KR101899843B1 - System and method for analysing trend of cosmetic customer - Google Patents

System and method for analysing trend of cosmetic customer Download PDF

Info

Publication number
KR101899843B1
KR101899843B1 KR1020160178303A KR20160178303A KR101899843B1 KR 101899843 B1 KR101899843 B1 KR 101899843B1 KR 1020160178303 A KR1020160178303 A KR 1020160178303A KR 20160178303 A KR20160178303 A KR 20160178303A KR 101899843 B1 KR101899843 B1 KR 101899843B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
cosmetics
public
web
unit
Prior art date
Application number
KR1020160178303A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20180074323A (en
Inventor
송재오
Original Assignee
주식회사 제오시스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 제오시스 filed Critical 주식회사 제오시스
Priority to KR1020160178303A priority Critical patent/KR101899843B1/en
Publication of KR20180074323A publication Critical patent/KR20180074323A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101899843B1 publication Critical patent/KR101899843B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284Relational databases
    • G06F16/285Clustering or classification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/335Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G06F17/27
    • G06F17/30598
    • G06F17/30699
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202Market predictions or forecasting for commercial activities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01Social networking

Abstract

본 발명은 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 화장품 고객 트렌드 분석 시스템은 SNS(Social Network Service) 및 웹 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집하도록 구성된 데이터 수집부; 공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 상기 데이터 수집부에 제공하도록 구성된 공공 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부가 수집한 상기 화장품 관련 데이터 및 표준데이터와 상기 공공 데이터 수집부에서 상기 공개 API를 통해 수집된 데이터를 복수의 카테고리로 구성하여 저장하도록 구성된 빅데이터 저장부; 상기 빅데이터 저장부에 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터를 이용하여 검증하고 융합하도록 구성된 빅데이터 분석기; 상기 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하도록 구성된 정형화 데이터베이스; 상기 정형화 데이터베이스에 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태로 변환하도록 구성된 웹 시각화부; 상기 웹 시각화부로부터 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태로 변환하도록 구성된 웹 서버; 상기 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 로컬 형태로 변환하도록 구성된 통계정보 시각화부; 및 상기 웹 서버 및 통계정보 시각화부로부터 각각 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하도록 구성된 최종 분석 정보 출력부를 포함한다.The present invention relates to a cosmetics customer trend analysis system and method. The cosmetics customer trend analysis system of the present invention comprises: a data collection unit connected to the SNS (Social Network Service) and the web and configured to collect cosmetics-related data according to cosmetics type keywords according to the Cosmetics Act Enforcement Regulations; A public data collection unit connected to a public institution server and configured to collect cosmetic-related data (including data collected through standard data and a public API) on public data and provide standard data to the data collection unit; A big data storage unit configured to store the cosmetic related data and the standard data collected by the data collecting unit and the data collected through the public API in the public data collecting unit in a plurality of categories; The data stored in the big data storage unit is analyzed by natural language data based on the Korean alphabet morpheme analyzer to analyze trends of customers for cosmetics and the analysis result is verified using cosmetic related data on public data, Analyzer; A formatting database configured to convert the data analyzed by the big data analyzer into formatted data and store the formatted data; A web visualization unit configured to read the formatting data stored in the formatting database and convert the formatting data into a chart format; A web server configured to convert data of a chart form obtained from the web visualization unit into a web form; A statistical information visualization unit configured to convert the data analyzed by the big data analyzer into a local form; And a final analysis information output unit configured to display web-type data and local-type data from the web server and the statistical information visualization unit, respectively, as final analysis information.

Figure R1020160178303
Figure R1020160178303

Description

화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYSING TREND OF COSMETIC CUSTOMER}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a system and method for analyzing customer trends in cosmetics,

본 발명은 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 SNS(Social Network Service)상의 화장품과 관련된 고객 의견과 같은 화장품 데이터를 수집하고 한국 보건 산업 진흥원 및 식품 의약품 안전처와 같은 공공 기관의 서버로부터 공공 데이터를 수집하여 그 수집된 화장품 데이터를 분석하여 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터를 이용하여 검증하고 융합하여 분석 서비스의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for analyzing customer trends of cosmetics, and more particularly, to a system and method for analyzing cosmetics customer trends by collecting cosmetics data such as customer opinions related to cosmetics on SNS (Social Network Service) A cosmetics customer trend analysis system and method that can collect public data, analyze the collected cosmetics data to analyze customer trends, and verify and integrate the analysis results using public data to improve the reliability of analysis service .

최근 모바일 네트워크의 발전과 스마트 폰의 보급으로 사용자들은 언제 어디서나 인터넷에 접속할 수 있게 되었다. 또한 GPS, 무선 인터넷, 이동 통신망을 통하여 현재 사용자의 위치를 측위할 수 있게 되면서 위치 기반 서비스를 결합한 SNS에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 모바일 네트워크 환경의 발전과 함께 사용자의 성향을 고려한 소셜 검색에 대한 중요성이 부각되고 있다. 소셜 검색은 기존의 웹 검색과는 달리 사용자가 자주 이용하는 다양한 SNS 들로부터 개인의 성향을 분석하고 이를 검색 결과에 반영시킴으로써 사용자가 원하는 검색 결과를 제공하는 방법이다. 모바일 환경에서 소셜 검색은 장소에 대한 최신의 데이터 상태를 어떻게 유지하고 결과에 대한 순위를 어떻게 부여할 것인가가 매우 중요한 이슈이다. 그런데 일반적인 컴퓨팅 환경과 달리 모바일 단말의 경우 개인적인 성향이 매우 강하고, 한 화면에 출력할 수 있는 정보의 양이 제한적이다. 따라서 효율적인 검색 결과의 배치는 사용자에게 편리함을 느끼게 할 수 있다. 일반적으로 가장 많이 사용되는 소셜 검색 방법은 SNS나 이메일 등으로부터 사용자 행위 정보를 수집하여 공통 관심사나 SNS를 통해 제공되는 다양한 정보를 검색한다. 즉, 이메일의 본문이나 SNS 상의 게시물로부터 키워드, 인터넷 링크 등을 수집하여 사용자의 성향을 분석하고 이를 검색 결과에 반영시켜 순위를 부여한다. 대부분의 소셜 검색은 사용자의 직접적인 개입이 없이 성향 분석을 위한 정보를 수집하기 위해 암시적인 정보 수집 방법을 사용한다. 즉, 검색 과정에 사용자가 자신의 성향이나 프로필을 직접 입력하지 않고 SNS의 활동 정보를 수집하여 최근 사용자들의 성향이나 관심사 등을 추출한다. 그러나 암시적인 정보 수집 방법은 사용자의 성향을 분석하기 위해 일정 기간 동안 정보를 수집해야 한다. 만약 충분한 정보 수집이 이루어지지 않는다면, 암시적인 정보 수집을 통해 사용자들의 성향 파악이 명확하지 못해 검색의 정확성이 저하될 수 있다.With the recent development of mobile networks and the spread of smartphones, users can access the Internet anytime and anywhere. In addition, since it is possible to locate the current user through GPS, wireless Internet, and mobile communication network, studies on SNS combining location-based services are actively conducted. With the development of mobile network environment, importance of social search considering users' tendency is becoming more important. Unlike the conventional web search, the social search is a method of providing the search result desired by the user by analyzing the tendency of the individual from the various SNSs frequently used by the user and reflecting it on the search result. In mobile environments, social search is a very important issue in terms of how to keep up-to-date data state for places and how to rank the results. However, unlike a general computing environment, a mobile terminal has a strong personal tendency and the amount of information that can be output on one screen is limited. Therefore, efficient arrangement of search results can make users feel convenient. Generally, the most popular social search method collects user behavior information from SNS or e-mail, and searches various information provided through common interest or SNS. That is, a keyword, an internet link, and the like are collected from the body of an email or a post on the SNS, and the user's tendency is analyzed and reflected in the search result to rank. Most social searches use implicit information gathering methods to gather information for propensity analysis without user involvement. In other words, the user does not input his / her own tendency or profile in the search process but collects the activity information of the SNS and extracts the tendency or interests of the recent users. However, implicit information gathering methods must collect information for a certain period of time in order to analyze the user's propensity. If sufficient information is not gathered, the accuracy of the search may deteriorate because the implicit information gathering may not clarify the users' propensity.

