KR102561808B1 - 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법 - Google Patents

수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

도메인 특성을 고려한 트렌드 분석 결과를 기반으로 이용자가 대상 제품에 관한 동향을 파악할 수 있도록 하여 인사이트를 제공하고, 트렌드 분석 결과를 반영하여 유사도 분석 또는 최적해 도출을 통해 수요자와 공급자를 중개하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템은 수요자로부터 요청된 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터, 대상 제품과 관련된 제품 속성 데이터, 제조 속성 데이터, 및 공급자와 관련된 제품 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 도메인 분류 사전을 기반으로 대상 제품에 관하여 수집된 트렌드 관련 데이터로부터 대상 제품의 도메인과 관련된 제품 트렌드를 분석하는 트렌드 분석부; 및 제품 속성 데이터, 제조 관련 속성 데이터, 제품 데이터 및 제품 트렌드를 기반으로 대상 제품에 관한 공급자를 매칭하는 수요 공급 매칭부;를 포함한다.

Description

수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법{Supplier matching system by demand type}
본 발명은 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 도메인 특성을 고려한 트렌드 분석 결과를 기반으로 이용자가 대상 제품에 관한 동향을 파악할 수 있도록 하여 인사이트를 제공할 뿐 아니라 트렌드 분석 결과를 반영하여 유사도 분석 또는 최적해 도출을 통해 수요자와 공급자를 중개하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 마케팅 관련 업계에서 상품 등의 트렌드 분석이 수행되고 있다. 제품의 발주나 주문 제작 의뢰를 원하는 수요자는 마케팅 업체에서 제공하는 트렌드 분석 결과를 이용하여 다양한 공급자가 제공하는 공급 제품들 중에서 트렌드에 부합하는 공급 제품을 선택하여 발주하거나, 트렌드를 고려하여 주문 제작을 의뢰하고 있다.
이와 같이, 종래에는 제품의 발주나 주문 제작을 의뢰하는 수요자와 제품을 공급하는 공급자의 연결이 특별한 플랫폼 없이 수요자의 제한된 정보력에 의존하여 이루어짐으로 인해, 트렌드 분석을 기반으로 제품에 해당하는 도메인 특성을 정확하게 반영하기 어려웠으며, 수요 유형별로 최적의 공급자를 매칭하는데 한계가 있었다.
본 발명은 도메인 특성을 고려한 트렌드 분석 결과를 기반으로 이용자가 대상 제품에 관한 동향을 파악할 수 있도록 하여 인사이트를 제공할 뿐 아니라, 트렌드 분석 결과를 반영하여 유사도 분석 또는 최적해 도출을 통해 수요자와 공급자를 중개하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 수요자의 수요 유형에 따라 제품 뿐 아니라 공급자의 조합을 추천할 수 있으며, 공급자의 보유 제품만을 매칭 대상으로 한정하지 않고, 다양한 공급자의 조합을 통한 제작 의뢰로 연결시켜 줄 수 있는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템은 제품과 관련된 도메인별 트렌드 분석을 기반으로 수요자의 수요 유형에 따라 대상 제품에 관한 수요자와 공급자를 매칭하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템으로서, 수요자로부터 요청된 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터, 상기 대상 제품과 관련된 제품 속성 데이터, 상기 대상 제품의 제조 속성 데이터, 및 공급자와 관련된 제품 데이터를 수집하도록 구성되는 데이터 수집부; 도메인 분류 사전을 기반으로 상기 대상 제품에 관하여 수집된 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인과 관련된 제품 트렌드를 분석하도록 구성되는 트렌드 분석부; 및 상기 제품 속성 데이터, 상기 제조 관련 속성 데이터, 상기 제품 데이터 및 상기 제품 트렌드를 기반으로 상기 대상 제품에 관한 공급자를 매칭하도록 구성되는 수요 공급 매칭부;를 포함한다.
상기 데이터 수집부는 대상 웹사이트에서 상기 대상 제품과 관련된 제품 특성 데이터와 제품 시장 데이터를 크롤링하여 상기 트렌드 관련 데이터를 수집하도록 구성되는 트렌드 데이터 수집부; 상기 수요자로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 제품 발주 또는 제작 의뢰에 해당하는 주문 형태 구분 데이터를 포함하는 제품 수요서를 입력받도록 구성되는 수요자 데이터 수집부; 및 상기 공급자로부터 상기 공급자가 공급하는 공급 제품에 관한 제조 관련 속성 데이터와, 보유 제품 데이터를 포함하는 제품 데이터를 입력받도록 구성되는 공급자 데이터 수집부;를 포함할 수 있다.
상기 트렌드 분석부는 다양한 대상 제품과 관련하여 상기 대상 제품의 도메인 별로 제품 및 제조 관련 용어와, 상기 대상 제품의 제품 및 제조에 관한 속성을 분류하여 정의하는 도메인 분류 사전; 상기 도메인 분류 사전에 정의된 상기 제품 및 제조 관련 용어 및 상기 제품 및 제조에 관한 속성을 기초로 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인과 관련된 최신 제품 트렌드를 분석하도록 구성되는 최신 트렌드 분석부; 및 상기 최신 제품 트렌드를 기초로 상기 대상 제품과 관련된 속성들의 가중치를 나타내는 트렌드 속성 벡터를 생성하여 상기 수요 공급 매칭부로 전달하도록 구성되는 트렌드 속성 분석부;를 포함할 수 있다.
