KR102180881B1 - Rental car service apparatus and vehicle searching service method based on artificial intelligence in the same - Google Patents

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Abstract

렌터카 서비스 장치 및 그 장치에서의 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법이 개시된다.
이 방법에서, 자연어 키워드로부터 추출되는 특징 단어와 이에 대응되는 차량 특성 엔티티(entity)로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 단계가 먼저 수행된다. 그 후, 상기 학습 모델을 사용하여, 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하고, 상기 고객 단말로 입력되는 고객 정보와 상기 차량 검색에 의해 검색된 차량 정보를 사용하여 상기 고객 정보에 대응되는 검색된 차량의 기본 견적을 상기 검색된 차량 정보와 함께 상기 고객 단말로 제공하여, 상기 고객이 상기 검색된 차량 정보와 상기 기본 견적에 기반하여 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객이 원하는 차량을 검색하도록 하는 단계가 수행된다.Disclosed are a rental car service device and an artificial intelligence-based vehicle search service method in the same.
In this method, a learning model for detecting vehicle characteristic entities corresponding to the characteristic words is generated by machine learning a plurality of data sets as a data set consisting of a feature word extracted from a natural language keyword and a vehicle characteristic entity corresponding thereto. The step is performed first. Thereafter, using the learning model, an artificial intelligence-based vehicle search for searching for a vehicle corresponding to a natural language keyword input from a customer terminal is performed, and the customer information input to the customer terminal and the vehicle searched by the vehicle search By using information, a basic estimate of the searched vehicle corresponding to the customer information is provided to the customer terminal together with the searched vehicle information, so that the customer is among the searched vehicles based on the searched vehicle information and the basic quotation. A step of allowing the search for a desired vehicle is performed.

Description

렌터카 서비스 장치 및 그 장치에서의 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법 {RENTAL CAR SERVICE APPARATUS AND VEHICLE SEARCHING SERVICE METHOD BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE SAME}Rental car service device and artificial intelligence-based vehicle search service method in the device {RENTAL CAR SERVICE APPARATUS AND VEHICLE SEARCHING SERVICE METHOD BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE SAME}

본 발명은 렌터카 서비스 장치 및 그 장치에서의 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a rental car service apparatus and a vehicle search service method based on artificial intelligence in the apparatus.

최근 다른 도시에서의 여행을 위해 차량을 단기로 임대하거나 또는 차량 구매시 발생하는 초기 비용을 줄일 수 있다는 장점과 법인이나 개인 사업자의 비용 처리 용이 및 절세 효과 등으로 인해 장기로 임대하는 렌터카 서비스가 대중화되고 있다.In recent years, long-term rental car rental services have become popular due to the advantages of short-term rental of a vehicle for travel in other cities or reduction of initial costs incurred when purchasing a vehicle, ease of handling expenses by corporations or individual businesses, and the effect of tax savings. have.

그런데, 일반적인 렌터카 서비스의 경우, 차량을 임대하려는 사람, 즉 고객이 렌터카 회사 또는 임대하고자 하는 위치로 직접 방문해서 렌터카 회사에서 제공하는 서식에 따라 차량의 임대차 계약을 작성한 후 즉석에서 차량을 인수하거나, 또는 고객이 렌터카 회사에 전화를 걸어서, 차량의 임대 기간, 임대 차량의 종류 또는 차량의 임대 기간에 따른 수수료 등을 확인한 후, 임대할 차량이 있으면 차량의 임대 계약을 체결하여 차량을 임대하였다.However, in the case of a general car rental service, a person who wants to rent a car, that is, a customer visits a car rental company or a location to rent, writes a rental contract for the car according to the form provided by the car rental company, and then immediately takes over the car, Alternatively, a customer called a rental car company to check the rental period of the vehicle, the type of the rental vehicle, or the fee according to the rental period of the vehicle, and if there was a vehicle to be rented, the vehicle was rented by signing a rental contract for the vehicle.

최근에는 유무선 인터넷을 통한 온라인 차량의 렌터카 서비스가 제공되고 있으며, 이 경우 고객이 렌터카 서비스를 위한 시스템에 접속하여 자동차를 임대할 차종, 지역, 날짜, 대여 기간, 운전 기사 포함 여부 등을 기록하여 계약 가능한지를 검색한 후 해당 차종을 선택하여 예약하고, 예약한 당일에 해당 렌터카업체로 방문하거나 또는 서로 협의한 위치에서 임대한 차량을 인수한다.In recent years, online car rental services are provided through wired and wireless Internet, and in this case, the customer connects to the system for rental car service and records the car type, region, date, rental period, driver included, etc. After searching for availability, select the car type and make a reservation, and visit the car rental company on the day of reservation, or pick up a rental car at a location agreed upon with each other.

그러나 종래 방식에 따른 온라인 렌터카 서비스의 경우 차량 검색이 차량의 종류, 가격대, 연료 종류 등으로만 한정되어 있어서 고객이 원하는 차량의 검색이 쉽지 않을 뿐만 아니라 오프라인 상에서 영업자를 통해 원하는 형태의 차량을 추천받는 바와 같은 형태의 차량 검색 기능을 제공하지 않는다는 문제점이 있다.However, in the case of the online rental car service according to the conventional method, it is not easy to search for the vehicle that the customer wants because the vehicle search is limited only to the type of vehicle, price range, and fuel type. There is a problem in that the vehicle search function in the form as described above is not provided.

또한, 차량 검색시 검색된 차량 정보만을 통해서만 차량을 선택하도록 함으로써 고객에 맞는 차량 검색 서비스 제공이 불가능하므로, 검색된 차량 중에서 고객이 원하는 차량을 선택하는 데 고객의 정보에 맞는 차량 선택이 가능한 방안이 요구된다.In addition, since it is impossible to provide a vehicle search service tailored to the customer by allowing the vehicle to be selected only through the searched vehicle information during vehicle search, a method of selecting a vehicle suitable for the customer's information is required to select a vehicle desired by the customer from the searched vehicles .

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 고객이 원하는 차량 특성에 적합한 차량을 검색하여 선택할 수 있도록 하는 렌터카 서비스 장치 및 그 장치에서의 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법을 제공한다.The technical problem to be achieved by the present invention is to provide a rental car service device that enables a customer to search for and select a vehicle suitable for a desired vehicle characteristic, and an artificial intelligence-based vehicle search service method in the device.

본 발명의 한 특징에 따른 차량 검색 서비스 방법은,Vehicle search service method according to an aspect of the present invention,

렌터카 서비스 장치가 차량 검색을 서비스하는 방법으로서, 자연어 키워드로부터 추출되는 특징 단어와 이에 대응되는 차량 특성 엔티티(entity)로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 단계; 및 상기 학습 모델을 사용하여, 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하고, 상기 고객 단말로 입력되는 고객 정보와 상기 차량 검색에 의해 검색된 차량 정보를 사용하여 상기 고객 정보에 대응되는 검색된 차량의 기본 견적을 상기 검색된 차량 정보와 함께 상기 고객 단말로 제공하여, 상기 고객이 상기 검색된 차량 정보와 상기 기본 견적에 기반하여 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객이 원하는 차량을 검색하도록 하는 단계를 포함한다.A method for a rental car service apparatus to service a vehicle search, comprising: a data set consisting of a feature word extracted from a natural language keyword and a vehicle feature entity corresponding thereto, and a vehicle feature entity corresponding to the feature word by machine learning a plurality of data sets Generating a learning model for detecting And performing an artificial intelligence-based vehicle search for a vehicle corresponding to a natural language keyword input from the customer terminal using the learning model, and the customer information input to the customer terminal and the vehicle information searched by the vehicle search. By providing a basic estimate of the searched vehicle corresponding to the customer information to the customer terminal together with the searched vehicle information, the customer wants the vehicle among the searched vehicles based on the searched vehicle information and the basic quotation. And allowing to search.

여기서, 상기 차량을 검색하도록 하는 단계는, 상기 자연어 키워드에 대한 자연어 분석을 수행하여 상기 자연어 키워드에 대응되는 특징 단어를 추출하고, 상기 고객 정보를 분석하여 상기 고객 정보에 대응되는 특징 단어를 추출하는 단계; 상기 학습 모델을 사용하여, 상기 자연어 키워드에 대응되는 특징 단어에 대해 차량 특성 엔티티를 추출하고, 추출되는 차량 특성 엔티티에 대응되는 차량 정보를 검출하는 단계; 및 검출되는 차량 정보에 포함된 각 차량별로 상기 고객 정보로부터 추출되는 특징 단어에 대응되어 미리 설정되어 있는 기본 견적을 각각 검색하는 단계; 상기 검출된 차량 정보와 이에 대응되어 검색되는 기본 견적을 상기 고객 단말로 제공하는 단계를 포함한다.Here, the step of searching for the vehicle includes extracting feature words corresponding to the natural language keywords by performing natural language analysis on the natural language keywords, and extracting feature words corresponding to the customer information by analyzing the customer information. step; Extracting a vehicle characteristic entity for a feature word corresponding to the natural language keyword by using the learning model, and detecting vehicle information corresponding to the extracted vehicle characteristic entity; And searching for a preset basic estimate corresponding to a feature word extracted from the customer information for each vehicle included in the detected vehicle information. And providing the detected vehicle information and a basic estimate searched corresponding thereto to the customer terminal.

또한, 상기 차량을 검색하도록 하는 단계는, 차량과 직접적으로 연관되는 키워드에 따라 차량을 검색하여 제공하는 차량 직접 검색을 혼합하여 수행한다.In addition, the step of searching for the vehicle is performed by mixing a vehicle direct search provided by searching for a vehicle according to a keyword directly related to the vehicle.

또한, 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드는 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드이다.In addition, the keywords directly related to the vehicle are keywords corresponding to the vehicle manufacturer, vehicle type, vehicle name, and vehicle fuel.

또한, 상기 자연어 키워드는 차량과 직접적으로 연관되지 않은 키워드이다.In addition, the natural language keyword is a keyword that is not directly related to a vehicle.

본 발명의 다른 특징에 따른 렌터카 서비스 장치는,Rental car service apparatus according to another feature of the present invention,

자연어 키워드로부터 추출되는 특징 단어와 이에 대응되는 차량 특성 엔티티로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 검출하기 위한 학습 모델을 생성한 후, 생성된 학습 모델을 사용하여 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 제공하는 기계 학습부; 고객에 의해 자연어 키워드가 입력되는 경우 상기 기계 학습부를 통해 상기 학습 모델을 사용하여 상기 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하고 상기 고객으로부터 입력되는 고객 정보와 상기 차량 검색에 의해 검색된 차량 정보를 사용하여 상기 고객 정보에 대응되는 검색된 차량의 기본 견적을 상기 검색된 차량 정보와 함께 상기 고객 단말로 제공하는 검색부; 및 네트워크를 통해 접속되는 상기 고객 단말을 통해 상기 고객의 자연어 키워드 및 고객 정보를 입력받아서 상기 검색부를 제어하여 차량 검색을 수행하고 검색된 차량 정보와 상기 고객 정보에 대응되는 기본 견적을 상기 고객 단말로 제공하여, 상기 고객이 상기 검색된 차량 정보와 상기 기본 견적에 기반하여 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객이 원하는 차량을 검색하도록 제어하는 제어부를 포함한다.As a data set consisting of feature words extracted from natural language keywords and vehicle feature entities corresponding thereto, a learning model for detecting vehicle feature entities corresponding to feature words is generated by machine learning a plurality of data sets as a data set A machine learning unit that provides the searched vehicle information by performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching for a vehicle corresponding to a natural language keyword input from the customer terminal using the system; When a natural language keyword is input by a customer, an artificial intelligence-based vehicle search is performed using the learning model to search for a vehicle corresponding to the natural language keyword through the machine learning unit, and the customer information input from the customer and the vehicle are searched. A search unit for providing a basic estimate of the searched vehicle corresponding to the customer information to the customer terminal together with the searched vehicle information using the vehicle information searched by; And receiving the customer's natural language keyword and customer information through the customer terminal connected through the network, controlling the search unit to perform a vehicle search, and providing the searched vehicle information and a basic estimate corresponding to the customer information to the customer terminal. And a control unit for controlling the customer to search for a vehicle desired by the customer among the searched vehicles based on the searched vehicle information and the basic estimate.

여기서, 상기 고객 정보는 상기 고객에 대응되어 미리 저장되어 있는 고객 정보를 포함한다.Here, the customer information includes customer information stored in advance corresponding to the customer.

또한, 상기 기계 학습부는, 학습 모델을 저장하는 학습 모델 데이터베이스; 상기 검색부로부터 입력되는 '특징 단어-특성 엔티티'로 구성된 데이터 집합을 사용하여 차량 특성 엔티티 및 고객 특성 엔티티의 검출을 위한 기계 학습을 수행하여 학습 결과에 따라 대응되어 생성되는 학습 모델을 상기 학습 모델 데이터베이스 저장하는 특성 엔티티 학습부; 상기 학습 모델 데이터베이스에 저장된 학습 모델을 사용하여, 상기 검색부로부터 전달되는 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 추출하는 특성 엔티티 추출부; 및 차량별로 대응되는 차량 특성 엔티티를 저장한 차량 정보 데이터베이스에 기초하여, 상기 특성 엔티티 추출부에 의해 추출된 차량 특성 엔티티에 대응되는 차량 정보를 검출하는 차량 정보 검출부를 포함한다.In addition, the machine learning unit may include a learning model database storing a learning model; Using a data set consisting of a'feature word-characteristic entity' input from the search unit, machine learning is performed to detect vehicle characteristic entities and customer characteristic entities, and a learning model corresponding to the learning result is generated as the learning model. A characteristic entity learning unit that stores a database; A characteristic entity extraction unit for extracting a vehicle characteristic entity corresponding to a characteristic word transmitted from the search unit by using the learning model stored in the learning model database; And a vehicle information detector configured to detect vehicle information corresponding to the vehicle characteristic entity extracted by the characteristic entity extraction unit, based on a vehicle information database storing vehicle characteristic entities corresponding to each vehicle.

또한, 상기 검색부를 통해 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하는 견적부; 및 상기 고객에 의해 요청된 차량 임대에 대한 전자 계약을 수행하는 전자 계약부를 더 포함한다.In addition, an estimate unit for generating an estimate for a vehicle selected by the customer from among the searched vehicles through the search unit; And an electronic contract unit for executing an electronic contract for vehicle rental requested by the customer.

또한, 상기 검색부는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드를 사용하여 차량 직접 검색을 추가로 수행하고, 상기 검색부는 상기 인공지능 기반 차량 검색과 상기 차량 직접 검색을 결합한 혼합 검색을 수행한다.Further, the search unit further performs a vehicle direct search using a keyword directly associated with the vehicle, and the search unit performs a mixed search combining the artificial intelligence-based vehicle search and the vehicle direct search.

또한, 상기 검색부는 상기 고객의 맞춤 정보 기반으로 차량 검색을 수행하며, 상기 고객의 맞춤 정보는 상기 고객의 주거 위치 정보 및 선호 차량 정보를 포함한다.In addition, the search unit searches for a vehicle based on the customized information of the customer, and the customized information of the customer includes information on the residential location of the customer and information on the preferred vehicle.

또한, 상기 견적부는 견적이 요청된 차량의 정보에 대한 이력을 상기 기계 학습부로 전달하고, 상기 기계 학습부는 상기 견적이 요청된 차량의 정보를 추가로 사용하여 기계 학습을 수행한다.In addition, the estimating unit transmits a history of information on the vehicle for which the quotation is requested to the machine learning unit, and the machine learning unit performs machine learning by additionally using the information on the vehicle for which the quotation is requested.

본 발명에 따르면, 차량과 직접적으로 연관되지 않은 자연어 키워드를 사용하여 차량을 검색할 수 있으므로 임대 차량의 폭넓은 선택과 고객이 체감하는 형태의 차량 검색 서비스를 제공할 수 있다.According to the present invention, since it is possible to search for a vehicle using a natural language keyword that is not directly related to the vehicle, it is possible to provide a wide selection of rental vehicles and a vehicle search service in a form that customers experience.

또한, 고객이 입력한 자연어 키워드에 대응되는 차량 특성에 따른 인공지능 기반 검색을 수행하여 고객이 원하는 용도에 매우 유사한 형태의 차량 검색 정보를 제공할 수 있다.In addition, it is possible to provide vehicle search information in a form very similar to a customer's desired use by performing an artificial intelligence-based search according to vehicle characteristics corresponding to the natural language keyword input by the customer.

또한, 고객 정보에 맞춰진 검색된 차량에 대한 기본 견적을 검색된 차량 정보와 함께 미리 제공함으로써 차량 검색 단계에서 고객의 차량 임대 의욕을 증대시킬 수 있다.In addition, by providing a basic estimate for the searched vehicle tailored to the customer information together with the searched vehicle information, it is possible to increase the customer's willingness to rent a vehicle at the vehicle search stage.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치가 사용되는 개략적인 예를 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)의 구체적인 구성 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 검색부(150)의 구체적인 구성 블록도이다.
도 4는 도 2에 도시된 기계 학습부(140)의 구체적인 구성 블록도이다.
도 5는 도 3에 도시된 검색부에 의해 수행되는 자연어 분석 및 고객 정보 분석 과정의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 도 4에 도시된 기계 학습부에 의해 수행되는 인공지능 기반 차량 검색 과정의 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 8은 도 7에 도시된 인공지능 기반 차량 검색 및 기본 견적 검색의 구체적인 과정을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 차량 검색 서비스 방법에서 고객 단말에 표시되는 검색 차량 정보 화면의 개략적인 내용을 도시한 도면이다.
도 10은 도 9의 검색 차량 정보 화면의 하나의 구체적인 예를 도시한 도면이다.1 is a diagram showing a schematic example in which a rental car service apparatus according to an embodiment of the present invention is used.
FIG. 2 is a detailed block diagram of a rental car service apparatus 100 according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 1.
3 is a detailed block diagram of the search unit 150 illustrated in FIG. 2.
4 is a detailed block diagram of the machine learning unit 140 illustrated in FIG. 2.
5 is a diagram illustrating an example of a natural language analysis and customer information analysis process performed by the search unit illustrated in FIG. 3.
6 is a diagram illustrating an example of an artificial intelligence-based vehicle search process performed by the machine learning unit shown in FIG. 4.
7 is a schematic flowchart of an artificial intelligence-based vehicle search service method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing a detailed process of searching for a vehicle based on artificial intelligence and searching for a basic estimate shown in FIG. 7.
9 is a diagram showing schematic contents of a search vehicle information screen displayed on a customer terminal in a vehicle search service method according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating a specific example of the search vehicle information screen of FIG. 9.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement the embodiments of the present invention. However, the present invention may be implemented in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and similar reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless otherwise stated. In addition, terms such as "... unit", "... group", and "module" described in the specification mean units that process at least one function or operation, which can be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software. have.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치 및 그 장치에서의 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, a rental car service apparatus according to an embodiment of the present invention and a vehicle search service method based on artificial intelligence in the apparatus will be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치가 사용되는 개략적인 예를 도시한 도면이다.1 is a diagram showing a schematic example in which a rental car service apparatus according to an embodiment of the present invention is used.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)는 네트워크(200)를 통해 고객 단말(300)과 연결되고, 또한 네트워크(200)를 통해 외부의 각종 서버(400)에 연결된다. 이 때 외부의 각종 서버(400)는 차량을 임대하는 고객의 신용 심사를 위해 요구되는 각종 서류를 제공하는 서버들일 수 있다.Referring to FIG. 1, a rental car service apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is connected to a customer terminal 300 through a network 200, and also to various external servers 400 through a network 200. Connected. In this case, various external servers 400 may be servers that provide various documents required for credit review of a customer renting a vehicle.

여기서, 네트워크(200)는 네트워크(200)에 연결된 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(200)의 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, LAN(Local Area Network), 무선 LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Here, the network 200 refers to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as a plurality of terminals and servers connected to the network 200, and an example of such a network 200 is 3GPP (3rd Generation Partnership). Project) network, LTE (Long Term Evolution) network, 5GPP (5rd Generation Partnership Project) network, LAN (Local Area Network), wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network) , Bluetooth (Bluetooth) network, and the like are included, but are not limited thereto.

고객 단말(300)은 네트워크(200)를 통해 렌터카 서비스 장치(100)에 접속하여 고객이 원하는 차량을 검색하고 검색된 차량의 견적을 생성하여 견적이 생성된 차량에 대한 전자 계약을 수행할 수 있도록 하는 단말이다. 구체적으로, 고객 단말(300)은 차량 검색을 하기 위한 키워드를 입력하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 제공하고, 렌터카 서비스 장치(100)로부터 키워드에 해당하는 차량 정보를 수신하여 표시하며, 렌터카 서비스 장치(100)에게 표시된 차량에 대해 견적 생성을 요청하고, 생성된 견적 정보를 수신하여 표시하며, 또한, 임대를 원하는 차량에 대한 계약을 렌터카 서비스 장치(100)에게 요구하고, 렌터카 서비스 장치(100)로부터 계약 내용을 수신하여 표시한 후 계약 내용에 대한 전자 서명을 수행하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 제공한다. 이러한 고객 단말(300)은 대응되는 네트워크(200)를 통해 렌터카 서비스 장치(100)에 접속할 수 있는 단말 또는 컴퓨터 등일 수 있다. 여기서, 단말이나 컴퓨터는, 예를 들어, 유무선 인터넷 기반 웹 브라우저(WEB browser)가 탑재된 무선 통신 장치, 노트북, 데스크탑, 개인용 컴퓨터 등일 수 있다. 또한, 무선 통신 장치는 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 태블릿 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.The customer terminal 300 connects to the rental car service device 100 through the network 200 to search for a vehicle desired by the customer and generate an estimate of the searched vehicle, allowing an electronic contract to be executed for the vehicle for which the quotation was generated. It is a terminal. Specifically, the customer terminal 300 inputs a keyword for vehicle search and provides it to the rental car service apparatus 100, receives and displays vehicle information corresponding to the keyword from the rental car service apparatus 100, and displays the vehicle information corresponding to the keyword. Request generation of a quote for the vehicle displayed to 100, receive and display the generated quote information, and request a contract for a vehicle to be rented from the rental car service device 100, and the rental car service device 100 After receiving and displaying the contract contents from the terminal, the electronic signature is performed on the contract contents and provided to the rental car service apparatus 100. The customer terminal 300 may be a terminal or a computer that can access the rental car service apparatus 100 through a corresponding network 200. Here, the terminal or computer may be, for example, a wireless communication device equipped with a wired/wireless Internet-based web browser, a notebook computer, a desktop computer, or a personal computer. In addition, the wireless communication device is PCS (Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication)- 2000, CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), Wibro (Wireless Broadband Internet) terminal, smartphone, smartpad, tablet PC It may include all types of handheld-based wireless communication devices, such as.

렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)을 통한 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 차량 검색 기능을 제공한다. 예를 들어, 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 구축된 기계 학습 기술인 딥 러닝(deep learning) 기술 기반으로 자연어 키워드들에 대응되는 차량 검색에 대한 학습을 수행하고, 이러한 학습 결과를 사용하여 고객 단말(300)로부터 입력되는 자연어 키워드를 사용하여 검색되는 차량 정보를 고객 단말(300)에게 제공할 수 있다. The rental car service apparatus 100 provides an artificial intelligence (AI)-based vehicle search function through the customer terminal 300. For example, in order to allow computers to learn by themselves like humans using multiple data, natural language keywords are based on deep learning technology, a machine learning technology built on artificial neural networks (ANNs). Learning about a corresponding vehicle search may be performed, and vehicle information searched using a natural language keyword input from the customer terminal 300 may be provided to the customer terminal 300 using the learning result.

특히, 본 발명의 실시예에서는 검색 대상의 차량과 관련되지 않은 자연어 키워드, 예를 들어, 차량의 제원, 차량의 명칭, 차량의 제조사, 차량의 사용 연료 등과 같이 차량과 직접적으로 연관되는 키워드가 아닌 키워드, 예를 들어, 차량의 사용 용도, 고객의 사용 용도 등과 같은 자연어 키워드를 대상으로 차량 검색이 가능하도록 하는 학습 모델을 사용할 수 있다.In particular, in the embodiment of the present invention, keywords that are not directly related to the vehicle such as natural language keywords that are not related to the vehicle to be searched, for example, the specification of the vehicle, the name of the vehicle, the manufacturer of the vehicle, the fuel used of the vehicle, etc. A learning model that enables vehicle search by targeting natural language keywords such as keywords, for example, vehicle usage, customer usage, etc. may be used.

따라서, 본 발명의 실시예에서는 고객 단말(300)을 통해 고객이 자신이 사용하고자 하는 용도, 예를 들어, "가족 주말 나들이용", "출퇴근용" 등과 같은 용도를 나타내는 자연어 키워드를 입력하면, 인공지능 기반으로 이미 학습된 학습 모델을 통해 고객이 입력한 자연어 키워드에 해당되는 차량을 검색하여 고객 단말(300)로 제공하게 된다.Therefore, in the embodiment of the present invention, when a customer inputs a natural language keyword representing a purpose such as "for family weekend outing", "for commuting", etc., the customer through the customer terminal 300, A vehicle corresponding to a natural language keyword input by a customer is searched for and provided to the customer terminal 300 through a learning model already learned based on artificial intelligence.

또한, 본 발명의 실시예에서는 고객으로부터 입력되는 자연어 키워드에 의해 인공지능 기반으로 검색된 차량 정보와, 고객으로부터 자연어 키워드 입력시 고객의 동의하에 수집되는 고객 정보, 예를 들어, 고객의 연령, 성별, 직업군 등의 정보를 검색된 차량 정보에 적용하여 고객 정보에 대응되는 차량의 기본 견적을 산출하여 고객 단말(300)로 검색된 차량 정보 제공시 함께 제공할 수 있다.In addition, in an embodiment of the present invention, vehicle information searched based on artificial intelligence by natural language keywords input from customers, and customer information collected under the consent of the customer when natural language keywords are input from the customer, for example, the customer's age, gender, By applying information such as a job group to the searched vehicle information, a basic estimate of a vehicle corresponding to the customer information may be calculated and provided together when the searched vehicle information is provided to the customer terminal 300.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)가 차량 검색 정보와 함께 고객 정보에 맞춰진 기본 견적을 제공함으로써 고객이 원하는 차량 선택에 소요되는 검색 시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색된 차량에 대한 고객 맞춤형 기본 견적에 의해 차량 선택 욕구를 증대시킬 수 있다.In this way, the rental car service apparatus 100 according to an embodiment of the present invention provides a basic estimate tailored to customer information along with vehicle search information, thereby shortening the search time required to select a vehicle desired by the customer, as well as the searched vehicle. The desire to select a vehicle can be increased by a customer-specific basic quotation for

또한, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)에 의해 선택되는 차량의 구체적인 견적을 생성하여 고객 단말(300)에게 제공할 수 있다. 이 때의 차량 견적은 또한 고객 단말(300)에 의해 선택되는 차량 관련 옵션, 기간별 임대료, 임대 조건, 차량 보험 등의 정보를 사용하여 보다 구체적으로 생성될 수 있다.In addition, the rental car service apparatus 100 may generate a specific estimate of the vehicle selected by the customer terminal 300 and provide it to the customer terminal 300. The vehicle estimate at this time may also be generated in more detail using information such as vehicle-related options selected by the customer terminal 300, rental rates for each period, rental conditions, and vehicle insurance.

또한, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)의 선택에 의해 견적이 생성된 차량에 대한 전자 계약을 수행한다. 렌터카 서비스 장치(100)는 차량을 임대하는 고객의 신용 심사를 위해 외부의 각종 서버(400)로부터 각종 서류를 제공받아서 전자 계약시 사용할 수 있다.In addition, the rental car service apparatus 100 executes an electronic contract for a vehicle for which an estimate is generated by selection of the customer terminal 300. The rental car service apparatus 100 may receive various documents from various external servers 400 for credit review of a customer renting a vehicle and use them in an electronic contract.

한편, 렌터카 서비스 장치(100)는 네트워크(200)를 통해 단말(300)이나 외부의 서버(400)에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 서버를 구성할 수 있는 예를 들어, 중대형 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터 등일 수 있다.Meanwhile, the rental car service apparatus 100 may be implemented as a computer that can access the terminal 300 or an external server 400 through the network 200. Here, the computer may be, for example, a medium or large-sized computer, a desktop computer, etc. that may constitute a server.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)에 대해 보다 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a rental car service apparatus 100 according to an embodiment of the present invention will be described in more detail.

도 2는 도 1에 도시된 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)의 구체적인 구성 블록도이다.FIG. 2 is a detailed block diagram of a rental car service apparatus 100 according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 1.

도 2에 도시된 바와 같이, 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 인터페이스(110), 서버 인터페이스(120), 정보 데이터베이스(Database, DB)(130), 기계 학습부(140), 검색부(150), 견적부(160), 전자 계약부(170) 및 관리부(180)를 포함한다. 이 때, 도 2에 도시된 렌터카 서비스 장치(100)는 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 2를 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니며, 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 도 2와 다르게 구성될 수도 있다.As shown in FIG. 2, the rental car service apparatus 100 according to the embodiment of the present invention includes a customer interface 110, a server interface 120, an information database (DB) 130, and a machine learning unit 140. , A search unit 150, an estimate unit 160, an electronic contract unit 170, and a management unit 180. In this case, since the rental car service apparatus 100 shown in FIG. 2 is only an embodiment of the present invention, the present invention is not limitedly interpreted through FIG. 2, and is different from FIG. 2 according to various embodiments of the present invention. It can also be configured.

고객 인터페이스(110)는 네트워크(200)를 통해 고객 단말(100)이 렌터카 서비스 장치(100)에 접속할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공한다.The customer interface 110 provides an interface that allows the customer terminal 100 to access the rental car service apparatus 100 through the network 200.

서버 인터페이스(120)는 렌터카 서비스 장치(100)가 네트워크(200)를 통해 외부 서버(400)에 접속할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공한다. The server interface 120 provides an interface that allows the rental car service apparatus 100 to access the external server 400 through the network 200.

정보 DB(130)는 렌터카 서비스 장치(100)가 고객에게 차량 검색, 차량 견적 생성, 차량 전자 계약 등을 포함하는 렌터카 서비스를 제공하는 데 사용되는 각종의 정보를 저장하고 관리한다. 이러한 정보 DB(130)는 고객에게 임대 가능한 차량의 정보를 저장하는 차량 정보 DB(131), 본 렌터카 서비스를 사용하기 위해 회원으로 등록한 고객의 정보를 저장하는 고객 정보 DB(132), 고객에 의해 입력된 자연어 키워드를 사용하여 인공지능 기반으로 검색된 차량 검색 정보를 저장하는 검색 정보 DB(133), 차량 견적 생성에 사용되는 각종 옵션별 견적 정보와 고객에 의해 차량 견적이 요청되어 생성된 견적 정보를 저장하는 견적 정보 DB(134) 및 본 렌터카 서비스를 통해 서비스된 차량 임대 계약 정보를 저장하는 계약 정보 DB(135) 등을 포함한다. 특히, 차량 정보 DB(131)에는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색을 위해 차명별로 대응되는 차량 특성 엔티티(entity) 정보가 저장된다. 여기서, 차량 특성 엔티티는 차량별 특성을 나타내는 것으로, 예를 들어, 승차감, 업무용, 출퇴근, 레져, 카시트 등을 포함한다. 이외에도 렌터카 서비스 장치(100)는 인공지능 기반 차량 검색을 위해 차량별로 필요한 특성을 추가로 저장하고 관리할 수 있다.The information DB 130 stores and manages various types of information used by the rental car service apparatus 100 to provide a rental car service including vehicle search, vehicle quotation generation, and vehicle electronic contract to a customer. Such information DB 130 is a vehicle information DB 131 that stores information on vehicles that can be rented to a customer, a customer information DB 132 that stores information of customers registered as members to use the rental car service, and A search information DB (133) that stores vehicle search information searched based on artificial intelligence using the entered natural language keywords, quotation information for each option used for vehicle quotation generation, and quotation information generated by requesting a vehicle quotation by a customer. It includes an estimate information DB 134 to store and a contract information DB 135 to store vehicle rental contract information serviced through the rental car service. In particular, the vehicle information DB 131 stores vehicle characteristic entity information corresponding to each vehicle name in order to search for a vehicle based on artificial intelligence according to an embodiment of the present invention. Here, the vehicle characteristic entity represents vehicle-specific characteristics, and includes, for example, ride comfort, work, commuting, leisure, car seat, and the like. In addition, the rental car service apparatus 100 may additionally store and manage characteristics required for each vehicle for artificial intelligence-based vehicle search.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 견적 정보 DB(134)에는 차량별로 기본 견적이 설정되어 있고, 또한 동일 차량에 대해서도 특징별로 대응되는 기본 견적이 설정되어 있다. 예를 들어, 동일 차량에 대해 연령별로 상이한 등급의 차량이 사용될 수 있으므로 연령별로 대응되는 기본 견적이 설정되거나, 동일 차량에 대해 성별, 즉 남성 및 여성별로 적합한 등급이나 생상 등에 대응되도록 성별로 대응되는 기본 견적이 설정되거나, 또는 직업별로 대응되는 기본 견적이 설정될 수 있다. 즉, 검색된 동일 차량일지라도 고객 정보, 예를 들어, 연령대, 성별, 직업군별로 서로 다른 기본 견적이 제공될 수 있도록 설정된다.In addition, in the quotation information DB 134 according to an embodiment of the present invention, a basic quotation is set for each vehicle, and a basic quotation corresponding to each feature is set for the same vehicle. For example, since vehicles of different grades for each age may be used for the same vehicle, a basic estimate corresponding to each age is set, or for the same vehicle, corresponding to gender, that is, appropriate grade or birth rate for men and women. A basic quotation may be set, or a basic quotation corresponding to each job may be set. That is, even if the searched vehicle is the same, it is set so that different basic estimates can be provided for each customer information, for example, age group, gender, and occupation group.

