KR102051077B1

KR102051077B1 - 미술품의 판매가격 범위 결정 방법 및 프로그램

Info

Publication number: KR102051077B1
Application number: KR1020190123257A
Authority: KR
Inventors: 김재욱
Original assignee: 주식회사 열매컴퍼니
Priority date: 2019-10-04
Filing date: 2019-10-04
Publication date: 2019-12-02
Also published as: KR20190124170A

Abstract

본 발명의 일 실시예는 판매가격 범위 결정 장치가 서로 상이한 요소를 고려하여 미술품의 판매 가격 범위를 결정하기 위해 머신 러닝 기법으로 학습된 두 개의 가격 결정기를 이용하여 가격 결정 대상 미술품의 판매가격의 범위를 결정하는 방법으로, 복수의 트레이닝 미술품 정보를 이용하여 제1 가격 결정기를 학습시키는 단계로써, 상기 제1 가격 결정기는 미술품의 작가정보 및 크기정보와 상기 미술품의 제1 판매가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이트 세트인 단계; 복수의 트레이닝 미술품 정보를 이용하여 제2 가격 결정기를 학습시키는 단계로써, 상기 제2 가격 결정기는 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보와 미술품의 제2 판매가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이터 세트인 단계; 상기 가격 결정 대상 미술품의 작가정보, 크기정보 및 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보를 포함하는 미술품 정보를 획득하는 단계; 상기 작가정보 및 상기 크기정보에 기초하여 상기 가격 결정 대상 미술품에 대한 제1 특징 벡터를 생성하는 단계; 상기 제1 가격 결정기를 이용하여 상기 제1 특징 벡터에 대응되는 상기 가격 결정 대상 미술품의 제1 판매가격 범위를 결정하는 단계; 상기 제1 판매가격 범위 및 상기 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초하여 제2 특징 벡터를 생성하는 단계; 상기 제2 가격 결정기를 이용하여 상기 제2 특징 벡터에 대응되는 상기 가격 결정 대상 미술품의 제2 판매가격 범위를 결정하는 단계; 및 상기 제1 판매가격 범위 및 상기 제2 판매가격 범위를 사용자 단말 및 외부장치 중 적어도 하나에 제공하는 단계;를 포함한다.

Description

미술품의 판매가격 범위 결정 방법 및 프로그램{METHOD FOR DETERMINING THE RANGE OF SELLING PRICE OF ART PRODUCTS AND COMPUTER PROGRAM FOR EXECUTING THE METHOD}

본 발명의 실시예들은 미술품의 판매가격 범위 결정 방법 및 프로그램에 관한 것이다.

오늘날 컴퓨터 및 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 인하여 구매자들은 원격지에서 단말기를 이용하여 많은 물건들을 산다. 이러한 환경에서 미술품을 온라인에서 판매하고자 하는 시도가 증가하고 있으며, 소더비(Sothby's) 등과 같은 세계적인 미술품 경매회사 역시 온라인 시장에 진입하고 있다.

국내에서는 아직까지 미술품 거래가 오프라인 상에서 주로 이루어지고 있는 실정이다. 이에, 미술품 거래 및 투자를 위한 온라인 플랫폼 및 서비스가 제안되고는 있으나, 대부분 제한적인 서비스만을 제공한다. 또한 이러한 서비스들은 단순히 오프라인상에서 행하여지던 거래를 온라인으로 구현한 것에 불과하다. 바꾸어 말하면 온라인에서 행하여 지는 미술품 거래가 기존의 미술품 거래와 같이 미술품의 판매자 등이 해당 미술품의 거래 가격을 자신이 원하는 가격으로 설정하는 방식으로 수행되고 있다.

그러나 이러한 미술품 거래 방법에 따르면, 미술품의 가치를 평가하는 기준이 매우 모호하여 판매자가 설정한 거래 가격을 신뢰하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한 구매자의 입장에서, 판매자가 설정한 가격이 적절한 가격인지 검증할 방법이 없다는 문제점이 있다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 미술품의 구체적인 상태를 고려하지 않은, 작가와 크기만을 고려한 가격, 즉 객관적 가격을 도출할 수 있는 미술품의 판매가격 범위 결정 방법을 제공하고자 한다.

또한 본 발명은 미술품의 구체적인 상태까지 고려하여 보다 합리적인 판매가격을 도출할 수 있는 미술품의 판매가격 범위 결정 방법을 제공하고자 한다.

또한 본 발명은 미술품의 작가와 미술품의 크기에 기초하여 미술품의 객관적인 판매가격을 산정할 수 있는 가격 결정기와 해당 미술품의 구체적인 상태까지 고려하여 보다 합리적인 판매가격을 도출할 수 있는 가격 결정기를 구현하는 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치가 서로 상이한 요소를 고려하여 미술품의 판매 가격 범위를 결정하기 위해 머신 러닝 기법으로 학습된 두 개의 가격 결정기를 이용하여 가격 결정 대상 미술품의 판매가격의 범위를 결정하는 방법은, 복수의 트레이닝 미술품 정보를 이용하여 제1 가격 결정기를 학습시키는 단계로써, 상기 제1 가격 결정기는 미술품의 작가정보 및 크기정보와 상기 미술품의 제1 판매가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이트 세트인 단계; 복수의 트레이닝 미술품 정보를 이용하여 제2 가격 결정기를 학습시키는 단계로써, 상기 제2 가격 결정기는 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보와 미술품의 제2 판매가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이터 세트인 단계; 상기 가격 결정 대상 미술품의 작가정보, 크기정보 및 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보를 포함하는 미술품 정보를 획득하는 단계; 상기 작가정보 및 상기 크기정보에 기초하여 상기 가격 결정 대상 미술품에 대한 제1 특징 벡터를 생성하는 단계; 상기 제1 가격 결정기를 이용하여 상기 제1 특징 벡터에 대응되는 상기 가격 결정 대상 미술품의 제1 판매가격 범위를 결정하는 단계; 상기 제1 판매가격 범위 및 상기 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초하여 제2 특징 벡터를 생성하는 단계; 상기 제2 가격 결정기를 이용하여 상기 제2 특징 벡터에 대응되는 상기 가격 결정 대상 미술품의 제2 판매가격 범위를 결정하는 단계; 및 상기 제1 판매가격 범위 및 상기 제2 판매가격 범위를 사용자 단말 및 외부장치 중 적어도 하나에 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 제1 가격 결정기를 학습시키는 단계는 제1 판매가격 범위가 표지(Labeled)된 복수의 트레이닝 미술품 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 작가정보 및 크기정보에 기초하여 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제1 특징 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 제1 판매가격 범위 및 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제1 특징 벡터를 이용하여 상기 제1 가격 결정기를 업데이트(Update) 하는 단계;를 포함할 수 있다.

