KR102184836B1 - Method and system for controlling direct trading platform of used car - Google Patents
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Abstract
Description
아래 실시예들은 중고차의 직거래 플랫폼을 제어하는 기술에 관한 것이다.The following embodiments relate to a technology for controlling a used car direct trading platform.
최근, 중고차 거래에 대한 관심이 증대되면서 시장도 확대되고 있지만, 중고차를 거래하는데 있어 다양한 문제가 발생하고 있다.In recent years, as interest in used car trading increases, the market is also expanding, but various problems arise in trading used cars.
먼저, 소비자와 중고차 업체 간에 정보의 불균형으로 인해, 차량에 대한 시세, 상태, 금융에 대한 압도적인 정보의 불균형이 발생하고 있는 상황이며, 중고차 거래 프로세스의 불편함으로 인해, 개인이 차량 안내, 계약, 등록, 이전, 지불, 탁송, 상품화 등을 진행하는데 불편함이 있다.First, due to the imbalance of information between consumers and used car companies, there is an overwhelming imbalance of information on the market price, status, and finance of the vehicle. Due to the inconvenience of the used car transaction process, individuals can provide vehicle guidance, contract, It is inconvenient to process registration, transfer, payment, consignment, and commercialization.
또한, 중고차 단지에 전시되어 있는 차량의 경우 시승이 불가하여, 중고차 컨디션에 대한 불확실성이 있는 문제가 있으며, 중고차 매매 시 업자 마진이 높아지는 만큼 구매자에게는 불이익이 가는 구조인 문제도 있다.In addition, in the case of vehicles displayed in used car complexes, there is a problem that there is uncertainty about the condition of used cars as it is not possible to test drive, and there is a problem in that there is a structure that disadvantages to buyers as the margin of the used car increases.
이에 따라, 중고차를 개인 간에 거래하고자 하는 요구가 증대되고 있으나, 판매자와 구매자가 접촉할 수 있는 플랫폼이 없어, 중고차를 판매하려는 사람이나 중고차를 구매하려고 하는 사람들이 중고차에 대한 정보를 알기가 어려운 상태이다.Accordingly, the demand to trade used cars between individuals is increasing, but there is no platform for sellers and buyers to contact, so it is difficult for people who want to sell used cars or those who want to buy used cars to know information about used cars. to be.
따라서 상술한 바와 같은 문제들을 해결하고 중고차의 직거래 플랫폼에 대한 서비스의 요구가 증대되고 있는 실정이다.Accordingly, there is a situation in which the demand for a service for a used car direct trading platform is increasing by solving the above problems.
본 발명은 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 판매자 단말로부터 중고차 판매 요청이 수신되면, 판매 요청된 중고차의 차량별 거래 정보를 공경매 데이터베이스로부터 획득하고, 거래 정보에 기초하여 판매 요청 가격에 따라 예측되는 예상 판매 기간을 산정하며, 외부 네트워크를 통하여 판매 요청된 중고차의 차량과 관련된 데이터를 크롤링하여, 크롤링된 데이터에서 신차 출시 정보, 차량 결함 정보 및 차량 리콜 정보를 획득하고, 신차 출시 정보, 차량 결함 정보 및 차량 리콜 정보에 기초하여 판매 요청 기간에 따라 예측되는 예상 판매 가격을 산정하며, 예상 판매 기간 및 예상 판매 가격을 기초로, 예상 판매 기간이 판매 요청 기간 보다 길면서 예상 판매 가격이 판매 요청 가격 보다 높은 것으로 확인되면, 판매 요청 가격을 추천 판매 가격으로 산정하며, 추천 판매 가격에 대한 가격 정보를 판매자 단말로 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.The present invention is to solve the above-described problems of the prior art, and when a request to sell a used car is received from a seller terminal, transaction information for each vehicle of the used car requested for sale is obtained from a public auction database, and the sale request price is calculated based on the transaction information. The estimated sales period is calculated accordingly, and the data related to the vehicle of the used car requested for sale is crawled through an external network, and new car release information, vehicle defect information and vehicle recall information are obtained from the crawled data, and new car release information, Based on the vehicle defect information and vehicle recall information, the estimated sales price is calculated according to the sales request period, and based on the expected sales period and the estimated sales price, the estimated sales period is longer than the sales request period and the estimated sales price is sold. If it is confirmed that it is higher than the requested price, the sales request price is calculated as the recommended sales price, and its purpose is to provide price information on the recommended sales price to the seller terminal.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the above-mentioned object, and other objects that are not mentioned will be clearly understood from the following description.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버에서 중고차의 직거래 플랫폼을 제어하는 방법에 있어서, 판매자 단말로부터 중고차 판매 요청이 수신되면, 상기 판매 요청된 중고차의 차량별 거래 정보를 공경매 데이터베이스로부터 획득하고, 상기 거래 정보에 기초하여 판매 요청 가격에 따라 예측되는 예상 판매 기간을 산정하는 단계; 외부 네트워크를 통하여 상기 판매 요청된 중고차의 차량과 관련된 데이터를 크롤링하여, 크롤링된 데이터에서 신차 출시 정보, 차량 결함 정보 및 차량 리콜 정보를 획득하고, 상기 신차 출시 정보, 상기 차량 결함 정보 및 상기 차량 리콜 정보에 기초하여 판매 요청 기간에 따라 예측되는 예상 판매 가격을 산정하는 단계; 상기 예상 판매 기간 및 상기 예상 판매 가격을 기초로, 상기 예상 판매 기간이 상기 판매 요청 기간 보다 길면서 상기 예상 판매 가격이 상기 판매 요청 가격 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 판매 요청 가격을 추천 판매 가격으로 산정하는 단계; 및 상기 추천 판매 가격에 대한 가격 정보를 상기 판매자 단말로 제공하는 단계를 포함하는, 중고차 직거래 플랫폼 제어 방법이 제공된다.According to an embodiment of the present invention, in a method of controlling a platform for direct trading of used cars in a service providing server, when a request to sell a used car is received from a seller terminal, transaction information for each vehicle of the used car requested for sale is obtained from a public auction database. And calculating a predicted sales period predicted according to the sales request price based on the transaction information; By crawling data related to the vehicle of the used car requested for sale through an external network, new vehicle release information, vehicle defect information, and vehicle recall information are obtained from the crawled data, and the new vehicle release information, the vehicle defect information, and the vehicle recall Calculating a predicted sales price predicted according to the sales request period based on the information; Based on the expected sales period and the expected sales price, when the expected sales period is longer than the sales request period and the expected sales price is determined to be higher than the sales request price, the sales request price is calculated as a recommended sales price. Step to do; And providing price information on the recommended selling price to the seller terminal. A method of controlling a used car direct trading platform is provided.
