. 제 1 항에 있어서,
상기 상가 부동산 분석 결과 데이터를 시각화된 사용자 인터페이스를 통해 사용자 단말에 제공하는 단계를 더 포함하는 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 방법.The method of claim 1,
Which further comprises the step of providing the analysis result data of the commercial real estate to the user terminal through a visualized user interface,
How to provide information on commercial real estate for sale. 상가 부동산 매물 정보 제공 서버에 있어서,
상가 부동산 매물 정보 제공 프로그램이 저장된 메모리;
상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해, 네트워크를 통해 수집된 상가 부동산 정보에 전처리 프로세스를 적용하여 상가 부동산 정보 데이터를 생성하고, 사용자 단말로부터 사용자가 원하는 위치를 포함하는 거래 요청 정보를 수신하고, 상기 상가 부동산 정보 데이터 및 거래 요청 정보에 기초하여 상가 부동산 정보 모델을 통해 상가 부동산 분석 결과 데이터를 생성하고, 상기 상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공하고,
상기 상가 부동산 정보 모델은 상기 상가 부동산 정보 데이터를 입력으로 인공신경망 기반 딥러닝 모델을 통해 학습되어 매출 또는 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 서버.In the commercial real estate sale information providing server,
A memory in which the program for providing information on real estate for sale is stored;
A processor for executing the program stored in the memory;
The processor generates commercial real estate information data by applying a pre-processing process to the commercial real estate information collected through the network by executing the program, receives transaction request information including a location desired by the user from the user terminal, and the Generates commercial real estate analysis result data through a commercial real estate information model based on the commercial real estate information data and transaction request information, and provides the commercial real estate analysis result data to a user terminal,
The commercial real estate information model is learned through an artificial neural network-based deep learning model by inputting the commercial real estate information data to predict sales or real estate rights feasibility index,
Commercial real estate sales information server. 제 7 항에 있어서,
상기 상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 위치, 날짜 정보에 따른 부동산 권리금 또는 부동산 지수 중 하나 이상을 입력으로 학습되어 상가 부동산의 매출을 예측하는 것이고,
상기 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하기 위해 상기 상가 부동산의 매출을 상기 상가 부동산 정보 모델의 입력에 더 포함하고,
상기 부동산 지수는 상가 부동산 매매 가격의 전월대비 변동률인 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 서버.8. The method of claim 7,
The commercial real estate information model is to predict the sales of commercial real estate by learning by inputting one or more of the real estate right or real estate index according to the business type, location, and date information,
Further including the sales of the commercial real estate in the input of the commercial real estate information model to predict the real estate right money feasibility index,
The real estate index is the rate of change from the previous month of the sale price of commercial real estate,
Commercial real estate sales information server. 제 7 항에 있어서,
상기 상가 부동산 정보 모델은 영업장 업종, 위치, 상점 크기, 상점 층수, 지역 활성화 지수 또는 부동산 권리금 중 하나 이상을 입력으로 학습되어 부동산 권리금 타당성 지수를 예측하는 것이고,
상기 지역 활성화 지수는 주간 인구수와 사업자 현황에 기초하여 계산된 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 서버.8. The method of claim 7,
The shopping mall real estate information model is to predict the real estate entitlement feasibility index by inputting one or more of the business type, location, store size, store floor, regional activation index, or real estate entitlement as an input,
The regional activation index will be calculated based on the weekly population and business status,
Commercial real estate sales information server. 제 7 항에 있어서,
상기 상가 부동산 정보 모델은 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)을 통해 학습된 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 서버.8. The method of claim 7,
The shopping mall real estate information model is learned through a recurrent neural network (RNN, Recurrent Neural Networks),
Commercial real estate sales information server. 제 7 항에 있어서,
상가 부동산 분석 결과 데이터를 사용자 단말에 제공한 이후, 상기 프로세서는 상기 부동산 권리금 타당성 지수를 포함하는 상가 부동산 분석 결과 데이터의 정확도를 평가하고, 상기 상가 부동산 분석 결과 데이터 및 평가된 정확도를 상기 상가 부동산 정보 모델에 업데이트 하는 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 서버.8. The method of claim 7,
After providing the commercial real estate analysis result data to the user terminal, the processor evaluates the accuracy of the commercial real estate analysis result data including the real estate right money feasibility index, and returns the commercial real estate analysis result data and the evaluated accuracy to the commercial real estate information to update the model,
Commercial real estate sales information server. 제 7 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 상가 부동산 분석 결과 데이터를 시각화된 사용자 인터페이스를 통해 사용자 단말에 제공하는 것인,
상가 부동산 매물 정보 제공 서버.8. The method of claim 7,
The processor is to provide the analysis result data of the commercial real estate to the user terminal through a visualized user interface,
Commercial real estate sales information server. 제 1 항에 따르는 상가 부동산 매물 정보 제공 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체.A non-transitory computer-readable recording medium in which a computer program for performing the method of providing real estate for sale information according to claim 1 is recorded.
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