이때 상기 제1 가격 결정기는 상기 제1 판매가격 범위 및 상기 제1 특징 벡터의 상관관계를 나타내는 복수의 계수(Weight)로 구성되고, 상기 제1 가격 결정기를 업데이트 하는 단계는 제1 트레이닝 미술품 정보에 포함된 제1 판매가격 범위와 상기 제1 트레이닝 미술품 정보로부터 생성된 제1 특징 벡터를 서로 대응시킬 수 있도록 상기 복수의 계수 중 적어도 일부 계수를 갱신할 수 있다.

상기 제2 가격 결정기를 학습시키는 단계는 제1 판매가격 범위 및 제2 판매가격 범위가 표지된 복수의 트레이닝 미술품 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 제1 판매가격 범위 및 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제2 특징 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 제2 판매가격 범위 및 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제2 특징 벡터를 이용하여 상기 제2 가격 결정기를 업데이트 하는 단계;를 포함할 수 있다.

이때 상기 제2 가격 결정기는 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보와 미술품의 제2 판매가격 범위에 대한 상관관계를 나타내는 복수의 계수로 구성되고, 상기 제2 가격 결정기를 업데이트 하는 단계는 제2 트레이닝 미술품 정보에 포함된 제2 판매가격 범위와 상기 제2 트레이닝 미술품 정보로부터 생성된 제2 특징 벡터를 서로 대응시킬 수 있도록 상기 복수의 계수 중 적어도 일부 계수를 갱신할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면 미술품의 구체적인 상태를 고려하지 않은, 작가와 크기만을 고려한 가격, 즉 객관적 가격을 도출할 수 있는 미술품의 판매가격 범위 결정 방법을 구현할 수 있다.

또한 미술품의 구체적인 상태까지 고려하여 보다 합리적인 판매가격을 도출할 수 있는 미술품의 판매가격 범위 결정 방법을 구현할 수 있다.

또한 본 발명은 미술품의 작가와 미술품의 크기에 기초하여 미술품의 객관적인 판매가격을 산정할 수 있는 가격 결정기와 해당 미술품의 구체적인 상태까지 고려하여 보다 합리적인 판매가격을 도출할 수 있는 가격 결정기를 구현할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 결정 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치의 구성을 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치가 가격 결정기를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치가 가격 결정기를 이용하여 판매가격 결정 대상 미술품의 판매가격을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치가 결정한 판매가격 범위의 예시이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치에 의해 수행되는 미술품의 판매가격 범위 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말에 표시되는 화면의 예시이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 형태는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 결정 시스템을 개략적으로 도시한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 결정 시스템은 서버(100), 사용자 단말(200), 외부장치(300) 및 이들을 연결하는 통신망(400)을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 결정 시스템은 서버(100)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 미술품 정보를 수신하고, 해당 미술품의 판매가격의 범위를 결정할 수 있다. 또한 미술품의 판매가격 결정 시스템은 서버(100)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 판매가격 범위가 표지된 하나 이상의 미술품 정보를 획득하고, 이에 기초하여 가격 결정기를 트레이닝 시킬 수 있다. 보다 상세한 설명은 후술한다.

본 발명에서 '미술품'은 예술적인 가치를 지니는 물품으로, 회화, 조각 등과 같이 물리적인 형태를 갖는 물건을 의미할 수 있다. 따라서 미술품은 그림일 수도 있고, 조각일 수도 있고, 조형물일 수도 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

한편 이하에서는 설명의 편의를 위하여 미술품이 '그림'인 것으로 가정하여 설명하지만, 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명에서 사용자 단말(200)은 전술한 미술품에 대한 정보를 서버(100)와 송수신 할 수 있는 다양한 장치를 의미할 수 있다. 이 때 단말은 휴대용 단말(201)일 수도 있고 퍼스널 컴퓨터(202)일 수도 있다. 도 1에서는 휴대용 단말(201)이 스마트폰(smart phone)으로 도시되었지만, 본 발명의 사상은 이에 제한되지 않는다.

한편 사용자 단말(200)은 콘텐츠 등을 표시하기 위한 표시수단, 이러한 콘텐츠에 대한 사용자의 입력을 획득하기 위한 입력수단을 구비할 수 있다. 이 때 입력수단 및 표시수단은 다양하게 구성될 수 있다. 가령 입력수단은 키보드, 마우스, 트랙볼, 마이크, 버튼, 터치패널 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.

