부동산을 가장 효율적이고 효율적으로 활용하는 방법에 대한 분석. 가장 효율적인 토지 이용 분석 연구 지역은 풍부한 공원으로 구별됩니다.
부동산 자산을 가장 효과적으로 활용하는 방법은 무료 또는 개발된 토지를 사용하는 것입니다. 이는 법적으로 가능하고 적절하게 공식화되었으며 물리적으로 실행 가능하며 적절한 재정 자원이 제공되고 최대 가치를 제공합니다.
일반적으로 가장 효과적인 사용에 대한 분석은 여러 가지 대체 옵션에 따라 수행되며 다음 영역이 포함됩니다.
시장 분석;
옵션의 타당성 분석
가장 효과적인 사용 분석.
시장 분석에는 수요 결정이 포함됩니다. 사용 사례, 기존의 대안으로 수요와 공급, 시장 용량, 가격 역학을 연구하기 위해 임차료등. 각 옵션에 대해.
타당성 분석에는 법적으로 건전하고 물리적으로 실현 가능한 각 옵션의 변수를 고려하여 비용의 기본 구성 요소인 소득 흐름 및 자본화 비율을 계산하여 비용을 결정하는 작업이 포함됩니다.
가장 효과적인 사용에 대한 분석에는 평가 대상의 최대 생산성을 보장하는 옵션을 선택하기 위해 특정 시장 참가자, 프로젝트 시기 및 자금 조달 출처를 고려하여 각 옵션 구현을 위한 세부 계획 개발이 포함됩니다.
최적 사용 분석 기준:
법적 허용성;
물리적 타당성;
재정 보안;
생산성 극대화.
고려되는 각 사용 사례의 법적 허용 가능성은 모든 경우에 먼저 확인됩니다. 부동산을 가장 효율적으로 사용하는 방법을 선택하는 것은 장기 임대 계약의 유무에 따라 영향을 받을 수 있습니다. 남은 임대 기간 동안 부동산 사용에는 임대 계약 조건이 적용됩니다. 임대 계약으로 인해 부동산의 가장 효율적인 사용이 제한되는 경우 이는 평가 보고서에 반영되어야 합니다.
예. 부동산이 12년 이상 만료되는 토지 임대로 인해 제한되는 경우 40년의 경제적 수명을 가진 새 건물을 짓는 것이 경제적으로 타당하지 않을 수 있습니다.
예. 특정 층 수의 건물 건설, 화재 차단, 일사량 요구 사항.
물리적 타당성. 물리적 타당성 기준(크기, 모양, 면적, 설계, 지반 상태, 현장 접근 도로, 자연재해(예: 홍수 또는 지진) 위험)은 토지의 제안된 용도에 영향을 미칩니다.
재정 보안. 옵션이 운영 비용, 금융 비용 및 필수 자본 수익률과 같거나 그보다 큰 운영 수익을 제공하는 경우 재정적으로 실행 가능한 것으로 간주됩니다. 사용 유형이 운영을 통해 정기적인 수입을 받는 것과 관련되지 않은 경우 분석에서는 이 새로운 유형의 사용을 위해 시설을 건설하거나 재건축하는 비용과 동일하거나 이를 초과하는 비용으로 부동산을 창출하는 옵션을 선택합니다. 감정인은 부동산 사용으로 인한 자본 이득 또는 소득을 발생한 자본 지출과 비교해야 합니다. 소득이 비용보다 낮거나 약간만 초과하는 경우 이러한 유형의 사용은 다음에서 실행 불가능한 것으로 간주됩니다. 재정적으로.
정기적인 운영 수익을 창출하는 용도를 평가하기 위해 평가자는 각 용도에 대해 총 순 운영 소득, 개별 투자 자본 수익률 및 토지에 귀속되는 소득 금액을 계산합니다. 순이익이 요구되는 투자 수익에 해당하고 요구되는 수익을 제공하는 경우 토지 계획, 이러한 유형의 사용은 재정적으로 가능합니다.
최대 생산성은 토지가 비어 있는지(실제로 또는 조건부로) 또는 건설되었는지에 관계없이 토지 자체의 최고 가치입니다. 따라서 이 기준의 구현은 법적으로 허용되고 물리적으로 구현 가능하며 긍정적인 소득 옵션을 제공하는 것 중에서 부동산 기반의 최대 가치, 즉 토지 계획을 제공하는 사용 유형의 선택을 전제로 합니다.
토지의 최대 생산성은 소득 금액과의 상관 관계에 의해 결정됩니다. 자본화 비율특정 사용 유형에 대해 시장에서 요구되는 사항입니다. 토지의 가장 큰 수익성을 제공하는 사용 유형이 가장 효과적입니다. 가장 효과적인 옵션을 선택하기 위해 토지 가치를 결정하는 데 사용되는 모든 방법의 기본은 소위 나머지 기술입니다.
토지소득은 부동산에서 발생한 총소득과 유치를 통해 제공되는 소득의 균형으로 간주됩니다. 노동력, 자본, 고정 자산(기능하는 건물 및 구조물). 결국 토지 비용은 모든 것의 총 비용 간의 차이를 나타냅니다. 재산건물의 잔여 비용 또는 건설 비용.
방법 최고의 사용부동산은 기존 건물을 기반으로 달성할 수도 있고, 토지 계획을 무료로 고려해야 하는 근본적으로 새로운 개선 건설을 포함할 수도 있습니다.
이를 바탕으로 감정인은 부동산의 최선의 활용을 분석할 때 두 가지 기술을 사용합니다.
- 미개발 사이트로서 사이트를 가장 효과적으로 사용합니다.
- 건물 지역으로 사이트를 가장 효과적으로 활용합니다.
평가된 부동산을 미개발 토지로 가장 효과적으로 활용하는 방법을 결정하는 방법은 해당 부동산에 건물이 없거나 철거로 인해 건물이 없어질 수 있다는 가정에 기초합니다. 결과적으로 토지의 가격은 선택에 따라 결정됩니다. 가능한 옵션부동산의 수익성을 보장하는 용도특정 목적에 따라 부동산 객체의 매개변수 선택.
미개발 토지를 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
투기를 위해 토지를 사용하는 것, 즉 투자자에게 개선 없이 토지를 판매하는 것입니다. 투자자는 나중에 시장 요구 사항이나 자신의 선호도에 따라 토지를 개발할 것입니다. 이 옵션은 다음에 적용 가능합니다.
부동산 시장이 과포화 상태일 때.
다음을 포함하는 새로운 건물과 구조물을 갖춘 토지 계획 개발:
- 중간 사용 없이 개발하는 경우, 새로운 사용 옵션을 고려하는 경우 분석 날짜에 시장에서 승인됩니다.
- 중간 사용을 통한 개발에는 시장 상황 예측을 기반으로 시장에서 새로운 옵션이 필요할 때까지 기존 사용 옵션을 일시적으로 보존하는 것이 포함됩니다.
- 가장 효율적인 사용을 달성하기 위해 토지 계획을 분할하거나 통합합니다.
- 기존 시설과 목적 및 물리적 매개변수가 유사한 새로운 건물로 부지를 개발합니다.
토지 계획을 건축 계획으로 가장 효과적으로 사용하려면 분석 대상 부지에 기존 건물을 보존하는 것이 전제됩니다.
토지를 건축용 토지로 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
- 평가 대상 부동산의 기존 목적을 유지합니다.
- 평가 대상 부동산의 기존 목적을 변경합니다.
자본화 비율 평가에 따른 최대 생산성 평가는 다음 방법을 사용하여 수행됩니다.
첫 번째 방법: 토지는 미개발로 간주되며 토지와 건물의 자본화 비율이 다릅니다.
1. 시장 수요와 공급을 고려하여 특정 목적을 위한 건물 및 구조물이 있는 조건부 비어 있는 토지 계획을 개발하는 데 드는 비용을 결정합니다.
부하율 및 수집 손실 조정.
기타 소득의 수령 가능성과 금액을 결정합니다.
6. 운영 비용 계산.
7. 자본비용 준비금 계산.
8. 순영업소득 계산.
9. 건물의 자본화 비율 계산.
10. 건설된 건물 및 구조물로 인해 발생하는 소득 평가.
11. 토지에 따른 소득 계산.
12. 토지의 자본화 비율 계산.
13. 토지에서 발생한 소득을 자본화하는 방법으로 토지 가치를 평가합니다.
두 번째 방법: 토지는 미개발로 간주되어 건물과 토지의 시가총액 비율은 동일합니다.
시장 수요와 공급을 고려하여 특정 목적을 위한 건물과 구조물이 있는 조건부 비어 있는 토지를 개발하는 데 드는 비용을 결정합니다.
잠재적 총소득 계산.
지불금 징수 시 부하율과 손실 및 기타 소득 금액을 고려하여 조정합니다.
실제 총소득 추정.
운영 비용 및 자본 비용 준비금 계산.
총 순영업소득 계산.
평가 대상 부동산에 대한 전체 자본화 비율을 계산합니다.
부동산에서 창출된 순영업소득을 자본화하는 방법으로 부동산을 평가합니다.
부동산의 추정 가치와 개선 비용의 차이로 소득 플롯의 가치를 추정합니다.
세 번째 방법: 토지 계획은 미개발로 간주되며 의도된 목적에 따른 부동산의 시장 판매 가격이 알려져 있습니다.
1. 분석된 토지에 건설할 수 있는 특정 목적을 위한 완성된 부동산의 시장 가치가 결정됩니다.
2. 개발자의 이익을 포함하여 건설 비용을 계산합니다.
3. 토지의 가치는 다음과 같은 차이로 추정됩니다.
부동산의 판매 가격과 총 비용.
네 번째 방법: 토지 계획은 건축된 것으로 간주되며 건물에는 몇 가지 개선이 필요합니다.
전체 자본화 비율 결정.
시설 개선 비용 계산.
개선 사항을 고려하여 부동산 가치 증가를 계산합니다.
다섯 번째 방법:토지 계획은 건축된 것으로 간주되며 재건축이 필요하지 않습니다.
부동산에서 발생한 순영업소득을 계산합니다.
1. 전체 자본화 비율의 결정.
순영업소득의 자본화 방법을 사용한 부동산 평가.
부동산 객체의 확인된 특징과 시장 상황의 발전으로 인해 비표준 유형의 사용이 필요할 수 있습니다.
별도의 용도
일반적으로 분석된 부동산을 사용하는 가장 효과적인 옵션은 유사한 객체를 사용하는 것과 다르지 않습니다. 그러나 평가 대상 자산의 특이하거나 고유한 특성으로 인해 가장 효과적인 용도는 다를 수 있습니다.
중간 용도
부동산을 가장 효과적으로 활용하기 위한 옵션이 향후 시장 상황의 변화에 기초하여 일정 시간이 지난 후에 실현 가능할 수 있는 경우 평가일에 존재하는 사용 옵션은 중간 옵션으로 간주됩니다. 일정 시간이 지나면 변경될 수 있는 중간 사용도 특정 기간 동안 가장 효과적인 옵션으로 식별될 수 있습니다.
법적으로 논란이 되는 용도
법에 의해 허용된 물건의 실제 사용이 해당 위치의 지역에서 시행되는 표준을 준수하지 않는 경우. 이는 일반적으로 변경 사항이나 새로운 구역 지정 규정의 결과입니다.
비최적 용도
실제로 실제 개발은 해당 사이트가 위치한 사이트를 가장 효율적으로 사용하는 것과 일치하지 않을 수 있습니다. 상황의 변화는 부동산의 기존 목적과 보존의 변화를 요구할 수 있지만 질적으로는 다르기 때문에 특정 자본 지출이 필요합니다.
다용도
따라서 대형 건물에는 주거용 건물, 사무실, 상점, 서비스 센터 등이 포함될 수 있습니다. 마찬가지로 주택, 쇼핑 및 엔터테인먼트 센터와 기타 기반 시설은 토지에 건설될 수 있습니다.
특수 목적 용도
예를 들어, 중장비를 생산하는 공장의 가장 효과적인 사용은 해당 장비를 계속 생산하는 것일 가능성이 높으며, 곡물 창고의 가장 효과적인 사용은 이를 계속해서 엘리베이터로 사용하는 것일 것입니다.
추측적 용도
장래에 매각할 예정인 소유 토지는 투기적 투자상품으로 간주됩니다.
초과 및 잉여 부지 면적
건축 지역에는 현재 건물의 사용에 필요하지 않은 초과 면적이 있을 수 있습니다. 미개발 부지에는 가장 큰 영향을 미치는 주요 용도에 필요하지 않은 면적이 있을 수 있습니다. 최대 효과적인 방법부지의 초과 면적을 사용하면 추가 건물이 개발되거나 보존되지 않은 상태가 될 수 있습니다.
어떤 경우에는 기존 건물에 필요하지 않고 부동산과 분리하여 판매할 수 없는 추가 공간이 초과 공간으로 간주됩니다.
소득접근법을 이용한 부동산 평가
기본 개념
기다림의 원리
소득접근법을 사용한 시장가치 추정은 대상자산이 남은 경제수명 동안 창출할 것으로 예상되는 소득을 가치로 전환하는 것을 기반으로 합니다. 이론적 관점에서 수입원은 임대료, 판매, 배당금, 이익 등 무엇이든 될 수 있습니다. 가장 중요한 것은 그것이 평가되는 자산의 산물이라는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 소득 창출을 위해 사용되거나 사용될 수 있는 자산(부동산, 주식, 채권, 어음, 무형 자산 등)을 평가하는 것이 가능하고 적절합니다.
수익창출자산을 평가하는 기본원리는 기대의 원리와 대체의 원리입니다. 이 접근법에 대한 기대의 원칙은 주요 방법 형성 원칙입니다. 자산의 가치 K는 현재(오늘, 현재) 가치에 의해 결정된다고 명시되어 있습니다. ( PV -영어로부터 현재 가치) 그의 모든 미래 소득 I: , 여기서 에게 -자산 보유 기간.
평가 대상 자산의 소득 잠재력이 높을수록 그 가치도 높아집니다. 이 경우 소득분석은 잔여기간 전반에 걸쳐 이루어져야 한다. 경제생활단, 이 기간 동안 가장 효율적인 방법으로 사용되어야 합니다.
대체 원칙에 따르면 자산의 최대 비용 F는 다음을 초과해서는 안됩니다. 최저 가격 버지니아,동등한 수익률을 지닌 또 다른 유사한 자산을 구매할 수 있는 경우: , 여기서 티 -아날로그의 수. 이 원리는 유사하다 경제 원리투자 대안.
이내에 소득 접근 방식자본수익률에 따라 직접 자본화 방식과 소득 자본화 방식이 구분됩니다(그림 3.1). 이러한 방법은 순영업소득과 자본화 또는 할인율의 분석 및 평가를 기반으로 합니다.
직접 자본화의 경우, 자산 사용 첫 해의 순 영업 소득이 전형적인 소득 창출 단계에 있는 경우 평가가 이루어지며, 소득을 소득으로 전환하기 위한 자본화 비율이 평가됩니다. 현재 가치, 자본 수익률을 기반으로 한 자본화 방법 - 예측 기간이 끝날 때 환입으로 인한 순이익, 할인 요인 평가 및 자산 사용 과정에서 순 영업 소득 예측 이러한 소득의 현재 가치 금액 결정.
그림 3.1 - 소득별 평가 방법 분류.
이러한 방법은 소득 흐름과 현재 가치로의 전환 계수를 분석하고 구성하는 방식이 다릅니다. 시장가치를 추정하는 직접자본화법은 해당 자산을 사용하여 발생한 첫 해의 순이익을 평가 대상 자산과 유사한 자산의 소득의 자본화 비율에 대한 자료를 분석하여 구한 자본화 비율로 나눈 값입니다. . 이 경우 시간에 따른 소득 변화 추세를 평가할 필요가 없으며 자본화 비율을 평가할 때 자본 수익률과 수익률이라는 구성 요소를 별도로 고려할 필요가 없습니다.
평가되는 자산의 모든 구성요소의 추세에 대한 설명은 시장 데이터에 내장되어 있다고 가정합니다. 직접 자본화 방법은 가장 효율적인 방법으로 사용되며 평가일에 수리 또는 재건축에 대규모 자본 투자가 필요하지 않은 기존 자산을 평가하는 데 적용 가능하다는 점에 유의해야 합니다. 자본 수익률을 기준으로 한 자본화 방법으로 평가할 때 시간에 따른 순이익 변화 추세를 별도로 고려하고 자본화 비율의 모든 구성 요소를 별도로 분석합니다.
직접자본화법은 가장 대표적인 첫해 소득을 에 대한 시장자료 분석을 통해 구한 자본화계수로 나누어 직접 가치로 환산하여 소득창출자산의 시장가치를 추정하는 방법이다. 평가 대상 자산과 유사한 자산 가치에 대한 소득의 비율입니다.
자본수익률에 기초한 자본화법은 소득창출자산이 남은 경제연수 동안 창출한 모든 현금흐름을 평가일까지 할인하여 가치로 환산하여 수익창출자산의 시장가치를 추정하는 방법이다. 자본 수익률은 대체 위험 수준의 투자 시장에서 추출됩니다.
자본 수익률을 기반으로 한 자본화 방법은 공식적인(수학적) 관점에서 두 가지 종류, 즉 할인된 현금 흐름 분석(DCF 분석) 방법과 계산 모델을 사용한 자본화 방법을 가질 수 있습니다.
할인현금흐름분석법은 자본수익률을 기초로 한 자본화법으로, 자본수익률을 할인율로 하여 시장가치를 추정하기 위해 해당 자산을 운용한 연도별 현금흐름을 분석한다. 평가되는 항목은 별도로 할인된 후 합산됩니다. 현금 흐름소유권 기간이 끝나면 재판매됩니다.
계산모형에 의한 자본화 방법은 자본수익률에 기초한 자본화 방법으로, 시장가치를 추정하기 위해 소득과 가치의 정형화된 계산모형을 이용하여 첫 해의 가장 대표적인 소득을 가치로 환산하는 방법이다. , 미래 변화 추세 분석을 기반으로 얻은 것입니다.
자산이 창출하는 순영업소득은 실제 총소득과 운영비용의 차이입니다.
