KR102306385B1 - A method of predicting a lotto lottery winning number using artificial intelligence and a system for thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명은 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 복수개의 회차씩 그룹핑하여 1차 그룹을 형성하고, 1차 그룹을 기 설정된 복수개씩 그룹핑하여 2차 그룹을 형성하는 단계, 그룹핑된 데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하되, 인공지능 학습의 조건 변수를 변경해가면서 학습을 수행하여 각 케이스 별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출하는 단계, 케이스별로 추출된 복수개의 로또복권 번호 조합과 실제 당첨번호를 비교하여, 무작위로 추출된 번호의 당첨 확률에 비해 가장 높은 당첨 확률을 갖는 케이스를 선별하는 단계 및 선별된 케이스의 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 당첨번호 패턴을 분석하고 로또복권 예상번호를 추출하는 단계를 포함하는 로또복권 당첨번호 예측 방법을 제공한다.The present invention comprises the steps of forming a first group by grouping a plurality of preset winning number combinations for each past round, and forming a second group by grouping the first group by a plurality of preset times; Performing intelligent learning, but extracting a plurality of lottery number combinations for each case by performing learning while changing the condition variables of artificial intelligence learning , the step of selecting the case with the highest probability of winning compared to the probability of winning the randomly extracted number, and applying the condition variable of the selected case to analyze the lottery winning number pattern through artificial intelligence learning, and calculate the expected lottery number It provides a method of predicting a lottery winning number including the step of extracting.
Description
본 발명은 로또복권 당첨번호 예측 방법 및 예측 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 인공지능 기술을 이용하여 로또복권 예상번호를 추출하여 제공할 수 있는 로또복권 당첨번호 예측 방법 및 예측 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a lottery winning number prediction method and prediction system, and more particularly, to a lottery lottery winning number prediction method and prediction system that can extract and provide a lottery prediction number using artificial intelligence technology.
일반적으로 로또복권은 1-45까지의 번호 중 자신이 원하는 6개의 번호를 선택하여 복권을 구입한 후, 공정한 추첨 절차에 의해 선정된 당첨 번호와 본인이 선택한 번호가 일치하는 개수에 따라 등위를 결정하여 당첨금을 받을 수 있는 복권이다.In general, lottery tickets are purchased by selecting 6 numbers from 1 to 45 and purchasing the lottery ticket. It is a lottery ticket where you can win prizes.
이때, 로또복권 1등 당첨을 위해서는 확률상 814만분의 1이라는 확률이 적중해야 하고, 이러한 로또복권 1등 당첨을 위해서는 확률상 1등을 기대하며 로또복권을 814만장이나 살 수 없기 때문에 가장 높은 확률로 당첨이 가능한 수조합을 선택하고 구입하는 것이 최우선의 방법이다.At this time, in order to win the first prize in the lottery, the probability of 1 in 8.14 million must be correct. It is the first and foremost way to select and purchase a winning combination.
이에 따라, 최근에는 로또복권의 당첨 확률을 높이기 위한 다양한 번호 예측 방법이 개발되어 사용되고 있다.Accordingly, in recent years, various number prediction methods have been developed and used to increase the probability of winning the lottery ticket.
로또복권의 당첨확률을 높이기 위한 통계적 번호 분석 방법으로는 윗슨법, 가우스법, 호이겐스법, 페르마법 등을 응용한 방법이 있으며, 특정한 번호패턴을 배제시키거나 포함시키는 필터링 방식을 통하여 로또번호를 예측하는 방법이 있다.As a statistical number analysis method to increase the probability of winning the lottery, there are methods applying the Witson method, Gauss method, Huygens method, Fermat method, etc., and predicts the lottery number through a filtering method that excludes or includes a specific number pattern. There is a way to do it.
그런데, 이러한 예측 방법은 확률적 이득이 미세하여 매 회차마다 얻어지는 확률적 이득이 거의 개선되지 않고 고정된 결과를 보여줌으로써 예측 번호의 신뢰성이 매우 떨어지는 문제가 있다.However, this prediction method has a problem in that the reliability of the prediction number is very low because the probability gain is small and the probability gain obtained every time is hardly improved and shows a fixed result.
또한, 최근에는 과거의 로또복권 당첨번호 조합에 가중치를 적용하는 등의 임의적이고 의도적인 선택과정을 적용하여 로또복권 예상번호를 추출하는 방법이 시도되고 있으나, 이러한 방법 역시 당첨 확률의 이득이 미세하여 회차의 누적에 따라서도 확률 이득이 개선되지 못하는 문제점이 있다.In addition, recently, a method of extracting the expected lottery number by applying a random and intentional selection process such as applying a weight to the combination of the lottery winning numbers in the past has been attempted recently. There is a problem in that the probability gain is not improved even according to the accumulation of rounds.