상기 수요 공급 매칭부는 상기 제품 수요서로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 상기 주문 형태 구분 데이터를 추출하여 상기 대상 제품과 관련된 수요자 속성 벡터를 생성하고; 상기 제품 데이터로부터 상기 제조 관련 속성 데이터와 상기 보유 제품 데이터를 추출하여 공급자 별로 상기 대상 제품과 관련된 공급자 속성 벡터를 생성하고; 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터, 및 상기 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자와 공급자를 매칭하도록 구성될 수 있다.
상기 수요 공급 매칭부는 상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제품 발주인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 유사도를 기반으로 추천 제품 리스트를 생성하여 출력하고; 상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제작 의뢰인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 최적해 산출을 통해 추천 업체 조합 리스트를 생성하여 출력하도록 구성될 수 있다.
상기 수요 공급 매칭부는 제조, 유통 및 후가공을 포함하는 복수개의 공급자 분류 별로, 각 공급자 분류에 속하는 공급자에 의해 발생되는 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 산출하고; 상기 복수개의 공급자 분류에 속하는 공급자 조합 별로, 각 공급자 조합에 속하는 공급자들에 대해 각각 산출된 상기 개별 공급 비용 및 상기 개별 공급 기간을 합산하여 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간을 산출하고; 상기 조합 공급 비용 및 상기 조합 공급 기간이 가장 적은 순으로 상기 공급자 조합의 우선 순위를 결정하여 리스트화하여 출력하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 방법은 제품과 관련된 도메인별 트렌드 분석을 기반으로 수요자의 수요 유형에 따라 대상 제품에 관한 수요자와 공급자를 매칭하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법으로서, 데이터 수집부에 의해, 수요자로부터 요청된 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터, 상기 대상 제품과 관련된 제품 속성 데이터, 상기 대상 제품의 제조 속성 데이터, 및 공급자와 관련된 제품 데이터를 수집하는 단계; 트렌드 분석부에 의해, 도메인 분류 사전을 기반으로 상기 대상 제품에 관하여 수집된 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인과 관련된 제품 트렌드를 분석하는 단계; 및 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 제품 속성 데이터, 상기 제조 관련 속성 데이터, 상기 제품 데이터 및 상기 제품 트렌드를 기반으로 상기 대상 제품에 관한 공급자를 매칭하는 단계;를 포함한다.
상기 제품 데이터를 수집하는 단계는 트렌드 데이터 수집부에 의해, 대상 웹사이트에서 상기 대상 제품과 관련된 제품 특성 데이터와 제품 시장 데이터를 크롤링하여 상기 트렌드 관련 데이터를 수집하는 단계; 수요자 데이터 수집부에 의해, 상기 수요자로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 제품 발주 또는 제작 의뢰에 해당하는 주문 형태 구분 데이터를 포함하는 제품 수요서를 입력받는 단계; 및 공급자 데이터 수집부에 의해, 상기 공급자로부터 상기 공급자가 공급하는 공급 제품에 관한 제조 관련 속성 데이터와, 보유 제품 데이터를 포함하는 제품 데이터를 입력받는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 제품 트렌드를 분석하는 단계는 다양한 대상 제품과 관련하여 상기 대상 제품의 도메인 별로 제품 및 제조 관련 용어와, 상기 대상 제품의 제품 및 제조에 관한 속성을 분류하여 도메인 분류 사전에 정의하는 단계; 최신 트렌드 분석부에 의해, 상기 도메인 분류 사전에 정의된 상기 제품 및 제조 관련 용어와 상기 제품 및 제조에 관한 속성을 기초로 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인에 관한 최신 제품 트렌드를 분석하는 단계; 및 트렌드 속성 분석부에 의해, 상기 최신 제품 트렌드를 기초로 상기 대상 제품과 관련된 속성들의 가중치를 나타내는 트렌드 속성 벡터를 생성하여 상기 수요 공급 매칭부로 전달하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 공급자를 매칭하는 단계는 상기 제품 수요서로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 상기 주문 형태 구분 데이터를 추출하여 상기 대상 제품과 관련된 수요자 속성 벡터를 생성하는 단계; 상기 제품 데이터로부터 상기 제조 관련 속성 데이터와 상기 보유 제품 데이터를 추출하여 공급자 별로 상기 대상 제품과 관련된 공급자 속성 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터, 및 상기 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자와 공급자를 매칭하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 공급자를 매칭하는 단계는 상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제품 발주인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 유사도를 기반으로 추천 제품 리스트를 생성하여 출력하는 단계; 상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제작 의뢰인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 최적해 산출을 통해 추천 업체 조합 리스트를 생성하여 출력하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 공급자를 매칭하는 단계는 제조, 유통 및 후가공을 포함하는 복수개의 공급자 분류 별로, 각 공급자 분류에 속하는 공급자에 의해 발생되는 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 산출하는 단계; 상기 복수개의 공급자 분류에 속하는 공급자 조합 별로, 각 공급자 조합에 속하는 공급자들에 대해 각각 산출된 상기 개별 공급 비용 및 상기 개별 공급 기간을 합산하여 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간을 산출하는 단계; 및 상기 조합 공급 비용 및 상기 조합 공급 기간이 가장 적은 순으로 상기 공급자 조합의 우선 순위를 결정하여 리스트화하여 출력하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 수요 유형별 공급자 매칭 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램가 제공된다.
