KR102564646B1 - Method and system for automatically generating online product information - Google Patents

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Abstract

본 발명은 온라인을 통해 판매 또는 홍보되는 상품의 정보를 자동으로 생성하여 제공하는 온라인 상품 정보 자동 생성 방법 및 시스템에 대한 것이다. 본 발명은, 관리자 단말로부터 상품의 기초 정보를 입력받아 온라인으로 게시될 상품 정보를 자동으로 생성하는 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템에 있어서, 상기 관리자 단말이 접속하는 관리 서버와, 상기 상품과 관련된 정보를 저장하는 상품 DB를 포함하고, 상기 관리 서버는, 상기 기초 정보를 바탕으로 네트워크에 연결된 웹 서버를 크롤링하여 상품 정보를 수집하는 상품 정보 수집부; 상기 상품 정보 중 가격 정보를 바탕으로 상기 상품의 판매 가격을 산출하는 가격 산출부; 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보 중에서 웹페이지에 게시될 적어도 하나의 이미지를 선택하는 이미지 선택부; 및 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보를 이용하여 상품 정보에 대한 상기 웹페이지를 생성하는 웹페이지 생성부;를 포함하는 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템 및 그 방법을 제공한다. The present invention relates to a method and system for automatically generating online product information that automatically generates and provides information on products sold or promoted online. The present invention provides an automatic online product information generation system that receives basic product information from a manager terminal and automatically generates product information to be posted online, wherein a management server to which the manager terminal accesses and information related to the product is stored. A product information collection unit that collects product information by crawling a web server connected to a network based on the basic information; a price calculation unit calculating a sales price of the product based on price information among the product information; an image selection unit selecting at least one image to be posted on a web page from among the product information collected by the product information collection unit; and a web page generation unit generating the web page for product information using the product information collected by the product information collection unit.

Description

온라인 상품 정보 자동 생성 방법 및 시스템 {METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATICALLY GENERATING ONLINE PRODUCT INFORMATION}Method and system for automatically generating online product information {METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATICALLY GENERATING ONLINE PRODUCT INFORMATION}

본 발명은 온라인 상품 정보 자동 생성 방법 및 시스템에 대한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 온라인을 통해 판매 또는 홍보되는 상품의 정보를 자동으로 생성하여 제공하는 온라인 상품 정보 자동 생성 방법 및 시스템에 대한 것이다. The present invention relates to a method and system for automatically generating online product information. More specifically, the present invention relates to a method and system for automatically generating online product information that automatically generates and provides information on products sold or promoted online.

전자 상거래는 컴퓨터 등을 이용해 인터넷과 같은 네트워크 상에서 이루어지는 즉, 전자적 매체(시스템)를 이용하여 가상 공간에서 이루어지는, 제품이나 용역을 사고파는 거래행위를 말한다. 전자 통신 기술의 발전에 따라 전자 상거래가 급속하게 발전해 왔으며, 다양한 상품들이 전자 상거래를 통해 거래되고 있다. BACKGROUND ART Electronic commerce refers to a transaction in which products or services are bought and sold on a network such as the Internet using a computer, that is, in a virtual space using an electronic medium (system). BACKGROUND Electronic commerce has rapidly developed with the development of electronic communication technology, and various products are transacted through electronic commerce.

전자 상거래의 일례인 온라인 쇼핑몰을 이용하여 상품을 판매하기 위하여, 상품 판매자는 판매하고자 하는 상품의 상품 정보를 생성한 후 이를 온라인 쇼핑몰에 업로드한다. 상품 정보로는, 상품 명칭, 상품 이미지, 제조자, 판매자 등 다양한 정보가 포함된다. 통상적으로 이러한 상품 정보는 인터넷 쇼핑몰에서 제공하는 상품 등록 형식에 따라 작성되거나, 개별 웹페이지로서 작업자에 의해 개별로 작성된다. In order to sell products using an online shopping mall, which is an example of electronic commerce, a product seller creates product information of a product to be sold and uploads it to the online shopping mall. The product information includes various information such as a product name, a product image, a manufacturer, and a seller. Typically, such product information is prepared according to a product registration form provided by an Internet shopping mall or is individually prepared by a worker as an individual web page.

한편, 최근에는 소위 리퍼브 상품(refurblished product)에 대한 관심이 증가하고 있다. 리퍼브 상품은 전시되었던 상품이거나, 초기 포장 및 출고 후 반품이나 교환 등으로 인해 재판매되는 상품을 말한다. 이러한 리퍼브 상품은 정상 제품에 비해 할인된 가격으로 판매된다. Meanwhile, interest in so-called refurbished products has recently increased. Refurbished products refer to products that have been displayed or are resold due to returns or exchanges after initial packaging and shipment. These refurbished products are sold at a discount compared to normal products.

그런데, 리퍼브 상품은 종류가 다양할 뿐만 아니라, 상품의 출고 시기 등에 의해 상품 정보를 정확히 확인하기 어려운 경우가 많다. 이에 따라, 리퍼브 상품을 취급하는 상품 판매자가, 상품 정보를 온라인 쇼핑몰에 효과적으로 제공하지 못하는 어려움을 겪는다. However, there are many cases in which it is difficult to accurately check product information due to not only various types of refurbished products, but also product release timing. Accordingly, product sellers dealing with refurbished products suffer from difficulties in effectively providing product information to online shopping malls.

또한, 온라인 쇼핑몰을 이용한 상품 정보를 어떻게 구성하는가에 따라 소비자의 관심이나 상품 구매 욕구에 미치는 효과가 달라진다. 따라서 정보를 단순히 수집하는 것만으로는 충분한 광고 또는 홍보가 이루지지 않는 문제점이 존재한다. In addition, depending on how product information using an online shopping mall is configured, the effect on consumer's interest or desire to purchase a product varies. Therefore, there is a problem in that sufficient advertisement or promotion is not achieved by simply collecting information.

대한민국 공개특허공보 제10-2016-0042472호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2016-0042472

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 상품의 명칭이나 코드와 같은 기본적인 상품 정보를 이용하여 인터넷 쇼핑몰에 제공될 상품 정보를 자동으로 생성하는 온라인 상품 정보 자동 생성 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다. In order to solve the above problems, an object of the present invention is to provide a method and system for automatically generating online product information that automatically generates product information to be provided to an Internet shopping mall using basic product information such as a product name or code. to be

또한, 본 발명은 상품의 광고 또는 홍보 효과를 증대시킬 수 있는 온라인 상품 정보 자동 생성 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다. In addition, an object of the present invention is to provide a method and system for automatically generating online product information capable of increasing the effect of advertising or publicizing products.

본 발명은, 관리자 단말로부터 상품의 기초 정보를 입력받아 온라인으로 게시될 상품 정보를 자동으로 생성하는 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템에 있어서, 상기 관리자 단말이 접속하는 관리 서버와, 상기 상품과 관련된 정보를 저장하는 상품 DB를 포함하고, 상기 관리 서버는, 상기 기초 정보를 바탕으로 네트워크에 연결된 웹 서버를 크롤링하여 상품 정보를 수집하는 상품 정보 수집부; 상기 상품 정보 중 가격 정보를 바탕으로 상기 상품의 판매 가격을 산출하는 가격 산출부; 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보 중에서 웹페이지에 게시될 적어도 하나의 이미지를 선택하는 이미지 선택부; 및 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보를 이용하여 상품 정보에 대한 상기 웹페이지를 생성하는 웹페이지 생성부;를 포함하는 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템을 제공한다. The present invention provides an automatic online product information generation system that receives basic product information from a manager terminal and automatically generates product information to be posted online, wherein a management server to which the manager terminal accesses and information related to the product is stored. A product information collection unit that collects product information by crawling a web server connected to a network based on the basic information; a price calculation unit calculating a sales price of the product based on price information among the product information; an image selection unit selecting at least one image to be posted on a web page from among the product information collected by the product information collection unit; and a web page generation unit generating the web page for product information using the product information collected by the product information collection unit.

일 실시예에 있어서, 상기 상품 DB는, 입고된 상품의 리스트가 저장되는 입고상품 DB와, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보를 저장하는 상품정보 DB를 포함하고, 상기 관리 서버는, 상기 관리자 단말로부터 입력된 상기 상품의 기초 정보를 바탕으로 상기 입고상품 DB에서 관련 상품을 검색하는 상품 검색부를 더 포함한다. In one embodiment, the product DB includes a stocked product DB for storing a list of stocked products and a product information DB for storing the product information collected by the product information collection unit, and the management server, A product search unit for searching for a related product in the stocked product DB based on the basic information of the product input from the manager terminal is further included.

또한, 상기 상품 검색부는, 상기 입고상품 DB에서 검색된 상품이 복수인 경우, 복수의 상품 중에서 우선 순위를 이용하여 특정 상품을 선택할 수 있다. In addition, the product search unit may select a specific product from a plurality of products by using a priority order when a plurality of products are retrieved from the stock product DB.

바람직하게는, 상기 가격 산출부는, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품의 가격 중 상기 상품의 표준 판매 가격, 평균 상품 가격, 최고 가격이나 최저 가격 중 어느 하나에 이윤을 더하거나 할인율을 곱하여 상기 판매 가격을 산출할 수 있다. Preferably, the price calculation unit adds a profit to any one of a standard selling price, an average product price, a maximum price or a minimum price of the product among the prices of the product collected by the product information collection unit, or multiplies a discount rate to sell the product. price can be calculated.

일 실시예에 있어서, 상기 이미지 선택부는, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 이미지의 출처를 확인하고, 상기 출처에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하는 이미지 출처 분석부, 상기 이미지의 촬영 각도, 상기 이미지에 인물이나 배경이 포함되었는지 여부, 또는 상기 이미지의 해상도 중 적어도 하나의 특성에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하는 이미지 특성 분석부, 및 상기 이미지에 따른 광고 효율을 분석하여 광고 효율이 높다고 예측된 이미지를 선택하는 광고 효율 분석부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In one embodiment, the image selection unit checks the source of the image collected by the product information collection unit, and determines whether or not the image is selected according to the source, an image source analysis unit, a photographing angle of the image, An image characteristic analyzer that determines whether or not the image is selected according to at least one of the resolution of the image or whether a person or a background is included in the image, and analyzes the advertising efficiency according to the image to determine that the advertising efficiency is high. It may include at least one of advertisement efficiency analyzers that select a predicted image.

