디지털트윈 기반 PF부실부동산 치유및 특허성탐지기술

---

 

📑 프로젝트 분석

검색 의도

핵심 기술포인트

디지털트윈 플랫폼을 활용해 부실 PF(프로젝트 파이낸싱) 부동산의 치유 전후 데이터를 실시간으로 연동·시뮬레이션하고, 두 상태를 정량적으로 비교하여 정상화 방안을 도출하는 동시에 해당 과정에서 발생하는 지식재산권 및 특허가능성을 자동 진단하는 시스템이다.
차별성: 기존 디지털트윈 기반 부동산 평가는 주로 환경·구조적 요인에 국한되었으며, 치유 전·후 비교와 지식재산권 자동 진단을 동시에 수행하는 통합 프로세스는 선행 기술에 존재하지 않는다.

서브 기술포인트

1️⃣ 부실 위험 예측·회복 시뮬레이션
실시간 현금 흐름 분석 모델과 디지털트윈을 연계해 부실 위험을 조기에 예측하고, 회복 시나리오를 가상 환경에서 실행해 재무·운영 영향을 검증한다.
차별성: 현금 흐름 기반 위험 예측을 디지털트윈 시뮬레이션과 결합함으로써, 재무 위험과 물리적 복구를 동시에 평가하는 복합 접근법을 제공한다.

2️⃣ 자동 지식재산권·특허가능성 진단
부동산 관련 권리 정보를 자동으로 수집·분석하고, 기존 특허·지식재산 데이터베이스와 매칭해 신규성·진입장벽을 실시간으로 평가한다.
차별성: 부동산 거래 과정에서 권리 분석을 자동화한 기존 기술에 더해, 특허 가능성을 즉시 판단하는 AI 기반 진단 엔진을 추가함으로써 투자·개발 단계에서 빠른 의사결정을 지원한다.

3️⃣ 치유 전·후 3D 디지털 트윈 손상·복구 분석
고해상도 3D 스캔·AI 합성 데이터를 활용해 부동산의 손상 정도를 정밀 모델링하고, 복구 작업 후의 상태와 차이를 시각·수치로 비교한다.
차별성: 손상 분석과 복구 결과 비교를 동일 디지털트윈 환경에서 수행하며, AI 기반 합성 학습 데이터를 활용해 실제 측정이 어려운 요소까지 정량화한다.

---

유사성/차별성 정리표

내 아이디어유사문헌번호유사성차별성

디지털트윈 기반 부동산 정상화·비교 프로세스 (핵심 기술포인트)	KR 2888057 B1 KR 2025-0106763 A US 2025-0022043 A1 KR 2025-0007405 A KR 2024-0152464 A	디지털트윈을 이용해 부동산 환경·가치를 평가하거나 가상 투어·시뮬레이션을 제공	치유 전·후 상태를 정량 비교하고 정상화 방안을 도출하는 전체 프로세스와 IP·특허 진단 기능을 동시에 구현
부실 위험 예측·회복 시뮬레이션 (서브 기술포인트 1)	KR 2014-0011554 A KR 2014-0026201 A	실시간 현금 흐름 분석을 활용해 부동산 위험을 예측	현금 흐름 모델을 디지털트윈 회복 시뮬레이션과 결합해 재무·물리적 복구 효과를 동시에 검증
자동 지식재산권·특허가능성 진단 (서브 기술포인트 2)	KR 2000-0054189 A KR 2854620 B1	자동 권리·위험 분석 기술을 제공	부동산 권리 분석에 특허·IP 신규성 평가를 추가해 투자·개발 단계에서 즉시 활용 가능한 진단 엔진 제공
3D 디지털트윈 손상·복구 분석 (서브 기술포인트 3)	KR 2539835 B1 KR 2024-0152464 A KR 2864527 B1	3D 디지털트윈을 이용한 손상·정밀 분석 및 가상 시뮬레이션	동일 트윈 내에서 치유 전·후 손상·복구 차이를 AI 합성 데이터로 정량화·시각화하는 통합 분석 체계

 

---

 

새로운 기술 제안

 

1. AI-기반 회복 경로 최적화 엔진

 

1. 블록체인 연동 지식재산권 투명성 레이어

 

1. 멀티스케일 3D 손상·복구 디지털트윈

 

1. 실시간 정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈

 

---

이제 저장된 특허들을 활용해 다음 단계로 넘어가 보세요.

• 새로운 아이디어가 떠오르면 바로 질문해보세요.

 