본 발명에서 외부장치(300)는 서버(100) 및 사용자 단말(200)과 통신망(400)을 통하여 데이터를 송수신 하는 다양한 장치를 의미할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 외부장치(300)는 서버(100)에 구비되는 가격 결정기를 트레이닝 하기 위한 트레이닝 미술품 정보, 가령 미술품의 실제 판매 가격에 대한 정보를 제공하는 장치일 수 있다. 이 때 외부장치(300)는 단수일 수도 있고, 복수일 수도 있다. 가령 전술한 바와 같이 미술품이 '그림'인 경우 외부장치(300)는 화랑협회의 서버일 수도 있고, 미술품의 판매 시, 판매 정보를 수록하는 국세청 서버일 수도 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

한편 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 외부장치(300)는 외부장치(300) 자신이 사용자 단말(200)에 제공한 미술품의 정보를 서버(100)에 전송하고, 서버(100)로부터 해당 미술품에 대한 판매가격 범위 결정 결과를 수신하는 장치일 수도 있다. 가령 외부장치(300)는 자신이 판매하고 있는 미술품에 대한 판매가격을 알고자 하는 서비스 제공 업체의 서버일 수 있다.

다만 전술한 두 가지 경우는 모두 예시적인 것으로, 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명에서 통신망(400)은 서버(100), 사용자 단말(200) 및 외부장치(300)를 연결하는 역할을 수행한다. 예를 들어, 통신망(400)은 사용자 단말(200)이 서버(100)에 접속한 후 패킷 데이터를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공한다. 통신망(400)은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명에서 서버(100)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 가격 범위를 알고자 하는 미술품의 정보를 수신하고, 해당 미술품의 판매가격의 범위를 결정할 수 있다. 또한 서버(100)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 가격 범위가 표지된 하나 이상의 미술품 정보를 획득하고, 이에 기초하여 가격 결정기를 트레이닝 시킬 수 있다. 이를 위하여 서버(100)는 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)의 구성을 개략적으로 도시한다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)는 통신부(111), 제어부(112) 및 메모리(113)를 포함할 수 있다. 또한 도면에는 도시되지 않았으나, 본 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)는 입/출력부, 프로그램 저장부 등을 더 포함할 수 있다.

통신부(111)는 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)와 같은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.

제어부(112)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(Microprocessor), 중앙처리장치(Central Processing Unit: CPU), 프로세서 코어(Processor Core), 멀티프로세서(Multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

메모리(113)는 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 메모리는 자기 저장 매체(Magnetic Storage Media) 또는 플래시 저장 매체(Flash Storage Media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

이하에서는 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 서버(100)에 구비되는 것을 전제로 설명하지만, 역할배분에 따라 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)는 서버(100)와 별도로 구비될 수도 있다.

한편 전술한 바와 같이 서버(100), 즉 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 가격범위를 결정하고자 하는 미술품의 정보를 수신하고, 해당 미술품의 판매가격 범위를 결정할 수 있다. 또한 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)는 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 판매가격 범위가 표지된 하나 이상의 트레이닝 미술품 정보를 획득하고, 이에 기초하여 가격 결정기를 업데이트 할 수 있다.

이하에서는 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 하나 이상의 트레이닝 미술품 정보로부터 가격 결정기를 생성 및/또는 업데이트 하는 방법에 대해 먼저 설명하고, 생성된 가격 결정기에 기초하여 미술품에 대한 판매가격 범위를 결정하는 방법을 나중에 설명한다.

< 미술품 판매가격 범위 결정 장치(110)의 가격 결정기 생성 방법 >

본 발명에서 '가격 결정기'는 제1 가격 결정기와 제2 가격 결정기를 포괄하는 개념이다. 또한 가격 결정기를 '생성'하는 것은 가격 결정기를 최초로 구성하는 것뿐만 아니라, 구성된 가격 결정기를 업데이트 하는 것을 의미할 수 있다.

제1 가격 결정기는 제1 특징 벡터와 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이트 세트(Data set)일 수 있다. 이때 제1 특징 벡터는 복수의 미술품의 작가정보 및 크기정보에 기초하여 생성되는 벡터일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 제1 가격 결정기는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 미술품의 작가정보 및 크기정보에 기초한 제1 특징 벡터와 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.

한편 제2 가격 결정기는 제2 특징 벡터와 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이터 세트일 수 있다. 이때 제2 특징 벡터는 복수의 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초하여 생성되는 벡터일 수 있다.

제1 가격 결정기와 유사하게 제2 가격 결정기 또한 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초한 제2 특징 벡터와 상기 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.

미술품 판매가격 범위 결정 장치(110)는 복수의 트레이닝 미술품 정보를 분류하기 위해 Logistic regression, Decision tree, Nearest-neighbor classifier, Kernel discriminate analysis, Neural network, Support Vector Machine, Random forest, Boosted tree 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.

미술품 판매가격 범위 결정 장치(110)는 어떤 미술품의 판매가격 범위를 예측하기 위해 Linear regression, Regression tree, Kernel regression, Support vector regression, Deep Learning 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.

또한 미술품 판매가격 범위 결정 장치(110)는 벡터의 연산을 위해 Principal component analysis, Non-negative matrix factorization, Independent component analysis, Manifold learning, SVD 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.

미술품 판매가격 범위 결정 장치(110)는 복수의 미술품의 그룹화를 위해 k-means, Hierarchical clustering, mean-shift, self-organizing maps(SOMs) 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.

미술품 판매가격 범위 결정 장치(110)는 데이터 비교를 위해 Bipartite cross-matching, n-point correlation two-sample testing, minimum spanning tree 등의 알고리즘 및/또는 방식(기법)을 사용할 수 있다.

다만 전술한 알고리즘 및/또는 방식(기법)은 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

한편 가격 결정기는 전술한 바와 같이 데이터 셋트(Data set)일 수 있다. 가령 가격 결정기는 행렬(Matrix)과 같이 복수개의 숫자로 구성된 데이터 셋트일 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 가격 결정기를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)의 제어부(112)는 제1 가격 결정기(331) 및 제2 가격 결정기(332)의 생성을 위해 하나 이상의 트레이닝 미술품 정보(310)를 사용자 단말(200) 및/또는 외부장치(300)로부터 획득할 수 있다.

