KR102565425B1

KR102565425B1 - 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템 및 시스템의 동작 방법

Info

Publication number: KR102565425B1
Application number: KR1020230042025A
Authority: KR
Inventors: 신재은; 김용섭; 김민정; 김기홍; 한도선
Original assignee: 신재은
Priority date: 2023-03-30
Filing date: 2023-03-30
Publication date: 2023-08-09
Also published as: KR102648845B1

Abstract

실시예들은 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템 및 시스템의 동작 방법을 제공한다. 실시예에 따른 방법은, 유통 클라이언트로부터 제1 의약품, 상기 제1 의약품과 성분, 제형, 및 함량이 동일한 제네릭 의약품인 제2 의약품, 및 상기 제1 의약품과 성분, 제형이 동일하고 함량의 다른 대체조제 의약품인 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 재고 정보를 수신하고, 외부 서버로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 수신하고, 상기 의약품 상세정보는, 제품명, 성분, 함량, 첨가제, 제형, 주성분코드, ATC 코드, DUR 등급, 허가정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 의약품 상세정보 및 상기 의약품 재고 정보를 기초로 제1 대체의약품에 대한 제1 대체의약품 재고 정보를 생성하고, 상기 제1 대체의약품은 상기 제1 의약품, 상기 제2 의약품, 상기 제3 의약품을 포함하고, 상기 제1 대체의약품 재고 정보는, 상기 제1 내지 제3 의약품 각각의 재고 정보를 포함하고, 상기 유통 클라이언트로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 입고예정 정보를 수신하고, 상기 의약품 입고예정 정보는, 의약품에 대한 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보를 포함하고, 상기 의약품 입고예정 정보는 제1 대체의약품 입고예정 정보를 포함하고, 상기 의약품 입고예정 정보를 기초로 상기 제1 대체의약품 재고 정보를 보정하여 제1 대체의약품 재고보정정보를 생성하고, 상기 제1 대체의약품 재고보정정보를 기초로 상기 제1 의약품의 재고마진을 산출하고, 상기 제1 의약품의 상기 재고마진을 기초로 상기 제1 의약품의 구매를 희망하는 주문 단말에 재고 알림 신호를 송신하는 것을 포함할 수 있다.

Description

의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템 및 시스템의 동작 방법{PHARMACEUTICAL ONLINE DISTRIBUTION PLATFORM SYSTEM AND METHOD OF OPERATING THE SYSTEM}

본 발명의 실시예들은 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템 및 시스템의 동작 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 뉴럴 네트워크를 이용하여 의약품에 대한 수요 및 재고를 분석하여 수요량에 따른 적정 재고 마진을 산출하는 온라인 유통 플랫폼 시스템 및 시스템의 동작 방법에 관한 것이다.

최근, 통신 기술 및 데이터 연산 기술의 발전으로 인해 소비자의 다양한 니즈를 분석하여 소비자의 특성에 적합한 제품 또는 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 활발하게 개발되고 있다. 특히, 인터넷을 비롯한 통신 기술의 발달로 인해 방대한 정보를 가공하여 이용이 용이한 데이터베이스로 구축한 이른바 빅데이터를 통한 서비스 플랫폼이 다수 등장하고 있다.

의약품 유통 시장에도 이러한 빅데이터 기반 서비스 플랫폼의 도입 필요성이 논의되고 있다. 최근 의약품 중간 유통 단계에서 의약품 재고가 있음에도 불구하고, 의약품의 최종 공급 단계인 일반 약국에서 해당 의약품의 품절 사태가 발생하기도 하였는데, 이러한 사례는 결국 의약품 유통 단계에 따른 수요 및 재고 데이터 교환이 제대로 활용되지 못하기 때문이다.

특히, 최근 COVID-19 바이러스 유행으로 인해, 특정 일반의약품 및 전문의약품에 수요량이 급증하여 일부 의약품의 품절 사태가 발생하기도 하였다. 이러한 품귀가 예정된 인기 의약품은 약국에서 의약품 유통업체에 공급을 미리 요청하는 경우가 많아, 의약품 유통업체 입장에서는 재고 관리에 어려움을 겪고 있다. 의약품의 적정생산관리 및 폐의약품 최소화 등 기업의 효율성 향상 및 ESG 등 사회적 문제를 해결하기 위하여 빅데이터를 활용한 의약품 유통 플랫폼의 필요성이 요구되고 있다.