종래의 소셜 검색 시스템 및 기법은, 예컨대 국내 특허 등록 제1523192호 공보(이하, 선행문헌이라 함)에 개시된 바와 같이, 질의에 포함된 키워드 및 위치 정보를 이용하여 후보군을 선출하고, 질의에 포함된 시간 정보를 통해 운영하지 않는 후보들을 배제하고, 후보군에 포함된 각 장소들의 방문 빈도를 통해 인기도 점수를 산출하고, 후보군을 스카이라인을 통해 사용자 성향을 만족하는 장소들에 대해 가중치를 부여하고, 인기도 점수와 가중치가 부여된 사용자 성향 점수를 종합하여 순위를 부여하여 사용자에게 반환하는 것을 특징으로 한다.The conventional social search system and technique, for example, as disclosed in Korean Patent Registration No. 1523192 (hereinafter referred to as prior art), selects a candidate group using the keyword and position information included in the query, The candidates not operating through the time information are excluded, the popularity score is calculated through the visit frequency of each place included in the candidate group, the candidates are weighted with respect to the places satisfying the user tendency through the skyline, And the score of the user and the score of the user tendency to which the weight is assigned.

위와 같이 구성된 선행문헌은 시간 정보의 활용을 통해 검색하고자 하는 시간대에 적합한 후보만을 선출하기 때문에 반경 내에 있는 모든 장소들에 대해 평가하지 않으므로 연산량을 감소시킬 수 있다는 장점이 있다.Since the preceding document constructed as above selects only candidates suitable for a time zone to be searched through the use of time information, there is an advantage in that the calculation amount can be reduced because all the places within the radius are not evaluated.

그러나 선행문헌은 SNS의 데이터를 기반으로 하여 검색 및 분석하는 방식이므로 분석결과의 신뢰성에 있어서 문제가 될 수 있으며, 이에 따라서 분석결과의 신뢰성을 강화시킬 수 있는 시스템이 필요하게 되었다.However, since the prior art is a method of searching and analyzing based on the data of the SNS, there is a problem in the reliability of the analysis result, and accordingly, a system capable of enhancing the reliability of the analysis result is needed.

따라서 본 발명은 상기와 같은 사항을 고려하여 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 화장품 고객의 트랜드 분석결과에 대한 신뢰성을 강화시킬 수 있는 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법을 제공하는 데에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a cosmetic customer trend analysis system and method which can enhance the reliability of a trend analysis result of a cosmetic customer.

본 발명의 다른 목적은 소규모의 그룹화 된 또는 개인화 된 마이크로 타겟팅(Micro-Targeting)을 가능하게 하는 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법을 제공하는 데에 있다.Another object of the present invention is to provide a cosmetics customer trend analysis system and method that enables small-scale grouped or personalized micro-targeting.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템은 SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집하도록 구성된 데이터 수집부; 공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 상기 데이터 수집부에 제공하도록 구성된 공공 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부가 수집한 상기 화장품 관련 데이터 및 표준데이터와 상기 공공 데이터 수집부에서 상기 공개 API를 통해 수집된 데이터를 복수의 카테고리로 구성하여 저장하도록 구성된 빅데이터 저장부; 상기 빅데이터 저장부에 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터를 이용하여 검증하고 융합하도록 구성된 빅데이터 분석기; 상기 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하도록 구성된 정형화 데이터베이스; 상기 정형화 데이터베이스에 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태로 변환하도록 구성된 웹 시각화부; 상기 웹 시각화부로부터 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태로 변환하도록 구성된 웹 서버; 상기 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 로컬 형태로 변환하도록 구성된 통계정보 시각화부; 및 상기 웹 서버 및 통계정보 시각화부로부터 각각 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하도록 구성된 최종 분석 정보 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In order to achieve the above object, a cosmetics customer trend analysis system according to an embodiment of the present invention includes a data collection unit connected to the SNS and the web and configured to collect cosmetics-related data according to cosmetics type keywords according to the Cosmetics Act Enforcement Regulations; A public data collection unit connected to a public institution server and configured to collect cosmetic-related data (including data collected through standard data and a public API) on public data and provide standard data to the data collection unit; A big data storage unit configured to store the cosmetic related data and the standard data collected by the data collecting unit and the data collected through the public API in the public data collecting unit in a plurality of categories; The data stored in the big data storage unit is analyzed by natural language data based on the Korean alphabet morpheme analyzer to analyze trends of customers for cosmetics and the analysis result is verified using cosmetic related data on public data, Analyzer; A formatting database configured to convert the data analyzed by the big data analyzer into formatted data and store the formatted data; A web visualization unit configured to read the formatting data stored in the formatting database and convert the formatting data into a chart format; A web server configured to convert data of a chart form obtained from the web visualization unit into a web form; A statistical information visualization unit configured to convert the data analyzed by the big data analyzer into a local form; And a final analysis information output unit configured to display, as final analysis information, web type data and local type data from the web server and the statistical information visualization unit, respectively.

