ERK'2013, Portorož, B:27-30 27

NVALUTA – mobilna aplikacija za dostopdo informacij o trgu nepremičnin

Sandi Berk1, Gregor Smogavec2, Tadej Fius3, Borut Žalik2, Dalibor Radovan1, Katja Tič1

1 Geodetski inštitut Slovenije, Jamova cesta 2, 1000 Ljubljana, Slovenija2 Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in

informatiko, Smetanova ulica 17, 2000 Maribor, Slovenija3 Media Atlas, Kajuhova ulica 11, 8290 Sevnica, Slovenija

E-pošta: sandi.berk@gis.si

NVALUTA – a mobile application to accessinformation on the real-estate market

A mobile application to support players in the real-estate market in Slovenia is presented. The applicationis developed for smart phones and tablet computers.Augmented reality is implemented. Location-based ser-vices include valuation of typical real estate and searchfor recent transactions – at the location of the user orwithin a certain radius. Basic residential and commer-cial real-estate categories are supported, i.e. houses,appartments, and offices.

1 UvodSlovenski nepremičninski trg je v krizi. Število sklenje-nih poslov je v zadnjih letih močno upadlo, še posebejpa to velja za stanovanjski trg [1]. Eden izmed ukrepov,ki lahko vodijo v postopno normalizacijo nepremičnin-skega trga, je olajšanje dostopa do relevantnih infor-macij in s tem povečanje transparentnosti trga.

Spremljanje dogajanja na trgu je sicer v Slovenijizakonsko urejeno in temelji na analizi sklenjenih pos-lov, ki se vodijo v Evidenci trga nepremičnin (v nadalje-vanju: ETN), in Zbirki vrednotenja nepremičnin (v na-daljevanju: ZVN). Podatki so na voljo brezplačno vobliki javnega vpogleda prek spletnega grafičnega pre-gledovalnika [2], [3], [4], [5]. Alternativno spremljanjestanovanjskega trga se izvaja tudi z analizo nepremič-ninskih oglasov [6] in je v obliki periodičnih objav pravtako dostopno prek nepremičninskih spletnih portalov[7], [8].

V članku je predstavljena brezplačna aplikacija, kiomogoča dostop do informacij o trgu nepremičnin prekmobilnih naprav. Aplikacija se imenuje nValuTa – glejlogotip (slika 1). Razvoj aplikacije je v zaključni fazi.Uporabniku omogoča na dani lokaciji za izbrano vrstonepremičnin vpogled v:posplošeno tržno vrednost nepremičnin določeno na

podlagi ZVN inrealizirane cene nepremičnin v neposredni okolici, ki

so bile v zadnjem času predmet prometa – po podat-kih iz ETN.

Storitve so na voljo za nepremičnine, ki so namenjenebivanju in opravljanju poslovne dejavnosti, torej za hiše,stanovanja, in poslovne prostore (pisarne). Uporaba ap-likacije je zemljepisno omejena na Slovenijo.

Slika 1. Logotip aplikacije.

2 Zasnova aplikacijeAplikacija nValuTa ponuja lokacijske storitve akterjemna trgu nepremičnin in vsej zainteresirani javnosti. Ciljje bil povečati preglednost, povrniti zaupanje in posledi-čno prispevati k vnovični oživitvi trga. Ciljne skupineuporabnikov aplikacije so ključni akterji na trgu nepre-mičnin, še posebej iskalci in ponudniki oz. kupci in pro-dajalci nepremičnin, nepremičninski posredniki in cenil-ci ter zavarovalni in hipotekarni zastopniki.

2.1 Zasnova funkcionalnosti aplikacije

Uporabniška funkcionalnost aplikacije se osredotoča nakar najširši krog uporabnikov in vključuje:sledljivost uporabnika terkartografsko in navigacijsko podporo.Aplikacija je prilagojena tudi depriviligiranim skupinamuporabnikov, posebej:slabovidnim in barvno slepim terinformacijsko-tehnološko manj pismenim uporabni-

kom.Zasnova je zato kot se le da enostavna in intuitivna, vnastavitvah pa je mogoče izbirati velikost črk, ikon ingumbov (možnost povečave) ter barvno/sivinsko shemo.

