KR102406442B1 - Ai를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼 - Google Patents

Ai를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼 Download PDF

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Abstract

본 발명은 마케팅, 물류 및 CS를 포함하는 소비재 유통 프로세스의 통합 솔루션 서비스를 제공하는 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼에 관한 것으로, 기업 마케팅을 위한 홍보 콘텐츠를 생성하는 마케팅부; 입출고 일정과, 재고 및 발주를 관리하는 물류 관리부; 및 고객 응대 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함한다.

Description

AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼 {Online marketing platform for data analysis and promotion contents production through AI.}
본 발명은 데이터 마이닝기반 온라인 마케팅 플랫폼에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 마케팅, 물류 및 CS를 포함하는 소비재 유통 프로세스의 통합 솔루션 서비스를 제공하는 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼에 관한 것이다.
기업에게 있어 홍보와 마케팅은 기업의 생사에 매우 중요한 요소로, 홍보와 마케팅 광고시장에서 기업에게는 오프라인 시장만큼 중요한 것이 온라인 시장이다.
인터넷을 통한 홍보, 마케팅의 중요성은 두말 할 것 없이 매우 중요하다. 하지만 중요성만큼 대중에게 인식을 시키고 재화의 구매를 유도하는 방법까지는 많은 문제점이 있다.
구체적으로, 홍보, 마케팅에서 광고효율의 분석을 통한 적정광고비의 산출의 어려움, 선발업체, 대기업들에 비하여 현저히 낮은 인지도, 경제적으로 많은 액수가 필요한 고액의 비용, 적절한 소비자의 표적마케팅(Target marketing)의 어려움, 소비자의 니즈(Needs)충족의 어려움 등이 있다.
또한, 홍보와 마케팅 광고시장에서 소비자에게는 오프라인 시장만큼 쉽게 광고에 노출되는 것이 온라인시장인데, 인터넷의 보편화로 원하는 목적을 이루기 위해 온라인의 세계에 들어서는 순간부터 매 순간마다 엄청난 양의 광고와 접촉을 하게 된다.
하지만 정보의 난해성으로 인하여 소비자의 욕구를 충족시키지 못하거나, 충분한 흥미 부여를 하지 못하거나, 지나치게 자극적이거나, 소비자의 니즈 충족 및 활용에 이득이 되지 않는 경우 등 다양한 요인들로 인해 모든 광고가 소비자에게 본연의 역할을 수행하지는 못하고 있다.
이처럼 기업의 입장에서는 소비자의 욕구를 충족시키지 못하는 경우, 홍보와 마케팅은 실패하게 된다. 또한 경제적인 지원, 인지도 등은 중소기업과 소규모의 업체에게 큰 걸림돌로 작용하게 된다는 문제점 있다.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
한국공개특허 제10-2011-0133644호
본 발명의 일측면은 마케팅, 물류 및 CS를 포함하는 소비재 유통 프로세스의 통합 솔루션 서비스를 제공할 수 있는 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼을 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼은, 마케팅, 물류 및 CS를 포함하는 소비재 유통 프로세스의 통합 솔루션 서비스를 제공한다.
상기 데이터 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼은,
기업 마케팅을 위한 홍보 콘텐츠를 생성하는 마케팅부;
입출고 일정과, 재고 및 발주를 관리하는 물류 관리부; 및
고객 응대 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함한다.