또한, 상기 이미지 선택부는, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 이미지를 수정하여 수정된 이미지를 생성하는 이미지 수정부를 더 포함할 수 있다. The image selection unit may further include an image correction unit generating a corrected image by modifying the image collected by the product information collection unit.

일 실시예에 있어서, 상기 관리 서버는, 상기 웹페이지를 게시할 판매 서버를 선택하거나, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버에 게시하는 쇼핑몰 게시부를 더 포함할 수 있다. In one embodiment, the management server may further include a shopping mall posting unit that selects a sales server to post the web page or posts the web page to the sales server.

일 실시예에 있어서, 상기 상품 DB는, 상기 상품의 판매와 관련된 분쟁 예상 정보를 저장하는 분쟁 DB를 더 포함하고, 상기 쇼핑몰 게시부는, 상기 분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버에만 게시하고, 상기 분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되지 않으면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버와 접속이 제한되지 않는 개방적 판매 서버 모두에 게시할 수 있다. In one embodiment, the product DB further includes a dispute DB for storing dispute prediction information related to the sale of the product, and the shopping mall posting unit refers to the dispute DB when a dispute is expected in the sale of the product. , The web page is posted only to a closed sales server with limited access among the sales servers, and if a dispute is not expected in the sale of the product by referring to the dispute DB, the web page is posted to a closed sales server with limited access among the sales servers. It can be posted on both open sales servers where access is not restricted.

또한, 본 발명은, 관리 서버가 관리자 단말로부터 상품의 기초 정보를 입력받아, 온라인으로 게시될 상품 정보를 자동으로 생성하는 온라인 상품 정보 자동 생성 방법에 있어서, (a) 상기 관리 서버의 상품 검색부가 상기 상품을 입고상품 DB에서 검색하여 선택하는 단계; (b) 상기 관리 서버의 상품 정보 수집부가 네트워크에 연결된 웹 서버를 크롤링하여 선택된 상품에 대한 상품 정보를 수집하는 단계; (c) 상기 관리 서버의 이미지 선택부가 상기 게시될 상품 정보로서 사용될 적어도 하나의 상품 이미지를 선택하는 단계; (d) 상기 관리 서버의 웹페이지 생성부가 웹페이지에 게시될 정보를 결정하는 단계; 및 (e) 상기 웹페이지 생성부가 상기 웹페이지를 생성하는 단계;를 포함하는 온라인 상품 정보 자동 생성 방법을 제공한다. In addition, the present invention provides a method for automatically generating online product information in which a management server receives basic product information from an administrator terminal and automatically generates product information to be posted online, (a) a product search unit of the management server Searching for and selecting the product from the warehousing product DB; (b) collecting product information on a selected product by crawling a web server connected to a network by the product information collection unit of the management server; (c) selecting at least one product image to be used as the product information to be posted by the image selection unit of the management server; (d) determining information to be posted on the web page by the web page creation unit of the management server; and (e) generating the webpage by the webpage generation unit.

일 실시예에 있어서, 상기 (a)단계에서, 상기 입고상품 DB에서 검색된 상품이 복수인 경우, 상기 상품 검색부는 복수의 상품 중에서 우선 순위를 이용하여 특정 상품을 선택할 수 있다. In one embodiment, in the step (a), when the number of products retrieved from the stocked product DB is plural, the product search unit may select a specific product from among the plurality of products by using a priority order.

또한, 상기 (d)단계에서, 상기 관리 서버의 가격 산출부는, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품의 가격 중 상기 상품의 표준 판매 가격, 평균 상품 가격, 최고 가격이나 최저 가격 중 어느 하나에 이윤을 더하거나 할인율을 곱하여 판매 가격을 산출할 수 있다. In addition, in the step (d), the price calculation unit of the management server determines any one of a standard selling price, an average product price, a maximum price or a minimum price of the product among the prices of the product collected by the product information collection unit. You can calculate the selling price by adding the margin or multiplying by the discount rate.

일 실시예에 있어서, 상기 (c)단계는, 상기 이미지 선택부가, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 이미지의 출처를 확인하고, 상기 출처에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하는 단계, 상기 이미지 선택부가, 상기 이미지의 촬영 각도, 상기 이미지에 인물이나 배경이 포함되었는지 여부, 또는 상기 이미지의 해상도 중 적어도 하나의 특성에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하는 단계, 및 상기 이미지 선택부가, 상기 이미지에 따른 광고 효율을 분석하여 광고 효율이 높다고 예측된 이미지를 선택하는 단계, 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In one embodiment, the step (c) may include the step of determining, by the image selector, the source of the image collected by the product information collection unit, and whether to select the image according to the source; Determining, by a selection unit, whether or not to select the image according to at least one characteristic of a photographing angle of the image, whether a person or a background is included in the image, or a resolution of the image, and the image selection unit, At least one of selecting an image predicted to have high advertising efficiency by analyzing advertising efficiency according to the method may be included.

일 실시예에 있어서, 상기 (e)단계에서 생성된 웹페이지는, 상기 상품의 명칭이 표시되는 상품 명칭부, 상기 이미지 선택부에서 선택된 상기 상품 이미지가 표시되는 상품 이미지부, 상기 상품의 가격 정보가 표시되는 가격 표시부, 상기 상품의 바코드나 품번이 표시되는 상품코드부, 상기 상품의 재고 수량이 표시되는 재고수량부, 상기 상품의 설명이 표시되는 상품 설명부, 및 상기상품 정보 수집부에서 수집된 상품정보 제공고시가 표시되는 상품정보 제공고시부를 포함할 수 있다. In one embodiment, the web page generated in step (e) includes a product name unit displaying the name of the product, a product image unit displaying the product image selected in the image selection unit, and price information of the product. is displayed, the product code unit displays the barcode or item number of the product, the inventory quantity unit displays the quantity in stock of the product, the product description unit displays the description of the product, and the product information collection unit collects It may include a product information provision notice section in which the product information provision notice displayed is displayed.

또한, 상기 상품 정보 수집부는 상기 상품에 대한 다른 웹페이지의 URL 정보를 수집하고, 상기 웹페이지는 상기 URL 정보에 따른 외부 링크를 더 포함할 수 있다. In addition, the product information collecting unit may collect URL information of another web page for the product, and the web page may further include an external link according to the URL information.

또한, 상기 온라인 상품 정보 자동 생성 방법은, (f) 상기 관리 서버의 쇼핑몰 게시부가, 상기 웹페이지를 게시할 판매 서버를 선택하거나, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버에 게시하는 단계;를 더 포함할 수 있다. The method of automatically generating online product information may further include (f) selecting a sales server to post the webpage or posting the webpage to the sales server, by the shopping mall posting unit of the management server. can

일 실시예에 있어서, 상기 (f)단계에서, 상기 쇼핑몰 게시부는, 분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버에만 게시하고, 분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되지 않으면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버와 접속이 제한되지 않는 개방적 판매 서버 모두에 게시할 수 있다. In one embodiment, in the step (f), if a dispute is expected in the sale of the product by referring to the dispute DB, the shopping mall posting unit posts the web page only to a closed sales server with limited access among the sales servers, and , If a dispute is not expected in the sale of the product by referring to the dispute DB, the webpage can be posted on both a closed sales server with restricted access and an open sales server with unrestricted access among the sales servers.

본 발명에 따르면, 상품의 명칭이나 코드와 같은 기본적인 상품 정보를 이용하여 인터넷 쇼핑몰에 제공될 상품 정보를 자동으로 생성됨으로써 상품 정보를 수동으로 생성하여야 하는 불편을 해소하고, 다수의 상품 정보를 빠른 시간에 생성하여 온라인 쇼핑몰에 노출시킬 수 있는 장점이 있다. According to the present invention, product information to be provided to an Internet shopping mall is automatically generated using basic product information such as a product name or code, thereby eliminating the inconvenience of manually generating product information and providing a plurality of product information in a short time. There is an advantage in that it can be created and exposed to online shopping malls.

또한, 본 발명에 따르면, 소비자의 상품 구매 욕구를 상승시켜 상품의 판매율을 증가시킬 수 있는 장점이 있다. In addition, according to the present invention, there is an advantage in that the sales rate of the product can be increased by increasing the consumer's desire to purchase the product.

또한, 본 발명에 따르면, 리퍼브 상품과 같이 상품 정보가 충분하지 않은 경우에도, 상품에 대한 정보를 효과적으로 취득하고 상품 정보를 자동으로 생성하여 온라인 쇼핑몰에 업로드할 수 있는 효과가 있다. In addition, according to the present invention, even when product information is not sufficient, such as a refurbished product, there is an effect of effectively acquiring product information, automatically generating product information, and uploading the product information to an online shopping mall.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템에 포함되는 관리 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템의 웹페이지 생성부에 의해 생성된 웹페이지의 일례를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템에 포함되는 관리 서버의 이미지 선택부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은 광고의 일례를 나타낸 것으로서, (a)는 이미지 형태의 광고 정보의 일례이고, (b)는 광고 정보의 배경 분리 과정을 설명하기 위한 도면이며, (c)는 배경 분리된 광고 정보로부터 광고 대상 아이템을 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 광고 정보를 학습하는 모델링의 일례를 나타내는 그래프이다.
1 is a diagram schematically illustrating a system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of a management server included in the system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.
3 shows an example of a web page generated by a web page generating unit of the system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.
5 is a block diagram showing the configuration of the image selection unit of the management server included in the system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.
6 shows an example of an advertisement, (a) is an example of advertisement information in the form of an image, (b) is a diagram for explaining a background separation process of advertisement information, and (c) is a diagram from the background separated advertisement information. It is a diagram for explaining a process of extracting an advertisement target item.
7 is a graph showing an example of modeling for learning advertisement information.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First, in adding reference numerals to components of each drawing, it should be noted that the same components have the same numerals as much as possible even if they are displayed on different drawings. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, although preferred embodiments of the present invention will be described below, the technical idea of the present invention is not limited or limited thereto and can be modified and implemented in various ways by those skilled in the art.

