KR102204729B1 - 경매를 이용한 상품 유통 방법 및 서버 - Google Patents

Abstract

실시예들은 판매자 정보, 상품 수량, 상기 상품에 대한 최대 추정가 및 상기 판매자가 제시한 시작가를 포함하는, 판매자가 제공하는 상품에 대한 경매 정보를 수신하는 단계, 사용자에게 상기 경매 정보를 제공하는 단계, 하나 이상의 응찰자로부터 상기 최대 추정가와 상기 시작가 사이의 응찰가와 상기 상품 수량 이하인 응찰 수량을 포함한 응찰 정보를 수신하는 단계, 미리 설정된 시간이 경과한 경우, 상기 상품 수량 및 상기 응찰 정보에 기초하여 낙찰자 그룹을 결정하는 단계, 상기 상품에 대한 판매가를 상기 낙찰자 그룹에 포함되지 않은 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가로 결정하는 단계, 및 판매가를 상기 낙찰자 그룹에 적용하여 결제를 요청하는 단계를 포함하는 경매를 이용한 상품 유통 방법 및 서버에 관한 것이다.

Description

경매를 이용한 상품 유통 방법 및 서버{PRODUCT DISTRIBUTION METHOD AND SERVER USING AUCTION}

본 출원은 2018년 4월 19일자로 출원된 한국 출원 제10-2018-0045439호의 분할 출원으로서, 그 전체가 참조로 원용된다.

본 발명은 경매를 이용한 상품 유통에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 수량이 한정된 상품을 경매를 이용하여 유통하되, 상기 경매에서 낙찰자는 제시한 응찰가 보다 낮은 금액(예를 들어 응찰가와 판매자가 희망하는 최소한의 보장 금액인 시작가 사이의 판매가)으로 상품을 제공 받고, 판매가에서 시작가를 차감한 금액에 기초하여 수수료를 정산함으로써, 판매자, 구매자 및 유통 서비스 제공자 모두에게 이익을 제공하는 기술에 관한 것이다.

최근 촬영 기술, 프린팅 기술 등 과학기술의 발전으로 인해 원작과 똑같은 복제품을 생성하여 원작 느낌은 그대로 향유할 수 있으면서 보다 저렴한 가격대로 구매 가능한 새로운 형태의 저작물인 디지털 판화가 각광 받고 있다. 디지털 판화는 작가 허락하에 원화를 정해진 에디션 넘버로 한정 생산하는 일종의 복제 작품으로서, 예를 들어 사진 인화 방식과 유사하게 원화를 고해상도 사진 촬영 후 안료의 한 종류인 피그먼트로 인쇄해 압축 아크릴 액자에 담아 한정 생산하는 방식 또는 이외의 다양한 형태의 제작 방식으로 제작된다.

디지털 판화는 일반적으로 원작 보다 훨씬 낮은 가격으로 유통되기 때문에 유명 작가의 작품 유통에 있어서 일반인들이 유명 작가의 작품을 보다 쉽게 소유할 수 있고, 신진 작가의 작품 유통에 있어서 원작의 가격보다 더 낮은 판매 가격으로 시장에 소개될 수 있어 판매가 성사될 가능성이 더 높은 장점이 있다.

그러나, 디지털 판화 역시 종래의 작품 시장을 통해 판매된다. 종래의 작품 시장은 작품을 제작, 판매하는 판매자, 작품을 구매하는 구매자, 이들을 중개하는 중개자(예를 들어, 갤러리, 화랑, 경매업체 등)으로 구성되는데, 출품 수수료(즉, 출품료) 등의 시장 질서는 중개자에 의해 주도되는 구조를 가지고 있다. 때문에 일반적으로 인지도가 상대적으로 없는 작가 또는 신진 작가는 불리한 출품료로 작품을 판매하는 불이익이 있었고, 수수료를 유리하게 하기 위해 협상을 하더라도 상당한 시간(전체 계약 시간 중 약 75%)을 소모해야 하는 불편이 있었다. 또한, 대부분의 중개자는 판매자에게 출품료를 받으면서, 구매자(예를 들어, 경매 낙찰자)에 대해 구매 수수료를 받는 경우도 있다.

즉, 판매자, 구매자, 중개자 모두에게 이득이 되도록 원화, 또는 디지털 판화와 같은 한정 수량 상품을 유통하는 기술이 미비한 것이 현실이다.

특허등록공보 제10-1115802호

본 발명은 수량이 한정된 상품을 경매를 이용하여 유통하되, 상기 경매에서 낙찰자는 제시한 응찰가 보다 낮은 소정의 금액, 예를 들어 응찰가와 판매자가 희망하는 최소한의 보장 금액인 시작가 사이의 판매가로 상품을 제공 받고, 판매가에서 시작가를 차감한 금액에 기초하여 수수료를 정산함으로써, 판매자, 구매자 및 유통 서비스 제공자 모두에게 이익을 제공하는 경매를 이용한 상품 유통 서버 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따른 경매를 이용한 상품 유통 방법은 상품 유통 서버에 의해 수행될 수도 있다. 상기 상품 유통 방법은: 판매자가 제공하는 상품에 대한 경매 정보를 수신하는 단계 - 상기 경매 정보는 판매자 정보, 상품 수량, 상기 상품에 대한 최대 추정가 및 상기 판매자가 제시한 시작가를 포함함; 사용자에게 상기 경매 정보를 제공하는 단계; 하나 이상의 응찰자로부터 상기 최대 추정가와 상기 시작가 사이의 응찰가와 상기 상품 수량 이하인 응찰 수량을 포함한 응찰 정보를 수신하는 단계; 미리 설정된 시간이 경과한 경우, 상기 상품 수량 및 상기 응찰 정보에 기초하여 낙찰자 그룹을 결정하는 단계; 상기 낙찰자 그룹의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰가로 입찰한 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상기 상품에 대한 판매가로 결정하는 단계; 상기 판매가를 상기 낙찰자 그룹에 적용하여 결제를 요청하는 단계; 상기 판매자의 경매 정보 수신 후 경매 정보를 사용자에게 제공하기 이전에, 수신된 경매 정보에 포함된 상품 수량 및 시작가에 기초하여 상기 상품 수량으로 경매 진행시 유찰 가능성을 산출하는 단계; 상기 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 유찰 경고를 상기 판매자에게 전송하는 단계; 상기 유찰 가능성을 산출한 결과에 기초하여 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 상기 소정 가능성에 대응하는 상품 수량을 상품 수량 추천으로 상기 판매자에게 전송하는 단계; 및 상기 낙찰자 그룹의 개개인에 대해 일정 혜택을 제공하는 단계를 포함할 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 판매가를 결정하는 단계는, 상기 낙찰자 그룹에서의 응찰가로부터 하나 이상의 서브 그룹을 결정하는 단계; 각 서브 그룹에서의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 각 서브 그룹에 대한 판매가로 결정하는 단계를 포함할 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 최대 추정가는 상기 시작가와 동일한 시작가를 가진 다른 경매에 연관된 정보에 기초하여 결정될 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 상품 유통 방법은: 상기 판매가에서 상기 시작가를 차감한 금액에 기초하여 상기 판매자에 대한 수수료를 정산하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 상품 유통 방법은 상기 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자의 응찰가에 기초하여 일정 혜택을 차등적으로 부여하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 상품 유통 방법은 상기 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자 중 일부가 결제 요청에 응답하여 결제를 수행하지 않은 경우, 상기 비낙찰자의 응찰가에 기초하여 낙찰자를 추가하도록 낙찰자 그룹을 갱신하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 상품 유통 서버는 상기 추가 낙찰자에 대해서는 상기 추가 낙찰자의 응찰가를 판매 대금으로 결정하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 유찰 가능성은 SVM(support vector machine), SVDD(support vector data description), SVR(support vector regression), ANN(artificial neural network) 및 K 평균 클러스터링(K-means clustering) 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 유찰 가능성 모델에 의해 산출될 수도 있다.