실시예들은, 위와 같은 문제를 해결하기 위한 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템 및 시스템의 동작 방법을 제공한다.

실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 유통 클라이언트로부터 제1 의약품, 상기 제1 의약품과 성분, 제형, 및 함량이 동일한 제네릭 의약품인 제2 의약품, 및 상기 제1 의약품과 성분, 제형이 동일하고 함량의 다른 대체조제 의약품인 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 재고 정보를 수신하고, 외부 서버로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 수신하고, 상기 의약품 상세정보는, 제품명, 성분, 함량, 첨가제, 제형, 주성분코드, ATC 코드, DUR 등급, 허가정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 의약품 상세정보 및 상기 의약품 재고 정보를 기초로 제1 대체의약품에 대한 제1 대체의약품 재고 정보를 생성하고, 상기 제1 대체의약품은 상기 제1 의약품, 상기 제2 의약품, 상기 제3 의약품을 포함하고, 상기 제1 대체의약품 재고 정보는, 상기 제1 내지 제3 의약품 각각의 재고 정보를 포함하고, 상기 유통 클라이언트로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 입고예정 정보를 수신하고, 상기 의약품 입고예정 정보는, 의약품에 대한 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보를 포함하고, 상기 의약품 입고예정 정보는 제1 대체의약품 입고예정 정보를 포함하고, 상기 의약품 입고예정 정보를 기초로 상기 제1 대체의약품 재고 정보를 보정하여 제1 대체의약품 재고보정정보를 생성하고, 상기 제1 대체의약품 재고보정정보를 기초로 상기 제1 의약품의 재고마진을 산출하고, 상기 제1 의약품의 상기 재고마진을 기초로 상기 제1 의약품의 구매를 희망하는 주문 단말에 재고 알림 신호를 송신하는 것을 포함할 수 있다.

주문 클라이언트로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 주문 정보를 수신하고, 상기 의약품 주문 정보는, 상기 복수의 의약품 각각에 대한 적어도 하나의 주문에 따른 주문시기 및 주문수량에 대한 정보를 포함하고, 상기 의약품 주문 정보 및 상기 의약품 상세정보를 기초로 상기 제1 의약품에 대한 제1 의약품 수요예측 정보를 생성하고, 상기 제1 의약품 수요예측 정보는, 상기 제1 의약품의 수요예측 정보, 상기 제2 의약품의 수요예측 정보, 및 상기 제3 의약품의 수요예측 정보를 포함하고, 상기 제1 의약품 수요예측 정보 및 상기 제1 대체의약품 재고보정정보를 기초로 상기 제1 의약품의 재고마진을 산출하는 것을 더 포함할 수 있다.

상기 제1 대체의약품 재고 정보는 제1 대체의약품 재고수량을 포함하고, 상기 제1 대체의약품 재고수량은, 상기 제1 의약품의 재고수량, 상기 제2 의약품의 재고수량, 상기 제3 의약품의 재고수량, 상기 제2 의약품의 품목수, 상기 제3 의약품의 품목수, 상기 제3 의약품과 상기 제1 의약품의 성분 함량비를 기초로 산출되는 것을 포함할 수 있다.

상기 제1 대체의약품 입고예정 정보는 제1 대체의약품 입고예정수량을 포함하고, 상기 제1 대체의약품 입고예정수량은, 상기 제1 의약품, 상기 제2 의약품, 상기 제3 의약품 각각의 입고예정수량 및 입고예정 잔여기간을 기초로 산출되는 것을 포함할 수 있다.