본 발명에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성의 대상이 되는 상품은 판매가 개시되는 신상품이거나 재판매 대상이 되는 리퍼브 상품일 수 있다. 특히, 리퍼브 상품일 경우에는 반품, 교환 등에 의해 재판매를 위해 온라인 상에 상품 정보를 다시 게시하여 판매되는 물품으로서, 상품의 재판매에 여러 제약이 있을 수 있다. 예를 들면, 최초 상품 판매자와 리퍼브 상품의 판매자가 다른 경우, 리퍼브 상품의 판매자는 최초 상품 판매자가 게시한 상품 정보(상품의 이미지나 가격, 판매 조건 등)를 그대로 사용할 수 없을 수 있다. 또는, 상품의 재판매시 제조사나 유통회사가 상품의 재판매를 금지하거나 제약을 걸어 놓은 상황일 수 있다. 또한, 리퍼브 상품은 다품종 소량일 수 있어 리퍼브 상품의 판매자는 개별 상품마다 새롭게 상품 정보를 생성하여 게시하는 것이 현실적으로 어려울 수 있다. A product subject to automatic generation of online product information according to the present invention may be a new product that is being sold or a refurbished product that is subject to resale. In particular, in the case of a refurbished product, it is a product that is sold by re-posting product information online for resale by return, exchange, etc., and there may be various restrictions on the resale of the product. For example, if the seller of the original product and the seller of the refurbished product are different, the seller of the refurbished product may not be able to use the product information (eg, product image, price, sales conditions, etc.) posted by the original product seller. Alternatively, there may be a situation in which a manufacturer or distribution company prohibits or restricts the resale of a product when reselling the product. In addition, since refurbished products may be of various types and in small quantities, it may be practically difficult for sellers of refurbished products to newly create and post product information for each individual product.

이러한 문제를 해결하기 위하여 본 발명은, 신상품의 판매뿐 아니라 리퍼브 상품의 상품 정보를 자동으로 생성하여 온라인 쇼핑몰에 게시할 수 있도록 함으로써 상품 판매자의 편의를 도모할 수 있다.In order to solve this problem, the present invention can promote convenience of product sellers by automatically generating product information on refurbished products as well as selling new products and posting them on an online shopping mall.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다. 1 is a diagram schematically illustrating a system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템(1)은, 관리자 단말(10)이 접속하는 관리 서버(100)를 포함한다. 관리 서버(100)는 상품 관련 정보를 저장하는 상품 DB(200)와 연결될 수 있다.The system 1 for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention includes a management server 100 to which a manager terminal 10 accesses. The management server 100 may be connected to a product DB 200 that stores product-related information.

관리자 단말(10)은 자동으로 상품 정보를 생성하는 대상이 되는 상품의 기초 정보를 관리 서버(100)에 입력하고, 관리 서버(100)에서 자동으로 생성한 상품 정보에 대한 웹페이지를 시각적으로 출력하는 기능을 수행한다. 관리자 단말(10)은 키보드, 터치 패널, 바코드 리더기 등과 같은 입력기기가 포함될 수 있다. 관리자는 관리자 단말(10)에 상품의 기초 정보를 키보드나 터치 패널 또는 바코드 리더기를 이용하여 입력할 수 있다.The manager terminal 10 inputs basic information of a product to which product information is automatically generated to the management server 100, and visually outputs a web page for the product information automatically generated by the management server 100. perform the function of The manager terminal 10 may include input devices such as a keyboard, a touch panel, and a barcode reader. A manager may input basic product information into the manager terminal 10 using a keyboard, a touch panel, or a barcode reader.

상품의 기초 정보는, 상품 명칭, 상품의 품번(모델번호나 시리얼번호) 등일 수 있고, 상품에 표시된 바코드나 QR코드와 같은 코드가 상품의 기초 정보로 사용될 수도 있다.The basic information of the product may be the product name, product number (model number or serial number), etc., and a code such as a barcode or QR code displayed on the product may be used as the basic information of the product.

또한, 관리자 단말(10)은 상품의 입고시, 입고되는 상품의 명칭, 품번(또는 모델번호나 시리얼번호), 바코드, 제조사, 수량, 입고처, 입고일자, 입고가격 등의 입고상품 리스트를 관리 서버(100)로 전달하여 상품 DB(200)에 저장하도록 할 수 있다. 이러한 입고상품 리스트는 표 1로 예시하는데, 입고상품 리스트에 포함되는 정보는 표 1에 예시한 것과 다를 수 있음은 물론이다.In addition, the manager terminal 10 manages a list of warehousing products such as the name, product number (or model number or serial number), barcode, manufacturer, quantity, warehousing destination, warehousing date, and warehousing price of the warehousing product when warehousing the product. It can be transmitted to the server 100 and stored in the product DB 200. Such a list of goods received is exemplified in Table 1, and the information included in the list of goods received may be different from that illustrated in Table 1, of course.

순번turn 상품 명칭product name 품번part number 바코드barcode 제조사manufacturing company 수량quantity 입고처Where to wear 입고일자Receipt date 입고가격stocking price 1One USB스피커USB speaker KA123MUKA123MU 8801234984188012349841 (주)○○○○○○ 55 A몰Mall A 2020-04-202020-04-20 \52,000\52,000 ·
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관리자 단말(10)은 표 1에 예시한 바와 같은 입고상품 리스트를 관리 서버(100)로 전달하는 한편, 개별 상품별로 상품의 기초 정보를 관리 서버(100)에 입력하여 상품 정보에 대한 웹페이지 작성을 관리 서버(100)에 요청할 수 있다. 예를 들면, 복수의 다른 상품이 한번에 입고되는 경우 입고상품 리스트에는 복수의 상품에 대한 정보가 포함되어 관리 서버(100)에 전달되고, 입고된 개별 상품(동일 종류의 상품)에 대한 웹페이지 작성은 관리자 단말(10)을 통해 개별적으로 요청될 수 있다. 관리자는 관리자 단말(10)에 개별 상품의 명칭이나 품번 또는 바코드를 입력함으로써 개별 상품에 대한 웹페이지 작성이 관리 서버(100)에서 자동으로 수행될 수 있도록 할 수 있다. The manager terminal 10 transmits the list of warehousing products as illustrated in Table 1 to the management server 100, while inputting basic product information for each product into the management server 100 to create a web page for product information. may be requested to the management server 100. For example, when a plurality of different products are stocked at once, information on the plurality of products is included in the stocked product list and transmitted to the management server 100, and a web page for each stocked product (same type of product) is created. may be individually requested through the manager terminal 10. A manager can automatically create a web page for an individual product in the management server 100 by inputting the name, product number, or barcode of each product in the manager terminal 10 .

일 실시예에 있어서, 상기 입고되는 상품은 리퍼브 상품이고, 리퍼브 상품은 입고처에서 제공받아 입고되며, 입고시에 입고상품 리스트가 관리자 단말(10)의 관리자에게 제공될 수 있다. 관리자는 입고된 상품의 기초 정보를 관리자 단말(10)을 관리 서버(100)로 전달하여 개별 상품별 상품 정보 웹페이지를 자동 생성하도록 요청할 수 있다. In one embodiment, the stocked product is a refurbished product, the refurbished product is received from a warehouse and stored, and a list of stocked products may be provided to the manager of the manager terminal 10 at the time of storage. The manager may transmit basic information of the stocked goods through the manager terminal 10 to the management server 100 and request automatic creation of a product information web page for each individual product.

관리 서버(100)는, 관리자 단말(10)로부터 입력된 상품의 기초 정보를 바탕으로 소비자에게 제시될 상품 정보(즉, 상품 정보에 대한 웹페이지)를 생성한다. 구체적으로, 관리 서버(100)는 상품의 기초 정보를 바탕으로 상품 정보를 인터넷 망을 이루는 네트워크(500)를 이용하여 수집하고, 적절한 상품 정보를 선택한 후, 상품 정보에 대한 웹페이지를 자동으로 생성한다. 관리 서버(100)는 상품 DB(200)와 연결될 수 있다. 상품 DB(200)는, 이미 수집된 특정 상품의 정보를 저장하거나, 새로운 상품인 경우 해당 상품의 바코드나 QR 코드에 따른 상품의 기초 정보를 저장할 수 있다. 또한, 관리 서버(100)에서 수집된 상품 정보가 상품 DB(200)에 새롭게 저장될 수 있다. The management server 100 generates product information (ie, a web page for product information) to be presented to consumers based on basic product information input from the manager terminal 10 . Specifically, the management server 100 collects product information based on basic product information using the network 500 constituting the Internet, selects appropriate product information, and automatically creates a web page for product information. do. The management server 100 may be connected to the product DB 200 . The product DB 200 may store information on a specific product that has already been collected or, in the case of a new product, store basic product information according to a barcode or QR code of the product. In addition, product information collected by the management server 100 may be newly stored in the product DB 200 .

관리 서버(100)는, 네트워크(500)를 통해 복수의 웹 서버(300)와 연결될 수 있다. 웹 서버(300)는 관리 서버(100)가 특정 상품의 정보를 크롤링(crawling)하는 대상일 수 있다. 이러한 웹 서버(300)는, 상품의 제조사 서버, 다양한 인터넷 쇼핑몰, 개인의 블로그 등 네트워크(500)를 통해 접속할 수 있는 모든 대상으로 이해될 수 있다. The management server 100 may be connected to a plurality of web servers 300 through the network 500 . The web server 300 may be a target for which the management server 100 crawls information on a specific product. Such a web server 300 can be understood as any object that can be accessed through the network 500, such as a server for a manufacturer of products, various Internet shopping malls, and personal blogs.