본 발명의 실시예에 의하면, 도메인 특성을 고려한 트렌드 분석 결과를 기반으로 이용자가 대상 제품에 관한 동향을 파악할 수 있도록 하여 인사이트를 제공할 뿐 아니라, 트렌드 분석 결과를 반영하여 유사도 분석 또는 최적해 도출을 통해 수요자와 공급자를 중개하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법이 제공된다.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 수요자의 수요 유형에 따라 제품 뿐 아니라 공급자의 조합을 추천할 수 있으며, 공급자의 보유 제품만을 매칭 대상으로 한정하지 않고, 다양한 공급자의 조합을 통한 제작 의뢰로 연결시켜 줄 수 있는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템 및 방법이 제공된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템에 의해 제품 발주에 해당하는 수요 공급 매칭 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템에 의해 주문 제작에 해당하는 수요 공급 매칭 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 방법의 순서도이다.
도 5는 도 4의 단계 S10을 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 6은 도 4의 단계 S20을 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 7은 도 4의 단계 S30을 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 도 8의 단계 S50을 구체적으로 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 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 '~모듈, ~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. '~모듈, ~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소에 의해 분리되어 수행되거나, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다. 본 명세서의 '~모듈, ~부'는 반드시 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되지 않으며, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템(100)은 제품과 관련된 도메인별 트렌드 분석을 기반으로 수요자의 수요 유형에 따라 대상 제품에 관한 수요자와 공급자를 매칭하기 위한 것으로, 데이터 수집부(110), 트렌드 분석부(120), 데이터베이스(150), 및 수요 공급 매칭부(160)를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 수요자로부터 요청된 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터, 대상 제품에 관한 제품 수요서(130)(예를 들어, 제품 속성 데이터, 대상 제품의 제조 속성 데이터, 및 주문 형태 구분 데이터 등), 및 공급자와 관련된 제품 데이터(140)(예를 들어, 제조 관련 속성 데이터, 보유 제품 데이터 등)를 수집할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터를 수집하는 트렌드 데이터 수집부(112), 대상 제품에 관한 제품 수요서(130)를 수집하는 수요자 데이터 수집부(114), 및 대상 제품에 관한 제품 데이터(150)를 수집하는 공급자 데이터 수집부(116)를 포함할 수 있다.
트렌드 데이터 수집부(112)는 온라인 쇼핑몰이나 트렌드 관련 뉴스 등의 다양한 대상 웹사이트에서 수요자에 의해 요청된 대상 제품과 관련된 제품 특성 데이터와 제품 시장 데이터를 크롤링(crawling)하여 트렌드 관련 데이터를 수집할 수 있다.
일 예로, 대상 제품의 제품 특성 데이터는 색, 스타일, 코팅 여부, 크기 및 재질 등을 포함할 수 있으며, 대상 제품에 대한 제품 시장 데이터는 제품 구매 횟수, 제품 평점 등을 포함할 수 있다. 트렌드 데이터 수집부(112)에 의해 수집된 트렌드 관련 데이터는 대상 제품의 트렌드 분석을 위해 트렌드 분석부(120)로 전달될 수 있다.
수요자 데이터 수집부(114)는 수요자로부터 대상 제품에 관한 제조 속성 데이터(132)와, 제품 속성 데이터(134) 및 주문 형태 구분 데이터(136)를 포함하는 제품 수요서(130)를 입력받을 수 있다. 주문 형태 구분 데이터(136)는 제품 발주 또는 제작 의뢰에 해당하는 주문 유형 정보를 포함할 수 있다. 수요자 데이터 수집부(114)에 의해 수집된 제품 수요서(130)는 수요 공급 매칭부(160)로 전달될 수 있다.
공급자 데이터 수집부(116)는 공급자로부터 공급자가 공급하는 공급 제품에 관한 제조 관련 속성 데이터(142)와, 공급자의 보유 제품 데이터(144)를 포함하는 제품 데이터(140)를 입력받을 수 있다. 공급자 데이터 수집부(116)에 의해 수집된 제품 데이터(140)는 데이터 베이스(150)에 저장될 수 있다.
트렌드 분석부(120)는 도메인 분류 사전(122), 최신 트렌드 분석부(124), 및 트렌드 속성 분석부(126)를 포함할 수 있다. 트렌드 분석부(120)는 도메인 분류 사전(122)을 기반으로 데이터 수집부(110)에 의해 대상 제품에 관하여 수집된 트렌드 관련 데이터로부터 대상 제품의 도메인과 관련된 제품 트렌드를 분석할 수 있다.
도메인 분류 사전(122)은 다양한 대상 제품과 관련하여 대상 제품의 도메인 별로 제품 및 제조 관련 용어와, 제품 및 제조에 관한 속성을 분류하여 정의할 수 있다. 최신 트렌드 분석부(124)는 도메인 분류 사전(122)에 정의된 제품 및 제조 관련 용어 및 제품 및 제조에 관한 속성을 기초로 트렌드 관련 데이터로부터 대상 제품의 도메인과 관련된 최신 제품 트렌드를 분석할 수 있다.
트렌드 속성 분석부(126)는 최신 트렌드 분석부(124)에 의해 분석된 최신 제품 트렌드를 기초로 대상 제품과 관련된 속성들의 가중치를 나타내는 트렌드 속성 벡터를 생성할 수 있다.
크롤러를 통하여 수집된 제품 특성 데이터는 도메인 분류 사전(122)에 정의되어 있는 도메인별 속성을 기반으로 추출되며, 도메인 및 상품의 종류에 따라 속성이 다르게 표현될 수 있다.
표 1은 도메인 분류 사전의 일 예이다. 표 1의 예를 참조하여 설명하면, 주방용품 도메인에 포함된 프라이팬(상품 종류 1)의 경우, 코팅 재질, 내부 재질, 크기 등의 속성을 가질 수 있으며, 수저(상품 종류 2)의 경우 크기, 색, 재질 등의 속성을 가질 수 있다.