상기 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템에 있어서, 상기 공공기관 서버는 한국보건산업 진흥원 서버 및 식품의약품 안전처 서버를 포함할 수 있다.In the cosmetics customer trend analysis system according to the above embodiment, the public institution server may include a server of the Korea Health Industry Development Institute and a server of the food and drug safety center.

상기 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템에 있어서, 상기 한국보건산업 진흥원 서버로부터의 화장품 관련 데이터는 화장품 시장규모 및 추이, 기업별 매출동향, 화장품 유형별 생산 현황/추이, FTA에 따른 화장품 교역현황, 모바일/온라인 쇼핑을 통한 화장품 유형별 거래액, 및 연령대별 생산현황을 포함할 수 있다.In the cosmetics customer trend analysis system according to the above embodiment, the data related to the cosmetics from the Korea Health Industry Development Institute server include the size and trend of the cosmetics market, the sales trend by the company, the production status / trend by the cosmetics type, Cosmetics sales by mobile / online shopping, and production status by age group.

상기 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템에 있어서, 상기 식품의약품 안전처 서버로부터의 화장품 관련 데이터는 화장품 안전성 정보(알러지 유발 성분), 배합금지성분, 및 배합한도성분을 포함할 수 있다.In the cosmetics customer trend analysis system according to the above embodiment, the cosmetics-related data from the food and drug safety target server may include cosmetic safety information (allergen-inducing component), compound inhibition component, and compounding limit component.

상기 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템에 있어서, 상기 표준 데이터는 CSV, JSON, RDF, XLS, XML 등의 파일 형태를 가질 수 있다.In the cosmetic customer trend analysis system according to the above embodiment, the standard data may have a file format such as CSV, JSON, RDF, XLS, and XML.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 다른 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 방법은 데이터 수집부가 SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집하는 제 1 단계; 공공 데이터 수집부가 공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 상기 데이터 수집부에 제공하는 제 2 단계; 데이터 수집부가 상기 제 1 단계에서 수집된 상기 화장품 관련 데이터와, 상기 제 2 단계에서 제공된 표준데이터를 빅데이터 저장부에 제공함과 아울러, 공공데이터 수집부가 상기 공개 API를 통해 수집된 데이터를 빅데이터 저장부에 제공하는 제 3 단계; 빅데이터 저장부가 상기 제 3 단계에서 제공된 데이터들을 데이터 소스채널(출처) 별로 1차 카테고리를 구성한 후, 제품유형, 브랜드/기업, 컬러, 기능별 데이터로 세부 카테고리를 구성하여 저장하는 제 4 단계; 빅데이터 분석기가 상기 제 4 단계에서 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터를 이용하여 검증하고 융합하는 제 5 단계; 정형화 데이터베이스가 상기 제 5 단계에서 얻어진 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하는 제 6 단계; 웹 시각화부가 상기 제 6 단계에서 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태의 데이터로 변환하는 제 7 단계; 웹서버가 상기 제 7 단계에서 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태의 데이터로 변환하는 제 8 단계; 통계정보 시각화부가 상기 제 5 단계에서 얻어진 데이터를 로컬 형태로 변환하는 제 9 단계; 및 최종 분석 정보 출력부가 상기 제 8 단계 및 제 9 단계에서 얻어진 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하는 제 10 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, according to another aspect of the present invention, there is provided a method of analyzing customer trends in cosmetics, comprising the steps of: a first step of collecting cosmetics-related data according to a cosmetics type keyword according to a Cosmetics Act enforcement rule, ; A second step of the public data collection unit accessing the public agency server to collect cosmetic-related data (including data collected through standard data and public API) on public data and provide standard data to the data collection unit; The data collecting unit provides the cosmetic related data collected in the first step and the standard data provided in the second step to the big data storing unit and the public data collecting unit stores the collected data through the public API A third step of providing the part; A fourth step of constructing a first category for each of the data source channels (sources) provided by the third data storage unit and then storing and organizing the detailed categories into data for each product type, brand / enterprise, color, and function; The Big Data Analyzer analyzes the data stored in the fourth step in the natural language Big data based on the Korean alphabet morpheme analyzer to analyze the customer's trends in the cosmetics and verifies and fuses the analysis results using the cosmetic related data on the public data Step 5; A sixth step of the formatting database changing the data obtained in the fifth step into formatted data and storing the formatted data; A seventh step of the web visualization unit reading the formatting data stored in the sixth step and converting the formatted data into data in the form of a chart; An eighth step of the web server converting the data of the chart form obtained in the step 7 into data of web form; A statistical information visualization step of converting the data obtained in the fifth step into a local form; And a final analysis information output unit displaying the web type data and the local type data obtained in the eighth and ninth steps as final analysis information.

본 발명의 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법에 의하면, 데이터 수집부가 SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집하고, 공공 데이터 수집부가 공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 데이터 수집부에 제공하며, 빅데이터 저장부가 데이터 수집부에 의해 수집된 화장품 관련 데이터 및 표준데이터와 공공 데이터 수집부가 공개 API를 통해 수집한 데이터를 복수의 카테고리로 구성하여 저장하며, 빅데이터 분석기가 빅데이터 저장부에 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터를 이용하여 검증하고 융합하며, 정형화 데이터베이스가 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하며, 웹 시각화부가 정형화 데이터베이스에 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태로 변환하며, 웹 서버가 웹 시각화부로부터 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태로 변환하며, 통계정보 시각화부가 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 로컬 형태로 변환하며, 최종 분석정보 출력부가 웹 서버 및 통계정보 시각화부로부터 각각 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하도록 구성됨으로써, 화장품 고객의 트랜드 분석결과에 대한 신뢰성을 강화시킬 수 있다는 뛰어난 효과가 있다.According to the cosmetics customer trend analysis system and method according to the embodiment of the present invention, the data collection unit accesses the SNS and the web, collects cosmetics-related data according to the cosmetics type keyword according to the Cosmetics Act enforcement rule, (Including data collected through standard data and public API) on the public data to provide standard data to the data collection unit, and the large data storage unit is connected to the server to collect cosmetics related data The data and standard data and the public data collection unit are constructed by storing the data collected through the open API in a plurality of categories and the big data analyzer analyzes the data stored in the big data storage unit by the natural language data analysis based on the national English morpheme analyzer, To analyze customer trends for The analysis result is verified and merged using public data, the formatting database converts the data analyzed by the big data analyzer into the formatted data and stores it, and the web visualization unit reads the formatted data stored in the formatting database and converts the formatted data into a chart , The web server converts the data of the chart form obtained from the web visualization unit into the web form, the statistical information visualization unit converts the data analyzed by the big data analyzer into the local form, and the final analysis information output unit displays the web server and statistical information visualization And the data of the web form and the data of the local form are displayed as the final analysis information, respectively, so that the reliability of the trend analysis result of the cosmetics customer can be enhanced.