기계 학습부(140)는 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 다량의 데이터를 기계 학습하여 대응되는 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 사용하여 자연어 키워드에 대한 차량을 검색하여 제공한다. 여기서, 기계 학습은 인공지능의 한 분야로서, 방대한 데이터를 분석해서 미래를 예측하는 기술이며, 컴퓨터가 스스로 학습 과정을 거치면서 입력되지 않은 정보를 습득하여 문제를 해결하는 기술이다. 기계 학습을 위해 CNN(Convolutional Neural Network), R-CNN(Region with Convolutional Neural Network), LSTM((Long Short Term Memory) 등의 신경망을 활용하는 딥러닝 기술이 사용될 수 있다. The machine learning unit 140 generates a corresponding learning model by machine learning a large amount of data as a data set consisting of natural language keywords and vehicle information corresponding thereto, and searches vehicles for natural language keywords using the generated learning model. to provide. Here, machine learning is a field of artificial intelligence, a technology that predicts the future by analyzing vast amounts of data, and a technology that solves problems by acquiring information that has not been inputted while a computer goes through a self-learning process. For machine learning, deep learning techniques using neural networks such as CNN (Convolutional Neural Network), R-CNN (Region with Convolutional Neural Network), and LSTM (Long Short Term Memory) may be used.

상기한 바와 같이, 본 발명의 실시예에서는 종래와 같이 차량과 직접적으로 연관되는 키워드, 예를 들어, 차량의 제조사, 차량의 제원, 차량의 명칭, 차량의 사용 연료 등의 키워드로서 직접적인 키워드를 사용하여 차량을 검색하는 서비스는 물론, 차량과 직접적으로 연관되지 않는 고객이 원하는 용도, 예를 들어, "가족 주말 나들이용", "출퇴근용"등의 자연어 키워드에 대해 차량 검색이 가능하도록 기계 학습을 수행하여 대응되는 학습 모델을 생성하고, 마찬가지로 차량과 직접적으로 연관되지 않는 고객이 원하는 용도에 대응되는 자연어 키워드가 입력되는 경우 상기한 학습 모델을 사용하여 입력된 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하여 제공할 수 있다.As described above, in the embodiment of the present invention, as in the related art, a keyword directly related to a vehicle, for example, a vehicle manufacturer, a vehicle specification, a vehicle name, a vehicle fuel, etc. In addition to a service that searches for a vehicle, machine learning is used to enable vehicle search for natural language keywords such as "family weekend outing" and "commuting use" that customers want, for example, that are not directly related to the vehicle. When a natural language keyword corresponding to a desired purpose is input by a customer that is not directly related to the vehicle, similarly, a vehicle corresponding to the input natural language keyword is searched and provided using the above learning model. can do.

본 발명의 실시예에서, 기계 학습부(140)는 자연어 키워드로부터 차량 특성 엔티티를 추출하고 추출된 차량 특성 엔티티를 포함하는 차량을 검출하여 제공할 수 있다. 이러한 기계 학습부(140)의 구체적인 구성에 대해서는 추후 설명한다.In an embodiment of the present invention, the machine learning unit 140 may extract a vehicle characteristic entity from a natural language keyword and detect and provide a vehicle including the extracted vehicle characteristic entity. A detailed configuration of the machine learning unit 140 will be described later.

검색부(150)는 고객 인터페이스(110)를 통해 고객 단말(300)에게 차량 검색을 위한 화면을 표시하고, 고객 단말(300)을 통해 고객이 원하는 차량을 검색하기 위한 자연어 키워드와 고객 맞춤 정보가 입력되면 입력된 자연어 키워드를 기계 학습부(140)로 전달하고, 기계 학습부(140)로부터 입력된 자연어 키워드에 대응되어 검색된 차량 정보를 수신하고, 검색된 차량 정보에 대해 견적 정보 DB(134)에 저장된 고객 맞춤 정보에 대응되는 기본 견적을 검색하여 검색된 차량 정보와 함께 고객 맞춤형 기본 견적을 고객 단말(300)로 제공함과 동시에 고객에 대응하여 검색된 차량 정보를 검색 정보 DB(133)에 저장한다. 여기서, 고객 맞춤 정보는 차량 검색 화면을 통해 고객으로부터 입력되는 고객 정보와 정보 DB(130) 내의 고객 정보 DB(132) 내에 저장된 고객의 정보를 포함할 수 있다.The search unit 150 displays a screen for vehicle search to the customer terminal 300 through the customer interface 110, and contains natural language keywords and customer-specific information for searching for a vehicle desired by the customer through the customer terminal 300. Upon input, the inputted natural language keyword is transmitted to the machine learning unit 140, and the searched vehicle information corresponding to the natural language keyword input from the machine learning unit 140 is received, and the searched vehicle information is sent to the quotation information DB 134. The basic quotation corresponding to the stored customer-specific information is searched and provided with the searched vehicle information to the customer terminal 300 and the searched vehicle information in response to the customer is stored in the search information DB 133. Here, the customized information may include customer information input from a customer through the vehicle search screen and customer information stored in the customer information DB 132 in the information DB 130.

또한, 검색부(150)는 상기한 바와 같은 인공 지능 기반 검색은 물론 차량과 직접 연관된 키워드를 사용하여 차량 직접 검색이 가능하도록 하는 검색 서비스를 제공할 수 있다.In addition, the search unit 150 may provide a search service that enables direct vehicle search using keywords directly related to the vehicle as well as artificial intelligence-based search as described above.

또한, 검색부(150)는 고객에 의해 입력되거나 선택된 고객의 맞춤 정보에 따라 차량을 검색하여 고객 단말(300)로 제공할 수 있다. 여기서, 고객의 맞춤 정보로는 고객의 주거 위치 정보, 선호 차량 정보 등이 있을 수 있다.In addition, the search unit 150 may search for a vehicle according to customized information of the customer input or selected by the customer and provide it to the customer terminal 300. Here, the customer's customized information may include information on a customer's residential location, information on a preferred vehicle, and the like.

또한, 검색부(150)는 인공지능 기반 검색과 차량 직접 검색을 결합하여 혼합 검색이 가능하도록 할 수 있다. 예를 들어, 차량 직접 검색에서 차량과 직접적으로 연관되는 검색 키워드에 의해 차량 검색 범위를 한정한 후 한정된 범위 내의 차량 중에서 자연어 키워드 입력에 따른 인공지능 기반 검색을 수행할 수 있다. 또는, 이와 달리, 인공지능 기반으로 자연어 키워드에 따른 검색 후 그 결과 내에서 차량 직접 검색을 통한 검색이 이루어질 수 있도록 할 수 있다.In addition, the search unit 150 may combine artificial intelligence-based search and direct vehicle search to enable mixed search. For example, in the direct vehicle search, the vehicle search range may be limited by a search keyword directly associated with the vehicle, and then an artificial intelligence-based search may be performed according to a natural language keyword input among vehicles within the limited range. Alternatively, alternatively, after searching according to natural language keywords based on artificial intelligence, a search through direct vehicle search may be performed within the result.

또한, 검색부(150)는 검색된 차량별로 가상 시승 안내, 제원 비교, 전문가 리뷰, 사용자 리뷰 등을 추가로 제공할 수 있다.In addition, the search unit 150 may additionally provide a virtual test drive guide, a specification comparison, an expert review, and a user review for each searched vehicle.

견적부(160)는 검색부(150)를 통해 고객 단말(300)에게 제공된 검색된 차량 중에서 고객이 선택한 차량에 대한 구체적인 견적을 생성할 수 있는 화면을 고객 단말(300)로 제공하고, 고객 단말(300)을 통해 견적 생성을 위한 각종의 옵션 정보 등이 입력되거나 선택되는 경우 해당 차량에 대한 견적을 생성하여 고객 단말(300)로 제공한다.The estimating unit 160 provides, to the customer terminal 300, a screen for generating a specific quotation for the vehicle selected by the customer from among the searched vehicles provided to the customer terminal 300 through the search unit 150, and When various option information for generating a quotation is input or selected through 300), a quotation for the vehicle is generated and provided to the customer terminal 300.

견적부(160)는 검색부(150)를 통해 검색된 차량 중에서 고객에 의해 견적 생성이 요청된 차량 정보에 대한 이력 및 견적 정보를 견적 정보 DB(134)에 저장하고 관리하고, 기계 학습부(140)가 견적 정보 DB(134)에 저장된 견적 정보 이력을 기계 학습시에 반영하여 학습이 수행되도록 할 수 있다. 예를 들어, 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보, 연령대별 선호도 정보로서 반영되어 인공지능 기반 검색시 반영되도록 할 수 있다. 또한, 이러한 정보는 검색부(150)에서 검색된 차량별 정보로서도 또한 제공될 수도 있다.The estimating unit 160 stores and manages the history and quotation information on the vehicle information for which the quotation is requested by the customer among the vehicles searched through the search unit 150 in the quotation information DB 134 and manages the machine learning unit 140 ) Reflects the history of the quote information stored in the quote information DB 134 during machine learning, so that the learning can be performed. For example, it may be reflected as vehicle preference information, gender preference information, and preference information for each age group to be reflected when searching based on artificial intelligence. In addition, such information may also be provided as vehicle-specific information searched by the search unit 150.

전자 계약부(170)는 견적부(160)에 의해 생성된 차량에 대한 견적에 대해 고객이 대응하여 해당 차량에 대한 전자 계약을 수행할 수 있도록 하며, 이 때 외부의 서버(400)로부터 고객의 신용 심사 관련 서류를 획득하여 전자 계약시에 사용할 수 있다.The electronic contract unit 170 enables the customer to perform an electronic contract for the vehicle in response to the customer's response to the quotation for the vehicle generated by the estimating unit 160, and at this time, the customer's Documents related to credit examination can be obtained and used in electronic contracts.

제어부(180)는 검색부(150), 견적부(160) 및 전자 계약부(170)를 제어하여, 고객 단말(300)에게 차량 직접 검색은 물론 인공지능 기반의 차량 검색 서비스를 제공하고, 인공지능 기반으로 검색된 차량에 대해 고객이 입력한 자연어 키워드 기반의 선택이 가능하도록 하며, 또한 고객에 의해 선택된 차량에 대한 전자 계약에 따른 임대 계약을 수행한다.The controller 180 controls the search unit 150, the estimating unit 160 and the electronic contract unit 170 to provide a vehicle search service based on artificial intelligence as well as a vehicle direct search to the customer terminal 300, and It is possible to select a vehicle searched based on intelligence based on a natural language keyword input by a customer, and also execute a lease contract according to an electronic contract for a vehicle selected by the customer.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 차량과 직접적으로 연관되지 않은 자연어 키워드를 사용하여 차량을 검색할 수 있으므로 임대 차량의 폭넓은 선택과 고객이 체감하는 형태의 차량 검색 서비스를 제공할 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, it is possible to search for a vehicle using natural language keywords that are not directly related to the vehicle, thereby providing a wide selection of rental vehicles and a vehicle search service in a form that customers experience. .