상기 마케팅부는,
기업별 맞춤형 홍보 콘텐츠를 생성하기 위해, 기업과 관련된 텍스트 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
수집된 텍스트 데이터를 미리 설정된 분류기준에 따라 분류하는 데이터 처리부;
상기 데이터 처리부에 의해 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 상기 홍보 콘텐츠에 포함되는 핵심 키워드를 도출하는 예측부; 및
상기 예측부에 의해 도출된 상기 핵심 키워드를 이용한 홍보 콘텐츠 샘플을 자동을 생성하는 홍보 콘텐츠 생성부를 포함하고,
상기 예측부는,
상기 텍스트 데이터를 구성하는 복수의 단어 각각을 벡터화하고, 벡터화된 각 단어를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력된 벡터값에 대응되는 단어를 상기 핵심 키워드로 설정하는 것을 특징으로 하고,
상기 홍보 콘텐츠 생성부는,
상기 예측부에 의해 설정된 분류기준별 핵심 키워드와 관련된 이미지, 문장, 글꼴, 크기 및 색상을 자동으로 설정하고, 설정된 이미지 및 문장을 자동으로 조합하여 샘플용 홍보 콘텐츠를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 상기 데이터 수집부는,
수신된 데이터에 악성코드가 포함되어 있는지를 판단하는 빅데이터 분석 기반의 악성코드 도출부를 포함하고,
상기 악성코드 도출부는,
수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈;
수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈;
데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및
형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함한다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 마케팅, 물류 및 CS를 포함하는 소비재 유통 프로세스의 통합 솔루션 서비스를 자동화된 서비스로 제공받을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼이 적용된 일 예가 도시된 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 마케팅부의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 4 및 도 5는 도 3에 도시된 학습부에서 인공 신경망을 학습하는 일 예가 도시된 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼의 개략적인 구성이 도시된 개념도이다.
본 발명에 따른 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼은 기업의 브랜드 가치를 향상시켜 결과적으로는 해당 기업의 매출 향상을 이끌어내는 업체에서 사용되는 기술로, AI기반의 머신러닝을 통해 선정한 브랜드를 B2B 유통 및 B2C 플랫폼 구축을 통해 키우는 역할을 수행한다.
특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼은, 마케팅, 물류 및 CS를 포함하는 소비재 유통 프로세스의 통합 솔루션 서비스를 제공하며, 이러한 마케팅, 물류 및 CS를 자동화된 서비스로 기업에 제공함으로써 기업은 제품의 개발에만 집중할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
이를 위해, 본 발명에 따른 상기 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼(1000)은 도시된 바와 같이 마케팅부(100), 물류 관리부(200) 및 서비스 제공부(300)를 포함한다.
마케팅부(100)는 기업 마케팅을 위한 홍보 콘텐츠를 제작하여 배포하며, 마케팅을 위한 기업과 관련된 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 파싱하며, 파싱된 데이터를 분석하여 마케팅 자료로 활용한다.
이와 같은 마케팅부(100)는 마케팅 전략 수립 및 실행(노출/유입/전환을 위한 기초작업, SA/DA, 리타겟팅, 바이럴 마케팅, 광고 지면 특성 및 콘텐츠 최적화) 등과 같은 업무를 수행하며, 이러한 마케팅부(100)에서 홍보 콘텐츠를 생성하는 구체적인 기능은 후술하기로 한다.
물류 관리부(200)는 기업이 생산한 제품을 소비자에게 전달하는 일련의 과정을 관리한다. 구체적으로, 물류 관리부(200)는 유통 과정을 전산화하여 제품의 입출고 일정 및 재고의 발주를 관리하며, 소비자에게 배송되는 배송사와 연계하여 택배 물류의 발송 및 위치 추적 서비스를 제공한다. 이와 같은 물류 관리부(200)는 종래에 공지된 다양한 자동화된 물류 관리 기술을 이용하여 상기와 같은 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.
서비스 제공부(300)는 CS(Customer Service), 고객 클레임 및 문의사항 해결 등과 같이 제품의 구매, 배송 및 사용 과정에서 발생되는 문의사항 및 불편사항을 처리하며, 구매 데이터에 기반하여 재구매 전략을 도출한다.
일 실시예에서, 상술한 바와 같은 본 발명에 따른 데이터 마이닝기반 온라인 마케팅 플랫폼(1000)은 도 2에 도시된 바와 같이 마케팅부(100), 물류 관리부(200) 및 서비스 제공부(300)가 각각의 업무를 수행하는 부서에 배치된 부서별 단말기에 개별적으로 구비되는 것을 특징으로 한다. 예컨대, 마케팅부(100)는 기업의 브랜드 가치를 향상시키는 업체의 마케팅부서에 구비된 제1 사용자 단말기에 구현되고, 물류 관리부(200)는 업체의 물류관리부서에 구비된 제2 사용자 단말기에 구현되며, 서비스 제공부(300)는 업체의 CS부서에 구비된 제3 사용자 단말기에 구현될 수 있으며, 이러한 마케팅부(100), 물류 관리부(200) 및 서비스 제공부(300)는 사내망을 통해 데이터를 주고받는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 제1 사용자 단말기, 제2 사용자 단말기 및 제3 사용자 단말기는 외부 기기와 유선 또는 무선으로 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 PC, 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 등과 같은 전자기기의 형태일 수 있다.