즉, SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품에 대한 사용 후기, 제품과 기업에 대한 생각, 평가, 구입 장소 등의 화장품 관련 데이터를 수집하고 분석하여 그 분석 결과를 공공기관 서버에서 제공된 공공 데이터에 의해 검증하고 융합하여 디스플레이함으로써, 화장품 고객의 트랜드 분석결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있다는 뛰어난 효과가 있다.That is, by accessing the SNS and the web, cosmetics-related data such as the product use and after-use period, product and company thinking, evaluation and purchase place are collected and analyzed, and the analysis result is verified by the public data provided by the public institution server So that the reliability of the trend analysis result of the cosmetics customer can be improved.

또한, 본 발명의 실시형태에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법에 의하면, SNS의 데이터를 활용하여 분석한 후 소규모의 그룹 또는 개인들에게 그 분석 결과를 제공할 수 있는 방식임으로 소규모의 그룹화 된 또는 개인화 된 마이크로 타겟팅이 가능하다는 뛰어난 효과가 있다.Also, according to the cosmetic customer trend analysis system and method according to the embodiment of the present invention, after analysis using SNS data, it is possible to provide the analysis result to a small group or individual, There is an excellent effect that personalized micro targeting is possible.

도 1은 본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템의 전체 구성을 나타내는 블록구성도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템을 이용한 화장품 고객 트렌드 분석 방법을 나타내는 플로우챠트이다.
1 is a block diagram showing the entire configuration of a cosmetics customer trend analysis system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2A and FIG. 2B are flow charts illustrating a method of analyzing customer trends in cosmetics using a cosmetics customer trend analysis system according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템의 전체 구성을 나타내는 블록구성도이다.1 is a block diagram showing the entire configuration of a cosmetics customer trend analysis system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(100), 공공 데이터 수집부(200), 빅데이터 저장부(300), 빅데이터 분석기(500), 정형화 데이터베이스(500), 웹 시각화부(600), 및 최종 분선 정보 출력부(900)를 포함한다.1, the cosmetics customer trend analysis system according to an embodiment of the present invention includes a data collecting unit 100, a public data collecting unit 200, a big data storing unit 300, a big data analyzing unit 500 A shaping database 500, a web visualization unit 600, and a final division information output unit 900.

데이터 수집부(100)는 SNS(예컨대, 트위터, 페이스북) 및 웹(예컨대, 네이버 블로그, 네이버 카페, 네이버 뉴스, 네이버 지식, 다음 카페, 다음 지식) 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집하는 역할을 한다. 데이터 수집부(100)는 텍스트 및 문서파일 형태를 수집한다.The data collecting unit 100 is connected to the SNS (e.g., Twitter, Facebook) and the web (e.g., Naver Blog, Naver Cafe, Naver News, Naver Knowledge, Next Cafe, It collects cosmetic related data by keyword. The data collection unit 100 collects text and document file types.

공공 데이터 수집부(200)는 공공기관 서버(예컨대, 한국보건산업 진흥원 서버, 식품의약품 안전처 서버)에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 데이터 수집부(100)에 제공함과 아울러 빅데이터 저장부(300)에 공개 API를 통해 수집된 데이터를 제공하는 역할을 한다.The public data collection unit 200 accesses the public institution server (for example, a server of the Korea Health Industry Development Institute and a server of the food and drug safety center) and stores the cosmetic related data (including the standard data and the data collected through the public API) Provides the standard data to the data collecting unit 100, and provides the collected data to the big data storing unit 300 through the open API.

한국보건산업 진흥원 서버로부터 수집되는 화장품 관련 데이터는 화장품 시장규모 및 추이, 기업별 매출동향, 화장품 유형별 생산 현황/추이, FTA에 따른 화장품 교역현황, 모바일/온라인 쇼핑을 통한 화장품 유형별 거래액, 및 연령대별 생산현황을 포함한다.The data related to cosmetics collected from the Korea Health Industry Development Institute (KHIDI) server are as follows: cosmetics market size and trends, sales trends by company, production trends by cosmetics type, cosmetics trade by FTA, turnover by mobile / online shopping, Includes production status.

식품의약품 안전처 서버로부터 수집되는 화장품 관련 데이터는 화장품 안전성 정보(알러지 유발 성분), 배합금지성분, 및 배합한도성분을 포함한다.Cosmetic related data collected from the Food and Drug Administration's server include cosmetic safety information (allergen-inducing components), inhibition components, and compounding components.

표준 데이터는 CSV, JSON, RDF, XLS, XML 등의 파일 형태의 일반적인 파일 형태를 가진다.Standard data has a common file format such as CSV, JSON, RDF, XLS, and XML.

공공 데이터의 공개 API 형태는 정부3.0 정책에 따라 공공데이터 서버에서 바로 모아져 있는 데이터를 가져오는 형태이다.The public API form of public data is a form of retrieving data collected directly from public data servers according to Government 3.0 policy.

빅데이터 저장부(300)는 데이터 수집부(100)가 수집한 화장품 관련 데이터 및 표준데이터[공공데이터 수집부(200)에서 제공됨]와 공공 데이터 수집부(200)에서 공개 API를 통해 수집된 데이터를 복수의 카테고리로 구성하여 저장하는 역할을 한다.The big data storage unit 300 stores cosmetic related data and standard data (provided by the public data collection unit 200) collected by the data collection unit 100 and data collected through the public API in the public data collection unit 200 In a plurality of categories.

좀 더 상세하게는, 빅데이터 저장부(300)는 비정형 데이터로서 NoSQL 형태로 수집된 데이터 들을 데이터 소스채널(출처) 별로 1차 카테고리를 구성한 후, 제품유형, 브랜드/기업, 컬러, 기능별 데이터로 세부 카테고리를 구성하여 저장한다.More specifically, the big data storage unit 300 stores the data collected in the form of NoSQL as the unstructured data in a primary category for each data source channel (source), and then stores the data in the form of product type, brand / enterprise, Configure and store detailed categories.