일반적으로 기대 원칙에 따라 소득 접근법을 사용하여 자산의 시장 가치를 평가하는 수학적 표현은 다음과 같은 형식을 갖습니다.
어디 보오 -시장 가치 평가, q —현재 기간 번호, 나는 q —순영업이익 q 뭔가기간, 와이-자본수익률(소득할인율), 브이피- 복귀로 인한 현금 흐름, 에게— 마지막 소유 기간의 수(부동산 평가 시 예측 기간을 소유 기간으로 간주합니다.)
부동산에서 감가상각되지 않는 부분은 필지이고, 감가상각 부분은 필지의 개량입니다. 지구 표면의 일부인 토지 계획은 마모되거나 찢어지지 않습니다. 와 함께 경제적 포인트관점에서 볼 때 토지는 시간이 지남에 따라 그 가치가 증가할 수 있는 끝없는(무진장) 소득원으로 간주되어야 합니다. 개선에는 유한한 경제 수명이 있습니다. 즉, 개체가 창출하는 수입 금액이 해당 작업에 소요되는 비용을 초과하는 기간입니다.감가상각 자산에는 한정된 기간 동안 자산을 임대할 권리를 취득하기 위한 투자도 포함되어야 합니다.
따라서 일부 q-연도의 소득 I q(영어 단어 - 소득)는 두 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다.
어디에 투자 수익(자본 수익)이 있고 는 초기 투자 수익(자본 수익)입니다.
q 연도의 투자 소득은 또한 두 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 즉, 연도 q 초의 개선 시장 가치와 동일한 투자 소득과 q 연도의 토지 계획의 시장 가치와 동일한 투자 소득입니다. 같은 해 :
토지에 투자한 자본 수익률은 개량에 투자한 자본 수익률과 같습니다. Y L = Y B = Y.
결과적으로, 자본에 대한 소득은 단일 수익률에 의해 이 자본 비용의 곱으로 표현될 수 있습니다.
- 개선에서
(6.1.2)에서 개선으로 인한 자본 소득과 현재 시장 가치는 서로 직접적으로 비례합니다. 동시에 소득은 연말에 위치하며 개선 비용은 연말에 위치합니다. 전년도또는 현재 항목의 시작 부분에. 다음으로 인한 개선 정상적인 마모가치를 잃습니다. 결과적으로, 개선과 관련된 수입도 시간에 따라 감소하는 함수입니다.
개선을 위해 특정 자본 투자가 필요한 대상(빈 토지, "미완성", 재건축 대상 등)의 경우 경제적 관점에서 초기 투자는 상환되지 않은 투자 금액 V HU로 결정되어야 합니다. 미래가치소득원으로 객체를 생성하기 위한 자본 투자(비용)의 흐름 또는 동일하게 소득 창출 자산의 운영일까지 특정 비율로 누적된 생성 비용 금액
개인, 회사 및 당국의 재정적 결정에 대한 시장 행동의 영향은 부동산을 가장 효과적으로 사용하는 개념을 결정합니다. 시장 요인결정하다 시장 가치따라서 부동산에 대한 시장력의 요구는 가장 효과적인 사용을 결정하는 데 매우 중요합니다. 부동산의 가장 효과적인 활용 분석 포함하다시장 상황, 평가 대상 부동산의 특성에 대한 자세한 연구, 평가 대상 부동산의 매개변수와 호환되는 시장 수요 옵션 식별, 각 옵션의 수익성 계산 및 각 옵션에 대한 부동산 가치 평가 옵션을 사용하세요. 따라서 가장 효과적인 사용에 대한 최종 결론은 비용을 계산한 후에만 내릴 수 있습니다.
부동산을 가장 효율적으로 활용하는 방법은 법적으로 가능하고 적절하게 설계되었으며 물리적으로 실현 가능하고 적절한 재정 자원이 제공되며 최대 가치를 제공하는 비어 있거나 개발된 토지를 사용하는 것입니다. 토지의 최적 사용은 평가 대상 부동산이 속한 특정 시장의 경쟁 요인에 의해 결정되며 소유자, 개발자 또는 평가자의 주관적인 추측의 결과가 아닙니다. 따라서 가장 효과적인 용도를 분석하고 선택하는 것은 본질적으로 경제 연구가치 있는 물건에 중요한 시장 요인. 평가일에 부동산을 가장 효율적으로 활용하는 방법에 대한 결론을 내리는 데 사용되는 시장 요인은 부동산의 가치를 결정하기 위해 수집 및 분석되는 전체 데이터에 고려됩니다. 따라서 가장 높은 가치의 사용은 시장가치의 기초가 되는 기준으로 인정될 수 있습니다.
일반적으로 최적 사용 분석은 여러 단계에 걸쳐 수행됩니다. 대체 옵션다음 영역이 포함됩니다: 시장 분석; 옵션의 타당성 분석; 가장 효과적인 사용 분석. 나열된 분석 영역에는 포괄적인 연구가 필요합니다. 다음 질문: 시장 분석에는 수요와 공급, 시장 수용력, 임대료 역학 등을 연구하기 위해 현재 용도에 대한 대체 용도에 대한 수요를 결정하는 작업이 포함됩니다. 각 옵션에 대해. 타당성 분석에는 법적으로 실현 가능한 각 옵션과 물리적으로 실현 가능한 옵션의 변수 값을 결정하기 위해 기본 비용 구성 요소인 수익 흐름 및 자본화 비율을 계산하는 작업이 포함됩니다. 가장 효과적인 사용에 대한 분석에는 평가 대상의 최대 생산성을 보장하는 옵션을 선택하기 위해 특정 시장 참여자, 프로젝트 시기 및 자금 조달 출처를 고려하여 각 옵션 구현을 위한 세부 계획 개발이 포함됩니다.
최적 활용 분석 기준: 법적 허용 가능성(감정인은 민간 제한, 구역 지정 규정, 건축법역사적 건물의 보존을 위한 규칙, 규정, 특정 잠재적 용도를 규정할 수 있는 환경법. 부동산을 가장 효율적으로 사용하는 방법의 선택은 장기 임대 계약의 유무에 따라 영향을 받을 수 있습니다. 물리적 타당성(물리적 타당성 기준 - 크기, 모양, 면적, 설계, 지반 조건 및 현장 접근 도로, 자연재해(예: 홍수 또는 지진) 위험 - 제안된 토지 용도에 영향을 미침) 재정 보안(긍정적인 소득을 제공할 수 있는 모든 용도는 재정적으로 실현 가능한 것으로 간주됩니다. 용도 유형이 운영을 통해 정기적인 소득을 받는 것과 관련되지 않는 경우, 분석에서는 해당 비용과 같거나 그 이상의 비용으로 부동산을 창출하는 옵션을 선택합니다. 새로운 용도를 위한 부동산의 건설 또는 재개발 감정인은 부동산 사용으로 인한 자본 이득 또는 소득을 발생한 자본 비용과 비교해야 합니다. 소득이 비용보다 적거나 약간만 초과하는 경우 해당 용도로 간주됩니다. 재정적으로 불가능합니다.); 최대 생산성(이것은 무료(실제로 또는 조건부)인지 또는 건축되었는지에 관계없이 토지의 최고 가치입니다. 이 기준의 구현은 법적으로 허용되고 물리적으로 실행 가능하며 긍정적인 소득을 제공하는 모든 것 중에서 선택을 전제로 합니다. 부동산의 기본인 토지의 최대 가치를 제공하는 사용 유형 토지의 최대 생산성은 소득 금액을 특정 사용 유형에 대해 시장에서 요구하는 자본화 비율과 연관시켜 결정됩니다. 이러한 일련의 분석 절차는 필요한 자금이 제공되더라도 법적으로 금지되거나 물리적 구현이 불가능한 경우 가장 효과적인 사용 사례가 실현 가능하지 않다는 사실에 기인합니다.
감정인은 부동산의 최선의 활용을 분석할 때 두 가지 기술을 사용합니다.: 미개발된 사이트를 가장 효과적으로 활용하는 방법 건물 지역으로 사이트를 가장 효과적으로 활용합니다. 미개발 토지의 가장 효과적인 이용을 결정하는 주요 이유: 부동산의 가치를 토지의 가치로만 분리. 비교매매법을 활용하여 개발된 토지의 가치를 평가합니다. 외부 노후화로 인한 가치 손실 계산. 특정 부지에 최적이 아닌 부동산의 일부로서 토지의 실질 가치를 평가합니다. 시가지의 가장 효과적인 활용에 대한 분석은 두 가지 이유로 수행됩니다.: 투자 자본에 대해 가장 큰 총 수익을 제공하는 부동산의 사용 유형을 식별합니다. 비슷한 수준의 사용 효율성을 갖춘 동일한 목적의 부동산 개체를 시장에서 식별합니다.
특허 RU 2543315 소유자:
본 발명은 컴퓨터 기술에 관한 것이며, 현대의 고속 컴퓨터에서 구현될 수 있으며, 예를 들어 검색, 추천 시스템, 의사 결정 지원 시스템, 인터넷 네트워크, 데이터 패킷 자동 분류 시스템 및 기타 분야에서 효과적인 옵션을 선택하는 데 사용할 수 있습니다. 관련 분야. 청구된 발명의 구현에는 물리적 매체, 자기 디스크, 네트워크 정보 저장소에 정보를 저장하고, 이를 컴퓨터에서 처리하고, 결과적인 효과적인 옵션 세트를 최종 사용자가 사용할 수 있는 모든 형태로 최종 사용자에게 제공하는 것이 포함될 수 있습니다.
본 발명을 제시하기 전에, 편의와 명확한 이해를 위해, 아래에 사용된 명칭 및/또는 용어에 대한 설명과 정의를 제공하는 것이 바람직합니다.
검색 엔진은 인터넷에서 정보를 검색하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 검색은 사용자가 생성한 임의의 텍스트 쿼리를 기반으로 수행됩니다. 검색 결과는 쿼리와 관련된 특정 특성에 따라 정렬되어 사용자에게 제공됩니다. 검색 엔진의 예로는 Bing, Google, Yahoo, Yandex 등이 있습니다.
추천 시스템은 제시된 전체 대안(옵션) 세트에서 사용자가 검색 엔진에 입력한 쿼리와 같은 다양한 특성을 기반으로 특정 사용자에게 가장 흥미로울 수 있는 것을 선택하는 컴퓨터 프로그램입니다. . 대부분의 경우 추천 시스템은 결과를 권장 옵션 집합으로 표시하거나 제시된 옵션 전체 또는 일부의 순위로 표시한다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 추천 시스템 내에서 정보를 처리하고 변환하는 방법은 예를 들어 기업 성과 평가 작업 등과 같은 관련 영역에서 작동합니다.
중첩의 원리(고려 중인 상황에서 물리학의 잘 알려진 중첩 원리와 대조)는 각 제거 단계에서 다를 수 있는 절차를 사용하여 원래 세트에서 옵션을 순차적으로 제거하는 것으로 구성됩니다. 절차의 예는 부록 1에 나와 있습니다. 첫 번째 단계에서는 전체 초기 옵션 집합에서 제외되고, 두 번째 단계에서는 입력 집합이 첫 번째 단계에서 식별된 효과적인 옵션이 됩니다.
효과적인("좋은") 요소(옵션)는 옵션의 순위를 매기고 사용자(사람)의 정보 요구를 충족시키는 데 필요한 특정 문제를 해결하기 위해 주어진 매개변수에 따라 가장 좋고, 가장 선호되고, 가장 유용한 요소입니다. , 전문가, 대리인).
비효과적인("나쁜") 요소(옵션)는 특정 문제를 해결하는 데 더 나은 옵션이 있기 때문에 어떤 상황에서도 분명히 사용할 수 없는 요소입니다.
옵션 선택 및 순위 지정 규칙을 구성하는 데 도움이 되는 효율성 값은 전문가 수단을 통해 설정됩니다.
대부분의 검색 엔진에는 대규모 대표적인 쿼리 집합에 대한 성능(관련성) 점수와 해당 쿼리에 대한 검색 결과가 포함된 데이터 저장 및 처리 기능이 있습니다. 이러한 도구에서 쿼리 및 검색 결과(옵션)는 전문가가 설정한 자체 기준 세트와 검색 결과의 관련성에 대한 평가로 표시됩니다.
검색 쿼리에 대한 검색 요소의 관련성을 평가하기 위한 다양한 공식 기준이 있으며, 건설적으로 지정됩니다(예: 텍스트에서 단어의 사용 빈도 또는 텍스트에서 쿼리 단어의 사용 빈도인 TF-IDF 기준). 각 단어의 중요도를 고려하여 텍스트를 작성합니다. 이러한 형식적 기준은 검색 결과를 평가하는 독립적인 기준이 아니라 기존 검색 엔진이 실제로 검색을 수행하는 알고리즘이라는 점에 유의하세요. 이러한 공식적인 기준에 따라 계산된 점수는 전문가가 부여한 관련성 점수와 여전히 크게 다를 수 있습니다.
~에 이 순간옵션을 선택하고 순위를 매기는 세 가지 주요 방법이 있습니다.
옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법은 여러 기준에 따른 값을 사용하여 "중요도"의 절대 등급을 각 옵션에 할당하는 것으로 구성됩니다. 가장 일반적인 방법은 회귀를 구축하는 것입니다.
또한 옵션 순위를 매기기 위해 McRank 분류 방법을 사용할 수 있습니다. 그 본질은 각 쿼리-문서 쌍에 대해 소위 "예상 관련성"을 다음과 같이 얻은 관련성 클래스에 속할 확률의 함수로 계산하는 것입니다. 분류 결과. “예상 관련성”을 계산한 결과, 각 쿼리 내 “쿼리-문서” 쌍의 순위는 “예상 관련성”의 내림차순으로 발생합니다(L. Ping, K. J. S. Burgess, K. By - McRank: Learning to Rank 다변량 분석 및 기울기 가속 검색 사용 NIPS Curran Associates 2007 - ).
대안을 선택하는 알려진 방법이 있는데, 이는 최상의 옵션을 식별하기 위해 두 옵션을 쌍으로 비교하는 것으로 구성됩니다. 이러한 관계 형성을 기반으로 옵션이 선택되는 순서가 구축됩니다.
잘 알려진 방법의 예로는 원본 벡터를 고차원 공간으로 변환하고 이 공간에서 최대 간격을 갖는 분리된 초평면을 검색하는 서포트 벡터 머신(K. Cortes, V.N. Vapnik, Support Vector Machine)이 있습니다. , Magazine "Machine Learning", 20, 1995 - [C. Cortes, Vapnik V.N.; “Support-Vector Networks”, Machine Learning, 20, 1995]) 및 기타 방법:
RankNet(Microsoft Bing 검색 엔진, K.J.S.Burgess, T.Shakd et al. "Teaching Ranking using Gradient Descent", ISML, 2005: 89-96 -), 그 본질은 " 신경망" 및 검색 결과 순위를 매기기 위한 확률적 비용 함수,
RankBoost(J.Freund, R.Iyer, R.E.Shapae 및 J.Singer. 결합된 선호도에 대한 효율적인 검색 가속 알고리즘, Journal of "Machine Learning Research", 4:933-969, 2003 -), 이는 절차를 기반으로 합니다. 문서 쌍을 분류하기 위한 기계 학습 알고리즘 구성의 순차적 구성.
FRank(M. Tsai, T.-Y. Liu, et al. Frank: A Ranking Method with Fidelity Loss, SIGIR 2007])는 RankNet 방법을 변형한 것이지만 비용 함수로 분포 정확도 함수를 사용합니다. 엔트로피 값 대신.
옵션 목록 비교로 구성된 대안을 선택하는 알려진 방법이 있습니다. 이 경우 지정된 규칙에 따라 전체 대안 집합에 대한 필터링이 수행됩니다.
이 방법의 예는 다음과 같습니다.
1. 순열 집합에 확률적 공간을 도입하여 ListNet 페널티 함수를 최소화하는 트리 구성 방법. 입력 공간의 엔트로피 함수는 손실 함수로 사용됩니다. (Zhe Cao, Tao Kin, Tai-Yan Liu, Ming-Feng Tsai 및 Hang Li. 순위 학습: 쌍별 접근 방식에서 목록 접근 방식으로, 2007 - ),
2. 순위 목록과 훈련 세트의 원래 목록 사이의 각도의 코사인 유사성을 기반으로 하는 손실 함수를 사용하여 검색 결과의 순위를 매기는 RankCosine 목록 비교 방법(T. Kin, H.-D. Zhang, M.-F. Tsai, D.-S.Wang, T.-Y.Liu, X.Li: 정보 검색을 위한 쿼리 종속 손실 함수 Journal of Inf. Process Manage. 44(2): 838 -855, 2008 - [T. Qin, X.-D.Zhang, M.-F.Tsai, D.-S.Wang, T.-Y.Liu, H.Li: 정보 검색을 위한 쿼리 수준 손실 함수 .정보처리.관리.44(2):838-855, 2008)],
3. AdaBoost 기계 학습 알고리즘을 사용하여 순위 모델의 성능을 향상시키기 위해 분류기의 선형 조합을 구성하는 순위 함수를 구축하는 AdaRank 순위 방법. (Yu. Hu, X. Li. AdaRank: 정보 검색을 위한 가속 검색 알고리즘. SIGIR 2007 - ),
4. SoftRank 순위 방법, 그 핵심은 매끄럽지 않은 순위 측정 항목의 직접적인 최적화입니다(Mike Taylor, John Guiver, Steven Robertson, Tom Minka. SoftRank: Optimization of non-smooth 측정 항목, 2008 - ) 및 기타.
이러한 모든 방법은 고도로 전문화된 영역에서 상당히 높은 정확도를 보여줍니다.
옵션을 선택하는 알려진 방법의 단점은 다음과 같습니다.
대용량 데이터로 작업할 때 복잡한 선택 절차를 사용하면 계산 복잡성이 크게 증가합니다.
많은 수의 기준을 사용하여 옵션을 선택하고 순위를 매길 때 및/또는 많은 수의 옵션이 있는 경우 정확도가 낮습니다.
일반적으로 대용량 데이터에는 의사결정나무를 이용한 검색 방법이 사용됩니다. 이는 옵션 선택이 수행되는 일련의 임계값 절차를 구성하는 것으로 구성됩니다.