트렌드 분석부(120)는 추출된 제품의 특성 데이터(예를 들어, 최신 제품의 색, 스타일, 코팅 여부, 크기 및 재질 등) 및 제품에 대한 시장 정보(예를 들어, 제품 구매 횟수, 제품 평점 등)를 기반으로 최신 트렌드를 분석하여 사용자에게 제공할 수 있다.
트렌드 분석부(120)에 의해 분석된 트렌드 데이터는 데이터베이스(150)에 저장될 수 있다. 트렌드 속성 분석부(126)에 의해 생성된 대상 제품에 관한 트렌드 속성 벡터는 수요 공급 매칭부(160)로 전달될 수 있다.
수요 공급 매칭부(160)는 데이터 수집부(110)에 의해 수집된 제품 수요서(130)의 제조 속성 데이터(132), 제품 속성 데이터(134) 및 주문 형태 구분 데이터(136), 제품 데이터(140)의 제조 관련 속성 데이터(142) 및 보유 제품 데이터(144), 그리고 트렌드 분석부(120)에 의해 분석된 제품 트렌드에 해당하는 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자가 요청한 대상 제품에 관한 공급자를 매칭할 수 있다.
실시예에서, 수요 공급 매칭부(160)는 수요자로부터 입력받은 제품 수요서(130)로부터 제조 속성 데이터(132)와, 제품 속성 데이터(134), 및 주문 형태 구분 데이터(136)를 추출하여 대상 제품과 관련된 수요자 속성 벡터를 생성할 수 있다.
수요자에 의해 요청된 대상 제품과 관련된 제조 속성 데이터(132)는 최소 발주량, 후가공(코팅 등), 재질, 샘플 유무, 지역 등을 포함할 수 있다. 수요자에 의해 요청된 대상 제품과 관련된 제품 속성 데이터(134)는 컬러, 스타일, 소재 등을 포함할 수 있다.
또한, 수요 공급 매칭부(160)는 공급자로부터 입력받아 데이터베이스(150)에 저장된 제품 데이터(140)로부터 제조 관련 속성 데이터(142)와 보유 제품 데이터(144)를 추출하여 공급자 별로 대상 제품과 관련된 공급자 속성 벡터를 생성할 수 있다.
수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터는 서로 대응되는 제품/제조 속성 데이터를 벡터 성분으로 가지도록 설정될 수 있다. 수집된 데이터 중 자연어로 구성된 데이터는 자연어 처리(natural language processing)를 통하여 기계어로 변환되어 수요자/공급자 속성 벡터로 생성될 수 있다.
수요 공급 매칭부(160)는 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터, 및 트렌드 분석부(120)에 의해 분석된 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자와 공급자를 매칭할 수 있다. 즉, 최신 트렌드 데이터는 수요 공급 매칭부(160)의 추천 모듈에서 수요 공급 매칭을 위한 가중치로 적용될 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 실시예에 의하면, 도메인 특성을 고려한 트렌드 분석 결과를 기반으로 이용자가 대상 제품에 관한 동향을 파악할 수 있도록 하여 인사이트를 제공할 뿐 아니라, 트렌드 분석 결과를 반영하여 수요자와 공급자를 중개하여 정보량 부족을 해소할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 트렌드 분석 결과와 함께 제품/제조 속성 벡터를 활용하여 수요 공급 매칭을 수행하여, 새로운 소재 또는 공법의 도입 등과 같은 시장의 변화에 빠른 대응이 가능하다.
수요 공급 매칭부(160)는 제품 수요서(130)로부터 추출된 수요자 속성 벡터를 기반으로 제품 또는 추천 업체 조합 리스트를 출력하는 것 외에, 트렌드 분석부(120)에 의해 분석된 트렌드 데이터를 기반으로 카테고리별 제품 또는 업체 조합 리스트를 추천할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템에 의해 제품 발주에 해당하는 수요 공급 매칭 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 수요 공급 매칭부(160)는 제품 수요서(130)에서 추출된 주문 형태 구분 데이터(136)의 주문 유형이 제품 발주인 경우, 속성 데이터베이스(190)에 저장된 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터 간의 유사도(예를 들어, 코사인 유사도)를 기반으로 추천 제품 리스트(170)를 생성하며, 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터 간의 유사도가 높은 순으로 추천 제품 리스트(170)를 출력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 시스템에 의해 주문 제작에 해당하는 수요 공급 매칭 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 도 1 및 도 3을 참조하면, 수요 공급 매칭부(160)는 제품 수요서(130)에서 추출된 주문 형태 구분 데이터(136)의 주문 유형이 주문 제작(제작 의뢰)인 경우, 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터 간의 최적해 산출을 통해 추천 업체 조합 리스트(180)를 생성하여 출력할 수 있다.
수요 공급 매칭부(160)는 제조, 유통 및 후가공을 포함하는 복수개의 공급자 분류(210, 220, 230) 별로, 각 공급자 분류에 속하는 공급자에 의해 발생되는 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 산출할 수 있다. 이때 개별 공급 비용 및 기간은 공급자 분류(210, 220, 230) 별로 설정된 속성 데이터(310, 320, 330)를 기반으로 산출될 수 있다. 공급업체는 분야에 따라 제조, 유통, 후가공 등으로 분류될 수 있으며, 단일 업체가 복수의 분류에 속할 수도 있다.