빅데이터 분석기(400)는 빅데이터 저장부(300)에 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터를 이용하여 검증하고 융합하는 역할을 한다.The big data analyzer 400 analyzes the data stored in the big data storage unit 300 by analyzing natural language data based on the Korean alphabet morpheme analyzer to analyze the trend of the customer for the cosmetics and verifies the analysis result using public data It plays a role of fusion.

빅데이터 분석기(400)는 하둡의 빅데이터 분석구조인 맵리듀스를 따른다.The Big Data Analyzer 400 follows Mapidurus, a Hadoop Big Data Analysis structure.

즉, 저장된 데이터를 가져와 자연어 분석하여 화장품에 대한 유형, 브랜드/기업, 컬러, 기능에 대한 키워드를 중심으로 언급회수를 카운팅하고(맵 단계),That is, the stored data is fetched and natural language analysis is performed to count the number of times of mentioning about the type of the cosmetics, the keyword of the brand / company, the color, and the function (map step)

언어구조를 형태소 형태로 분석하여 카운팅된 키워드의 전후 문장에 대하여 긍정과 부정으로 나누고 연관 키워드 분석을 통해 성분, 구입동기, 화장목적, 화장품광고 등에 대한 선호도와 불만 분석을 수행한다(리듀스 단계).We analyze the structure of the language in morphological form and divide the positive and negative sentences of the counted keywords into positive and negative, and analyze the preferences and complaints about ingredients, purchase motive, makeup object, and cosmetics advertisement through related keyword analysis (Reduce step) .

이때, 수집된 데이터의 출처를 기준으로 화장품에 대한 이야기가 가장 많이 오고가는 채널을 분석하고 브랜드/기업에 대한 긍정/부정 데이터는 특정 기업/브랜드에 대하여 전체 데이터 대비 포지셔닝을 분석한다(리듀스 단계).At this time, analyzing the channel where the most talk about cosmetics comes and going based on the source of collected data, and positively / negatively data about brand / company analyzes the positioning against all data for a specific company / brand (Reduce step ).

정형화 데이터베이스(500)는 빅데이터 분석기(400)에 의해 분석된 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하는 역할을 한다. 데이터 수집부(100), 공공데이터 수집부(200), 빅데이터 저장부(300) 및 빅데이터 분석기(400)에서 출력되는 데이터는 가동되지 않은 자유로운 형태의 데이터 및 분석 정보 형태의 데이터이며, 현재 일반적으로 사용하는 웹 브라우저를 통한 서비스를 위해서는 정형화된 데이터로 변경시켜야 한다. 정형화 데이터베이스(500)에서는 비정형화된 데이터를 웹서비스를 할 수 있도록 서비스 기능(메뉴)에 따라 정형화 데이터로 변경하여 일반적인 RDBMS 형태인 MySQL 또는 MS-SQL로 저장한다.The formatting database 500 converts the data analyzed by the big data analyzer 400 into formatted data and stores the formatted data. The data output from the data collecting unit 100, the public data collecting unit 200, the big data storing unit 300, and the big data analyzing unit 400 are free-form data and analysis information type data that are not in operation, In order to use the service through the web browser, it is necessary to change the data into the standardized data. In the formalization database 500, the non-standardized data is converted into regularized data according to a service function (menu) so that the web service can be performed, and the modified data is stored in a general RDBMS type MySQL or MS-SQL.

웹 시각화부(600)는 정형화 데이터베이스()에 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태로 변환하는 역할을 한다. 정형화 데이터베이스()에 저장된 데이터는 문자와 숫자 중심의 데이터로서 웹상에서 차트형태로 서비스하기 위한 시각화가 필요하다. 웹 시각화부()는 이러한 문자와 숫자 데이터를 다양한 형태의 차트로 변환/적용해주는 도구이다.The web visualization unit 600 reads the formatting data stored in the formatting database and converts the formatting data into a chart format. The data stored in the formalization database () need to be visualized for service in the form of charts on the web as character and numerical data. Web Visualization () is a tool that converts / applies these character and numeric data into various charts.

웹 서버(700)는 웹 시각화부(600)로부터 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태로 변환하는 역할을 한다.The web server 700 serves to convert data of a chart form obtained from the web visualization unit 600 into a web form.

통계정보 시각화부(800)는 빅데이터 분석기(400)에 의해 분석된 데이터를 로컬 형태로 변환하는 역할을 한다. 통계정보 시각화부(800)는 웹 시각화부(600)와 같은 시각화를 위한 도구이지만, 웹 형태 보다는 시스템 서버 자체(로컬) 형태로 분석결과를 확인한다. 즉, 통계정보 시각화부(800)는 웹 시각화부(600) 보다는 보다 구체적이고 상세한 통계정보를 함께 볼 수 있게 한다.The statistical information visualization unit 800 converts the data analyzed by the big data analyzer 400 into a local form. The statistical information visualization unit 800 is a tool for visualization such as the web visualization unit 600, but it confirms the analysis result in the system server itself (local) rather than the web form. That is, the statistical information visualization unit 800 allows more detailed and detailed statistical information to be viewed together than the web visualization unit 600.

최종 분석정보 출력부(900)는 웹 서버(700) 및 통계정보 시각화부(800)로부터 각각 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하여 유저(소규모 그룹 또는 개인)가 볼 수 있게 하는 역할을 한다.The final analysis information output unit 900 displays the web type data and the local type data as the final analysis information from the web server 700 and the statistical information visualization unit 800 and displays the final analysis information to the user (small group or individual) It is a role to play.

이하, 상기한 바와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템을 이용한 화장품 고객 트렌드 분석 방법을 설명하기로 한다.Hereinafter, a cosmetic customer trend analysis method using the cosmetic customer trend analysis system according to an embodiment of the present invention configured as described above will be described.

도 2a, 도 2b는 본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템을 이용한 화장품 고객 트렌드 분석 방법을 나타내는 플로우챠트로서, 여기서 S는 스텝(step)을 나타낸다.2A and 2B are flow charts illustrating a cosmetic customer trend analysis method using a cosmetics customer trend analysis system according to an embodiment of the present invention, wherein S represents a step.

먼저, 데이터 수집부(100)가 SNS 및 웹에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집한다(S10).First, the data collecting unit 100 accesses the SNS and the web and collects cosmetics-related data according to the cosmetics type keyword according to the Cosmetics Act enforcement rule (S10).