데이터 전처리부에 의해, 메모리로부터 상기 제1 의약품 재고마진을 제공받고, 상기 제1 의약품 재고마진을 전처리(preprocessing)하여 학습 데이터를 생성하고, 학습 엔진에 의해, 다층 신경망이 상기 제1 의약품 재고마진이 특정 값으로 수렴하도록 학습 데이터를 변환하여 얻어지는 제1 특징 벡터를 입력값으로 하고, 특정 결과값을 변환한 제2 특징 벡터를 출력값으로 하는 학습 데이터를 사용하여 다층 신경망을 지도학습시키고, 상기 특정 결과값은 1이고, 상기 다층 신경망은 입력 레이어, 하나 이상의 히든 레이어, 및 출력 레이어를 포함하고, 상기 입력 레이어는, 상기 학습 데이터를 입력받고, 상기 하나 이상의 히든 레이어는, 상기 입력 레이어의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 바이어스를 더하여 출력하고, 상기 출력 레이어는, 상기 히든 레이어의 출력값을 입력받아 활성화 함수를 이용하여 출력 벡터를 출력하고, 상기 출력 벡터는 상기 출력 레이어에 연결된 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 손실함수 레이어는 상기 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력하고, 상기 다층 신경망의 파라미터는 상기 손실값이 작아지는 방향으로 지도학습되는 것을 포함할 수 있다.

실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 도 3의 서버의 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템의 각 구성요소들 사이의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 복수의 주문 정보에 따른 주문수량을 설명하기 위한 그래프이다.
도 8은 도 4의 프로세서의 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 9는 도 8의 다층 신경망의 구조와 동작을 설명하기 위한 도면이다.

이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.

도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.

이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.

또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다. 전자 장치(101)는 클라이언트, 단말기 또는 피어로 지칭될 수도 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

서버(108)는 전자 장치(101)가 접속되며, 접속된 전자 장치(101)로 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(108)는 회원 가입 절차를 진행하여 그에 따라 회원으로 가입된 사용자의 각종 정보를 저장하여 관리하고, 서비스에 관련된 각종 구매 및 결제 기능을 제공할 수도 있다. 또한, 서버(108)는, 사용자 간에 서비스를 공유할 수 있도록, 복수의 전자 장치(101) 각각에서 실행되는 서비스 애플리케이션의 실행 데이터를 실시간으로 공유할 수도 있다. 이러한 서버(108)는 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버(Web Server) 또는 왑 서버(WAP Server)와 동일한 구성을 가질 수 있다. 그러나, 소프트웨어적으로는, C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등 여하한 언어를 통하여 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈(Module)을 포함할 수 있다. 또한, 서버(108)는 일반적으로 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크를 통하여 불특정 다수 클라이언트 및/또는 다른 서버와 연결되어 있고, 클라이언트 또는 다른 서버의 작업수행 요청을 접수하고 그에 대한 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템 및 그를 위하여 설치되어 있는 컴퓨터 소프트웨어(서버 프로그램)를 뜻하는 것이다. 또한, 서버(108)는, 전술한 서버 프로그램 이외에도, 서버(108) 상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)과 경우에 따라서는 내부 또는 외부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스(DB: Database, 이하 "DB"라 칭함)를 포함하는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다. 따라서, 서버(108)는, 회원 가입 정보와, 게임에 대한 각종 정보 및 데이터를 분류하여 DB에 저장시키고 관리하는데, 이러한 DB는 서버(108)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(DOS), 윈도우(windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 매킨토시(Macintosh) 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있으며, 대표적인 것으로는 윈도우 환경에서 사용되는 웹사이트(Website), IIS(Internet Information Server)와 유닉스환경에서 사용되는 CERN, NCSA, APPACH등이 이용될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 서비스의 사용자 인증이나 서비스와 관련된 구매 결제를 위한 인증 시스템 및 결제 시스템과 연동할 수도 있다.

제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 서버(108)와 전자 장치들(101, 104)을 연결하는 망(Network)을 의미한다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 LAN, WAN 등의 폐쇄형 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)일 수도 있으나, 인터넷(Internet)과 같은 개방형인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199) 구조를 의미한다.

데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 가질 수 가질 수 있다. 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 가질 수 있다. 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.

도 2은 다양한 실시예에 따른 프로그램(140)을 예시하는 블록도(200)이다. 일실시예에 따르면, 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신될 수 있다. 프로그램(140)의 전부 또는 일부는 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.

운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.

미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다.

어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.

데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다. 커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다.

시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다. 음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(244)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.

어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다.

장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 외부 전자장치의 디스플레이 모듈 또는 카메라 모듈)의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 서버(300)는 의약품 온라인 유통 플랫폼을 구축할 수 있다. 의약품 온라인 유통 플랫폼은, 복수의 의약품 주문자와 복수의 의약품 유통판매자가 각각 자신의 전자장치를 이용하여 의약품의 주문 정보 및 판매 정보를 교환하고, 의약품 거래를 성립시킬 수 있는 플랫폼을 의미한다. 이를 위해, 서버(300)는 주문 클라이언트(400), 유통 클라이언트(500), 및 외부 서버(600)와 데이터를 주고받을 수 있다. 주문 클라이언트(400) 및 유통 클라이언트(500), 외부 서버(600)는 인터넷 환경에 연결되어 있는 웹 서버일 수 있다.