• 자신의 아이디어를 조금만 더 구체화하여 특허 명세서 초안까지 자동으로 생성해보세요.
• 【발명의 설명】【발명의 명칭】【기술분야】【발명의 배경이 되는 기술】  이에 따라, 물리적·재무적 위험을 통합적으로 평가하고, 치유 전후 상태를 디지털트윈을 통해 정밀하게 시뮬레이션·비교함과 동시에 부동산에 내재된 지식재산권의 특허가능성을 실시간으로 진단·기록할 수 있는 기술이 절실히 요구된다. 본 발명은 이러한 요구를 충족시키기 위해 디지털트윈 모델 생성, 현금 흐름 분석, 다중 시나리오 시뮬레이션, 자동 지식재산 데이터 수집·평가, 블록체인 기반 투명성 확보 등을 하나의 플랫폼에 결합한 종합 솔루션을 제공한다. 이는 부실 PF 부동산의 정상화 과정을 효율화하고, 투자·개발 단계에서 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 함으로써 기존 기술이 갖는 한계를 극복한다.【해결하고자 하는 과제】  또한, 부동산 거래 및 개발 과정에서 발생하는 지식재산권(특허·상표·저작권 등)의 존재 여부와 신규성·진입장벽을 신속하게 판단할 수 있는 자동 진단 수단이 부재한 점도 해결 과제로 제시된다. 따라서 공공 등기부·온라인 권리 데이터베이스로부터 정보를 자동 수집하고, 머신러닝 기반 평가 엔진을 통해 특허가능성을 실시간으로 평가한 뒤, 블록체인에 해시값을 영구 저장하여 투명성과 변조 방지를 확보하는 시스템이 요구된다.  본 발명의 일실시예에 따른 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템은 디지털트윈 모델 생성 유닛, 현금 흐름 분석 모듈, 시뮬레이션 엔진, 비교 분석 모듈, 출력 인터페이스와 더불어 지식재산권 데이터 수집 유닛, 특허가능성 평가 엔진, 블록체인 기록 모듈 및 알림 전송 모듈을 포함한다. 이 시스템은 센서 및 UAV·LiDAR 등으로부터 취득한 데이터를 디지털트윈 모델 생성 유닛에 입력하여 3차원 멀티스케일 모델을 지속적으로 갱신하고, 현금 흐름 분석 모듈을 통해 부동산의 재무 상태와 위험 수준을 실시간으로 산출한다. 이후 시뮬레이션 엔진은 다중 회복 시나리오를 반복 수행하며, 회복 경로 최적화 엔진이 강화학습을 이용해 투자·시간·비용을 최소화하는 최적 시나리오를 자동 선택한다. 비교 분석 모듈은 치유 전·후 디지털트윈을 정량적으로 비교하여 정규화 점수를 산출하고, 그 결과를 출력 인터페이스를 통해 실시간 대시보드 형태로 제공한다.【발명의 효과】  또한, 자동 지식재산권·특허가능성 진단 기능과 블록체인 기반 투명성 확보로 인해 부동산에 얽힌 권리 분쟁 위험이 최소화되고, 특허 신규성 평가 결과가 실시간으로 제공되어 투자 단계에서의 법적 리스크가 사전에 차단된다. 정책·규제 변화에 대한 실시간 시뮬레이션이 가능해지므로 규제 리스크를 사전에 파악하고 대응 전략을 조정할 수 있으며, 전체 시스템이 통합 플랫폼으로 구현되어 운영 효율성 및 확장성을 동시에 확보한다.  도 1은 다양한 실시예들에 따른 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템의 전체적인 구성과 주요 모듈들의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
    도 2는 다양한 실시예들에 따른 시스템 내부의 데이터 흐름과 제어 신호의 전달 경로를 나타낸 블록다이어그램이다.
    도 3은 다양한 실시예들에 따른 디지털트윈 모델 생성 유닛이 센서 및 스캔 데이터로부터 3차원 모델을 구축하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
    도 4는 다양한 실시예들에 따른 현금 흐름 분석 모듈이 재무 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합하여 위험 수준을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 5는 다양한 실시예들에 따른 시뮬레이션 엔진이 다중 회복 시나리오를 반복 실행하고 최적화 엔진에 결과를 제공하는 구조를 보여주는 도면이다.
    도 6은 다양한 실시예들에 따른 비교 분석 모듈이 치유 전후 디지털트윈을 정량적으로 비교하여 정규화 점수를 산출하는 절차를 나타낸 도면이다.
    도 7은 다양한 실시예들에 따른 지식재산권 데이터 수집 유닛과 특허가능성 평가 엔진이 외부 데이터베이스와 연계되어 평가를 수행하는 흐름을 설명하는 도면이다.
    도 8은 다양한 실시예들에 따른 블록체인 기록 모듈이 평가 결과의 해시값을 영구 저장하고 무결성을 검증하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 9는 다양한 실시예들에 따른 멀티스케일 3D 재구성 유닛과 AI 기반 손상 정량화 모듈이 손상 지수를 산출하고 데이터베이스에 저장하는 과정을 보여주는 도면이다.
    도 10은 다양한 실시예들에 따른 출력 인터페이스가 실시간 대시보드 형태로 결과를 시각화하고 사용자와 상호작용하는 화면 구성을 설명하기 위한 도면이다.  본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 보다 넓은 범위의 변형 및 대체 구현에도 적용될 수 있으며, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.  이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.  시스템은 물리적 손상 모델링과 재무 위험 분석을 동시에 수행함으로써, 기존에 분리되어 있던 평가 절차를 하나의 플랫폼에서 통합하는 효과를 제공할 수 있다. 또한, 지식재산권 자동 진단 기능이 포함되어 있어 투자 판단 시 법적 리스크를 사전에 식별할 수 있다. 이러한 구성은 사용자에게 종합적인 의사결정 정보를 제공함으로써 운영 효율성을 높일 수 있다.  도 2은 다양한 실시예들에 따른 시스템 내부의 데이터 흐름과 제어 신호의 전달 경로를 나타낸 블록다이어그램이다.
    도 2를 참조하면, 센서와 스캔 장치에서 획득된 원시 데이터가 디지털트윈 모델 생성 유닛으로 전송되고, 해당 모델이 업데이트되면 현금 흐름 분석 모듈에 전달되어 재무 상태와 연계된 위험 지수가 산출될 수 있다. 시뮬레이션 엔진은 업데이트된 모델과 위험 지수를 입력받아 다중 회복 시나리오를 실행하고, 그 결과를 비교 분석 모듈에 제공한다.  평가 결과는 블록체인 기록 모듈에 해시값 형태로 영구 저장되며, 알림 전송 모듈은 위험 수준이 임계값을 초과하거나 특허 위험이 발견될 경우 즉시 사용자에게 통보할 수 있다.  생성된 메쉬는 물리적 손상 정보를 포함하는 속성 데이터를 함께 저장함으로써, 이후 손상 정량화 모듈이 활용할 수 있는 형태가 된다. 모델은 실시간으로 업데이트될 수 있으며, 새로운 센서 데이터가 들어올 때마다 증분 업데이트가 수행되어 최신 상태를 유지할 수 있다.  