상기 추천 판매 가격의 산정 단계는, 상기 판매 요청된 중고차의 동급 차량들이 중고차로 판매되고 있는 매물 횟수를 확인하고, 상기 매물 횟수가 많을수록 낮은 값이 적용되도록 제1 가중치를 설정하는 단계; 미리 설정된 기간 동안 상기 판매 요청된 중고차의 동급 차량들이 중고차로 거래된 판매 완료 횟수를 확인하고, 상기 판매 완료 횟수가 많을수록 높은 값이 적용되도록 제2 가중치를 설정하는 단계; 상기 판매 요청된 중고차의 동급 차량들을 중고차로 판매하기 위해 등록한 페이지의 조회 횟수를 확인하고, 상기 조회 횟수가 많을수록 높은 값이 적용되도록 제3 가중치를 설정하는 단계; 상기 판매 요청된 중고차와 동일한 차종의 차량들이 고장으로 수리된 수리 횟수를 확인하고, 상기 수리 횟수가 많을수록 낮은 값이 적용되도록 제4 가중치를 설정하는 단계; 및 상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치, 상기 제3 가중치 및 상기 제4 가중치를 적용하여 상기 추천 판매 가격을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.The calculating of the recommended selling price may include: checking the number of sales of the same class of the used car requested for sale as used cars, and setting a first weight so that a lower value is applied as the number of sales increases; Checking the number of sales completions in which vehicles of the same class of the used car requested to be sold are traded as used cars for a predetermined period, and setting a second weight so that a higher value is applied as the number of sales completions increases; Checking the number of times of inquiries of pages registered to sell vehicles of the same class of the used cars requested for sale as used cars, and setting a third weight so that a higher value is applied as the number of inquiries increases; Checking the number of repairs in which vehicles of the same vehicle type as the used vehicle requested for sale are repaired due to a failure, and setting a fourth weight so that a lower value is applied as the number of repairs increases; And adjusting the recommended selling price by applying the first weight, the second weight, the third weight, and the fourth weight.
상기 중고차 직거래 플랫폼 제어 방법은, 구매자 단말로부터 상기 판매 요청된 중고차에 대한 구매 요청이 수신되면, 상기 구매 요청된 중고차의 차종, 차급 및 연식에 따라 현재 시세 및 판매 인기도를 확인하여, 상기 추천 판매 가격이 구매하기 적합한지 여부를 판단하는 단계; 상기 추천 판매 가격이 구매하기 적합한 것으로 판단되면, 상기 구매 요청된 중고차의 주행 거리, 수리 내역 및 사고 내역을 확인하여, 중고차 사후 관리를 위해 필요한 보장 금액을 산출하는 단계; 상기 추천 판매 가격에 상기 보장 금액을 가산하여, 상기 구매 요청된 중고차에 대한 최종 구매 가격을 결정하는 단계; 및 상기 최종 구매 가격에 대한 가격 정보를 상기 구매자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The used car direct trading platform control method, when a purchase request for the used car requested for sale is received from a purchaser terminal, checks the current market price and sales popularity according to the vehicle type, vehicle grade, and year of the used car requested to be purchased, and the recommended sale price Determining whether it is suitable for purchase; If it is determined that the recommended selling price is suitable for purchase, checking the mileage, repair details, and accident details of the used car requested to be purchased, and calculating a guaranteed amount required for post management of the used car; Determining a final purchase price for the used car requested to be purchased by adding the guaranteed amount to the recommended selling price; And providing price information on the final purchase price to the purchaser terminal.
상기 중고차 직거래 플랫폼 제어 방법은, 상기 구매자 단말로부터 상기 구매 요청된 중고차에 대한 매칭 점수 확인 요청을 수신하고, 상기 구매자 단말에 로그인된 사용자 계정의 로그 기록을 획득하는 단계; 상기 로그 기록을 통해 구매자의 검색 내역을 확인하고, 상기 검색 내역에서 차량과 관련된 검색어 및 검색 횟수를 추출하고, 상기 추출된 검색어 및 검색 횟수를 기초로, 상기 구매자의 검색 차량 유형에 대한 제1 특징 정보를 분석하는 단계; 상기 로그 기록을 통해 상기 구매자의 SNS 활동 내역을 확인하고, 상기 SNS 활동 내역에서 상기 구매자가 조회, 등록, 댓글 및 추천 중 어느 하나의 활동을 수행한 게시물의 이미지 및 태그 정보를 수집하고, 상기 수집된 이미지 및 태그 정보에서 차량과 관련된 이미지 및 태그 정보를 추출하고, 상기 추출된 이미지 및 태그 정보를 기초로, 상기 구매자의 관심 차량 유형에 대한 제2 특징 정보를 분석하는 단계; 상기 제1 특징 정보 및 상기 제2 특징 정보를 기초로, 상기 구매자의 선호 차량 정보를 생성하는 단계; 및 상기 선호 차량 정보와 상기 구매 요청된 중고차의 차량 정보를 비교하여 매칭 점수를 산출하고, 상기 산출된 매칭 점수를 상기 구매자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method of controlling the used car direct trading platform includes: receiving a request for confirming a matching score for the used car requested to be purchased from the purchaser terminal, and obtaining a log record of a user account logged in to the purchaser terminal; A first feature of the search vehicle type of the purchaser, based on the extracted search word and the number of searches, to check the search history of the purchaser through the log record, extract the search word and the number of searches related to the vehicle from the search history Analyzing the information; Check the SNS activity details of the buyer through the log record, and collect image and tag information of the posts in which the buyer performed any one of inquiry, registration, comment, and recommendation from the SNS activity details, and the collection Extracting image and tag information related to the vehicle from the image and tag information, and analyzing second feature information on the vehicle type of interest of the purchaser based on the extracted image and tag information; Generating preferred vehicle information of the purchaser based on the first characteristic information and the second characteristic information; And calculating a matching score by comparing the preferred vehicle information with vehicle information of the used car requested to be purchased, and providing the calculated matching score to the purchaser terminal.