2.2 Tehnološka zasnova aplikacije

Tehnološka zasnova aplikacije temelji na integraciji:aplikacije, delujoče na spletnem strežniku (t. i. pod-

porna spletna aplikacija), kjer so shranjene tudi po-datkovne zbirke, in

aplikacije, delujoče na mobilni napravi uporabnika(t. i. mobilna aplikacija).

Mobilne naprave, na katerih deluje aplikacija, so:pametni telefoni intablični računalniki.Ključni tehnološki rešitvi za delovanje aplikacije sta:geolociranje – integrirana je naprava za zemljepisno

lociranje uporabnika (GPS),

28

izboljšana resničnost, ki vključuje računalniški vid[9] – integrirane so naprave za vzpostavitev izboljša-ne resničnosti (kamera, žiroskop, kompas, pospeško-meter).

Mobilna aplikacija deluje na treh platformah:Apple iOS 5+,Google Android ICS 4+ inMicrosoft Windows Phone 7+.Podprta sta internetna protokola IPv4 in IPv6.

2.3 Vsebinska zasnova aplikacije

Ključne informacije, ki jih za izbrano vrsto nepremičnin(hiše, stanovanja ali poslovni prostori) zagotavlja apli-kacija nValuTa, so:relativna vrednost referenčne nepremičnine, tj. vred-

nost m2 le-te, ki je za dano lokacijo določena na po-lagi ustreznega modela vrednotenja (iz ZVN), ter

informacije o nedavno sklenjenih nepremičninskihposlih v neposredni okolici dane lokacije (iz ETN).

Referenčna nepremičnina je za vsako vrsto nepremičninopredeljena s ključnimi atributi, kot so: velikost, leto iz-gradnje, način ogrevanja in drugi.

3 Vhodni podatki in njihova predelavaPoleg že v uvodu omenjenih in za aplikacijo ključnihpodatkovnih zbirk (ETN in ZVN) sta bili uporabljeni šedve zbirki Geodetske uprave Republike Slovenije, insicer Register prostorskih enot (v nadaljevanju: RPE) inKataster stavb; slednja posredno, saj v povezavi z ETNzagotavlja podatke o centroidih stavb, ki so oziroma vkaterih se nahaja predmet posla.

Podatki RPE so bili uporabljeni za pripravo generali-ziranega oboda državnega ozemlja, ki služi za hitro pre-verjanje, ali se uporabnik nahaja v Sloveniji. Obod drža-ve je bil iz 46.914 lomnih točk poenostavljen na zgolj174 lomnih točk, in sicer tako, da:se od izvorne linije nikjer ne odmakne za več kot

1 km, inse državno ozemlje v celoti nahaja znotraj generali-

ziranega oboda (tj. slednji ga zaobjame).Podatki ETN vključujejo posle od leta 2006 do leta

2013, in sicer:21.596 poslov za hiše,42.001 posel za stanovanja in936 poslov za pisarne.Priprava podatkov je poleg pretvorb formata podatkovvključevala predvsem čiščenje, npr. izločanje podvoje-nih in nepopolnih zapisov.

Podatki ZVN vključujejo tri podatkovne sloje zvrednostnimi conami, ki obsegajo:382 con (razvrščenih v 20 ravni) za hiše,329 con (razvrščenih v 19 ravni) za stanovanja in155 con (razvrščenih v 20 ravni) za pisarne.Vrednostne cone v modelu predstavljajo vpliv lokacijena vrednost. Na podlagi vrednostnih ravni so bile izra-čunane posplošene tržne vrednosti referenčnih nepre-mičnin za vse vrednostne cone. Ker bi bili stopničasti

prehodi na mejah med conami za uporabnika aplikacijemoteči, je bilo uporabljeno modeliranje ploskev (glej3.2). Osnovna ideja je pretvorba »terasastega modela« vgladko ploskev po načelih reagregacije prostorskih po-datkov [10].

3.1 Georeferenciranje podatkov

Vse uporabljene podatkovne zbirke so geolocirane v dr-žavnem koordinatnem referenčnem sistemu D48/GK.Ker geolociranje uporabnika na mobilni napravi temeljina GPS, so njegove koordinate določene v WGS84 oz.~D96/φλ. Zato so bili vsi prostorski podatki:transformirani v novi državni koordinatni referenčni

sistem D96/TM in nato šepretvorjeni iz ravninskih v geodetske koordinate (tj.

zemljepisne širine in dolžine) – D96/φλ.Za transformacijo je bil uporabljen državni trikotniškimodel [11].