도 4는 다양한 실시예들에 따른 현금 흐름 분석 모듈이 재무 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합하여 위험 수준을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 4를 참조하면, 현금 흐름 분석 모듈은 프로젝트 파이낸싱 계약서, 대출 상환 일정, 임대료 수입 등 재무 데이터를 입력받아 시간별 현금 흐름을 계산할 수 있다. 동시에, 시뮬레이션 엔진이 제공하는 회복 시나리오별 비용 및 수익 예측이 결합되어, 시뮬레이션 결과가 재무 모델에 반영된다.  또한, 현금 흐름 분석 모듈은 머신러닝 기반 예측 모델을 사용하여 향후 현금 흐름 변화를 예측하고, 이 예측치를 시뮬레이션 엔진에 피드백함으로써 보다 현실적인 회복 경로를 제시할 수 있다.  각 시나리오의 결과는 비용, 시간, 정규화 점수, 위험 감소율 등 다양한 평가지표로 정량화된다. 정량화된 결과는 회복 경로 최적화 엔진에 전달되어, 강화학습 알고리즘이 비용·시간·효과를 종합적으로 고려한 최적 전략을 학습할 수 있다.  도 6은 다양한 실시예들에 따른 비교 분석 모듈이 치유 전후 디지털트윈을 정량적으로 비교하여 정규화 점수를 산출하는 절차를 나타낸 도면이다.
    도 6을 참조하면, 비교 분석 모듈은 치유 전 디지털트윈과 치유 후 디지털트윈의 각 레이어별 기하학적 차이, 재료 손상 지수, 구조적 안정성 등을 계산하여 차이값을 도출할 수 있다. 도출된 차이값은 가중치가 적용된 정규화 점수로 변환되어, 복구 효과를 한 눈에 파악할 수 있다.  또한, 비교 분석 모듈은 이전 시뮬레이션 결과와 비교하여 점수 변화 추이를 기록하고, 장기적인 프로젝트 성과 모니터링에 활용할 수 있다.  평가 엔진은 머신러닝 모델을 활용하여 신규성, 진입 장벽, 기술적 차별성을 분석하고, 결과를 점수와 등급으로 반환할 수 있다. 점수는 위험 평가와 결합되어 알림 전송 모듈을 통해 사용자에게 전달될 수 있다.  도 8은 다양한 실시예들에 따른 블록체인 기록 모듈이 평가 결과의 해시값을 영구 저장하고 무결성을 검증하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 8을 참조하면, 블록체인 기록 모듈은 특허가능성 평가 결과와 정규화 점수 등 주요 산출물을 해시 함수로 변환하고, 이를 블록체인 네트워크에 트랜잭션 형태로 기록할 수 있다. 기록된 해시값은 탈중앙화된 원장에 영구 보관되어, 이후 언제든지 무결성 검증이 가능할 수 있다.  또한, 기록 과정은 스마트 컨트랙트를 이용하여 자동화될 수 있으며, 평가 결과가 발생할 때마다 자동으로 기록 절차가 실행될 수 있다.  산출된 손상 지수는 데이터베이스에 저장되어, 비교 분석 모듈이 치유 전후 차이를 계산하는 데 활용될 수 있다. 또한, 손상 지수는 시각화 유닛을 통해 색상 맵이나 그래프 형태로 사용자에게 제공될 수 있다.  도 10은 다양한 실시예들에 따른 출력 인터페이스가 실시간 대시보드 형태로 결과를 시각화하고 사용자와 상호작용하는 화면 구성을 설명하기 위한 도면이다.
    도 10을 참조하면, 대시보드는 정규화 점수, 재무 위험 지표, 손상 지수, 특허 위험 등 주요 KPI를 한 화면에 종합적으로 제공할 수 있다. 각 KPI는 차트, 게이지, 지도 등 직관적인 위젯을 통해 표시되며, 사용자는 필터링 및 시나리오 선택을 통해 원하는 정보를 탐색할 수 있다.  시스템은 웹 기반 UI와 모바일 앱을 모두 제공함으로써, 현장 담당자와 원격 의사결정자가 언제 어디서든 접근할 수 있도록 설계될 수 있다.【청구항 1】
    디지털트윈 모델 생성 유닛;
    현금 흐름 분석 모듈;
    시뮬레이션 엔진;
    비교 분석 모듈;
    및 출력 인터페이스를 포함하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.【청구항 3】
    제1항에 있어서, 시뮬레이션 엔진이 위험 예측을 위해 다중 시나리오를 반복적으로 수행하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.【청구항 5】
    제1항에 있어서, 디지털트윈 모델 생성 유닛이 센서 데이터와 연계하여 모델을 지속적으로 갱신하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.【청구항 7】
    지식재산권 데이터 수집 유닛;
    특허가능성 평가 엔진;
    블록체인 기록 모듈;
    알림 전송 모듈을 포함하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.【청구항 9】
    제7항에 있어서, 평가 엔진이 머신러닝 알고리즘을 활용해 신규성 및 진입 장벽을 실시간으로 판단하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.【청구항 11】
    제7항에 있어서, 알림 전송 모듈이 이메일 및 메시지 형태로 IP 위험 정보를 사용자에게 전달하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.【청구항 13】
    제12항에 있어서, 재구성 유닛이 UAV 스캔과 실내 LiDAR 데이터를 결합하여 100 내지 200 밀리미터 해상도의 레이어별 모델을 생성하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.【청구항 15】
    제12항에 있어서, 회복 경로 최적화 엔진이 강화학습을 이용해 투자·시간 비용을 최소화하는 복구 시나리오를 자동 선택하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.【요약서】  부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템이 개시된다. 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템은 디지털트윈 모델 생성 유닛, 현금 흐름 분석 모듈, 시뮬레이션 엔진, 비교 분석 모듈 및 출력 인터페이스를 포함하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템을 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면, 물리적 손상과 재무적 위험을 동시에 평가하여 회복 시나리오 선택에 소요되는 비용과 시간을 크게 절감하고, 자동 지식재산권 진단 및 블록체인 기반 투명성 확보를 통해 법적 리스크를 사전에 차단할 수 있다.
• 【요약】
• 【청구항 16】
    제12항에 있어서, 정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈이 최신 법·규제 데이터를 일일 업데이트하여 시뮬레이션에 반영하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.
• 【청구항 14】
    제12항에 있어서, 손상 정량화 모듈이 각 레이어별 손상 지수를 산출하고 이를 데이터베이스에 저장하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.
• 【청구항 12】
    멀티스케일 3D 재구성 유닛;
    AI 기반 손상 정량화 모듈;