상기 중고차 직거래 플랫폼 제어 방법은, 상기 판매자 단말로부터 상기 판매 요청된 중고차를 다양한 방향에서 촬영한 이미지 정보를 수신하고, 상기 수신된 이미지 정보들의 렌더링을 통해 상기 판매 요청된 중고차의 전체 이미지 정보를 추출하고, 상기 전체 이미지 정보에서 대상 구역 이미지 및 차량 상태 정보를 확인하고, 상기 차량 상태 정보를 기초로, 상기 판매 요청된 중고차에 대한 수리가 필요한지 여부에 대한 판단 결과를 생성하는 단계; 및 상기 판단 결과에 따라 상기 판매 요청된 중고차의 상태를 구분하여, 거래 가능한 차량을 분류하는 단계를 더 포함하며, 상기 판단 결과를 생성하는 단계는, 상기 대상 구역 이미지 내 색상 정보 및 텍스쳐 정보에 기초하여, 유효 차량 경계를 식별하는 단계; 상기 식별된 유효 차량 경계로 분리되는 유효 차량 영역 내 입자 객체들의 외관 특징들을 추출하는 단계; 상기 추출된 외관 특징들에 기초하여, 상기 입자 객체들 중 적어도 하나의 이물질 객체를 식별하고, 상기 이물질 객체를 상기 유효 차량 영역으로부터 제거하는 단계; 상기 이물질 객체가 제거된 상기 유효 차량 영역 내 입자 객체들의 크기 특징들을 추출하는 단계; 상기 크기 특징들에 기초하여, 상기 입자 객체들을 차체 객체 및 유리 객체 중 어느 하나로 각각 분류하는 단계; 상기 차체 객체로 분류된 적어도 하나의 입자 객체의 상기 유효 차량 영역 내 제1 비율을 생성하는 단계; 상기 유리 객체로 분류된 적어도 하나의 입자 객체의 상기 유효 차량 영역 내 제2 비율을 생성하는 단계; 상기 이물질 객체의 상기 유효 차량 영역 내 제3 비율을 생성하는 단계; 상기 이물질 객체가 제거된 상기 유효 차량 영역의 색상 특징에 기초하여, 차 색상 정보를 생성하는 단계; 상기 제1 비율, 상기 제2 비율, 상기 제3 비율 및 상기 차 색상 정보에 기초하여, 기본 차량 정보를 생성하는 단계; 상기 대상 구역 이미지에 대한 중고차의 차종 정보, 촬영 구역의 배경 정보를 조회하여, 보조 차량 정보를 생성하는 단계; 상기 기본 차량 정보 및 상기 보조 차량 정보에 기초하여, 상기 유효 차량 영역에 대응하는 특징 벡터를 생성하는 단계; 상기 특징 벡터를 미리 학습된 뉴럴 네트워크에 적용하여 출력 정보를 획득하는 단계; 및 상기 출력 정보에 기초하여 상기 유효 차량 영역에 대응하는 차량 상태 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The used car direct trading platform control method includes receiving image information photographing the used car requested for sale from the seller terminal in various directions, and extracting all image information of the used car requested for sale through rendering of the received image information. And checking a target area image and vehicle state information from the entire image information, and generating a determination result as to whether repair of the used car requested for sale is required based on the vehicle state information; And classifying a vehicle that can be traded by classifying the state of the used car requested for sale according to the determination result, wherein the generating the determination result includes color information and texture information in the target area image. Thus, identifying a valid vehicle boundary; Extracting appearance features of particle objects in an effective vehicle area separated by the identified effective vehicle boundary; Identifying at least one foreign material object among the particle objects based on the extracted appearance features, and removing the foreign material object from the effective vehicle area; Extracting size features of particle objects in the effective vehicle area from which the foreign object object has been removed; Classifying the particle objects into one of a vehicle body object and a glass object, respectively, based on the size characteristics; Generating a first ratio in the effective vehicle area of at least one particle object classified as the vehicle body object; Generating a second ratio in the effective vehicle area of at least one particle object classified as the glass object; Generating a third ratio of the foreign object in the effective vehicle area; Generating vehicle color information based on a color characteristic of the effective vehicle area from which the foreign object object has been removed; Generating basic vehicle information based on the first ratio, the second ratio, the third ratio, and the vehicle color information; Generating auxiliary vehicle information by inquiring about vehicle type information of a used vehicle and background information of a photographing area for the target area image; Generating a feature vector corresponding to the effective vehicle area based on the basic vehicle information and the auxiliary vehicle information; Obtaining output information by applying the feature vector to a pre-trained neural network; And generating vehicle state information corresponding to the valid vehicle area based on the output information.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 예상 판매 기간 및 예상 판매 가격을 기초로, 예상 판매 기간이 판매 요청 기간 보다 길면서 예상 판매 가격이 판매 요청 가격 보다 높은 것으로 확인되면, 판매 요청 가격을 추천 판매 가격으로 산정함으로써, 적절한 중고차의 판매 가격 정보를 제공하여 개인 간의 중고차 거래 시장을 활성화시킬 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention, based on the expected sales period and the expected sales price, if it is determined that the expected sales period is longer than the sales request period and the expected sales price is higher than the sales request price, the sales request price is the recommended sales price. By calculating as, there is an effect of revitalizing the used car trading market between individuals by providing appropriate information on the sale price of used cars.
한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects that are not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차의 직거래 플랫폼을 제어하기 위한 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차의 추천 판매 가격 정보를 제공하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차의 최종 구매 가격을 결정하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차와 구매자 간의 매칭 점수를 산출하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차에 대한 수리가 필요한지 여부를 판단하기 위해 중고차를 촬영한 이미지를 처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차에 대한 수리가 필요한지 여부를 판단하기 위해 중고차를 촬영한 이미지를 처리하는데 채용되는 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for controlling a direct trading platform of a used car according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a process of providing information on recommended selling prices of used cars according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a process of determining a final purchase price of a used car according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a process of calculating a matching score between a used car and a buyer according to an embodiment of the present invention.
5 is a view for explaining a method of processing an image of a used car to determine whether a used car needs repair according to an embodiment of the present invention.
6 is a view for explaining a learning method employed to process an image photographed of a used car in order to determine whether a used car needs repair according to an embodiment of the present invention.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the rights of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all changes, equivalents, or substitutes to the embodiments are included in the scope of the rights.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only, and may be changed in various forms and implemented. Accordingly, the embodiments are not limited to a specific disclosure form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical idea.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from other components. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may be referred to as a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being "connected" to another component, it is to be understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for illustrative purposes only and should not be interpreted as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in this application. Does not.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are assigned to the same components regardless of the reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiments, when it is determined that a detailed description of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the embodiments, the detailed description thereof will be omitted.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차의 직거래 플랫폼을 제어하기 위한 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for controlling a direct trading platform of a used car according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 복수의 판매자 단말(100), 복수의 구매자 단말(200) 및 서비스 제공 서버(300)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a system according to an embodiment of the present invention may include a plurality of
먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.First, the communication network may be configured regardless of its communication mode, such as wired or wireless, and may be implemented in various forms so that communication between a server and a server and communication between a server and a terminal are performed.