제조 부문의 속성 데이터(310)는 예를 들어, 제작 가능 제품 종류, 재질, 비용, 기간 등의 속성을 포함할 수 있다. 유통 부문의 속성 데이터(320)는 예를 들어, 유통 가능 품목, 지역, 비용, 기간 등의 속성을 포함할 수 있다. 후가공 부문의 속성 데이터(330)는 예를 들어, 후가공 기법, 후가공 재질, 후가공 가능 수량, 비용, 기간 등을 속성으로 가질 수 있다.
수요 공급 매칭부(160)는 복수개의 공급자 분류(210, 220, 230)에 속하는 공급자 조합 별로, 각 공급자 조합에 속하는 공급자들에 대해 각각 산출된 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 합산하여 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간을 산출할 수 있다.
마지막으로, 수요 공급 매칭부(160)는 복수개의 공급자 조합에 대해 각각 산출된 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간이 가장 적은 순으로 공급자 조합의 우선 순위를 결정하고, 이를 리스트화하여 추천 업체 조합 리스트(180)를 출력할 수 있다.
일 예로, 수요 공급 매칭부(160)는 수요자의 요구를 만족시킬 수 있는 다양한 공급자 조합별로 비용 스코어와, 기간 스코어를 산출하고, 비용 스코어와 기간 스코어에 각각 가중치를 적용하여 합산하여 공급자 조합 스코어를 산출하여, 산출된 공급자 조합 스코어에 따라 추천 업체 조합 리스트(180)를 생성할 수 있다.
상술한 바와 같은 실시예에 의하면, 수요자의 수요 유형에 따라 제품 뿐 아니라 공급자의 조합을 추천할 수 있다. 또한, 공급자의 보유 제품만을 매칭 대상으로 한정하지 않고, 다양한 공급자의 조합을 통한 제작 의뢰로 연결시켜 줄 수 있는 이점이 제공될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 방법의 순서도이다. 도 1 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 방법은 데이터 수집부(110)에 의해 대상 제품에 관한 제품 수요서(130)(예를 들어, 제품 속성 데이터, 대상 제품의 제조 속성 데이터, 및 주문 형태 구분 데이터 등), 및 공급자와 관련된 제품 데이터(140)(예를 들어, 제조 관련 속성 데이터, 보유 제품 데이터 등)를 수집할 수 있다(S10).
도 5는 도 4의 단계 S10을 구체적으로 나타낸 순서도이다. 도 1, 도 4 및 도 5를 참조하면, 트렌드 데이터 수집부(112)는 온라인 쇼핑몰이나 트렌드 관련 뉴스 등의 다양한 대상 웹사이트에서 수요자에 의해 요청된 대상 제품과 관련된 제품 특성 데이터와 제품 시장 데이터를 크롤링하여 트렌드 관련 데이터를 수집할 수 있다(S12).
수요자 데이터 수집부(114)는 수요자로부터 대상 제품에 관한 제조 속성 데이터(132)와, 제품 속성 데이터(134) 및 주문 형태 구분 데이터(136)를 포함하는 제품 수요서(130)를 수집할 수 있다(S14). 주문 형태 구분 데이터(136)는 제품 발주 또는 제작 의뢰에 해당하는 주문 유형 정보를 포함할 수 있다.
공급자 데이터 수집부(116)는 공급자로부터 공급자가 공급하는 공급 제품에 관한 제조 관련 속성 데이터(142)와, 공급자의 보유 제품 데이터(144)를 포함하는 제품 데이터(140)(공급자 데이터)를 수집할 수 있다(S16).
다시 도 1 및 도 4를 참조하면, 데이터 수집부(110)에 의해 수요자로부터 요청된 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터가 수집되면, 트렌드 분석부(120)는 도메인 분류 사전(122)을 기반으로 데이터 수집부(110)에 의해 대상 제품에 관하여 수집된 트렌드 관련 데이터로부터 대상 제품의 도메인과 관련된 제품 트렌드를 분석할 수 있다(S20).
도 6은 도 4의 단계 S20을 구체적으로 나타낸 순서도이다. 도 1, 도 4 및 도 6을 참조하면, 도메인 분류 사전(122)은 다양한 대상 제품과 관련하여 대상 제품의 도메인 별로 제품 및 제조 관련 용어와, 제품 및 제조에 관한 속성을 분류하여 정의할 수 있다(S22).
최신 트렌드 분석부(124)는 도메인 분류 사전(122)에 정의된 제품 및 제조 관련 용어 및 제품 및 제조에 관한 속성을 기초로 트렌드 관련 데이터로부터 대상 제품의 도메인과 관련된 최신 제품 트렌드를 분석할 수 있다(S24).
트렌드 속성 분석부(126)는 최신 트렌드 분석부(124)에 의해 분석된 최신 제품 트렌드를 기초로 대상 제품과 관련된 속성들의 가중치를 나타내는 트렌드 속성 벡터를 생성할 수 있다(S26).
크롤러를 통하여 수집된 제품 특성 데이터는 도메인 분류 사전(122)에 정의되어 있는 도메인별 속성을 기반으로 추출되며, 도메인 및 상품의 종류에 따라 속성이 다르게 표현될 수 있다.
다시 도 1 및 도 4를 참조하면, 수요 공급 매칭부(160)는 데이터 수집부(110)에 의해 수집된 제품 수요서(130)의 제조 속성 데이터(132), 제품 속성 데이터(134) 및 주문 형태 구분 데이터(136), 제품 데이터(140)의 제조 관련 속성 데이터(142) 및 보유 제품 데이터(144), 트렌드 분석부(120)에 의해 분석된 제품 트렌드에 해당하는 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자가 요청한 대상 제품에 관하여 공급자를 매칭할 수 있다(S30).