의사결정 트리를 사용한 검색 방법의 단점은 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법으로 임계값 절차를 선택하는 것이 항상 정당화되는(효과적인) 것은 아니기 때문에 결과의 신뢰성이 낮다는 것입니다. 또한 옵션을 선택하거나 순위를 지정하기 위해 하나의 기준이 아닌 전체 그룹(이들의 조합)을 동시에 사용할 수 있으며 이는 의사결정 트리 검색 방법에서 고려되지 않습니다. 하나의 기준(여러 기준)에 따라 전체 옵션 목록을 선택하거나 순위를 매기는 것이 불가능한 경우가 많습니다. 따라서 높은 정확도로 옵션의 순위를 매기려면 그러한 트리를 많이 구축해야 하며, 그 작업 결과를 집계해야 합니다.
방법은 RF 특허 번호 2435212 "검색 관련성을 높이기 위해 웹 검색 중 사용자 행동에 대한 데이터 수집", RF 특허 번호 2443015 "증분 업데이트가 포함된 수정된 베이지안 쿼리 분류기를 사용하는 순위 기능"에 따라 알려져 있습니다. 2367997 “구조적으로 상호 연관된 정보를 기반으로 문서 순위를 매기는 고급 시스템 및 방법” 수집으로 구성됩니다. 추가 정보, 즉 베이지안 분류기를 사용하여 사용자 행동에 대한 정보, 문서의 구조적 관계에 대한 정보를 수집하고 이를 통해 옵션 선택 및 순위 지정이 수행됩니다. 알려진 방법의 단점은 합병증이다 기존 방법새로운 기준을 추가하여 옵션을 선택하고 순위를 매깁니다.
기술적 본질과 달성 결과에 가장 근접한 방법은 검색 결과에 대한 시간 가중치를 계산하는 방법으로, 검색 결과에 해당하는 사용자 이벤트를 식별하는 것으로 구성되며, 사용자 이벤트는 이벤트의 시작 시간, 종료 시간 이벤트 및 이벤트 기간; 현재 시간을 결정하고 사용자 이벤트에 대한 현재 시간의 시간적 근접성에 기초하여 이 검색 결과에 대한 시간적 가중치를 결정합니다. 이 방법에서는 시간 가중치가 시간에 따라 변하고, 현재 시간이 이벤트 시작 시간에 가까워질수록 기하급수적으로 증가하고, 이벤트 기간 동안 일정하며, 이벤트 기간 중 특정 시점에서 최고점에 도달하고, 기하급수적으로 감소한다고 가정합니다. 현재 시간이 이벤트 종료 시간으로부터 멀어짐에 따라 이 방법은 검색 결과의 순위를 매기기 위해 임시 가중치를 사용하여 인터넷에서 정보를 검색하기 위한 것입니다. (RF 특허 번호 2435213, IPC G06F 17/30, 2011년 11월 27일 공개).
인터넷에서 주문형 검색을 위한 유사한 기존 기술과 마찬가지로 이 알려진 방법의 단점은 일반적으로 "대략적인" 선택 및 순위 지정 알고리즘을 사용한다는 것입니다. 선형 계산 복잡도가 O(n)인 알고리즘. 여기서 n은 옵션 수입니다. 일반적으로 이러한 복잡성은 수용 가능한 수준의 복잡성을 제공하기 위해 개발된 선택 및 순위 지정 규칙을 단순화(더 정확하게는 조잡함)함으로써 달성됩니다. 동시에 이러한 방법을 사용하여 얻은 결과는 품질이 낮습니다.
청구된 발명에 의해 해결되어야 할 기술적 문제는 더 나은 선택과 효과적인 옵션의 순위를 매기는 새로운 방법을 창출하여 높은 선택 속도와 높은 결과 정확도를 보장하는 것입니다.
제시된 기술적 문제는 제안된 발명에 따라 첫 번째 구현 옵션에 따라 효과적인 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법이 검색 쿼리에 대한 옵션의 관련성을 평가하고 옵션을 지정하기 위한 기준을 미리 형성하는 것으로 구성된다는 사실에 의해 해결됩니다. 옵션을 선택하고 순위를 지정하기 위한 유한한 수의 옵션 또는 일련의 절차와 옵션 선택을 위한 구현 순서가 가장 효과적인 것으로 평가되며, 각 옵션은 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 평가됩니다. 기준을 가장 많이 만족시키는 조건으로 내림차순으로 순위를 매겨 순위를 매긴다. 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 중첩 방법을 사용하여 적어도 두 단계에서 수행됩니다. 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수에 해당하거나 지정된 모든 선택 절차가 사용되는 경우 선택 옵션 및 해당 순위가 중지되고 선택한 그룹의 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 단, 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수와 일치하지 않는 경우 옵션 선택 및 순위는 계속 유지되며 옵션 선택, 순위 지정 및 제외는 지정된 옵션 수에 도달하거나 지정된 모든 선택 절차가 사용되지 않고 선택한 옵션 그룹이 가장 효과적인 것으로 평가될 때까지 수행됩니다.
제1 실시예에 따른 본 발명의 방법은 다음과 같은 추가적인 필수 특징을 특징으로 한다:
두 번째 이후 단계에서는 검색어 평가 기준이 형성되며, 이를 바탕으로 전 단계에서 처리된 나머지 배열 중에서 계산 복잡도가 2차 O보다 낮지 않은 방법을 사용하여 중첩 방법을 사용하여 옵션을 순위화하고 옵션을 선택합니다. (n 2) 다음 옵션 그룹은 더 낮은 순위로 제외됩니다.
제시된 기술적 문제는 제안된 발명에 따라 두 번째 구현 옵션에 따라 효과적인 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법이 검색 쿼리에 대한 옵션의 관련성을 평가하고 선택을 위한 한정된 수의 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가되고, 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 옵션을 평가하며, 이를 기준으로 충족 조건에서 각 옵션에 순위를 할당하여 옵션의 순위가 결정됩니다. 내림차순으로 가장 많은 수의 기준; 옵션은 적어도 두 단계에 걸쳐 중첩 방식을 사용하여 순차적으로 선택되고 순위가 매겨지며, 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수와 일치하는 경우 옵션 선택 및 순위 지정이 중지되고 옵션이 다음에서 선택됩니다. 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수와 일치하지 않는 경우 선택한 그룹은 가장 효과적인 것으로 평가되며, 옵션 선택, 순위 및 순위는 계속됩니다. 지정된 옵션 수에 도달할 때까지 제외가 수행되며, 선택한 옵션 그룹이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다.
제2 실시예에 따른 본 발명의 방법은 다음과 같은 추가적인 필수 특징을 특징으로 한다:
첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 방법을 이용한 중첩 방법을 사용하여 옵션이 많을 경우 선택하고 순위가 가장 낮은 옵션 그룹은 제외합니다.
두 번째 이후 단계에서는 검색어 평가 기준이 형성되며, 이를 기반으로 옵션의 순위가 결정되고, 계산 복잡도가 2차보다 낮지 않은 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 옵션이 선택됩니다. O(n 2)이고 다음 옵션 그룹은 더 낮은 순위로 제외됩니다.
이 방법은 옵션을 선택하고 순위를 지정하기 위한 일련의 절차와 실행 순서를 추가로 지정합니다.
제시된 기술적 문제는 제안된 발명에 따라 제3 실시예에 따른 효과적인 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법이 검색 질의에 대한 옵션의 관련성을 평가하고 옵션을 지정하기 위한 기준을 미리 형성하는 것으로 구성된다는 사실에 의해 해결됩니다. 옵션을 선택하고 순위를 매기는 일련의 절차와 옵션 선택을 위한 구현 순서는 가장 효과적인 것으로 평가되며, 각 옵션은 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 평가되며, 이를 기준으로 옵션의 순위가 지정됩니다. 가장 많은 수의 기준을 충족하는 조건에서 내림차순으로 각 항목의 순위를 매깁니다. 옵션의 순차적 선택 및 순위는 중첩 방법을 사용하여 수행됩니다. 옵션 선택, 순위 및 제외는 지정된 모든 선택 절차가 사용되고 선택한 옵션 그룹이 가장 많은 것으로 평가될 때까지 수행됩니다. 효과적인.
제3 실시예에서 청구된 방법은 다음과 같은 추가 필수 특징을 특징으로 합니다.
첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 방법을 이용한 중첩 방법을 사용하여 옵션이 많을 경우 선택하고 순위가 가장 낮은 옵션 그룹은 제외합니다.
두 번째 및 후속 단계에서는 검색 쿼리를 평가하기 위한 기준이 형성되며, 이를 기반으로 옵션의 순위가 결정되고 계산 복잡도가 낮지 않은 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 옵션이 선택됩니다. 2차 0(n2)이고 다음 옵션 그룹은 낮은 순위로 제외됩니다.
또한 선택을 위한 한정된 수의 옵션이 지정되어 가장 효과적인 것으로 평가됩니다.
가장 효과적인 옵션 그룹을 선택하기 위해 추가 선택 및 순위 지정 방법과 구현 순서가 지정되고 선택 및 순위 지정이 반복됩니다.
청구된 방법의 전체 필수 기능 세트를 구현함으로써 달성되는 기술적 결과는 다음을 사용하는 능력으로 인해 검색 및 추천 시스템에서 효과적인 옵션을 선택하는 속도와 정확성(신뢰성)을 높이는 것입니다. 효과적인 옵션을 식별하기 위한 절차의 복잡성을 규제하기 위해 중첩의 원칙을 적용합니다.
본 발명의 본질은 제안된 방법을 구현할 때 동작 순서의 다이어그램을 보여주는 그림 1에 설명되어 있습니다.
1 - 초기 옵션 세트(다양한 옵션)
2 - 대략적인 방법을 사용하여 첫 번째 단계에서 비효과적인 개체를 제거하는 절차;
3 - 첫 번째 선택 단계 이후에 남은 옵션 세트
4 - 제외 절차를 사용하여 비효과적인 옵션을 차단합니다.
5 - 대략적인 방법을 사용하여 비효과적인 개체를 제거하기 위한 절차를 일관되게 적용합니다.
6 - 비효과적인 옵션을 포함하지 않는 옵션의 하위 집합입니다.
7 - 대략적인 방법과 정확한 방법을 모두 사용하여 6단계에서 얻은 옵션 그룹의 순위 작업;
8 - 모든 비효과적인 옵션을 가장 낮은 순위에 할당하고 이러한 옵션을 순위가 매겨진 옵션 뒤의 최종 목록에 추가하는 작업;
9 - 최종 사용자에게 최종 주문된 옵션 그룹 제공
10 - 비효과적인 옵션 그룹은 제거 절차의 순차적 중첩을 사용하여 차단됩니다.
제안된 방법은 제거 단계마다 다를 수 있는 특정 절차를 사용하여 이전 옵션을 순차적으로 제거하는 중첩 방법을 기반으로 합니다.
본 발명의 방법은 다음과 같이 수행된다(도 1).
비효과적인 옵션을 포함할 수 있는 대규모 옵션 세트 1이 존재하거나 형성되고 있습니다.
'대규모 옵션 세트(검색 요소)'라는 용어는 개발과 관련하여 등장한 '빅 데이터' 개념의 틀 내에서 고려됩니다. 정보 기술엄청난 양의 이기종 정보를 처리하는 접근 방식도 포함됩니다.
이 개념의 틀 내에서 대규모 옵션 세트(검색 요소)는 엄청난 양과 상당한 다양성을 지닌 구조화된 또는 구조화되지 않은 데이터 세트로 이해됩니다.
비효과적인 옵션을 제외하고 가장 효과적인 옵션을 선택하기 위해 먼저 옵션(검색 요소)과 검색어의 관련성을 평가하는 기준을 형성하고, 필요한 경우 선택을 위해 유한한 수의 옵션(검색 요소)을 지정합니다. , 가장 효과적인 것으로 평가됩니다(관련성 검색어를 평가하기 위한 기준과 가장 밀접하게 일치하는 것으로). 다음으로, 각 옵션(검색 요소)은 검색 쿼리 기준과의 관련성에 대해 평가되며, 이를 기반으로 가장 큰 항목을 충족하는 조건에서 각 옵션(검색 요소)에 순위를 할당하여 순위가 지정됩니다. 기준 개수를 내림차순으로 표시합니다. 옵션(검색 요소)의 선택 및 순위 지정은 중첩 방법을 사용하여 최소 두 단계 이상 순차적으로 수행됩니다.
방법은 다르게 정의될 수 있습니다. 사용된 선택 및 순위 방법 세트와 해당 적용 순서를 지정할 수 있습니다.
첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 많은 수(그림 1의 항목 2)에서 옵션을 선택합니다.
이 연산을 위해 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 잘 알려진 방법(예: 상대 다수결 규칙, Borda 규칙, 임계값 초과 선택 규칙 등)을 사용할 수 있습니다. 최대 전체 목록선택 규칙은 부록 1에 나와 있습니다.
결과적으로 두 개의 옵션 그룹이 형성됩니다. 즉, 순위가 가장 낮은 옵션 10 그룹과 추가 분석 대상인 옵션 3 그룹입니다.
순위가 가장 낮은 옵션 10 그룹은 제외됩니다(그림 1의 항목 4).
다음 단계에서는 검색어 평가 기준이 형성되어 옵션 순위가 결정됩니다. 나머지 처리된 배열에서 옵션 선택은 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않은 방법을 사용하여 중첩 방법(그림 1의 항목 5)을 사용하여 수행됩니다.
이 연산을 위해 잘 알려진 방법이 사용될 수 있으며, 그 계산 복잡성은 예를 들어 최소 비지배 세트, Richelson의 규칙 또는 구성에 기반한 규칙과 같이 이차 O(n 2)보다 낮지 않습니다. 다수 또는 토너먼트 매트릭스(부록 1 참조)
옵션 선택 및 순위 지정이 중지되고 선택한 그룹의 옵션(검색 요소)이 사용된(지정된) 선택 및 순위 지정 방법이 모두 완료되거나 나머지 옵션의 수가 완료되면 가장 효과적이거나 유망한 것으로 평가됩니다. 옵션 그룹은 선택을 위한 사전 결정된 최종 옵션(검색 요소) 요소 수에 해당합니다. 옵션 선택 및 순위 지정은 추가 선택 및 순위 지정 방법과 구현 순서를 지정하여 반복적으로 수행할 수 있습니다.
그렇지 않으면 위에서 설명한 대로 선택 및 순위 지정이 계속 수행됩니다(그림 1의 항목 7 및 8). 즉, 옵션 6 그룹은 순위 연산 7을 사용하여 순위가 지정되며, 필요한 경우 비효과적인 옵션 10 그룹의 옵션(그림 1의 항목 8)을 추가할 수 있습니다. 옵션 선택(검색 요소), 해당 항목 지정된 옵션 수(검색 요소)에 도달하거나 사용된(지정된) 선택 및 순위 지정 방법이 모두 완료될 때까지 순위 지정 및 제외가 수행됩니다(그림 .1의 항목 9). 선택한 옵션 그룹 9(검색 요소)이 가장 효과적인(유망) 것으로 평가됩니다. 따라서 효과적인 옵션이 선택되고 순위가 매겨지며 이러한 옵션이 최종 소비자에게 제공됩니다.
중첩 접근법은 하나의 기준으로 어떤 옵션이 효과적이고 어떤 옵션이 유효하지 않은지 명확하게 결정하는 것이 불가능할 때 사용됩니다. 구별되는 특징이 방법은 다수의 옵션 중 다수의 기준이 있는 경우 효과적인 옵션을 식별하는 능력과 제안된 방법의 계산 복잡성을 조절하는 능력입니다. 독창적인 방법을 사용하면 효과적인 옵션을 식별하기 위한 복잡한 메커니즘에서 더 간단한 절차의 조합 또는 중첩인 복합 메커니즘으로 이동할 수 있습니다. 이전 단계의 선택 및 순위 지정 결과는 해당 방법의 다음 단계에서 처리됩니다.
또한, 청구된 방법에서는 하나의 기준이 아니라 전체 기준 그룹(이들의 조합)을 동시에 사용하여 옵션의 순위를 매길 수 있으며, 이는 예를 들어 잘 알려진 검색 방법에서는 고려되지 않습니다. 가장 간단한 임계값 절차를 사용하는 의사결정 트리를 사용하며 선택이 항상 정당화되지는 않습니다.
알려진 방법과 달리 중첩 방법은 매우 유연하며 선택 방법의 단계 수를 변경할 수 있습니다.
중첩 접근법은 근사 방법을 사용할 때 효과적인 옵션을 잃을 가능성을 제거합니다. 제거 단계를 순차적으로 구성한 후 나머지 옵션을 선택하고 순위를 매깁니다. 순위 절차 이전에 제외된 모든 비효과적인 옵션은 가장 낮은(최악) 순위를 가지며 문제 해결을 위해 맨 마지막에 선택(제안)됩니다.
빠른 속도로 옵션 수를 줄이기 위해 사용되는 대략적인 방법은 선형 계산 복잡도 O(n)을 갖는 선택 및 순위 지정 규칙을 참조합니다. 이러한 규칙(메서드)은 옵션(대안)의 수 n에 의존하지 않고 n보다 훨씬 작은 횟수 k만큼만 각 옵션(대안)의 매개변수 값을 사용(읽기)해야 합니다. 복잡도가 O(n)인 규칙의 가장 빠른(이상적인) 경우, 각 옵션은 한 번만 사용됩니다. 규칙에는 옵션을 다른 옵션과 비교하지 않고 해당 옵션의 데이터만을 기반으로 옵션이 효과적인지 여부를 결정하는 기능이 있습니다. 예를 들어, 값이 "평균보다 낮은" 비효과적인 옵션을 삭제하는 규칙의 경우 일부 매개변수(값이 높을수록 좋음)에 대해 각 옵션의 값을 2번만 계산하면 됩니다. 첫 번째는 평균을 계산하고, 두 번째는 이 옵션의 값이 평균보다 높은지 낮은지를 확인하는 것입니다. 이 규칙은 선형 계산 복잡도가 O(n)인 규칙에 적용됩니다.