복수의 판매자 단말(100) 각각과 복수의 구매자 단말(200) 각각은 통신 기능을 갖춘 연산 장치로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 휴대전화기, 데스크톱 PC, 랩탑 PC, 태블릿 PC, 스마트폰 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지는 않으며, 외부 서버와 연결될 수 있는 다양한 형태의 통신 장치로 구현될 수도 있다.Each of the plurality of
복수의 판매자 단말(100)은 중고차를 판매하고자 하는 판매자들이 사용하는 단말기로, 제1 판매자가 사용하는 제1 판매자 단말(110), 제2 판매자가 사용하는 제2 판매자 단말(120) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 구매자 단말(200)은 중고차를 구매하고자 하는 구매자들이 사용하는 단말기로, 제1 구매자가 사용하는 제1 구매자 단말(210), 제2 구매자가 사용하는 제2 구매자 단말(220) 등을 포함할 수 있다.The plurality of
이하에서는 설명의 편의상, 제1 판매자 단말(110)과 제1 구매자 단말(210)의 동작을 위주로 설명하지만, 제2 판매자 단말(120) 등의 다른 판매자 단말에서 제1 판매자 단말(110)의 동작을 수행하고, 제2 구매자 단말(220) 등의 다른 구매자 단말에서 제1 구매자 단말(210)의 동작을 수행할 수 있는 것은 물론이다.Hereinafter, for convenience of explanation, the operation of the
복수의 판매자 단말(100) 각각과 복수의 구매자 단말(200) 각각은 서비스 제공 서버(300)에서 제공하는 웹 페이지, 애플리케이션 등을 통해 서비스 제공 서버(300)로 접속할 수 있다.Each of the plurality of
서비스 제공 서버(300)는 중고차의 직거래 플랫폼을 제공하여, 복수의 판매자 단말(100)과 복수의 구매자 단말(200) 간에 직거래가 이루어지도록 다양한 서비스를 제공할 수 있다.The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차의 추천 판매 가격 정보를 제공하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.2 is a flowchart illustrating a process of providing information on recommended selling prices of used cars according to an embodiment of the present invention.
먼저, S201 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 제1 판매자 단말(110)로부터 중고차 판매 요청을 수신할 수 있다. 이때, 중고차 판매 요청에는 판매 요청 가격 정보, 판매 요청 기간 정보 등이 포함될 수 있으며, 예를 들어, 판매 요청 기간이 2달 후로 설정되고, 판매 요청 가격이 1,500만원으로 설정될 수 있다.First, in step S201, the
S202 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 중고차 판매 요청에 따라, 판매 요청된 중고차의 차량별 거래 정보를 공경매 데이터베이스로부터 획득할 수 있으며, 차량별 거래 정보에 기초하여 판매 요청 가격에 따라 예측되는 예상 판매 기간을 산정할 수 있다.In step S202, the
즉, 서비스 제공 서버(300)는 중고차의 도소매 가격을 공경매 데이터베이스를 통해 확인하여, 중고차의 판매 요청 가격에 따라 예상 판매 기간을 산정할 수 있는데, 예를 들어, 판매 요청 가격이 1,000만원인 경우 예상 판매 기간이 1달로 산정되고, 판매 요청 가격이 1,500만원인 경우 예상 판매 기간이 3달로 산정되어, 동일한 차종의 차량이라도 판매 요청 가격에 따라 예상 판매 기간이 상이하게 산정될 수 있다.That is, the
S203 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 중고차 판매 요청에 따라, 외부 네트워크를 통하여 판매 요청된 중고차의 차량과 관련된 데이터를 크롤링할 수 있으며, 크롤링된 데이터에서 신차 출시 정보, 차량 결함 정보 및 차량 리콜 정보를 획득하고, 신차 출시 정보, 차량 결함 정보 및 차량 리콜 정보에 기초하여 판매 요청 기간에 따라 예측되는 예상 판매 가격을 산정할 수 있다.In step S203, the
즉, 서비스 제공 서버(300)는 신차 출시, 차량 결함, 차량 리콜 등에 따라 변화하는 시장에 따라 중고차의 현재 시세를 조정하여 예상 판매 가격을 산정할 수 있는데, 예를 들어, 2달 후 신차 출시 계획이 있는 것으로 확인되면, 판매 요청 기간이 1달 후인 경우 예상 판매 가격이 1,500만으로 산정되고, 판매 요청 기간이 3달 후인 경우 예상 판매 가격이 1,000 만원으로 산정되어, 동일한 차종의 차량이라도 시장 상황에 따라 예상 판매 가격이 상이하게 산정될 수 있다.That is, the
S204 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 예상 판매 기간 및 예상 판매 가격을 기초로, 예상 판매 기간이 판매 요청 기간 보다 길면서 예상 판매 가격이 판매 요청 가격 보다 높은 것으로 확인되면, 판매 요청 가격을 추천 판매 가격으로 산정할 수 있다.In step S204, the
예를 들어, 서비스 제공 서버(300)는 제1 판매자 단말(110)로부터 판매 요청 기간이 2달 후에 설정되고, 판매 요청 가격이 2,000만원으로 설정된 중고차 판매 요청을 수신할 수 있으며, 판매 요청 가격이 2,000만원인 경우 예상 판매 기간이 3달로 산정되고, 판매 요청 기간이 2달 후인 경우 예상 판매 가격이 2,500만원으로 산정될 수 있으며, 예상 판매 기간이 3달로 판매 요청 기간인 2달 보다 길고, 예상 판매 가격이 2,500만원으로 판매 요청 가격인 2,000만원 보다 높기 때문에, 판매 요청 가격인 2,000만원이 적합한 것으로 판단하여, 2,000만원을 추천 판매 가격으로 산정할 수 있다.For example, the
S205 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 추천 판매 가격에 대한 가격 정보를 제1 판매자 단말(110)로 제공할 수 있다.In step S205, the
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 판매 요청된 중고차의 동급 차량들이 중고차로 판매되고 있는 매물 횟수를 확인하고, 매물 횟수가 많을수록 낮은 값이 적용되도록 제1 가중치를 설정할 수 있다.According to an embodiment, the
서비스 제공 서버(300)는 미리 설정된 기간 동안 판매 요청된 중고차의 동급 차량들이 중고차로 거래된 판매 완료 횟수를 확인하고, 판매 완료 횟수가 많을수록 높은 값이 적용되도록 제2 가중치를 설정할 수 있다.The
서비스 제공 서버(300)는 판매 요청된 중고차의 동급 차량들을 중고차로 판매하기 위해 등록한 페이지의 조회 횟수를 확인하고, 조회 횟수가 많을수록 높은 값이 적용되도록 제3 가중치를 설정할 수 있다.The
서비스 제공 서버(300)는 판매 요청된 중고차와 동일한 차종의 차량들이 고장으로 수리된 수리 횟수를 확인하고, 수리 횟수가 많을수록 낮은 값이 적용되도록 제4 가중치를 설정할 수 있다.The
서비스 제공 서버(300)는 제1 가중치, 제2 가중치, 제3 가중치 및 제4 가중치를 적용하여 추천 판매 가격을 조정할 수 있다.The
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차의 최종 구매 가격을 결정하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.3 is a flowchart illustrating a process of determining a final purchase price of a used car according to an embodiment of the present invention.