3.2 Modeliranje ploskev relativnih vrednosti

Uporabljen je bil postopek izračuna poenostavljenegaploskovnega modela nad realnimi prostorskimi podatki.Rezultat modeliranja je gladka in C2-zvezna ploskev, kiaproksimira diskretno ploskev relativnih vrednosti ne-premičnin.

Na vhodu algoritem prejme shp-datoteko, v kateri sozapisane točke ali mnogokotniki. Prostorski podatki sozapisani v 2D. Izračun končnega ploskovnega modelapoteka v večih korakih, in sicer:segmentacija vhodnih podatkov,generiranje enakomerne mreže inračunanje najbližjih točk.

3.2.1 Segmentacija vhodnih podatkov

Zaradi zagotavljanja uspešne obdelave (pre)velikih koli-čin podatkov za današnje računalniške sisteme, se nazačetku podatki razbijejo na manjše dele, ki jih algo-ritem sekvenčno obdeluje in na koncu združi v celoto.Najprej se iz vhodne shp-datoteke prebere celotni okle-pajoči pravokotnik (označen z BBOXMAX), v katerem sovse točke shp-datoteke. Nato se izračuna najmanjšioklepajoči pravokotnik (označen z BBOXMIN), ki vse-buje največje dovoljeno število točk. Algoritem prebereštevilo točk v shp-datoteki, ki se nahajajo znotrajBBOXMAX. Če je število točk preveliko, se oklepajočipravokotnik razdeli na štiri dele [12] in postopek se re-kurzivno ponavlja, dokler ne pride do primera, ko je šte-vilo točk v oklepajočem pravokotniku enako ali manjšeod največjega dovoljenega (slika 2). Najmanjši okle-pajoči pravokotnik, ki vsebuje še dovoljeno število točk,označujemo z BBOXMIN.

Ko algoritem najde BBOXMIN, se prične delitevvhodne shp-datoteke. Iz vhodne shp-datoteke algoritemvedno prebere točke, ki so v poljubnem oklepajočempravokotniku (označenem z BBOX). Sprva je izhodiščeBBOX (torej koordinati xmin in ymin) postavljeno v ko-ordinatno izhodišče BBOXMAX. Algoritem nato prebere

29

vse točke iz vhodne shp-datoteke, ki so vsebovane vBBOX, ter jih shrani v ločeno shp-datoteko na trdi disk.Nato premakne oklepajoči pravokotnik za dolžinoBBOXMIN v desno in postopek ponovi. Postopek ponav-lja, dokler nista xmax od BBOXMAX in xmax od BBOXenaka. V tem primeru algoritem BBOX postavi na zače-tek vrstice (xmin od BBOX je enak xmin od BBOXMAX) inpoveča koordinato y za višino BBOXMIN. Postopek po-navlja, dokler ne prebere vseh točk v vhodni shp-dato-teki. Na koncu se opravi mapiranje; tvori se mapirnamatrika, katere vsaka celica vsebuje zapis imena shp-datoteke s točkami in koordinate oklepajočega pravo-kotnika.

Slika 2. Iskanje najmanjšega oklepajočega pravokotnika,ki vsebuje največje dovoljeno število točk.

3.2.2 Generiranje enakomerne mreže

Po koraku delitve prostorskih podatkov in mapiranju segenerira enakomerna mreža [13]. Velikost enakomernemreže izračunamo po enačbah (1) in (2), kjer sta rezultatštevili kontrolnih točk mreže v smereh osi x in y.

(1)

(2)Parametra dx in dy se določita v koraku odpiranjavhodne shp-datoteke in predstavljata širino in višinoBBOXMAX. Parametra rx in ry predstavljata ločljivostimreže v smereh osi x in y.

3.2.3 Računanje najbližjih točk

Po konstrukciji enakomerne mreže se za vsako kontrol-no točko v mreži (glej 3.2.2) izračuna k najbližjih točk vvhodni množici točk. Parameter k je uporabniško na-stavljiv. V tem koraku se algoritem zaporedno sprehodipo kontrolnih točkah mreže in za vsako poišče najbližjihk točk. Najprej algoritem preveri, v katero celico mapir-ne matrike pade kontrolna točka mreže. To stori sprostorskim presekom mapirne matrike. Nato prebereshp-datoteko, katere pot je tudi zapisana v celicimapirne matrike (glej 3.2.1). Algoritem zaporedno izra-čuna razdalje do vseh prebranih točk. Če je točk pre-malo (manj od k), algoritem izlušči trenutni celicisosednje celice, prebere njihove shp-datoteke s točkamiin računa razdalje do na novo prebranih točk. Enako sezgodi, če obstaja možnost, da je v kateri drugi sosednjicelici mapirne matrike točka, ki je bližja od trenutnih ktočk. Računanje razdalj od kontrolne točke do vhodnihtočk se zaključi, ko najdemo vseh k najbližjih točk.