또한, 제1 사용자 단말기, 제2 사용자 단말기 및 제3 사용자 단말기에는 본 발명에 따른 AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼(1000)을 이용한 서비스를 기업에게 제공하기 위한 소프트웨어(애플리케이션)이 미리 설치될 수 있으며, 사용자는 1 사용자 단말기, 제2 사용자 단말기 및 제3 사용자 단말기에 설치된 소프트웨어(애플리케이션)을 이용하여 본 발명에 따른 마케팅부(100), 물류 관리부(200) 및 서비스 제공부(300)에서 제공하는 기능을 제공받을 수 있다.
도 3은 도 1에 도시된 마케팅부(100)의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도시된 바와 같이, 상기 마케팅부(100)는 데이터 수집부(110), 데이터 처리부(120), 예측부(130), 홍보 콘텐츠 생성부(140) 및 학습부(150)를 포함한다.
데이터 수집부(110)는 기업별 맞춤형 홍보 콘텐츠를 생성하기 위해, 기업과 관련된 텍스트 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(110)는 업체에 구비된 사용자 단말기를 이용하여 홍보하고자 할 기업과 관련된 뉴스, 광고, 홍보물, 댓글, 소셜미디어 자료 등을 포함된 텍스트 데이터를 자동으로 수집한다.
데이터 처리부(120)는 데이터 수집부(110)에서 수집된 텍스트 데이터를 소정 기준에 따라 분류한다.
예컨대, 데이터 처리부(120)는 텍스트 데이터를 홍보 타겟층, 경쟁강도, 동종 또는 유사제품을 판매하는 타사, 매출 등과 같은 대분류 기준에 의해 1차적으로 분류하고, 1차 분류된 데이터를 세부 기준에 따라 2차로 분류할 수 있다. 예를 들어, 타겟층으로 분류된 텍스트 데이터는 연령별/성별에 따라 2차적으로 분류되고, 경쟁강도로 분류된 텍스트 데이터는 키워드 검색량, 블로그/카페/SNS 게시물에 따라 2차적으로 분류되고, 타사제품으로 분류된 텍스트 데이터는 평균가격, 세부 카테고리(제품의 종류) 등에 따라 2차적으로 분류되며, 매출로 분류된 텍스트 데이터는 시즌(계절)별, 연도별, 날짜별 등에 따라 2차적으로 분류될 수 있다.
이러한 데이터 처리부(120)에 의해 수행되는 텍스트 데이터의 파싱은 이미 공지된 다양한 분류 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 분류한다.
예측부(130)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 회귀분석(Regression Analysis), 상관분석(Correlation Analysis) 등과 같은 데이터 처리 기술을 이용하여 홍보 콘텐츠 제작을 위한 자료를 제공한다.
예컨대, 예측부(130)는 자연어 처리 기술을 이용하여 포털, 커뮤니티의 제품 언급도 등을 자연어 처리하여 점수화 및 판매량 예측 등과 같은 분야에 사용하고, 회귀분석 기술을 이용하여 종속변수에 대한 독립변수의 영향을 추정하여 매출, 광고 노출순위 등과 같은 직접적인 인과관계를 파악하며, 상관분석 기술을 이용하여 변수간 패턴의 유사성(증감형태)을 비교하여 종속변수에 대한 간접적 영향관계를 분석한다.
특히, 예측부(130)는 상기 데이터 처리부(120)에 의해 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 상기 홍보 콘텐츠에 포함되는 핵심 키워드를 도출하는 것을 특징으로 한다.