관리 서버(100)는 웹 서버(300)에서 크롤링하여 수집된 복수의 상품 정보를 일정한 기준에 따라 분류하고, 최적의 상품 정보를 추출하여 해당 상품의 상품 정보에 대한 웹페이지를 생성한다. The management server 100 classifies a plurality of product information collected by crawling in the web server 300 according to a predetermined criterion, extracts optimal product information, and creates a web page for product information of the corresponding product.

관리 서버(100)에서 생성된 상품 정보에 대한 웹페이지는, 상품을 판매하기 위한 판매 서버(400, 410)로 전송되어 게재될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 판매 서버는, 특정 회원만 접속 가능한 폐쇄적 판매 서버(400)이거나, 일반 검색 엔진에 의해 개방적으로 접속 가능한 개방적 판매 서버(410)일 수 있다.A web page for product information generated by the management server 100 may be transmitted to and posted to sales servers 400 and 410 for selling products. In one embodiment, the sales server may be a closed sales server 400 accessible only to specific members or an open sales server 410 openly accessible by a general search engine.

도 2는, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템에 포함되는 관리 서버의 구성을 도시한 블록도이다. 2 is a block diagram showing the configuration of a management server included in the system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.

도 2을 참조하면, 관리 서버(100)는, 상품 검색부(110), 상품 정보 수집부(120), 가격 산출부(130), 이미지 선택부(140), 웹페이지 생성부(150) 및 쇼핑몰 게시부(160)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the management server 100 includes a product search unit 110, a product information collection unit 120, a price calculation unit 130, an image selection unit 140, a web page generation unit 150, and A shopping mall posting unit 160 may be included.

한편, 관리 서버(100)와 연결되는 상품 DB(200)는 입고되는 상품의 리스트(예를 들면, 표 1에 예시한 상품 리스트)가 저장되는 입고상품 DB(210), 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 정보를 저장하는 상품정보 DB(220)를 포함할 수 있다. 또한, 상품 DB(200)에는, 상품의 판매와 관련하여 각종 분쟁이 예상될 수 있는 상품이나 업체 정보를 저장하는 분쟁 DB(230)가 더 포함될 수 있다. On the other hand, the product DB 200 connected to the management server 100 includes a stocked product DB 210 in which a list of stocked products (eg, a product list illustrated in Table 1) is stored, and a product information collection unit 120 ) May include a product information DB 220 for storing the collected information. In addition, the product DB 200 may further include a dispute DB 230 for storing product or company information for which various disputes may be expected in relation to product sales.

상품 검색부(110)는, 관리자 단말(10)로부터 입력된 상품의 기초 정보를 바탕으로 입고상품 DB(210)에서 관련 상품을 검색하는 기능을 수행한다. 상품 검색부(110)는, 상품의 명칭이나 품번 또는 상품에 표시된 코드(예를 들면, 바코드 또는 QR 코드)를 이용하여 입고상품 DB(210)에서 관련 상품을 검색한다. 만약, 입고상품 DB(210)에서 검색된 상품이 하나인 경우(예를 들면, 표 1에서의 하나의 행에 표시된 상품을 말하며, 수량이 하나인 것을 의미하는 것은 아님) 해당 상품을 관련 상품으로 선택되고, 선택된 상품에 대하여 이후의 상품 정보에 대한 웹페이지 작성을 위한 작업이 진행된다. 입고상품 DB(210)에서 검색된 상품이 복수인 경우, 복수의 상품 중에서 우선 순위를 이용하여 특정 상품을 선택할 수 있다. 우선 순위는, 상품의 입고일자, 상품의 입고처, 상품의 가격 등에 의해 결정될 수 있고, 예를 들면, 상품의 입고일자가 빠른 것부터 상품 정보에 대한 웹페이지가 작성될 수 있다. 다른 실시예로서, 복수의 상품이 검색된 경우, 관리 서버(100)는 관리자 단말(10)로 검색된 복수의 상품을 제시하고 관리자 단말(10)의 선택을 요구할 수 있다. The product search unit 110 performs a function of searching related products in the warehousing product DB 210 based on basic product information input from the manager terminal 10 . The product search unit 110 searches for related products in the warehousing product DB 210 using the product name or product number or a code displayed on the product (for example, a barcode or QR code). If there is only one product retrieved from the warehousing product DB 210 (for example, it refers to a product displayed in one row in Table 1, and does not mean that the quantity is one), select the corresponding product as a related product. Then, for the selected product, work for creating a web page for product information is progressed. When there are a plurality of products retrieved from the warehousing product DB 210, a specific product may be selected from among the plurality of products by using a priority order. The order of priority may be determined by the date of arrival of the product, the destination of the product, the price of the product, and the like. For example, a web page for product information may be created starting from the earliest date of arrival of the product. As another embodiment, when a plurality of products are searched for, the management server 100 may present the plurality of searched products to the manager terminal 10 and request selection of the manager terminal 10 .

상품 정보 수집부(120)는, 상품의 기초 정보를 바탕으로, 네트워크(500)에 연결된 웹 서버(300)를 크롤링(crawling)하여 상품 정보를 수집한다. 이러한 상품 정보 수집부(120)는, 웹 상에 존재하는 컨텐츠를 수집하는 것으로서, 웹 서버(300)에서 제공하는 HTML 페이지를 파싱하고 수집 대상이 되는 상품과 관련된 정보를 수집하는 기능을 수행할 수 있다. 여기에서 수집되는 상품 정보에는, 상품의 이미지, 가격, 판매수량, 상품 정보를 제공하는 다른 웹페이지(예를 들면, 네이버(www.naver.com), 다나와(www.danawa.com) 등과 같이 상품의 비교 정보를 제공하는 웹페이지, 지마켓, 11번가와 같은 오픈마켓 쇼핑몰 등)의 URL, 상품 광고, 「전자상거래 등에서의 상품 등의 정보제공에 관한 고시법」에 따른 상품 정보 고시 등일 수 있고, 수집되는 정보에 제한이 있는 것은 아니다. 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 정보는 상품정보 DB(220)에 저장될 수 있다.The product information collection unit 120 collects product information by crawling the web server 300 connected to the network 500 based on basic product information. The product information collection unit 120 collects content existing on the web, and can perform a function of parsing the HTML page provided by the web server 300 and collecting information related to the product to be collected. there is. Product information collected here includes product image, price, sales quantity, and other web pages that provide product information (e.g., Naver (www.naver.com), Danawa (www.danawa.com), etc.) It may be a URL of a web page that provides comparison information, open market shopping malls such as G-Market and 11th Street, etc.), product advertisements, product information announcements in accordance with the 「Act on Provision of Information on Products, etc. in Electronic Commerce, etc.」, There are no restrictions on the information collected. Information collected by the product information collection unit 120 may be stored in the product information DB 220 .

가격 산출부(130)는, 상품의 가격 정보를 바탕으로 상품의 판매 가격을 산출한다. 가격 산출부(130)는, 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 상품의 가격 중 상품의 표준 판매 가격, 평균 상품 가격, 상품의 최고 가격이나 최저 가격 중 어느 하나를 상품의 판매 가격으로 산출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 가격 산출부(130)는 상품의 입고가격에 소정의 이윤을 더하여 상품의 판매 가격을 산출할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 가격 산출부(130)는 상품의 표준 판매 가격, 평균 상품 가격, 상품의 최고 가격이나 최저 가격 중 어느 하나에 소정의 할인율을 곱하여 할인된 가격을 상품의 판매 가격을 산출할 수 있다. The price calculation unit 130 calculates the selling price of the product based on the price information of the product. The price calculation unit 130 calculates any one of the standard selling price, the average product price, and the highest or lowest price of the product among the prices of the products collected by the product information collection unit 120 as the selling price of the product. can In one embodiment, the price calculation unit 130 may calculate the sales price of the product by adding a predetermined profit margin to the stock price of the product. In another embodiment, the price calculation unit 130 multiplies a predetermined discount rate by any one of the standard selling price, the average product price, and the highest or lowest price of the product to calculate the discounted price as the selling price of the product. can

이미지 선택부(140)는, 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 상품의 이미지 중에서 이후 웹페이지에 게시될 적어도 하나의 이미지를 선택한다. 이미지 선택부(140)는, 이미지의 출처, 이미지의 특성 또는 이미지에 따른 광고 효율을 고려하여 이미지를 선택할 수 있다. 또한, 이미지 선택부(140)는 수집된 이미지를 수정하여 수정된 이미지를 선택하는 것도 가능할 수 있다. The image selection unit 140 selects at least one image to be posted on a web page from among the images of products collected by the product information collection unit 120 . The image selector 140 may select an image by considering the source of the image, the characteristics of the image, or the advertisement efficiency according to the image. Also, the image selection unit 140 may be able to select a modified image by modifying the collected images.

웹페이지 생성부(150)는, 수집된 상품의 정보를 이용하여 상품 정보에 대한 웹페이지를 생성한다. 일 실시예에 있어서, 웹페이지 생성부(150)는 HTML 방식으로 웹페이지를 생성할 수 있다. The web page generator 150 creates a web page for product information using the collected product information. In one embodiment, the webpage generating unit 150 may create a webpage in HTML format.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템의 웹페이지 생성부에 의해 생성된 웹페이지의 일례를 나타낸다. 3 shows an example of a web page generated by a web page generating unit of the system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 웹페이지(600)는 상품 명칭이 표시되는 상품 명칭부(610), 이미지 선택부(140)에서 선택된 상품 이미지가 표시되는 상품 이미지부(620), 가격 산출부(130)에 산출된 가격 정보가 표시되는 가격 표시부(630), 상품의 바코드나 품번이 표시되는 상품코드부(640), 상품의 재고 수량이 표시되는 재고수량부(650), 상품의 설명이 표시되는 상품 설명부(660), 및 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 상품정보 제공고시가 표시되는 상품정보 제공고시부(670)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 3 , the web page 600 includes a product name unit 610 displaying product names, a product image unit 620 displaying a product image selected in the image selection unit 140, and a price calculation unit 130. Price display unit 630 for displaying the price information calculated on the product code unit 640 for displaying the product's barcode or item number, inventory quantity unit 650 for displaying the stock quantity of the product, and product description for displaying the product. It may include a description unit 660 and a product information provision notice unit 670 displaying the product information provision notification collected by the product information collection unit 120 .