주문 클라이언트(400)에는 복수의 주문자 단말(401, 402, 403)이 연결될 수 있다. 주문자 단말 각각은, 의약품을 주문하려고 하는 약국에 구비된 전자장치 또는 약사가 소지한 전자장치에 해당할 수 있다. 서버(300)에 의해 구축된 의약품 온라인 유통 플랫폼을 통해 의약품을 구매하고자 하는 주문자(예를 들면, 약사)는, 자신의 주문자 단말을 주문 클라이언트(400)에 연결하고, 주문 클라이언트(400)를 통해 서버(300)에 의약품 주문 정보를 제공하여 의약품 온라인 유통 플랫폼에서 의약품을 주문할 수 있다.

또한, 유통 클라이언트(500)에는 복수의 유통판매 단말(501, 502, 503)이 연결될 수 있다. 서버(300)에 의해 구축된 의약품 온라인 유통 플랫폼을 통해 의약품을 판매하고자 하는 판매자는, 자신의 유통판매 단말을 유통 클라이언트(500)에 연결하고, 유통 클라이언트(500)를 통해 서버(300)에 판매 정보를 제공하여 의약품 온라인 유통 플랫폼에서 의약품을 판매할 수 있다.

외부 서버(600)는 의약품에 대한 정보를 제공하는 기관(예를 들면, 식품의약품안전처, 약학정보원, 건강보험심사평가원 등)에 연결된 서버일 수 있다. 외부 서버(600)는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 저장할 수 있다. 여기서, 의약품 상세정보는, 의약품의 제품명, 성분, 함량, 첨가제, 제형, 주성분코드, ATC 코드, DUR 등급, 허가정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주성분코드는, 식품의약품안전처에서 의약품이 허가된 후, 건강보험심사평가원 으로부터 부여받는 코드로서, 의약품의 성분, 함량, 제형에 따라 각각 달리 부여되는 코드이다. DUR(의약품적정사용 정보(Drug Utilization Review; DUR))등급은, 의약품 병용 시 또는 어린이, 노인, 임부에게 투여 시 주의해야 하는 의약품 정보 등을 알리고, 정해진 기준에 따라 약물 사용이 적절하게 이뤄지는지를 점검하고 평가하는 제도에 따라 의약품에 매겨지는 등급을 의미한다. DUR 등급의 목적은 예방할 수 있는 부적절한 약물 사용을 미연에 방지함으로써 부작용을 예방하고 환자에게 제공하는 의료서비스의 질을 향상시키며 의약품을 안전하게 사용할 수 있는 환경을 조성하는데 있으며, DUR 등급은 의약품이 병용금기, 특정연령대금기, 임부금기, 용량주의, 투여기간주의, 효능군중복주의, 노인주의, 분할주의 중 어느 하나인 경우를 나타내는 복수의 등급을 포함할 수 있다. 또한, 허가정보는, 의약품의 효능 및 효과, 용법 및 용량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 서버(300)는 외부 서버(600)로부터 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 수신할 수 있다.

서버(300)는 주문 클라이언트(400)로부터 의약품 주문 정보를 제공받을 수 있다. 특정 의약품에 대한 의약품 주문 정보는, 특정 의약품에 대하여 주문 클라이언트(400)에 연결된 복수의 주문 단말 각각으로부터 수신한 복수의 주문 정보를 포함할 수 있다. 각각의 주문 정보는, 의약품의 주문시기, 및 의약품의 주문수량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 의약품 주문 정보는 주문 클라이언트(400)를 통해 수신된 복수의 주문 단말(401, 402, 403)의 복수의 의약품 주문 정보를 포함할 수 있다. 비록 도 3에는 주문 클라이언트(400)에 6개의 주문 단말만이 연결된 것으로 도시되었으나, 본 발명의 실시예는 이에 제한되지 않는다.