도 7은 도 4의 단계 S30을 구체적으로 나타낸 순서도이다. 도 1, 도 4 및 도 7을 참조하면, 수요 공급 매칭부(160)는 수요자로부터 입력받은 제품 수요서(130)로부터 제조 속성 데이터(132)와, 제품 속성 데이터(134), 및 주문 형태 구분 데이터(136)를 추출하여 대상 제품과 관련된 수요자 속성 벡터를 생성할 수 있다(S32).
수요자에 의해 요청된 대상 제품과 관련된 제조 속성 데이터(132)는 최소 발주량, 후가공(코팅 등), 재질, 샘플 유무, 지역 등을 포함할 수 있다. 수요자에 의해 요청된 대상 제품과 관련된 제품 속성 데이터(134)는 컬러, 스타일, 소재 등을 포함할 수 있다.
또한, 수요 공급 매칭부(160)는 공급자로부터 입력받아 데이터베이스(150)에 저장된 제품 데이터(140)로부터 제조 관련 속성 데이터(142)와 보유 제품 데이터(144)를 추출하여 공급자 별로 대상 제품과 관련된 공급자 속성 벡터를 생성할 수 있다(S34).
수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터는 서로 대응되는 제품/제조 속성 데이터를 벡터 성분으로 가지도록 설정될 수 있다. 수집된 데이터 중 자연어로 구성된 데이터는 자연어 처리(natural language processing)를 통하여 기계어로 변환되어 수요자/공급자 속성 벡터로 생성될 수 있다.
수요 공급 매칭부(160)는 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터, 및 트렌드 분석부(120)에 의해 분석된 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자와 공급자를 매칭할 수 있다(S36). 이때, 최신 트렌드 데이터는 수요 공급 매칭부(160)의 추천 모듈에서 수요 공급 매칭을 위한 가중치로 적용될 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 실시예에 의하면, 도메인 특성을 고려한 트렌드 분석 결과를 기반으로 이용자가 대상 제품에 관한 동향을 파악할 수 있도록 하여 인사이트를 제공할 뿐 아니라, 트렌드 분석 결과를 반영하여 수요자와 공급자를 중개하여 정보량 부족을 해소할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 트렌드 분석 결과와 함께 제품/제조 속성 벡터를 활용하여 수요 공급 매칭을 수행하여, 새로운 소재 또는 공법의 도입 등과 같은 시장의 변화에 빠른 대응이 가능하다.
한편, 수요 공급 매칭부(160)는 제품 수요서(130)로부터 추출된 수요자 속성 벡터를 기반으로 제품 또는 추천 업체 조합 리스트를 출력하는 것 외에, 트렌드 분석부(120)에 의해 분석된 트렌드 데이터를 기반으로 카테고리별 제품 또는 업체 조합 리스트를 추천할 수도 있다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 수요 유형별 공급자 매칭 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 1, 도 2, 도 4 및 도 8을 참조하면, 수요 공급 매칭부(160)는 제품 수요서(130)에서 추출된 주문 형태 구분 데이터(136)의 주문 유형이 제품 발주인 경우, 속성 데이터베이스(190)에 저장된 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터 간의 유사도(예를 들어, 코사인 유사도)를 기반으로 추천 제품 리스트(170)를 생성하고, 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터 간의 유사도가 높은 순으로 추천 제품 리스트(170)를 출력할 수 있다(S40).
도 1, 도 3, 도 4 및 도 8을 참조하면, 수요 공급 매칭부(160)는 제품 수요서(130)에서 추출된 주문 형태 구분 데이터(136)의 주문 유형이 주문 제작(제작 의뢰)인 경우, 수요자 속성 벡터와 공급자 속성 벡터 간의 최적해 산출을 통해 추천 업체 조합 리스트(180)를 생성하여 출력할 수 있다(S50).
도 9는 도 8의 단계 S50을 구체적으로 나타낸 순서도이다. 도 1, 도 2 내지 도 4, 도 8 및 도 9를 참조하면, 수요 공급 매칭부(160)는 제조, 유통 및 후가공을 포함하는 복수개의 공급자 분류(210, 220, 230) 별로, 각 공급자 분류에 속하는 공급자에 의해 발생되는 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 산출할 수 있다(S52).
이때 개별 공급 비용 및 기간은 공급자 분류(210, 220, 230) 별로 설정된 속성 데이터(310, 320, 330)를 기반으로 산출될 수 있다. 공급업체는 분야에 따라 제조, 유통, 후가공 등으로 분류될 수 있으며, 단일 업체가 복수의 분류에 속할 수도 있다.
제조 부문의 속성 데이터(310)는 예를 들어, 제작 가능 제품 종류, 재질, 비용, 기간 등의 속성을 포함할 수 있다. 유통 부문의 속성 데이터(320)는 예를 들어, 유통 가능 품목, 지역, 비용, 기간 등의 속성을 포함할 수 있다. 후가공 부문의 속성 데이터(330)는 예를 들어, 후가공 기법, 후가공 재질, 후가공 가능 수량, 비용, 기간 등을 속성으로 가질 수 있다.
수요 공급 매칭부(160)는 복수개의 공급자 분류(210, 220, 230)에 속하는 공급자 조합 별로, 각 공급자 조합에 속하는 공급자들에 대해 각각 산출된 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 합산하여 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간을 산출할 수 있다(S54).