    회복 경로 최적화 엔진;
    정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈;
    시각화 유닛을 포함하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.
• 【청구항 10】
    제7항에 있어서, 블록체인 기록 모듈이 평가 결과의 해시값을 영구 저장하여 변조 방지를 제공하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.
• 【청구항 8】
    제7항에 있어서, 데이터 수집 유닛이 공공 등기부 및 온라인 권리 데이터베이스에서 정보를 자동 추출하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.
• 【청구항 6】
    제1항에 있어서, 위험 수준이 미리 설정한 임계값을 초과하면 알림 생성 컴포넌트가 작동하도록 포함되는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.
• 【청구항 4】
    제1항에 있어서, 출력 인터페이스가 실시간 대시보드 형태로 결과를 표시하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.
• 【청구항 2】
    제1항에 있어서, 비교 분석 모듈이 정규화 점수를 산출하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.
• 【청구범위】
•   대시보드에서 제공되는 알림 영역은 위험 임계값 초과 시 실시간 알림을 팝업하거나 이메일·메시지 전송을 트리거할 수 있다. 또한, 사용자는 대시보드에서 직접 회복 시나리오 파라미터를 조정하고, 즉시 시뮬레이션 결과를 재계산하여 의사결정에 활용할 수 있다.
•   AI 모델은 지속적인 학습을 통해 새로운 손상 유형이나 복구 효과에 대한 인식을 향상시킬 수 있으며, 이에 따라 정량화 정확도가 점진적으로 개선될 수 있다.
•   도 9은 다양한 실시예들에 따른 멀티스케일 3D 재구성 유닛과 AI 기반 손상 정량화 모듈이 손상 지수를 산출하고 데이터베이스에 저장하는 과정을 보여주는 도면이다.
    도 9를 참조하면, 재구성 유닛은 UAV·드론 사진과 실내 LiDAR 데이터를 계층적으로 결합하여 건물·층·방 단위의 3D 모델을 생성할 수 있다. 생성된 모델은 손상 정량화 모듈에 입력되어, 각 레이어별 손상 정도를 AI 학습 모델이 분석하고 손상 지수를 산출할 수 있다.
•   사용자는 시스템이 제공하는 검증 인터페이스를 통해 특정 평가 결과의 원본 데이터와 저장된 해시값을 비교함으로써 변조 여부를 확인할 수 있다. 블록체인 기반 기록은 법적 증거력 확보와 투명성 강화에 기여할 수 있다.
•   이 과정에서 평가 기준은 법적 변화에 따라 동적으로 업데이트될 수 있으며, 시스템은 최신 규정과 관행을 반영하도록 설계될 수 있다.
•   도 7은 다양한 실시예들에 따른 지식재산권 데이터 수집 유닛과 특허가능성 평가 엔진이 외부 데이터베이스와 연계되어 평가를 수행하는 흐름을 설명하는 도면이다.
    도 7을 참조하면, 데이터 수집 유닛은 공공 등기부, 온라인 권리 데이터베이스, 특허 공보 등을 API 혹은 웹 크롤링 방식으로 자동 조회하고, 관련 메타데이터를 추출할 수 있다. 추출된 데이터는 구조화된 형태로 데이터베이스에 저장되고, 특허가능성 평가 엔진에 전달된다.
•   정규화 점수는 정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈이 제공하는 외부 요인과도 연계될 수 있으며, 이를 통해 복구 전략이 법적·환경적 요구 사항을 충족하는지를 평가할 수 있다. 점수는 실시간 대시보드에 시각화되어 사용자가 이해하기 쉽게 제공될 수 있다.
•   학습이 진행됨에 따라 최적화 엔진은 기존 시나리오를 개선하거나 새로운 조합을 제안할 수 있으며, 이러한 제안은 비교 분석 모듈을 통해 정규화 점수와 연계되어 최종 의사결정에 반영된다.
•   도 5는 다양한 실시예들에 따른 시뮬레이션 엔진이 다중 회복 시나리오를 반복 실행하고 최적화 엔진에 결과를 제공하는 구조를 보여주는 도면이다.
    도 5를 참조하면, 시뮬레이션 엔진은 입력받은 디지털트윈 모델과 재무 위험 데이터를 기반으로 여러 회복 시나리오를 생성하고, 각 시나리오에 대해 물리적 복구 단계와 재무 흐름을 동시에 시뮬레이션할 수 있다. 시뮬레이션은 병렬 처리 혹은 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용하여 다중 실행이 가능할 수 있다.
•   위험 수준은 현금 흐름의 변동성, 디지털트윈 기반 물리적 손상 정도, 그리고 정책·규제 영향을 종합적으로 고려하여 산출될 수 있다. 모듈은 위험 점수를 정량화하고, 사전에 정의된 임계값과 비교하여 알림 생성 컴포넌트를 트리거할 수 있다.
•   이 과정에서 AI 기반 데이터 융합 알고리즘이 적용될 수 있는데, 이는 서로 다른 스캔 방식에서 발생하는 차이를 보정하고 일관된 모델 품질을 확보하는 데 기여한다. 결과적으로 디지털트윈은 실제 부동산의 현재 상태를 정밀하게 재현하면서도, 시뮬레이션에 필요한 구조적 정보를 제공한다.
•   도 3은 다양한 실시예들에 따른 디지털트윈 모델 생성 유닛이 센서 및 스캔 데이터로부터 3차원 모델을 구축하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
    도 3을 참조하면, UAV·드론으로부터 수집된 고해상도 항공 사진과 실내 LiDAR 스캔 데이터가 전처리 단계에서 좌표 정규화와 잡음 제거를 거쳐 결합될 수 있다. 정제된 데이터는 멀티스케일 레이어별로 분할되어 모델링 엔진에 입력되고, 엔진은 각 레이어에 대해 100~200 mm 해상도의 3차원 메쉬를 생성한다.
•   비교 분석 모듈은 시뮬레이션 결과와 치유 전 디지털트윈을 비교하여 정규화 점수를 산출하며, 이 점수는 출력 인터페이스를 통해 실시간 대시보드에 표시될 수 있다. 동시에, 지식재산권 데이터 수집 유닛은 외부 데이터베이스와 연계하여 최신 권리 정보를 획득하고, 특허가능성 평가 엔진은 이를 기반으로 신규성 및 진입 장벽을 판단한다.
•   다양한 구현 형태에서, 모듈 간 인터페이스는 RESTful API, gRPC 또는 웹소켓 등 다양한 통신 프로토콜을 통해 구현될 수 있다. 이를 통해 시스템은 클라우드 기반 서비스 혹은 온프레미스 환경에서 유연하게 배치될 수 있다.
•   도 1은 다양한 실시예들에 따른 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템의 전체적인 구성과 주요 모듈들의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
    도 1을 참조하면, 시스템은 디지털트윈 모델 생성 유닛, 현금 흐름 분석 모듈, 시뮬레이션 엔진, 비교 분석 모듈, 출력 인터페이스, 지식재산권 데이터 수집 유닛, 특허가능성 평가 엔진, 블록체인 기록 모듈 및 알림 전송 모듈을 포함하는 통합 구조로 이루어질 수 있다. 각 모듈은 데이터 버스 혹은 메시지 큐를 통해 상호 연결될 수 있으며, 필요에 따라 추가적인 서브 모듈이 삽입될 수 있다. 시스템 내부에서 데이터는 실시간으로 순환하면서 각 모듈에 의해 순차적으로 처리될 수 있다.