이어서, 공공 데이터 수집부(200)가 공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하고(S20), 이 표준데이터를 데이터 수집부(100)에 제공한다(S30).Then, the public data collection unit 200 accesses the public institution server and collects the cosmetic-related data (including the data collected through the standard data and the public API) on the public data (S20) (S30).

스텝(S40)에서는 데이터 수집부(100)가 상기 스텝(S10)에서 수집된 화장품 관련 데이터와 상기 스텝(S30)에서 제공된 표준데이터를 빅데이터 저장부(300)에 제공함과 아울러, 공공데이터 수집부(200)가 공개 API를 통해 수집된 데이터를 빅데이터 저장부(300)에 제공한다.In step S40, the data collection unit 100 provides the cosmetic-related data collected in step S10 and the standard data provided in step S30 to the big data storage unit 300, (200) provides the collected data through the open API to the big data storage unit (300).

스텝(S50)에서는 빅데이터 저장부(300)가 상기 스텝(S40)에서 제공된 데이터들을 데이터 소스채널(출처) 별로 1차 카테고리를 구성한 후, 제품유형, 브랜드/기업, 컬러, 기능별 데이터로 세부 카테고리를 구성하여 저장한다.In step S50, the big data storage unit 300 forms the primary category for each of the data source channels (sources) provided in the step S40, and then the detailed category And stores it.

스텝(S60)에서는 빅데이터 분석기(400)가 상기 스텝(S50)에서 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터를 이용하여 검증하고 융합한다.In step S60, the big data analyzer 400 analyzes the data stored in the step S50 by analyzing the natural language data based on the national English morpheme analyzer to analyze the trend of the customer for the cosmetics, And verifies and fuses them.

스텝(S70)에서는 정형화 데이터베이스(500)가 상기 스텝(S60)에서 얻어진 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장한다.In step S70, the formatting database 500 changes the data obtained in step S60 into formatted data and stores the formatted data.

스텝(S80)에서는 웹 시각화부(600)가 상기 스텝(S70)에서 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태로 변환한다.In step S80, the web visualization unit 600 reads the formatting data stored in step S70 and converts the formatting data into a chart format.

스텝(S90)에서는 웹 서버(700)가 상기 스텝(S80)에서 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹상에 표출하기 위해 웹 형태로 변환한다.In step S90, the web server 700 converts the data of the chart form obtained in the step S80 into a web form in order to display on the web.

스텝(S100)에서는 통계정보 시각화부(800))가 상기 스텝(S60)에서 얻어진 데이터를 로컬 형태로 변환하여 구체적이고 상세한 통계정보를 볼 수 있게 한다.In step S100, the statistical information visualization unit 800 converts the data obtained in step S60 into a local form so that detailed and detailed statistical information can be viewed.

스텝(S110)에서는 최종 분석 정보 출력부(900)가 상기 스텝(S90) 및 스텝(S100)에서 얻어진 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이함으로써, 유저(소규모 그룹 또는 개인)가 볼 수 있게 한다.In step S110, the final analysis information output unit 900 displays the web type data and the local type data obtained in the above steps S90 and S100 as the final analysis information, so that the user (small group or individual) .

본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법에 의하면, 데이터 수집부가 SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집하고, 공공 데이터 수집부가 공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 데이터 수집부에 제공하며, 빅데이터 저장부가 데이터 수집부에 의해 수집된 화장품 관련 데이터 및 표준데이터와 공공 데이터 수집부가 공개 API를 통해 수집한 데이터를 복수의 카테고리로 구성하여 저장하며, 빅데이터 분석기가 빅데이터 저장부에 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터를 이용하여 검증하고 융합하며, 정형화 데이터베이스가 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하며, 웹 시각화부가 정형화 데이터베이스에 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태로 변환하며, 웹 서버가 웹 시각화부로부터 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태로 변환하며, 통계정보 시각화부가 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 로컬 형태로 변환하며, 최종 분석정보 출력부가 웹 서버 및 통계정보 시각화부로부터 각각 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하도록 구성됨으로써, 화장품 고객의 트랜드 분석결과에 대한 신뢰성을 강화시킬 수 있다. 즉, SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품에 대한 사용 후기, 제품과 기업에 대한 생각, 평가, 구입 장소 등의 화장품 관련 데이터를 수집하고 분석하여 그 분석 결과를 공공기관 서버에서 제공된 공공 데이터에 의해 검증하고 융합하여 디스플레이함으로써, 화장품 고객의 트랜드 분석결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있다.According to the cosmetics customer trend analysis system and method according to the embodiment of the present invention, the data collector connects to the SNS and the web, collects cosmetics-related data according to the cosmetics type keyword according to the Cosmetics Act enforcement rule, (Including data collected through standard data and public API) on the public data to provide standard data to the data collection unit, and the large data storage unit is connected to the server to collect cosmetics related data The data and standard data and the public data collection unit are constructed by storing the data collected through the open API in a plurality of categories and the big data analyzer analyzes the data stored in the big data storage unit by the natural language data analysis based on the national English morpheme analyzer, To analyze the customer's trends and The result of the query is verified and merged using public data, the formatting database converts the data analyzed by the big data analyzer into the formatted data, stores the formatted data, and the web visualization unit reads the formatted data stored in the formatting database and converts the formatted data into a chart , The web server converts the data of the chart form obtained from the web visualization unit into the web form, the statistical information visualization unit converts the data analyzed by the big data analyzer into the local form, and the final analysis information output unit displays the web server and statistical information visualization And the data of the web form and the data of the local form are displayed as the final analysis information, respectively, so that the reliability of the trend analysis result of the cosmetics customer can be enhanced. That is, by accessing the SNS and the web, cosmetics-related data such as the product use and after-use period, product and company thinking, evaluation and purchase place are collected and analyzed, and the analysis result is verified by the public data provided by the public institution server So that the reliability of the trend analysis result of the cosmetics customer can be improved.

또한, 본 발명의 실시예에 의한 화장품 고객 트렌드 분석 시스템 및 방법에 의하면, SNS의 데이터를 활용하여 분석한 후 소규모의 그룹 또는 개인들에게 그 분석 결과를 제공할 수 있는 방식임으로 소규모의 그룹화 된 또는 개인화 된 마이크로 타겟팅이 가능하다.In addition, according to the cosmetic customer trend analysis system and method according to the embodiment of the present invention, after analysis using the data of the SNS, the analysis result can be provided to a small group or individuals, Personalized micro-targeting is possible.