본 발명에서는 로또복권 당첨번호 예측 방법 및 예측 시스템, 구체적으로는 인공지능 기술을 이용하여 로또복권의 번호 패턴을 분석하도록 하고, 패턴 분석을 위한 조건 변수를 계속하여 변경해가며 학습시켜, 최적의 조건 변수를 찾아 로또복권 예상번호를 추출함으로써, 신뢰성 있는 로또복권 예상번호를 제공할 수 있는 로또복권 당첨번호 예측 방법 및 예측 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.In the present invention, the lottery winning number prediction method and prediction system, specifically, the number pattern of the lottery using artificial intelligence technology is analyzed, and the condition variable for pattern analysis is continuously changed and learned, and the optimum condition variable An object of the present invention is to provide a lottery winning number prediction method and prediction system that can provide a reliable lottery lottery prediction number by finding and extracting the lottery prediction number.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be able
상술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명은, 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 복수개의 회차씩 그룹핑하여 1차 그룹을 형성하고, 1차 그룹을 기 설정된 복수개씩 그룹핑하여 2차 그룹을 형성하는 단계, 그룹핑된 데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하되, 인공지능 학습의 조건 변수를 변경해가면서 학습을 수행하여 각 케이스 별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출하는 단계, 케이스별로 추출된 복수개의 로또복권 번호 조합과 실제 당첨번호를 비교하여, 무작위로 추출된 번호의 당첨 확률에 비해 가장 높은 당첨 확률을 갖는 케이스를 선별하는 단계 및 선별된 케이스의 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 당첨번호 패턴을 분석하고 로또복권 예상번호를 추출하는 단계를 포함하는 로또복권 당첨번호 예측 방법을 제공한다.In order to solve the above problems, the present invention forms a first group by grouping a plurality of preset winning number combinations for each past round, and a second group by grouping the first group by a plurality of preset times performing artificial intelligence learning using grouped data, but performing learning while changing the condition variables of artificial intelligence learning to extract a plurality of lottery lottery number combinations for each case, a plurality of lottery extracted for each case The step of comparing the lottery number combination with the actual winning number, selecting the case with the highest probability of winning compared to the probability of winning the randomly extracted number, and applying the condition variable of the selected case to win the lottery through artificial intelligence learning It provides a lottery winning number prediction method comprising the step of analyzing the number pattern and extracting the expected lottery lottery number.
또한, 조건 변수는 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수 및 인공지능 학습 횟수인 로또복권 당첨번호 예측 방법을 제공한다.In addition, the condition variable provides a method of predicting lottery winning numbers, which is the number of combinations of past winning numbers in the primary group, the number of primary groups in the secondary group, and the number of times of artificial intelligence learning.
또한, 그룹핑된 데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하는 과정에서는, 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수 및 인공지능 학습 횟수 중 적어도 어느 하나를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행하여 각 케이스 별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출하는 로또복권 당첨번호 예측 방법을 제공한다.In addition, in the process of performing artificial intelligence learning using the grouped data, while changing at least one of the number of past winning number combinations in the primary group, the number of primary groups in the secondary group, and the number of artificial intelligence learning A lottery winning number prediction method for extracting a plurality of lottery lottery number combinations for each case by performing intelligent learning is provided.
또한, 과거 회차별 당첨번호 조합은 로또복권 전체 회차의 1/2까지의 과거 회차별 당첨번호 조합인 로또복권 당첨번호 예측 방법을 제공한다.In addition, the past winning number combination provides a method of predicting lottery winning numbers, which is a combination of past winning numbers for up to 1/2 of the entire lottery lottery round.
또한, 추출된 로또복권 예상번호를 웹서버를 통해 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 로또복권 당첨번호 예측 방법을 제공한다.In addition, it provides a lottery winning number prediction method further comprising the step of providing the extracted lottery prediction number to the user through a web server.
한편, 상술한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 일 측면에서는, 과거 회차별 당첨번호 조합이 저장되는 데이터베이스부, 데이터베이스부와 연동하여, 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 방식으로 그룹핑하는 그룹핑부, 그룹핑된 데이터에 조건 변수를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행하여 최적의 조건 변수를 도출하고, 도출된 조건 변수를 적용하여 당첨번호 패턴을 분석하여, 로또복권 예상번호를 추출하는 인공지능 분석부 및 추출된 로또복권 예상번호를 출력하여 사용자에게 제공하는 출력부를 포함하는 로또복권 당첨번호 예측 시스템을 제공한다.On the other hand, in another aspect of the present invention for solving the above-described problems, in conjunction with the database unit and the database unit in which the winning number combinations for each past episode are stored, grouping the winning number combinations for each past episode in a preset manner. Grouping unit, artificial intelligence analysis that performs artificial intelligence learning while changing condition variables in grouped data to derive optimal condition variables, applies the derived condition variables to analyze winning number patterns, and extracts lottery expected numbers It provides a lottery lottery winning number prediction system including an output unit for outputting the part and the extracted lottery lottery prediction number and providing it to the user.