•   비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 따라서 각 구성 요소는 그 기능과 효과가 동일하게 유지되는 범위 내에서 다른 형태나 재료로 대체될 수 있다.
• 【발명을 실시하기 위한 구체적인 내용】
• 【도면의 간단한 설명】
•   본 발명은 디지털트윈 모델과 현금 흐름 분석을 결합함으로써 물리적 손상과 재무적 위험을 동시에 평가하고, 치유 전·후 상태를 정량적으로 비교하여 최적의 정상화 방안을 도출할 수 있다. 이를 통해 부실 PF 부동산의 회복 시나리오 선택 과정에서 불필요한 비용과 시간이 크게 절감되며, 투자자와 개발자는 신뢰성 높은 데이터 기반 의사결정을 신속히 내릴 수 있다.
•   동시에, 지식재산권 데이터 수집 유닛은 공공 등기부 및 온라인 권리 데이터베이스에서 관련 정보를 자동 추출하고, 특허가능성 평가 엔진이 머신러닝 알고리즘을 활용해 신규성 및 진입 장벽을 실시간으로 판단한다. 평가 결과는 블록체인 기록 모듈에 해시값으로 영구 저장되어 변조가 방지되며, 알림 전송 모듈은 이메일·메시지 등으로 IP 위험 정보를 사용자에게 즉시 전달한다. 또한 정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈이 최신 법·규제 데이터를 일일 업데이트하여 시뮬레이션에 반영함으로써 규제 리스크까지 포괄적으로 관리한다.
• 【과제의 해결 수단】
•   본 발명이 해결하고자 하는 과제는 부실 프로젝트 파이낸싱( PF )으로 인해 손상된 부동산에 대하여 물리적 손상 상태와 재무적 위험을 별도적으로 관리하던 기존 방식을 통합하고, 치유 전·후 상태를 정량적으로 비교함으로써 최적의 정상화 방안을 도출할 수 없는 문제를 개선하고자 한다. 이를 위해 실시간 센서 데이터와 3D 스캔 정보를 활용한 디지털트윈 모델을 지속적으로 갱신하고, 현금 흐름 분석 모델과 연계하여 위험 예측 및 회복 시나리오를 다중 시뮬레이션하는 통합 플랫폼이 필요하다.
• 【발명의 내용】
•   기존의 부실 PF 부동산 관리 방식은 현금 흐름 분석과 재무 리스크 평가에 초점을 맞추어 물리적 손상 상태와 복구 진행 상황을 별도로 관리하는 경우가 대부분이었다. 이러한 접근법은 치유 전후의 정확한 물리적 변화를 정량적으로 비교하기 어렵게 만들며, 복구 전략을 수립할 때 재무적 위험과 물리적 위험을 동시에 고려하지 못하는 한계가 있었다. 또한, 부동산 거래 과정에서 발생하는 지식재산권(특허·상표·저작권 등)의 존재 여부와 신규성·진입장벽을 파악하는 자동화된 수단이 부재하여, 투자자나 개발자는 별도의 전문 인력을 통해 개별적으로 검토해야 하는 번거로움과 시간 지연이 발생하였다.
•   본 발명은 부동산 금융 분야에 적용되는 디지털트윈 기술 및 인공지능 기반 데이터 분석 기술에 관한 것으로, 특히 부실 프로젝트 파이낸싱(​PF)으로 인한 손상 부동산의 치유 전·후 상태를 실시간으로 모델링·시뮬레이션하고, 회복 경로를 최적화함과 동시에 해당 부동산에 연관된 지식재산권·특허가능성을 자동으로 진단·관리하는 통합 시스템에 관한 것이다.
•   부실 프로젝트 파이낸싱 부동산 정상화 지원 디지털트윈 시스템 및 지식재산 자동 진단 방법【SYSTEM AND METHOD FOR DIGITAL TWIN-BASED RECOVERY OF DISTRESSED PF REAL ESTATE WITH AUTOMATIC INTELLECTUAL PROPERTY DIAGNOSIS】
• 【발명의 설명】【발명의 명칭】【기술분야】【발명의 배경이 되는 기술】  이에 따라, 물리적·재무적 위험을 통합적으로 평가하고, 치유 전후 상태를 디지털트윈을 통해 정밀하게 시뮬레이션·비교함과 동시에 부동산에 내재된 지식재산권의 특허가능성을 실시간으로 진단·기록할 수 있는 기술이 절실히 요구된다. 본 발명은 이러한 요구를 충족시키기 위해 디지털트윈 모델 생성, 현금 흐름 분석, 다중 시나리오 시뮬레이션, 자동 지식재산 데이터 수집·평가, 블록체인 기반 투명성 확보 등을 하나의 플랫폼에 결합한 종합 솔루션을 제공한다. 이는 부실 PF 부동산의 정상화 과정을 효율화하고, 투자·개발 단계에서 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 함으로써 기존 기술이 갖는 한계를 극복한다.【해결하고자 하는 과제】  또한, 부동산 거래 및 개발 과정에서 발생하는 지식재산권(특허·상표·저작권 등)의 존재 여부와 신규성·진입장벽을 신속하게 판단할 수 있는 자동 진단 수단이 부재한 점도 해결 과제로 제시된다. 따라서 공공 등기부·온라인 권리 데이터베이스로부터 정보를 자동 수집하고, 머신러닝 기반 평가 엔진을 통해 특허가능성을 실시간으로 평가한 뒤, 블록체인에 해시값을 영구 저장하여 투명성과 변조 방지를 확보하는 시스템이 요구된다.  본 발명의 일실시예에 따른 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템은 디지털트윈 모델 생성 유닛, 현금 흐름 분석 모듈, 시뮬레이션 엔진, 비교 분석 모듈, 출력 인터페이스와 더불어 지식재산권 데이터 수집 유닛, 특허가능성 평가 엔진, 블록체인 기록 모듈 및 알림 전송 모듈을 포함한다. 이 시스템은 센서 및 UAV·LiDAR 등으로부터 취득한 데이터를 디지털트윈 모델 생성 유닛에 입력하여 3차원 멀티스케일 모델을 지속적으로 갱신하고, 현금 흐름 분석 모듈을 통해 부동산의 재무 상태와 위험 수준을 실시간으로 산출한다. 이후 시뮬레이션 엔진은 다중 회복 시나리오를 반복 수행하며, 회복 경로 최적화 엔진이 강화학습을 이용해 투자·시간·비용을 최소화하는 최적 시나리오를 자동 선택한다. 비교 분석 모듈은 치유 전·후 디지털트윈을 정량적으로 비교하여 정규화 점수를 산출하고, 그 결과를 출력 인터페이스를 통해 실시간 대시보드 형태로 제공한다.【발명의 효과】  또한, 자동 지식재산권·특허가능성 진단 기능과 블록체인 기반 투명성 확보로 인해 부동산에 얽힌 권리 분쟁 위험이 최소화되고, 특허 신규성 평가 결과가 실시간으로 제공되어 투자 단계에서의 법적 리스크가 사전에 차단된다. 정책·규제 변화에 대한 실시간 시뮬레이션이 가능해지므로 규제 리스크를 사전에 파악하고 대응 전략을 조정할 수 있으며, 전체 시스템이 통합 플랫폼으로 구현되어 운영 효율성 및 확장성을 동시에 확보한다.  도 1은 다양한 실시예들에 따른 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템의 전체적인 구성과 주요 모듈들의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
    도 2는 다양한 실시예들에 따른 시스템 내부의 데이터 흐름과 제어 신호의 전달 경로를 나타낸 블록다이어그램이다.
    도 3은 다양한 실시예들에 따른 디지털트윈 모델 생성 유닛이 센서 및 스캔 데이터로부터 3차원 모델을 구축하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
    도 4는 다양한 실시예들에 따른 현금 흐름 분석 모듈이 재무 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합하여 위험 수준을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 5는 다양한 실시예들에 따른 시뮬레이션 엔진이 다중 회복 시나리오를 반복 실행하고 최적화 엔진에 결과를 제공하는 구조를 보여주는 도면이다.
    도 6은 다양한 실시예들에 따른 비교 분석 모듈이 치유 전후 디지털트윈을 정량적으로 비교하여 정규화 점수를 산출하는 절차를 나타낸 도면이다.
    도 7은 다양한 실시예들에 따른 지식재산권 데이터 수집 유닛과 특허가능성 평가 엔진이 외부 데이터베이스와 연계되어 평가를 수행하는 흐름을 설명하는 도면이다.
    도 8은 다양한 실시예들에 따른 블록체인 기록 모듈이 평가 결과의 해시값을 영구 저장하고 무결성을 검증하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 9는 다양한 실시예들에 따른 멀티스케일 3D 재구성 유닛과 AI 기반 손상 정량화 모듈이 손상 지수를 산출하고 데이터베이스에 저장하는 과정을 보여주는 도면이다.
    도 10은 다양한 실시예들에 따른 출력 인터페이스가 실시간 대시보드 형태로 결과를 시각화하고 사용자와 상호작용하는 화면 구성을 설명하기 위한 도면이다.  본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 보다 넓은 범위의 변형 및 대체 구현에도 적용될 수 있으며, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.  이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.  시스템은 물리적 손상 모델링과 재무 위험 분석을 동시에 수행함으로써, 기존에 분리되어 있던 평가 절차를 하나의 플랫폼에서 통합하는 효과를 제공할 수 있다. 또한, 지식재산권 자동 진단 기능이 포함되어 있어 투자 판단 시 법적 리스크를 사전에 식별할 수 있다. 이러한 구성은 사용자에게 종합적인 의사결정 정보를 제공함으로써 운영 효율성을 높일 수 있다.  도 2은 다양한 실시예들에 따른 시스템 내부의 데이터 흐름과 제어 신호의 전달 경로를 나타낸 블록다이어그램이다.
    도 2를 참조하면, 센서와 스캔 장치에서 획득된 원시 데이터가 디지털트윈 모델 생성 유닛으로 전송되고, 해당 모델이 업데이트되면 현금 흐름 분석 모듈에 전달되어 재무 상태와 연계된 위험 지수가 산출될 수 있다. 시뮬레이션 엔진은 업데이트된 모델과 위험 지수를 입력받아 다중 회복 시나리오를 실행하고, 그 결과를 비교 분석 모듈에 제공한다.  평가 결과는 블록체인 기록 모듈에 해시값 형태로 영구 저장되며, 알림 전송 모듈은 위험 수준이 임계값을 초과하거나 특허 위험이 발견될 경우 즉시 사용자에게 통보할 수 있다.  생성된 메쉬는 물리적 손상 정보를 포함하는 속성 데이터를 함께 저장함으로써, 이후 손상 정량화 모듈이 활용할 수 있는 형태가 된다. 모델은 실시간으로 업데이트될 수 있으며, 새로운 센서 데이터가 들어올 때마다 증분 업데이트가 수행되어 최신 상태를 유지할 수 있다.  도 4는 다양한 실시예들에 따른 현금 흐름 분석 모듈이 재무 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합하여 위험 수준을 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 4를 참조하면, 현금 흐름 분석 모듈은 프로젝트 파이낸싱 계약서, 대출 상환 일정, 임대료 수입 등 재무 데이터를 입력받아 시간별 현금 흐름을 계산할 수 있다. 동시에, 시뮬레이션 엔진이 제공하는 회복 시나리오별 비용 및 수익 예측이 결합되어, 시뮬레이션 결과가 재무 모델에 반영된다.  또한, 현금 흐름 분석 모듈은 머신러닝 기반 예측 모델을 사용하여 향후 현금 흐름 변화를 예측하고, 이 예측치를 시뮬레이션 엔진에 피드백함으로써 보다 현실적인 회복 경로를 제시할 수 있다.  각 시나리오의 결과는 비용, 시간, 정규화 점수, 위험 감소율 등 다양한 평가지표로 정량화된다. 정량화된 결과는 회복 경로 최적화 엔진에 전달되어, 강화학습 알고리즘이 비용·시간·효과를 종합적으로 고려한 최적 전략을 학습할 수 있다.  도 6은 다양한 실시예들에 따른 비교 분석 모듈이 치유 전후 디지털트윈을 정량적으로 비교하여 정규화 점수를 산출하는 절차를 나타낸 도면이다.
    도 6을 참조하면, 비교 분석 모듈은 치유 전 디지털트윈과 치유 후 디지털트윈의 각 레이어별 기하학적 차이, 재료 손상 지수, 구조적 안정성 등을 계산하여 차이값을 도출할 수 있다. 도출된 차이값은 가중치가 적용된 정규화 점수로 변환되어, 복구 효과를 한 눈에 파악할 수 있다.  또한, 비교 분석 모듈은 이전 시뮬레이션 결과와 비교하여 점수 변화 추이를 기록하고, 장기적인 프로젝트 성과 모니터링에 활용할 수 있다.  평가 엔진은 머신러닝 모델을 활용하여 신규성, 진입 장벽, 기술적 차별성을 분석하고, 결과를 점수와 등급으로 반환할 수 있다. 점수는 위험 평가와 결합되어 알림 전송 모듈을 통해 사용자에게 전달될 수 있다.  도 8은 다양한 실시예들에 따른 블록체인 기록 모듈이 평가 결과의 해시값을 영구 저장하고 무결성을 검증하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 8을 참조하면, 블록체인 기록 모듈은 특허가능성 평가 결과와 정규화 점수 등 주요 산출물을 해시 함수로 변환하고, 이를 블록체인 네트워크에 트랜잭션 형태로 기록할 수 있다. 기록된 해시값은 탈중앙화된 원장에 영구 보관되어, 이후 언제든지 무결성 검증이 가능할 수 있다.  또한, 기록 과정은 스마트 컨트랙트를 이용하여 자동화될 수 있으며, 평가 결과가 발생할 때마다 자동으로 기록 절차가 실행될 수 있다.  산출된 손상 지수는 데이터베이스에 저장되어, 비교 분석 모듈이 치유 전후 차이를 계산하는 데 활용될 수 있다. 또한, 손상 지수는 시각화 유닛을 통해 색상 맵이나 그래프 형태로 사용자에게 제공될 수 있다.  도 10은 다양한 실시예들에 따른 출력 인터페이스가 실시간 대시보드 형태로 결과를 시각화하고 사용자와 상호작용하는 화면 구성을 설명하기 위한 도면이다.
    도 10을 참조하면, 대시보드는 정규화 점수, 재무 위험 지표, 손상 지수, 특허 위험 등 주요 KPI를 한 화면에 종합적으로 제공할 수 있다. 각 KPI는 차트, 게이지, 지도 등 직관적인 위젯을 통해 표시되며, 사용자는 필터링 및 시나리오 선택을 통해 원하는 정보를 탐색할 수 있다.  시스템은 웹 기반 UI와 모바일 앱을 모두 제공함으로써, 현장 담당자와 원격 의사결정자가 언제 어디서든 접근할 수 있도록 설계될 수 있다.【청구항 1】
    디지털트윈 모델 생성 유닛;