일 실시예에서, 상기 상품 유통 방법은 상기 상품이 원작인 경우, 상기 경매의 비낙찰자에게 상기 상품에 대한 복제품을 구매할지 확인하는 요청을 전송하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 다른 일 측면에 따른 컴퓨터 판독가능 기록매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하고, 상기 컴퓨터에 의해 동작 가능한 프로그램 명령어를 저장할 수도 있다. 여기서, 상기 프로그램 명령어가 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서가 상술한 실시예들에 따른 따른 상품 유통 방법을 수행하게 한다.

본 발명의 다른 일 측면에 따른 경매를 이용하는 상품 유통 서버는: 상품에 대한 경매 정보를 수신하고, 사용자에게 상기 경매 정보를 제공하며 - 상기 경매 정보는 판매자 정보, 상품 수량 정보, 상기 상품에 대한 최대 추정가 및 상기 판매자가 제시한 시작가를 포함함, 그리고 하나 이상의 응찰자로부터 상기 최대 추정가와 상기 시작가 사이의 응찰가를 포함한 응찰 정보를 수신하는 경매부 - 상기 경매 정보는 판매자 정보, 상품 수량 정보, 상기 상품에 대한 최대 추정가 정보 및 상기 판매자가 제시한 시작가 정보를 포함함; 미리 설정된 시간이 경과한 경우, 상기 상품 수량 정보 및 상기 응찰 정보에 기초하여 낙찰자 그룹을 결정하는 낙찰자 결정부; 상기 낙찰자 그룹의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰가로 입찰한 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상기 상품에 대한 판매가로 결정하는 판매가 결정부; 및 상기 판매가를 상기 낙찰자 그룹에 적용하여 결제를 요청하는 결제부를 포함할 수도 있다. 여기서, 상기 경매부는: 상기 낙찰자 그룹의 개개인에 대해 일정 혜택을 제공하도록 더 구성될 수도 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 경매를 이용한 상품 유통 서버에 따르면, 판매자, 구매자 및 유통 서비스 제공자 모두에게 이익을 제공한다.

판매자 측면에서, 판매자는 희망하는 최소한의 보장 금액인 시작가 보다 높은 금액으로 상품을 판매할 수 있어, 거래 성사시 항상 최소한의 보장 금액을 보장받을 수 있다.

유통 서비스 제공자 측면에서, 유통 서비스 제공자는 판매가에서 시작가를 차감한 금액에 기초하여 수수료를 정산하므로 판매자에게 피해 없이 이득을 창출할 수 있고, 다른 판매자를 보다 쉽게 유치할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면 먼저 경매를 통한 낙찰자 확보 이후 상품을 제작할 수 있어, 판매되지 않은 작품을 최소화할 수 있다. 이로 인해, 판매되지 않은 작품에 대한 보관을 별도로 해야하는 부담을 최소화할 수 있다.

구매자 측면에서, 경매에서 낙찰자 그룹에 포함된 모든 낙찰자는 응찰가와 시작가 사이의 판매가로서 낙찰자 그룹에 포함되지 않은 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가로 상품을 구매할 수 있어, 제시한 응찰가 보다 낮은 금액으로 상품을 제공 받을 수 있다.

또한, 수수료가 판매가와 시작가에 기초하여 정산되기 때문에 낙찰자가 경매 참여 당시 예상하지 못한 추가 금액이 낙찰자에게 부과되는 불합리함을 방지할 수 있다.

이로 인해, 중개자에 의해 임의로 설정된 고정 구매 수수료가 정산되고, 낙찰자 입장에서는 불합리한 수수료가 낙찰자의 지불 금액에 예고 없이 포함되는 기존 미술품 경매의 불합리한 문제를 해결할 수 있다.

또한, 경매 예산의 상한 기준을 확실하게 산출하도록 도울 수 있다. 현재 오프라인 경매에서는 경매 시작 전 경매사의 육성이나 도록에 첨부된 약관을 통해 구매 수수료가 예고 또는 공지되고, 온라인 경매에서는 홈페이지의 약관을 통해 구매 수수료가 공지된다. (물론, 계약에 따라 수수료가 달라질 수도 있다.) 구매자는 이를 고려해서 작품 경매에 응찰해야 하는데, 만약 낙찰 이후 취소하게 되면 일반적으로 낙찰 금액의 30%를 위약금으로 추가 지급하게 된다. 하지만, 응찰 당시 응찰가에는 수수료가 포함되어 있지 않기 때문에 이런 추가적인 금액에 대해 인지하지 못한채 경매에 참가하는 경우가 대부분이다. 본 발명에 따르면 위약금과 같은 추가적인 금액이 경매 참가자에게 부과되지 않을 수 있어, 경매 참가자는 보다 효율적인 구매 전략을 세울 수 있다.

나아가, 가격이 너무 비싼 원작의 문제점을 극복할 수 있으며, 신진 작가들의 상품 판매를 도울 수 있어 불균형한 시장 상황을 개선할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 경매를 이용한 상품 유통 서버의 블록도이다.
도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 상품 유통 서버의 동작을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 경매 내역 정보가 분석되는 구조를 도시한 개념도이다.
도 4는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 경매를 이용한 상품 유통 방법의 흐름도이다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 판매가가 결정되는 과정을 도시한 도면이다.

여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.

다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 상세히 살펴본다.

도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 경매를 이용한 상품 유통 서버의 블록도이고, 도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 상품 유통 서버의 동작을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 상품 유통 서버(1)는 경매 생성부(110), 응찰 진행부(130)를 포함한 경매부(10), 낙찰자 결정부(40), 판매가 결정부(50), 결제부(60) 및 제어부(90)를 포함한다. 일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 저장부(70) 및 분석부(80)를 더 포함할 수 있다.

도 2를 참조하면, 상품 유통 서버(1)를 통해 진행되는 경매에서 낙찰자 그룹에 포함된 모든 낙찰자는 제시한 응찰가 보다 낮은 금액으로 상품을 제공 받을 수 있다.

다시 도 1을 참조하면, 실시예들에 따른 상품 유통 서버(1)는 전적으로 하드웨어이거나, 전적으로 소프트웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대, 상품 유통 서버는 데이터 처리 능력이 구비된 하드웨어 및 이를 구동시키기 위한 운용 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부(unit)", "시스템" 및 "장치" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 하드웨어는 CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.

실시예들에 따른 상품 유통 서버(1)를 구성하는 각각의 부(10, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90)는 반드시 물리적으로 구분되는 별개의 구성요소를 지칭하는 것으로 의도되지 않는다. 즉, 도 1에서 는 서로 구분되는 별개의 블록으로 도시되나, 실시예에 따라서는 경매부(10), 낙찰자 결정부(40), 판매가 결정부(50), 결제부(60), 저장부(70), 분석부(80) 및 제어부(90) 중 일부 또는 전부가 동일한 하나의 장치(예컨대, 디스플레이 장치) 내에 집적화될 수 있다. 또한, 각각의 부(10, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90)는 이들이 구현된 컴퓨팅 장치에서 수행하는 동작에 따라 장치를 기능적으로 구분한 것일 뿐, 반드시 서로 분리된 별개의 소자를 의미하는 것이 아니다.