본 발명의 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 방법 및 예측 시스템은, 당첨번호의 예측 확률을 높이기 위한 준비 과정으로 기존의 당첨된 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 다양한 조건으로 그룹핑하여 인공지능 학습을 수행함으로써, 인공지능 학습을 통해 추출되는 로또복권 예상번호의 신뢰성을 증대시킬 수 있다.The lottery winning number prediction method and prediction system according to an embodiment of the present invention is a preparation process for increasing the prediction probability of the winning number, and artificial intelligence learning is performed by grouping the existing winning number combinations for each winning time under various preset conditions. By performing it, it is possible to increase the reliability of the lottery prediction number extracted through artificial intelligence learning.
또한, 그룹핑된 과거 회차별 당첨번호 조합을 이용하여 인공지능 기술을 통해 당첨번호의 패턴을 분석하고 학습함으로써, 신뢰성 있는 로또복권 예상번호를 추출하여 제공할 수 있다.In addition, by analyzing and learning the pattern of the winning number through artificial intelligence technology using the grouped past winning number combination, it is possible to extract and provide a reliable lottery prediction number.
또한, 로또복권의 당첨자 수가 늘어날수록 인공지능 재학습을 통해 당첨 확률 이득을 개선할 수 있다.In addition, as the number of lottery winners increases, it is possible to improve the winning probability gain through artificial intelligence re-learning.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 방법을 단계별로 순차적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 과거 회차별 당첨번호 조합을 그룹핑하는 과정을 예로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 번호 조합을 추출하는 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 시스템의 구성을 도시한 것이다.1 is a diagram sequentially illustrating a method for predicting a lottery winning number according to an embodiment of the present invention step by step.
2 illustrates an example of a process of grouping a combination of winning numbers for each past episode according to an embodiment of the present invention.
3 shows an example of extracting a lottery number combination through artificial intelligence learning by applying a condition variable according to an embodiment of the present invention.
4 shows the configuration of a lottery winning number prediction system according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.DETAILED DESCRIPTION The detailed description set forth below in conjunction with the appended drawings is intended to describe exemplary embodiments of the present invention and is not intended to represent the only embodiments in which the present invention may be practiced.
도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략할 수 있고, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용할 수 있다.In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description may be omitted, and the same reference numerals may be used for the same or similar components throughout the specification.
본 발명의 일 실시예에서, “또는”, “적어도 하나” 등의 표현은 함께 나열된 단어들 중 하나를 나타내거나, 또는 둘 이상의 조합을 나타낼 수 있다.In an embodiment of the present invention, expressions such as “or” and “at least one” may indicate one of the words listed together, or a combination of two or more.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 방법을 단계별로 순차적으로 도시한 것이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 과거 회차별 당첨번호 조합을 그룹핑하는 과정을 예로 도시한 것이다.1 shows a method of predicting a lottery winning number according to an embodiment of the present invention step by step. did it
본 발명의 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 방법은, 기 가입된 사용자에게 로또복권 예상번호를 제공하는 방법에 관한 것으로서, 사용자는 PC나 모바일 기기 등을 이용하여 인터넷을 통해 당첨번호 예측 서버에 접속할 수 있고, 당첨번호 예측 서버에서는 다양한 변수를 이용한 인공지능 학습을 통해 로또복권 예상번호를 추출하여 사용자에게 제공할 수 있다.The lottery winning number prediction method according to an embodiment of the present invention relates to a method of providing a lottery prediction number to a previously registered user, and the user accesses the winning number prediction server through the Internet using a PC or mobile device. It can be accessed, and the winning number prediction server can extract the lottery prediction number and provide it to the user through artificial intelligence learning using various variables.
이때, 본 실시예에서는 당첨번호의 예측 확률을 높이기 위한 준비 과정으로 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 다양한 조건으로 그룹핑하여 인공지능 학습을 수행함으로써, 추출되는 로또복권 예상번호의 신뢰성을 높일 수 있다.At this time, in this embodiment, as a preparation process for increasing the prediction probability of the winning number, by performing artificial intelligence learning by grouping past winning number combinations under various preset conditions, it is possible to increase the reliability of the extracted lottery expected numbers. .
도 1을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 방법을 순차적으로 설명하면, 사용자가 로또복권 예상번호를 요청하는 경우, 당첨번호 예측 서버에서는 인공지능 학습을 통해 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있는데, 먼저 당첨번호의 예측 확률을 높이기 위한 준비 과정으로 과거 회차별 당첨번호를 이용하여 그룹핑 과정을 수행(S110)함으로써, 추후 인공지능 학습을 통한 번호 패턴 분석을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 1, the method of predicting a lottery winning number according to an embodiment of the present invention will be sequentially described. A combination can be extracted. First, as a preparation process to increase the prediction probability of the winning number, the grouping process is performed using the winning number for each past episode (S110), so that the number pattern analysis can be performed later through artificial intelligence learning. .
여기서, 과거 회차별 당첨번호를 그룹핑하는 과정에서는, 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 복수개의 회차씩 그룹핑하여 1차 그룹을 형성하고, 1차 그룹을 기 설정된 복수개씩 그룹핑하여 2차 그룹을 형성할 수 있다.Here, in the process of grouping the winning numbers for each past episode, a first group is formed by grouping a plurality of preset winning numbers combinations for each past episode, and a second group is formed by grouping the first group by a plurality of preset numbers. can do.
구체적으로, 도 2를 참조하면, 일 예로써 과거 회차별 당첨번호 조합을 3개의 회차씩 그룹핑하여 1차 그룹(10)을 형성하고, 1차 그룹(10)을 4개씩 그룹핑하여 2차 그룹(20)을 형성한 것을 보여주고 있다.Specifically, referring to FIG. 2 , as an example, the
이때, 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수와, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수는 설정에 따라 바뀔 수 있다.In this case, the number of combinations of past winning numbers in the primary group and the number of primary groups in the secondary group may be changed according to settings.
다음, 상기와 같이 그룹핑된 데이터에 기 설정된 다양한 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 수행하고(S120), 각 케이스 별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다(S130).Next, artificial intelligence learning may be performed by applying various preset condition variables to the grouped data as described above (S120), and a plurality of lotto lottery number combinations may be extracted for each case (S130).
이때, 인공지능 학습 방식은 다양한 기계학습 또는 딥러닝 방식이 적용될 수 있는데, 본 실시예에서는 일 예로 LSTM(Long short term memory) 네트워크 방식을 적용할 수 있다.In this case, as the AI learning method, various machine learning or deep learning methods may be applied. In this embodiment, as an example, a long short term memory (LSTM) network method may be applied.
즉, 본 실시예에서는 LSTM(Long short term memory) 네트워크 방식으로 로또복권 당첨번호의 패턴을 분석할 수 있도록 하여, 패턴 분석을 위한 조건 변수를 계속하여 변경해가며 학습을 시킴으로써 최적의 조건 변수를 찾을 수 있고, 이러한 최적의 조건 변수를 이용하여 로또복권 예상번호를 추출함으로써 당첨 확률을 높일 수 있다.That is, in this embodiment, the pattern of lottery winning numbers can be analyzed in the LSTM (Long short term memory) network method, and the optimal condition variable can be found by continuously changing and learning the condition variable for pattern analysis. And, the probability of winning can be increased by extracting the expected lottery number using these optimal condition variables.
이때, 인공지능 학습을 수행하는 과정에서는, 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수 및 인공지능 학습의 횟수를 조건 변수로 하여, 3개의 조건 변수 중 적어도 어느 하나를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행하여 각 케이스 별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.At this time, in the process of performing artificial intelligence learning, the number of combinations of past winning numbers in the first group, the number of first groups in the second group, and the number of times of artificial intelligence learning are used as condition variables, and at least one of the three condition variables is used. It is possible to extract a plurality of lottery number combinations for each case by performing artificial intelligence learning while changing one.
이때, 인공지능 학습 횟수는 무조건 많이 할수록 정확성이 높이지는 것은 아니며 당첨 확률을 높이기 위해서는 적절한 학습 횟수를 설정할 수 있다.At this time, the more the number of times of AI learning is unconditionally, the more accuracy does not increase, and an appropriate number of times of learning can be set to increase the probability of winning.
더불어, 이러한 3개의 조건 변수를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행함으로써 신뢰성이 높은 인공지능 학습 결과를 도출할 수 있다.In addition, by performing artificial intelligence learning while changing these three condition variables, a highly reliable artificial intelligence learning result can be derived.
이때, 3개의 조건 변수를 순차적으로 변경해가면서 인공지능 학습을 통해 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.At this time, it is possible to extract the lottery number combination through artificial intelligence learning while sequentially changing the three condition variables.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 번호 조합을 추출하는 예를 도시한 것이다.3 illustrates an example of extracting a lottery number combination through artificial intelligence learning by applying a condition variable according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 일 예로써, 인공지능 학습을 통해 로또복권 번호 조합을 추출하는 과정에서는, 먼저 3개의 조건 변수 중, 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수(n)를 2개로 설정하고, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수(m)를 2개로 설정하며, 인공지능 학습 횟수를 10만번으로 설정하여 인공지능 계산으로 100만개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.Referring to FIG. 3 , as an example, in the process of extracting lottery number combinations through artificial intelligence learning, among three condition variables, the number (n) of past winning number combinations in the first group is set to two, , set the number (m) of the 1st group in the 2nd group to 2, and set the number of AI learning to 100,000 times to extract 1 million lottery lottery number combinations by artificial intelligence calculation.
이어서, 이전의 조건에 인공지능 학습 횟수를 10만번 증가시키고 인공지능 계산으로 100만개의 로또번호 조합을 추출할 수 있으며, 이와 같은 방식으로 인공지능 학습 횟수를 계속하여 늘려가며 각 케이스별 100만개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.Subsequently, the number of artificial intelligence learning is increased by 100,000 times in the previous condition, and 1 million lottery number combinations can be extracted by artificial intelligence calculation. Lotto lottery number combinations can be extracted.
또한, 3개의 조건 변수 중, 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수(n)를 2개로 설정하고, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수(m)를 3개로 설정하며, 인공지능 학습 횟수를 10만번으로 설정하여 인공지능 계산으로 100만개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.In addition, among the three condition variables, the number (n) of past winning number combinations in the first group is set to two, the number (m) of the first group in the second group is set to three, and the number of artificial intelligence learning is set to two. By setting it to 100,000 times, artificial intelligence calculations can extract 1 million lottery number combinations.
이어서, 이전의 조건에 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수(m)를 1개 추가하여 4개로 설정하고, 인공지능 학습 횟수를 10만번 증가시켜 인공지능 계산으로 100만개의 로또번호 조합을 추출할 수 있으며, 이와 같은 방식으로 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수(m)와 인공지능 학습 횟수를 계속하여 늘려가며 각 케이스별 100만개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.Next, the number (m) of the 1st group in the 2nd group is added to the previous condition by adding 1 to set it to 4, and the number of artificial intelligence learning is increased 100,000 times to extract 1 million lottery number combinations by artificial intelligence calculation. In this way, the number (m) of the primary group in the secondary group and the number of AI learning can be continuously increased to extract 1 million lottery lottery number combinations for each case.
또한, 3개의 조건 변수 중, 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수(n)를 3개로 설정하고, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수(m)를 2개로 설정하며, 인공지능 학습 횟수를 10만번으로 설정하여 인공지능 계산으로 100만개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.Also, among the three condition variables, the number (n) of past winning number combinations in the first group is set to three, the number (m) of the first group in the second group is set to two, and the number of artificial intelligence learning is set to two. By setting it to 100,000 times, artificial intelligence calculations can extract 1 million lottery number combinations.
이어서, 이전의 조건에 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수(n)를 1개 추가하여 4개로 설정하고, 인공지능 학습 횟수를 10만번 증가시켜 인공지능 계산으로 100만개의 로또번호 조합을 추출할 수 있으며, 이와 같은 방식으로 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수(n)와 인공지능 학습 횟수를 계속하여 늘려가며 각 케이스별 100만개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.Next, the number (n) of past winning number combinations in the first group is added to the previous condition to be set to 4, and the number of artificial intelligence learning is increased by 100,000 times to extract 1 million lottery number combinations by artificial intelligence calculation In this way, it is possible to extract 1 million lottery lottery number combinations for each case by continuously increasing the number (n) of past winning number combinations and the number of artificial intelligence learning in the first group.
상기와 같이 3개의 조건 변수를 변경해가면서 인공지능 학습을 통해 로또복권 번호 조합을 추출하는 과정에서, 로또복권 전체 회차의 1/2까지의 과거 당첨번호 조합을 이용하여 인공지능 학습을 수행해가며 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.In the process of extracting lottery number combinations through artificial intelligence learning while changing the three condition variables as described above, artificial intelligence learning is performed using the combination of past winning numbers up to 1/2 of the total lottery lottery rounds. Number combinations can be extracted.
다음에는, 3개의 조건 변수를 변경해가면서 추출된 각 케이스별 100만개의 로또복권 번호 조합과 실제 당첨번호를 비교하여, 무작위로 추출된 번호의 당첨 확률에 비해 가장 높은 당첨 확률을 갖는 케이스를 선별할 수 있다(S140).Next, by comparing the actual winning number with the 1 million lottery number combination for each case extracted while changing the three condition variables, the case with the highest probability of winning compared to the probability of winning a randomly selected number is selected. It can be (S140).