    현금 흐름 분석 모듈;
    시뮬레이션 엔진;
    비교 분석 모듈;
    및 출력 인터페이스를 포함하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.【청구항 3】
    제1항에 있어서, 시뮬레이션 엔진이 위험 예측을 위해 다중 시나리오를 반복적으로 수행하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.【청구항 5】
    제1항에 있어서, 디지털트윈 모델 생성 유닛이 센서 데이터와 연계하여 모델을 지속적으로 갱신하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.【청구항 7】
    지식재산권 데이터 수집 유닛;
    특허가능성 평가 엔진;
    블록체인 기록 모듈;
    알림 전송 모듈을 포함하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.【청구항 9】
    제7항에 있어서, 평가 엔진이 머신러닝 알고리즘을 활용해 신규성 및 진입 장벽을 실시간으로 판단하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.【청구항 11】
    제7항에 있어서, 알림 전송 모듈이 이메일 및 메시지 형태로 IP 위험 정보를 사용자에게 전달하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.【청구항 13】
    제12항에 있어서, 재구성 유닛이 UAV 스캔과 실내 LiDAR 데이터를 결합하여 100 내지 200 밀리미터 해상도의 레이어별 모델을 생성하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.【청구항 15】
    제12항에 있어서, 회복 경로 최적화 엔진이 강화학습을 이용해 투자·시간 비용을 최소화하는 복구 시나리오를 자동 선택하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.【요약서】  부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템이 개시된다. 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템은 디지털트윈 모델 생성 유닛, 현금 흐름 분석 모듈, 시뮬레이션 엔진, 비교 분석 모듈 및 출력 인터페이스를 포함하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템을 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면, 물리적 손상과 재무적 위험을 동시에 평가하여 회복 시나리오 선택에 소요되는 비용과 시간을 크게 절감하고, 자동 지식재산권 진단 및 블록체인 기반 투명성 확보를 통해 법적 리스크를 사전에 차단할 수 있다.
• 【요약】
• 【청구항 16】
    제12항에 있어서, 정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈이 최신 법·규제 데이터를 일일 업데이트하여 시뮬레이션에 반영하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.
• 【청구항 14】
    제12항에 있어서, 손상 정량화 모듈이 각 레이어별 손상 지수를 산출하고 이를 데이터베이스에 저장하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.
• 【청구항 12】
    멀티스케일 3D 재구성 유닛;
    AI 기반 손상 정량화 모듈;
    회복 경로 최적화 엔진;
    정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈;
    시각화 유닛을 포함하는 부실 PF 부동산 3D 손상·복구 분석 시스템.
• 【청구항 10】
    제7항에 있어서, 블록체인 기록 모듈이 평가 결과의 해시값을 영구 저장하여 변조 방지를 제공하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.
• 【청구항 8】
    제7항에 있어서, 데이터 수집 유닛이 공공 등기부 및 온라인 권리 데이터베이스에서 정보를 자동 추출하는 부실 PF 부동산 지식재산 자동 진단 시스템.
• 【청구항 6】
    제1항에 있어서, 위험 수준이 미리 설정한 임계값을 초과하면 알림 생성 컴포넌트가 작동하도록 포함되는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.
• 【청구항 4】
    제1항에 있어서, 출력 인터페이스가 실시간 대시보드 형태로 결과를 표시하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.
• 【청구항 2】
    제1항에 있어서, 비교 분석 모듈이 정규화 점수를 산출하는 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템.
• 【청구범위】
•   대시보드에서 제공되는 알림 영역은 위험 임계값 초과 시 실시간 알림을 팝업하거나 이메일·메시지 전송을 트리거할 수 있다. 또한, 사용자는 대시보드에서 직접 회복 시나리오 파라미터를 조정하고, 즉시 시뮬레이션 결과를 재계산하여 의사결정에 활용할 수 있다.
•   AI 모델은 지속적인 학습을 통해 새로운 손상 유형이나 복구 효과에 대한 인식을 향상시킬 수 있으며, 이에 따라 정량화 정확도가 점진적으로 개선될 수 있다.
•   도 9은 다양한 실시예들에 따른 멀티스케일 3D 재구성 유닛과 AI 기반 손상 정량화 모듈이 손상 지수를 산출하고 데이터베이스에 저장하는 과정을 보여주는 도면이다.
    도 9를 참조하면, 재구성 유닛은 UAV·드론 사진과 실내 LiDAR 데이터를 계층적으로 결합하여 건물·층·방 단위의 3D 모델을 생성할 수 있다. 생성된 모델은 손상 정량화 모듈에 입력되어, 각 레이어별 손상 정도를 AI 학습 모델이 분석하고 손상 지수를 산출할 수 있다.
•   사용자는 시스템이 제공하는 검증 인터페이스를 통해 특정 평가 결과의 원본 데이터와 저장된 해시값을 비교함으로써 변조 여부를 확인할 수 있다. 블록체인 기반 기록은 법적 증거력 확보와 투명성 강화에 기여할 수 있다.
•   이 과정에서 평가 기준은 법적 변화에 따라 동적으로 업데이트될 수 있으며, 시스템은 최신 규정과 관행을 반영하도록 설계될 수 있다.
•   도 7은 다양한 실시예들에 따른 지식재산권 데이터 수집 유닛과 특허가능성 평가 엔진이 외부 데이터베이스와 연계되어 평가를 수행하는 흐름을 설명하는 도면이다.
    도 7을 참조하면, 데이터 수집 유닛은 공공 등기부, 온라인 권리 데이터베이스, 특허 공보 등을 API 혹은 웹 크롤링 방식으로 자동 조회하고, 관련 메타데이터를 추출할 수 있다. 추출된 데이터는 구조화된 형태로 데이터베이스에 저장되고, 특허가능성 평가 엔진에 전달된다.