서버(300)는 유통 클라이언트(500)로부터 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 재고 정보와 의약품 입고예정 정보를 제공받을 수 있다. 의약품 재고 정보는, 특정 의약품의 재고수량을 포함할 수 있다. 또한, 의약품 입고예정 정보는, 특정 의약품에 대한 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보를 포함할 수 있다.

유통 클라이언트(500)에는 제1 유통판매 단말(501), 제2 유통판매 단말(502), 제3 유통판매 단말(503)이 연결될 수 있다. 유통 클라이언트(500)는 제1 유통판매 단말(501)로부터 제1 의약품에 대한 재고 정보를 제공받고, 제2 유통판매 단말(502)로부터 제1 의약품에 대한 재고 정보를 제공받고, 제3 유통판매 단말(503)로부터 제1 의약품에 대한 재고 정보를 제공받아, 제공받은 재고 정보를 합산하여 제1 의약품에 대한 재고 정보를 생성할 수 있다.

마찬가지로, 유통 클라이언트(500)는 유통 클라이언트(500)에 연결된 각각의 유통판매 단말로부터 제1 의약품에 대한 입고예정 정보를 수신하고 이를 합산하여 제1 의약품 입고예정 정보를 생성할 수 있다. 비록 도 3에는 유통 클라이언트(500)에 6개의 유통판매 단말만이 연결된 것으로 도시되었으나, 본 발명의 실시예는 이에 제한되지 않는다.

또한, 서버(300)는 주문 클라이언트(400)에 연결된 복수의 주문자 단말(401, 402, 403) 각각으로부터 사용자 정보를 제공받아 저장할 수 있다. 복수의 사용자 정보는 각각 주문 클라이언트(400)에 연결된 복수의 주문자 단말 각각에 대응하는 주문자(예를 들면, 약사)를 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 사용자 정보는 주문 클라이언트(400)에 연결된 제1 주문자 단말(401)을 식별하기 위한 제1 주문자 단말(401)의 고유 식별 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제2 사용자 정보는 주문 클라이언트(400)에 연결된 제2 주문자 단말(402)을 식별하기 위한 제2 주문자 단말(402)의 고유 식별 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 제1 주문자 단말의 고유 식별 정보와 제1 주문자 단말의 고유 식별 정보는 서로 상이할 것이기 때문에, 제1 사용자 정보와 제2 사용자 정보는 서로 상이할 수 있다. 각각의 주문자 단말의 고유 식별 정보는, 예를 들면 각각의 주문자 단말의 ID(Identification), 또는 고유 IP(Internet Protocol) 주소 중 어느 하나일 수 있다.

서버(300)는 하드웨어적으로 통상적인 웹서버(Web Server) 또는 네트워크 서버와 동일한 하드웨어 모듈을 포함할 수 있다. 서버(300)는 웹서버 또는 네트워크 서버의 형태로 구현될 수도 있고, 유형의 저장 장치 내부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스를 포함하여 웹서버상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)으로 구현될 수도 있다. 따라서 서버(300)는 전술한 내용 중 어느 하나의 형태로 국한되지 않는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다.

서버(300)는 물리적인 서버를 통해 구현되는 것일 수도 있다. 즉, 서버(300)가 통신 장치를 포함하는 서버로 구현되어, 유통 클라이언트(500) 및 주문 클라이언트(400)로부터 데이터를 수신하고, 또한 유통 클라이언트(500) 및 주문 클라이언트(400)에 데이터를 송신할 수도 있다. 서버(300)는 워크스테이션(workstation), 데이터 센터, 인터넷 데이터 센터(internet data center(IDC)), DAS(direct attached storage) 시스템, SAN(storage area network) 시스템, NAS(network attached storage) 시스템, RAID(redundant array of inexpensive disks, or redundant array of independent disks) 시스템, 및 EDMS(Electronic Document Management) 시스템 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나, 본 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다.

서버(300)가 물리적인 서버를 통해 구현되는 것인 경우, 서버(300)는 무선 또는 유선으로 연결된 네트워크(340)를 통해 데이터를 송신하거나 수신할 수 있다. 네트워크(340)는 유선 인터넷 기술, 무선 인터넷 기술 및 근거리 통신 기술에 의한 네트워크를 포함할 수 있다. 유선 인터넷 기술은 예를 들어, 근거리 통신망(LAN, Local area network) 및 광역 통신망(WAN, wide area network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

무선 인터넷 기술은 예를 들어, 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 및 5G NR(New Radio) 기술 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 단, 본 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다.