이때에는, 3개의 조건 변수를 변경해가면서 추출된 각 케이스별 100만개의 로또복권 번호 조합을 실제 당첨번호와 비교하여, 1등, 2등, 3등, 4등 및 5등의 당첨 개수를 카운팅할 수 있다.At this time, the number of winnings of 1st, 2nd, 3rd, 4th, and 5th is counted by comparing the 1 million lottery number combinations for each case extracted while changing the 3 condition variables with the actual winning numbers. can
더불어, 각 케이스별 카운팅한 당첨 개수를 무작위 추출로 100만개의 조합에서 나올 수 있는 1등, 2등, 3등, 4등 및 5등의 당첨 개수와 비교할 수 있다.In addition, the number of wins counted for each case can be compared with the number of wins of 1st, 2nd, 3rd, 4th and 5th that can come out of 1 million combinations by random extraction.
이때, 일 예로써, 무작위 추출로 100만개의 조합에서 나올 수 있는 1등 당첨 개수는 0.1228개, 2등 당첨 개수는 0.7366개, 3등 당첨 개수는 27.9924개, 4등 당첨 개수는 1,363.8942개 및 5등 당첨 개수는 22,439.8593개로 계산될 수 있다.At this time, as an example, the number of first prizes that can come out of 1 million combinations by random extraction is 0.1228, the number of second prizes is 0.7366, the number of third prizes is 27.9924, and the number of fourth prizes is 1,363.8942 and 5 The number of winnings can be calculated as 22,439.8593.
이와 같은 과정으로, 무작위로 추출된 번호의 당첨 확률에 비해 가장 높은 당첨 확률을 갖는 케이스를 선별할 수 있다.Through this process, a case having the highest probability of winning compared to the probability of winning a randomly extracted number can be selected.
또한, 선별된 해당 케이스에 적용된 3개의 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 당첨번호 패턴을 분석함으로써(S150), 로또복권 예상번호를 추출할 수 있다(S160).In addition, by applying the three condition variables applied to the selected case and analyzing the lottery winning number pattern through artificial intelligence learning (S150), it is possible to extract the expected lottery number (S160).
또한, 로또복권 예상번호가 추출되면, 추출된 로또복권 예상번호를 사용자에게 제공할 수 있으며(S170), 이때에는 웹서버로 로또복권 예상번호를 제공하거나, 웹서버를 통해 사용자의 PC 또는 모바일 기기 등의 개인 단말기로 로또복권 예상번호를 전송할 수 있다.In addition, when the lottery expected number is extracted, the extracted lottery expected number may be provided to the user (S170). It is possible to transmit a lottery prediction number to a personal terminal such as
한편, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 시스템(100)의 구성을 도시한 것이다.Meanwhile, FIG. 4 shows the configuration of a lottery winning
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 시스템(100)은, 상술한 당첨번호 예측 서버로 이루어질 수 있고, 데이터베이스부(110), 처리부(120) 및 출력부(130)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the lottery winning
데이터베이스부(110)는 과거 회차별 당첨번호 조합이 저장될 수 있다.The
즉, 데이터베이스부(110)에는 1회차부터 가장 최근 회차까지의 회차별 1등, 2등, 3등, 4등 및 5등의 당첨번호 조합이 저장될 수 있고, 회차가 갱신되는 경우 해당 회차의 당첨번호 조합이 업데이트될 수 있다.That is, the
처리부(120)는 사용자로부터 로또복권 예상번호를 요청받는 경우, 데이터베이스부(110)와 연동하여, 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 방식으로 그룹핑하고, 그룹핑된 데이터에 실행 변수 및 학습 횟수 등의 조건 변수를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행함으로써 로또복권 당첨번호의 패턴을 분석할 수 있으며, 이를 통해 로또복권 예상번호를 추출할 수 있다.When receiving a request for a lottery prediction number from a user, the
구체적으로, 처리부(120)는 그룹핑부(121) 및 인공지능 분석부(122)를 포함할 수 있다. Specifically, the
그룹핑부(121)는 데이터베이스부(110)와 연동하여, 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 방식으로 그룹핑할 수 있다.The
즉, 그룹핑부(121)는 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 복수개의 회차씩 그룹핑하여 1차 그룹을 형성하고, 1차 그룹을 기 설정된 복수개씩 그룹핑하여 2차 그룹을 형성할 수 있다.That is, the
인공지능 분석부(122)는 그룹핑된 데이터에 실행 변수 및 학습 횟수 등의 조건 변수를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행하여 최적의 조건 변수를 도출하고, 도출된 조건 변수를 적용하여 당첨번호 패턴을 분석함으로써, 로또복권 예상번호를 추출할 수 있다.The artificial
즉, 인공지능 분석부(122)는 그룹핑된 1차 그룹과 2차 그룹을 이용하여 인공지능 학습을 수행하되, 3개의 조건 변수인 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수, 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수 및 인공지능 학습의 횟수 중 적어도 어느 하나를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행하여 각 케이스 별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출할 수 있다.That is, the artificial
또한, 케이스별로 추출된 복수개의 로또복권 번호 조합과 실제 당첨번호를 비교하여, 무작위로 추출된 번호의 당첨 확률에 비해 가장 높은 당첨 확률을 갖는 케이스를 선별할 수 있고, 해당 케이스의 조건 변수를 추출할 수 있다.In addition, by comparing a combination of a plurality of lottery numbers extracted for each case and the actual winning number, it is possible to select a case having the highest probability of winning compared to the winning probability of a randomly extracted number, and extract a condition variable of the case can do.