가격 표시부(630)에는, 제품의 통상적인 판매가, 실제 판매될 가격인 할인판매가와 할인율, 그리고 배송비 정보가 포함될 수 있다. The price display unit 630 may include a normal selling price of the product, a discount selling price that is an actual selling price and a discount rate, and shipping cost information.

상품 설명부(660)에는, 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 상품의 설명이 텍스트 또는 이미지로서 제시될 수 있다. 상품 설명부(660)에 제시되는 이미지의 경우에도 이미지 선택부(140)에서 선택된 것일 수 있다. 즉, 이미지 선택부(140)는 상품 이미지부(620)에 표시될 상품의 대표 이미지와 상품 설명부(660)에 표시될 상품의 설명 이미지를 포함한 복수의 이미지를 선택할 수 있다. 또한, 상품 설명부(660)에는 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 상품 광고가 더 포함될 수 있다.In the product description unit 660 , descriptions of products collected by the product information collection unit 120 may be presented as text or images. An image presented in the product description unit 660 may also be selected in the image selection unit 140 . That is, the image selection unit 140 may select a plurality of images including a representative image of a product to be displayed on the product image unit 620 and a description image of the product to be displayed on the product description unit 660 . In addition, product advertisements collected by the product information collection unit 120 may be further included in the product description unit 660 .

일 실시예에 있어서, 상품 설명부(660)에는 외부 링크(662)가 더 포함될 수 있다. 상품 정보 수집부(120)에서는 상품 정보를 포함하는 다른 웹페이지의 URL을 수집할 수 있고, 이는 외부 링크(662)로서 상품 설명부(660)에 표시될 수 있다. In one embodiment, an external link 662 may be further included in the product description unit 660 . The product information collecting unit 120 may collect URLs of other web pages including product information, which may be displayed on the product description unit 660 as an external link 662 .

다시 도 2를 참조하면, 쇼핑몰 게시부(160)는 웹페이지 생성부(150)에서 자동 생성된 웹페이지를 판매 서버(400, 410)로 전송하여 게시되도록 한다. 여기에서, 쇼핑몰 게시부(160)는, 웹페이지 생성부(150)에서 생성된 웹페이지가 게시될 판매 서버(400, 410)를 선택할 수 있다. Referring back to FIG. 2 , the shopping mall posting unit 160 transmits the webpage automatically generated by the webpage generating unit 150 to the selling servers 400 and 410 to be posted. Here, the shopping mall posting unit 160 may select the sales servers 400 and 410 on which the webpage generated by the webpage generating unit 150 will be posted.

일 실시예에 있어서, 쇼핑몰 게시부(160)는 분쟁 DB(230)를 참고하여 판매 서버(400, 410)를 선택할 수 있다. 분쟁 DB(230)에는, 특정 상품의 판매를 금지를 요청한 회사 정보 또는 분쟁 가능성이 있는 회사 정보가 저장될 수 있다. 만약, 웹페이지가 생성되는 상품의 제조사 또는 유통사가 분쟁 DB(230)에 포함되어 있는 경우, 쇼핑몰 게시부(160)는 해당 상품에 대한 웹페이지는 폐쇄적 판매 서버(400)에만 게시되도록 한다. 그렇지 않은 경우, 쇼핑몰 게시부(160)는 상품에 대한 웹페이지가 폐쇄적 판매 서버(400)뿐 아니라 개방적 판매 서버(410)에도 게시되도록 한다. In one embodiment, the shopping mall posting unit 160 may select the sales servers 400 and 410 by referring to the dispute DB 230 . The dispute DB 230 may store information about a company that has requested prohibition of selling a specific product or information about a company with a possibility of a dispute. If the manufacturer or distributor of the product for which the web page is generated is included in the dispute DB 230, the shopping mall posting unit 160 causes the web page for the corresponding product to be posted only on the closed sales server 400. Otherwise, the shopping mall posting unit 160 causes the web page for the product to be posted not only on the closed sales server 400 but also on the open sales server 410 .

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 방법을 나타낸 순서도이다. 4 is a flowchart illustrating a method of automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.

관리자 단말(10)에서 관리 서버(100)로 특정 상품의 상품 정보를 자동 생성 요청이 있는 경우, 예를 들면 관리자 단말(10)에서 상품의 기초 정보가 입력된 경우, 관리 서버(100)의 상품 검색부(110)는 해당 상품을 입고상품 DB(210)에서 검색한다(S10).When there is a request for automatic generation of product information of a specific product from the manager terminal 10 to the management server 100, for example, when basic product information is input from the manager terminal 10, the product of the management server 100 The search unit 110 searches for the corresponding product in the warehousing product DB 210 (S10).

검색 건수가 단수(하나)인 경우(S20), 상품 검색부(110)는 해당 상품을 선택하고 상품 선택을 완료한다(S40). 검색 건수가 복수인 경우, 상품 검색부(110)는 상품 선택의 우선순위를 판단하고(S30), 우선순위에 따라 특정 상품을 선택하여 상품 선택을 완료한다(S40).When the number of searches is singular (one) (S20), the product search unit 110 selects the corresponding product and completes the product selection (S40). When the number of searches is plural, the product search unit 110 determines the priority of product selection (S30), and selects a specific product according to the priority to complete the product selection (S40).

상품 정보 수집부(120)는 선택된 상품에 대한 상품 정보를 수집한다(S50). 수집된 상품 정보는 상품정보 DB(220)에 저장될 수 있다.The product information collecting unit 120 collects product information on the selected product (S50). Collected product information may be stored in the product information DB 220 .

이미지 선택부(140)는, 사용될 적어도 하나의 상품 이미지를 선택한다(S60). The image selector 140 selects at least one product image to be used (S60).

웹페이지 생성부(150)는, 웹페이지에 게시될 정보를 결정한다(S70). S70 단계에서, 가격 산출부(130)에서 산출된 가격 정보가 웹페이지에 게시될 정보 중 하나로 결정될 수 있다. 또한, 이미지 선택부(140)에서 선택된 상품 이미지 중 적어도 하나가 웹페이지에 게시될 정보 중 하나로 결정될 수 있다. 또한, 상품 정보 수집부(120)에서 선택된 상품 정보 중 적어도 다른 하나가 웹페이지에 게시될 정보로서 선택될 수 있다. The webpage generation unit 150 determines information to be posted on the webpage (S70). In step S70, the price information calculated by the price calculation unit 130 may be determined as one of information to be posted on the web page. In addition, at least one of the product images selected by the image selector 140 may be determined as information to be posted on the web page. Also, at least one of the product information selected by the product information collecting unit 120 may be selected as information to be posted on the web page.

웹페이지 생성부(150)는 결정된 웹페이지 게시정보를 이용하여 웹페이지를 생성한다(S80). The webpage generation unit 150 creates a webpage using the determined webpage posting information (S80).

쇼핑몰 게시부(160)는, 생성된 웹페이지가 게시될 판매 서버(400, 410)를 선택 및/또는 생성된 웹페이지를 판매 서버(400, 410)에 게시한다(S90). 일 실시예에 있어서, 쇼핑몰 게시부(160)는 분쟁 DB(230)를 이용하여 생성된 웹페이지를 게시할 판매 서버(400, 410)를 선택할 수 있다. The shopping mall posting unit 160 selects the sales server 400 or 410 where the generated web page is to be posted and/or posts the generated web page to the sales server 400 or 410 (S90). In one embodiment, the shopping mall posting unit 160 may select the sales servers 400 and 410 to post the generated web page using the dispute DB 230 .

다음으로, 본 발명에 따른 관리 서버(100)의 이미지 선택부(140)의 상세 구성 및 기능에 대하여 추가로 설명한다. Next, detailed configuration and functions of the image selection unit 140 of the management server 100 according to the present invention will be further described.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템에 포함되는 관리 서버의 이미지 선택부의 구성을 도시한 블록도이다. 5 is a block diagram showing the configuration of the image selection unit of the management server included in the system for automatically generating online product information according to a preferred embodiment of the present invention.

이미지 선택부(140)는 이미지 출처 분석부(142)를 포함할 수 있다. 이미지 출처 분석부(142)는 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 이미지의 출처를 확인하고, 이미지 출처에 따라 이미지의 선택 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 이미지의 출처가 개인이 운영하는 블로그나 카페, 또는 유통 회사인 경우 해당 이미지는 선택에서 제외할 수 있다. 이는 이미지에 임의 사용이 불가한 저작권이 있는 등 사용에 제약이 존재할 가능성이 있기 때문이다. 만약, 이미지가 상품의 제조사에서 제공된 경우라고 분석된 경우에는, 상품 판매를 위하여 자유 사용이 가능한 것으로 출처 분석부(142)가 판단할 수 있다. The image selection unit 140 may include an image source analysis unit 142 . The image source analysis unit 142 may check the source of the image collected by the product information collection unit 120 and determine whether the image is selected according to the image source. For example, if the source of the image is a blog or cafe operated by an individual, or a distribution company, the image may be excluded from selection. This is because there may be restrictions on the use of images, such as copyrights that prohibit arbitrary use. If it is analyzed that the image is provided by the manufacturer of the product, the source analysis unit 142 may determine that the image can be freely used for selling the product.