경매부(10)는 판매자가 판매하고자 하는 상품에 대한 경매를 진행한다. 일 실시예에서, 경매부(10)는 경매 생성부(110) 및 응찰 진행부(130)를 포함한다. 경매부(10)는 상품에 대한 경매 정보를 수신하고, 사용자에게 상기 경매 정보를 제공한다. 여기서, 경매 정보는 판매자 정보, 상품 수량 정보, 시작가 정보, 최대 추정가 정보 등을 포함한다.

본 명세서에서 상품은 경매의 대상으로서, 유형 상품은 물론 무형 상품을 포함한다. 여기서 유형 상품은 상대적으로 수량이 한정된 유형의 상품으로서, 미술품, 공예품(예를 들어, 액세서리, 찻잔, 그릇, 유리 제품 등)을 포함하고, 무형 상품은 유형 상품을 제작하기 위한 정보(예를 들어, 유형 상품에 대한 예상 스케치, 유형 상품의 제작에 사용될 재료 등) 등을 포함한다. 여기서, 미술품은 원작, 원작에 기초하여 한정 수량으로 복제된 복제품으로서, 에디션 넘버가 부여되지 않은 대량의 상품 및/또는 에디션 넘버가 부여된 리미티드 상품, 그리고 원작에 기초하여 편집된 편집품 등을 포함한다.

본 명세서에서 원작은 복제품이 아닌 상품으로서, 작가의 의도가 최초로 반영되어 제작된 상품을 나타낸다. 원작은 다양한 2차 제작 작품, 예를 들어 원작 그대로를 복제한 복제품(디지털 판화 등), 원작을 기초로 편집되거나, 다른 매체로 각색된 편집품 등의 기초가 된다. 상기 원작은 하나 이상일 수도 있다. 원작의 제작자는 원작을 기획한 작가 본인일 수도 있고, 작가로부터 원작 기획을 전달받은 다른 사람일 수도 있다. 이하, 설명의 명료성을 위해 상품은 디지털 판화와 같은 유형 상품을 지칭될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

판매자 정보는 상품을 판매하는 판매자에 연관된 정보로서, 상품 판매자의 성명, 약력, 대표작 등을 포함한다.

상품 수량은 경매를 통해 판매 가능한 상품의 수량(즉, 경매 수량)을 나타낸다. 예를 들어, 에디션 넘버를 가진 복제품 모두를 판매하는 경매의 경우 마지막 에디션 넘버가 총 상품 수량에 대응된다.

시작가는 경매 시작 가격이면서 경매에서 응찰 가능한 최소 금액으로서, 판매자가 자신의 상품에 대해 판매를 희망하는 최소한의 보장 금액을 나타낸다. 시작가는 판매자의 상품을 제작하는데 소모된 재료, 시간 등의 원작 제작비, 원작에 기초하여 복제 생성된 복제 상품(예를 들어, 디지털 판화)를 제작하는데 소모된 추가 제작비 등에 기초하여 결정된다. 또한, 다른 일 실시예에서 과거 다른 상품에 대한 경매 내역에 기초하여 결정될 수 있다.

최대 추정가는 경매에서 응찰 가능한 최대 금액을 나타낸다. 일 실시예에서, 최대 추정가는 유통 서비스 제공자 또는 전문가의 평가에 기초하여 결정된다. 다른 일 실시예에서, 최대 추정가는 과거 다른 상품에 대한 경매 내역에 기초하여 결정된다.

일부 실시예에서, 경매 정보는 사용자의 경매 참여 및 응찰 결정에 영향을 줄 수 있는 정보로서, 예를 들어 상품의 종류, 크기, 전문가의 평가 등을 포함하는 상품 특성을 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 경매 생성부(110)는 상품 유통 서버(1)에 연결된 사용자 단말을 통해 경매 정보를 제공할 수 있다. 여기서 사용자는 상품 유통 서버(1)를 운영하는 유통 서비스 제공자의 서비스 회원은 물론, 서비스 비회원을 포함한다. 경매 정보를 제공받기 위해 다양한 사용자 단말이 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 개인용 컴퓨터(PC), 노트북, 태블릿, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 휴대용 정보 단말기(PDA) 등을 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 경매 생성부(110)는 사용자 별로 상이한 경매 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 경매 생성부(110)는 다른 상품에 대한 과거 경매 내역과 같은, 경매를 진행하는데 유용한 정보를 회원 사용자에게만 제공하는 반면, 비회원 사용자에게는 상기 정보를 제공하지 않을 수도 있다.

응찰 진행부(130)는 하나 이상의 응찰자로부터 응찰가를 포함한 응찰 정보를 수신한다. 응찰 정보는 사용자 단말에 의해 생성된다.

응찰 정보는 응찰자의 닉네임, 성명, 주소 등을 포함한 응찰자 신원 정보(identification information), 상품 구입을 위해 제시한 응찰가 등을 포함한다. 여기서, 응찰가는 최대 추정가와 시작가 사이의 금액이다. 이와 같이 응찰가는 항상 시작가 이상의 금액에 해당하므로 판매자는 상품 제작을 위해 소모된 최소한의 금액을 보장받을 수 있다.

일부 실시예에서, 응찰 정보는 응찰자가 구매를 희망하는 응찰 수량 정보를 더 포함할 수 있다. 여기서, 응찰 수량은 1 내지 n 사이의 정수로서, n은 상품 수량을 나타낸다.

일 실시예에서, 응찰 진행부(130)는 미리 설정된 시간이 경과할 때까지 응찰 정보를 수신한다. 미리 설정된 시간이 경과한 경우 더 이상 응찰 정보를 수신하지 않는다.

일 실시예에서, 응찰 진행부(130)는 응찰자가 응찰 가능 금액 범위를 벗어난 응찰가(최대 추정가를 초과한 응찰가, 또는 시작가에 미달된 응찰가)을 제시한 경우, 해당 응찰자의 응찰을 거절하고 이에 대한 알림을 발송한다. 다른 일 실시예에서, 응찰 진행부(130)는 응찰자가 응찰 정보를 사용자 단말에 입력할 때 응찰 가능 금액 범위를 벗어난 응찰가가 입력되지 않도록 하게 할 수 있다.

낙찰자 결정부(40)는 미리 설정된 시간이 경과한 경우, 상품 수량 정보 및 응찰 정보에 기초하여 최저 낙찰자를 포함한 낙찰자 그룹을 결정한다. 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자 인원는 한 명 내지 해당 경매의 상품 수량에 대응되는 인원일 수 있다. 최저 낙찰자는 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자 중 최저 응찰가를 제시한 낙찰자를 나타낸다.

일 실시예에서, 낙찰자 결정부(40)는 최저 낙찰자가 복수여서 낙찰자 그룹에서의 응찰 수량이 상품 수량을 초과한 경우, 각 최저 낙찰자의 응찰 시간에 더 기초하여 낙찰자 그룹을 결정할 수 있다. 즉, 낙찰자 결정부(40)는 선착순으로 최저 낙찰자를 결정할 수 있다.

추가적으로, 낙찰자 결정부(40)는 낙찰자 별로 제공될 상품 수량을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 낙찰자 결정부(40)는 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자들이 구매하고자 하는 응찰 수량이 상품 수량을 초과하는 경우, 상품 수량을 초과하지 않도록 최저 낙찰자가 제시한 응찰 수량 중 일부를 최저 낙찰자에게 제공할 수량으로 결정한다.