이를 위해, 예측부(130)는 도 4에 도시된 바와 같이 상기 텍스트 데이터를 구성하는 복수의 단어 각각을 벡터화하고, 벡터화된 각 단어를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력된 벡터값에 대응되는 단어를 상기 핵심 키워드로 설정하는 것을 특징으로 한다.
홍보 콘텐츠 생성부(140)는 상기 예측부(130)에 의해 설정된 분류기준별 핵심 키워드와 관련된 이미지, 문장, 글꼴, 크기 및 색상을 자동으로 설정하고, 설정된 이미지 및 문장을 자동으로 조합하여 샘플용 홍보 콘텐츠를 생성하는 것을 특징으로 한다.
홍보 콘텐츠 생성부(140)는 홍보 콘텐츠 제작을 위한 배경을 출력하고, 출력된 배경에 홍보 콘텐츠에 사용될 이미지 및 글자를 특정 영역에 목록화하여 표시할 수 있다.
이때, 홍보 콘텐츠 생성부(140)는 기업과 유사한 업종의 다른 기업에서 사용된 홍보 콘텐츠를 분석하여 홍보 콘텐츠에 사용될 이미지의 종류와 핵심 키워드의 폰트, 글자크기 및 색상 등을 복수 개 생성하여 추천할 수 있다.
따라서, 사용자는 홍보 콘텐츠 생성부(140)에 의해 미리 생성된 추천 객체들을 조합하는 것만으로도 손쉽게 홍보 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 경우에 따라서는 홍보 콘텐츠 생성부(140)가 이러한 추천 객체들을 자동으로 조합하여 샘플용 홍보 콘텐츠를 먼저 생성한 후, 사용자로부터 수신되는 수정 요청사항에 따라 수정하여 최종적인 홍보 콘텐츠를 생성할 수도 있다.
학습부(150)는 예측부(130)에서 사용되는 인공 신경망을 학습한다.
도 5는 학습부(150)에서 인공 신경망을 학습하는 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
도시된 바와 같이, 학습부(150)는 인공 신경망의 학습을 위해 입력되는 학습용 데이터를 구성하는 전체 단어를 소정 단어 단위로 그룹화하는 것을 특징으로 한다.
예를 들어, 도시된 바와 같이 학습부(150)는 서로 연속하는 세 단어를 하나의 그룹으로 분류하며, 학습용 데이터의 가장 첫 번째 단어부터 세 번째 단어까지를 제1 그룹(G1)으로 분류하고, 학습용 데이터의 두 번째 단어부터 네 번째 단어까지를 제2 그룹(G2)으로 분류하며, 학습용 데이터의 세 번째 단어부터 다섯 번째 단어까지를 제3 그룹(G3)으로 분류한다. 이와 같은 방법으로, 학습부(150)는 학습용 데이터를 소정 개수의 단어들이 연속적으로 나열된 복수의 그룹으로 분할할 수 있으며, 따라서 학습용 데이터 포함된 하나의 단어는 적어도 둘 이상의 그룹으로 분류될 수 있다.
이후, 학습부(150)는 각각의 그룹에 포함된 복수의 단어를 기준 단어와 주변 단어로 분류할 수 있다.
도시된 실시예에서, 학습부(150)는 제1, 2, 3 그룹에 포함된 단어 중 가장 가운데 있는 단어(음영 처리된 영역)를 기준 단어로 설정하며, 양 옆에 있는 단어를 주변 단어로 설정할 수 있다.
이후, 학습부(150)는 각각의 기준 단어 및 주변 단어를 벡터화한 후, 주변 단어에 대한 벡터값 또는 벡터 행렬을 인공 신경망의 입력층에 입력할 데이터셋으로 설정하고, 출력층에서 예측하고자 하는 기준 단어를 기준값으로 설정하여, 입력 데이터에 대한 출력 벡터를 설정된 기준값과 비교한 결과에 따라 인공 신경망을 구성하는 노드 간의 가중치를 재설정한다.
즉, 학습부(150)는 인공 신경망이 서로 빈번한 조합을 갖는 단어들을 유추하기 위해, 기준 단어의 주변 단어들이 입력값으로 주어지고, 기준 단어가 출력값으로 주어졌을 때 인공 신경망의 노드간 가중치를 학습하여 조절하는 것을 특징으로 한다.
몇몇 다른 실시예에서, 데이터 수집부는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출 시스템(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)을 이용하여 수신된 데이터에 악의적으로 기업을 비방한 텍스트 데이터가 포함되어 있는지를 자동으로 판단할 수 있다.
여기서, 데이터 수집부는 수신된 텍스트 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 통계 분석부는 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.
또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산 출할 수 있다.
또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 악성코드로 도출할 수 있다.
한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.
이에 따라, 컴퓨터 장치는 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 비정상 데이터 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 악의적인 목적으로 작성된 텍스트 데이터를 사전에 필터링함으로써 분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
이와 같은, 데이터 마이닝기반 온라인 마케팅 플랫폼을 제공하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 마케팅부
200: 물류 관리부
300: 서비스 제공부

Claims (4)

  1. 마케팅, 물류 및 CS를 포함하는 소비재 유통 프로세스의 통합 솔루션 서비스를 제공하는, AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼에 있어서,
    상기 데이터 마이닝기반 온라인 마케팅 플랫폼은,
    기업 마케팅을 위한 홍보 콘텐츠를 생성하는 마케팅부;
    입출고 일정과, 재고 및 발주를 관리하는 물류 관리부; 및
    고객 응대 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함하고,
    상기 마케팅부는,
    기업별 맞춤형 홍보 콘텐츠를 생성하기 위해, 기업과 관련된 텍스트 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    수집된 텍스트 데이터를 미리 설정된 분류기준에 따라 분류하는 데이터 처리부;
    상기 데이터 처리부에 의해 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 상기 홍보 콘텐츠에 포함되는 핵심 키워드를 도출하는 예측부; 및
    상기 예측부에 의해 도출된 상기 핵심 키워드를 이용한 홍보 콘텐츠 샘플을 자동을 생성하는 홍보 콘텐츠 생성부를 포함하고,
    상기 예측부는,
    상기 텍스트 데이터를 구성하는 복수의 단어 각각을 벡터화하고, 벡터화된 각 단어를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력된 벡터값에 대응되는 단어를 상기 핵심 키워드로 설정하는 것을 특징으로 하고,
    상기 홍보 콘텐츠 생성부는,
    상기 예측부에 의해 설정된 분류기준별 핵심 키워드와 관련된 이미지, 문장, 글꼴, 크기 및 색상을 자동으로 설정하고, 설정된 이미지 및 문장을 자동으로 조합하여 샘플용 홍보 콘텐츠를 생성하는 것을 특징으로 하고,
    상기 데이터 마이닝기반 온라인 마케팅 플랫폼은,
    상기 예측부에서 사용되는 인공 신경망을 학습시키는 학습부를 더 포함하고,
    상기 학습부는,
    인공 신경망의 학습을 위해 입력되는 학습용 데이터를 구성하는 전체 단어를 소정 단어 단위로, 그룹화하고,
    각각의 그룹에 포함된 단어 중 중심부에 위치한 단어를 기준 단어로 설정하고, 상기 기준 단어의 양 옆에 있는 단어를 주변 단어로 설정하고,
    상기 기준 단어 및 상기 주변 단어를 벡터화한 후, 주변 단어에 대한 벡터값을 인공 신경망의 입력층에 입력할 데이터 셋으로 설정하고, 상기 기준 단어에 대한 벡터값을 기준값으로 설정하며,
    인공 신경망의 입력층에 상기 데이터 셋을 입력하여 인공 신경망의 출력값을 상기 기준값과 비교한 결과에 따라 인공 신경망을 구성하는 노드 간 가중치를 재설정하는 것을 특징으로 하는, AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는,
    수신된 데이터에 비정상 데이터가 포함되어 있는지를 판단하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출부;
    수신된 텍스트 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템;
    상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및
    상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부;를 포함하고,
    상기 비정상 데이터 도출부는,
    수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈;
    수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈;
    데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및
    형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는, AI를 통한 데이터분석 및 홍보콘텐츠 제작 온라인 마케팅 플랫폼.
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