이때 트레이닝 미술품 정보(310)에 포함되는 각 미술품의 정보에는 제1 판매가격 범위 및 제2 판매가격 범위가 표지되어 있을 수 있다. 바꾸어 말하면, 트레이닝 미술품 정보(310)는 이미 판매가격을 아는 미술품에 대한 정보로, 가격 결정기의 생성 및/또는 트레이닝을 위해 사용되는 정보일 수 있다.

가령 첫 번째 트레이닝 미술품(311)의 경우, 미술품(311)에 대한 제1 판매가격 범위(313-1) 및 제2 판매가격 범위(313-2)를 포함하는 판매가격의 범위(313)가 표지되어 있을 수 있다.

미술품(311)은 전술한 바와 같이 물리적인 형태를 갖는 물건을 의미하여 미술품 그 자체는 전송될 수 없으므로, 미술품(311)의 작가정보(312-1), 미술품(311)의 크기정보(312-2) 및 기타정보(312-3)를 포함하는 미술품 정보(312)가 미술품 그 자체로써의 역할을 할 수 있다. 이때 미술품 정보(312)는 미술품(311)의 이미지를 더 포함할 수도 있다. 이 때 작가정보(312-1)는 가령 '홍길동'과 같은 작가의 이름을 의미할 수 있다. 또한 크기정보(312-2)는 '10호' 또는 '320x 240'과 같은 그림의 크기를 의미할 수 있다.

트레이닝 미술품 정보(310)는 개별적인 미술품의 정보에 판매가격의 범위가 표지된 데이터를 포함할 수 있다. 한편 기타정보(312-3)는 가령 미술품의 생성 년도에 관한 정보(가령 1997년), 미술품의 보관상태에 관한 정보(가령 상, 중 하 등) 및 미술품의 현재 소장자의 정보(가령 개인, 박물관 등) 등을 포함할 수 있다. 또한 기타정보(312-3)는 가령 작가의 성별에 관한 정보(가령 남성), 작가의 생존여부에 관한 정보(가령 2016 사망), 작가의 국적에 관한 정보(가령 한국), 작가의 경력에 관한 정보(가령 회화협회 고문 등), 작가의 학력에 관한 정보(가령 대학원 졸), 작가의 전시횟수에 관한 정보(가령 10회), 작가의 수상 경력에 관한 정보(가령 8회), 작가의 교수인지 여부에 관한 정보(가령 교수임 또는 교수 아님), 작가의 주요 작품명에 대한 정보(가령 풍경), 미술품에 대한 날인의 존부에 관한 정보(가령 날인 있음 또는 날인 없음), 미술품이 모작(模作)인지 여부에 관한 정보(가령 모작임 또는 모작이 아님) 등을 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

제어부(112)는 트레이닝 미술품 정보(310)를 외부장치(300)로부터 획득할 수도 있고, 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)의 메모리(113)로부터 획득할 수도 있다. 가령 제어부(112)는 화랑협회의 서버에 저장된 미술품의 판매 이력으로부터 트레이닝 미술품 정보(310)를 획득할 수도 있고, 과거 제어부(112)가 다른 미술품의 가격범위를 결정한 이력으로부터 트레이닝 미술품 정보(310)를 획득할 수도 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 획득한 트레이닝 미술품 각각에 대한 제1 특징 벡터(321)를 생성할 수 있다. 이때 제어부(112)는 각각의 트레이닝 미술품의 정보에 포함된 작가정보 및 크기정보에 기초하여 제1 특징 벡터를 생성할 수 있다.

일반적으로 미술품의 작가와 미술품의 크기가 해당 미술품의 판매가격의 결정에 있어서 가장 중요한 요소로 작용한다. 이러한 관점에서, 제1 특징 벡터(321)는 해당 미술품의 가격 결정에 있어서 가장 중요하게 작용하는 요소들을 반영한 벡터일 수 있다.

이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 생성된 제1 특징 벡터(321) 및 트레이닝 미술품 정보(310)에 포함된 제1 판매가격 범위에 기초하여 제1 가격 결정기(331)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이 때 제1 판매가격의 범위는 벡터의 형태일 수 있다.

전술한 바와 같이 제1 가격 결정기(331)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 미술품의 작가정보 및 크기정보에 기초한 제1 특징 벡터와 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 생성된 제1 특징 벡터(321)와 제1 판매가격 범위(벡터의 형태)를 서로 대응(매핑)시킬 수 있도록, 제1 가격 결정기(331)의 데이터 셋트를 갱신하는 방식으로 제1 가격 결정기(331)를 업데이트 시킬 수 있다.

가령 제1 가격 결정기(331)의 데이터 셋트가 도 3에 도시된 바와 같이 복수개의 계수(Weight)로 구성되는 경우, 제어부(112)는 제1 특징 벡터(321)와 제1 판매가격 범위(벡터의 형태)에 기초하여 제1 가격 결정기(331)를 구성하는 계수들을 조절할 수 있다.

제어부(112)는 복수의 트레이닝 미술품 정보로부터 제1 특징 벡터(321)를 반복하여 생성하고, 제1 판매가격 범위(313-1)를 반복하여 획득하고 이에 기초하여 계수들을 반복적으로 업데이트 함으로써 보다 정확도가 향상된 가격 범위를 제공하는 제1 가격 결정기(331)를 획득할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 획득한 트레이닝 미술품 각각에 대한 제2 특징 벡터(322)를 생성할 수 있다. 이때 제어부(112)는 각각의 트레이닝 미술품의 정보에 표지된 제1 판매가격 범위(313-1) 및 각각의 트레이닝 미술품의 정보에 포함된 하나 이상의 항목(가령 미술품의 생성 년도, 미술품의 보관상태 및 미술품의 현재 소장자 등)에 관한 정보(312-3)에 기초하여 제2 특징 벡터(322)를 생성할 수 있다.