도면과 명세서에는 최적의 실시예가 개시되었으며, 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 실시형태를 설명하기 위한 목적으로 사용된 것이지 의미를 한정하거나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although the best mode has been shown and described in the drawings and specification, certain terminology has been used for the purpose of describing the embodiments of the invention and is not intended to be limiting or to limit the scope of the invention described in the claims. It is not. Therefore, those skilled in the art will appreciate that various modifications and equivalent embodiments may be made without departing from the scope of the present invention. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

100: 데이터 수집부
200: 공공데이터 수집부
300: 빅데이터 저장부
400: 빅데이터 분석기
500: 정형화 데이터베이스
600: 웹 시각화부
700: 웹서버
800: 통계정보 시각화부
900: 최종 분석정보 출력부
100: Data collection unit
200: public data collection unit
300: Big data storage unit
400: Big Data Analyzer
500: Formulation database
600: Web visualization unit
700: Web server
800: statistical information visualization unit
900: Final analysis information output section

Claims (6)

SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 텍스트 및 문서 형태로 수집하도록 구성된 데이터 수집부;
공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 수집하여 상기 데이터 수집부에 제공하도록 구성된 공공 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부가 수집한 상기 화장품 관련 데이터 및 표준데이터와 상기 공공 데이터 수집부에서 상기 공개 API를 통해 수집된 데이터를 복수의 카테고리로 구성하여 저장하도록 구성된 빅데이터 저장부;
상기 빅데이터 저장부에 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터를 이용하여 검증하고 융합하도록 구성된 빅데이터 분석기;
상기 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하도록 구성된 정형화 데이터베이스;
상기 정형화 데이터베이스에 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태로 변환하도록 구성된 웹 시각화부;
상기 웹 시각화부로부터 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태로 변환하도록 구성된 웹 서버;
상기 빅데이터 분석기에 의해 분석된 데이터를 로컬 형태로 변환하도록 구성된 통계정보 시각화부; 및
상기 웹 서버 및 통계정보 시각화부로부터 각각 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하도록 구성된 최종 분석 정보 출력부;
상기 공공기관 서버로부터의 화장품 관련 데이터는 화장품 시장규모 및 추이, 기업별 매출동향, 화장품 유형별 생산 현황/추이, FTA에 따른 화장품 교역현황, 모바일/온라인 쇼핑을 통한 화장품 유형별 거래액, 및 연령대별 생산현황;
상기 공공기관 서버로부터의 화장품 관련 데이터는 화장품 안전성 정보(알러지 유발 성분), 배합금지성분, 및 배합한도성분;
상기 표준 데이터는 CSV, JSON, RDF, XLS, XML 등의 파일 형태를 갖는 화장품 고객 트렌드 분석 시스템.
A data collection unit connected to the SNS and the web and configured to collect cosmetics-related data in the form of text and documents by the cosmetics type keyword according to the Cosmetics Act enforcement rule;
A public data collection unit connected to a public institution server and collecting cosmetic-related data (including data collected through standard data and a public API) on public data, and collecting and providing standard data to the data collection unit;
A big data storage unit configured to store the cosmetic related data and the standard data collected by the data collecting unit and the data collected through the public API in the public data collecting unit in a plurality of categories;
The data stored in the big data storage unit is analyzed by natural language data based on the Korean alphabet morpheme analyzer to analyze trends of customers for cosmetics and the analysis result is verified using cosmetic related data on public data, Analyzer;
A formatting database configured to convert the data analyzed by the big data analyzer into formatted data and store the formatted data;
A web visualization unit configured to read the formatting data stored in the formatting database and convert the formatting data into a chart format;
A web server configured to convert data of a chart form obtained from the web visualization unit into a web form;
A statistical information visualization unit configured to convert the data analyzed by the big data analyzer into a local form; And
A final analysis information output unit configured to display, as final analysis information, web type data and local type data from the web server and the statistical information visualization unit, respectively;
The data related to cosmetics from the above public agency servers are as follows: cosmetics market size and trend, sales trend by company, production status / trend by cosmetics type, cosmetics trade by FTA, turnover by cosmetics type by mobile / online shopping, ;
The cosmetic-related data from the public entity server includes cosmetic safety information (allergen-inducing component), compound inhibiting component, and compounding limit component;
Wherein the standard data has a file format such as CSV, JSON, RDF, XLS, and XML.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 기재된 화장품 고객 트렌드 분석 시스템을 이용한 화장품 고객 트렌드 분석 방법으로서:
데이터 수집부가 SNS 및 웹 상에 접속하여 화장품법 시행규칙에 따른 화장품 유형별 키워드에 의해 화장품 관련 데이터를 수집하는 제 1 단계;
공공 데이터 수집부가 공공기관 서버에 접속하여 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터(표준데이터 및 공개 API를 통해 수집된 데이터를 포함)를 수집하여 표준데이터를 상기 데이터 수집부에 제공하는 제 2 단계;
데이터 수집부가 상기 제 1 단계에서 수집된 상기 화장품 관련 데이터와, 상기 제 2 단계에서 제공된 표준데이터를 빅데이터 저장부에 제공함과 아울러, 공공데이터 수집부가 상기 공개 API를 통해 수집된 데이터를 빅데이터 저장부에 제공하는 제 3 단계;
빅데이터 저장부가 상기 제 3 단계에서 제공된 데이터들을 데이터 소스채널(출처) 별로 1차 카테고리를 구성한 후, 제품유형, 브랜드/기업, 컬러, 기능별 데이터로 세부 카테고리를 구성하여 저장하는 제 4 단계;
빅데이터 분석기가 상기 제 4 단계에서 저장된 데이터를 국영문 형태소 분석기에 기반한 자연어 빅데이터 분석하여 화장품에 대한 고객의 트렌드를 분석하고, 그 분석 결과를 공공 데이터 상의 화장품 관련 데이터를 이용하여 검증하고 융합하는 제 5 단계;
정형화 데이터베이스가 상기 제 5 단계에서 얻어진 데이터를 정형화 데이터로 변경하여 저장하는 제 6 단계;
웹 시각화부가 상기 제 6 단계에서 저장된 정형화 데이터를 판독하여 차트 형태의 데이터로 변환하는 제 7 단계;
웹 서버가 상기 제 7 단계에서 얻어진 차트 형태의 데이터를 웹 형태의 데이터로 변환하는 제 8 단계;
통계정보 시각화부가 상기 제 5 단계에서 얻어진 데이터를 로컬 형태로 변환하는 제 9 단계; 및
최종 분석 정보 출력부가 상기 제 8 단계 및 제 9 단계에서 얻어진 웹 형태의 데이터 및 로컬 형태의 데이터를 최종 분석 정보로서 디스플레이하는 제 10 단계를 포함하는 화장품 고객 트렌드 분석 방법.
A cosmetic customer trend analysis method using the cosmetic customer trend analysis system according to claim 1, comprising:
A first step of connecting the data collecting unit to the SNS and the web and collecting cosmetics related data according to the cosmetics type keyword according to the Cosmetics Act enforcement rule;
A second step of the public data collection unit accessing the public agency server to collect cosmetic-related data (including data collected through standard data and public API) on public data and provide standard data to the data collection unit;
The data collecting unit provides the cosmetic related data collected in the first step and the standard data provided in the second step to the big data storing unit and the public data collecting unit stores the collected data through the public API A third step of providing the part;
A fourth step of constructing a first category for each of the data source channels (sources) provided by the third data storage unit and then storing and organizing the detailed categories into data for each product type, brand / enterprise, color, and function;
The Big Data Analyzer analyzes the data stored in the fourth step in the natural language Big data based on the Korean alphabet morpheme analyzer to analyze the customer's trends in the cosmetics and verifies and fuses the analysis results using the cosmetic related data on the public data Step 5;
A sixth step of the formatting database changing the data obtained in the fifth step into formatted data and storing the formatted data;
A seventh step of the web visualization unit reading the formatting data stored in the sixth step and converting the formatted data into data in the form of a chart;
An eighth step of the web server converting the data of the chart form obtained in the step 7 into data of web form;
A statistical information visualization step of converting the data obtained in the fifth step into a local form; And
And the final analysis information output unit displays the web type data and the local type data obtained in the eighth and ninth steps as final analysis information.
KR1020160178303A 2016-12-23 2016-12-23 System and method for analysing trend of cosmetic customer KR101899843B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160178303A KR101899843B1 (en) 2016-12-23 2016-12-23 System and method for analysing trend of cosmetic customer