도 3은 도 2에 도시된 검색부(150)의 구체적인 구성 블록도이다.3 is a detailed block diagram of the search unit 150 illustrated in FIG. 2.

도 3에 도시된 바와 같이, 검색부(150)는 키워드 수신부(151), 고객 정보 수집부(152) 및 검색 처리부(153)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the search unit 150 includes a keyword receiving unit 151, a customer information collection unit 152, and a search processing unit 153.

키워드 수신부(151)는 고객 단말(300)로부터 입력되는 자연어 키워드를 수신한다.The keyword receiving unit 151 receives a natural language keyword input from the customer terminal 300.

고객 정보 수집부(152)는 고객 단말(300)로부터 차량 검색을 위해 고객 맞춤 정보로서 입력되는 고객 정보와 고객 정보 DB(132)에 저장된 고객 정보를 수집한다. 이 때, 차량 검색을 수행하는 고객이 본 발명의 실시예에 따른 차량 검색 서비스에 회원으로 가입한 고객인 경우에만 고객 정보 DB(132)로부터 해당 고객 정보를 수집할 수 있다.The customer information collection unit 152 collects customer information input from the customer terminal 300 as customized information for vehicle search and customer information stored in the customer information DB 132. In this case, only when the customer who performs the vehicle search is a customer who has subscribed to the vehicle search service according to the embodiment of the present invention as a member, the corresponding customer information can be collected from the customer information DB 132.

자연어 분석부(153)는 키워드 수신부(151)로부터 전달되는 고객이 입력한 자연어 키워드에 대한 자연어 분석을 수행하여 자연어 키워드에 포함된 특징 단어를 추출한다. 예를 들어, 자연어 키워드가 "승차감이 좋은 출장용 차량?"인 경우 '승차감', '출장' 등의 특징 단어가 추출될 수 있고, 자연어 키워드가 "나들이용 차량?"인 경우 '나들이'라는 특징 단어가 추출될 수 있으며, 자연어 키워드가 "아기와 여행가기 좋은 차량?"인 경우 '아기', '여행' 등의 특징 단어가 추출될 수 있다. 기본적으로 자연어 분석부(141)는 자연어 키워드에 포함된 명사, 동사 등의 단어가 해당될 수 있다. 또한, 자연어 분석부(141)도 인공지능 기반 기계 학습에 의해 특징 단어가 학습되고 학습 결과를 통해 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 특징 단어 추출이 수행될 수 있다.The natural language analysis unit 153 extracts feature words included in the natural language keyword by performing natural language analysis on the natural language keyword input by the customer transmitted from the keyword receiving unit 151. For example, if the natural language keyword is "a vehicle for a business trip with good ride comfort?", characteristic words such as'ride comfort' and'business trip' may be extracted, and if the natural language keyword is "a vehicle for a trip?", it means'outing'. Feature words may be extracted, and feature words such as'baby' and'travel' may be extracted when the natural language keyword is "a vehicle that is good for traveling with a baby?" Basically, the natural language analysis unit 141 may correspond to words such as nouns and verbs included in natural language keywords. In addition, the natural language analysis unit 141 may also learn feature words by artificial intelligence-based machine learning and extract feature words corresponding to natural language keywords input through the learning result.

고객 정보 분석부(154)는 고객 정보 수집부(152)로부터 전달되는 고객 정보를 분석하여 고객 정보에 대응되는 특징 단어를 추출한다. 예를 들어, 고객의 연령이 '32세'인 경우, 이에 대응되는 연령 특징 단어인 '30대'를 추출하거나, 또는 고객의 직업이 '의사', '변호사' 등인 경우, 이에 대응되는 직업군에 해당되는 특징 단어인 '전문직'을 추출할 수 있다. 이외에도, 고객 정보로부터 추출 가능한 특징 단어들이 추가될 수 있다.The customer information analysis unit 154 analyzes customer information transmitted from the customer information collection unit 152 to extract feature words corresponding to the customer information. For example, if the customer's age is '32', extract the corresponding age characteristic word '30s', or if the customer's job is'doctor','lawyer', etc., the corresponding occupation group 'Professional', which is a characteristic word corresponding to is, can be extracted. In addition, feature words that can be extracted from customer information may be added.

검색 처리부(155)는 자연어 분석부(153)에 의해 추출되는 특징 단어를 기계 학습부(140)로 전달하고, 기계 학습부(140)에 의해 특징 단어에 대응되어 검출되는 차량 정보를 검색된 차량 정보로서 제공받아서 견적 검색부(156)로 전달한다.The search processing unit 155 transfers the feature word extracted by the natural language analysis unit 153 to the machine learning unit 140, and retrieves vehicle information detected by the machine learning unit 140 corresponding to the feature word. It is provided as and transmitted to the quotation search unit 156.

견적 검색부(156)는 검색 처리부(155)로부터 전달되는 검색된 차량 정보와 고객 정보 분석부(154)에 의해 추출되는 특징 단어를 사용하여 견적 정보 DB(134)로부터 검색된 차량 중 고객 정보에 대응되는 특징 단어에 대응되는 기본 견적을 검색하여 검색 처리부(155)로 제공한다.The quotation search unit 156 uses the searched vehicle information transmitted from the search processing unit 155 and the feature words extracted by the customer information analysis unit 154 to correspond to the customer information among the vehicles searched from the quotation information DB 134. The basic estimate corresponding to the feature word is searched and provided to the search processing unit 155.

검색 처리부(153)는 기계 학습부(140)에 의해 검색된 차량 정보와 견적 검색부(156)에 의해 검색된 기본 견적을 포함하는 최종 검색된 차량 정보를 고개 단말(300)로 제공하는 동시에 검색 정보 DB(133)에 저장한다.The search processing unit 153 provides the final searched vehicle information including the vehicle information searched by the machine learning unit 140 and the basic estimate searched by the quotation search unit 156 to the customer terminal 300 and at the same time providing the search information DB ( 133).

도 4는 도 2에 도시된 기계 학습부(140)의 구체적인 구성 블록도이다.4 is a detailed block diagram of the machine learning unit 140 illustrated in FIG. 2.

도 4에 도시된 바와 같이, 기계 학습부(140)는 특성 엔티티 학습부(141), 학습 모델 DB(142), 특성 엔티티 추출부(143) 및 차량 정보 검출부(144)를 포함한다.As shown in FIG. 4, the machine learning unit 140 includes a characteristic entity learning unit 141, a learning model DB 142, a characteristic entity extracting unit 143, and a vehicle information detection unit 144.

특성 엔티티 학습부(141)는 검색부(150)로부터 입력되는 '특징 단어-특성 엔티티'로 구성된 다량의 데이터 집합을 사용하여 특성 엔티티 검출을 위한 기계 학습을 수행하여 학습 결과에 대응되는 학습 모델을 생성한다.The characteristic entity learning unit 141 performs machine learning for detection of characteristic entities using a large amount of data set consisting of'feature words-characteristic entities' input from the search unit 150 to generate a learning model corresponding to the learning result. Generate.

학습 모델 DB(142)는 특성 엔티티 학습부(141)에 의해 생성되는 학습 모델을 저장한다.The learning model DB 142 stores a learning model generated by the characteristic entity learning unit 141.

특성 엔티티 추출부(143)는 검색부(150)로부터 입력되는 특징 단어에 대해 학습 모델 DB(142)에 저장된 학습 모델을 사용하여 특징 단어에 대응되는 특성 엔티티를 추출한다.The feature entity extracting unit 143 extracts a feature entity corresponding to the feature word by using a learning model stored in the learning model DB 142 with respect to the feature word input from the search unit 150.

한편, 특성 엔티티 학습부(141)와 특성 엔티티 추출부(143)는 통합되어 하나의 구성요소로서 구현될 수 있으며, 이 경우 하나의 신경망을 사용하여 구현될 수 있다. Meanwhile, the characteristic entity learning unit 141 and the characteristic entity extraction unit 143 may be integrated and implemented as one component, and in this case, they may be implemented using a single neural network.

차량 정보 검출부(144)는 특성 엔티티 추출부(143)에 의해 추출되는 특성 엔티티를 포함하는 차량 정보를 차량 정보 DB(131)를 통해 검출하여 검색부(150)로 제공한다. 이 때, 차량 정보 검출부(144)는 차량 정보 DB(131)에 저장되어 있는 차량별 특성 엔티티 정보를 사용하여 특성 엔티티 추출부(143)로부터 전달되는 특성 엔티티에 대응되는 차량 정보를 검출할 수 있다.The vehicle information detection unit 144 detects vehicle information including a characteristic entity extracted by the characteristic entity extraction unit 143 through the vehicle information DB 131 and provides it to the search unit 150. In this case, the vehicle information detection unit 144 may detect vehicle information corresponding to the characteristic entity transmitted from the characteristic entity extraction unit 143 using vehicle-specific characteristic entity information stored in the vehicle information DB 131. .

도 5에 도시된 예를 들어, 검색부(150)의 키워드 수신부(151)에 의해 "승차감이 좋은 출장용 차량?"의 차량 검색용 자연어 키워드가 입력되고, 이와 함께 고객 정보 수신부(152)에 의해 "1980년생, 남자, 성형외과 의사"에 해당하는 고객 정보가 입력되면, 자연어 분석부(151)는 입력된 자연어 키워드로부터 대응되는 '승차감, 출장'의 특징 단어를 추출하고, 또한, 고객 정보 분석부(153)는 입력된 고객 정보로부터 대응되는 '38세, 남자, 의사'의 특징 단어를 추출한다.For example, as shown in FIG. 5, the keyword receiving unit 151 of the search unit 150 inputs a vehicle search natural language keyword for “a vehicle for a business trip with good ride comfort?”, and together with this, the customer information receiving unit 152 When customer information corresponding to "born in 1980, male, plastic surgeon" is input, the natural language analysis unit 151 extracts characteristic words of the corresponding'ride comfort, business trip' from the input natural language keywords, and further, customer information The analysis unit 153 extracts the corresponding characteristic words of '38 years old, male, doctor' from the input customer information.

이와 같이, 자연어 키워드로부터 특징 단어가 추출되면, 추출된 특징 단어가 기계 학습부(140)로 전달된다. 위의 예와 같이, 자연어 키워드로부터 특징 단어, '승차감, 출장'이 추출되어 기계 학습부(140)로 전달되는 예가 도 6에 도시되어 있다.In this way, when the feature word is extracted from the natural language keyword, the extracted feature word is transmitted to the machine learning unit 140. As in the above example, an example of extracting feature words,'ride comfort, and business trip' from natural language keywords and transferring them to the machine learning unit 140 is shown in FIG. 6.

따라서, 기계 학습부(140)에서는 학습 모델을 사용하여, 검색부(150)로부터 전달된 특징 단어, '승차감, 출장'에 대응되는 차량 특성 엔티티, 즉 이 경우에는 '승차감, 업무용'가 추출된다.Accordingly, the machine learning unit 140 extracts a feature word transmitted from the search unit 150 and a vehicle characteristic entity corresponding to'ride comfort, business trip', that is,'ride comfort, business use' in this case using the learning model. .