이미지 선택부(140)는 이미지 특성 분석부(144)를 포함할 수 있다. 이미지 특성 분석부(144)는, 이미지의 촬영 각도(예를 들면, 사시도, 정면도, 측면도 등), 이미지에 상품 자체 이미지 외에 인물이나 배경이 포함되었는 여부, 이미지의 해상도 등 이미지의 특성을 분석할 수 있다. 이미지 특성 분석부(144)는 이미지의 특성에 따라 이미지의 선택 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 이미지 특성 분석부(144)는, 이미지에 인물이 포함된 경우, 초상권 등의 이유로 해당 이미지를 사용하지 않도록 판단할 수 있다. The image selection unit 140 may include an image characteristic analysis unit 144 . The image characteristic analysis unit 144 analyzes the characteristics of the image, such as the shooting angle of the image (eg, perspective view, front view, side view, etc.), whether the image includes a person or background other than the product itself, and the resolution of the image. can do. The image characteristic analysis unit 144 may determine whether an image is selected according to the characteristics of the image. For example, if a person is included in the image, the image characteristic analysis unit 144 may determine not to use the corresponding image for reasons such as portrait rights.

이미지 선택부(140)는 이미지 수정부(146)를 포함할 수 있다. 이미지 수정부(146)는 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 이미지를 수정하여 수정된 이미지를 생성한다. 예를 들어, 상품 정보 수집부(120)에서 수집된 이미지에 인물이나 불필요한 배경이 포함된 경우, 이미지 수정부(146)는 인물이나 배경을 제외한 상품 이미지만을 추출하는 등의 이미지 수정을 할 수 있다. The image selection unit 140 may include an image correction unit 146 . The image correction unit 146 generates a modified image by modifying the image collected by the product information collection unit 120 . For example, when a person or an unnecessary background is included in the image collected by the product information collection unit 120, the image correction unit 146 may correct the image by extracting only the product image excluding the person or background. .

이미지 선택부(140)는 광고 효율 분석부(148)를 포함할 수 있다. 광고 효율 분석부(148)는 이미지에 따른 광고 효율을 분석하고, 이미지 선택부(140)는 광고 효율 분석부(148)에서 광고 효율이 높다고 예측된 이미지를 선택할 수 있다. The image selector 140 may include an advertisement efficiency analyzer 148 . The advertisement efficiency analyzer 148 analyzes advertisement efficiency according to images, and the image selector 140 selects an image predicted by the advertisement efficiency analyzer 148 to have high advertisement efficiency.

일 실시예에 있어서, 광고 효율 분석부(148)는, 광고에 사용된 이미지에서 특정 상품이나 소품 등의 아이템을 식별하는 아이템 식별부(148a), 광고 정보를 학습하는 광고 정보 학습부(148b) 및 광고 효율을 예측하는 광고 효율 예측부(148c)를 포함할 수 있다. In one embodiment, the advertisement efficiency analyzer 148 includes an item identification unit 148a for identifying items such as a specific product or prop in an image used in an advertisement, and an advertisement information learning unit 148b for learning advertisement information. and an advertisement efficiency prediction unit 148c that predicts advertisement efficiency.

상품 정보 수집부(120)에서 수집된 이미지는 광고 효율 분석부(148)로 전달될 수 있다. Images collected by the product information collection unit 120 may be transmitted to the advertisement efficiency analysis unit 148 .

도 6은 광고의 일례를 나타낸 것으로서, (a)는 이미지 형태의 광고 정보의 일례이고, (b)는 광고 정보의 배경 분리 과정을 설명하기 위한 도면이며, (c)는 배경 분리된 광고 정보로부터 광고 대상 아이템을 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 6 shows an example of an advertisement, (a) is an example of advertisement information in the form of an image, (b) is a diagram for explaining a background separation process of advertisement information, and (c) is a diagram from the background separated advertisement information. It is a diagram for explaining a process of extracting an advertisement target item.

도 6의 (a)를 참조하면, 이미지 형태의 광고 정보(AD)의 일례를 확인할 수 있다. Referring to (a) of FIG. 6 , an example of advertisement information (AD) in the form of an image can be confirmed.

도 6의 (b)를 참조하면, 아이템 식별부(148a)는, 광고 정보(AD)의 배경(BG)과 객체(OB)를 분리하는 이미지 분리 프로세스를 수행할 수 있다. 여기서, 이미지 분리 프로세스는 이미 알려진 다양한 이미지 분리 알고리즘 중에서 어느 하나가 선택 적용될 수 있다. 일 실시예에 있어서, "조현준, 김다윗, 송재복, 「Mask R-CNN을 이용한 물체인식 및 개체분할의 학습 데이터셋 자동 생성」, Journal of Korea Robotics Society (2019) 14(1):031-039" 에 개시된 배경 제거 알고리즘이 적용될 수 있다.Referring to (b) of FIG. 6 , the item identification unit 148a may perform an image separation process of separating the background BG of the advertisement information AD and the object OB. Here, as the image separation process, any one of a variety of known image separation algorithms may be selected and applied. In one embodiment, "Cho Hyun-jun, Kim David, Song Jae-bok, "Automatic object recognition and object segmentation learning dataset generation using Mask R-CNN," Journal of Korea Robotics Society (2019) 14(1):031-039 A background removal algorithm disclosed in " can be applied.

도 6의 (c)를 참조하면, 아이템 식별부(148a)는, 광고 정보(AD)의 객체(OB)로부터 각종 아이템(OB1, OB2, OB3, OB4)을 추출할 수 있다. 아이템 추출부(230)는 객체 내에 상의(OB1), 가방(OB2), 하의(OB3), 신발(OB4) 등의 아이템이 있다면 이를 추출하는 아이템 추출 프로세스를 수행할 수 있다. 여기서, 아이템 추출 프로세스 이미 알려진 다양한 아이템 추출 알고리즘 중에서 어느 하나가 선택 적용될 수 있다. 또한, 아이템 식별부(148a)는, 추출된 각종 아이템(OB1, OB2, OB3, OB4) 중에서, 광고 대상 아이템을 식별할 수 있다. Referring to (c) of FIG. 6 , the item identification unit 148a may extract various items OB1, OB2, OB3, and OB4 from the object OB of the advertisement information AD. The item extraction unit 230 may perform an item extraction process for extracting items, such as the upper garment OB1, the bag OB2, the lower garment OB3, and the shoes OB4, if present in the object. Here, any one of various item extraction algorithms already known in the item extraction process may be selected and applied. In addition, the item identification unit 148a may identify an advertisement target item from among the extracted various items OB1, OB2, OB3, and OB4.

일 실시예에 있어서, 아이템 식별부(148a)는 광고 정보에 관련한 텍스트 정보를 이용하여 각종 아이템 이미지 중에서 광고 대상 아이템을 식별할 수 있다. 아이템 식별부(148a)는 텍스트 정보가 '와이드 팬츠' 인 경우, 이에 대응하는 형태의 하의(OB3)를 광고 대상 아이템으로 식별할 수 있다.In one embodiment, the item identification unit 148a may identify an advertisement target item from among various item images using text information related to advertisement information. When the text information is 'wide pants', the item identification unit 148a may identify the bottom OB3 corresponding to the text information as an item to be advertised.

광고 정보 학습부(148b)는, 웹서버(300) 중 광고 플랫폼으로부터 수집된 기존의 광고 정보와, 기존의 광고 정보에 연관된 광고 결과(예, 광고 클릭률)와 광고 타겟으로부터 광고 효율을 학습하는 기능을 수행한다. 이러한 관련 정보는 상품 정보 수집부(120)에서 수집할 수도 있고, 광고 효율 분석부(148)에 별도의 광고 정보 수집부(미도시)를 구비하는 것도 가능할 수 있다.The advertisement information learning unit 148b has a function of learning advertisement efficiency from existing advertisement information collected from the advertisement platform of the web server 300, advertisement results related to the existing advertisement information (eg, advertisement click-through rate), and advertisement targets. do Such related information may be collected by the product information collection unit 120, or it may be possible to have a separate advertisement information collection unit (not shown) in the advertisement efficiency analysis unit 148.

광고 정보 학습부(148b)는 수집된 기존의 광고 정보를 학습하여 광고 효율 계산을 위한 광고 효율 예측 모델을 생성할 수 있다. 광고 정보 학습부(148b)는 수집된 기존의 광고 정보들로부터 각종 분석 요소를 추출할 수 있다. 광고 정보 학습부(148b)는, 추출한 분석 요소의 특성과 광고 효율의 상관 관계를 누적시켜 통계치를 정리하고, 선형 예측 그래프에 맞춰지도록 모델링을 수행함으로써 광고 효율 예측 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 모델링에는 반복 딥러닝과 가중치가 적용될 수 있다. The advertisement information learning unit 148b may generate an advertisement efficiency prediction model for calculating advertisement efficiency by learning the collected advertisement information. The advertisement information learning unit 148b may extract various analysis elements from the collected existing advertisement information. The advertisement information learning unit 148b accumulates the correlation between the characteristics of the extracted analysis elements and advertisement efficiency, organizes statistics, and generates an advertisement efficiency prediction model by performing modeling to match the linear prediction graph. Here, iterative deep learning and weights may be applied to the modeling.

도 7은 광고 정보를 학습하는 모델링의 일례를 나타내는 그래프이다.7 is a graph showing an example of modeling for learning advertisement information.

도 7을 참고하면, PG는 선형 예측 그래프를 나타내고, Y축은 광고 효율을 나타내고, X축은 광고 정보의 분석 요소별 특성값을 나타낸다. 여기서, 분석 요소별 특성값은 하나의 분석 요소에 대한 특성값이거나, 또는 복수의 분석 요소에 대한 특성값을 벡터화시킨 벡터값(d1, d2, d3, d4, d5)일 수 있다.Referring to FIG. 7 , PG represents a linear prediction graph, Y-axis represents advertisement efficiency, and X-axis represents characteristic values for each analysis element of advertisement information. Here, the characteristic value for each analysis element may be a characteristic value for one analysis element or a vector value (d1, d2, d3, d4, d5) obtained by vectorizing characteristic values for a plurality of analysis elements.