또한, 낙찰자 결정부(40)는 일부 낙찰자가 결제를 하지 않는 경우 비낙찰자의 응찰가에 따라 비낙찰자 중 일부를 추가 낙찰자로 결정할 수 있다.

판매가 결정부(50)는 낙찰자 그룹에서의 응찰가와 판매자가 희망하는 최소한의 보장 금액인 시작가 사이의 금액을 판매가로 결정한다.

일 실시예에서, 판매가 결정부(50)는 낙찰자 그룹에 포함되지 않은 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상품에 대한 판매가로 결정한다. 특정 실시예들에서, 판매가 결정부(50)는 상기 낙찰자 그룹의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰가로 입찰한 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상기 상품에 대한 판매가로 결정한다.

일부 실시예에서, 판매가 결정부(50)는 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자 모두에게 일괄 적용하기 위한 판매 대금을 결정한다. 다른 일부 실시예에서, 판매가 결정부(50)는 상품에 대한 판매가를 차등적으로 결정한다.

또한, 판매가 결정부(50)는 추가 낙찰자에 대해 추가적으로 판매 대금을 결정한다. 이 경우, 기존 낙찰자와 추가 낙찰자에 적용되는 판매 대금이 각각 결정된다.

결제부(60)는 낙찰자 그룹에 대해 결정된 판매가를 낙찰자 그룹에 적용하여 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자에게 결제를 요청한다. 예를 들어, 결제부(60)는 낙찰자 그룹에 대해 결정된 판매가를 낙찰자의 사용자 단말을 통해 결제 요청을 전송한다. 결제부(60)는 낙찰자의 결제 수행에 응답하여 결제 시간 등을 기록한다.

또한 결제부(60)는 판매가에서 시작가를 차감한 금액에 기초하여 판매자에 대한 수수료를 정산한다. 이와 같이 시작가 범위 밖에서 수수료를 지불하므로 판매자는 희망하는 금액을 항상 보장 받을 수 있다. 여기서, 수수료는 출품료, 그리고, 유통 수수료와 같은, 기타 유통 과정에서 발생가능한 수수료를 포함하며, 부과되는 대상에 따라 특정한 수수료(예컨대, 구매 수수료)로 지칭될 수 있다.

또한, 낙찰자는 결정된 판매가에 해당되는 금액을 지불하면 상품을 제공받는다. 따라서, 낙찰자의 지불 금액에 구매 수수료가 포함되어 있지 않으며, 낙찰자는 구매 수수료가 산정되는 근거에 대해 보다 정확하게 알 수 있다. 이로 인해, 중개자에 의해 임의로 설정된 고정 구매 수수료가 정산되고, 낙찰자 입장에서는 불합리한 구매 수수료가 낙찰자의 지불 금액에 예고 없이 포함되는 기존의 기존의 미술품 경매의 불합리한 문제를 해결하고, 구매자에게 경제적 이득을 제공한다. 나아가, 유통 서비스 제공자는 판매가에서 시작가를 차감한 금액에 기초하여 자동으로 수수료를 정산할 수 있어, 판매자와 유통 서비스 제공자 간에 발생할 수 있는 자원 소모(예를 들어, 수수료를 정하는 시간 등)를 최소화할 수 있다.

제어부(90)는 상품 유통 서버(1)에서 수행되는 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(90)는 상품 유통 서버(1)의 구성요소들인 경매 생성부(110), 응찰 진행부(130), 낙찰자 결정부(40), 판매가 결정부(50), 및 결제부(60)의 동작을 제어할 수 있다.

또한, 제어부(90)는 경매의 판매자에게 해당 경매 관련 정보를 일부 및/또는 전부 제공할 수 있다. 여기서, 해당 경매 관련 정보는 몇 명이 응찰에 참여했는지, 최대 낙찰가, 최소 낙찰가, 수수료 산정 근거 등을 포함한다.

또한, 제어부(90)는 낙찰자 그룹의 서브 그룹 일부 또는 전부에 대해, 또는 낙찰자 그룹의 낙찰자 개개인에 대해 일정 혜택을 제공할 수 있다. 일정 혜택은 포인트 적립 혜택, 할인 혜택, 에디션 넘버 부여, 상품 판매에 연관된 보조 특성(예를 들어, 디지털 판화의 액자 색상, 재질 등) 등을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 일정 혜택은 차등적으로 제공될 수 있다. 또한, 낙찰자에게 적용되는 판매가가 추가적으로 차등 적용될 수 있다. 예를 들어, 액자 옵션이 설정되어 상이한 가격의 액자가 상품과 함께 제공되는 경우, 상기 액자 가격이 차등적으로 더 적용될 수도 있다. 나아가, 상기 혜택은 사용자에게 공지될 수 있다.

일 실시예에서, 제어부(90)는 응찰가에 따라 차등적으로 낙찰자 그룹의 일부 또는 전부에게 일정 혜택을 제공할 수 있다. 일 예에서, 제어부(90)는 제1 서브 그룹에는 에디션 넘버 1~10을 부여하고, 제2 서브 그룹에는 에디션 넘버 11~20을 부여할 수 있다. 다른 일 예에서, 제어부(90)는 제1 서브 그룹에는 동일 상품임에도 인기가 많은 제1 색상을 가진 액자를 제공하고, 제2 서브 그룹에는 보다 인기가 적은 제2 색상을 가진 액자를 제공할 수 있다. 또 다른 일 예에서, 제어부(90)는 응찰가 순위 1위에게는 결정된 판매 대금의 10% 적립, 2위에게는 9%, ..., 10위에게는 1% 적립과 같이 응찰가 순위 별로 %를 다르게 하여 포인트를 적립할 수 있다. 또 다른 일 예에서, 제어부(90)는 응찰가 순위 1위에게는 결정된 판매 대금의 10%, 2순위에게는 결정된 판매 대금의 9%, ..., 10순위에게는 1% 를 추가로 할인한 금액에 대해 결제를 하게 할 수 있다.

추가적으로 제어부(90)는 낙찰자로 결정되지 않았지만, 판매 대금을 결정하는데 도움을 준 비낙찰자에 대해서도 일정 혜택을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 제어부(90)는 경매 상품이 원작인 경우, 원작에 기초한 복제품에 대해 구매 여부를 확인하는 요청을 비낙찰자에게 전송할 수 있다. 제어부(90)는 구매 여부에 대한 답변을 수신한 뒤 이를 활용할 수 있다. 예를 들어, 원작의 경매 이후 디지털 판화의 판매 여부가 미정인 판매자에 대해 상기 답변 결과를 제공할 수 있다. 또한, 원작의 경매 이후 디지털 판화의 경매가 예정되어 있는 경우 구매하겠다고 답변한 비낙찰자에게 상기 디지털 판화에 대한 경매 정보를 제공할 수 있다.

추가적으로, 제어부(90)는 경매에 참가한 사용자에게 경매 종료시 자동으로 판매 대금의 결제 처리를 수행할 수 있다. 이로 인해, 허위 응찰, 낙찰자 이탈 등을 방지할 수 있다.