먼저, S301 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 제1 구매자 단말(210)로부터 판매 요청된 중고차에 대한 구매 요청을 수신할 수 있다.First, in step S301, the
S302 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 구매 요청된 중고차의 차종, 차급 및 연식에 따라 현재 시세 및 판매 인기도를 확인하여, 구매 요청된 중고차에 설정되어 있는 추천 판매 가격이 구매하기 적합한지 여부를 판단할 수 있다.In step S302, the
S302 단계에서 추천 판매 가격이 구매하기 적합한 것으로 판단되면, S303 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 구매 요청된 중고차의 주행 거리, 수리 내역 및 사고 내역을 확인하여, 중고차 사후 관리를 위해 필요한 보장 금액을 산출할 수 있다.If it is determined in step S302 that the recommended selling price is suitable for purchase, in step S303, the
S304 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 추천 판매 가격에 보장 금액을 가산하여, 구매 요청된 중고차에 대한 최종 구매 가격을 결정하고, 최종 구매 가격에 대한 가격 정보를 제1 구매자 단말(210)로 제공할 수 있다.In step S304, the
S302 단계에서 추천 판매 가격이 구매하기 적합하지 않은 것으로 판단되면, S305 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 구매 요청된 중고차와 동급 차량의 다른 중고차 정보를 제공할 수 있으며, 이후, S301 단계로 되돌아가 중고차 구매 요청이 다시 수신될 수 있다.If it is determined in step S302 that the recommended selling price is not suitable for purchase, in step S305, the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차와 구매자 간의 매칭 점수를 산출하는 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.4 is a flowchart illustrating a process of calculating a matching score between a used car and a buyer according to an embodiment of the present invention.
먼저, S401 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 제1 구매자 단말(210)로부터 구매 요청된 중고차에 대한 매칭 점수 확인 요청을 수신할 수 있으며, 제1 구매자 단말(210)에 로그인된 사용자 계정의 로그 기록을 획득할 수 있다.First, in step S401, the
S402 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 로그 기록을 통해 제1 구매자의 검색 내역을 확인할 수 있으며, 404 단계에서, 검색 내역에서 차량과 관련된 검색어 및 검색 횟수를 추출하고, 추출된 검색어 및 검색 횟수를 기초로, 제1 구매자의 검색 차량 유형에 대한 제1 특징 정보를 분석할 수 있다.In step S402, the
예를 들어, 서비스 제공 서버(300)는 제1 구매자의 검색 내역을 통해, 차종, 연식, 브랜드 등의 검색어와 각각의 검색어가 검색된 횟수를 확인하여, 제1 구매자가 어떠한 유형의 차량에 대해 검색하였는지를 나타내는 제1 특징 정보를 분석할 수 있다.For example, the
S403 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 로그 기록을 통해 제1 구매자의 SNS 활동 내역을 확인할 수 있으며, S405 단계에서, SNS 활동 내역에서 제1 구매자가 조회, 등록, 댓글 및 추천 중 어느 하나의 활동을 수행한 게시물의 이미지 및 태그 정보를 수집하고, 수집된 이미지 및 태그 정보에서 차량과 관련된 이미지 및 태그 정보를 추출하고, 추출된 이미지 및 태그 정보를 기초로, 제1 구매자의 관심 차량 유형에 대한 제2 특징 정보를 분석할 수 있다.In step S403, the
예를 들어, 서비스 제공 서버(300)는 제1 구매자의 SNS 활동 내역을 통해, 어떠한 유형의 차량과 관련된 게시물에 대해 조회, 등록, 댓글 및 추천하였는지 여부를 확인하여, 제1 구매자가 어떠한 유형의 차량에 관심이 있는지를 나타내는 제2 특징 정보를 분석할 수 있다.For example, the
S406 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보를 기초로, 제1 구매자의 선호 차량 정보를 생성할 수 있다.In step S406, the
즉, 서비스 제공 서버(300)는 제1 구매자가 어떠한 유형의 차량에 대해 검색하였는지 여부와 어떠한 유형의 차량에 관심이 있는지 여부를 확인하여, 제1 구매자가 선호하는 차량이 어떠한 것인지 파악할 수 있다.That is, the
S407 단계에서, 서비스 제공 서버(300)는 선호 차량 정보와 구매 요청된 중고차의 차량 정보를 비교하여 매칭 점수를 산출할 수 있으며, 산출된 매칭 점수를 제1 구매자 단말(210)로 제공할 수 있다.In step S407, the
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차에 대한 수리가 필요한지 여부를 판단하기 위해 중고차를 촬영한 이미지를 처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.5 is a view for explaining a method of processing an image of a used car to determine whether a used car needs repair according to an embodiment of the present invention.