전술한 미술품의 작가와 미술품의 크기 외에 미술품의 생성 년도, 미술품의 보관상태 및 미술품의 현재 소장자 등도 미술품의 판매가격 결정에 있어서 중요한 요소로 작용할 수 있다. 특히 동일한 작가의 동일한 크기의 미술품이라도, 미술품의 생성 년도, 보관상태, 현재 소장자 등에 따라 가격이 상이할 수 있다.

이러한 관점에서 제2 특징 벡터(322)는 해당 미술품의 가격 결정에 있어서 구체적인 가격 결정을 위한 요소들까지 반영한 벡터일 수 있다. 즉, 제2 특징 벡터(322)는 제1 판매가격 범위(313-1)에 더하여 미술품의 생성 년도 등과 같은 보다 구체적인 항목들을 고려한 벡터로써의 의미를 가질 수 있다.

이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 생성된 제2 특징 벡터(322) 및 트레이닝 미술품 정보(310)에 포함된 제2 판매가격 범위(313-2)에 기초하여 제2 가격 결정기(332)를 업데이트(Update)할 수 있다. 이 때 제2 판매가격의 범위(313-2)는 제1 판매가격의 범위(313-1)와 마찬가지로 벡터의 형태일 수 있다.

전술한 바와 같이 제2 가격 결정기(332)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초한 제2 특징 벡터와 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 생성된 제2 특징 벡터(322)와 제2 판매가격 범위(벡터의 형태)(313-2)를 서로 대응(매핑)시킬 수 있도록, 제2 가격 결정기(332)의 데이터 셋트를 갱신하는 방식으로 제2 가격 결정기(332)를 업데이트 시킬 수 있다.

가령 제2 가격 결정기(332)의 데이터 셋트가 도 3에 도시된 바와 같이 복수개의 계수(Weight)로 구성되는 경우, 제어부(112)는 제2 특징 벡터(322)와 제2 판매가격 범위(벡터의 형태)(313-2)에 기초하여 제2 가격 결정기(332)를 구성하는 계수들을 조절할 수 있다.

제어부(112)는 복수의 트레이닝 미술품 정보로부터 제2 특징 벡터(322)를 반복하여 생성하고, 제2 판매가격 범위(313-2)를 반복하여 획득하고 이에 기초하여 계수들을 반복적으로 업데이트 함으로써 미술품의 구체적인 상태를 고려한 가격 범위를 제공하는 제2 가격 결정기(332)를 획득할 수 있다.

이로써 본 발명은 미술품의 작가와 크기에 기초하여 미술품의 객관적인 판매가격을 산정함과 동시에, 해당 미술품의 구체적인 상태까지 고려하여 보다 합리적인 판매가격을 도출할 수 있는 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)를 구현할 수 있다.

< 미술품의 판매가격 범위 결정 방법>

이상에서는 도 3을 통하여 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 가격 결정기(331, 332)를 생성하는 방법을 설명하였다. 이하에서는 도 4 내지 도 5c를 통하여 전술한 과정에 의하여 생성된 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 가격 결정 대상 미술품의 판매가격을 결정하는 방법을 설명한다.

이하에서는 전술한 과정에 의해서 가격 결정기(331, 332)가 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)에 의해 생성되어 있음을 전제로 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 가격 결정기(331, 332)를 이용하여 판매가격 결정 대상 미술품(411)의 판매가격을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)가 결정한 판매가격 범위의 예시이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)의 제어부(112)는 판매가격 결정 대상 미술품(411)의 미술품 정보(412)를 수신할 수 있다.

이 때 제어부(112)는 사용자 단말(200)로부터 미술품 정보(412)를 수신할 수도 있고, 외부장치(300)로부터 미술품 정보(412)를 수신할 수도 있다. 미술품 정보(412)는 도 3에서 설명한 바와 같이 작가정보(412-1), 크기정보(412-2) 및 하나 이상의 항목에 대한 정보(412-3)를 포함할 수 있다. 물론 미술품 정보(412)는 전술한 정보 외에 미술품(411)의 이미지를 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 미술품(411)에 대한 제1 특징 벡터(421)를 생성할 수 있다. 도 3에서 설명한 바와 같이 제어부(112)는 미술품 정보(412)에 포함된 작가정보(412-1) 및 크기정보(412-2)에 기초하여 제1 특징 벡터(421)를 생성할 수 있다.

이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제1 특징 벡터(421) 및 제1 가격 결정기(331)에 기초하여 미술품(411)의 제1 판매가격 범위(441)를 결정할 수 있다.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 이러한 제1 가격 결정기(331)를 참조하여 생성된 제1 특징 벡터(421)와 매핑되는 제1 판매가격 범위(441)를 확인할 수 있다. 이 때 제1 판매가격의 범위(441)는 벡터의 형태일 수 있다.