일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 저장부(70) 및 분석부(80)를 더 포함할 수 있다. 저장부(70)는 진행된 경매에 대한 경매 내역 정보를 저장하는 데이터베이스로서, 여기서 데이터베이스는 대량의 정형, 비정형 또는 반정형 데이터의 집합을 의미하며, 과거에 이미 진행된 경매에 관련된 데이터 등을 저장할 수 있다. 여기서, 정형 데이터는 고정된 필드에 저장된 데이터로서, 예컨대, 관계형 데이터베이스, 스프레드쉬트 등이 있다. 또한, 비정형 데이터는 고정된 필드에 저장되어 있지 않는 데이터로서, 예컨대, 텍스트 문서, 이미지, 동영상, 음성 데이터 등이 있다. 또한, 반정형 데이터는 고정된 필드에 저장되어 있지 않지만 메타데이터나 스키마를 포함하는 데이터로서, 예컨대, XML, HTML, 텍스트 등이 있다.

경매 내역 정보는 진행된 경매에 대한 다양한 정보들, 예를 들어 판매자 신원, 경매 대상인 상품 특성, 상품 판매 수량, 응찰자가 제시한 응찰가에 있어 최저, 최대, 평균 응찰가, 유찰 여부 등을 포함할 수 있다. 또한, 경매 내역 정보는 누가 얼마의 가격으로 응찰했는지와 같은 응찰자, 낙찰자와 같은 경매 참여자에 연관된 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 경매 참여자에 연관된 정보는 잠재고객을 확보하기 위해 활용될 수 있다. 예를 들어, 상기 경매 참여자에 연관된 정보에 기초하여, 서버(1)는 참여한 경매의 상품과 유사한 다른 상품에 대한 경매 정보, 알림 등을 제공할 수 있다. 또는, 참여한 경매 상품이 원작인 경우, 디지털 판화와 같은 복제작에 대한 경매 정보, 알림 등을 제공할 수 있다.

또한 저장부(70)는 상품 유통 서버(1)에 의해 진행된 경매에 참가한 사용자에 대한 다양한 정보들, 사용자 신원, 사용자의 응찰 시도 횟수, 낙찰 횟수, 최종 결제 횟수, 사용자가 참여한 경매(예를 들어, 경매 대상 상품의 종류, 작가 등) 등에 연관된 사용자 정보 등을 추가로 저장할 수 있다.

분석부(80)는 경매가 종료되고 해당 경매에 대한 결제가 완료된 경우 (또는 소정의 시간이 더 경과한 경우) 저장부(70)에 저장된 데이터를 분석하여 그 결과를 도출하도록 구성된다.

도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 경매 내역 정보가 분석되는 구조를 도시한 개념도이다.

일 실시예에서, 분석부(80)는 대용량의 빅데이터 분석을 위해 미리 설정된 시간에 원시 데이터(raw data)를 맵-리듀스(map-reduce) 처리하여 배치(batch) 데이터를 생성하는 배치 시스템(batch system)으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 분석부(80)는 배치 처리를 통해 미리 만든 배치 데이터와 실시간 데이터를 혼합하는 람다 아키텍처(Lambda Architecture)로 구성된다.

도 3을 참조하면, 람다 아키텍처는 저장된 원시 데이터를 일일히 또는 일정 주기 마다 배치 처리하여 배치 뷰(배치 테이블)를 생성하는 배치 레이어(batch layer), 배치 처리된 데이터가 저장되어 있으며, 배치 처리되는 경우에만 수정이 가능하고, 평상시에는 데이터 읽기만 가능하여 배치 데이터가 변경되거나 오염되는 것을 방지하는 서빙 레이어(serving layer), 및 실시간 뷰(실시간 테이블)를 집계하는 스피드 레이어(speed layer)를 포함한다. 배치 층은 맵-리듀스(map-reduce)를 통해 배치 처리를 수행하며, 스피드 층은 실시간 스트리밍되는 데이터를 빠르게 처리한다. 이어서, 병렬 처리된 실시간 뷰와 배치 뷰를 조합하여 통계(query)를 생성한다. 이와 같이, 상품 유통 서버(1)는 병렬적인 데이터 처리를 통해 신속한 데이터 분석이 가능하다.

전술한 구조 및 과정을 통해, 분석부(80)는 경매에 있어서 상품의 적정 수량 및/또는 적정 최대 추정가를 결정하는데 이용되는 분석 결과를 도출할 수 있다. 이러한 분석 결과는 동일한 판매자의 다른 상품, 다른 판매자의 동일 및/또는 유사 상품과 같은 다른 상품에 대한 경매의 시작가를 결정하는데도 이용될 수도 있다.

분석부(80)에 의해 분석된 결과는 해당 결과를 도출하기 위해 이용된 경매 내역 정보에 부가되거나, 별도의 새로운 정보로 다시 저장부(70)에 저장될 수 있다. 나아가, 분석부(80)에 의해 분석된 결과는 유통 서비스 제공자에게 제공될 수도 있다.

추가적으로, 상품 유통 서버(1)는 특정 시작가를 갖는 특정 상품에 대한 경매에 대하여 적정 최대 추정가 및/또는 적정 상품 수량의 값을 산출하는 예측부(100)를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 예측부(100)는 판매자가 지정한 시작가와 동일 또는 소정 범위 내의 유사한 금액을 시작가로 가졌던 다른 상품에 대한 과거 경매에 있어서, 해당 과거 경매의 응찰가, 낙찰자들의 결제 금액 등의 경매 내역 정보에 기초하여 최대 추정가를 결정할 수 있다. 상기 실시예에서, 예측부(100)는 상품의 종류, 크기 등 상품 특성에 더 기초하여 최대 추정가를 결정할 수도 있다.

일 실시예에서, 예측부(100)는 과거 유찰되었던 경매 내역 정보 중 시작가, 상품 수량에 기초하여 시작가, 상품 수량에 따른 유찰 가능성을 산출하는 유찰 가능성 모델을 생성할 수 있다. 유찰 가능성 모델을 이용하면 단순히 특정 상품 수량인 경우 유찰 가능성은 물론, 소정 가능성 이상을 갖는 상품 수량을 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 유찰 가능성 모델은 판매자 신원, 상품 특성 등에 더 기초하여 생성될 수 있다.

유찰 가능성 모델은 경매 정보 수신 후 경매 정보를 사용자에게 제공하기 이전에, 수신된 경매 정보에 포함된 상품 수량에 적용되어 향후 진행될 경매에 있어 상품 수량으로 경매 진행시 상품 수량 전부가 판매되지 않을 유찰 가능성을 산출할 수 있다.

유찰 가능성 모델은 SVM(support vector machine), SVDD(support vector data description), SVR(support vector regression), ANN(artificial neural network) 및 K 평균 클러스터링(K-means clustering) 알고리즘 등을 통해 생성될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 기계 학습 알고리즘에 의해 생성될 수 있다.

다른 일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 경매 내역 정보를 외부 데이터베이스에 저장 및 호출하여 이용할 수 있다.

상기 상품 유통 서버(1)가 다른 구성요소를 포함할 수도 있다는 것이 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 데이터 엔트리를 위한 입력 장치, 및 인쇄 또는 다른 데이터 표시를 위한 출력 장치를 포함하는, 본 명세서에 서술된 동작에 필요한 다른 하드웨어 요소를 포함할 수도 있다. 또한, 상품 유통 서버(1)와 외부 장치(예를 들어, 사용자 단말 등) 사이를 연결하는 네트워크, 네트워크 인터페이스 및 프로토콜 등을 더 포함할 수 있다.

도 4는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 경매를 이용한 상품 유통 방법의 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 판매자가 판매하고자 하는 상품에 대한 경매 정보를 수신한다(S10). 상기 경매 정보는 판매자 신원, 상품 수량, 판매자가 제시한 시작가 및 최대 추정가를 포함한다. 또한, 경매 정보는 경매에 대한 정책을 포함할 수 있다. 예를 들어, 경매 정보는 한 명의 낙찰자에게 판매 가능한 상품 수량 등의 정책을 포함할 수 있다. 또한, 경매 정보는 경매가 종료되는 시간을 포함한다.

일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 최대 추정가를 상품 유통 서버(1)를 운영하는 유통 서비스 제공자로부터 수신할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 다른 상품의 경매 내역 정보에 기초하여 결정된 최대 추정가를 상품 유통 서버(1) 내부 및/또는 외부로부터 수신할 수 있다.

상품 유통 서버(1)는 사용자의 경매 참여를 유도하기 위해 사용자에게 경매 정보를 제공한다(S20). 해당 상품에 관심이 있는 사용자는 경매 정보에 포함된 최대 추정가, 시작가, 기타 경매 정보(판매자 정보, 상품 특성 정보 등)에 기초하여 응찰 여부를 결정하고 응찰 정보를 사용자 단말에 입력한다.

상품 유통 서버(1)는 하나 이상의 응찰자로부터 최대 추정가와 시작가 사이의 응찰가를 포함한 응찰 정보를 수신한다(S30). 일부 실시예에서, 응찰 정보는 응찰자가 구매를 희망하는 수량인 응찰 수량을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 응찰 정보는 미리 설정된 시간, 즉 경매 종료 시간까지 수신된다.

미리 설정된 시간이 경과한 경우, 상품 유통 서버(1)는 최저 낙찰자를 포함한 낙찰자 그룹을 결정한다(S40). 낙찰자 그룹은 다양한 방식에 의해 결정된다. 일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 상품 수량 정보 및 응찰 정보에 기초하여 낙찰자 그룹을 결정한다. 예를 들어, 상품 수량이 30개인 경우 (즉, 에디션 넘버가 1~30인 경우) 응찰자를 응찰가에 따라 내림차순 한 뒤, 상품 수량에 따라 낙찰자 그룹을 결정한다. 낙찰자 그룹은 최소 한명 내지 최대 30명으로 구성될 수 있다.

이후, 상품 유통 서버(1)는 최저 낙찰자의 응찰가 및/또는 낙찰자 그룹에 포함되지 않은 비낙찰자의 응찰가에 기초하여 상품에 대한 판매가를 결정할 수 있다(S50). 일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 낙찰자 그룹에 포함되지 않은 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상품에 대한 판매가로 결정한다. 특정 실시예들에서, 상품 유통 서버(1)는 상기 낙찰자 그룹의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰가로 입찰한 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상기 상품에 대한 판매가로 결정한다.

도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 경매에서 낙찰자 그룹과 판매가가 결정되는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다. 도 5의 경매에 있어서, 디지털 판화의 수량은 30개이고, 최대 추정가는 100만원, 시작가는 50만원이며, 제1 응찰자(X1) 내지 제28 응찰자(X28), 제30 응찰자(X30) 및 제31 응찰자(X31)는 인원 당 한 개의 상품을 구매하고자 하고, 제29 응찰자(X29)는 2개의 상품을 구매하고자 하는 경우를 예시하는 것이다.

도 5를 참조하면, 상품 유통 서버(1)는 디지털 판화의 수량(30개) 및 응찰가에 기초하여 제1 응찰자(X1) 내지 제29 응찰자(X29)까지 총 29명의 낙찰자를 낙찰자 그룹으로 결정한다. 이 경우, 최저 낙찰자(제29 응찰자(X29))의 응찰가는 \670,000이다. 낙찰자 그룹에 포함되지 않은 비낙찰자의 응찰가를 살펴보면, 비낙찰자인 제30 응찰자(X30)의 응찰가는 최저 낙찰자의 응찰가와 동일한 \670,000이고, 다른 비낙찰자인 제31 응찰자(X31)의 응찰가는 \640,000이며, 또 다른 비낙찰자인 제32 응찰자(X32)의 응찰가는 \620,000이다. 상품 유통 서버(1)는 최저 낙찰자의 응찰가(\670,000) 보다 작은 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가(\640,000)을 판매가로 결정한다.

다시 도 5를 참조하면, 단계(S50)에서 결정된 판매가를 낙찰자 그룹에 일괄 적용하여 결제를 요청한다(S60). 단계(S60)에서 결제 요청에 응답하여 낙찰자의 결제가 수행되면 상품 유통 서버(1)는 판매가에서 시작가를 차감한 금액에 기초하여 수수료를 정산할 수 있다(S65). 다시 도 5를 참조하면, 판매가(\670,000)에서 시작가(\500,000)가 차감된 금액(\170,000)에 기초하여 수수료가 정산된다(S65).

추가적으로, 상품 유통 서버(1)는 경매에 참가한 사용자에게 경매 종료시 자동으로 판매 대금의 결제 처리를 수행할 수 있다. 일 예에서, 사용자가 판매 대금을 결제하기 이전(예컨대, 경매 참여 시)에 결제 수단(예컨대, 신용카드)을 등록하게 하고, 최종 낙찰되면 자동으로 결제되게 할 수 있다. 이로 인해, 허위 응찰, 낙찰자 이탈 등을 방지할 수 있다.

추가적으로, 상품 유통 서버(1)는 낙찰자 그룹에서 하나 이상의 서브 그룹을 생성한 뒤 서브 그룹 별로 적용되는 판매가를 차등적으로 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 상품 유통 서버(1)는 낙찰자 그룹에서의 응찰가에 따라 하나 이상의 서브 그룹을 생성한다. 일 예에서, 응찰가에 따른 응찰 순위에 기초하여 하나 이상의 서브 그룹을 생성할 수 있다.

다시 도 5를 참조하면, 제1 응찰자(X1) 내지 제10 응찰자(X10)를 포함한 제1 서브 그룹, 제11 응찰자(X11) 내지 제20 응찰자(X20)를 포함한 제2 서브 그룹, 그리고 제21 응찰자(X21) 내지 제29 응찰자(X29)를 포함한 제3 서브 그룹을 생성할 수 있다. 다른 일 예에서, 인접한 응찰 순위를 가진 응찰자의 응찰가 차이를 서로 산출한 뒤, 응찰가의 차이에 기초하여 하나 이상의 서브 그룹을 생성할 수 있다.

이어서, 각 서브 그룹에서의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰가 중 최고 응찰가를 각 서브 그룹에 대한 판매가로 결정한다. 상기 일 예에서, 제1 서브 그룹에서의 최저 낙찰자(제10 응찰자(X10))의 응찰가(\950,000) 보다 낮은 응찰가 중 최고 응찰가는 제11 응찰자(X11)의 응찰가(\850,000)이므로, 제1 서브 그룹에 포함된 모든 낙찰자(제1 응찰자(X1) 내지 제10 응찰자(X10))에 적용되는 판매가는 \850,000으로 결정된다. 또한, 제2 서브 그룹에서의 최저 낙찰자(제20 응찰자(X20))의 응찰가(\810,000) 보다 낮은 응찰가 중 최고 응찰가는 제21 응찰자(X21)의 응찰가(\800,000)이므로 제2 서브 그룹에 포함된 모든 낙찰자(제11 응찰자(X11) 내지 제20 응찰자(X20))에 적용되는 판매가는 \800,000으로 결정된다. 또한, 제3 서브 그룹(제21 응찰자(X21) 내지 제29 응찰자(X29))에서의 최저 낙찰자(제29 응찰자(X29))의 응찰가(\670,000) 보다 낮은 응찰가 중 최고 응찰가는 제30 응찰자(X30)의 응찰가(\670,000)가 아닌 제31 응찰자(X31)의 응찰가(\640,000)이다. 따라서, 제3 서브 그룹에 적용되는 판매가는 \640,000으로 결정된다. 이와 같이 동일한 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자들 간에도 서로 상이한 판매가(\850,000, \800,000, \640,000)가 각각 결정될 수 있다.

그 후, 각각 결정된 판매가를 서브 그룹 별로 일괄 적용하여 결제를 요청하고(S60), 단계(S60)에서 결제 요청에 응답하여 낙찰자의 결제가 수행되면 상품 유통 서버(1)는 각 서브 그룹의 판매가에서 시작가를 차감한 금액에 기초하여 각 서브 그룹에 대한 수수료를 각각 정산할 수 있다(S65).

추가적으로, 낙찰자 그룹 중 일부가 판매가를 결제하지 않는 경우 비낙찰자의 응찰가에 기초하여 낙찰자 그룹을 갱신할 수 있다. 이 경우, 새로운 최저 낙찰자로 갱신된, 추가된 낙찰자에게는 응찰가를 판매가로 결정하여 결제를 요청한다.

추가된 낙찰자는 구매 기회가 부여되지 않은 상품에 대해 응찰 당시에 원하는 금액으로 상품을 구매할 수 있는 이점이 있고, 판매자와 유통 서비스 제공자는 미결제로 발생할 수 있었던 손실을 보완할 수 있는 이점이 있다.

이어서, 추가된 낙찰자에 대한 수수료가 정산된다. 일 실시예에서, 추가된 낙찰자에 대한 판매가에서 시작가가 차감된 금액에 기초하여 추가 낙찰자에 대한 수수료가 정산될 수 있다.

다시 도 5를 참조하면, 예를 들어 제29 응찰자(X29)가 판매 대금에 대해 결제를 하지 않은 경우 제30 응찰자(X30) 및 제31 응찰자(X31)가 추가 낙찰자로 결정된다. 추가 낙찰자인 제30 응찰자(X30)에 대한 수수료는 추가 낙찰자에 대한 판매가(\670,000)에서 시작가(\500,000)가 차감된 금액(\170,000)에 기초하여 정산되며, 다른 추가 낙찰자인 제31 응찰자(X31)에 대한 수수료는 추가 낙찰자에 대한 판매가(\640,000)에서 시작가(\500,000)가 차감된 금액(\14,000)에 기초하여 정산된다.

일부 실시예에서, 추가 낙찰자의 응찰가가 추가 이전에 결정된 판매가 보다 낮은 경우에는 추가 낙찰자에 적용되는 판매가는 이전에 결정된 판매가로 결정될 수 있다. 이로 인해, 다른 낙찰자와의 형평성 문제 및 고의 유찰을 통한 악용 가능성을 줄일 수 있다.

다른 일부 실시예에서, 홍보의 유리성을 위해, 추가 낙찰자의 응찰가가 추가 이전에 결정된 판매가 보다 낮은 경우에도 추가 낙찰자에게 적용되는 판매가는 추가 낙찰자의 응찰가로 결정될 수도 있다.

추가적으로, 경매가 종료되었으나 비낙찰자가 존재하지 않는 경우(예를 들어, 응찰자의 응찰 수량 총합이 상품 수량과 동일한 경우)가 있을 수 있다. 이 경우, 위에서 설명된 과정과 상이한 과정에 의해 판매가가 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 판매가는 낙찰자 그룹에 포함된 최저 낙찰자의 응찰가로 결정될 수 있다.

다른 일 실시예에서, 낙찰자 그룹에서의 응찰가에 기초하여 추가 응찰자의 응찰가를 예측한 뒤 예측된 응찰가를 판매가로 결정할 수 있다. 예를 들어, 낙찰자 그룹에서의 응찰가를 선형 회귀 분석 알고리즘에 적용하여 최저 낙찰자 보다 낮은 금액으로 응찰할 수 있는 추가 응찰자(즉, 최저 낙찰자 다음 순위의 응찰자)의 응찰가를 예측한 뒤 예측된 추가 응찰자의 응찰가를 판매가로 결정할 수 있다.

다른 일 실시예에서, 미리 설정된 시간까지 응찰자의 응찰 수량 총합이 적은 경우에도 불구하고 경매를 종료하고 거래가 성사될 수 있다. 이 경우, 전술한 비낙찰자가 존재하지 않는 경우에 판매가를 결정하는 과정이 적용될 수 있다. 또 다른 일 실시예에서, 미리 설정된 시간까지 응찰자의 응찰 수량 총합이 적은 경우 경매 자체가 유찰되어 판매가 성사되지 않을 수 있다.

추가적으로, 경매 정보 수신 후 경매 정보를 사용자에게 제공하기 이전에, 수신된 경매 정보에 포함된 상품 수량으로 경매 진행시 유찰 가능성을 산출할 수 있다. 일 실시예에서, 유찰 가능성은 수신된 경매 정보에 포함된 상품 수량 및 시작가를 유찰 가능성 모델에 적용하여 산출될 수 있다. 여기서, 유찰 가능성 모델은 수신된 경매 정보에 포함된 상품 수량 및 시작가에 기초하여SVM(support vector machine), SVDD(support vector data description), SVR(support vector regression), ANN(artificial neural network), K 평균 클러스터링(K-means clustering) 알고리즘 등과 같은 기계 학습 알고리즘을 이용하여 생성될 수 있다.

일 실시예에서, 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 유찰 경고를 상기 판매자에게 전송할 수 있다. 이로 인해, 상품 유통 서버(1)는 경매가 유찰되지 않고 성공적으로 종료될 확률을 높힐 수 있다.

추가적으로, 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 유찰되지 않을 최소한의 상품 수량(즉, 소정 가능성에 대응하는 상품 수량)을 유찰 경고와 함께 판매자에게 추천할 수도 있다. 나아가, 상품 수량은 상기 소정 가능성에 대응하는 상품 수량으로 변경되거나, 상기 소정 가능성에 대응하는 상품 수량에 기초하여 이와는 상이한 상품으로 변경될 수도 있다.

추가적으로, 상품이 원작인 경우, 상기 원작에 대한 복제품을 구매할지 확인하는 요청을 경매의 비낙찰자에게 전송하는 과정이 더 수행될 수도 있다. 비낙찰자의 복제품 구매 수요 결과에 기초하여 복제품을 판매할지 여부, 복제품을 어느 수량만큼 판매할지 등이 결정될 수 있다. 이를 통해 인지도가 없거나 미비한 신인 작가의 경우 작품 시장의 소비자에게 노출되는 유통 시간이 더욱 길어질 수 있으며, 복제품 판매 시 판매 계획을 보다 효율적으로 세울 수 있다.

이상에서 설명한 실시예들에 따른 경매를 이용한 상품 유통 서버 및 방법에 의한 동작은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터-판독가능 매체로 구성되는 프로그램 제품과 함께 구현되고, 이는 기술된 임의의 또는 모든 단계, 동작, 또는 과정을 수행하기 위한 프로세서에 의해 실행될 수 있다.

상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.

이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.

최근 미술시장 실태조사에 따르면, 작품 거래액은 완만한 증가세를 보이는 반면, 작품 거래수는 급격한 증가세를 보이고 있다. 또한, 신진 작가의 작품 활동도 활발해지는 추세이다.

이런 신진 작가의 작품 활동에 있어 여러 애로 사항 중 하나는 출품료와 같은 판매 수수료 산정이다. 본 발명을 통해 신진 작가가 희망하는 최소 보장 금액 보다는 높은 금액으로 작품을 판매할 수 있고 차액에 기초하여 즉각적으로 수수료를 정산할 수 있어, 중개자와 판매자 간의 수수료를 협상하는데 소모될 수 있는 시간을 최소화하는데 유용하게 활용될 수 있다. 그리고 높은 수수료로 인한 터무니 없는 작품가 상승도 줄일 수 있어, 판매자와 구매자 모두에게 유리하다.

특히, 4차 산업 기술 중 하나인 기계 학습 알고리즘을 사용해 상품 경매에 연관된 필요 수치(예를 들어, 최대 추정가)를 객관적으로 추정할 수 있어, 판매자와 중개자 간에 정보 불균형에 따른 불신을 낮출 수 있다.

또한, 판매 대상이 원작은 물론 작가의 친필 서명, 한정판 에디션 넘버 등의 일정 혜택과 함께 판매하는 복제품('디지털 판화' 등)도 포함하므로, 미술 작품의 대중화에 기여할 수 있다. 나아가, 판매자는 원작 이외의 수입 증대와 인지도 증가의 효과를 얻을 수 있고, 구매자는 작품 감상의 기회 및 한정판 수집이라는 예술성 측면의 즐거움과, 높은 가격이라고 반드시 낙찰되지 않고 얼마에 낙찰되지 알 수 없으면서도 자신이 제안한 가격보다 낮은 가격으로 상품을 구매할 수 있어 상품 구매 전략을 수립하는 것과 같은 게임성 측면의 즐거움을 얻을 수 있다.

Claims (11)

1. 상품 유통 서버에 의해 수행되는 경매를 이용한 상품 유통 방법으로서,
   판매자가 제공하는 상품에 대한 경매 정보를 수신하는 단계 - 상기 경매 정보는 판매자 정보, 상품 수량, 상기 상품에 대한 최대 추정가 및 상기 판매자가 제시한 시작가를 포함함;
   사용자에게 상기 경매 정보를 제공하는 단계;
   하나 이상의 응찰자로부터 상기 최대 추정가와 상기 시작가 사이의 응찰가와 상기 상품 수량 이하인 응찰 수량을 포함한 응찰 정보를 수신하는 단계;
   미리 설정된 시간이 경과한 경우, 상기 상품 수량 및 상기 응찰 정보에 기초하여 낙찰자 그룹을 결정하는 단계;
   상기 낙찰자 그룹의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰가로 입찰한 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상기 상품에 대한 판매가로 결정하는 단계;
   상기 판매가를 상기 낙찰자 그룹에 적용하여 결제를 요청하는 단계;
   상기 판매자의 경매 정보 수신 후 경매 정보를 사용자에게 제공하기 이전에, 수신된 경매 정보에 포함된 상품 수량 및 시작가에 기초하여 상기 상품 수량으로 경매 진행시 유찰 가능성을 산출하는 단계;
   상기 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 유찰 경고를 상기 판매자에게 전송하는 단계;
   상기 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 상기 소정 가능성에 대응하는 상품 수량을 상품 수량 추천으로 상기 판매자에게 전송하는 단계; 및
   상기 낙찰자 그룹의 개개인에 대해 일정 혜택을 제공하는 단계를 포함하는 상품 유통 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 판매가를 결정하는 단계는,
   상기 낙찰자 그룹에서의 응찰가로부터 하나 이상의 서브 그룹을 결정하는 단계;
   각 서브 그룹에서의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 각 서브 그룹에 대한 판매가로 결정하는 단계를 포함하는 상품 유통 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 최대 추정가는 상기 시작가와 동일한 시작가를 가진 다른 경매에 연관된 정보에 기초하여 결정된 것을 특징으로 하는 상품 유통 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 판매가에서 상기 시작가를 차감한 금액에 기초하여 상기 판매자에 대한 수수료를 정산하는 단계를 더 포함하는 상품 유통 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자의 응찰가에 기초하여 일정 혜택을 차등적으로 부여하는 단계를 더 포함하는 상품 유통 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 낙찰자 그룹에 포함된 낙찰자 중 일부가 결제 요청에 응답하여 결제를 수행하지 않은 경우, 상기 비낙찰자의 응찰가에 기초하여 낙찰자를 추가하도록 낙찰자 그룹을 갱신하는 단계를 더 포함하는 상품 유통 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 추가 낙찰자에 대해서는 상기 추가 낙찰자의 응찰가를 판매 대금으로 결정하는 단계를 더 포함하는 상품 유통 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 유찰 가능성은 SVM(support vector machine), SVDD(support vector data description), SVR(support vector regression), ANN(artificial neural network) 및 K 평균 클러스터링(K-means clustering) 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 유찰 가능성 모델에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 상품 유통 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 상품이 원작인 경우, 상기 경매의 비낙찰자에게 상기 상품에 대한 복제품을 구매할지 확인하는 요청을 전송하는 단계를 더 포함하는 상품 유통 방법.
10. 컴퓨터에 의해 판독가능하고, 상기 컴퓨터에 의해 동작 가능한 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 프로그램 명령어가 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서가 제1항 내지 제9항 중 어느 하나의 항에 따른 상품 유통 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
11. 경매를 이용하는 상품 유통 서버로서,
    상품에 대한 경매 정보를 수신하고, 사용자에게 상기 경매 정보를 제공하며, 그리고 하나 이상의 응찰자로부터 최대 추정가와 시작가 사이의 응찰가를 포함한 응찰 정보를 수신하는 경매부 - 상기 경매 정보는 판매자 정보, 상품 수량 정보, 상기 상품에 대한 최대 추정가 정보 및 상기 판매자가 제시한 시작가 정보를 포함함;
    미리 설정된 시간이 경과한 경우, 상기 상품 수량 정보 및 상기 응찰 정보에 기초하여 낙찰자 그룹을 결정하는 낙찰자 결정부;
    상기 낙찰자 그룹의 최저 낙찰자의 응찰가 보다 낮은 응찰가로 입찰한 비낙찰자의 응찰가 중 최고 응찰가를 상기 상품에 대한 판매가로 결정하는 판매가 결정부;
    상기 판매가를 상기 낙찰자 그룹에 적용하여 결제를 요청하는 결제부; 및
    상기 판매자가 지정한 시작가와 동일 또는 소정 범위 내의 금액을 시작가로 가졌던 다른 상품에 대한 과거 경매의 경매 내역 정보에 기초하여 상기 최대 추정가를 결정하고, 수신된 경매 정보에 포함된 상품 수량 및 시작가에 기초하여 상기 상품 수량으로 경매 진행시 유찰 가능성을 산출하는 예측부를 포함하되,
    상기 경매부는:
    상기 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 유찰 경고를 상기 판매자에게 전송하고,
    상기 유찰 가능성이 소정 가능성 이상인 경우, 상기 소정 가능성에 대응하는 상품 수량을 상품 수량 추천으로 상기 판매자에게 전송하며, 그리고
    상기 낙찰자 그룹의 개개인에 대해 일정 혜택을 제공하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 상품 유통 서버.

Images