따라서 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하면 검색 및 추천 시스템에서 효과적인 옵션 선택 속도가 크게 향상됩니다.
그러나 처음에는 옵션이 너무 많기 때문에 전체 옵션에 대해 미묘한(정확한) 방법을 사용하는 것이 매우 어렵습니다. 비효과적인 옵션을 제거하기 위한 대략적인 절차를 적용함으로써 다양한 옵션의 수가 줄어들고, 이는 궁극적으로 나머지 옵션을 선택하고 순위를 매기는 데 보다 세련된 방법을 사용할 수 있게 됩니다.
옵션 수가 적을 때 사용되는 씬(정밀) 방법은 선택 및 순위 지정 규칙을 참조하며, 계산 복잡도는 각 옵션의 사용 횟수에 따라 달라집니다. 특별한 척도에서 옵션(대안) 사이의 쌍별 "거리"를 사용하는 규칙이 있습니다. 이러한 규칙은 각 옵션에 대해 다른 모든 옵션을 열거해야 합니다. (n 곱하기) 작업을 수행하면 여기서 계산 복잡도는 2차입니다. 다른 옵션과 관련하여 이 옵션의 위치를 보다 정확하게 결정하기 위해 각 옵션을 가능한 모든 다른 옵션 세트와 비교하는 규칙도 있습니다. 그러한 규칙의 계산 복잡성은 훨씬 더 높습니다. 우리는 인터넷에서 검색하고 순위를 매기는 문제와 다른 분야의 유사한 문제를 해결할 때 2차 O(n 2)에서 시작하는 복잡한 규칙을 전체 옵션 세트(수백만 단위로 계산)에 적용할 수 없다고 말할 수 있습니다. 활동, 계산적이기 때문에 이러한 규칙의 복잡성은 세트에서 사용 가능한 옵션 수에 따라 크게 달라집니다.
따라서 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않은 방법을 사용하면 검색 및 추천 시스템에서 효과적인 옵션을 선택하는 정확도(신뢰도)가 크게 향상됩니다.
이 방법의 또 다른 장점은 효과적인 옵션을 식별하기 위한 절차의 계산 복잡성을 조절하는 것이 가능하다는 것입니다. 이는 대용량 데이터에 대한 일부 프로시저를 사용하는 데 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요한 경우 옵션을 순차적으로 제거한 후 나머지 하위 집합에 대해 동일한 프로시저가 매우 빠르게 작동할 수 있음을 의미합니다. 즉, 방법을 실행하는 데 사용되는 컴퓨팅 리소스의 양에 특정 제한을 설정함으로써 빠른 근사 방법을 사용하여 명백히 비효율적인 옵션을 차단할 수 있는 단계 수를 설정할 수 있으며 그 후에는 상당한 노동력을 사용할 수 있습니다. 충분히 높은 정확도로 효과적인 옵션을 식별하는 집중 절차입니다. 여기에는 방법의 계산 복잡성이 있습니다.
본 발명의 방법은 순위를 매기는 학습 작업, 즉 기준에 따라 이전에 알려진 유용성 추정치를 사용하여 옵션을 선택하는 작업에도 사용될 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 일부 옵션의 이전에 알려진 유용성(효과성) 정도를 기반으로 선택 및 순위 지정 규칙(적용된 선택 및 순위 지정 방법 집합과 적용 순서)을 형성할 수 있습니다. 다른 옵션을 선택하고 순위를 매길 수 있으며 유용성(효과성)에 대해서는 알려진 바가 없습니다.
본 발명의 방법은 알려진 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 제안된 방법의 구현에는 다음이 포함됩니다.
1. 데이터 수집 및 저장
2. 데이터 처리, 옵션 선택 및 순위 지정.
3. 사용자에게 결과를 제공합니다.
데이터 수집 및 저장. 이 단계에서는 기존 옵션에 대한 필수 정보가 수집되고 저장됩니다. 옵션에 대한 정보는 기존 데이터 소스(예: 다양한 기존 데이터 소스)에서 수집할 수 있습니다. 정보 시스템, 웹사이트, 웹 서비스, 기타 데이터 서버, 컴퓨터 파일, 즉 추가 처리에 적합한 형식으로 옵션에 대한 정보를 저장하는 모든 소스에서. 데이터 수집은 데이터를 추출하는 기존 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다. 외부 소스(예: 인터넷에서 웹 페이지의 콘텐츠를 수집하기 위한 ETL 시스템 또는 도구) 또는 프로그래밍 언어, 특히 프로그래밍 언어 C, C++, C#, Java, Python, PHP 및 기타 여러 언어를 사용하여 컴퓨터에서 구현됩니다. 정보는 데이터를 저장하는 기존 플랫폼을 사용하는 서버 또는 서버 그룹에 저장되거나 기존 정보를 추가로 읽을 수 있는 모든 저장 매체에 저장될 수 있습니다. 또한 정보를 영구적으로 저장할 필요가 없는 경우 컴퓨터의 RAM에 직접 정보 저장을 수행할 수 있습니다.
청구된 방법에 따라 대략적이고 정확한 방법을 사용하여 옵션을 선택하고 순위를 매기는 것을 포함하는 데이터 처리는 옵션의 순위를 매기고 가장 효과적인 옵션을 식별하는 컴퓨터를 사용하여 구현됩니다. 데이터 처리 단계는 서버와 사용자 컴퓨터 자체에서 모두 수행될 수 있습니다.
데이터 처리 단계가 완료된 후 얻은 결과는 최종 사용자에게 적합한 형식으로 최종 사용자에게 제공됩니다. 실행 결과는 서버나 기타 저장 매체에 저장되어 추가로 읽을 수 있거나 웹 브라우저 또는 정보를 보는 데 사용되는 기타 소프트웨어 도구를 사용하여 사용자의 컴퓨터 화면에 직접 표시될 수 있습니다.
메소드 구현의 예.
중첩의 원리를 바탕으로 선택과 순위를 매겨 인터넷에서 관련 페이지를 검색하는 작업
인터넷에서 관련 페이지를 검색하고 중첩 개념을 바탕으로 순위를 매기는 작업은 다음과 같이 구현될 수 있습니다. 첫째, 분명히 관련성이 없는 페이지는 빠른(대략) 방법을 사용하여 제외됩니다. 이러한 관련 없는 페이지는 예를 들어 특정 주제에 속하지 않거나 스팸, 바이러스, 광고, 사용자에게 바람직하지 않은 콘텐츠, 피싱(인터넷 사기) 등을 포함하는 페이지일 수 있습니다. 그런 다음 훨씬 더 작은 나머지 페이지 집합에는 더 미묘한(정확한) 순위 지정 방법이 적용되지만 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다(느림). 위에 언급된 관련 없는 페이지는 사용자의 검색어와 결코 관련될 수 없습니다. 즉, 시간이 더 많이 소요되는 방법으로 페이지를 사용하는 것은 중복되고 단순히 불필요하다는 의미입니다. 이 예에서는 빠르지만 대략적인 특정 방법(가장 관련성이 없는 페이지만 잘라내는 데 사용됨)과 정확한 방법(최종적으로 소수의 대안 순위를 매기는 데 사용됨)을 중첩하면 속도와 효율성이 향상됩니다. 최종 순위의 정확성(관련성). 특히, 관련이 없는 페이지에 대해서는 상세한 순위를 매길 필요가 없고, 모두 동일한 순위를 부여하면 충분합니다( 마지막 장소순위).
| 1 번 테이블 | ||||||||
| 정확한 선택 절차(파레토 규칙)와 중첩 개념에 기반한 4단계 방법의 비교 | ||||||||
| № | 문서 제목의 쿼리 단어 수 | 전체 문서에서 쿼리의 단어 수 | 부울 모델(문서에 모든 쿼리 단어가 있음) | 파레토 법칙 | 중첩 모델 | |||
| 1단계. 제목별 역치상 선택 | 2단계. 문서별 기준치 초과 선정 | 3단계. 부울 모델을 사용한 역치상 선택 | 4단계. 파레토 | |||||
| 1 | 1 | 6 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2 | 2 | 10 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 3 | 4 | 7 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 3 | 9 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 6 | 4 | 8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 7 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 9 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 14 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 15 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 16 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 17 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 18 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 19 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 21 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 22 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 23 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 24 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 26 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 28 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 29 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
표 1은 다음을 보여줍니다. 가장 간단한 예옵션을 선택하는 두 가지 방법, 즉 파레토 규칙과 중첩 아이디어를 기반으로 한 4단계 선택 방법을 사용합니다. 작업에서는 사용자가 입력한 쿼리와 가장 관련성이 높은(적합한) 옵션을 결정해야 합니다. 각 옵션은 세 가지 기준, 즉 문서 제목의 쿼리 단어 수, 전체 문서의 쿼리 단어 수, 부울 모델(문서에 모든 쿼리 단어의 존재 여부)에 따라 평가됩니다. 이 예에서는 29개 옵션 중에서 선택합니다.
일반적인 파레토 규칙을 사용하는 경우 관련 문서는 문서 번호 2, 5, 6이 됩니다. 파레토 규칙을 사용하는 경우 각 옵션을 다른 모든 옵션과 비교해야 합니다. 29개의 옵션을 각각 서로 비교해야 합니다. 이는 표본에 더 많은 옵션이 있을수록 이 규칙의 계산 복잡성이 커지므로 더 간단한(대략적인) 선택 규칙을 사용해야 한다는 것을 의미합니다.
그러나 중첩 개념을 바탕으로 효율적인 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법을 사용하면 파레토 규칙을 적용할 수 있습니다. Table 1은 3개의 임계값 초과 규칙을 순차적으로 적용한 후 파레토 규칙을 적용하는 4단계 선택 방법을 보여줍니다.
첫 번째 단계에서는 제목에 요청의 단어가 하나도 포함되지 않은 모든 옵션(문서)이 제외됩니다. 따라서 옵션 수가 29개에서 8개로 줄었습니다.
두 번째 단계에서는 문서의 주요 부분에서 쿼리의 단일 단어가 발견되지 않은 옵션이 제외됩니다. 그런 다음 옵션 수가 8에서 6으로 줄어듭니다. 그 후에는 쿼리의 모든 단어가 포함된 문서만 선택됩니다. 결과적으로 옵션 수는 4개로 줄어듭니다. 이후 나머지 옵션에는 파레토 규칙이 적용되어 최종 선택에는 2번, 5번, 6번의 3가지 옵션(문서)만 포함됩니다.
이 예에서는 두 방법의 결과가 동일합니다. 그러나 파레토 규칙의 계산 복잡성은 훨씬 더 높습니다. 따라서 옵션의 개수가 적다면 선택과 순위방식의 선택은 중요하지 않다(상관없다). 그러나 옵션의 수가 수백만에 달하는 상황에서는 중첩 개념에 기초한 두 번째 방법을 사용할 필요가 있다. 이를 통해 간단하고 복잡한 선택 규칙을 결합할 수 있으므로 방법의 계산 복잡성이 줄어듭니다.
참가자들에게 가장 흥미롭고 인기 있는 제안을 제시하는 다양한 모델 소셜 네트워크공통 관심사나 정보 교환 강도에 따라 사용자 그룹을 세분화할 필요가 있습니다. 이 경우 예를 들어 "한 번에 하나의 연락처만 허용" 규칙에 따라 임계값 컷오프가 적용됩니다. 작년" (특정 상품 및 서비스 세트의 경우) 그룹 내의 옵션 수를 보다 복잡한 알고리즘에 허용되는 수준으로 즉시 좁힐 수 있습니다. 물론, 연간 두 명 이상의 연락처가 존재한다고 해서 다음의 공통성을 의미하지는 않습니다. 사용자 관심사, 즉 분명히 비효과적인 그룹화(세분화) 옵션이 제거됨) 소셜 네트워크의 구성원은 관심사에 따라 동시 및 급격한 쇠퇴그룹 규모.
따라서 제시된 방법은 대략적인 절차와 정확한 절차의 조합을 허용하므로 특히 많은 지표 세트로 특징지어지는 많은 수의 옵션이 있는 경우 높은 정확도로 옵션을 선택하고 순위를 매길 수 있습니다.
본 발명의 방법은 검색, 추천 시스템, 의사결정 지원 시스템, 인터넷 네트워크, 데이터 패킷 자동 분류 시스템 및 기타 관련 분야에서 효과적인 옵션을 선택하는 데 사용될 수 있습니다.
또한, 본 발명은 학습 순위 문제, 즉 예를 들어 기업, 소매점 및 기타 대상의 성과를 평가할 때 기준에 따라 유용성에 대한 이전에 알려진 추정치를 사용하여 옵션을 선택하는 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 관련 분야에서.
부록 1. F.T. Aleskerov, E. Kurbanov의 "집단 선택 규칙의 조작 가능성 정도", Automation and Telemechanics, 1998, No. 10, 134-146의 작업에 제공된 선택 규칙 목록.
1. 복수 규칙
선택에는 가장 많은 수의 기준에 가장 적합한 대안이 포함됩니다.
저것들. 대안이 있는 기준의 수를 의미합니다. ㅏ순서에서 q번째 자리보다 낮지 않습니다. 따라서 q=1이면 ㅏ기준 i에 대한 최선의 대안입니다. q=2이면 ㅏ- 첫 번째 또는 두 번째로 좋은 대안 등 우리는 숫자 q를 절차의 수준이라고 부르겠습니다.
저것들. 최대 기준 수에 대해 가장 적합한 대안이 선택됩니다.