마지막으로, 수요 공급 매칭부(160)는 복수개의 공급자 조합에 대해 각각 산출된 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간이 가장 적은 순으로 공급자 조합의 우선 순위를 결정하고, 이를 리스트화하여 추천 업체 조합 리스트(180)를 출력할 수 있다(S56).
일 예로, 수요 공급 매칭부(160)는 수요자의 요구를 만족시킬 수 있는 다양한 공급자 조합별로 비용 스코어와, 기간 스코어를 산출하고, 비용 스코어와 기간 스코어에 각각 가중치를 적용하여 합산하여 공급자 조합 스코어를 산출하여, 산출된 공급자 조합 스코어에 따라 추천 업체 조합 리스트(180)를 생성할 수 있다.
상술한 바와 같은 실시예에 의하면, 수요자의 수요 유형에 따라 제품 뿐 아니라 공급자의 조합을 추천할 수 있다. 또한, 공급자의 보유 제품만을 매칭 대상으로 한정하지 않고, 다양한 공급자의 조합을 통한 제작 의뢰로 연결시켜 줄 수 있는 이점이 제공될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/ 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.
처리 장치는 운영 체제 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(Processing Element) 및/또는 복수 유형의 처리요소를 포함할 수 있음을 이해할 것이다.
예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(Parallel Processor) 와 같은, 다른 처리 구성(Processing configuration)도 가능하다. 소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(Computer Program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.
소프트웨어 및/ 또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody) 될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
100: 수요 유형별 공급자 매칭 시스템
110: 데이터 수집부
112: 트렌드 데이터 수집부
114: 수요자 데이터 수집부
116: 공급자 데이터 수집부
120: 트렌드 분석부
122: 도메인 분류 사전
124: 최신 트렌드 분석부
126: 트렌드 속성 분석부
130: 제품 수요서
140: 제품 데이터
150: 데이터베이스
160: 수요 공급 매칭부
170: 추천 제품 리스트
180: 추천 업체 조합 리스트

Claims (13)

  1. 제품과 관련된 도메인별 트렌드 분석을 기반으로 수요자의 수요 유형에 따라 대상 제품에 관한 수요자와 공급자를 매칭하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템으로서,
    수요자로부터 요청된 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터, 상기 대상 제품과 관련된 제품 속성 데이터, 상기 대상 제품의 제조 속성 데이터, 및 공급자와 관련된 제품 데이터를 수집하도록 구성되는 데이터 수집부;
    도메인 분류 사전을 기반으로 상기 대상 제품에 관하여 수집된 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인과 관련된 제품 트렌드를 분석하도록 구성되는 트렌드 분석부; 및
    상기 제품 속성 데이터, 상기 제조 관련 속성 데이터, 상기 제품 데이터 및 상기 제품 트렌드를 기반으로 상기 대상 제품에 관한 공급자를 매칭하도록 구성되는 수요 공급 매칭부;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 데이터 수집부는:
    대상 웹사이트에서 상기 대상 제품과 관련된 제품 특성 데이터와 제품 시장 데이터를 크롤링하여 상기 트렌드 관련 데이터를 수집하도록 구성되는 트렌드 데이터 수집부;
    상기 수요자로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 제품 발주 또는 제작 의뢰에 해당하는 주문 형태 구분 데이터를 포함하는 제품 수요서를 입력받도록 구성되는 수요자 데이터 수집부; 및
    상기 공급자로부터 상기 공급자가 공급하는 공급 제품에 관한 제조 관련 속성 데이터와, 보유 제품 데이터를 포함하는 제품 데이터를 입력받도록 구성되는 공급자 데이터 수집부;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 트렌드 분석부는:
    다양한 대상 제품과 관련하여 상기 대상 제품의 도메인 별로 제품 및 제조 관련 용어와, 상기 대상 제품의 제품 및 제조에 관한 속성을 분류하여 정의하는 도메인 분류 사전;
    상기 도메인 분류 사전에 정의된 상기 제품 및 제조 관련 용어 및 상기 제품 및 제조에 관한 속성을 기초로 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인과 관련된 최신 제품 트렌드를 분석하도록 구성되는 최신 트렌드 분석부; 및
    상기 최신 제품 트렌드를 기초로 상기 대상 제품과 관련된 속성들의 가중치를 나타내는 트렌드 속성 벡터를 생성하여 상기 수요 공급 매칭부로 전달하도록 구성되는 트렌드 속성 분석부;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 수요 공급 매칭부는:
    상기 제품 수요서로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 상기 주문 형태 구분 데이터를 추출하여 상기 대상 제품과 관련된 수요자 속성 벡터를 생성하고;
    상기 제품 데이터로부터 상기 제조 관련 속성 데이터와 상기 보유 제품 데이터를 추출하여 공급자 별로 상기 대상 제품과 관련된 공급자 속성 벡터를 생성하고;
    상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터, 및 상기 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자와 공급자를 매칭하도록 구성되는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 수요 공급 매칭부는:
    상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제품 발주인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 유사도를 기반으로 추천 제품 리스트를 생성하여 출력하고;
    상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제작 의뢰인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 최적해 산출을 통해 추천 업체 조합 리스트를 생성하여 출력하도록 구성되는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 수요 공급 매칭부는:
    제조, 유통 및 후가공을 포함하는 복수개의 공급자 분류 별로, 각 공급자 분류에 속하는 공급자에 의해 발생되는 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 산출하고;
    상기 복수개의 공급자 분류에 속하는 공급자 조합 별로, 각 공급자 조합에 속하는 공급자들에 대해 각각 산출된 상기 개별 공급 비용 및 상기 개별 공급 기간을 합산하여 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간을 산출하고;
    상기 조합 공급 비용 및 상기 조합 공급 기간이 가장 적은 순으로 상기 공급자 조합의 우선 순위를 결정하여 리스트화하여 출력하도록 구성되는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템.