Celoten korak se konča, ko za vsako kontrolno točkomreže poiščemo k najbližjih vhodnih točk.

4 Podporna spletna aplikacijaŠtiri osnovne storitve, ki jih podporna spletna aplikacijazagotavlja mobilni aplikaciji, so:preverjanje ustreznosti lokacije uporabnika (tj. ali je

slednji na ozemlju Slovenije),ocena tržne vrednosti kvadratnega metra referenčne

nepremičnine na lokaciji uporabnika inniz podatkov o nedavno sklenjenih nepremičninskih

poslih v neposredni okolici dane lokacije – za vsakposel (znotraj izbranega polmera) aplikacija vrne:o lokacijo nepremičnine (tj. koordinati centroida),o mesec in leto sklenitve posla,o površino nepremičnine (m2) ino realizirano absolutno ceno (€) – ter

beleženje napak v podatkih.V sklopu podporne spletne aplikacije so bili tako defini-rani štirje spletni servisi S0, S1, S2 in S3.

Spletni servis S0 prejema zahtevke, ki vsebujejolokacijo uporabnika, in potrdi, ali je le-ta ustrezna.Uporabi se algoritem za preverjanje, ali je točka znotrajmnogokotnika (angl. point-in-polygon algorithm) [14].

Spletni servis S1 vrača podatke o sklenjenih nepre-mičninskih poslih. Podatki so shranjeni v zbirki naspletnem strežniku. Ko pride do zahtevka, ki prav takovsebuje lokacijo uporabnika, spletni servis poišče upo-rabniku najbližje posle (znotraj izbranega polmera) injih vrne v JSON-zapisu.

Spletni servis S2 zagotavlja oceno tržne vrednostireferenčne nepremičnine na lokaciji uporabnika. Napodlagi lokacije uporabnika se z interpolacijo v modeluploskve (glej 3.2) določi relativna vrednost referenčnenepremičnine (v €/m2). Interpolacija temelji na tvorbiploskev NURBS [15], [16], [17].

Spletni servis S3 je namenjen zbiranju anonimnihprijav napak v podatkih za posamezne posle. Sprejmevrsto nepremičnine in identifikacijo posameznega posla.

5 Mobilna aplikacijaMobilna aplikacija nValuTa je odjemalec podatkov pod-porne spletne aplikacije in uporabniku na prijazen načinprikaže podatke o tržni vrednosti nepremičnin na ob-močju, kjer se le-ta trenutno nahaja.

Postopek pridobivanja podatkov se prične s posla-nim obvestilom, kje se uporabnik nahaja (s strani GPSnaprave). Najprej se preveri ustreznost njegove lokacije(servis S0), nato se tvori spisek nepremičninskih poslovglede na izbrano vrsto nepremičnin (servis S1), kotzadnje pa še ocena tržne vrednosti kvadratnega metrareferenčne nepremičnine izbrane vrste (servis S2).Največje število poslov oziroma polmer iskanja lahkouporabnik spreminja v nastavitvah.

Podatki v nizu nepremičninskih poslov se uredijoglede na oddaljenost od uporabnika, obenem se izraču-najo smeri, v katerih se nepremičnine nahajajo. Niz po-datkov je na voljo v obliki seznama poslov, lokacije po-sameznih poslov pa se izrišejo na karti (slika 3, levo). Spritiskom na lokacijo, se uporabniku prikažejo osnovne

30

informacije o poslu. Uporabnik lahko anonimno prijavimorebitno napako v podatku posameznega posla (servisS3).

Mobilna aplikacija omogoča usmerjen pogled, kjeruporabniku preko vidnega polja kamere izriše obogaten,z geolociranimi posli razširjen prikaz fizičnega sveta,kot ga vidi kamera (slika 3, desno). S premikanjemnaprave uporabnik spreminja smer pogleda kamere. Spritiskom na posamezen posel dostopa do podrobnihinformacij. Uporabnik tako intiutivno vpliva na prikazposlov, ki ga zanimajo v izbrani smeri, izboljšana res-ničnost pa mu omogoča hiter dostop do informacij.