이 선택 규칙은 선형 계산 복잡도를 가지며, 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡도는 q 값에 따라 달라집니다. q에서< 3. 임계값 규칙 ν 1 (x)는 대안 x가 순서에서 최악인 기준의 수이고, ν 2 (x)는 대안 x가 두 번째로 최악인 기준의 수이고, ν m (x)는 다음과 같습니다. 대체 x가 가장 좋은 기준의 수입니다. 그런 다음 대안은 사전순으로 정렬됩니다. ν 1 (x)인 경우 대안 x V가 대안 y를 지배한다고 합니다.< ν 1 (y) или, если существует k≤m такое, что ν i (x)= ν i (y), i=1, …, k-1, и ν k (x)< k (y). Другими словами, в первую очередь сравниваются количества последних мест в упорядочениях для каждой альтернативы, в случае, когда они равны, идет сравнение количества предпоследних мест, и так далее. Выбором являются альтернативы, недоминируемые по V. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 4. 보르다 규칙 각 대안 x∈A는 기준 Pi ∈ P →, 즉 ri (x, P →)에서 x보다 더 나쁜 대안 집합의 거듭제곱과 동일한 숫자 ri (x, P →)와 연관됩니다. = | 리(x) | = | (b ∈ A: x P i b ) | . i∈N에 대한 이들 값의 합을 대체 x에 대한 Borda 순위라고 하며, 선택 항목에는 최대 순위의 대안이 포함됩니다. 5. 블랙의 절차 콩도르세 승자가 있으면 집단 선택으로 선언되고, 그렇지 않으면 Borda의 규칙이 사용됩니다. 6. Coombs 절차. 최대 투표자 수 기준으로 최악이라고 판단되는 옵션은 제외됩니다. 그런 다음 프로파일은 새로운 세트 X로 범위가 좁혀지고 제외할 수 없는 옵션만 남을 때까지 절차가 계속됩니다. 여기서 Coombs 규칙과 투표 시스템의 차이점을 살펴보겠습니다. Coombs 규칙은 최악의 옵션을 제거하는 반면, 이적 시스템은 최소 수의 유권자에 대한 최상의 옵션을 제거합니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 7. 하라시술 각 대안에 대해 기준에 따라 순서의 첫 번째 순위가 계산됩니다. 다음으로, 첫 번째 자리가 가장 적은 대안이 투표에서 제거되며, 선택 항목이 비어 있지 않을 때까지 이 절차가 반복됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 8. 역다수결 원칙 선택에는 최소한의 기준에 대해 최악인 대안이 포함됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 9. 코플랜드의 첫 번째 규칙 각 대안에 대해 두 가지 지표가 계산됩니다. 즉, 각 기준에 대해 주어진 것보다 나쁜 대안 수의 합과 각 기준에 대해 주어진 것보다 나은 대안 수의 합입니다. 집단적 선택에는 이 두 지표 사이의 차이가 가장 큰 대안이 포함됩니다. 이 선택 규칙은 선형 계산 복잡도를 가지며, 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡도는 입력 데이터에 따라 크게 달라지며 최악의 경우 2차 계산됩니다. 10. 역 Borda 절차(투표 이전 포함) 각 대안에 대해 Borda 순위가 계산됩니다. 그런 다음 순위가 가장 낮은 대안이 제거됩니다. 제거된 대안 없이 대안 세트에 대해 보드 순위가 다시 계산됩니다. 선택 항목이 비어 있지 않을 때까지 절차가 반복됩니다. 선택의 경우 규칙의 최악의 계산 복잡도는 2차입니다. 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡성은 2차보다 낮지 않습니다. 11. 낸슨의 법칙 모든 옵션의 보드 순위가 계산됩니다. 그런 다음 평균 Borda 점수가 계산되고 Borda 점수가 평균보다 낮은 옵션 x만 제거됩니다. 그런 다음 집합 X=A\(x)가 구성되고 절차가 좁은 프로파일 /X에 적용됩니다. 제외할 수 없는 옵션만 남을 때까지 절차가 계속됩니다. 선택의 경우 규칙의 최악의 계산 복잡도는 2차입니다. 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡성은 2차보다 낮지 않습니다. 12. 최소 지배 세트 대안 Q의 집합은 Q의 대안이 다수 관계에 의해 Q 외부의 대안을 지배하는 경우에만 지배적입니다. 지배적인 집합은 자신의 하위 집합 중 어느 것도 지배적이지 않으면 최소입니다. 집단적 선택은 최소 지배 세트(하나인 경우), 해당 조합(여러 개인 경우)입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 13. 최소 비지배 세트 대안 집합 Q는 집합 Q의 대안을 지배하는 Q 외부 대안이 없는 경우에만 비지배적입니다. 비지배 집합은 진부분집합 중 어느 것도 비지배 집합이 아닌 경우 최소입니다. 집단적 선택은 하나인 경우 비지배적 최소 집합이고, 여러 개 있는 경우 해당 집합입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 14. 최소한의 약하게 안정한 집합 Q의 대안 x를 지배하는 Q 외부의 대안 y의 존재가 z가 Y를 지배하는 Q의 대안 z의 존재를 암시하는 경우에만 대안 Q의 집합은 약하게 안정적입니다. 약하게 안정한 집합은 진부분집합 중 어느 것도 약하게 안정하지 않은 경우 최소입니다. 집단적 선택은 그러한 집합이 하나인 경우 최소한의 약하게 안정적인 집합이고, 여러 개가 있는 경우 해당 집합입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 75. 피시번의 법칙 대체 x의 상위 윤곽이 대체 y의 상위 윤곽의 진부분집합인 경우에만 x가 y를 지배하는 새로운 이진 관계 y를 구성해 보겠습니다. 집단 선택은 y에 대해 지배되지 않는 일련의 대안이 될 것입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 16. 공개된 세트 I. 대체 y의 하위 윤곽이 대체 x의 하위 윤곽의 진부분집합인 경우에만 x가 y를 지배하는 새로운 이진 관계 5를 구성해 보겠습니다. 집단 선택은 관계 8에 의해 지배되지 않는 일련의 대안이 될 것입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 17. 공개 세트 II 대안 x B - x가 다수 관계에 의해 y를 지배하고 대안 x의 상위 윤곽이 대안 y의 상위 윤곽의 하위 집합인 경우 대안 y를 지배합니다. 집합적 선택에는 관계 B에 의해 지배되지 않는 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡성을 갖습니다. 18. 리첼슨의 법칙 x가 y를 지배하는 새로운 이진 관계 σ가 구성됩니다. 아래쪽 경로 y는 아래쪽 경로 x의 하위 집합입니다. 최상위 경로 x는 최상위 경로 y의 하위 집합입니다. 위의 두 가지 경우 중 하나에서 발생은 "자체 하위 집합"으로 발생합니다. 집단 선택에는 비지배적 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 19. 코플랜드의 첫 번째 규칙 집단 선택에는 하위 회로와 상위 회로의 전력 차이가 최대인 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 20. 코플랜드의 두 번째 법칙 집단 선택에는 하위 회로의 최대 전력을 갖는 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 21. 코플랜드의 세 번째 규칙 집단적 선택에는 최소 상부 회로 전력을 갖춘 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 22. 2단계 상대 다수결 법칙 먼저 단순다수결 원칙(즉, 투표자 순위에서 50% 이상 득표(1위)한 옵션을 선택)을 사용한다. 그러한 옵션이 발견되면 절차가 중지됩니다. 그러한 옵션이 없는 경우 다른 옵션보다 더 많은 표를 얻은 두 가지 옵션이 선택됩니다(2개 이상인 경우 가장 낮은 숫자의 두 가지가 선택됩니다). 그런 다음 이러한 옵션에 대한 유권자의 의견(다른 옵션을 지운 경우)이 변경되지 않는다고 가정하고 이번에는 두 요소 집합에 대해 간단한 다수결/투표 규칙을 다시 적용합니다. 개인의 의견은 선형 순서로 표현되므로 항상 (홀수의 유권자와 함께) 단일 승리 옵션이 있습니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 첫째, 단순다수결 원칙(즉, 50% 이상의 표를 얻은 옵션이 선택됨)이 사용됩니다. 그러한 옵션이 발견되면 절차가 중지됩니다. 해당 옵션이 없으면 최소 득표수를 얻은 옵션 x가 목록에서 삭제됩니다. 그런 다음 절차는 X=A\(x 및 프로필 /X 세트에 다시 적용됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형 계산 복잡성을 갖습니다. 24. 영의 시술 프로필에 Condorcet 승자가 있으면 해당 승자가 선택되고 절차는 거기서 중지됩니다. 그러한 옵션이 없는 경우 부분적인 콩도르세 승자가 있는 모든 가능한 연합이 고려됩니다. 다음으로, 함수 u(x)는 x가 콩도르세의 승자인 최대 연합의 힘으로 정의됩니다. 그런 다음 최대 ux 값을 가진 옵션이 선택됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 25. 심슨 절차(최대 절차) ∀이 되도록 행렬 S +를 구성해 보겠습니다. ㅏ, b∈X, S + =(n(a,b)), 여기서 n(a, b)=카드(i∈N|aP i b), n(a,a)=+ . 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 26. 미니맥스 절차 다음과 같은 행렬 S를 구성해 보겠습니다. ㅏ,b∈X, S + =(n(a,b)), n(a,a)=-무한대. 집단 선택은 다음과 같이 정의됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 27. 강력한 q-파레토 단순다수결 원칙 f(P → ;i;q)=(X∈A-||card(D ↓ i(x))≤q)는 선형 순서 Pi 에서 최대값과 그 이하의 q+1 옵션을 정의합니다. ℑ=(I⊂N-||card(I)=)(여기서 함수 [χ]는 x보다 크거나 같은 최소 정수를 나타냄)를 단순 다수 연합의 계열로 둡니다. 최소한 하나의 단순 다수 연합에서 각 유권자의 상위 옵션 중 하나를 선택하는 함수를 도입하고 q=0부터 시작하겠습니다. q=0에 그러한 옵션이 없으면 선택이 비어 있을 때까지 q를 1씩 증가시켜(즉, 가중치 q=1) 등으로 단순 다수 연합의 선택을 다시 검토합니다. 비어 있지 않은 이 세트에서 가장 낮은 숫자를 가진 옵션이 선택되어 집단 선택으로 승인됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 계산이 기하급수적으로 복잡합니다. 28. 강력한 q-파레토 상대다수 법칙 이 규칙은 규칙 26과 유사하며, 여러 옵션을 선택한 경우 각 옵션에 대해 해당 옵션을 선택한 연합의 수가 계산됩니다. 그런 다음 이 표시기의 최대값을 가진 옵션이 선택됩니다. 이 표시기의 최대값을 갖는 옵션이 선택됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 계산이 기하급수적으로 복잡합니다. 29. 가장 강력한 q-파레토 단순다수결 원칙 기능을 소개하자면 C (A) = ∩ I ∈ ℑ f (P → ; I ; q) 여기서 f (P → ; I ; q) = ( χ ∈ A - | 모든 단순 다수 연합에서 최적이며 q=0으로 시작합니다. 그러한 요소가 없으면 선택이 비어 있지 않을 때까지 q=1, q=2 등의 경우가 고려됩니다. 이 비어 있지 않은 세트에서 가장 작은 숫자를 가진 옵션이 선택됩니다. 집단적 선택. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 계산이 기하급수적으로 복잡합니다. 30. 역치상 선택의 규칙 기준 ψ(x), ψ:A→R 1이 세트 A에 주어지고, 임계 함수 V: 2 A →R 1이 세트 2 A에 주어지며, 이는 각 세트 Xe2A를 임계 레벨과 연관시킵니다. 브이(엑스). 역치상 선택 규칙은 다음과 같은 표현으로 제시됩니다. n ̅ s t: y ∈ C (X) ⇔ (y ∈ X & ф (y) ≥ V (X)) . 이 선택 규칙은 선형 계산 복잡도를 가지며, 순위 지정의 경우 계산 복잡도는 입력 데이터에 따라 달라지며 최악의 경우 2차보다 높지 않습니다. 1. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고 유한한 수의 검색 결과 옵션 또는 선택 및 순위 지정을 위한 일련의 절차를 지정하는 것으로 구성된 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법입니다. 검색 결과 옵션의 순위 및 결과 옵션 선택을 위한 구현 순서 가장 효과적인 것으로 평가된 검색 결과, 검색 결과 옵션의 순위를 결정하는 기준에 따라 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 검색 결과 옵션을 평가합니다. 기준을 가장 많이 충족하는 조건으로 내림차순으로 순위를 부여하며, 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션의 개수가 선택을 위한 미리 정해진 검색 결과 옵션의 개수에 해당하거나 지정된 선택 절차가 모두 일치하는 경우 적어도 2단계에 걸쳐 중첩 방법을 사용하여 검색 결과 옵션을 순차적으로 선택하고 순위를 지정하는 단계를 포함합니다. 사용된 경우, 검색 결과 옵션의 나머지 그룹에 있는 검색 결과 옵션의 개수가 미리 결정된 최종 개수와 일치하지 않는 경우 검색 결과 옵션의 선택 및 해당 순위가 중지되고 선택한 그룹의 검색 결과 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 선택을 위한 검색 결과 옵션, 검색 결과 옵션 선택 및 해당 순위는 계속되는 반면, 검색 결과 옵션 선택, 해당 순위 및 제외는 지정된 검색 결과 옵션 수에 도달하거나 지정된 모든 선택 절차가 완료될 때까지 수행됩니다. 사용되며 선택한 옵션 그룹이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 제1항에 있어서, 첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 이용한 중첩 방법을 사용하여 검색 결과 옵션이 많을 경우 선택하고, 순위가 가장 낮은 검색결과 옵션 그룹은 제외됩니다. 제1항에 있어서, 두 번째 이후 단계에서는 검색 질의 평가 기준이 형성되고, 이에 기초하여 검색 결과 옵션의 순위가 결정되고 검색 결과 옵션이 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 선택되는 것을 특징으로 하는 방법. 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않고 순위가 낮은 검색 결과 옵션의 다음 그룹을 제외하는 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하는 단계. 4. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고 선택을 위해 유한한 수의 검색 결과 옵션을 지정하여 가장 효과적인 것으로 평가되는 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법 상기 각 검색결과 옵션을 관련성 검색어 기준에 따라 평가하고, 이를 바탕으로 기준을 가장 많이 만족하는 조건부터 내림차순으로 순위를 부여하여 순위를 매기는 단계; 검색 결과 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 중첩 방법을 사용하여 2단계 이상 수행되며, 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션의 개수가 선택을 위한 미리 정해진 유한 개수의 검색 결과 옵션에 해당하는 경우, 검색 결과 옵션의 나머지 그룹에 있는 검색 결과 옵션의 개수가 미리 결정된 최종 옵션 개수와 일치하지 않는 경우, 검색 결과 옵션 선택 및 해당 순위가 중지되고 선택한 그룹의 옵션 검색 결과가 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 선택을 위한 검색 결과 옵션, 검색 결과 옵션 선택 및 해당 순위는 계속되는 반면, 검색 결과 옵션 선택, 해당 순위 및 제외는 지정된 수의 검색 결과 옵션에 도달할 때까지 수행됩니다. 선택한 검색 결과 옵션 그룹 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 제4항에 있어서, 첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 검색 결과에 대한 옵션이 많을 경우 선택하고, 순위가 가장 낮은 검색결과 옵션 그룹은 제외됩니다. 제4항에 있어서, 두 번째 및 후속 단계에서는 검색 결과 옵션의 순위를 매기고 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 검색 결과 옵션을 선택하는 검색 질의 평가 기준이 형성되는 것을 특징으로 하는 방법. 