이렇게 추출된 차량 특성 엔티티에 대해 차량 정보 DB(131)에 저장된 차량별 차량 특성 엔티티 정보에 기초하여 대응되는 차량 정보가 검출될 수 있다. 위의 예를 참조하면, 특징 단어 '승차감, 출장'에 대응되는 차량 특성 엔티티 '승차감, 업무용'에 대응되는 차량으로 '그랜져'가 검출될 수 있다.Corresponding vehicle information may be detected based on vehicle-specific vehicle characteristic entity information stored in the vehicle information DB 131 for the vehicle characteristic entity extracted in this way. Referring to the above example, a'Grandeur' may be detected as a vehicle corresponding to a vehicle characteristic entity'ride comfort, business use' corresponding to the feature word'ride comfort, business trip'.

따라서, 이렇게 검출된 차량 정보, 예를 들어 '그랜져'는 특징 단어를 전달한 검색부(150)로 대응되는 검색된 차량 정보로서 제공될 수 있다.Accordingly, the vehicle information detected in this way, for example,'Grandeur', may be provided as searched vehicle information corresponding to the search unit 150 to which the feature word is transmitted.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, an artificial intelligence-based vehicle search service method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색 서비스 방법의 개략적인 흐름도이다. 7 is a schematic flowchart of an artificial intelligence-based vehicle search service method according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 먼저, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)는 본 발명의 실시예에 따라 인공지능 기반 자연어 키워드를 사용하여 차량 검색을 지원하기 위해, 특징 단어와 이에 대응되는 특성 엔티티, 즉 차량 특성 엔티티 및 고객 특성 엔티티로 구성된 데이터 집합으로서 다량의 데이터를 기계 학습하여 대응되는 학습 모델을 생성한다(S100).Referring to FIG. 7, first, in order to support vehicle search using natural language keywords based on artificial intelligence according to an embodiment of the present invention, the rental car service apparatus 100 according to an embodiment of the present invention As a data set consisting of a characteristic entity, that is, a vehicle characteristic entity and a customer characteristic entity, a large amount of data is machine-learned to generate a corresponding learning model (S100).

그 후, 본격적인 본 발명의 실시예에 따른 차량 검색 서비스가 시작되어 네트워크(200)를 통해 렌터카 서비스 장치(100)에 접속한 고객 단말(300)을 통해 고객이 자신의 용도에 따라 원하는 자연어 키워드와 고객 정보를 입력하면, 입력된 자연어 키워드와 고객 정보가 렌터카 서비스 장치(100)로 수신된다(S110). 예를 들어, 고객은 고객 단말(300)에 표시된 차량 검색 화면에서 고객이 원하는 용도에 해당하는 자연어 키워드, 예를 들어 "승차감이 좋은 출장용 차량"이라는 자연어 키워드를 입력하고, 또한 차량 검색을 위한 고객 정보를 입력하여 차량 검색을 수행할 수 있다.After that, the vehicle search service according to the embodiment of the present invention starts in earnest, and through the customer terminal 300 connected to the rental car service apparatus 100 through the network 200, the customer can select the natural language keyword and When customer information is input, the input natural language keyword and customer information are received by the rental car service apparatus 100 (S110). For example, the customer inputs a natural language keyword corresponding to the purpose desired by the customer on the vehicle search screen displayed on the customer terminal 300, for example, a natural language keyword "a vehicle for a good ride", and also You can perform vehicle search by entering customer information.

여기서, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)에서는 상기한 바와 같은 인공지능 기반 차량 검색은 물론 차량 검색 화면에서 고객이 차량과 직접적으로 연관된 키워드, 예를 들어, 차량의 제조사, 차량 유형, 차량 이름의 키워드를 선택하여 차량을 직접 검색할 수도 있다.Here, in the car rental service apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, as well as the artificial intelligence-based vehicle search as described above, a keyword directly related to the vehicle by the customer on the vehicle search screen, for example, the vehicle manufacturer, vehicle type , You can also directly search for a vehicle by selecting a keyword of the vehicle name.

다음, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)로부터 수신되는 고객 정보 외에, 고객 정보 DB(132)에 고객의 정보가 저장되어 있는 경우 저장된 고객 정보를 함께 수집할 수 있다(S120).Next, when the customer information is stored in the customer information DB 132, in addition to the customer information received from the customer terminal 300, the rental car service apparatus 100 may collect the stored customer information together (S120).

다음, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)로부터 전달되는 자연어 키워드를 사용하여 인공지능 기반의 차량 검색을 수행한다(S130). 여기서의 차량 검색은 기계 학습부(140)에 의해 수행되는 자연어 키워드에 대응되는 차량 특성 엔티티 검출 기반 차량 정보 검색이다. Next, the rental car service apparatus 100 performs an artificial intelligence-based vehicle search using a natural language keyword transmitted from the customer terminal 300 (S130). Here, the vehicle search is a vehicle information search based on vehicle characteristic entity detection corresponding to a natural language keyword performed by the machine learning unit 140.

그 후, 렌터카 서비스 장치(100)는 상기 단계(S130)에서 수행된 차량 검색 결과로 검색된 차량 정보와 상기 단계(S120)에서 수집된 고객 정보를 사용하여 검색된 차량 중에서 고객 정보에 대응되는 기본 견적을 검색하여 획득한다(S140).Thereafter, the rental car service apparatus 100 makes a basic estimate corresponding to the customer information among the vehicles searched using the vehicle information searched as a result of the vehicle search performed in the step S130 and the customer information collected in the step S120. Search and obtain (S140).

그 후, 렌터카 서비스 장치(100)는 상기 단계(S130)에서 인공지능 기반으로 검색된 차량의 정보와 함께 상기 단계(S140)에서 획득되는 고객 맞춤 기본 견적을 고객 단말(300)에게 제공한다(S150). After that, the rental car service apparatus 100 provides the customer terminal 300 with the information of the vehicle searched based on the artificial intelligence in the step S130 and the customer-customized basic quotation obtained in the step S140 (S150). .

따라서, 고객 단말(300)은 상기 단계(S150)에서 제공되는 고객 맞춤 기본 견적이 포함된 검색된 차량 정보를 고객에게 표시한 후 고객에 의해 선택되는 적어도 하나의 차량에 대한 견적을 렌터카 서비스 장치(100)에게 요청한다(S160).Accordingly, the customer terminal 300 displays the searched vehicle information including the customer-customized basic quotation provided in the step S150 to the customer, and then generates an estimate for at least one vehicle selected by the customer. ) To request (S160).

렌터카 서비스 장치(100)는 고객으로부터의 견적 요청에 따라 견적 생성을 위한 각종의 옵션 정보를 고객 단말(300)로부터 제공받아서 상기 단계(S160)에서 견적이 요청된 적어도 하나의 차량에 대한 견적을 생성하고(S170), 생성된 차량 견적 정보를 고객 단말(300)로 제공한다(S180). The rental car service device 100 receives various option information for generating a quote from the customer terminal 300 in response to a quote request from a customer, and generates a quote for at least one vehicle for which a quote is requested in the step S160. And (S170), and provides the generated vehicle estimate information to the customer terminal 300 (S180).

고객은 고객 단말(300)을 통해 표시되는 적어도 하나의 차량 견적 정보를 보고 원하는 차량을 선택하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 차량 임대 계약을 요청한다(S190). 이 때, 고객은 인공지능 기반의 차량 검색 단계(S110)부터, 또는 차량의 견적 요청 단계(S160)부터의 과정을 반복 수행하여 다양한 차량을 검색하거나 또는 다양한 차량의 견적을 요청할 수 있다.The customer selects a desired vehicle by viewing at least one vehicle estimate information displayed through the customer terminal 300 and requests a vehicle rental contract from the rental car service apparatus 100 (S190). At this time, the customer may search for various vehicles or request an estimate of various vehicles by repeating the processes from the artificial intelligence-based vehicle search step S110 or the vehicle quotation request step S160.

고객은 고객 단말(300)을 이용하여 상기한 과정을 한 번 또는 수회에 걸쳐 반복 수행하여 최종적으로 임대 계약할 차량을 선택하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 임대 계약을 요청할 수 있다.The customer may repeatedly perform the above-described process once or several times using the customer terminal 300 to select a vehicle to be finally rented and request a rental contract from the rental car service apparatus 100.

이와 같이 고객 단말(300)로부터 차량 임대 계약이 요청되면, 렌터카 서비스 장치(100)는 먼저 차량 임대 계약을 요청한 고객의 계약 가능 여부를 판단하기 위해 네트워크(200)를 통해 외부의 서버(400)로부터 고객의 신용 심사에 필요한 서류를 수집하여(S200), 고객에 의해 요청된 차량 임대 계약을 전자 계약을 통해 수행한다(S210).In this way, when a vehicle rental contract is requested from the customer terminal 300, the rental car service device 100 may first determine whether the customer requesting the vehicle rental contract is available from the external server 400 through the network 200. Documents required for credit review of the customer are collected (S200), and a vehicle rental contract requested by the customer is executed through an electronic contract (S210).

도 8은 도 7에 도시된 인공지능 기반 차량 검색 및 기본 견적 검색의 구체적인 과정을 도시한 도면이다.FIG. 8 is a diagram showing a detailed process of searching for a vehicle based on artificial intelligence and searching for a basic estimate shown in FIG. 7.

도 8을 참조하면, 여기서의 차량 검색 및 기본 견적 검색은 렌터카 서비스 장치(100), 구체적으로는 도 2 내지 도 3을 참조하여 설명한 검색부(150) 및 기계 학습부(140)에 의해 수행될 수 있다.Referring to FIG. 8, the vehicle search and basic estimate search here are performed by the rental car service apparatus 100, specifically the search unit 150 and the machine learning unit 140 described with reference to FIGS. 2 to 3. I can.

도 8을 참조하면, 도 8에 도시된 바와 같이 고객 단말(300)에 표시된 검색 화면을 통해 고객이 원하는 용도의 자연어 키워드를 입력하고 또한 고객 정보를 입력하여 차량 검색을 요청하면, 고객 단말(300)로부터 차량 검색을 요청하는 자연어 키워드 및 고객 정보가 렌터카 서비스 장치(100)로 수신된다(S131). 도 8의 예를 참조하면, 고객은 고객 단말(300)에 표시된 차량 검색 화면에서 인공지능 기반 차량 검색 탭(A.I. 차량 추천)(11)을 선택한 후 자신이 원하는 용도에 해당하는 자연어 키워드, 예를 들어 "승차감이 좋은 출장용 차량?"의 자연어 키워드(12)를 입력하고, 또한, 고객 맞춤 정보 탭(내게 꼭 맞는 정보 입력)(13)을 선택한 후 자신의 정보를 입력하여 차량 검색을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 8, when a customer inputs a natural language keyword for a desired purpose through a search screen displayed on the customer terminal 300 as shown in FIG. 8 and requests vehicle search by inputting customer information, the customer terminal 300 ), a natural language keyword requesting a vehicle search and customer information are received by the rental car service apparatus 100 (S131). Referring to the example of FIG. 8, the customer selects an artificial intelligence-based vehicle search tab (AI vehicle recommendation) 11 on the vehicle search screen displayed on the customer terminal 300, and then selects a natural language keyword corresponding to the intended use, an example. For example, enter a natural language keyword (12) of "Good ride comfort?", select the customized information tab (enter information that fits me) (13), and enter your own information to perform a vehicle search. I can.