또한, 선별된 케이스의 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 당첨번호 패턴을 분석함으로써, 로또복권 예상번호를 추출할 수 있다.In addition, by applying the condition variable of the selected case and analyzing the lottery winning number pattern through artificial intelligence learning, the expected lottery number can be extracted.
한편, 출력부(130)는 추출된 로또복권 예상번호를 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.Meanwhile, the
이때에는 웹서버(200)로 로또복권 예상번호를 제공하거나, 웹서버(200)를 통해 사용자의 PC 또는 모바일 기기 등의 개인 단말기(300)로 로또복권 예상번호를 제공할 수 있다.In this case, the expected lottery number may be provided to the
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 로또복권 당첨번호 예측 방법 및 예측 시스템은, 당첨번호의 예측 확률을 높이기 위한 준비 과정으로 기존의 당첨된 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 다양한 조건으로 그룹핑하여 인공지능 학습을 수행함으로써, 인공지능 학습을 통해 추출되는 로또복권 예상번호의 신뢰성을 증대시킬 수 있다.As described above, the lottery winning number prediction method and prediction system according to an embodiment of the present invention is a preparatory process for increasing the prediction probability of the winning number. By performing artificial intelligence learning by grouping, it is possible to increase the reliability of lottery prediction numbers extracted through artificial intelligence learning.
또한, 그룹핑된 과거 회차별 당첨번호 조합을 이용하여 인공지능 기술을 통해 당첨번호의 패턴을 분석하고 학습함으로써, 신뢰성 있는 로또복권 예상번호를 추출하여 제공할 수 있다.In addition, by analyzing and learning the pattern of the winning number through artificial intelligence technology using the grouped past winning number combination, it is possible to extract and provide a reliable lottery prediction number.
또한, 로또복권의 당첨자 수가 늘어날수록 인공지능 재학습을 통해 당첨 확률 이득을 개선할 수 있다.In addition, as the number of lottery winners increases, it is possible to improve the winning probability gain through artificial intelligence re-learning.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다Embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are merely provided for specific examples to easily explain the technical contents of the present invention and help the understanding of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention
따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Therefore, the scope of the present invention should be construed as including all changes or modifications derived based on the technical idea of the present invention in addition to the embodiments disclosed herein are included in the scope of the present invention.
100 : 로또복권 당첨번호 예측 시스템 110 : 데이터베이스부
120 : 처리부 121 : 그룹핑부
122 : 인공지능 분석부 130 : 출력부100: lottery winning number prediction system 110: database unit
120: processing unit 121: grouping unit
122: artificial intelligence analysis unit 130: output unit
Claims (6)
상기 데이터베이스부에 저장된 과거 회차별 당첨번호 조합을, 상기 그룹핑부에 의해 기 설정된 복수개의 회차씩 그룹핑하여 1차 그룹을 형성하고, 상기 1차 그룹을 기 설정된 복수개씩 그룹핑하여 2차 그룹을 형성하는 단계;
상기 인공지능 분석부에 의해, 상기 그룹핑된 데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하되, 상기 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수, 상기 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수 및 상기 인공지능 학습 횟수를 조건 변수로 하고, 상기 조건 변수 중 적어도 하나를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행하여 각 케이스별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출하는 단계;
상기 인공지능 분석부에 의해, 상기 케이스별로 추출된 복수개의 로또복권 번호 조합과 실제 당첨번호를 비교하여 케이스별 당첨 개수를 카운팅하고, 상기 케이스별 당첨 개수를 무작위로 추출된 복수의 번호 조합에서 나올 수 있는 당첨 개수와 비교하여, 무작위로 추출된 번호의 당첨 확률에 비해 가장 높은 당첨 확률을 갖는 케이스를 선별하는 단계; 및
상기 인공지능 분석부에 의해, 상기 선별된 케이스의 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 당첨번호 패턴을 분석하고 로또복권 예상번호를 추출하는 단계를 포함하는 로또복권 당첨번호 예측 방법.