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않고 순위가 낮은 검색 결과 옵션의 다음 그룹을 제외하는 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하는 단계. 제4항에 있어서, 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기기 위한 일련의 절차와 그 실행 순서가 추가로 지정되는 것을 특징으로 하는 방법. 8. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고, 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기기 위한 일련의 절차와 순서를 지정하는 것으로 구성된 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법. 가장 효과적인 것으로 평가된 검색 결과 옵션을 선택하기 위한 구현, 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 검색 결과 옵션을 평가하고, 이를 기반으로 검색 결과 옵션의 순위를 매깁니다. 내림차순으로 가장 많은 수의 기준을 충족하는 조건; 검색 결과 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 적어도 두 단계의 중첩 방법을 사용하여 수행됩니다. 검색 결과 옵션 선택, 지정된 모든 선택 절차가 사용되고 선택된 검색 결과 옵션 그룹이 사용될 때까지 해당 순위 및 제외가 수행됩니다. 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 제8항에 있어서, 첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 검색 결과에 대한 옵션이 많을 경우 선택하고, 순위가 가장 낮은 검색결과 옵션 그룹은 제외됩니다. 제8항에 있어서, 두 번째 및 후속 단계에서는 검색 결과 옵션의 순위를 매기고 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 검색 결과 옵션을 선택하는 검색 질의 평가 기준이 형성되는 것을 특징으로 하는 방법. 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않고 순위가 낮은 검색 결과 옵션의 다음 그룹을 제외하는 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하는 단계. 제8항에 있어서, 가장 효과적인 것으로 평가된 선택을 위한 한정된 수의 검색 결과 옵션이 추가로 지정되는 것을 특징으로 하는 방법. 제8항에 있어서, 가장 효과적인 검색 결과 옵션 그룹을 선택하기 위해 추가적인 선택 및 순위 지정 방법과 그 구현 순서를 지정하고 선택 및 순위 지정을 반복하는 것을 특징으로 하는 방법. 유사한 특허: 본 발명은 객체를 식별하고 분류하는 방법에 관한 것이다. 기술적 결과는 N차원 벡터 V에 의해 정렬된 N 기본 클래스의 예비 사양으로 인해 객체의 더 빠른 식별 및 분류를 구현하는 것입니다. 본 발명은 데이터 세트 처리 분야의 솔루션, 특히 자연어로 된 텍스트를 포함하는 구조화된 데이터 세트 처리 분야의 솔루션에 관한 것입니다. 기술적 결과는 논리적, 문법적, 철자법적으로 올바른 데이터 구조를 형성하여 구조 요소를 통해 빠르고 편리한 탐색을 제공하는 것입니다. 자연어 텍스트를 포함하는 구조화된 데이터 어레이를 변환하는 방법에서, 구조화된 데이터 어레이의 제1 데이터 구조는 구조화된 데이터 어레이의 최종 데이터 구조로부터 형성된다(101). 제1 데이터 구조 요소의 논리적 섹션의 논리적 연결 데이터베이스가 형성된다(102). 구조화된 데이터 어레이의 제2 데이터 구조가 형성된다(103). 제2 데이터 구조의 요소의 논리적 섹션의 의미 부분의 데이터베이스가 형성된다(104). 양식(105)은 언급된 의미 부분에 대한 언어 변환을 통해 두 번째 데이터 구조 요소의 논리 섹션의 의미 부분을 문법적으로 및 철자법적으로 수정합니다. 구조화된 데이터 어레이의 최종 데이터 구조가 형성된다(106). 4엔. 그리고 월급 13 파일, 병 15개, 테이블 3개. 본 발명은 컴퓨터 기술, 즉 소셜 네트워크로부터 수신된 정보를 처리하는 시스템에 관한 것입니다. 기술적 결과는 특정 사용자 매개변수 세트에 따라 소셜 네트워크에서 수신된 데이터에 대한 향상된 필터링을 제공하는 것입니다. 해당 사용자 디바이스와 함께 지도 이미지를 표시하는 방법을 제안한다. 이 방법에는 관심 있는 지리적 영역을 식별하는 단계가 포함됩니다. 다음으로, 본 방법에 따르면, 복수의 사용자 각각과 연관된 복수의 사용자 장치의 위치에 기초하여 복수의 사용자의 위치 정보에 접근한다. 그들은 또한 복수의 사용자로부터 각 사용자에 해당하는 메타데이터가 포함된 소셜 네트워크 정보에 액세스할 수 있습니다. 또한, 메타데이터를 필터링하여 복수의 사용자의 하위 집합을 구분하고, 관심 지리적 영역에 해당하는 영역의 지도 이미지를 표시한다. 3엔. 그리고 월급 6 f-ly, 7병. 본 발명은 데이터 관리 도구에 관한 것이다. 기술적 결과는 데이터 요소의 처리 시간을 줄이는 것입니다. 데이터 요소를 찾습니다. 데이터 요소는 연관된 분류 속성 세트를 형성하기 위해 데이터 요소와 연관된 하나 이상의 속성을 사용하여 분류되며, 여기서 하나 이상의 속성은 데이터 요소와 연관된 기존 분류 속성을 포함하고, 데이터 요소는 하나 이상의 분류 속성에 의해 분류됩니다. 분류의 구성 요소. 데이터 요소가 둘 이상의 분류 구성 요소로 분류될 때 분류 속성 집합을 집계합니다. 분류 속성 집합과 집계된 분류 속성 집합 중 하나 이상을 기반으로 데이터 요소에 정책이 적용됩니다. 3엔. 그리고 월급 17 f-ly, 6병, 테이블 1개. 본 발명은 사용자 동작 및/또는 사용자 연결과 같은 사용자 데이터를 기반으로 위치에 대한 의미를 결정하는 것에 관한 것입니다. 기술적 결과는 특정 사용자에 대해 동일한 위치에 적용되는 다양한 컨텍스트를 식별하고 구별하는 능력입니다. 이를 위해 사용자 데이터를 캡처하고 분석하여 위치를 포함한 키워드를 식별합니다. 위치를 설명하는 위치 데이터가 검색되어 사용자 및 키워드와 연결됩니다. 연관은 위치에 대한 사용자 컨텍스트를 나타냅니다. 연결은 사용자가 특정 위치에 접근하거나 들어갈 때와 같이 다양한 시간에 사용자에게 서비스 및/또는 제품을 제공하는 데 사용됩니다. 2엔. 그리고 월급 13 f-ly, 5 병. 본 발명은 데이터베이스 관리 분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 데이터베이스와 관련된 특정 기능을 수행하기 위한 데이터베이스 애플리케이션에 관한 것이다. 기술적 결과는 사용자가 데이터베이스 클라이언트 응용 프로그램의 사본 없이도 월드 와이드 웹(“웹”) 브라우저와 로컬 또는 글로벌 네트워크를 통해 데이터베이스 응용 프로그램에 액세스하고 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 기술적 결과는 데이터베이스 서비스의 URL(Uniform Resource Locator)을 통해 데이터베이스 애플리케이션에 프로그래밍 가능한 인터페이스를 제공하도록 구성된 데이터베이스 서버 애플리케이션에 의해 달성됩니다. 데이터베이스 애플리케이션에서 사용하는 데이터베이스 서비스 URL은 데이터베이스 서버 애플리케이션 내에서 또는 데이터베이스 서버 애플리케이션의 제어 하에 프로그램 코드를 실행하여 프로그래밍 방식으로 업데이트할 수 있습니다. 또한 웹 브라우저에서 로컬로 폼이나 보고서와 같은 데이터베이스 개체를 표시하는 기능을 제공하는 데이터베이스 서버 응용 프로그램과 함께 사용하기 위한 매크로 동작에 대해서도 설명합니다. 2엔. 그리고 월급 17 f-ly, 8 병. 본 발명은 컴퓨터 기술, 즉 지능형 자동화 보조 시스템에 관한 것입니다. 기술적 결과는 사용자와는 별도로 문자열과 보낸 사람 이름을 기반으로 사용자의 의도를 파악함으로써 사용자에게 관련 정보를 제시하는 정확도를 높이는 것입니다. 지능형 자동화 비서의 기능을 위한 방법이 제안됩니다. 이 방법은 프로세서와 프로세서에 의해 실행되는 명령이 저장되는 메모리를 포함하는 전자 장치에서 수행됩니다. 프로세서는 사용자로부터 수신된 음성 입력을 포함하는 사용자 요청을 수신하는 명령을 실행합니다. 발신자 이름에 대한 정보는 음성 입력을 수신하기 전에 전자 장치에서 수신된 전송에서 추출됩니다. 이 경우 해당 전송은 언급된 사용자와 별개의 발신자로부터 수신되었습니다. 사용자의 의도는 해당 문자열과 보낸 사람의 이름을 기반으로 결정됩니다. 3엔. 그리고 월급 12 파일, 병 50개, 테이블 5개. 본 발명은 컴퓨터 기술에 관한 것이다. 기술적인 결과는 데이터베이스에서 품질이 낮은 보고서를 줄이는 것입니다. 보고서 버전 저장 시스템에는 보고서를 저장하고 제공하도록 구성된 보고 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 보고 데이터베이스에 저장되지 않은 보고서를 생성하고 편집하도록 구성된 컴퓨터 상의 사용자 입력 수단; 질의를 저장하고 제공하도록 구성된 질의 데이터베이스 - 상기 질의는 보고 데이터베이스에서 검색 가능함 -; 질의 데이터베이스로부터 하나 이상의 질의를 검색하도록 구성된 하드웨어 검색 장치; 사용자 입력 기능에서 보고서 변형을 검색합니다. 보고서 변형의 관련성을 결정하기 위해 보고서 변형에 대해 하나 이상의 쿼리를 실행하는 단계(관련성은 하나 이상의 쿼리가 실행될 때 보고서 변형이 보고 데이터베이스로부터 검색될지 여부를 특징으로 함); 보고 데이터베이스에 포함시키기 위해 미리 결정된 임계값과 관련성을 비교하는 단계; 관련성이 보고 데이터베이스에 포함하기 위해 미리 정의된 임계값을 초과하는 경우 보고 데이터베이스에 보고서 변형을 추가하는 단계; 및 관련성이 미리 결정된 값을 초과하는 경우 보고 데이터베이스에 보고 변종을 저장하는 단계를 포함한다. 4엔. 그리고 월급 11 f-ly, 3 병. 본 발명은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 분야에 관한 것이다. 기술적 결과는 명령 구문의 메타 설명을 기반으로 명령 구문의 관계 설명을 자동으로 생성하는 것입니다. 명령 구문의 메타 기술을 기반으로 명령 구문의 관계형 기술을 생성하는 방법에 있어서, 명령 구문의 메타 기술을 식별한다(110). 메타 설명 요소(120)가 식별되고 고유 식별자(ID)가 각 요소에 할당되며, ID는 요소가 메타 설명에 나타나는 순서대로 할당됩니다. 모든 요소를 포함하는 테이블(130)이 형성되며, 각 요소는 테이블의 서로 다른 행에 있는 테이블의 한 열에 포함됩니다. 테이블에 포함된 요소들 중 개방형 구조요소와 폐쇄형 구조요소가 식별(140)되고, 해당 개방형 구조요소와 폐쇄형 구조요소 사이에 양방향 링크가 생성된다. 개구부 요소와 이전 중첩 레벨에 위치한 해당 개구부 요소 사이에 150개의 단방향 계층적 링크를 생성하고, 언급된 링크의 생성은 첫 번째 레벨을 제외한 모든 레벨에 위치한 각 개구부 요소에 대해 수행됩니다. 4엔. 그리고 월급 13 f-ly, 15병. 본 발명은 컴퓨터 기술, 즉 인터넷 검색 엔진에 관한 것입니다. 기술적 결과는 연산 내용을 기반으로 제안 쿼리어를 실시간으로 생성함으로써 연산 비용을 최소화하는 것이다. 운영 콘텐츠를 제공하기 위한 컴퓨터 구현 방법이 제안됩니다. 이 방법은 사용자로부터 부분 질의어를 수신하는 단계, 부분 질의어를 포함하는 부분 질의어에 기초하여 제안된 질의어를 생성하는 단계를 포함한다. 또한, 이 방법에 따르면, 제안된 질의어 생성에 응답하여, 제안된 질의어와 관련된 실질적으로 라이브인 콘텐츠를 얻기 위해 제3자 콘텐츠 제공자의 라이브 콘텐츠에 대한 검색이 시작된다. 라이브 콘텐츠 검색에는 검색 엔진이 제안된 쿼리 용어를 생성한 후 라이브 콘텐츠 검색을 수행하는 작업이 포함됩니다. 4엔. 그리고 월급 16 f-ly, 12병. 본 발명은 개인과 개인이 속하거나 속한 기업 조직에 관한 정보 소스를 결합하는 분야에 관한 것입니다. 기술적 결과는 개인의 정확한 전문 프로필을 구성하는 것입니다. 이 방법에는 개인의 개인 정보, 회사 이름, 회사에서 개인의 역할이 포함된 첫 번째 기록을 수신하는 단계가 포함됩니다. 첫 번째 기록을 해당 회사에 대한 고유한 회사 식별자를 제공하는 데이터와 일치시키고, 첫 번째 레코드를 개인에 대한 고유한 개인 식별자를 제공하는 데이터와 일치시키는 단계; 회사의 고유 식별자, 개인의 고유 식별자, 회사 내 개인의 역할에 대한 역할의 고유 식별자를 제1 레코드에 추가하는 단계; 회사의 고유 식별자, 개인의 고유 식별자 및 역할의 고유 식별자를 기반으로 첫 번째 레코드를 두 번째 레코드에 매핑하고 첫 번째와 두 번째 레코드를 결과 레코드로 결합합니다. 3엔. 그리고 월급 9 f-ly, 병 4개, 테이블 1개. 본 발명은 컴퓨터 기술에 관한 것이다. 기술적인 결과는 높은 선택 속도와 검색 결과의 정확성입니다. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고 유한한 수의 검색 결과 옵션 또는 검색 선택 및 순위를 지정하는 일련의 절차를 지정하는 것으로 구성된 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법입니다. 가장 효과적인 것으로 평가된 검색 결과 옵션을 선택하기 위한 결과 옵션 및 구현 순서, 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 검색 결과 옵션을 평가하고, 이를 기반으로 검색 결과 옵션의 순위가 지정됩니다. 가장 많은 수의 기준을 충족하는 조건에서 내림차순으로 각 항목의 순위를 매깁니다. 중첩법을 이용한 검색 결과 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션 수가 선택을 위해 미리 결정된 유한 수의 검색 결과 옵션에 해당하거나 전체에 해당하는 경우 최소 2단계로 수행됩니다. 지정된 선택 절차를 사용하고 옵션 선택 검색 결과 및 해당 순위가 중지되고 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션 수가 일치하지 않는 경우 선택한 그룹의 검색 결과 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 선택을 위한 사전 결정된 최종 수의 검색 결과 옵션, 검색 결과 옵션의 선택 및 해당 순위가 계속됩니다. 3엔. 그리고 월급 9 f-ly, 1 병. 기본 연방 평가 표준(FSO, 참조)의 새 판 초안은 평가 대상을 결정할 때 평가 대상의 가장 좋고 가장 효과적인 사용 옵션(BNEI)을 선택하기 위해 분석을 수행하기 위한 필수 조건을 제공합니다. 시장 가치. 이 조건은 특정 값 개념의 편집된 정의(FSO No. 1)에 포함됩니다. "4.3.1. 민권 대상의 시장 가치- 공개시장에서 관심 있는 구매자와 관심 있는 판매자 사이의 상업적 거래에서 특정 대상이 평가일에 높은 확률로 경쟁 조건 하에 교환될 수 있는 예상 금액입니다. 판매자는 판매 준비가 되어 있고 구매자는 구매 준비가 되어 있고, 당사자가 유능하고 신중하며 강압 없이 행동하고 필요한 모든 정보를 갖고 있으며 거래 가격의 가치가 다음과 같은 특별한 상황에서 반영되지 않는 경우입니다. 가치 개념의 정의에 대한 논평은 NEI 원칙의 본질을 드러냅니다. "4.3.7. 시장가치를 결정하기 위해 평가자는 먼저 평가 대상 자산의 가장 좋은(사회적으로 허용되는) 사용과 가장 효과적인(최대 생산적인) 옵션을 선택합니다. 즉, 법적으로 허용되고, 물리적으로 가능하며, 경제적으로 적절하고, 재정적 관점에서 실행 가능한 자산의 가능한 사용을 선택합니다. , 그 결과 평가 대상 부동산의 가치가 가장 높습니다. 가장 좋고 가장 효과적인 방법은 기존 사용을 계속하거나 대체 사용을 하는 것입니다.. 사용 사례의 선택은 평가자가 모델링한 거래 참가자의 잠재적 선호도를 고려한 시장 데이터 분석을 기반으로 합니다.” 우선, 사회적으로 중요한 대상(부동산, 기업)을 평가할 때 사회 전체를 위해 고려된 사용 옵션의 수용 조건이 충족되는지 확인해야 한다는 사실에 주목합시다(기준 "최상의" 사용이 적용되며 이는 결과의 정량적 특성을 의미하지 않습니다.) 다음으로, 사회적으로 허용되는 옵션 중에서 가장 수익성이 높은 "가장 효과적인" 옵션이 선택됩니다(기능 선택뿐만 아니라 선택 결과의 정량적 특성도 정당화하는 기준이 적용됩니다). 예를 들어 부동산의 경우 이는 선택이 다음을 의미합니다. 거래 기능구역 설정 규칙과 사회의 요구에 따라 허용됩니다. 최고, 시설 유형(범주), 건물 레이아웃의 크기 및 특성, 제품 범위 및 제공하는 임차인 풀의 선택에 의해 지원되어야 합니다. 최고의 효율성(수율) 이 함수의. 이와 관련하여 미국인이 제안한 "최고 및 최상의 사용"이라는 문구를 사용하는 편리함은 분명하며 번역가는 다음과 같이 올바르게 해석했습니다. 가장 좋고 가장 효과적인 사용». IVS(국제 가치 평가 표준)에서는 단축된 문구를 사용합니다. 최고의 사용(NEI), 그러나 위의 NNEI 문구와 유사한 세련된 개념도 포함되어 있습니다(24페이지, 단락 6.3 참조: "가장 효과적인 사용은 평가가 최대 값을 제공하는 "최고 및 최상의" 사용입니다." ). 