또한, 고객 정보는 고객 정보 DB(132)에 저장된 고객별 정보를 통해 추가로 수집될 수 있다(S132).In addition, customer information may be additionally collected through customer-specific information stored in the customer information DB 132 (S132).

이렇게 수신되는 자연어 키워드에 대해 자연어 분석이 수행되어 자연어 키워드에 대응되는 특징 단어가 추출되고, 또한 고객 정보에 대한 분석이 수행되어 고객 정보에 대응되는 특징 단어가 추출된다(S133). 위의 예를 참조하면, 자연어 키워드 "승차감이 좋은 출장용 차량?"에 대응되는 특징 단어는 '승차감', '출장'이 될 수 있다. 또한, 고객 정보 "1980년생, 남자, 성형외과 의사"에 대응되는 특징 단어는 '38세, 남자, 의사'가 될 수 있다.Natural language analysis is performed on the received natural language keywords to extract feature words corresponding to the natural language keywords, and also feature words corresponding to customer information are extracted by analyzing customer information (S133). Referring to the above example, the characteristic words corresponding to the natural language keyword "a vehicle for a business trip with good ride comfort?" may be'ride comfort' and'business trip'. In addition, the characteristic word corresponding to the customer information "born in 1980, male, plastic surgeon" may be '38 years old, male, doctor'.

그 후, 기계 학습에 의해 생성된 학습 모델을 사용하여, 상기 단계(S133)에서 자연어 키워드로부터 추출된 특징 단어들에 대응되는 차량 특성 엔티티 및 고객 특성 엔티티를 추출하여 이에 대응되는 차량 정보를 차량 정보 DB(131)로부터 검출한다(S134). 위의 예를 참조하면, 추출된 차량 특성 엔티티 '승차감', '출장'에 해당하는 차량 정보는 '그랜져'가 될 수 있다.Thereafter, by using the learning model generated by machine learning, vehicle characteristic entities and customer characteristic entities corresponding to the feature words extracted from the natural language keyword in the step S133 are extracted, and vehicle information corresponding thereto is converted into vehicle information. It is detected from the DB 131 (S134). Referring to the above example, vehicle information corresponding to the extracted vehicle characteristic entities'ride comfort' and'business trip' may be'grandeur'.

다음, 상기 단계(S134)에서 검색된 차량 정보와 상기 단계(S133)에서 고객 정보로부터 추출된 특징 단어, 즉 '38세, 남자, 의사'를 사용하여 견적 정보 DB(134)로부터 기본 견적을 검색하여 획득한다(S135).Next, by using the vehicle information searched in the step (S134) and the feature word extracted from the customer information in the step (S133), that is, '38 years old, male, doctor', a basic quotation is searched from the quotation information DB 134 Acquire (S135).

그 후, 상기 단계(S134)에서 검색된 차량 정보와 상기 단계(S135)에서 검색된 기본 견적을 포함하는 최종 검색된 차량 정보를 고객 단말(300)로 제공하여 표시될 수 있도록 한다(S136). After that, the final searched vehicle information including the vehicle information searched in the step S134 and the basic estimate searched in the step S135 is provided to the customer terminal 300 so that it can be displayed (S136).

여기서, 고객에 의해 요청된 차량 검색 결과를 볼 수 있도록 고객 단말(300)에 표시되는 검색 차량 정보 화면의 형태 예는 도 9에 도시된 바와 같다. 도 9를 참조하면, 고객 단말(300)에 표시되는 검색 차량 정보 화면(500)에는 차량 검색을 위한 검색어 입력 영역(510), 검색 결과, 즉 검색된 차량 정보를 표시하는 검색 결과 목록 표시 영역(520), 및 검색된 차량에 대해 고객 정보에 맞춰진 기본 견적을 표시하는 영역, 즉 고객 맞춤 기본 견적 표시 영역(530) 등이 있다. 이러한 검색 차량 정보 화면의 하나의 구체적인 예가 도 10에 도시된다. 도 10의 예에서, 고객은 검색 차량 정보 화면(500)에 표시된 검색된 차량과 그 차량에 대해 고객 정보에 맞춰진 맞춤형 기본 견적 정보를 확인하여 자신이 원하는 용도의 차량을 선택할 수 있다. Here, an example of the form of the search vehicle information screen displayed on the customer terminal 300 so that the vehicle search result requested by the customer can be viewed is as shown in FIG. 9. Referring to FIG. 9, a search vehicle information screen 500 displayed on a customer terminal 300 includes a search word input area 510 for vehicle search, and a search result list display area 520 displaying search results, that is, searched vehicle information. ), and an area displaying a basic quotation tailored to customer information for the searched vehicle, that is, a customer-customized basic quotation display area 530, and the like. One specific example of such a search vehicle information screen is shown in FIG. 10. In the example of FIG. 10, the customer may check the searched vehicle displayed on the search vehicle information screen 500 and customized basic quotation information tailored to the customer information for the vehicle to select a vehicle for the intended use.

따라서, 고객은 고객 단말(300)에 표시된 검색 차량 정보 화면(500)을 참고하여 검색된 차량 중에서 자신이 원하는 차량을 선택하여 "견적 내기"버튼(540)을 선택하여 선택된 차량에 대한 보다 구체적인 견적을 요청할 수 있다.Therefore, the customer selects a vehicle he/she wants from among the searched vehicles by referring to the search vehicle information screen 500 displayed on the customer terminal 300 and selects the "Get a Quote" button 540 to make a more specific estimate for the selected vehicle. Can be requested.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.The embodiments of the present invention described above are not implemented only through an apparatus and a method, but may be implemented through a program that realizes a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium on which the program is recorded.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements by those skilled in the art using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.

Claims (12)