서버(300)가 무선 통신 방식으로 데이터를 송/수신하는 경우, 서버(300)는 이동통신을 위한 기술표준 및 표준 통신 방식을 준수할 수 있다. 예를 들어, 표준 통신 방식은 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTEA(Long Term Evolution-Advanced) 및 5G NR(New Radio) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 단, 본 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다.

도 4는 도 3의 서버(300)의 구조를 설명하기 위한 블록도이다. 도 5는 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템의 각 구성요소들 사이의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

먼저, 도 4를 참조하면, 서버(300)는 프로세서(310), 통신 모듈(320), 메모리(330)를 포함할 수 있다.

프로세서(310)는 예를 들면, 미리 저장된 소프트웨어를 실행하여 프로세서(310)에 연결된 서버(300)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(310)는 수요 관리 모듈과 재고 관리 모듈을 포함할 수 있다.

도 5를 참조하면, 수요 관리 모듈은, 주문 클라이언트(400)에 연동되어, 주문 클라이언트(400)로부터 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 주문정보를 수신할 수 있다. 또한, 수요 관리 모듈은 외부 서버(600)로부터 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 수신할 수 있다. 수요 관리 모듈은 의약품 주문정보와 의약품 상세정보를 기초로 특정 의약품에 대한 의약품 수요예측 정보를 생성할 수 있다.

재고 관리 모듈은 유통 클라이언트(500)에 연동되어, 유통 클라이언트(500)로부터 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 재고 정보를 수신할 수 있다. 또한, 재고 관리 모듈은 외부 서버(600)로부터 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 수신할 수 있다. 재고 관리 모듈은 의약품 재고 정보와 의약품 상세정보를 기초로 특정 의약품에 대한 대체의약품 재고 정보를 생성할 수 있다.

또한, 재고 관리 모듈은, 유통 클라이언트(500)로부터 의약품 입고예정 정보를 수신할 수 있다. 재고 관리 모듈은, 의약품 입고예정 정보와, 특정 의약품에 대한 대체의약품 재고 정보를 기초로, 특정 의약품에 대한 대체의약품 재고보정 정보를 생성할 수 있다.

재고 관리 모듈은 수요 관리 모듈로부터 특정 의약품에 대한 의약품 수요예측 정보를 수신할 수 있다. 재고 관리 모듈은 특정 의약품에 대한 의약품 수요예측 정보와 특정 의약품에 대한 대체의약품 재고보정 정보를 기초로 특정 의약품에 대한 재고마진을 산출할 수 있다.

다시 도 4를 참조하면, 통신 모듈()은 서버(300)와 외부 전자 장치(예를 들면, 주문 클라이언트(400), 유통 클라이언트(500), 외부 서버(600) 간의 직접 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈()은 프로세서(310)와 독립적으로 운영되고, 직접 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 통신 모듈()은 유통 클라이언트(500)로부터 의약품 재고 정보 및 의약품 입고예정 정보를 수신할 수 있고, 또한 통신 모듈()은 주문 클라이언트(400)로부터 의약품 주문정보를 수신할 수 있으며, 외부 서버(600)로부터 의약품 상세정보를 수신할 수 있다.

메모리(330)는 서버(300)의 각 구성요소(예를 들면, 프로세서(310)에서 사용되는 데이터 또는 신호를 저장할 수 있다. 메모리(330)에는 주문 클라이언트(400)로부터 제공받은 의약품 주문정보 및 사용자 정보를 기초로 데이터베이스가 구축될 수 있다. 또한, 메모리(330)에는 유통 클라이언트(500)로부터 제공받은 의약품 재고 정보 및 의약품 입고예정 정보를 기초로 데이터베이스가 구축될 수 있다. 이러한 데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 메모리(330)에 구현된 일반적인 데이터구조를 가질 수 가질 수 있다. 데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램을 이용하여, 외부 장치 또는 프로세서(310)의 제어 신호에 응답하여, 데이터베이스 내에 저장된 복수의 정보 중 어느 하나를 선택할 수 있다.