광고 정보 학습부(148b)는 사용자 단말(10)로부터 입력된 상품 정보에 기초하여, 관련된 상품의 광고 정보의 각종 분석 요소에 대해 딥러닝을 수행하여 광고 효율 예측에 이용될 속성 특성값을 도출할 수 있다. Based on the product information input from the user terminal 10, the advertisement information learning unit 148b performs deep learning on various analysis elements of advertisement information of related products to derive attribute values to be used for predicting advertisement efficiency. can

광고 정보 학습부(148b)는 광고 정보의 배경 속성, 객체, 광고 대상 아이템의 속성, 객체의 인물 속성 등의 제1 분석 요소에 대해 딥러닝을 수행할 수 있다. The advertisement information learning unit 148b may perform deep learning on first analysis elements such as background properties of advertisement information, properties of objects, advertisement target items, and character properties of objects.

광고 정보 학습부(148b)는 광고 정보 내 이미지의 컬러배치도, 전체 이미지 대비 광고 대상 아이템의 비율, 광고 정보 내 이미지의 벡터 요소(선예도, 색조, 명암비, 아웃포커싱 비율, 선명도 등)등의 제2 분석 요소에 대해 딥러닝을 수행할 수 있다. The advertisement information learning unit 148b determines the color arrangement of the image in the advertisement information, the ratio of the advertisement target item to the entire image, and the vector elements (sharpness, color tone, contrast ratio, out-focusing ratio, sharpness, etc.) of the image in the advertisement information. Deep learning can be performed on the analysis element.

또한, 광고 정보 학습부(148b)는 광고 정보 내 이미지의 분위기(상큼함, 우중충함, 명랑함 등) 관련한 제3 분석 요소에 대해 딥러닝을 수행할 수 있다. 여기서, 이미지의 분위기는 사람이 해당 이미지를 보았을 경우 인지하는 감성적인 부분으로서, 명암도 및 색조 등을 기반으로 통계학적으로 분석될 수 있다. 제1 내지 제3 분석 요소의 경우 이미지 처리부(220)에서 활용한 이미지 요소에 대한 상위개념 또는 하위개념일 수 있다.In addition, the advertisement information learning unit 148b may perform deep learning on a third analysis factor related to the atmosphere (refreshing, gloomy, cheerful, etc.) of the image in the advertisement information. Here, the mood of an image is an emotional part that a person recognizes when viewing a corresponding image, and can be statistically analyzed based on contrast and color tone. In the case of the first to third analysis elements, they may be higher or lower concepts of image elements used by the image processing unit 220 .

광고 정보 학습부(148b)는 제1 내지 제3 분석 요소에 대한 속성 분석값을 도출할 수 있다.The advertisement information learning unit 148b may derive attribute analysis values for the first to third analysis elements.

광고 효율 예측부(148c)는 제1 내지 제3 분석 요소에 대한 딥러닝이 완료되는 경우, 제1 내지 제3 분석 요소에 대한 속성 분석값을 기생성된 예측 효율 모델에 입력하여 광고 정보에 대한 광고 효율을 예측할 수 있다.When the deep learning for the first to third analysis elements is completed, the advertisement efficiency prediction unit 148c inputs the attribute analysis values for the first to third analysis elements into the pre-generated prediction efficiency model to determine the advertisement information. Advertising effectiveness can be predicted.

광고 효율 예측부(148c)는 부가적인 분석 요소들에 가중치를 적용하여 광고 효율 예측값을 산출할 수 있다.The advertisement efficiency prediction unit 148c may calculate an advertisement efficiency prediction value by applying weights to additional analysis factors.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 광고 효율 예측값(CRTRateSUM)은 다음의 수학식 1과 같이 산출될 수 있다. Meanwhile, the advertisement efficiency prediction value (CRTRateSUM) according to an embodiment of the present invention may be calculated as in Equation 1 below.

Figure 112020041165441-pat00001
Figure 112020041165441-pat00001

상기 수학식 1에서, CTR Rate은 다음의 수학식 2에 의해 산출될 수 있다. In Equation 1 above, the CTR Rate may be calculated by Equation 2 below.

수학식 1 및 2에서, m은 광고 정보 내 이미지 속성 개수, ImgPR.i는 i번째 이미지 속성에 대한 광고 효율 예측값, TrendPR.i는 i번째 이미지 속성의 트렌드 가중치, ImgDrat.i는 i번째 이미지 속성 자체의 가중치, ProPR.n은 아이템 속성 자체에 대한 가중치, AdPR.n은 광고매체 속성 가중치, BestPR.n은 인기 아이템에 대한 매칭 가중치이다. In Equations 1 and 2, m is the number of image attributes in the advertisement information, ImgPR.i is the advertising efficiency prediction value for the ith image attribute, TrendPR.i is the trend weight of the ith image attribute, and ImgDrat.i is the ith image attribute. Its own weight, ProPR.n is the weight for the item attribute itself, AdPR.n is the weight for the advertising media attribute, and BestPR.n is the matching weight for the popular item.

이미지 속성의 트렌드 가중치는 해당 이미지 속성에 대한 최근 이슈성, 검색순위, 판매순위, 사회성 순위, 시즌성 등에 따라 매겨지는 가중치로서, 최근 트렌드에 부합하는 이미지 속성의 경우 상대적으로 높은 가중치가 매겨지게 된다. The trend weight of an image attribute is weighted according to the recent issue, search rank, sales rank, sociality rank, and seasonality of the image attribute. In the case of image attributes that meet the latest trend, a relatively high weight is assigned. .

이미지 속성 자체의 가중치는 해당 이미지 속성별 중요도에 따라 매겨지는 가중치로서, 예를 들면, 배경과 관련된 속성 보다는 객체와 관련된 속성에 상대적으로 높은 가중치가 매겨질 수 있다. The weight of the image property itself is weighted according to the importance of each image property. For example, a relatively high weight may be assigned to an object-related property rather than a background-related property.

광고매체 속성 가중치는 광고 플랫폼에 따라 매겨지는 가중치이다. 상대적으로 높은 광고 클릭률을 기록하고 있는 광고 플랫폼에 높은 가중치가 매겨질 수 있다.The advertising media attribute weight is a weight assigned according to the advertising platform. A high weight may be assigned to an advertising platform recording a relatively high ad click-through rate.

인기 아이템에 대한 매칭 가중치는 광고 대상 아이템에 대한 최근 판매 실적 등에 기초하여 매겨지는 가중치이다. The matching weight for a popular item is a weight assigned based on recent sales performance of the item to be advertised.

각종 가중치는 광고 효율에 미치는 영향력과 관련된 것으로, 딥러닝 또는 머신러닝(Machine Learning)을 통해 분석될 수 있다. Various weights are related to their influence on advertising efficiency, and can be analyzed through deep learning or machine learning.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely an example of the technical idea of the present invention, and those skilled in the art can make various modifications, changes, and substitutions without departing from the essential characteristics of the present invention. will be. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention and the accompanying drawings are not intended to limit the technical idea of the present invention, but to explain, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments and the accompanying drawings. . The protection scope of the present invention should be construed according to the claims below, and all technical ideas within the equivalent range should be construed as being included in the scope of the present invention.

10 : 관리자 단말
100 : 관리 서버
200 : 상품 DB
300 : 웹서버
400, 410 : 판매 서버
500 : 네트워크
10: Administrator terminal
100: management server
200: Product DB
300: web server
400, 410: sales server
500: network

Claims (16)