렌터카 서비스 장치가 차량 검색을 서비스하는 방법으로서,
자연어 키워드로부터 추출되는 특징 단어와 이에 대응되는 차량 특성 엔티티(entity)로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 단계; 및
상기 학습 모델을 사용하여, 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드로부터 추출되는 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 추출하고, 추출된 차량 특성 엔티티에 대응되는 차량 정보를 검색하여 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말로 제공하되, 상기 고객 단말로 입력되는 고객 정보와 차량 검색에 의해 검색된 차량 정보를 사용하여 상기 고객 정보에 대응되는 검색된 차량의 기본 견적을 상기 검색된 차량 정보와 함께 상기 고객 단말로 제공하여, 상기 고객이 상기 검색된 차량 정보와 상기 기본 견적에 기반하여 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객이 원하는 차량을 검색하도록 하는 단계
를 포함하며,
상기 학습 모델을 생성하는 단계에서, 자연어 키워드로부터 추출된 특징 단어와, 차량별로 미리 설정된 차량 특성 엔티티 중 상기 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티가 대응되도록 기계 학습을 수행하여 대응되는 학습 모델을 생성하고,
상기 차량을 검색하도록 하는 단계에서, 차량 검색을 위해 상기 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드로부터 추출된 특징 단어에 대해 상기 학습 모델을 사용하여 대응되는 차량 특성 엔티티를 추출한 후, 추출된 차량 특성 엔티티에 대응되는 차량을 검출하며,
검출된 차량 중에서 상기 고객 단말로부터 요청된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 고객 단말에게 제공하고, 상기 고객 단말에게 제공된 견적에 대응하는 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보 및 연령대별 선호도 정보를 포함하는 견적 정보 이력을 검출된 차량에 대해 반영하여 상기 기계 학습이 수행되도록 하는,
차량 검색 서비스 방법.As a method for a rental car service device to service vehicle search,
Generating a learning model for detecting a vehicle characteristic entity corresponding to the characteristic word by machine learning a plurality of data sets as a data set consisting of a feature word extracted from a natural language keyword and a vehicle characteristic entity corresponding thereto; And
Using the learning model, a vehicle characteristic entity corresponding to a feature word extracted from a natural language keyword input from a customer terminal is extracted, and vehicle information corresponding to the extracted vehicle characteristic entity is searched, and the searched vehicle information is transferred to the customer terminal. However, by using the customer information input to the customer terminal and the vehicle information searched by vehicle search, a basic estimate of the searched vehicle corresponding to the customer information is provided to the customer terminal together with the searched vehicle information, and the customer Allowing the customer to search for a vehicle desired by the customer among the searched vehicles based on the searched vehicle information and the basic estimate
Including,
In the step of generating the learning model, machine learning is performed so that the feature word extracted from the natural language keyword and the vehicle feature entity corresponding to the feature word among the vehicle feature entities preset for each vehicle are mapped to generate a corresponding learning model, ,
In the step of searching for the vehicle, after extracting a corresponding vehicle characteristic entity using the learning model for a feature word extracted from a natural language keyword input from the customer terminal for vehicle search, corresponding to the extracted vehicle characteristic entity Detects the vehicle
Estimation information including vehicle preference information, gender preference information, and preference information for each age group corresponding to the quotation provided to the customer terminal by generating an estimate for the vehicle requested from the customer terminal among the detected vehicles Reflecting the history on the detected vehicle to allow the machine learning to be performed,
Vehicle search service method. 제1항에 있어서,
상기 차량을 검색하도록 하는 단계는,
상기 자연어 키워드에 대한 자연어 분석을 수행하여 상기 자연어 키워드에 대응되는 특징 단어를 추출하고, 상기 고객 정보를 분석하여 상기 고객 정보에 대응되는 특징 단어를 추출하는 단계;
상기 학습 모델을 사용하여, 상기 자연어 키워드에 대응되는 특징 단어에 대해 차량 특성 엔티티를 추출하고, 추출되는 차량 특성 엔티티에 대응되는 차량 정보를 검출하는 단계; 및
검출되는 차량 정보에 포함된 각 차량별로 상기 고객 정보로부터 추출되는 특징 단어에 대응되어 미리 설정되어 있는 기본 견적을 각각 검색하는 단계;
상기 검출된 차량 정보와 이에 대응되어 검색되는 기본 견적을 상기 고객 단말로 제공하는 단계
를 포함하는, 차량 검색 서비스 방법.The method of claim 1,
The step of allowing the vehicle to be searched,
Extracting feature words corresponding to the natural language keywords by performing natural language analysis on the natural language keywords, and extracting feature words corresponding to the customer information by analyzing the customer information;
Extracting a vehicle characteristic entity for a feature word corresponding to the natural language keyword by using the learning model, and detecting vehicle information corresponding to the extracted vehicle characteristic entity; And
Searching for a preset basic estimate corresponding to a feature word extracted from the customer information for each vehicle included in the detected vehicle information;
Providing the detected vehicle information and a basic estimate searched corresponding thereto to the customer terminal
Including a vehicle search service method. 제1항에 있어서,
상기 차량을 검색하도록 하는 단계는,
차량과 직접적으로 연관되는 키워드에 따라 차량을 검색하여 제공하는 차량 직접 검색을 혼합하여 수행하는,
차량 검색 서비스 방법.The method of claim 1,
The step of allowing the vehicle to be searched,
Performing a mixture of vehicle direct search provided by searching for vehicles according to keywords directly related to the vehicle,
Vehicle search service method. 제3항에 있어서,
상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드는 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드인,
차량 검색 서비스 방법.The method of claim 3,
The keyword directly related to the vehicle is a keyword corresponding to the vehicle manufacturer, vehicle type, vehicle name, and vehicle used fuel,
Vehicle search service method. 제4항에 있어서,
상기 자연어 키워드는 차량과 직접적으로 연관되지 않은 키워드인,
차량 검색 서비스 방법.The method of claim 4,
The natural language keyword is a keyword not directly related to a vehicle,
Vehicle search service method. 자연어 키워드로부터 추출되는 특징 단어와 이에 대응되는 차량 특성 엔티티로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 검출하기 위한 학습 모델을 생성한 후, 생성된 학습 모델을 사용하여 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 제공하는 기계 학습부;
고객에 의해 자연어 키워드가 입력되는 경우 상기 자연어 키워드로부터 특징 단어를 추출하고, 상기 기계 학습부를 통해 상기 학습 모델을 사용하여 상기 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 추출하고, 추출된 차량 특성 엔티티에 대응되는 차량 정보를 검색한 후, 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말에게 제공하되, 상기 고객으로부터 입력되는 고객 정보와 차량 검색에 의해 검색된 차량 정보를 사용하여 상기 고객 정보에 대응되는 검색된 차량의 기본 견적을 상기 검색된 차량 정보와 함께 상기 고객 단말로 제공하는 검색부;
상기 검색부를 통해 검색된 차량 중에서 상기 고객에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 고객 단말에게 제공하는 견적부; 및
네트워크를 통해 접속되는 상기 고객 단말을 통해 상기 고객의 자연어 키워드 및 고객 정보를 입력받아서 상기 검색부를 제어하여 차량 검색을 수행하고 검색된 차량 정보와 상기 고객 정보에 대응되는 기본 견적을 상기 고객 단말로 제공하여, 상기 고객이 상기 검색된 차량 정보와 상기 기본 견적에 기반하여 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객이 원하는 차량을 검색하도록 제어하는 제어부
를 포함하며,
상기 기계 학습부는, 자연어 키워드로부터 추출된 특징 단어와, 차량별로 미리 설정된 차량 특성 엔티티 중 상기 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티가 대응되도록 기계 학습을 수행하여 대응되는 학습 모델을 생성하고,
상기 기계 학습부는 상기 검색부로부터 전달되는 차량 검색을 위해 입력된 자연어 키워드로부터 추출된 특징 단어에 대해 상기 학습 모델을 사용하여 대응되는 차량 특성 엔티티를 추출한 후, 추출된 차량 특성 엔티티를 포함하는 차량을 검출하며,
상기 견적부는 상기 고객에게 제공된 견적에 대응하는 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보 및 연령대별 선호도 정보를 포함하는 견적 정보 이력을 검출된 차량에 대해 반영하여 상기 기계 학습이 수행되도록 하는,
렌터카 서비스 장치.As a data set consisting of feature words extracted from natural language keywords and vehicle feature entities corresponding thereto, a learning model for detecting vehicle feature entities corresponding to feature words is generated by machine learning a plurality of data sets as a data set A machine learning unit that provides the searched vehicle information by performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching for a vehicle corresponding to a natural language keyword input from the customer terminal using the system;
When a natural language keyword is input by a customer, a feature word is extracted from the natural language keyword, and a vehicle characteristic entity corresponding to the characteristic word is extracted using the learning model through the machine learning unit, and the extracted vehicle characteristic entity corresponds After searching for the vehicle information, the searched vehicle information is provided to the customer terminal, and the basic estimate of the searched vehicle corresponding to the customer information is recalled using the customer information input from the customer and the vehicle information searched by vehicle search. A search unit providing the searched vehicle information to the customer terminal;
An estimate unit for generating an estimate for the vehicle selected by the customer from among the vehicles searched through the search unit and providing it to the customer terminal; And
By receiving the customer's natural language keyword and customer information through the customer terminal connected through the network, controlling the search unit to perform a vehicle search, and providing the searched vehicle information and a basic estimate corresponding to the customer information to the customer terminal. And a control unit that controls the customer to search for a vehicle desired by the customer among the searched vehicles based on the searched vehicle information and the basic estimate.
Including,
The machine learning unit generates a corresponding learning model by performing machine learning such that the feature words extracted from the natural language keywords correspond to the vehicle feature entities corresponding to the feature words among vehicle feature entities preset for each vehicle,
The machine learning unit extracts a corresponding vehicle characteristic entity using the learning model with respect to the feature word extracted from the natural language keyword input for vehicle search transmitted from the search unit, and then selects a vehicle including the extracted vehicle characteristic entity. Detect,
The estimating unit reflects the history of quotation information including vehicle preference information, gender preference information, and preference information for each age group corresponding to the quotation provided to the customer to the detected vehicle to perform the machine learning,
Rental car service device. 제6항에 있어서,
상기 고객 정보는 상기 고객에 대응되어 미리 저장되어 있는 고객 정보를 포함하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 6,
The customer information includes customer information stored in advance corresponding to the customer,
Rental car service device. 제6항에 있어서,
상기 기계 학습부는,
학습 모델을 저장하는 학습 모델 데이터베이스;
상기 검색부로부터 입력되는 '특징 단어-특성 엔티티'로 구성된 데이터 집합을 사용하여 차량 특성 엔티티 및 고객 특성 엔티티의 검출을 위한 기계 학습을 수행하여 학습 결과에 따라 대응되어 생성되는 학습 모델을 상기 학습 모델 데이터베이스 저장하는 특성 엔티티 학습부;
상기 학습 모델 데이터베이스에 저장된 학습 모델을 사용하여, 상기 검색부로부터 전달되는 특징 단어에 대응되는 차량 특성 엔티티를 추출하는 특성 엔티티 추출부; 및
차량별로 대응되는 차량 특성 엔티티를 저장한 차량 정보 데이터베이스에 기초하여, 상기 특성 엔티티 추출부에 의해 추출된 차량 특성 엔티티에 대응되는 차량 정보를 검출하는 차량 정보 검출부
를 포함하는, 렌터카 서비스 장치.The method of claim 6,
The machine learning unit,
A learning model database storing the learning model;
Using a data set consisting of a'feature word-characteristic entity' input from the search unit, machine learning is performed to detect vehicle characteristic entities and customer characteristic entities, and a learning model corresponding to the learning result is generated as the learning model. A characteristic entity learning unit that stores a database;
A characteristic entity extracting unit for extracting a vehicle characteristic entity corresponding to a characteristic word transmitted from the search unit by using the learning model stored in the learning model database; And
A vehicle information detection unit that detects vehicle information corresponding to the vehicle characteristic entity extracted by the characteristic entity extraction unit, based on a vehicle information database storing vehicle characteristic entities corresponding to each vehicle.
Including a car rental service device. 제6항에 있어서,
상기 고객에 의해 요청된 차량 임대에 대한 전자 계약을 수행하는 전자 계약부
를 더 포함하는, 렌터카 서비스 장치.The method of claim 6,
Electronic contract unit that executes an electronic contract for vehicle rental requested by the customer
Car rental service device further comprising a. 제6항에 있어서,
상기 검색부는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드를 사용하여 차량 직접 검색을 추가로 수행하고,
상기 검색부는 기계 학습 기반 차량 검색과 상기 차량 직접 검색을 결합한 혼합 검색을 수행하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 6,
The search unit further performs a direct vehicle search using a keyword directly related to the vehicle,
The search unit performs a mixed search combining machine learning-based vehicle search and the vehicle direct search,
Rental car service device. 제6항에 있어서,
상기 검색부는 상기 고객의 맞춤 정보 기반으로 차량 검색을 수행하며,
상기 고객의 맞춤 정보는 상기 고객의 주거 위치 정보 및 선호 차량 정보를 포함하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 6,
The search unit searches for a vehicle based on the customer's customized information,
The customized information of the customer includes information on the residential location of the customer and information on a preferred vehicle,
Rental car service device. 제9항에 있어서,
상기 견적부는 견적이 요청된 차량의 정보에 대한 이력을 상기 기계 학습부로 전달하고,
상기 기계 학습부는 상기 견적이 요청된 차량의 정보를 추가로 사용하여 기계 학습을 수행하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 9,
The estimating unit transfers the history of the information of the vehicle for which the quotation is requested to the machine learning unit,
The machine learning unit performs machine learning by additionally using information of the vehicle for which the quotation is requested,
Rental car service device.
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KR1020180035602A KR102163354B1 (en) 2018-03-05 2018-03-28 Rental car service apparatus and vehicle searching service method based on artificial intelligence in the same
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KR1020180036365A KR102168990B1 (en) 2018-03-05 2018-03-29 Rental car service apparatus and vehicle searching service method based on artificial intelligence in the same

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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111008204B (en) * 2019-10-14 2023-07-25 中国平安财产保险股份有限公司 Quotation library processing method and device, storage medium and server
CN110555986A (en) * 2019-10-14 2019-12-10 北京首汽智行科技有限公司 Vehicle dispatching method
CN110758320B (en) * 2019-10-23 2021-02-23 上海能塔智能科技有限公司 Anti-leaving processing method and device for self-help test driving, electronic equipment and storage medium
JP2021162997A (en) * 2020-03-31 2021-10-11 ソニーグループ株式会社 Information processing device and information processing method
US11500392B2 (en) 2020-10-21 2022-11-15 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Selective digital key
KR102411872B1 (en) * 2021-03-15 2022-06-22 강명길 System for providing brokerage service for car lease contract and long-term rental car
US11386161B1 (en) * 2021-09-10 2022-07-12 Tekion Corp Machine-learned desking vehicle recommendation
KR102715404B1 (en) * 2022-06-23 2024-10-11 이연우 Virtual reality-based car sales system and virtual reality-based car sales method
WO2024058706A1 (en) * 2022-09-15 2024-03-21 Hitachi, Ltd. Server and method for facilitating recommending vehicle

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101719334B1 (en) * 2016-01-28 2017-03-24 주식회사 케이네트웍스 Method for providing rental car service
KR101811565B1 (en) * 2017-11-10 2017-12-26 (주)플랜아이 System for providing an expert answer to a natural language question

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000024256A (en) * 2000-02-01 2000-05-06 이찬영 electronic commerce system with portal site and the method of the same
JP2002175484A (en) * 2000-12-08 2002-06-21 Aruze Corp Rental contract system
JP2002230587A (en) * 2001-02-02 2002-08-16 Toyota Central Res & Dev Lab Inc System for supporting virtual experience and server computer for supporting virtual experience
KR101250845B1 (en) * 2008-11-03 2013-04-04 에스케이플래닛 주식회사 Method, Server and System for Searching Commodity based on Natural Language
KR101554161B1 (en) * 2014-01-07 2015-09-21 이승원 Online Car Rental and Management system.
KR20160079299A (en) * 2014-12-26 2016-07-06 더재화 주식회사 System and Method on Intelligent Recommendation of Used Cars
KR102280439B1 (en) * 2015-10-26 2021-07-21 에스케이텔레콤 주식회사 Apparatus for analyzing intention of query and method thereof
KR20170137419A (en) * 2016-06-03 2017-12-13 오영재 Method, system and computer-readable recording medium for providing customer counseling service using real-time response message generation
KR20170036607A (en) * 2016-09-05 2017-04-03 넥센타이어 주식회사 Tire rental service system and method for providing tire rental service

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101719334B1 (en) * 2016-01-28 2017-03-24 주식회사 케이네트웍스 Method for providing rental car service
KR101811565B1 (en) * 2017-11-10 2017-12-26 (주)플랜아이 System for providing an expert answer to a natural language question

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