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 제1 판매자 단말(110)로부터 판매 요청된 중고차를 다양한 방향에서 촬영한 이미지 정보를 수신할 수 있으며, 다양한 방향에서 촬영한 이미지 정보들에 대한 렌더링 작업을 수행하여, 렌더링을 통해 판매 요청된 중고차의 전체 이미지 정보를 추출할 수 있고, 추출된 중고차의 전체 이미지 정보에서 대상 구역 이미지 및 차량 상태 정보를 확인하고, 차량 상태 정보를 기초로, 판매 요청된 중고차에 대한 수리가 필요한지 여부에 대한 판단 결과를 생성할 수 있으며, 판단 결과에 따라 판매 요청된 중고차의 상태를 구분하여, 거래 가능한 차량을 분류할 수 있다.According to an embodiment, the
구체적으로, 서비스 제공 서버(300)는 중고차의 대상 구역 이미지를 분석하여, 그 대상 구역에 포함된 차량 상태 정보를 추출하고, 추출된 정보를 데이터베이스로 관리할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 중고차의 대상 구역을 확정하여, 대상 구역 이미지(501)를 획득할 수 있다.Specifically, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 대상 구역 이미지(501) 내 색상 정보 및 텍스쳐 정보에 기초하여 유효 차량 경계를 식별할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 영역 별로 차량인지 여부를 색상과 텍스쳐를 기반으로 판단할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 미리 정의된 단위의 필터를 슬라이딩하여 각 영역 별로 차량 여부를 판단할 수 있고, 그 필터는 색상과 텍스쳐에 따라 결과를 출력하도록 설계될 수 있다.According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 대상 구역 이미지(501) 내에서 유효 차량 경계로 분리되는 유효 차량 영역(502)을 추출할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 유효 차량 영역(502) 내 입자 객체들의 외관 특징들을 추출할 수 있다. According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 추출된 외관 특징들에 기초하여, 입자 객체들 중 이물질 객체(503)을 식별하고, 이물질 객체(503)를 유효 차량 영역(502)로부터 제거할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 유효 차량 영역(502) 내 분포하는 차체 및 유리의 외관, 색상 및 텍스쳐 정보를 기준으로 미리 정의된 범위를 벗어나는 객체를 식별하고, 식별된 객체를 이물질 객체(503)로 판단할 수 있다.According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 이물질 객체가 제거된 유효 차량 영역(504) 내 입자 객체들의 크기 특징들(505 내지 507)을 추출할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 유효 차량 영역(504) 내 입자 객체들을 식별하고, 식별된 입자 객체들을 설명하는 정보 중 크기 특징들(505 내지 507)을 크기 별로 추출할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 차체 및 유리를 분류하는데 기준이 되는 범위에 따라 크기 특징들(505 내지 507)을 크기 별로 추출하고 분류할 수 있다.According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 추출된 크기 특징들(505 내지 507)에 기초하여 입자 객체들을 차체 객체 및 유리 객체 중 어느 하나로 각각 분류할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 차체 객체로 분류된 적어도 하나의 입자 객체의 유효 차량 영역(504) 내 제1 비율을 생성할 수 있다. 제1 비율은 유효 차량 영역(504) 내 차체 비율과 대응할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 제1 비율을 이용하여 차체의 특성이 반영된 차량 상태 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 유리 객체로 분류된 적어도 하나의 입자 객체의 유효 차량 영역(504) 내 제2 비율을 생성할 수 있다. 제2 비율은 유효 차량 영역(504) 내 유리의 비율과 대응할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 제2 비율을 이용하여 유리의 특성이 반영된 차량 상태 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 이물질 객체(503)의 유효 차량 영역(502) 내 제3 비율을 생성할 수 있다. 제3 비율은 유효 차량 영역(502) 내 이물질이 차지하는 비율을 의미할 수 있다. According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 유효 차량 영역(504) 내 색상 특징을 추출할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 색상 특징에 기초하여 차 색상 정보를 생성할 수 있다. According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 제1 비율, 제2 비율, 제3 비율 및 차 색상 정보에 기초하여 기본 차량 정보를 생성할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 유효 차량 영역(504)의 이미지 처리에 따른 제1 비율, 제2 비율, 제3 비율 및 차 색상 정보에 기초하여 기본 차량 정보를 생성할 수 있다. According to an embodiment, the
일실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(300)는 대상 구역 이미지(501)를 위치에 기초하여 식별할 수 있고, 식별된 대상 구역 이미지(501)에 대한 중고차의 차종 정보, 촬영 구역의 환경 정보를 조회하여, 보조 차량 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, the
서비스 제공 서버(300)는 기본 차량 정보 및 보조 차량 정보에 기초하여 유효 차량 영역(502)에 대응하는 특징 벡터(510)를 생성할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 특징 벡터(510)를 미리 학습된 뉴럴 네트워크(511)로 적용하여 출력 정보(512)를 획득할 수 있다.The
뉴럴 네트워크(511)는 차량의 이미지로부터 추출된 특징들을 기반으로 생성된 기본 차량 정보와 중고차의 종류, 촬영 구역의 환경 상태에 따라 영향을 주는 보조 차량 정보에 따른 입력으로부터 차량 상태 정보를 추정하도록 학습될 수 있다.The
서비스 제공 서버(300)는 출력 정보(512)에 기초하여 유효 차량 영역(502)에 대응하는 차량 상태 정보를 생성할 수 있다.The
출력 정보(512)는 차량의 스크래치 별로 매칭도를 포함하는 정보이거나 차량의 수리 상태를 설명하는 변수들로 설계될 수 있다. 또한, 출력 정보(512)는 차량의 분류에 따라 이산적으로 설계될 수 있는데, 예를 들어 뉴럴 네트워크(511)의 출력 레이어의 출력 노드들은 각각 차량의 종류별로 각각 대응하고, 출력 노드들은 각 차종 분류들 별로 확률값들을 각각 출력할 수 있다. 이하 도 7를 참조하여 뉴럴 네트워크(511)의 학습 내용이 후술된다.The
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고차에 대한 수리가 필요한지 여부를 판단하기 위해 중고차를 촬영한 이미지를 처리하는데 채용되는 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.6 is a view for explaining a learning method employed to process an image photographed of a used car in order to determine whether a used car needs repair according to an embodiment of the present invention.