  7. 프로세서를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 시스템에 의해, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 소프트웨어를 실행하여 수행되며, 제품과 관련된 도메인별 트렌드 분석을 기반으로 수요자의 수요 유형에 따라 대상 제품에 관한 수요자와 공급자를 매칭하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법으로서,
    상기 프로세서를 포함하는 상기 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 데이터 수집부에 의해, 수요자로부터 요청된 대상 제품에 관한 트렌드 관련 데이터, 상기 대상 제품과 관련된 제품 속성 데이터, 상기 대상 제품의 제조 속성 데이터, 및 공급자와 관련된 제품 데이터를 수집하는 단계;
    상기 프로세서를 포함하는 상기 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 트렌드 분석부에 의해, 도메인 분류 사전을 기반으로 상기 대상 제품에 관하여 수집된 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인과 관련된 제품 트렌드를 분석하는 단계; 및
    상기 프로세서를 포함하는 상기 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 제품 속성 데이터, 상기 제조 관련 속성 데이터, 상기 제품 데이터 및 상기 제품 트렌드를 기반으로 상기 대상 제품에 관한 공급자를 매칭하는 단계;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제품 데이터를 수집하는 단계는:
    상기 프로세서를 포함하는 상기 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 트렌드 데이터 수집부에 의해, 대상 웹사이트에서 상기 대상 제품과 관련된 제품 특성 데이터와 제품 시장 데이터를 크롤링하여 상기 트렌드 관련 데이터를 수집하는 단계;
    상기 프로세서를 포함하는 상기 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 수요자 데이터 수집부에 의해, 상기 수요자로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 제품 발주 또는 제작 의뢰에 해당하는 주문 형태 구분 데이터를 포함하는 제품 수요서를 입력받는 단계; 및
    상기 프로세서를 포함하는 상기 수요 유형별 공급자 매칭 시스템의 공급자 데이터 수집부에 의해, 상기 공급자로부터 상기 공급자가 공급하는 공급 제품에 관한 제조 관련 속성 데이터와, 보유 제품 데이터를 포함하는 제품 데이터를 입력받는 단계;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 제품 트렌드를 분석하는 단계는:
    상기 트렌드 분석부에 의해, 다양한 대상 제품과 관련하여 상기 대상 제품의 도메인 별로 제품 및 제조 관련 용어와, 상기 대상 제품의 제품 및 제조에 관한 속성을 분류하여 도메인 분류 사전에 정의하는 단계;
    상기 트렌드 분석부의 최신 트렌드 분석부에 의해, 상기 도메인 분류 사전에 정의된 상기 제품 및 제조 관련 용어와 상기 제품 및 제조에 관한 속성을 기초로 상기 트렌드 관련 데이터로부터 상기 대상 제품의 도메인에 관한 최신 제품 트렌드를 분석하는 단계; 및
    상기 트렌드 분석부의 트렌드 속성 분석부에 의해, 상기 최신 제품 트렌드를 기초로 상기 대상 제품과 관련된 속성들의 가중치를 나타내는 트렌드 속성 벡터를 생성하여 상기 수요 공급 매칭부로 전달하는 단계;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 공급자를 매칭하는 단계는:
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 제품 수요서로부터 상기 제품 속성 데이터와 상기 제조 속성 데이터, 및 상기 주문 형태 구분 데이터를 추출하여 상기 대상 제품과 관련된 수요자 속성 벡터를 생성하는 단계;
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 제품 데이터로부터 상기 제조 관련 속성 데이터와 상기 보유 제품 데이터를 추출하여 공급자 별로 상기 대상 제품과 관련된 공급자 속성 벡터를 생성하는 단계; 및
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터, 및 상기 트렌드 속성 벡터를 기반으로 수요자와 공급자를 매칭하는 단계;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 공급자를 매칭하는 단계는:
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제품 발주인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 유사도를 기반으로 추천 제품 리스트를 생성하여 출력하는 단계;
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 주문 형태 구분 데이터의 주문 유형이 제작 의뢰인 경우, 상기 수요자 속성 벡터와 상기 공급자 속성 벡터 간의 최적해 산출을 통해 추천 업체 조합 리스트를 생성하여 출력하는 단계;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 공급자를 매칭하는 단계는:
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 제조, 유통 및 후가공을 포함하는 복수개의 공급자 분류 별로, 각 공급자 분류에 속하는 공급자에 의해 발생되는 개별 공급 비용 및 개별 공급 기간을 산출하는 단계;
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 복수개의 공급자 분류에 속하는 공급자 조합 별로, 각 공급자 조합에 속하는 공급자들에 대해 각각 산출된 상기 개별 공급 비용 및 상기 개별 공급 기간을 합산하여 조합 공급 비용 및 조합 공급 기간을 산출하는 단계; 및
    상기 수요 공급 매칭부에 의해, 상기 조합 공급 비용 및 상기 조합 공급 기간이 가장 적은 순으로 상기 공급자 조합의 우선 순위를 결정하여 리스트화하여 출력하는 단계;를 포함하는 수요 유형별 공급자 매칭 방법.
  13. 청구항 7 내지 청구항 12 중 어느 한 항의 수요 유형별 공급자 매칭 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
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