관리자 단말로부터 상품의 기초 정보를 입력받아 온라인으로 게시될 상품 정보를 자동으로 생성하는 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템에 있어서,
상기 관리자 단말이 접속하는 관리 서버와, 상기 상품과 관련된 정보를 저장하는 상품 DB를 포함하고,
상기 관리 서버는,
상기 기초 정보를 바탕으로 네트워크에 연결된 웹 서버를 크롤링하여 상품 정보를 수집하는 상품 정보 수집부;
상기 상품 정보 중 가격 정보를 바탕으로 상기 상품의 판매 가격을 산출하는 가격 산출부;
상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보 중에서 웹페이지에 게시될 적어도 하나의 이미지를 선택하는 이미지 선택부; 및
상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보를 이용하여 상품 정보에 대한 상기 웹페이지를 생성하는 웹페이지 생성부;
를 포함하고,
상기 이미지 선택부는,
상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 이미지의 출처를 확인하여 저작권의 존재 가능성을 판단하고, 상기 출처에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하는 이미지 출처 분석부, 및
상기 이미지의 촬영 각도, 상기 이미지에 인물이나 배경이 포함되었는지 여부, 또는 상기 이미지의 해상도 중 적어도 하나의 특성에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하되, 상기 이미지에 인물이 포함되는 경우 상기 이미지의 사용을 배제 또는 상기 이미지를 수정하는 이미지 특성 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는,
온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
In the online product information automatic generation system for automatically generating product information to be posted online by receiving basic product information from a manager terminal,
It includes a management server to which the manager terminal accesses, and a product DB for storing information related to the product,
The management server,
a product information collection unit collecting product information by crawling a web server connected to a network based on the basic information;
a price calculation unit that calculates a sales price of the product based on price information among the product information;
an image selection unit selecting at least one image to be posted on a web page from among the product information collected by the product information collection unit; and
a web page generator for generating the web page for product information using the product information collected by the product information collection unit;
including,
The image selection unit,
An image source analysis unit for determining the possibility of copyright by checking the source of the image collected by the product information collection unit, and determining whether the image is selected according to the source; and
Whether or not to select the image is determined according to at least one characteristic of a photographing angle of the image, whether a person or a background is included in the image, or a resolution of the image, but when a person is included in the image, the use of the image Characterized in that it includes an image characteristic analysis unit that excludes or corrects the image,
Online product information automatic generation system.
제 1 항에 있어서,
상기 상품 DB는, 입고된 상품의 리스트가 저장되는 입고상품 DB와, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품 정보를 저장하는 상품정보 DB를 포함하고,
상기 관리 서버는, 상기 관리자 단말로부터 입력된 상기 상품의 기초 정보를 바탕으로 상기 입고상품 DB에서 관련 상품을 검색하는 상품 검색부를 더 포함하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
According to claim 1,
The product DB includes a warehousing product DB in which a list of warehousing products is stored and a product information DB in which the product information collected by the product information collection unit is stored;
The management server further includes a product search unit for searching for a related product in the stocked product DB based on basic information of the product input from the manager terminal.
제 2 항에 있어서,
상기 상품 검색부는, 상기 입고상품 DB에서 검색된 상품이 복수인 경우, 복수의 상품 중에서 우선 순위를 이용하여 특정 상품을 선택하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
According to claim 2,
The system for automatically generating online product information, characterized in that the product search unit selects a specific product from a plurality of products by using a priority order when a plurality of products are searched in the stock product DB.
제 1 항에 있어서,
상기 가격 산출부는, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품의 가격 중 상기 상품의 표준 판매 가격, 평균 상품 가격, 최고 가격이나 최저 가격 중 어느 하나에 이윤을 더하거나 할인율을 곱하여 상기 판매 가격을 산출하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
According to claim 1,
The price calculation unit calculates the selling price by adding a profit or multiplying a discount rate to any one of a standard selling price, an average product price, a maximum price and a minimum price of the product among the prices of the product collected by the product information collection unit. Characterized in that, online product information automatic generation system.
제 1 항에 있어서,
상기 이미지 선택부는,
상기 이미지에 따른 광고 효율을 분석하여 광고 효율이 높다고 예측된 이미지를 선택하는 광고 효율 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
According to claim 1,
The image selection unit,
The system for automatically generating online product information, characterized in that it further comprises an advertisement efficiency analyzer for analyzing advertisement efficiency according to the image and selecting an image predicted to have high advertisement efficiency.
제 5 항에 있어서,
상기 이미지 선택부는, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 이미지를 수정하여 수정된 이미지를 생성하는 이미지 수정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
According to claim 5,
The system of claim 1 , wherein the image selection unit further comprises an image correction unit generating a corrected image by modifying the image collected by the product information collection unit.
제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 관리 서버는, 상기 웹페이지를 게시할 판매 서버를 선택하거나, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버에 게시하는 쇼핑몰 게시부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
According to any one of claims 1 to 6,
The management server may further include a shopping mall posting unit that selects a sales server to post the web page or posts the web page to the sales server.
제 7 항에 있어서,
상기 상품 DB는, 상기 상품의 판매와 관련된 분쟁 예상 정보를 저장하는 분쟁 DB를 더 포함하고,
상기 쇼핑몰 게시부는,
상기 분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버에만 게시하고,
상기 분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되지 않으면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버와 접속이 제한되지 않는 개방적 판매 서버 모두에 게시하는 것을 특징으로 하는,
온라인 상품 정보 자동 생성 시스템.
According to claim 7,
The product DB further includes a dispute DB for storing dispute prediction information related to the sale of the product;
The shopping mall posting department,
If a dispute is expected in the sale of the product by referring to the dispute DB, the web page is posted only to a closed sales server with limited access among the sales servers,
Characterized in that, if a dispute is not expected in the sale of the product by referring to the dispute DB, the web page is posted on both a closed sales server with restricted access and an open sales server with unrestricted access among the sales servers.
Online product information automatic generation system.
관리 서버가 관리자 단말로부터 상품의 기초 정보를 입력받아, 온라인으로 게시될 상품 정보를 자동으로 생성하는 온라인 상품 정보 자동 생성 방법에 있어서,
(a) 상기 관리 서버의 상품 검색부가 상기 상품을 입고상품 DB에서 검색하여 선택하는 단계;
(b) 상기 관리 서버의 상품 정보 수집부가 네트워크에 연결된 웹 서버를 크롤링하여 선택된 상품에 대한 상품 정보를 수집하는 단계;
(c) 상기 관리 서버의 이미지 선택부가 상기 게시될 상품 정보로서 사용될 적어도 하나의 상품 이미지를 선택하는 단계;
(d) 상기 관리 서버의 웹페이지 생성부가 웹페이지에 게시될 정보를 결정하는 단계; 및
(e) 상기 웹페이지 생성부가 상기 웹페이지를 생성하는 단계;
를 포함하고,
상기 (c)단계는,
상기 이미지 선택부가, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 이미지의 출처를 확인하여 저작권의 제약 존재 가능성을 판단하고, 상기 출처에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하는 단계, 및
상기 이미지 선택부가, 상기 이미지의 촬영 각도, 상기 이미지에 인물이나 배경이 포함되었는지 여부, 또는 상기 이미지의 해상도 중 적어도 하나의 특성에 따라 상기 이미지의 선택 여부를 판단하되, 상기 이미지에 인물이 포함된 경우 상기 이미지의 사용을 배제 또는 상기 이미지를 수정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
An automatic online product information generation method in which a management server receives basic product information from an administrator terminal and automatically generates product information to be posted online,
(a) searching for and selecting the product from a warehousing product DB by the product search unit of the management server;
(b) collecting product information on a selected product by crawling a web server connected to a network by the product information collection unit of the management server;
(c) selecting at least one product image to be used as the product information to be posted by the image selection unit of the management server;
(d) determining information to be posted on the web page by the web page creation unit of the management server; and
(e) generating the web page by the web page generating unit;
including,
In step (c),
determining, by the image selection unit, the source of the image collected by the product information collection unit to determine the possibility of copyright restriction, and determining whether to select the image according to the source; and
The image selection unit determines whether or not to select the image according to at least one characteristic of a photographing angle of the image, whether a person or a background is included in the image, or a resolution of the image, but the person is included in the image characterized in that it includes the step of excluding the use of the image or modifying the image,
How to automatically generate online product information.
제 9 항에 있어서,
상기 (a)단계에서, 상기 입고상품 DB에서 검색된 상품이 복수인 경우, 상기 상품 검색부는 복수의 상품 중에서 우선 순위를 이용하여 특정 상품을 선택하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
According to claim 9,
In step (a), if there are a plurality of products retrieved from the stocked product DB, the product search unit selects a specific product from among the plurality of products using a priority order.
제 9 항에 있어서,
상기 (d)단계에서, 상기 관리 서버의 가격 산출부는, 상기 상품 정보 수집부에서 수집된 상기 상품의 가격 중 상기 상품의 표준 판매 가격, 평균 상품 가격, 최고 가격이나 최저 가격 중 어느 하나에 이윤을 더하거나 할인율을 곱하여 판매 가격을 산출하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
According to claim 9,
In the step (d), the price calculation unit of the management server sets a profit on any one of the standard selling price, average product price, maximum price or minimum price of the product among the prices of the product collected by the product information collection unit. A method of automatically generating online product information, characterized in that the sales price is calculated by adding or multiplying the discount rate.
제 9 항에 있어서,
상기 (c)단계는,
상기 이미지 선택부가, 상기 이미지에 따른 광고 효율을 분석하여 광고 효율이 높다고 예측된 이미지를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
According to claim 9,
In step (c),
The method of automatically generating online product information, characterized in that, further comprising the step of selecting, by the image selector, an image predicted to have high advertising efficiency by analyzing advertising efficiency according to the image.
제 9 항에 있어서,
상기 (e)단계에서 생성된 웹페이지는,
상기 상품의 명칭이 표시되는 상품 명칭부, 상기 이미지 선택부에서 선택된 상기 상품 이미지가 표시되는 상품 이미지부, 상기 상품의 가격 정보가 표시되는 가격 표시부, 상기 상품의 바코드나 품번이 표시되는 상품코드부, 상기 상품의 재고 수량이 표시되는 재고수량부, 상기 상품의 설명이 표시되는 상품 설명부, 및 상기상품 정보 수집부에서 수집된 상품정보 제공고시가 표시되는 상품정보 제공고시부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
According to claim 9,
The web page generated in step (e),
A product name unit displaying the name of the product, a product image unit displaying the product image selected in the image selection unit, a price display unit displaying price information of the product, and a product code unit displaying the barcode or product number of the product. characterized in that it comprises a stock quantity unit displaying the inventory quantity of the product, a product description unit displaying a description of the product, and a product information provision notification unit displaying product information provision notification collected by the product information collection unit. How to automatically generate online product information.
제 13 항에 있어서,
상기 상품 정보 수집부는 상기 상품에 대한 다른 웹페이지의 URL 정보를 수집하고, 상기 웹페이지는 상기 URL 정보에 따른 외부 링크를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
According to claim 13,
The method of automatically generating online product information, characterized in that the product information collection unit collects URL information of another web page for the product, and the web page further includes an external link according to the URL information.
제 9 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
(f) 상기 관리 서버의 쇼핑몰 게시부가, 상기 웹페이지를 게시할 판매 서버를 선택하거나, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버에 게시하는 단계;를 더 포함하는, 온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
According to any one of claims 9 to 14,
(f) selecting, by the shopping mall posting unit of the management server, a sales server to post the web page or posting the web page to the sales server;
제 15 항에 있어서,
상기 (f)단계에서,
상기 쇼핑몰 게시부는,
분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버에만 게시하고,
분쟁 DB를 참조하여 상기 상품의 판매에 분쟁이 예상되지 않으면, 상기 웹페이지를 상기 판매 서버 중 접속이 제한된 폐쇄적 판매 서버와 접속이 제한되지 않는 개방적 판매 서버 모두에 게시하는 것을 특징으로 하는,
온라인 상품 정보 자동 생성 방법.
According to claim 15,
In step (f),
The shopping mall posting department,
If a dispute is expected in the sale of the product by referring to the dispute DB, the web page is posted only to a closed sales server with limited access among the sales servers,
Characterized in that, if a dispute is not expected in the sale of the product by referring to the dispute DB, the web page is posted on both a closed sales server with restricted access and an open sales server with unrestricted access among the sales servers.
How to automatically generate online product information.
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