일실시예에 따르면, 학습 장치는 대상 구역 이미지로부터 차량 상태 정보를 획득하는데 필요한 정보를 추정하기 위한 뉴럴 네트워크(604)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 서비스 제공 서버(300)와 다른 별개의 주체일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.According to an embodiment, the learning apparatus may train a
일실시예에 따르면, 학습 장치는 레이블드 차량 이미지들(601)을 획득할 수 있다. 학습 장치는 차종별로 차량 이미지에 각각 미리 레이블링된 정보를 획득할 수 있는데, 차량 이미지는 미리 분류된 차량의 종류에 따라 레이블링될 수 있다.According to an embodiment, the learning device may acquire labeled
일실시예에 따르면, 학습 장치는 레이블드 차량 이미지들(601)의 색상 정보, 텍스쳐 정보 및 입자 객체들의 외관 특징들, 크기 특징들 중 적어도 하나에 기초하여 차체 객체에 대응하는 제1 비율, 유리 객체에 대응하는 제2 비율, 이물질 객체에 대응하는 제3 비율 및 차 색상 정보에 기초하여 기본 차량 정보(602)를 생성할 수 있다. 학습 장치는 기본 차량 정보(602)에 기초하여 중고차 특징 벡터들(603)을 생성할 수 있다. 중고차 특징 벡터들(603)을 생성하는데 있어서 보조 차량 정보가 채용될 수 있다.According to an embodiment, the learning device is based on at least one of color information, texture information, and appearance characteristics of the particle objects, and size characteristics of the labeled
일실시예에 따르면, 학습 장치는 중고차 특징 벡터들(603)을 뉴럴 네트워크(604)에 적용하여 출력 정보(605)를 획득할 수 있다. 학습 장치는 출력 정보(605)와 레이블들(606)에 기초하여 뉴럴 네트워크(604)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 출력 정보(605)에 대응하는 에러들을 계산하고, 그 에러들을 최소화하기 위해 뉴럴 네트워크(604) 내 노드들의 연결 관계를 최적화하여 뉴럴 네트워크(604)를 학습시킬 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 학습이 완료된 뉴럴 네트워크(604)를 이용하여 대상 구역 이미지로부터 차량 상태 정보를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the learning apparatus may obtain the
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, such as one or more general purpose computers or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system. In addition, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For the convenience of understanding, although it is sometimes described that one processing device is used, one of ordinary skill in the art, the processing device is a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as a parallel processor.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the embodiment, and vice versa.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodyed in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by the limited drawings, a person of ordinary skill in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as a system, structure, device, circuit, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments and claims and equivalents fall within the scope of the following claims.
100 : 복수의 판매자 단말
110 : 제1 판매자 단말
120 : 제2 판매자 단말
200 : 복수의 구매자 단말
210 : 제1 구매자 단말
220 : 제2 구매자 단말
300 : 서비스 제공 서버100: multiple seller terminals
110: first seller terminal
120: second seller terminal
200: multiple purchaser terminals
210: first purchaser terminal
220: second purchaser terminal
300: service providing server
Claims (3)
판매자 단말로부터 중고차 판매 요청이 수신되면, 상기 판매 요청된 중고차의 차량별 거래 정보를 공경매 데이터베이스로부터 획득하고, 상기 거래 정보에 기초하여 판매 요청 가격에 따라 예측되는 예상 판매 기간을 산정하는 단계;
외부 네트워크를 통하여 상기 판매 요청된 중고차의 차량과 관련된 데이터를 크롤링하여, 크롤링된 데이터에서 신차 출시 정보, 차량 결함 정보 및 차량 리콜 정보를 획득하고, 상기 신차 출시 정보, 상기 차량 결함 정보 및 상기 차량 리콜 정보에 기초하여 판매 요청 기간에 따라 예측되는 예상 판매 가격을 산정하는 단계;
상기 예상 판매 기간 및 상기 예상 판매 가격을 기초로, 상기 예상 판매 기간이 상기 판매 요청 기간 보다 길면서 상기 예상 판매 가격이 상기 판매 요청 가격 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 판매 요청 가격을 추천 판매 가격으로 산정하는 단계;
상기 추천 판매 가격에 대한 가격 정보를 상기 판매자 단말로 제공하는 단계;
구매자 단말로부터 상기 판매 요청된 중고차에 대한 구매 요청이 수신되면, 상기 구매 요청된 중고차의 차종, 차급 및 연식에 따라 현재 시세 및 판매 인기도를 확인하여, 상기 추천 판매 가격이 구매하기 적합한지 여부를 판단하는 단계;
상기 추천 판매 가격이 구매하기 적합한 것으로 판단되면, 상기 구매 요청된 중고차의 주행 거리, 수리 내역 및 사고 내역을 확인하여, 중고차 사후 관리를 위해 필요한 보장 금액을 산출하는 단계;
상기 추천 판매 가격에 상기 보장 금액을 가산하여, 상기 구매 요청된 중고차에 대한 최종 구매 가격을 결정하는 단계;
상기 최종 구매 가격에 대한 가격 정보를 상기 구매자 단말로 제공하는 단계;
상기 구매자 단말로부터 상기 구매 요청된 중고차에 대한 매칭 점수 확인 요청을 수신하고, 상기 구매자 단말에 로그인된 사용자 계정의 로그 기록을 획득하는 단계;
상기 로그 기록을 통해 구매자의 검색 내역을 확인하고, 상기 검색 내역에서 차량과 관련된 검색어 및 검색 횟수를 추출하고, 상기 추출된 검색어 및 검색 횟수를 기초로, 상기 구매자의 검색 차량 유형에 대한 제1 특징 정보를 분석하는 단계;
상기 로그 기록을 통해 상기 구매자의 SNS 활동 내역을 확인하고, 상기 SNS 활동 내역에서 상기 구매자가 조회, 등록, 댓글 및 추천 중 어느 하나의 활동을 수행한 게시물의 이미지 및 태그 정보를 수집하고, 상기 수집된 이미지 및 태그 정보에서 차량과 관련된 이미지 및 태그 정보를 추출하고, 상기 추출된 이미지 및 태그 정보를 기초로, 상기 구매자의 관심 차량 유형에 대한 제2 특징 정보를 분석하는 단계;
상기 제1 특징 정보 및 상기 제2 특징 정보를 기초로, 상기 구매자의 선호 차량 정보를 생성하는 단계; 및
상기 선호 차량 정보와 상기 구매 요청된 중고차의 차량 정보를 비교하여 매칭 점수를 산출하고, 상기 산출된 매칭 점수를 상기 구매자 단말로 제공하는 단계를 포함하는,
중고차 직거래 플랫폼 제어 방법.In the method of controlling the direct trading platform of used cars in the service providing server,
When a request to sell a used car is received from a seller terminal, acquiring transaction information for each vehicle of the used car requested for sale from a public auction database, and calculating a predicted sales period predicted according to the sale request price based on the transaction information;
By crawling data related to the vehicle of the used car requested for sale through an external network, new vehicle release information, vehicle defect information, and vehicle recall information are obtained from the crawled data, and the new vehicle release information, the vehicle defect information, and the vehicle recall Calculating a predicted sales price predicted according to the sales request period based on the information;
Based on the expected sales period and the expected sales price, when the expected sales period is longer than the sales request period and the expected sales price is determined to be higher than the sales request price, the sales request price is calculated as a recommended sales price. Step to do;
Providing price information on the recommended selling price to the seller terminal;
When the purchase request for the used car requested for sale is received from the purchaser terminal, the current market price and sales popularity are checked according to the vehicle type, vehicle grade, and year of the used car requested to be purchased, and it is determined whether the recommended selling price is suitable for purchase. Step to do;
If it is determined that the recommended selling price is suitable for purchase, checking the mileage, repair details, and accident details of the used car requested to be purchased, and calculating a guaranteed amount required for post management of the used car;
Determining a final purchase price for the used car requested to be purchased by adding the guaranteed amount to the recommended selling price;
Providing price information on the final purchase price to the purchaser terminal;
Receiving a request for checking a matching score for the used car requested to be purchased from the purchaser terminal, and obtaining a log record of a user account logged in to the purchaser terminal;
A first feature of the search vehicle type of the purchaser, based on the extracted search word and the number of searches, to check the search history of the purchaser through the log record, extract the search word and the number of searches related to the vehicle from the search history Analyzing the information;
Check the SNS activity details of the buyer through the log record, and collect image and tag information of the posts in which the buyer performed any one of inquiry, registration, comment, and recommendation from the SNS activity details, and the collection Extracting image and tag information related to the vehicle from the image and tag information, and analyzing second feature information on the vehicle type of interest of the purchaser based on the extracted image and tag information;
Generating preferred vehicle information of the purchaser based on the first characteristic information and the second characteristic information; And
Computing a matching score by comparing the preferred vehicle information and vehicle information of the used car requested to be purchased, and providing the calculated matching score to the purchaser terminal,
Used car direct trading platform control method.