In a method of predicting a lottery winning number using a lottery winning number prediction system including a database unit, a grouping unit and an artificial intelligence analysis unit,
A first group is formed by grouping a combination of winning numbers for each past episode stored in the database unit by a plurality of times preset by the grouping unit, and a second group is formed by grouping the first group by a plurality of preset times step;
The artificial intelligence analysis unit performs artificial intelligence learning using the grouped data, but the number of combinations of past winning numbers in the primary group, the number of primary groups in the secondary group, and the number of artificial intelligence learning and extracting a plurality of lottery number combinations for each case by performing artificial intelligence learning while changing at least one of the condition variables;
By the artificial intelligence analysis unit, the number of wins per case is counted by comparing a plurality of lottery number combinations extracted for each case with the actual winning numbers, and the number of wins per case is calculated from a plurality of randomly extracted number combinations. Comparing with the possible number of winnings, selecting a case having the highest probability of winning compared to the probability of winning a randomly extracted number; and
Lotto lottery winning number prediction method comprising the step of applying, by the artificial intelligence analysis unit, the condition variable of the selected case, analyzing the lottery winning number pattern through artificial intelligence learning and extracting the lottery lottery expected number.
상기 과거 회차별 당첨번호 조합은,
로또복권 전체 회차의 1/2까지의 과거 회차별 당첨번호 조합인 로또복권 당첨번호 예측 방법.
The method of claim 1,
The combination of winning numbers for each past round is,
A method of predicting lottery winning numbers, which is a combination of winning numbers for each past round of up to 1/2 of the total lottery rounds.
출력부에 의해, 상기 추출된 로또복권 예상번호를 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 로또복권 당첨번호 예측 방법.
The method of claim 1,
Lotto winning number prediction method further comprising the step of providing, by the output unit, the extracted lottery expected number to the user.
상기 데이터베이스부와 연동하여, 과거 회차별 당첨번호 조합을 기 설정된 복수개의 회차씩 그룹핑하여 1차 그룹을 형성하고, 1차 그룹을 기 설정된 복수개씩 그룹핑하여 2차 그룹을 형성하는 그룹핑부;
상기 그룹핑된 데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하되, 상기 1차 그룹 내 과거 당첨번호 조합의 개수, 상기 2차 그룹 내 1차 그룹의 개수 및 상기 인공지능 학습 횟수를 조건 변수로 하여, 상기 조건 변수 중 적어도 하나를 변경해가면서 인공지능 학습을 수행하여 각 케이스별로 복수개의 로또복권 번호 조합을 추출하고, 상기 케이스별로 추출된 복수개의 로또복권 번호 조합과 실제 당첨번호를 비교하여 케이스별 당첨 개수를 카운팅하고, 상기 케이스별 당첨 개수를 무작위로 추출된 복수의 번호 조합에서 나올 수 있는 당첨 개수와 비교하여, 무작위로 추출된 번호의 당첨 확률에 비해 가장 높은 당첨 확률을 갖는 케이스를 선별하며, 상기 선별된 케이스의 조건 변수를 적용하여 인공지능 학습을 통해 로또복권 당첨번호 패턴을 분석함으로써, 로또복권 예상번호를 추출하는 인공지능 분석부; 및
상기 추출된 로또복권 예상번호를 출력하여 사용자에게 제공하는 출력부를 포함하는 로또복권 당첨번호 예측 시스템.a database unit in which a combination of winning numbers for each past episode is stored;
a grouping unit interworking with the database unit to form a first group by grouping a combination of past winning numbers by a plurality of preset times, and grouping the first group by a plurality of preset numbers to form a second group;
Artificial intelligence learning is performed using the grouped data, and the number of combinations of past winning numbers in the primary group, the number of primary groups in the secondary group, and the number of artificial intelligence learning are used as condition variables, the condition By performing artificial intelligence learning while changing at least one of the variables, a plurality of lotto lottery number combinations are extracted for each case, and the number of winnings for each case is counted by comparing the plurality of lottery number combinations extracted for each case with the actual winning number. and comparing the number of wins for each case with the number of wins that can come out of a plurality of randomly extracted number combinations, selects the case with the highest probability of winning compared to the winning probability of the randomly extracted number, and the selected An artificial intelligence analysis unit that extracts the expected lottery number by applying the condition variable of the case and analyzing the lottery winning number pattern through artificial intelligence learning; and
Lotto lottery winning number prediction system including an output unit for outputting the extracted lottery lottery prediction number and providing it to the user.
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