이와 관련하여 "가장 효과적인 사용"이라는 문구와 NEI라는 약어를 NNEI의 약칭으로 간주할 수 있습니다. ISA 2007의 단락 6.7에 따르면 NEI 개념은 "기본적이며 시장 가치 계산의 필수적인 부분이기도 하다"는 점을 명심해야 합니다. MSC 2007("일반적으로 인정되는 평가 원칙의 기본 개념" 섹션 - 모든 유형의 시민 유통 대상 평가와 관련된 OPPO)에서 모든 시장 가치 개념에 대한 하나의(단 하나만 있어야 함) 일반적인 정의를 고려하면 모든 유형의 객체에 대해 OPPO의 6.7항에 의해 설정된 NEI 원칙을 의무적으로 사용하는 조건은 이 개념과 연결되어야 합니다. NEI 원칙과 시장 가치의 연결에 관한 조항에 대한 그러한 해석의 수용은 OPPO에서 이 원칙이 부동산에 대한 추론을 기반으로 파생된다는 사실로 인해 방해를 받습니다(분명히 인식하기 쉽도록 하기 위해). 이 원칙의 상태), 비즈니스 평가 기준에는 이 원칙에 대한 단어가 없습니다. 이 상황은 동산 및 사업의 시장 가치를 결정할 때 이 원칙을 적용하기 위해 ICSC(국제 무대 표준 위원회)가 거부했다는 증거로 반대자들(참조)에 의해 사용됩니다. 사실 명심해야 할 점은 어떤 물건의 시장 가치를 결정할 때 평가자는 해당 물건을 가능한 가장 높은 가격(NNEI 옵션에서)에 판매하려는 일반적인 판매자의 행동과 최대의 유용성과 수익성을 보장하려는 구매자의 행동을 모델링합니다. 미래의 객체에 대한 정보(NNEI 옵션에서도 마찬가지) MSC 2007과 일치하는 시장 가치 개념의 단일 정의 논리를 평가 대상과의 모의 거래에서 가능한 최대 가격으로 따른다면 NCVA(국가 가치 평가 활동 협의회)와 MKSV는 NNEI 및 기타 민권 대상 그룹의 평가 기준에 적절한 조항을 도입해야 합니다.. 고객이 NNEI 옵션을 선택할 필요가 없거나 객관적 또는 주관적인 이유로 수행할 수 없는 경우 현재 사용 중인 비용을 결정하는 것으로 제한하여 이를 호출하는 것이 합리적입니다. 현재 사용중인 시장 가치. 현재 사용되는 시장 가치 개념을 도입하려는 아이디어는 S.V. Gribovsky는 세금 목적으로 부동산의 시장 가치가 NNEI 옵션을 선택하지 않고 대량 평가 방법에 의해 결정된다는 사실에 주목했습니다. 또한 고전적인 " 시장 가격" - 이것 교환 가치, 평가자가 시뮬레이션한 판매자와 구매자 간의 거래에서 지불할 가능성이 가장 높은 가격과 동일합니다. 이러한 일반적인 시장 개체의 행동을 모델링할 때 평가자는 가격이 무작위 변수인 무작위 이벤트로 자격이 부여되는 유사한 개체와의 완료된 거래에 의존합니다. 거래를 모델링하고 시장 가치를 가능한 거래에 대한 가상 가격으로 결정함으로써 감정인은 대상 거래가 시장 가치와 정확히 동일한 가격으로 이루어질 것이라고 고객에게 보장하지 않습니다. 감정인은 고객에게만 결정하고 알릴 수 있습니다. 기대값가상 거래의 가격과 해당 신뢰 확률을 나타내는 이 값에 대한 신뢰 구간(이는 평가 활동을 규제하는 규제 문서에 명확하게 명시되어 있어야 합니다). 따라서 NOI 옵션과 평가 절차를 선택하는 데 필요한 알고리즘은 잘 알려진 위험 분석 방법을 기반으로 해야 합니다. 제안된 FSO No. 2의 새 판은 NEI의 원칙을 충분히 자세히 설명하고 모든 유형의 시민권 대상을 평가할 때 적용되는 규칙을 공식화합니다. "2.4.4. 객체의 가장 효율적이고 효과적인 사용 원칙은 객체의 가치를 분석할 때 일반 사용자가 잠재적으로 유용한 기능 목록에서 선택하여 이 객체의 가장 생산적인 사용을 보장할 가능성을 고려한다는 점을 고려합니다. (또는 해당 기능 집합)은 법적으로 허용되고, 물리적으로 실행 가능하고, 경제적으로 실행 가능하며, 재정적으로 실행 가능합니다. 이 경우 최고는 기능적 사용으로 간주되며, 이는 이 리소스 사용자의 요구 사항에 대한 가장 완벽한(소비자 표준 및 사회적 규범에 따라) 만족을 보장합니다. 물건의 (최상의) 기능적 목적을 선택하기 위한 질적 기준을 형성할 때, 소득 창출과 관련되지 않은 물건을 사용할 때를 포함하여 물건의 모든 목적에 대해 원칙의 이 부분을 고려해야 합니다. 가장 효과적인 사용은 시설의 최대 생산성을 달성하는 것입니다. 원칙의 이 부분은 개체의 특정 수익성 수준 달성을 보장하는 기능을 선택하기 위한 정량적 기준을 형성합니다. 부동산, 사업체, 대형 차량의 시장 가치를 결정할 때 민권 대상의 가장 효율적인 사용 원칙(BNEI)의 이행이 의무적이라는 점을 명심해야 합니다. 가장 큰 가치를 가지며 위의 요구 사항을 충족하는 시민권의 가치있는 개체를 사용하는 것이 가장 좋고 가장 효과적인 것으로 인정됩니다.” 따라서 NNEI 원칙에 따라 민권 대상 보유자에게 잠재적으로 유용한 전체 기능 목록에서 기능을 비교 분석하는 것이 필요합니다. 동시에, 지정된 목록에는 시장 수요가 있는 기능만 포함되어야 합니다. 수요의 존재와 매개변수는 평가 대상 개체와 유사한 개체에 대한 시장 조사 과정에서 얻은 데이터를 통해 감정인이 확인해야 합니다. 분석에 의해 설정된 NOE 옵션이 현재 사용과 다른 경우, NOE 매개변수에 도달할 때까지 객체의 변형은 시뮬레이션된 거래 후에 객체가 이전될 미래 소유자에 의해 수행될 것으로 예상됩니다. 새로운 초안은 NEI 옵션을 선택하는 과정에 대한 간략한 설명을 제공합니다: “4.4. 소중한 물건을 가장 효과적으로 활용하는 방법을 선택합니다. 정보 처리 결과를 바탕으로 평가 대상의 최상의(사회적으로 허용되는) 사용과 가장 효과적인(최대 생산적인) 사용을 선택하기 위해 분석이 수행됩니다. 이 분석은 5단계의 순차적 구현을 통해 수행됩니다. 자산을 평가할 때 평가 대상 또는 그 부분의 기능적 목적을 변경할 가능성은 대상의 특성을 변경하지 않거나 변경하는 경우를 포함하여 다양합니다. 기업을 평가할 때 생산 제품, 생산 요소 및 사업 구조의 다양화 가능성을 분석합니다. 객체 사용에 대한 가장 생산적인 옵션의 선택은 균형, 경제 분할, 경제 규모, 수익 증가 및 감소 등의 원칙을 고려하여 수행됩니다. 평가 대상 사용에 대한 옵션 선택은 위험을 고려하여 수행됩니다.” 여기서는 미국의 "최고 및 최선의 사용 분석"을 "직역"으로 번역한 후 널리 사용되는 "최적 및 가장 효과적인 사용 분석..."이라는 문구 대신 "목적에 대한 분석"이라는 문구가 사용되었습니다. 옵션을 선택하는 중..."이라고 쓰여 있지만 더 간단하게 작성할 수 있습니다. "평가 대상을 가장 효과적으로 사용하기 위한 옵션 선택"(다양한 옵션이 분석되어 가장 좋고 가장 효과적인 옵션은 다음과 같습니다.) 선택된). NEI 옵션을 선택하기 위한 분석 알고리즘에 대한 설명은 프로필 표준(큰 블록) 및 방법론적 권장 사항(각 평가 대상 유형에 따라 모든 세부 사항에 대한 철저하고 완전한 설명 포함)에 제시되어야 합니다. 다음으로, 그러한 알고리즘의 형성과 관련된 몇 가지 문제를 논의할 것입니다. 먼저 부동산(평가에 NEI 원칙을 적용하는 문제를 "발생시키는")에 대해, 그 다음에는 동산 및 비즈니스에 대해 논의할 것입니다. (부동산의 일부로서) 개선이 없거나 외관상 개선이 없는 토지의 시장 가치를 결정하기 위한 기초를 준비할 때 감정인은 가능한, 법적으로 허용되는, 잠재적으로 요구되는 사항에 대한 분석을 기반으로 NEI 옵션을 선택합니다. 다음 원칙을 고려하여 시장(평가 고객이 제안한 옵션 포함) 옵션을 고려합니다. 토지 계획(무료 또는 무료로 보이는) 구현을 위해 고려되는 기능의 범위는 사무실, 소매점, 호텔, 주거, 산업, 창고(때때로 이러한 기능의 쌍을 이루는 조합) 등 상대적으로 작습니다. 각 기능에 대한 건물의 매개변수는 지정된 원칙, 시장 선호도 및 도시 계획 제한 사항에 따라 다릅니다. 이 경우 철거 개선의 실제 가능성이나 타당성에 관계없이 무료인 토지 계획에 대한 분석은 필수입니다. 단일 객체 평가에 대한 비용 접근 방식에서 토지 계획의 시장 가치가 결정됩니다. 겉으로 보기에는 무료인 플롯에 대한 NOEI 옵션과 NOEI 옵션과 현재 사용 중인 이 플롯의 값 사이의 차이는 개선의 외부 노후화로 간주되며 그 매개변수는 현대와 완전히 일치하지 않습니다. 시장 선호도(음의 개선 비용까지 참조). 이 마지막 사항은 시설 관리 프로그램을 개발할 때, 개선 사항의 현대화를 계획할 때, 토지와 개선 사항의 소유자가 다른 경우 관계를 규제할 때 명심해야 할 중요합니다. 기존 개선 사항이 있는 부지에 대해 NEI 옵션을 선택할 때 해당 부지에서 사용할 수 있는 잠재적으로 유용한 기능의 수가 토지 이용 옵션을 분석할 때보다 더 많습니다. 후자는 단일 객체의 NEI 변형을 선택할 때 기존 건물의 여러 공간뿐만 아니라 생성을 위해 계획된 잠재적으로 유용한 확장 및 상부 구조에서 수많은 기능 조합이 고려된다는 사실로 설명됩니다. 종종 완성된 건물을 "보편적" 프로필의 대상으로 간주해야 합니다. 각 객체에 대해 잠재적으로 유용한 기능의 샘플을 구성할 때 평가자는 목록에 포함된 각 기능에 대해 평가되는 부동산 임대 수요가 있음을 확인하는 시장 조사 결과에 의존해야 합니다. 예를 들어, 논문의 표 5.5에 제시된 기능 목록을 작성할 때 편집자(부동산 관리 교육 프로그램의 인증된 졸업생)가 이러한 기능에 대한 임대 건물의 예를 제공해야 한다는 점을 지적합니다. 알려진 바와 같이, 분석의 첫 번째 단계에서 컴파일된 전체 기능 세트에서 NEI 옵션을 선택하는 작업은 먼저 토지 플롯에 대해, 그 다음 개선된 플롯에 대해 다음 4단계로 수행됩니다. 분석의 두 번째 단계에서는 지정된 세트에서 세 가지 수준의 법적 금기 사항이 있는 기능이 식별됩니다. 고객의 변호사 또는 컨설턴트의 참여를 통해 금지 및 항의 극복 가능성을 연구하고 대부분의 경우 합리적인 시간 내에 긍정적인 결정이 나올 가능성을 평가하고 추가 비용을 예측하여 성공적으로 예측합니다. (모두 위험을 고려하고 물론 자신의 재산의 가능한 최고 가치를 결정하는 데 관심이 있는 합리적인 평가 고객의 이러한 조치를 지원합니다). 분석의 다음(세 번째) 단계에서는 나머지 목록에서 기능을 선택하는데, 해당 기능은 현장의 제한된 기능과 개선으로 인해 구현이 어려울 수 있습니다(부지 규모가 작고 지질학적 문제가 있음). 자연 또는 고르지 않은 지형, 건물 규모가 작음, 현장에 자원을 제공할 가능성 등). 특정 제한 사항을 제거하는 데 어려움이 있어 구현이 불가능한 것으로 판명된 기능은 추가 고려 대상에서 제외됩니다. 그러나 분석 목록에는 여전히 위험을 고려한 기능이 포함되어 있으며 추가 비용을 지불하면 구현이 가능합니다. 특히, 누락된 부분을 이웃으로부터 구매하여 필지 규모를 늘릴 수 있고, 전문 시공업체를 유치하여 고르지 못한 지형을 개선할 수 있으며, 미래 소유자의 참여를 통해 자원 조달 문제를 해결할 수 있습니다. 생산 및 배송 인프라 자원의 새로운 요소 생성 시 평가되는 자산의 가치. 분석의 두 번째(네 번째) 단계에서는 나머지 기능이 제외되며, 이 기능의 구현은 무위험 이자율과 동일한 이자율로도 투자 자본에 대한 전체 수익 및 자본 수익을 제공할 수 없습니다. Y RF. 이전에 정리된 기능 목록에서 구현이 경제적으로 실현 가능한 것으로 판명된 기능만 추가 분석을 위해 유지되며 이는 조건에 해당합니다. NPV> 0, 반품률은 다음과 같습니다. Y RF. 낮은 자본 수익률로 추가 분석을 위해 남겨진 기능은 시설에서 기존 개선 사항을 구현하기 위해 제안된 기능 세트(최대 생산성 달성 포함)를 조화시킬 때 잠재적으로 수요가 있을 수 있습니다. 이 단계에서는 나머지 기능의 재정적 타당성이 추가로 확인됩니다. 후자 목록에서 구현을 위해 허용 가능한 조건으로 차입 자금을 얻을 수 없는 기능이 제외됩니다(양수 재무 레버리지 세트 현상 빌린 자금을 사용해서만 재산을 취득하거나 창출하는 것 - 대출 이자율로 일반 자본 수익률보다 낮음). 마지막으로 분석의 다섯 번째 단계에서는 상당히 축소된 목록에서 기능(또는 기능의 조합)이 유지되며, 이를 구현하면(언급된 모든 추가 비용 제외) 프로젝트의 최고 수익성과 최대 비용이 보장됩니다. 객체 - 예측 결과에 대해 허용 가능한 수준의 신뢰성을 갖습니다. 후자는 NEI 옵션을 최종 선택할 때 자본 수익률(각 기능에 대한 자체)뿐만 아니라 프로젝트 개발 시나리오의 위험을 고려하여 미래 소득의 현재 가치를 계산해야 함을 의미합니다. , 할인율 구조의 위험 프리미엄(금지 및 항의 극복, 시설의 물리적 결함을 제거하기 위한 프로젝트 구현, 자금 출처의 신뢰성 보장 등과 관련된 위험)에 의해 고려되지 않는 기능입니다. NNEI 옵션 선택에 대한 최종 결정 감정인이 정당화하고 승인함. 이 경우, 평가 업무에 따라 합리적인 고객이 관심을 갖고 의견을 얻고자 하는 평가 대상의 가능한 가장 높은 가치에 해당하는 옵션이 선택된다고 가정합니다. 시장비용. 어떤 이유로 고객이 평가자가 정당화한 사용 사례를 좋아하지 않는 경우 주문을 변경하고 시장 가치 대신 결정하도록 요청할 수 있습니다. 현재 사용중인 시장 가치또는 투자 가치(현재 용도와 다른 옵션을 선택하지만 NNEI가 아닌 경우) 평가자는 가상 거래의 구매자가 현재 사용과는 다른 NEI의 변형을 구현해야 한다는 점을 명심해야 합니다(교환 가치가 결정됩니다!). 이로 인해 평가 고객(원칙적으로 부동산 판매자)의 이의가 발생할 가능성이 거의 없으며 선택한 옵션과 일반적인 기대치의 불일치로 인해 거래 구현에 어려움이 발생하는 경우에만 발생할 수 있습니다. 구매자(NNEI 옵션을 선택할 때 평가자의 주장이 부족하기 때문에). 위와 관련하여 우리는 평가자가 의사결정 기준을 사용하여 NEI 옵션 선택에 대한 결론을 준비한다는 점을 추가합니다(자세한 내용은 참조). 위험 지표시나리오의 확률에 대한 정보가 없는 경우) 및 위험 조건(고려 중요도 지표, 시나리오의 확률을 추정할 수 있는 경우). 가장 간단한 분석 버전에서는 NEI 옵션을 선택하기 위해 프로젝트 개발에 대한 낙관적, 가능성 있고 비관적인 시나리오를 고려하고 이러한 시나리오의 확률에 대한 전문적인 평가를 통해 예상 NPV 값과 신뢰도를 결정합니다. 간격(표준편차)입니다. NPV 값이 최소(또는 다른 옵션과 비교 가능) 신뢰 구간(신뢰 구간, 표준 편차)으로 최대인 옵션이 NOEI로 선택됩니다. 이러한 시나리오의 확률을 평가할 수 없는 경우 Wald and Savage 기준(참조) 또는 시뮬레이션 모델링 방법을 사용하여 옵션 선택이 수행됩니다. 이제 낙관적 및 비관적 시나리오(참조)에만 기반을 둡니다. 이 경우 감정인은 해당 부동산의 시장가치가 보고서에 제시된 신뢰구간과 신뢰수준에 따라 예상 거래가격으로 결정된다는 사실을 고객에게 알려야 합니다. 부동산 평가 관행에서 다음과 같이 판매 목적으로 평가하는 경우 감정인-컨설턴트는 부동산 평가 보고서와 함께 고객에게 (만족할 만큼) 전략에 대한 유용한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. NNEI 옵션 선택 결과를 기반으로 거래를 구현하기 위한 전술(그러한 권장 사항의 형성은 평가 표준에 의해 규제되어서는 안 됨) 동산 가치 평가 관행에 대한 분석에 따르면 대부분의 경우 동산의 설계 및 구현 사용이 가장 효과적이지만 거래의 일반적인 참가자가 NNEI 옵션 선택을 통해 추가 혜택을 얻을 수 있는 상황을 고려 대상에서 제외할 수는 없습니다. 시장 기준으로. 우선, 시장가치가 있다는 사실에 주목하자. 간결한비용 ID, 이는 공급이 제한되어 있고 유효 수요가 있는 경우에만 (정의에 따라) 나타납니다. 대량 생산 및 소비재 시장은 가격 규제 메커니즘이 약하게 변화하는(거의 정적인) 달성을 보장하는 완벽함에 도달할 수 있습니다. 평형수요와 공급. 이러한 시장 상태에서는 평가 대상의 시장 가치와 유사한 대상의 균형 가격이 대략 동일하게 달성됩니다. 그러나 시장에서 상품으로 작용하는 평가 대상이 복잡해짐에 따라 대량 생산이 감소하고 거래 전 준비 절차의 설정 및 기간이 더욱 복잡해짐에 따라 해당 상품에 대한 시장 매개 변수가 더욱 달라집니다. 그리고 더 중요한 것은 완벽한 시장의 매개변수에서 – 현상을 대체함으로써 “ 공전» 평형모드 " 동적» 평형. 동시에 거래 참가자의 행동을 규제하기 위한 가격 메커니즘의 영향을 받아 임의로 복잡한 개체(선박, 부동산)를 사용하여 거래가 이루어지지만 이제 시장 가치는 "준균형"과 동일한 것으로 나타났습니다. 가격'은 수요와 공급 곡선을 구성하여 결정할 수 없지만 거래 가격을 비교 분석하는 방법으로 설정할 수 있습니다(참조). 동시에 부동산에 비해 덜 복잡한 동산의 경우 NEI에 대한 옵션을 선택하는 작업이 크게 단순화됩니다. 상대적으로 단순한 개체(기계 및 자동차)의 경우 수요 대상의 선호도, 구성만 옵션 및 거래 자금 조달 방법이 분석되는 반면, 복잡한 개체(바다, 강, 항공기) 및 기능은 다를 수 있습니다. 특히, 다양한 프로필과 다양한 생산 요소 부하를 가진 기업이 기계를 구매할 수 있습니다. 일반 기업의 한 부분이 기계(특수 장비 포함)를 사용하여 3교대 모드로 노동 집약적이고 유동성이 높은 제품을 생산하고, 기업의 다른 부분(또한 숫자가 적지 않음)은 더 간단한 장비를 갖춘 동일한 기계를 사용하는 경우 더 쉽게 제조하고 1교대 또는 2교대로 작업하는 제품을 생산하기 위해 시장에 공작 기계 공급이 제한되어 있는 첫 번째 그룹의 기업은 두 번째 그룹의 기업보다 각 기계에 대해 더 많은 비용을 기꺼이 지불합니다. 특정 기계의 시장 가치를 결정하고, 해당 기계에 대한 수요를 연구하고, 생산 과정에서 해당 기계에서 발생하는 소득 부분에 대한 데이터를 기반으로 소득 접근 방식을 사용하여 평가 대상의 가치를 결정하도록 초대된 평가자 기업의 두 기업 그룹이 사용하는 기계에 대해 서로 다른 가치를 얻습니다. 두 기업 그룹 모두에서 이러한 유형의 기계에 대한 수요가 있고 생산된 기계 수가 제한된 경우 평가자는 옵션으로 매우 효율적인 사용 방법의 NEI 옵션을 선택합니다(노동 집약적인 비즈니스 제품 포함). 3교대 근무). 