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160178303A KR101899843B1 (en) 2016-12-23 2016-12-23 System and method for analysing trend of cosmetic customer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180074323A KR20180074323A (en) 2018-07-03
KR101899843B1 true KR101899843B1 (en) 2018-09-18

Family

ID=62918700

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160178303A KR101899843B1 (en) 2016-12-23 2016-12-23 System and method for analysing trend of cosmetic customer

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101899843B1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200119365A (en) 2019-03-21 2020-10-20 (주)인더스웰 Cosmetics company collaboration system based artificial intelligence-big data
KR20210128625A (en) 2020-04-17 2021-10-27 김도훈 Total Information providing System for cosmetic and cosmetic raw material
KR102463748B1 (en) 2021-07-16 2022-11-07 주식회사 새롬바이오텍 Customer-tailored big data analysis system using cosmetic information and biometric information

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102248832B1 (en) * 2019-12-23 2021-05-06 주식회사 에코맘의산골이유식 농업회사법인 Block-Chain based System For Management History of Food and Method for purchasing using Thereof
KR102248840B1 (en) * 2019-12-23 2021-05-06 주식회사 에코맘의산골이유식 농업회사법인 Block-Chain based System For Management History of Food
KR20230071269A (en) 2021-11-16 2023-05-23 (주)진우소프트이노베이션 A system and method for providing customized cosmetics using bigdata-based artificial intelligence machine learning
KR102515222B1 (en) * 2022-01-06 2023-03-30 주식회사 라우드랩스 Apparatus, method and program for providing cosmetics trend prediction service
KR102524828B1 (en) * 2023-02-02 2023-04-24 네오시스템즈(주) Detective agency brokerage system based on big data

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200119365A (en) 2019-03-21 2020-10-20 (주)인더스웰 Cosmetics company collaboration system based artificial intelligence-big data
KR20210128625A (en) 2020-04-17 2021-10-27 김도훈 Total Information providing System for cosmetic and cosmetic raw material
KR102463748B1 (en) 2021-07-16 2022-11-07 주식회사 새롬바이오텍 Customer-tailored big data analysis system using cosmetic information and biometric information
EP4120280A1 (en) 2021-07-16 2023-01-18 Saerom Biotech Co., Ltd. Customer-tailored big data analysis system using cosmetic information and biometric information

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180074323A (en) 2018-07-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101899843B1 (en) System and method for analysing trend of cosmetic customer
Srivastava et al. Enhancing the helpfulness of online consumer reviews: the role of latent (content) factors
Kirilenko et al. Automated sentiment analysis in tourism: Comparison of approaches
Mariani et al. Understanding customer satisfaction with services by leveraging big data: the role of services attributes and consumers’ cultural background
Gensler et al. Listen to your customers: Insights into brand image using online consumer-generated product reviews
CN103970857B (en) Content recommendation determines system and method
KR101419504B1 (en) System and method providing a suited shopping information by analyzing the propensity of an user
Antonio et al. Hotel online reviews: different languages, different opinions
Lee et al. The effect of community attachment on cultural festival visitors' satisfaction and future intentions
US8812505B2 (en) Method for recommending best information in real time by appropriately obtaining gist of web page and user's preference
US10929605B1 (en) Methods and apparatus for sentiment analysis
Sun et al. Tourists’ travel-related information search channels
Zaki Ahmed et al. Significant labels in sentiment analysis of online customer reviews of airlines
KR20200033572A (en) Tourism goods recommending system using attribute information
Okazaki et al. How to mine brand Tweets: Procedural guidelines and pretest
US20170132728A1 (en) Method and system of automatically generating an online-real estate magazine
Zhu et al. Human activity recognition using social media data
Li et al. Incorporating both positive and negative association rules into the analysis of outbound tourism in Hong Kong
KR101610847B1 (en) Server and method providing product recommending service using social network service
KR102593996B1 (en) Apparatus and Method For Providing Recommendation Service Through Social Media Activity Analysis
KR101312575B1 (en) System and method for providing information between coperations and customers
Nogueira et al. A proposed model for consumer-based brand equity analysis on social media using data mining and social network analysis
Fuchs et al. Business intelligence for destinations: Creating knowledge from social media
KR20150086918A (en) Device and method for dealing stock using trend sentiment analysis
KR102323153B1 (en) Decision support server and method for providing decision support reference based on unconsciouness area of customer

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant