KR102423514B1 - 전문가가 직접 사고이력을 확인하고 현장검수를 완료하여 자체 보증으로 사후관리서비스를 제공하는 매도인과 매수인의 직거래를 지원하는 중고차 거래 플랫폼의 운영방법 - Google Patents

전문가가 직접 사고이력을 확인하고 현장검수를 완료하여 자체 보증으로 사후관리서비스를 제공하는 매도인과 매수인의 직거래를 지원하는 중고차 거래 플랫폼의 운영방법 Download PDF

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Abstract

전문가가 직접 사고이력을 확인하고 현장검수를 완료하여 자체 보증으로 사후관리서비스를 제공하는 매도인과 매수인의 직거래를 지원하는 중고차 거래 플랫폼의 운영방법을 제공한다.
상기 중고차 거래 플랫폼의 운영방법은 판매자 단말이 메인 서버로 차량 정보를 송신하여 중고차를 등록하는 단계; 구매자 단말이 상기 메인 서버에서 중고차 리스트를 수신하여 중고차를 선택하는 단계; 상기 메인 서버가 상기 구매자 단말이 선택한 중고차에 대한 차량 정보를 분석하여 전문가를 매칭하는 단계; 상기 구매자 단말이 전문가의 검수결과 정보를 수신하고 중고차 구매를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

전문가가 직접 사고이력을 확인하고 현장검수를 완료하여 자체 보증으로 사후관리서비스를 제공하는 매도인과 매수인의 직거래를 지원하는 중고차 거래 플랫폼의 운영방법{METHOD OF OPERATING USED CAR TRADING PLATFORM THAT SUPPORTS DIRECT TRANSACTIONS BETWEEN SELLERS AND BUYERS, IN WHICH EXPERTS DIRECTLY CHECK ACCIDENT HISTORY, COMPLETE ON-SITE INSPECTIONS, INFORM INSPECTION RESULTS, AND PROVIDE FOLLOW-UP MANAGEMENT SERVICES WITH SELF-ASSURANCE}
본 발명은 전문가가 직접 사고이력을 확인하고 현장검수를 완료하여 자체 보증으로 사후관리서비스를 제공하는 매도인과 매수인의 직거래를 지원하는 중고차 거래 플랫폼의 운영방법에 관한 것이다.
최근 중고차 시장의 성장과 함께 매도인과 매수인의 직거래를 지원하는 중고차 거래 플랫폼이 늘어나고 있는 실정이다. 그러나 종래의 중고차 거래 플랫폼은 차량에 대한 전문적인 지식이 없는 매도인과 매수인이 직접 거래를 함으로써, 특히, 매수인이 불량 중고차를 살 수 있다는 불안감에 거래가 위축되는 문제가 발생하였다. 이에 따라, 전문가(일 예로, 숙련된 차량 정비사)가 차량의 상태를 정확하게 검수하여 플랫폼 내에서 자체 보증상품을 제공한다면, 매수인이 심리적 안정감을 바탕으로 적극적으로 중고차 거래에 참여할 수 있는 혁신적인 플랫폼이 될 것이다.
나아가 인공지능(AI; Artificial Intelligence)을 이용하면 보증상품을 산정하기 위한 별도의 인적리소스의 소모가 없이 정확한 보증액과 기간을 산정할 수 있을 것이다.
[선행기술 문헌]
선행기술 1: 공개특허공보 제10-2014-0111406호(2014.09.19. 공개)
선행기술 2: 공개특허공보 제10-2003-0043853호(2003.06.02. 공개)
선행기술 3: 등록특허공보 제10-1970641호(2019.04.19. 공고)
선행기술 4: 등록특허공보 제10-2305809호(2021.09.30. 공고)
선행기술 5: 공개특허공보 제10-2020-0057382호(2020.05.26. 공개)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 전문가가 직접 사고이력을 확인하고 현장검수를 완료하여 자체 보증으로 사후관리서비스를 제공하는 매도인과 매수인의 직거래를 지원하는 중고차 거래 플랫폼의 운영방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법은 판매자 단말이 메인 서버로 차량 정보를 송신하여 중고차를 등록하는 단계; 구매자 단말이 상기 메인 서버에서 중고차 리스트를 수신하여 중고차를 선택하는 단계; 상기 메인 서버가 상기 구매자 단말이 선택한 중고차에 대한 차량 정보를 분석하여 전문가를 매칭하는 단계; 상기 구매자 단말이 전문가의 검수결과 정보를 수신하고 중고차 구매를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
전문가의 검수결과 정보는 전문가가 온라인으로 차량에 대한 정보를 수집하여 분석한 제1검수결과 정보와, 전문가가 직접 현장에서 차량을 점검하여 분석한 제2검수결과 정보를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 메인 서버가 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 보증 서비스 정보를 생성하고, 보증 서비스 정보를 상기 구매자 단말로 송신하는 단계를 더 포함하고, 상기 구매자 단말은 전문가의 검수결과 정보와 보증 서비스 정보를 수신하고 중고차 구매를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 메인 서버는 가상의 차량 정보를 레이블값으로 관리자에 의해 설정된 보증 서비스 정보를 피쳐값으로 설정된 데이터셋을 학습한 인공지능을 이용하여, 실제 차량 정보와 전문가의 검수결과 정보로부터 실제 보증 서비스 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 구매자 단말이 상기 메인 서버로 구매한 중고차에 대한 평가 정보를 송신하는 단계; 상기 메인 서버가 평가 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 전문가 평가 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법에서는 전문가(일 예로, 숙련된 차량 정비사)가 온라인(서면이력 조회)과 오프라인(현장검수)에서 차량을 점검한 검수결과를 바탕으로 보증 서비스를 제공하여 매도인과 매수인의 직거래를 지원할 수 있는 장점이 있으며, 나아가 보증 서비스를 산정하는데 있어서 인공지능을 이용하여 별도의 인력풀 없이 정확한 보증대상/액/기간을 결정할 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법을 제공하는 시스템을 나타낸 계통도이다.
도 2는 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법을 나타낸 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)을 설명한다. 도 1은 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법을 제공하는 시스템을 나타낸 계통도이고, 도 2는 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법을 나타낸 순서도이다.
본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)은 판매자 단말(10)과 구매자 단말(20)과 네트워크(30)와 메인 서버(40)를 포함하는 시스템 내에서 수행될 수 있다.
판매자 단말(10)과 구매자 단말(20)은 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지(앱 리스트), 프로그램 또는 애플리케이션이 제공되는 단말일 수 있다.
판매자 단말(10)과 구매자 단말(20)은 중고차 거래 플랫폼에 가입한 회원들이 소유한 단말기일 수 있으며, 네트워크(30)를 통하여 원격지의 메인 서버(40)에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다.
상세하게, 판매자 단말(10)과 구매자 단말(20)은 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 무선 통신 장치를 포함할 수 있으며, 데스크톱 같은 유선 통신 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
네트워크(30)는 판매자 단말(10)과 구매자 단말(20)과 메인 서버(40)와 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
메인 서버(40)는 골프플랫폼의 관리자에 의해 운영되는 서버일 수 있으며, 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다.
본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 판매자 단말(10)이 메인 서버(40)로 차량 정보를 송신하여 중고차를 등록하는 단계(100); 구매자 단말(20)이 메인 서버(40)에서 중고차 리스트를 수신하여 중고차를 선택하는 단계(200); 메인 서버(40)가 구매자 단말(20)이 선택한 중고차에 대한 차량 정보를 분석하여 전문가를 매칭하는 단계(300); 메인 서버(40)가 차량 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 보증 서비스 정보를 생성하고, 보증 서비스 정보를 구매자 단말(20)로 송신하는 단계(400); 구매자 단말(20)이 전문가의 검수결과 정보와 보증 서비스 정보를 수신하고 중고차 구매를 결정하는 단계(500); 구매자 단말(20)이 메인 서버(40)로 구매한 중고차에 대한 평가 정보를 송신하는 단계(600); 메인 서버(40)가 평가 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 전문가 평가 결과를 생성하는 단계(700);를 포함할 수 있다.
판매자 단말(10)이 메인 서버(40)로 차량 정보를 송신하여 중고차를 등록하는 단계(100) 에서는 플랫폼 유저 중 판매자가 자신이 판매하고자 하는 중고차에 대한 정보를 플랫폼에 업로드하는 단계일 수 있다. 이 경우, 차량 정보는 판매자에 의해 작성될 수 있으며, 차종, 연식, 주행거리, 번호, 차량등록증, 사고이력(보험이력), 옵션 및 부품의 상태(가동년한) 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 차량 정보는 메인 서버(40)의 데이터베이스에 저장되어 구매자의 써치에 의해 중고차 리스트로 제공될 수 있다.
구매자 단말(20)이 메인 서버(40)에서 중고차 리스트를 수신하여 중고차를 선택하는 단계(200) 에서는 플랫폼 유저 중 구매자가 플랫폼에서 자신이 원하는 중고차를 써치한 다음 이에 맞는 매물을 선택하는 단계일 수 있다. 이 경우, 구매자가 선택한 중고차에 대한 정보는 메인 서버(40)의 데이터베이스에 기록될 수 있다.
메인 서버(40)가 구매자 단말(20)이 선택한 중고차에 대한 차량 정보를 분석하여 전문가를 매칭하는 단계(300) 에서는 메인 서버(40)에서 구매자가 선택한 중고차에 대한 차량 정보를 통해 해당 전문가를 매칭하는 단계일 수 있다.
전문가로서 다양한 차량의 전문가가 존재할 수 있으며, 일 예로, 수년의 정비 경력을 가진 정비사일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 메인 서버(40)의 데이터베이스에서는 중고차의 차종과 연식 등의 세부 카테고리에 이에 대응되는 정비 경력을 가진 정비사가 맵핑되어 저장될 수 있으며, 이에 따라, 구매자가 선택한 차량에 대한 경력을 가진 정비사가 매칭되어 선택될 수 있다.
전문가는 구매자가 구매하기로 특정한 차량에 대한 검수를 수행하여 전문가의 검수 결과 정보를 생성할 수 있으며, 전문가에 의해 작성된 검수 결과 정보는 메인 서버(40)의 데이터베이스에 기록되어 보증 서비스 산정의 백데이터로서 이용될 수 있으며 구매자에게 제공되어 거래 여부를 판단할 수 있는 자료로 활용될 수 있다.
전문가의 검수 결과 정보는 전문가가 온라인으로 차량에 대한 정보를 수집하여 분석한 제1검수결과 정보와, 전문가가 직접 현장에서 차량을 점검하여 분석한 제2검수결과 정보를 포함할 수 있다. 즉, 전문가는 공공 서버(국토교통부 서버, 행정안전부 서버)나 보험사 서버나 웹 등에 접속하여 차량에 대한 서류를 분석하여 서류 상의 검수 결과에 대한 제1검수결과 정보를 생성할 수 있고, 오프 라인 상에서 차량을 직접 점검하고 결과를 기록한 제2검수결과 정보를 생성할 수 있다.
즉, 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 판매자와 구매자에게 중고차 직거래를 지원하지만, 전문가가 개입하여 차량에 대한 객관적인 검수 결과 데이터(제1검수결과 정보)와 주관적인 검수 결과 데이터(제2검수결과 정보)를 제공함으로써, 구매자가 전문가의 도움을 받아 매물에 대한 이해도를 바탕으로 합리적인 거래를 할 수 있도록 서포트할 수 있다.
이 경우, 전문가의 제1검수결과 정보는 판매자가 업로드한 차량 정보가 공식적인 서류 상의 정보와 일치하는지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 전문가의 제2검수결과 정보는 판매자가 업로드한 차량 정보가 실제 현장 검수 정보와 일치하는지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다. 한편, 차량 정보 중 차종, 역식, 번호, 차량등록증, 번호 등이 제1검수결과 정보의 대상이 될 수 있으며, 차량 정보 중 옵션, 부품의 상태(가동년한) 등이 제2검수결과 정보의 대상이 될 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
메인 서버(40)가 차량 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 보증 서비스 정보를 생성하고, 보증 서비스 정보를 구매자 단말(20)로 송신하는 단계(400) 에서는 구매자가 플랫폼에서 제공하는 검수 결과를 믿고 구매할 수 있도록 메인 서버(40)가 차량 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 보증 서비스 정보(책임보험 등)를 생성하여 구매자에게 보증조건을 제시하는 단계일 수 있다. 이 경우, 차량 정보가 전문가의 검수결과 다르게 판단된 경우 전문가의 검수결과에 따른 정보로 수정될 수 있다(수정된 차량 정보). 보증 서비스 정보는 보증 대상, 보증 기간, 보증료 등에 대한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 보증 서비스를 산정하는데 소비되는 인적리소스를 줄이고 정확한 보증 서비스를 산정하기 위해서 인공지능을 이용하여 보증 서비스를 산정할 수 있으며, 인공지능 기술에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.
구매자 단말(20)이 전문가의 검수결과 정보와 보증 서비스 정보를 수신하고 중고차 구매를 결정하는 단계(500) 에서는 구매자가 구매자 단말(20)을 통해 메인 서버(40)로부터 전문가의 검수결과 정보와 보증 서비스 정보를 제공받아 이를 확인한 다음, 최종 구매 여부를 결정하는 단계일 수 있다. 즉, 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 구매자가 판매자에 의해 일방적으로 작성된 편향된 차량 정보에서 벗어나 전문가의 객관적인 검수 결과와 이를 통해 산정된 보증 서비스를 검토하고 최종 구매를 결정할 수 있다.
구매자 단말(20)이 메인 서버(40)로 구매한 중고차에 대한 평가 정보를 송신하는 단계(600) 에서는 구매자가 실제 중고차를 구매한 다음 차량을 운행하면서 느낀 평가를 메인 서버(40)로 전송하는 단계일 수 있다.
이 경우, 평가 정보는 구매자가 차량을 구매한 만족도에 대해서 직접 평점을 매겨 결과값(자연수)으로 표현되는 구매자 만족도 지수 정보와 차량의 운행 시 보증 기간 내에 보증 대상에 하자가 발생하여 보증 서비스를 이용하였는지 여부에 대한 보증 서비스 이용 정보를 포함할 수 있다.
메인 서버(40)가 평가 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 전문가 평가 결과를 생성하는 단계(700) 에서는 구매자의 평가 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 전문가의 검수 수행 능력에 대해 점수를 매기는 단계일 수 있다.
일 예로, 메인 서버(40)에서는 평가 정보에 의해 "구매자의 만족도 지수가 기준값 이상이고 보증 서비스를 이용하지 않은 경우"와 "구매자의 만족도 지수가 기준값 미만이고 보증 서비스를 이용하지 않은 경우"와 "구매자의 만족도 지수가 기준값 이상이고 보증 서비스를 이용한 경우"와 "구매자의 만족도 지수가 기준값 미만이고 보증 서비스를 이용하지 않은 경우"의 순으로 전문가에게 높은 점수를 부여할 수 있다.
즉, 보증 서비스는 전문가의 검수 결과에 의해 산정되기 때문에 구매자의 만족도 지수의 결과와 별개로 구매자가 보증 서비스를 이용하였는지 안하였는지가 우위에 있는 평가 요소가 될 수 있다.
또한, 상술한 경우 중 동일한 경우라면, 보증 서비스를 이용하지 않은 조건에서는 "제1검수결과에 따라서 차량 정보가 수정되고 제2검수결과에 따라서 차량 정보가 수정된 경우"와 "제2검수결과에만 따라서 차량 정보가 수정된 경우"와 "제1검수결과에만 따라서 차량 정보가 수정된 경우"와 "차량 정보가 검수결과에 따라서 수정되지 않은 경우"의 순으로 전문가에게 높은 점수를 부여할 수 있다. 전문가가 검수결과를 통해 차량 정보를 수정하는 경우 높은 점수를 부여한 것이며, 검수결과 중에서도 제2검수가 제1검수보다 시간과 노력이 많이 소모되며 하자를 발견하기 어려운 것을 고려한 것이다.
이하, 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서 이용되는 인공지능에 대해 자세히 설명한다. 인공지능(AI; Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다. 특히, 인공지능 중 가장 많은 분야에서 활용되는 지도학습(Supervised learning)은 정답(Label)을 포함하는 트레이닝 데이터를 이용하여 미래 값을 예측하는 방법이다.
참고로, 기계학습은 명시적으로 프로그램되지 않아도 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 능력을 부여하는 방법론으로 정의될 수 있으며, 이는 데이터를 기반으로 프로그램이 스스로 데이터의 패턴을 학습하도록 하는 방식이다. 기계학습은 학습에 필요한 데이터에 정답의 명시 여부에 따라 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 구분되고, 사용 목적에 따라 데이터를 유한개의 카테고리로 나누는 분류(Classification), 연속적인 값으로 맵핑하는 리그레션(Regression), 유사한 데이터를 묶는 군집화(Clustering), 다차원의 데이터를 대표성 있는 낮은 차원으로 사상하는 차원축소(Dimension Reduction) 방법론으로 구분된다.
딥러닝은 기계학습 기법 중 하나로 한동안 정체되었던 기계학습의 성능을 획기적으로 향상시켰는데, 딥러닝은 인간의 뇌 구조에서 시냅스의 중첩을 흉내 낸 인공신경망(ANN; Artificial Neural Network) 알고리즘에 기반한 방법론이며, 딥러닝 구조로는 입력 계층(Input Layer)과 출력 계층(Output Layer) 사이에 복수의 은닉 계층(Hidden Layer)이 존재하는 심층신경망(DNN; Deep Neural Network), 은닉계층 앞에 요인 추출에 필요한 필터를 두고 필터를 함께 학습하는 나선형신경망(CNN; Convolutional Neural Network), 각 시간의 인공신경망을 적층해 시계열 데이터 처리가 가능한 재귀신경망(RNN; Recurrent Neural Network)을 포함할 수 있다. 여기서, 딥러닝 모델의 높은 성능은 두 가지로 설명되는데, 첫째, 인경신경망은 각 계층에 있는 함수들의 가중합의 중첩으로 모든 종류의 함수가 근사 가능한 범용근사법(Universal Approximator)으로 충분히 일반적인 데이터가 주어 진다면 높은 정확도로 데이터를 모사할 수 있다. 둘째, 데이터를 잘 구분하기 위해서는 데이터를 대표하는 요인을 적절하게 추출하는 것이 중요한데 나선형신경망을 이용하여 필터 학습을 통해 최적의 요인을 추출할 수 있다는 것이다. 또한, 딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 최근의 딥러닝 모형은 내부계층이 많아져서 노드(node)를 연결하는 가중치(weight, 연결강도를 의미함)의 수가 최대 수십억 개가 되기도 한다.
본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 플랫폼의 운영초기에는 인공지능을 학습시킬 데이터가 부족하므로, 메인 서버(40)는 가상의 차량 정보를 레이블값으로 관리자에 의해 설정된 보증 서비스 정보를 피쳐값으로 설정된 데이터셋을 학습한 인공지능을 이용하여, 실제 차량 정보와 전문가의 검수결과 정보로부터 실제 보증 서비스 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 실제 차량 정보에서 전문가의 검수결과 변경된 정보를 반영한 정보를 레이블값으로 입력하여 실제 보증 서비스 정보가 생성될 수 있다. 즉, 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 가상의 차량 정보를 바탕으로 관리자에 의해 설정된 보증 서비스에 대한 백데이터로 학습한 인공지능을 이용하여 판매자에 의해 직접 입력되고 전문가의 검수결과에 의해 정정된 차량 정보를 레이블값으로 입력하면 해당 차량에 대한 맞춤형 보증 서비스가 산출될 수 있다.
한편, 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)의 변형례에서는 매수인의 "마이데이터"를 이용하여 전문가 평가 결과(점수)에 가중치를 둘 수 있다. 즉, 매수인이 차량을 많이 이용하여 같은 기간이라도 주행거리가 긴 경우 가중치를 높게 두어 전문가 평가 결과(점수)를 높게 산정할 필요성이 있으며, 매수인이 차량을 적게 이용하여 같은 기간이라도 주행거리가 짧은 경우 가중치를 낮게 두어 전문가 평가 결과(점수)를 낮게 산정할 필요가 있다. 이 경우, 가중치는 지수 형태로서 기존 전문가 평가 결과에 산술적으로 곱해져 가중치를 부여하게 된다.
한편, "마이데이터"는 은행 계좌와 신용카드 이용내역 등 금융데이터의 주인을 금융회사가 아니라 유저 개인으로 정의하는 개념으로서, 데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법) 개정으로 2020년 8월부터 사업자들이 개인의 동의를 받아 마이데이터를 이용하는 것이 가능해진다. 기존의 은행 계좌와 신용카드 이용내역은 피상적인 돈의 흐름만을 나타낸다면, 마이데이터는 실질적으로 고객이 어떤 상품을 어느 지역에서 구입했고 판매자가 어떤 상품을 판매하였는지 상세 내역을 파악할 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 구매자의 마이데이터를 분석하여, 구매자가 일정 기간동안 주유소에서 기름을 주유하는 것에 지불한 비용을 판단하고 제1가중치를 일정 기간 주유비에 따라 주유비가 높은 경우 주유비가 낮은 경우보다 높게 설정할 수 있다. 또한, 구매자의 마이데이터를 분석하여, 구매자가 일정 기간동안 연속적으로 소비가 일어난 지역간의 거리가 특정 거리 이상(구매자가 도보가 아니라 차량을 이용하여 이동해야 하는 거리를 산정)인 경우의 수가 높을수록 제2가중치를 낮은 경우보다 높게 설정할 수 있다. 나아가 구매자의 마이데이터를 분석하여, 일정 기간동안 구매자의 소비가 반복적으로 하나의 특정 지역 범위에서 50% 이상 발생하는 경우 구매자의 성향이 정적인 것으로 판단하여 그렇지 않은 경우보다 제3가중치를 낮게 설정할 수 있다. 이에 따라, 기존 전문가 평가 결과에 산술적으로 곱해지는 총가중치는 제1가중치와 제2가중치와 제3가중치를 산술적으로 합하여 산정할 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 중고차 거래 플랫폼의 운영방법(1000)은 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위한 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (5)

  1. 판매자 단말이 메인 서버로 차량 정보를 송신하여 중고차를 등록하는 단계;
    구매자 단말이 상기 메인 서버에서 중고차 리스트를 수신하여 중고차를 선택하는 단계;
    상기 메인 서버가 상기 구매자 단말이 선택한 중고차에 대한 차량 정보를 분석하여 전문가를 매칭하는 단계;
    상기 메인 서버가 차량 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 보증 서비스 정보를 생성하고, 보증 서비스 정보를 상기 구매자 단말로 송신하는 단계;
    상기 구매자 단말이 전문가의 검수결과 정보와 보증 서비스 정보를 수신하고 중고차 구매를 결정하는 단계;
    상기 구매자 단말이 상기 메인 서버로 구매한 중고차에 대한 평가 정보를 송신하는 단계; 및
    상기 메인 서버가 평가 정보와 전문가의 검수결과 정보를 분석하여 전문가 평가 결과를 생성하는 단계를 포함하며,
    전문가의 검수결과 정보는 전문가가 온라인으로 차량에 대한 정보를 수집하여 분석한 제1검수결과 정보와, 전문가가 직접 현장에서 차량을 점검하여 분석한 제2검수결과 정보를 포함하며,
    상기 구매자 단말은 전문가의 검수결과 정보와 보증 서비스 정보를 수신하고 중고차 구매를 결정하며,
    상기 메인 서버는 가상의 차량 정보를 레이블값으로 관리자에 의해 설정된 보증 서비스 정보를 피쳐값으로 설정된 데이터셋을 학습한 인공지능을 이용하여, 실제 차량 정보와 전문가의 검수결과 정보로부터 실제 보증 서비스 정보를 생성하며,
    상기 메인 서버에서는 구매한 중고차에 대한 평가 정보에 의해 “구매자의 만족도 지수가 기준값 이상이고 보증 서비스를 이용하지 않은 경우”와 “구매자의 만족도 지수가 기준값 미만이고 보증 서비스를 이용하지 않은 경우”와 “구매자의 만족도 지수가 기준값 이상이고 보증 서비스를 이용한 경우”와 “구매자의 만족도 지수가 기준값 미만이고 보증 서비스를 이용하지 않은 경우”의 순으로 전문가에게 높은 점수를 부여하며, 보증 서비스를 이용하지 않은 조건에서는 “제1검수결과에 따라서 차량 정보가 수정되고 제2검수결과에 따라서 차량 정보가 수정된 경우”와 “제2검수결과에만 따라서 차량 정보가 수정된 경우”와 “제1검수결과에만 따라서 차량 정보가 수정된 경우”와 “차량 정보가 검수결과에 따라서 수정되지 않은 경우”의 순으로 전문가에게 높은 점수를 부여하여 기존 전문가 평과 결과를 생성하고,
    상기 메인 서버는 구매자의 마이데이터를 이용하여 기존 전문가 평가 결과에 가중치를 두며, 가중치는 지수 형태로서 기존 전문가 평가 결과에 산술적으로 곱해져 가중치를 부여하며, 구매자가 일정 기간동안 주유소에서 기름을 주유하는 것에 지불한 비용을 판단하여 제1가중치를 일정 기간 주유비에 따라 주유비가 높은 경우 주유비가 낮은 경우보다 높게 설정하고, 구매자가 일정 기간동안 연속적으로 소비가 일어난 지역간의 거리가 특정 거리 이상인 경우의 수가 높을수록 제2가중치를 낮은 경우보다 높게 설정하고, 일정 기간동안 구매자의 소비가 반복적으로 하나의 특정 지역 범위에서 50% 이상 발생하는 경우 그렇지 않은 경우보다 제3가중치를 낮게 설정하며, 기존 전문가 평가 결과에 산술적으로 곱해지는 가중치는 제1가중치와 제2가중치와 제3가중치를 산술적으로 합하여 산정하는 것을 특징으로 하는 중고차 거래 플랫폼의 운영방법.
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