이로써 본 발명은 미술품의 작가 및 미술품의 크기를 고려한 미술품의 객관적인 제1 판매가격 범위(441)를 획득할 수 있다. 이 때 제1 판매가격 범위(441)는 해당 미술품의 구체적인 상태를 고려하지 않은, 작가와 크기만을 고려한 가격으로써의 의미, 즉 객관적 가격으로써의 의미를 가질 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 미술품(411)에 대한 제2 특징 벡터(422)를 생성할 수 있다. 이때 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 결정된 제1 판매가격 범위(441) 및 하나 이상의 항목에 대한 정보(412-3)에 기초하여 제2 특징 벡터(422)를 생성할 수 있다. 이 때 하나 이상의 항목에 대한 정보(412-3)은 가령 작가의 성별에 관한 정보, 작가의 생존여부에 관한 정보, 작가의 국적에 관한 정보, 작가의 경력에 관한 정보, 작가의 학력에 관한 정보, 작가의 전시횟수에 관한 정보, 작가의 수상 경력에 관한 정보, 작가의 교수인지 여부에 관한 정보, 작가의 주요 작품명에 대한 정보, 미술품에 대한 날인의 존부에 관한 정보, 미술품이 모작인지 여부에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

미술품(411)의 작가와 미술품의 크기 외에 미술품의 생성 년도, 미술품의 보관상태 및 미술품의 현재 소장자 등과 같은 부수적인 정보들도 미술품의 판매가격 결정에 있어서 중요한 요소로 작용할 수 있다. 특히 동일한 작가의 동일한 크기의 미술품이라도, 미술품의 생성 년도, 보관상태, 현재 소장자 등에 따라 가격이 상이할 수 있다.

이러한 관점에서 제2 특징 벡터(422)는 해당 미술품의 가격 결정에 있어서 구체적인 가격 결정을 위한 요소들까지 반영한 벡터일 수 있다. 즉, 제2 특징 벡터(422)는 제1 판매가격 범위(441)에 더하여 미술품의 생성 년도 등과 같은 보다 구체적인 항목들을 고려한 벡터로써의 의미를 가질 수 있다.

이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 제2 특징 벡터(422) 및 제2 가격 결정기(332)에 기초하여 미술품(411)의 제2 판매가격 범위(442)를 결정할 수 있다.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 이러한 제2 가격 결정기(332)를 참조하여 생성된 제2 특징 벡터(422)와 매핑되는 제2 판매가격 범위(442)를 확인할 수 있다. 이 때 제2 판매가격의 범위(442) 또한 벡터의 형태일 수 있다.

이로써 본 발명은 미술품의 작가와 크기에 기초하여 미술품의 객관적인 판매가격을 산정함과 동시에, 해당 미술품의 구체적인 상태까지 고려하여 보다 합리적인 판매가격을 도출할 수 있다.

특히 제2 판매가격의 범위(442)는 미술품의 작가 또는 크기와 무관하게, 오로지 미술품의 제1 판매가격범위(441)와 미술품의 구체적인 상태에만 기초하여 결정되므로, 보다 보편적인 가격범위로써의 의미를 가질 수 있다.

도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)가 결정한 제1 판매가격 범위(511) 및 제2 판매가격 범위(512, 513)의 예시이다.

도 5a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 도시된 바와 같이 미술품의 제1 판매가격 범위(511)를 결정할 수 있다. 이러한 제1 판매가격의 범위(511)는 미술품의 작가 및 미술품의 크기만을 고려한 미술품의 객관적인 가격 범위로써의 의미를 가질 수 있다.

한편 도 5b 및 도 5c를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 도시된 바와 같이 미술품의 제2 판매가격 범위(512, 513)를 결정할 수 있다. 이러한 제2 판매가격의 범위(512, 513)는 개별적인 미술품의 구체적인 상태까지 고려한 가격 범위로써의 의미를 가질 수 있다.

가령 제어부(112)는 제1 판매가격의 범위(511)를 미술품의 작가 및 미술품의 크기만을 고려한 200만원 내지 400만원으로 결정하고, 이러한 제1 판매가격의 범위(511)와 미술품의 구체적인 상태까지 추가적으로 고려하여 제2 판매가격의 범위(512, 513)를 160 만원 내지 400만원 또는 217만원 내지 482만원으로 결정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 결정된 제1 판매가격 범위 및 제2 판매가격 범위 중 적어도 하나를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 물론 선택적 실시예에서, 제어부(112)는 전술한 과정에 의해 결정된 제1 판매가격 범위 및 제2 판매가격 범위를 외부장치(300)로 제공할 수도 있다. 이 때 제공되는 제1 판매가격 범위는 해당 미술품의 작가의 미술품들의 일반적인 가격정보로써 의미를 가질 수 있으며, 제2 판매가격 범위는 사용자가 알고자 하는 미술품의 구체적인 가격정보로써 의미를 가질 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 판매가격 범위 외에, 판매가격의 범위를 알고자 하는 미술품의 작가의 다른 미술품의 가격 정보를 더 제공할 수 있다.

가령 어떤 사용자가 자신이 소장하고 있는 미술품의 판매가격 범위를 알기 위해서 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 사용하였으며, 사용자에게 전술한 과정에 의해 산출된 제1 판매가격 범위와 제2 판매가격 범위를 제공하였다고 가정해 보자.

이러한 경우 사용자는 자신이 제공받은 가격범위의 타당성에 대해 의문을 품을 수 있으며, 이러한 의문은 시스템의 이용도를 하락시킬 수 있다.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 전술한 판매가격 범위 외에, 판매가격의 범위를 알고자 하는 미술품의 작가의 다른 미술품의 가격 정보를 더 제공할 수 있다. 이를 위하여 제어부(112)는 복수의 미술품의 가격 범위를 미술품의 작가 별로 파악하고, 이를 메모리(113)에 저장할 수 있다.

또한 이와 같은 맥락으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(112)는 동일 작가의 연도별 평균 가격을 제공할 수 있다. 이 때 '연도'는 미술품의 생성 연도를 의미할 수도 있고, 미술품의 거래 연도를 의미할 수도 있다. 또한 평균 가격은 단위 호수 당 가격일 수도 있고, 미술품 전체의 가격일 수도 있다.