Slika 3. Lokacije bližnjih nepremičnin, ki so bile predmetprometa, in sicer na karti (levo) in z usmerjenim pogledom

prek vidnega polja kamere (desno).

6 ZaključekPredstavljena je aplikacija za pametne telefone in tab-lične računalnike, ki nudi lokacijske storitve akterjem natrgu nepremičnin. Na uporabniku prijazen način prikažepodatke o tržni vrednosti nepremičnin na območju, kjerse le-ta nahaja. Uporabljeni so podatki ETN in ZVN. Zaintuitiven dostop do prostorskih informacij in navigacijoje uporabljena tehnologija izboljšane resničnosti.

Aplikacija bo v kratkem na voljo brezplačno v splet-nih trgovinah Apple App Store, Google Play Store inMicrosoft Marketplace.

ZahvalaPredstavljena aplikacija je bila razvita v okviru projektaiValuTa, katerega naročnik je Ministrstvo za izobraže-vanje, znanost in šport. Projekt je delno podprt s straniEvropskega sklada za regionalni razvoj.

Literatura in viri[1] R. Sendi (2010). Mehurček ali kreditni krč: kaj se dogaja

na slovenskem stanovanjskem trgu? Urbani izziv, letn.21, št. 2, str. 27–36.

[2] A. Perovšek, M. Pegan (2008). Informacijska tehnologijaizvedbe javnega vpogleda v Evidenco trga nepremičnin.Geografski informacijski sistemi v Sloveniji 2007–2008.Ljubljana, 30. september 2008. Zbornik, str. 287–291.

[3] Evidenca trga nepremičnin – javni vpogled, Geodetskauprava RS, http://prostor3.gov.si/ETN-JV/.

[4] M. Smodiš (2011). Zaključevanje uvedbe množičnegavrednotenja nepremičnin. Geodetski vestnik, letn. 55, št.2, str. 334–348.

[5] Zbirka vrednotenja nepremičnin, Geodetska uprava Repu-blike Slovenije, http://prostor3.gov.si/zvn/zvn/ZVN.html.

[6] S. Berk, K. Tič, A. Setnikar (2012). Spremljanje stano-vanjskega trga na podlagi oglaševanih cen. 23. tradicio-nalni posvet Poslovanje z nepremičninami. Portorož, 15.–16. november 2012. Zbornik, str. 135–149.

[7] Slonep, Internet Media, d. o. o., http://www.slonep.net/.[8] Trg nepremičnin, Geodetski inštitut Slovenije,

http://www.trgnepremicnin.si/.[9] R. T. Azuma (1997). A survey of augmented reality. Te-

leoperators and Virtual Environments, letn. 4, št. 6, str.355–385.

[10] D. Radovan (1990). Nekateri problemi reagregacije pro-storskih podatkov pri arealnih interpolacijskih metodah.Magistrska naloga. Fakulteta za gradbeništvo in geode-zijo, Ljubljana.

[11] P. Kete, S. Berk (2012). Stari in novi državni koordinatnisistem v Republiki Sloveniji ter koordinatni sistem zvezeNato. Geoprostorska podpora obrambnemu sistemu Re-publike Slovenije. Zbornik, str. 259–279.

[12] M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. Schwarz-kopf (1997). Computational geometry, algorithms andapplications. Springer-Verlag, Berlin.

[13] Wikipedia. Regular grid,http://en.wikipedia.org/wiki/Regular_grid, 11. 07. 2013.

[14] B. Žalik, I. Kolingerova (2001). A cell-based point-in-polygon algorithm suitable for large sets of points. Com-puters & Geosciences, letn. 27, str. 1135–1145.

[15] N. Guid (2001). Računalniška grafika. Fakulteta za elek-trotehniko, računalništvo in iformatiko, Maribor.

[16] A. Davies, P. Samuels (1996). An introduction to compu-tational geometry for curves and surfaces. Oxford Univer-sity Press, Oxford.

[17] D. Macri (1999). Using NURBS surfaces in real-timeapplications. Gamasutra,http://www.gamasutra.com/view/feature/3401/using_nurbs_surfaces_in_realtime_.php, 11. 07. 2013.