일반적으로 기업이 신용 자원을 사용하여 이러한 기계를 구매하는 경우, 평가자는 기업이 임대 또는 구매를 선택할 가능성을 고려해야 한다는 점을 명심해야 합니다. 기업의 비용이 적게 듭니다. 따라서 감정인은 기계 인수를 위한 경쟁 참여 가능성과 임대 회사를 추가적으로 고려하고 기계가 해당 회사의 사업에 가져올 수 있는 수입을 분석해야 합니다. 그것을주의해라 단기그리고 매우 비싸다승용차는 개인 소유자뿐만 아니라 제한된 공급으로 인해 개인보다 더 많은 비용을 지불할 수 있는 렌트 및 리스 회사에도 판매됩니다. 대리점에 도착한 첫 번째 독점 샘플 배치에서 자동차의 시장 가치 또는 개인 소유자와 함께 나타난 비교적 희귀한 자동차의 가치를 결정하기 위해 초대된 감정인은 이를 고려해야 합니다. 이 경우 표준 구성과 일련의 추가 요소가 포함된 패키지로 자동차를 판매하기 위한 옵션을 고려해야 합니다. 이 요소를 거래 패키지에 포함하면 판매자에게 추가 혜택을 가져올 수 있습니다(기여 원칙에 따라). : 패키지 비용 증가분은 패키지에 포함된 요소 비용의 합보다 클 수 있습니다. 다양한 구매자 유형의 선호도를 고려하는 감정인의 추천에 따라 딜러는 전체 모델 및 구성 옵션 세트에 대한 자체 가격표를 준비하고, 개인 감정 고객은 자체 제안 가격 옵션을 준비합니다. 장비에 대한 수요를 고려하여 자동차 사용에 대한 최선의 옵션(“가장 효과적인”에 대한 정량적 정당성 없이)을 선택하는 예는 유용해 보입니다. 이는 "소량" 모델 "Niva-Bronto"(3도어 "Niva"의 확장 버전 - 기존 모델에 비해 더 편리하고 신뢰할 수 있음)의 중고차 판매를 목적으로 평가한 예를 나타냅니다. 기본 모델), 다른 모델의 새 자동차와 교환하여 소유자가 딜러에게 전달한 것입니다. 딜러의 감정인은 이 모델의 중고차 판매 제안이 있고 새 자동차에 대한 수요가 있음을 발견했습니다(VAZ 딜러에서 "짧은" 약속으로 판매). 또한 평가자는 평가 대상이 표준 어셈블리에서 제공되지 않는 사계절 타이어가 장착된 브랜드 휠, 안개등이 있는 "손잡이", 편리한 비표준 트렁크 및 최신 장비라는 사실에 주목했습니다. 감정인은 지정된 추가 요소를 설치한 후 구매자를 위해 평가되는 새로운 유사 자동차의 가격이 (평가 날짜 기준) 얼마나 증가하는지 확인하고 자동차 전체의 마모로 인한 가치 손실을 결정했습니다. (언급된 추가 요소 포함) 수요를 조사했습니다. 정원 가꾸기 커뮤니티의 잠재적 구매자 샘플을 대상으로 한 그의 조사에 따르면 그들은 새 모델을 환영하지만 트렁크 설치만 허용 가능하고 추가 비용을 지불할 가치가 있는 것으로 간주되며 다른 요소의 표준 장비에 대한 추가는 "새 모델"로 간주됩니다. 개선 비용을 지불할 가치가 없는 것입니다. 동시에 사냥 및 낚시 클럽은 이러한 모든 추가 사항에 대해 긍정적인 태도를 보였으며, 자동차에 파워 스티어링 및 네비게이터를 추가 설치하기 위해 감정인이 표명한 잠재적 제안에 대해 유보적인 태도를 보였습니다(또한 제공되지 않음). 표준 어셈블리에 따라). 감정사는 수요와 공급을 고려하여 자동차의 시장 가치를 결정했습니다. 감정인의 설명과 자신의 옵션을 이전 자동차 판매 시도와 비교한 후 소유자는 평가 결과에 동의했고 자동차는 판매용으로 등록되었으며 약 3주 후에 원래 가격과 동일한 가격으로 판매되었습니다. 표시된 시장 가치. 이러한 경험을 바탕으로 평가자는 평가 대상과 유사한 품목에 대한 수요에 대한 자세한 분석의 필요성을 확인하고 딜러가 지정된 구성에서 이 브랜드의 신차 및 중고 SUV를 제공할 것을 권장했습니다. A. Damodaran이 기업에서 투자한 자금에 대한 예상 수익을 충족하지 못하는 소득을 창출하는 "나쁜 투자"라는 개념을 도입했다는 사실에 주목합시다. 그는 수리 중단으로 인한 이익이 물체의 경제 수명 단축으로 인한 손실을 초과하는 경우 예방 수리 거부 옵션을 포함하여 고정 자산의 운명을 해결하기 위한 다양한 옵션을 고려할 것을 제안합니다. 우리는 평가자의 질문에 대한 응답으로 평가 고객의 대표가 새롭고 더 유망한 제품의 생산을 시작하기 위해 기존 생산 라인의 업그레이드 계획(장비 또는 개별 장비 요소 교체)을 보고한 상황을 잘 알고 있습니다. . 후자의 상황은 이러한 자산의 NEI 버전(일부 기능 및 외부 노후화 식별)에서 비즈니스(중복 및 비핵심 자산 포함)의 시장 가치를 결정할 때 고려해야 합니다. 동산에 대한 NEI 옵션을 선택하기 위한 분석 기능에 대한 논의를 마무리하면서 강을 평가할 때 공작 기계 및 자동차와 비교하여 그러한 옵션을 선택할 수 있는 훨씬 더 많은 가능성이 드러난다는 사실에 주목하겠습니다. , 바다 및 항공기. 여기서는 거래 완료 및 자금 조달을 위한 옵션을 분석할 수 있을 뿐만 아니라 선박의 국가 등록 및 거래에 관한 법률 규범과 관련하여 이러한 옵션에 대한 법적 제한을 고려하여 구현된 기능 세트도 연구 대상이 됩니다. 결정할 때 사업의 시장 가치 NEI 옵션을 선택하기 위한 알고리즘은 주식의 지배적(및 100%) 지분을 평가하는 경우(시장 및 잠재적 구매자의 선호도에 초점을 맞춰) 완전히 구현되고, 부분적으로는 소수 지분을 평가하는 경우(단 이사회와 회사 경영진의 의도가 고려되며, 그들이 수락한 평가자의 제안도 포함됩니다. 투자 가치를 결정할 때만 비즈니스용 NNEI 옵션을 선택해야 한다는 반대자들의 가정에 주목해 보겠습니다. 이러한 가정은 다음 이론과 모순됩니다. 어떤 개체에 대해 NONE 원칙을 적용하지 않은 평가는 현재 사용의 가치를 제공하며, 이는 현재 사용이 NOEI인 경우에만 시장과 동일한 것으로 판명됩니다. 투자 가치를 결정할 때 NEI 원칙은 권장 사항으로만 간주되며 "비정형 (투자) 동기"의 개시자, 즉 구매자 또는 판매자와의 합의에만 적용됩니다. 비즈니스 평가 실무에서 발생할 수 있는 잠재적으로 긍정적인 결과에 주목해 보겠습니다. 예를 들어, 비즈니스 평가 결과에 중요한 것으로 판명된 변경 사항을 표시해 보겠습니다(가치 있는 개체의 가치가 매우 눈에 띄게 증가함). 포럼 참가자들이 제시한 예와 유사한 더 복잡한 상황도 있습니다. 예를 들어 (몇 년 전) 어느 정도 성공한 기업의 사업 평가 주문을 논의할 때 우리는 이 기업이 임대한 토지가 속한 지역의 기능적 목적을 변경하기 위해 시에서 발표한 계획에 고객의 관심을 끌었습니다. . 도시는 산업 기업을 좋은 위치에서 산업 지역으로 이전하려는 캠페인의 일환으로 이들 기업에 토지, 인프라, 자원을 제공할 것을 제안했으며, 중요한 것은 기업이 동의할 경우 "명문" 토지를 임대할 권리를 보유한다는 것입니다. 관광 인프라 구축을 위한 투자 프로젝트에 참여합니다. 우리는 경영진이 명문 지역의 토지에 대한 임대 계약을 체결할 수 있는 권리와 재건축 대상 기업의 개선에 대한 소유권을 포함하여 기업 이전을 위한 프로그램 개발을 통해 사업을 평가할 것을 제안했습니다. 새로운 관광 사업 기업의 승인된 자본에 대한 기부. 고객은 이 제안에 동의하지 않았고 주문이 이루어지지 않았습니다. 왜냐하면 즉각적인 미래를 고려하지 않고 협상 날짜 현재의 사업 상태를 평가하는 것은 의미가 없었기 때문입니다. 영토 재프로파일링은 기업의 비즈니스에 대한 피해로 실현되었으며 이에 대한 평가는 이루어지지 않았습니다.) NNEI 옵션을 선택하면 소득 및 비용 접근 방식을 사용한 비즈니스 평가 결과가 수렴됩니다. NNEI 옵션 선택에 따른 평가 결과에 대해 합리적인 고객이 불만족한 경우는 단 한 번도 없습니다. 또한, 우리는 NNEI 옵션의 특정 선택을 통해 제공되는 시장 가치의 최대 가치를 얻을 수 있는 가능성에 대한 고객의 관심이 높아지고 있음을 주목합니다. 그러한 관심의 존재는 몇 년 전 Lukoil 대표가 러시아 감정인 협회 회의에서 연설을 통해 발표되었습니다. 그는 NNEI 옵션을 정당화하기 위해 평가 대상 기업의 사업 계획과 사업 구조를 다양화하는 평가자의 실무 부족에 대해 유감을 표명했습니다. (상임위원회의 발언에 대해 그는 평가 의뢰인이 언급된 변형이 포함된 보고서를 작성하려면 상당한 비용을 지불해야 합니다. 우리는 이러한 변형 과정에서 평가자가 기업 경영진의 모든 제안, 프로젝트, 기대 및 조언을 고려하고 나중에 자신이 권장하는 옵션의 이점을 수치로 확신한다는 점을 지적하면서 이 진술을 지지했습니다. , 그러한 이점이 발견되면. 결론적으로, 기사와 제공된 예에 설명된 자산 및 비즈니스에 대한 NNEI 옵션을 선택할 때 발생하는 문제는 실제 사례에서 가져온 것입니다. 감정인은 평가 대상 기업의 관리자 및 자산 소유자보다 항상 더 똑똑한 것은 아니지만(관리자 또는 소유자가 계획한 내용조차 고려하지 않은 개정 보고서를 반환해야 함) 최근 감정인은 점점 더 검색을 시작하고 있습니다. 옵션 및 긍정적인 결과 달성 - 고객과 그의 만족을 공모합니다. 경제의 혁신적 발전의 경우에만 가능하며 회복 가능성이 예상되는 지속적인 위기 상황에서 비즈니스를 평가할 때 NNEI를 선택해야 할 필요성은 거의 모든 곳에서 나타납니다. 이러한 추세는 되돌릴 수 없으며 가까운 시일 내에 감정인은 기존 자산을 기반으로 한 사업 변경을 포함하여 평가 대상 부동산의 급격한 변화를 조사해야 합니다(평가 대상 기업의 경영진 및 전문가와 함께). 이러한 상황에서 결정 시 NNEI 옵션을 선택하려면 분석 문제의 모든 측면을 국가 가치 평가 활동 협의회의 규제 문서에 자세히 개발하고 반영해야 한다는 것이 명백해졌습니다. 시장 가치시민 순환의 모든 대상. 새로운 버전의 규제 문서 개발과 평가자 커뮤니티의 분석 방법론 개발에 필요한 전환 기간에 "라는 개념을 도입하는 것이 제안되었습니다. 현재 사용중인 시장 가치"(NNEI 옵션을 선택하지 않고) 대신 이 비용을 결정하는 것으로 충분한 경우의 목록을 나타냅니다. 시장 가치, 그 설립은 현대 규제 문서에 의해 제공됩니다. 평가 활동에는 시장 가치 결정이 포함되므로 가장 효과적인 사용 분석을 통해 특정 부동산의 가장 수익성이 높고 경쟁력 있는 사용을 식별합니다. 모든 부동산의 비용 기준은 토지 비용입니다. 그 위에 위치한 건물과 구조물은 변경될 수 있지만 해당 부지의 기본 특성은 일반적으로 동일하게 유지됩니다. 동시에 특정 사이트의 수입은 사용 효율성에 따라 달라집니다. 투자자는 특정 시장에서 토지를 선택할 때 다양한 토지의 비용 차이가 품질 특성으로 설명된다는 것을 이해합니다. 부동산의 가장 효과적인 사용에 대한 분석에는 시장 상황, 평가 대상 부동산의 특성에 대한 자세한 연구 수행, 평가 대상 부동산의 매개변수와 호환되는 시장 요구 옵션 식별, 각 옵션의 수익성 계산이 포함됩니다. 각 사용 옵션에 대한 속성의 가치를 추정합니다. 따라서 가장 효과적인 사용에 대한 최종 결론은 비용을 계산한 후에만 내릴 수 있습니다. 부동산을 가장 효율적으로 활용하는 방법은 법적으로 가능하고 적절하게 설계되었으며 물리적으로 실현 가능하고 적절한 재정 자원이 제공되며 최대 가치를 제공하는 비어 있거나 개발된 토지를 사용하는 것입니다. 토지의 최적 사용은 평가 대상 부동산이 속한 특정 시장의 경쟁 요인에 의해 결정되며 소유자, 개발자 또는 평가자의 주관적인 추측의 결과가 아닙니다. 따라서 가장 효과적인 용도를 분석하고 선택하는 것은 실제로 평가 대상에 중요한 시장 요인에 대한 경제적 연구입니다. 토지의 가장 큰 수익성을 제공하는 사용 유형이 가장 효과적입니다. 가장 효과적인 옵션을 선택하기 위해 토지 가치를 결정하는 데 사용되는 모든 방법의 기본은 소위 잔여 기술입니다. 토지 소득은 부동산에서 발생한 총 소득과 노동, 자본, 고정 자산(기능하는 건물 및 구조물)을 유치하여 제공되는 소득 금액 간의 균형으로 간주됩니다. 토지 비용은 전체 부동산의 총 비용과 건물의 잔존 가치 또는 건설 비용 간의 차이를 나타냅니다. 부동산을 최대한 활용하려면 기존 건물을 기반으로 하거나 근본적으로 새로운 개선 공사를 거쳐야 하며, 이를 위해서는 토지를 비어 있는 것으로 간주해야 합니다. 이를 바탕으로 감정인은 부동산의 최선의 활용을 분석할 때 두 가지 기술을 사용합니다. 미개발 사이트로서 사이트를 가장 효과적으로 활용합니다. 건물 지역으로 사이트를 가장 효과적으로 활용합니다. 미개발 토지의 가장 효과적인 이용을 결정하는 주요 이유는 다음과 같습니다. 1. 부동산 가치의 분리는 단지 토지의 가치입니다. 2. 개발된 토지의 가치를 평가하기 위해 비교판매 방법을 사용합니다. 3. 외부 노후화로 인한 가치 손실 계산. 4. 특정 부지에 대해 차선책인 부동산의 일부로서 토지의 실질 가치 평가 시가지의 가장 효과적인 사용에 대한 분석은 두 가지 이유로 수행됩니다. 1. 투자 자본에 대해 가장 높은 총 수익을 제공하는 부동산의 사용 유형을 식별합니다. 2. 비슷한 수준의 사용 효율성을 지닌 동일한 목적을 지닌 부동산을 시장에서 식별합니다. 유독가스를 배출하는 산업부동산의 예를 들어 건물이 없는 부지와 건물이 있는 부동산을 가장 효율적으로 활용하는 방법의 차이를 생각해 보겠습니다. 분석대상이 위치한 지역은 자연적 특성으로 인해 근교 주거지역으로 개발되고 있다. 건물이 없는 부지를 활용하는 것의 최대 효율성은 주거용 별장으로 사용하는 것에 달려 있을 가능성이 높습니다. 이 경우 기존시설의 철거 및 처분에 드는 비용이 발생하게 됩니다. 실제로 잠재적 부동산 소유자는 건물의 잔존 가치가 낮은 경우에만 부지를 재개발합니다. 평가된 부동산을 미개발 토지로 가장 효과적으로 활용하는 방법을 결정하는 방법은 해당 부동산에 건물이 없거나 철거로 인해 건물이 없어질 수 있다는 가정에 기초합니다. 결과적으로 토지의 가치는 부동산의 수익성을 보장하는 가능한 사용 옵션의 선택에 따라 결정되며, 특정 목적에 따라 부동산 객체의 매개변수 선택. 미개발 토지를 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 1. 투기를 위해 토지를 사용하는 것, 즉 시장 요구 사항이나 자신의 선호도에 따라 나중에 토지를 개발할 투자자에게 개선 없이 토지를 판매하는 것입니다. 이 옵션은 부동산 시장이 과포화되었을 때 적용 가능합니다. 2. 다음을 포함한 새로운 건물 및 구조물을 갖춘 토지 계획 개발: "중간 사용 없이 개발하는 경우, 분석일에 시장에서 새로운 용도가 고려되고 수용되는 경우; "중간 사용을 통한 개발은 시장 상황 예측을 기반으로 시장에서 새로운 옵션이 요구될 때까지 기존 사용 옵션을 일시적으로 보존하는 것을 포함합니다. "가장 효과적인 사용을 달성하기 위해 토지 계획을 분할하거나 결합합니다. "기존 객체와 목적 및 물리적 매개변수가 유사한 새로운 건물이 있는 부지 개발. 미개발 부지를 기준으로 부동산을 평가하는 가장 일반적인 상황은 조건부 미개발입니다. 이는 분석된 사실에 기인합니다. 부지에는 물건의 가치에 영향을 미치는 건물이 있는데, 이 경우 미개발 부지를 가장 효과적으로 활용하기 위한 방안을 선택하는 것은 의사결정 단계에서 투자설계의 형태를 취한다. 이 경우 평가자는 다음과 같은 여러 질문에 답해야 합니다. 1. 토지가 실제로 개발되지 않았거나 기존 건물을 정리할 수 있는 경우 토지를 어떻게 사용할 수 있습니까? 2. 이 토지의 물리적 특성과 기타 특성을 기준으로 해당 토지에 어떤 유형의 건물이나 기타 구조물을 건설할 수 있으며, 기간은 어떻게 됩니까? 3. 기존 사용을 임시 사용으로 간주해야 합니까? 예를 들어, 토지를 가장 효율적으로 사용하기 위해 건설 작업이 필요한 경우 감정인은 다음을 결정해야 합니다. 기존 건물의 철거 비용 현재 시장 표준에 부합하고 가장 합리적인 가격의 요소를 포함하는 부동산(사무실, 호텔, 창고 등)의 가장 효과적인 사용 유형 대지의 잠재적 특성(층수, 기능 단위의 최적 면적, 해당 단위 수 등)을 최대한 활용하기 위해 건립되어야 하는 최적 건물의 특성 임대료 및 운영비 수준 금융 비용을 고려한 건물 건설 비용. 토지 계획을 건축 계획으로 가장 효과적으로 사용하려면 분석 대상 부지에 기존 건물을 보존하는 것이 전제됩니다. 토지를 건축용 토지로 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 1. 평가 대상 부동산의 기존 목적을 유지합니다. 2. 평가 대상 부동산의 기존 목적을 변경합니다. 두 경우 모두 필요성과 가능성이 고려됩니다. 부동산이 제공하는 기존 서비스의 양과 품질을 유지합니다. 건물의 등급을 향상시키고 임대료를 변경하기 위해 건물을 재건축하는 건설 작업을 수행합니다. 추가 증축이나 층수 증축을 통한 면적 확장을 위한 건축공사를 시행하는 행위 부분 철거를 통해 기존 공간을 줄입니다. 토지에 위치한 건물의 기존 사용 옵션과 최적의 건물 옵션을 비교하는 평가자는 다음 질문에 대한 답변을 받아야 합니다. 1. 현재 상태로 건물을 계속 운영하는 것이 바람직한가요? 2. 재건축, 확장, 부분 철거 중 어떤 건물 재건축 옵션을 선택해야 합니까? 3. 비용은 언제, 어떻게 회수되나요? 건물 사용에 대한 가장 최적의 옵션은 선택한 옵션의 위험에 따라 결정되는 수익률을 고려하여 투자 매력적인 부동산의 최대 비용을 보장합니다. 해당 부동산의 기존 사용을 유지하는 데 따른 위험과 다양한 재개발 옵션이 동일하지 않을 것이라는 점은 분명합니다. 평가 보고서는 개발되지 않은 부지를 최대한 활용하는 것과 개발된 부지를 최대한 활용하는 것을 구분해야 합니다. 평가 보고서는 각 용도의 목적과 결론을 명확하게 식별, 설명 및 정당화해야 합니다.
가장 좋고 효과적인 사용 옵션을 선택하고 대상을 평가할 때 위험을 고려합니다.
가장 좋고 가장 효율적인 사용 원칙의 내용과 적용 규칙
부동산에 대한 가장 좋고 효과적인 용도를 선택하기 위한 분석의 기초
동산에 대한 가장 좋고 효과적인 사용 옵션을 선택하는 기능
비즈니스를 평가할 때 가장 좋고 효과적인 사용 옵션을 선택하는 기회와 과제