상기 추천 판매 가격의 산정 단계는,
상기 판매 요청된 중고차의 동급 차량들이 중고차로 판매되고 있는 매물 횟수를 확인하고, 상기 매물 횟수가 많을수록 낮은 값이 적용되도록 제1 가중치를 설정하는 단계;
미리 설정된 기간 동안 상기 판매 요청된 중고차의 동급 차량들이 중고차로 거래된 판매 완료 횟수를 확인하고, 상기 판매 완료 횟수가 많을수록 높은 값이 적용되도록 제2 가중치를 설정하는 단계;
상기 판매 요청된 중고차의 동급 차량들을 중고차로 판매하기 위해 등록한 페이지의 조회 횟수를 확인하고, 상기 조회 횟수가 많을수록 높은 값이 적용되도록 제3 가중치를 설정하는 단계;
상기 판매 요청된 중고차와 동일한 차종의 차량들이 고장으로 수리된 수리 횟수를 확인하고, 상기 수리 횟수가 많을수록 낮은 값이 적용되도록 제4 가중치를 설정하는 단계; 및
상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치, 상기 제3 가중치 및 상기 제4 가중치를 적용하여 상기 추천 판매 가격을 조정하는 단계를 포함하는,
중고차 직거래 플랫폼 제어 방법.The method of claim 1,
The step of calculating the recommended selling price,
Checking the number of sales of the same class of used cars that are requested to be sold as used cars, and setting a first weight so that a lower value is applied as the number of sales increases;
Checking the number of sales completions in which vehicles of the same class of the used car requested to be sold are traded as used cars during a preset period, and setting a second weight to apply a higher value as the number of sales completions increases;
Checking the number of times of inquiries of pages registered to sell vehicles of the same class of the used cars requested for sale as used cars, and setting a third weight so that a higher value is applied as the number of inquiries increases;
Checking the number of repairs in which vehicles of the same vehicle type as the used vehicle requested for sale are repaired due to a failure, and setting a fourth weight so that a lower value is applied as the number of repairs increases; And
And adjusting the recommended selling price by applying the first weight, the second weight, the third weight, and the fourth weight,
Used car direct trading platform control method.
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KR1020200063115A KR102184836B1 (en) | 2020-05-26 | 2020-05-26 | Method and system for controlling direct trading platform of used car |
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102380707B1 (en) | 2021-05-07 | 2022-04-01 | 나이스디앤알(주) | A system that supports safe trading of used cars |
KR20220121291A (en) * | 2021-02-24 | 2022-09-01 | 주식회사 더트라이브 | Apparatus and method determining vehicle price |
KR20220132088A (en) * | 2021-03-22 | 2022-09-30 | 주식회사 더트라이브 | Vehicle price prediction method using Word2Vec |
KR20230082410A (en) | 2021-12-01 | 2023-06-08 | 황경환 | Server and method for dealing component of used car |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101061094B1 (en) * | 2010-09-28 | 2011-08-31 | 홍상욱 | Information providing and selling system for used car on network |
KR101675820B1 (en) * | 2016-01-19 | 2016-11-29 | 박은양 | Used car pricing system by standard price |
KR20170092798A (en) | 2016-02-04 | 2017-08-14 | 황예창 | System for mediating used car sales and method for operating the same |
KR101826647B1 (en) * | 2016-10-19 | 2018-03-22 | 김성국 | Personal customized automobile mediating system by machine learning technology |
-
2020
- 2020-05-26 KR KR1020200063115A patent/KR102184836B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101061094B1 (en) * | 2010-09-28 | 2011-08-31 | 홍상욱 | Information providing and selling system for used car on network |
KR101675820B1 (en) * | 2016-01-19 | 2016-11-29 | 박은양 | Used car pricing system by standard price |
KR20170092798A (en) | 2016-02-04 | 2017-08-14 | 황예창 | System for mediating used car sales and method for operating the same |
KR101826647B1 (en) * | 2016-10-19 | 2018-03-22 | 김성국 | Personal customized automobile mediating system by machine learning technology |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220121291A (en) * | 2021-02-24 | 2022-09-01 | 주식회사 더트라이브 | Apparatus and method determining vehicle price |
KR102586873B1 (en) * | 2021-02-24 | 2023-10-11 | 주식회사 더트라이브 | Apparatus and method determining vehicle price |
KR20220132088A (en) * | 2021-03-22 | 2022-09-30 | 주식회사 더트라이브 | Vehicle price prediction method using Word2Vec |
KR102644237B1 (en) * | 2021-03-22 | 2024-03-07 | 주식회사 더트라이브 | vehicle price prediction method using Word2Vec |
KR102380707B1 (en) | 2021-05-07 | 2022-04-01 | 나이스디앤알(주) | A system that supports safe trading of used cars |
KR20230082410A (en) | 2021-12-01 | 2023-06-08 | 황경환 | Server and method for dealing component of used car |
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