이로써 본 발명은 미술품에 대한 객관적인 가격을 제공함과 동시에, 사용자가 객관적으로 가격을 파악할 수 있는 지표를 제공함으로써 산출된 가격범위에 타당성을 부여할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)에 의해 수행되는 미술품의 판매가격 범위 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 5c를 통해 설명한 내용과 중복되는 내용의 설명은 생략한다. 또한 이하에서는 전술한 과정에 의해서 가격 결정기(331, 332)가 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)에 의해 생성되어 있음을 전제로 설명한다.

다시 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미술품의 판매가격 범위 결정 장치(110)는 판매가격 결정 대상 미술품(411)의 미술품 정보(412)를 수신할 수 있다.(S61) 이 때 판매가격 범위 결정 장치(110)는 사용자 단말(200)로부터 미술품 정보(412)를 수신할 수도 있고, 외부장치(300)로부터 미술품 정보(412)를 수신할 수도 있다. 미술품 정보(412)는 도 3에서 설명한 바와 같이 작가정보(412-1), 크기정보(412-2) 및 하나 이상의 항목에 대한 정보(412-3)를 포함할 수 있다. 물론 미술품 정보(412)는 전술한 정보 외에 미술품(411)의 이미지를 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 미술품(411)에 대한 제1 특징 벡터(421)를 생성할 수 있다.(S62) 도 3에서 설명한 바와 같이 판매가격 범위 결정 장치(110)는 미술품 정보(412)에 포함된 작가정보(412-1) 및 크기정보(412-2)에 기초하여 제1 특징 벡터(421)를 생성할 수 있다.

이어서 본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 제1 특징 벡터(421) 및 제1 가격 결정기(331)에 기초하여 미술품(411)의 제1 판매가격 범위(441)를 결정할 수 있다.(S63) 전술한 바와 같이 제1 가격 결정기(331)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 미술품의 작가정보 및 크기정보에 기초한 제1 특징 벡터와 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 이러한 제1 가격 결정기(331)를 참조하여 생성된 제1 특징 벡터(421)와 매핑되는 제1 판매가격 범위(441)를 확인할 수 있다. 이 때 제1 판매가격의 범위(441)는 벡터의 형태일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 미술품(411)에 대한 제2 특징 벡터(422)를 생성할 수 있다.(S64) 이때 판매가격 범위 결정 장치(110)는 전술한 과정에 의해 결정된 제1 판매가격 범위(441) 및 하나 이상의 항목에 대한 정보(412-3)에 기초하여 제2 특징 벡터(422)를 생성할 수 있다.

이 때 하나 이상의 항목에 대한 정보(412-3)은 가령 작가의 성별에 관한 정보, 작가의 생존여부에 관한 정보, 작가의 국적에 관한 정보, 작가의 경력에 관한 정보, 작가의 학력에 관한 정보, 작가의 전시횟수에 관한 정보, 작가의 수상 경력에 관한 정보, 작가의 교수인지 여부에 관한 정보, 작가의 주요 작품명에 대한 정보, 미술품에 대한 날인의 존부에 관한 정보, 미술품이 모작인지 여부에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로 본 발명의 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 제2 특징 벡터(422) 및 제2 가격 결정기(332)에 기초하여 미술품(411)의 제2 판매가격 범위(442)를 결정할 수 있다. (S65) 전술한 바와 같이 제2 가격 결정기(332)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법으로 생성된 복수의 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초한 제2 특징 벡터와 복수의 미술품의 가격 범위에 대한 상관관계, 즉 양자의 매핑 정보일 수 있다.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 이러한 제2 가격 결정기(332)를 참조하여 생성된 제2 특징 벡터(422)와 매핑되는 제2 판매가격 범위(442)를 확인할 수 있다. 이 때 제2 판매가격의 범위(442) 또한 벡터의 형태일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 전술한 과정에 의해 결정된 제1 판매가격 범위 및 제2 판매가격 범위 중 적어도 하나를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.(S66) 물론 선택적 실시예에서, 판매가격 범위 결정 장치(110)는 전술한 과정에 의해 결정된 제1 판매가격 범위 및 상기 제2 판매가격 범위를 외부장치(300)로 제공할 수도 있다. 이 때 제공되는 제1 판매가격 범위는 해당 미술품의 작가의 미술품들의 일반적인 가격정보로써 의미를 가질 수 있으며, 제2 판매가격 범위는 사용자가 알고자 하는 미술품의 구체적인 가격정보로써 의미를 가질 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 전술한 판매가격 범위 외에, 판매가격의 범위를 알고자 하는 미술품의 작가의 다른 미술품의 가격 정보를 더 제공할 수 있다.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 전술한 판매가격 범위 외에, 판매가격의 범위를 알고자 하는 미술품의 작가의 다른 미술품의 가격 정보를 더 제공할 수 있다. 이를 위하여 판매가격 범위 결정 장치(110)는 복수의 미술품의 가격 범위를 미술품의 작가 별로 파악하고, 이를 메모리(113)에 저장할 수 있다.

또한 이와 같은 맥락으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 판매가격 범위 결정 장치(110)는 동일 작가의 연도별 평균 가격을 제공할 수 있다. 이 때 '연도'는 미술품의 생성 연도를 의미할 수도 있고, 미술품의 거래 연도를 의미할 수도 있다. 또한 평균 가격은 단위 호수 당 가격일 수도 있고, 미술품 전체의 가격일 수도 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말(200)에 표시되는 화면(700)의 예시이다.

도 7을 참조하면, 화면(700)은 사용자가 가격을 알고자 하는 미술품의 이미지가 표시되는 영역(710), 미술품 정보가 표시되는 영역(720), 결정된 판매가격의 범위가 표시되는 영역(730), 해당 작가의 미술품의 연도별 평균 가격이 표시되는 영역(740) 및 동일 작가의 다른 미술품의 가격이 표시되는 영역(750)을 포함할 수 있다.