•   정규화 점수는 정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈이 제공하는 외부 요인과도 연계될 수 있으며, 이를 통해 복구 전략이 법적·환경적 요구 사항을 충족하는지를 평가할 수 있다. 점수는 실시간 대시보드에 시각화되어 사용자가 이해하기 쉽게 제공될 수 있다.
•   학습이 진행됨에 따라 최적화 엔진은 기존 시나리오를 개선하거나 새로운 조합을 제안할 수 있으며, 이러한 제안은 비교 분석 모듈을 통해 정규화 점수와 연계되어 최종 의사결정에 반영된다.
•   도 5는 다양한 실시예들에 따른 시뮬레이션 엔진이 다중 회복 시나리오를 반복 실행하고 최적화 엔진에 결과를 제공하는 구조를 보여주는 도면이다.
    도 5를 참조하면, 시뮬레이션 엔진은 입력받은 디지털트윈 모델과 재무 위험 데이터를 기반으로 여러 회복 시나리오를 생성하고, 각 시나리오에 대해 물리적 복구 단계와 재무 흐름을 동시에 시뮬레이션할 수 있다. 시뮬레이션은 병렬 처리 혹은 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용하여 다중 실행이 가능할 수 있다.
•   위험 수준은 현금 흐름의 변동성, 디지털트윈 기반 물리적 손상 정도, 그리고 정책·규제 영향을 종합적으로 고려하여 산출될 수 있다. 모듈은 위험 점수를 정량화하고, 사전에 정의된 임계값과 비교하여 알림 생성 컴포넌트를 트리거할 수 있다.
•   이 과정에서 AI 기반 데이터 융합 알고리즘이 적용될 수 있는데, 이는 서로 다른 스캔 방식에서 발생하는 차이를 보정하고 일관된 모델 품질을 확보하는 데 기여한다. 결과적으로 디지털트윈은 실제 부동산의 현재 상태를 정밀하게 재현하면서도, 시뮬레이션에 필요한 구조적 정보를 제공한다.
•   도 3은 다양한 실시예들에 따른 디지털트윈 모델 생성 유닛이 센서 및 스캔 데이터로부터 3차원 모델을 구축하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
    도 3을 참조하면, UAV·드론으로부터 수집된 고해상도 항공 사진과 실내 LiDAR 스캔 데이터가 전처리 단계에서 좌표 정규화와 잡음 제거를 거쳐 결합될 수 있다. 정제된 데이터는 멀티스케일 레이어별로 분할되어 모델링 엔진에 입력되고, 엔진은 각 레이어에 대해 100~200 mm 해상도의 3차원 메쉬를 생성한다.
•   비교 분석 모듈은 시뮬레이션 결과와 치유 전 디지털트윈을 비교하여 정규화 점수를 산출하며, 이 점수는 출력 인터페이스를 통해 실시간 대시보드에 표시될 수 있다. 동시에, 지식재산권 데이터 수집 유닛은 외부 데이터베이스와 연계하여 최신 권리 정보를 획득하고, 특허가능성 평가 엔진은 이를 기반으로 신규성 및 진입 장벽을 판단한다.
•   다양한 구현 형태에서, 모듈 간 인터페이스는 RESTful API, gRPC 또는 웹소켓 등 다양한 통신 프로토콜을 통해 구현될 수 있다. 이를 통해 시스템은 클라우드 기반 서비스 혹은 온프레미스 환경에서 유연하게 배치될 수 있다.
•   도 1은 다양한 실시예들에 따른 부실 PF 부동산 정상화 지원 시스템의 전체적인 구성과 주요 모듈들의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
    도 1을 참조하면, 시스템은 디지털트윈 모델 생성 유닛, 현금 흐름 분석 모듈, 시뮬레이션 엔진, 비교 분석 모듈, 출력 인터페이스, 지식재산권 데이터 수집 유닛, 특허가능성 평가 엔진, 블록체인 기록 모듈 및 알림 전송 모듈을 포함하는 통합 구조로 이루어질 수 있다. 각 모듈은 데이터 버스 혹은 메시지 큐를 통해 상호 연결될 수 있으며, 필요에 따라 추가적인 서브 모듈이 삽입될 수 있다. 시스템 내부에서 데이터는 실시간으로 순환하면서 각 모듈에 의해 순차적으로 처리될 수 있다.
•   비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 따라서 각 구성 요소는 그 기능과 효과가 동일하게 유지되는 범위 내에서 다른 형태나 재료로 대체될 수 있다.
• 【발명을 실시하기 위한 구체적인 내용】
• 【도면의 간단한 설명】
•   본 발명은 디지털트윈 모델과 현금 흐름 분석을 결합함으로써 물리적 손상과 재무적 위험을 동시에 평가하고, 치유 전·후 상태를 정량적으로 비교하여 최적의 정상화 방안을 도출할 수 있다. 이를 통해 부실 PF 부동산의 회복 시나리오 선택 과정에서 불필요한 비용과 시간이 크게 절감되며, 투자자와 개발자는 신뢰성 높은 데이터 기반 의사결정을 신속히 내릴 수 있다.
•   동시에, 지식재산권 데이터 수집 유닛은 공공 등기부 및 온라인 권리 데이터베이스에서 관련 정보를 자동 추출하고, 특허가능성 평가 엔진이 머신러닝 알고리즘을 활용해 신규성 및 진입 장벽을 실시간으로 판단한다. 평가 결과는 블록체인 기록 모듈에 해시값으로 영구 저장되어 변조가 방지되며, 알림 전송 모듈은 이메일·메시지 등으로 IP 위험 정보를 사용자에게 즉시 전달한다. 또한 정책·규제 영향 시뮬레이션 모듈이 최신 법·규제 데이터를 일일 업데이트하여 시뮬레이션에 반영함으로써 규제 리스크까지 포괄적으로 관리한다.
• 【과제의 해결 수단】
•   본 발명이 해결하고자 하는 과제는 부실 프로젝트 파이낸싱( PF )으로 인해 손상된 부동산에 대하여 물리적 손상 상태와 재무적 위험을 별도적으로 관리하던 기존 방식을 통합하고, 치유 전·후 상태를 정량적으로 비교함으로써 최적의 정상화 방안을 도출할 수 없는 문제를 개선하고자 한다. 이를 위해 실시간 센서 데이터와 3D 스캔 정보를 활용한 디지털트윈 모델을 지속적으로 갱신하고, 현금 흐름 분석 모델과 연계하여 위험 예측 및 회복 시나리오를 다중 시뮬레이션하는 통합 플랫폼이 필요하다.
• 【발명의 내용】
•   기존의 부실 PF 부동산 관리 방식은 현금 흐름 분석과 재무 리스크 평가에 초점을 맞추어 물리적 손상 상태와 복구 진행 상황을 별도로 관리하는 경우가 대부분이었다. 이러한 접근법은 치유 전후의 정확한 물리적 변화를 정량적으로 비교하기 어렵게 만들며, 복구 전략을 수립할 때 재무적 위험과 물리적 위험을 동시에 고려하지 못하는 한계가 있었다. 또한, 부동산 거래 과정에서 발생하는 지식재산권(특허·상표·저작권 등)의 존재 여부와 신규성·진입장벽을 파악하는 자동화된 수단이 부재하여, 투자자나 개발자는 별도의 전문 인력을 통해 개별적으로 검토해야 하는 번거로움과 시간 지연이 발생하였다.
•   본 발명은 부동산 금융 분야에 적용되는 디지털트윈 기술 및 인공지능 기반 데이터 분석 기술에 관한 것으로, 특히 부실 프로젝트 파이낸싱(​PF)으로 인한 손상 부동산의 치유 전·후 상태를 실시간으로 모델링·시뮬레이션하고, 회복 경로를 최적화함과 동시에 해당 부동산에 연관된 지식재산권·특허가능성을 자동으로 진단·관리하는 통합 시스템에 관한 것이다.
•   부실 프로젝트 파이낸싱 부동산 정상화 지원 디지털트윈 시스템 및 지식재산 자동 진단 방법【SYSTEM AND METHOD FOR DIGITAL TWIN-BASED RECOVERY OF DISTRESSED PF REAL ESTATE WITH AUTOMATIC INTELLECTUAL PROPERTY DIAGNOSIS】