이미지가 표시되는 영역(710) 및 미술품 정보가 표시되는 영역(720)에 표시되는 정보는 사용자 단말(200)로부터 획득한 정보일 수 있다. 판매가격의 범위가 표시되는 영역(730)에 표시되는 가격범위는 전술한 과정에 의해 산출된 제1 판매가격 범위 및 제2 판매가격 범위 중 어느 하나일 수 있다. 해당 작가의 미술품의 연도별 평균 가격이 표시되는 영역(740)에 표시되는 정보는, 제어부(112)가 복수의 미술품의 가격 범위를 미술품의 작가 별로 파악하여 메모리(113)에 저장해 놓은 정보일 수 있다. 동일 작가의 다른 미술품의 가격이 표시되는 영역(750)에 표시되는 정보는 또한 제어부(112)가 복수의 미술품의 가격 범위를 미술품의 작가 별로 파악하여 메모리(113)에 저장해 놓은 정보에 기초한 정보일 수 있다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 저장하는 것일 수 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100: 서버
110: 판매가격 범위 결정 장치
111: 통신부
112: 제어부
113: 메모리
200: 사용자 단말
300: 외부장치
400: 통신망

Claims

판매가격 범위 결정 장치가 서로 상이한 요소를 고려하여 미술품의 판매 가격 범위를 결정하기 위해 머신 러닝 기법으로 학습된 두 개의 가격 결정기를 이용하여 가격 결정 대상 미술품의 판매가격의 범위를 결정하는 방법에 있어서,
복수의 트레이닝 미술품 정보를 이용하여 제1 가격 결정기를 학습시키는 단계로써, 상기 제1 가격 결정기는 미술품의 작가정보 및 크기정보와 상기 미술품의 제1 판매가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이트 세트인 단계;
복수의 트레이닝 미술품 정보를 이용하여 제2 가격 결정기를 학습시키는 단계로써, 상기 제2 가격 결정기는 미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보와 미술품의 제2 판매가격 범위에 대한 상관관계를 표현한 데이터 세트인 단계;
상기 가격 결정 대상 미술품의 작가정보, 크기정보 및 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보를 포함하는 미술품 정보를 획득하는 단계;
상기 작가정보 및 상기 크기정보에 기초하여 상기 가격 결정 대상 미술품에 대한 제1 특징 벡터를 생성하는 단계;
상기 제1 가격 결정기를 이용하여 상기 제1 특징 벡터에 대응되는 상기 가격 결정 대상 미술품의 제1 판매가격 범위를 결정하는 단계;
상기 제1 판매가격 범위 및 상기 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초하여 제2 특징 벡터를 생성하는 단계;
상기 제2 가격 결정기를 이용하여 상기 제2 특징 벡터에 대응되는 상기 가격 결정 대상 미술품의 제2 판매가격 범위를 결정하는 단계; 및
상기 제1 판매가격 범위 및 상기 제2 판매가격 범위를 사용자 단말 및 외부장치 중 적어도 하나에 제공하는 단계;를 포함하는, 미술품의 판매가격 범위 결정 방법.
제1 항에 있어서
상기 제1 가격 결정기를 학습시키는 단계는
제1 판매가격 범위가 표지(Labeled)된 복수의 트레이닝 미술품 정보를 획득하는 단계;
상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 작가정보 및 크기정보에 기초하여 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제1 특징 벡터를 생성하는 단계; 및
상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 제1 판매가격 범위 및 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제1 특징 벡터를 이용하여 상기 제1 가격 결정기를 업데이트(Update) 하는 단계;를 포함하는, 미술품의 판매가격 범위 결정 방법.
제2 항에 있어서
상기 제1 가격 결정기는
상기 제1 판매가격 범위 및 상기 제1 특징 벡터의 상관관계를 나타내는 복수의 계수(Weight)로 구성되고,
상기 제1 가격 결정기를 업데이트 하는 단계는
제1 트레이닝 미술품 정보에 포함된 제1 판매가격 범위와 상기 제1 트레이닝 미술품 정보로부터 생성된 제1 특징 벡터를 서로 대응시킬 수 있도록 상기 복수의 계수 중 적어도 일부 계수를 갱신하는, 미술품의 판매가격 범위 결정 방법.
제1 항에 있어서
상기 제2 가격 결정기를 학습시키는 단계는
제1 판매가격 범위 및 제2 판매가격 범위가 표지된 복수의 트레이닝 미술품 정보를 획득하는 단계;
상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 제1 판매가격 범위 및 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제2 특징 벡터를 생성하는 단계; 및
상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 포함된 제2 판매가격 범위 및 상기 복수의 트레이닝 미술품 정보 각각에 대한 제2 특징 벡터를 이용하여 상기 제2 가격 결정기를 업데이트 하는 단계;를 포함하는, 미술품의 판매가격 범위 결정 방법.
제4 항에 있어서
상기 제2 가격 결정기는
미술품의 제1 판매가격 범위 및 미술품의 적어도 하나 이상의 항목에 대한 정보와 미술품의 제2 판매가격 범위에 대한 상관관계를 나타내는 복수의 계수로 구성되고,
상기 제2 가격 결정기를 업데이트 하는 단계는
제2 트레이닝 미술품 정보에 포함된 제2 판매가격 범위와 상기 제2 트레이닝 미술품 정보로부터 생성된 제2 특징 벡터를 서로 대응시킬 수 있도록 상기 복수의 계수 중 적어도 일부 계수를 갱신하는, 미술품의 판매가격 범위 결정 방법.