알림 모듈(340)은 프로세서(310)의 제어를 기초로 하여, 특정 시점에서 주문 클라이언트(400)에 연결된 하나 이상의 주문 단말에 의약품 주문 시기를 알리는 알림 신호를 생성할 수 있다. 프로세서(310)는 산출한 의약품 재고 마진을 기초로 알림 신호의 생성 시점을 결정할 수 있다. 프로세서(310)에 의해 특정 시점이 결정되면, 알림 모듈(340)은 프로세서(310)의 제어에 의해 알림 신호를 생성하고, 생성된 알림 신호는 특정 시점에 주문 클라이언트(400)로 전송될 수 있다.

서버(300)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신할 수 있다. 서버(300)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

도 4에 도시된 서버(300)의 구성은 반드시 필수적인 것은 아니고, 필요에 따라 몇몇 구성을 생략하거나, 도 4에 도시되지 않은 다른 구성을 추가할 수 있을 것이다. 즉, 도 4에 도시된 구성은 설명의 편의를 위한 것이지, 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 본 발명의 실시예들을 변형하여 실시할 수 있을 것이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 7은 복수의 주문 정보에 따른 주문수량을 설명하기 위한 그래프이다. 이하에서는 도 6을 참조하여 특정 의약품인 제1 의약품을 기초로, 제1 의약품의 재고 마진을 산출하는 방법을 설명한다.

도 6을 참조하면, 먼저 S610에서, 재고 관리 모듈은 유통 클라이언트(500)로부터 제1 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 재고 정보를 수신한다. 여기서, 복수의 의약품은 제1 의약품, 제2 의약품, 제3 의약품을 포함할 수 있다. 제2 의약품은 제1 의약품의 제네릭 의약품, 제3 의약품은 제1 의약품의 대체조제 의약품인 것으로 가정한다. 제1 대체의약품은 제1 의약품, 제2 의약품, 제3 의약품을 포함할 수 있다. 즉, 제1 의약품에 대한 제1 대체의약품은, 제1 의약품, 제2 의약품, 제3 의약품을 포함하는 의약품을 의미할 수 있다.

제네릭 의약품이란, 처음 개발된 '원개발 의약품(오리지널 의약품)'과 동등하게 만들어진 의약품을 의미하며, 원개발 의약품과 성분, 함량, 복용방법, 효능, 및 효과, 품질이 동일하게 만들어진 의약품을 의미한다. 또한, 대체조제 의약품이란, 원개발 의약품과 성분, 제형이 동일하고, 성분의 함량의 다른 의약품을 의미한다.

S620에서, 재고 관리 모듈은 외부 서버(600)로부터 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 수신한다.

S630에서, 재고 관리 모듈은 의약품 상세정보 및 의약품 재고 정보를 기초로 제1 의약품에 대한 제1 대체의약품 재고 정보를 생성한다.

제1 의약품에 대한 제1 대체의약품은, 제1 의약품에 대한 제네릭 의약품, 및 제1 의약품에 대한 대체조제 의약품을 포함할 수 있다. 즉, 제1 대체의약품 재고 정보는, 제1 대체의약품 재고수량을 포함할 수 있다. 제1 대체의약품 재고수량은, 제1 의약품의 재고수량, 제1 의약품과 성분, 제형, 및 함량이 동일한 제네릭 의약품의 재고수량, 및 제1 의약품과 성분, 제형이 동일하고 함량의 다른 대체조제 의약품의 재고수량을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 재고 관리 모듈은 제1 의약품 재고수량, 제2 의약품 재고수량, 제3 의약품 재고수량, 제2 의약품의 품목수, 제3 의약품의 품목수, 제3 의약품과 제1 의약품의 주성분 함량비를 기초로 제1 대체의약품 재고수량을 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 재고 관리 모듈은 [수학식 1]을 이용하여 제1 대체의약품 재고수량을 산출할 수 있다. [수학식 1]에서, Ntotal은 제1 대체의약품 재고수량, No는 제1 의약품 재고수량, Ng는 제2 의약품 재고수량, Nr은 제3 의약품 재고수량, x는 제2 의약품의 품목수, y는 제3 의약품의 품목수, b는 제3 의약품과 제1 의약품의 성분 함량비를 의미할 수 있다.

예를 들면, 제1 의약품의 재고가 45000개, 제2 의약품의 재고가 63000개, 제1 의약품 대비 주성분 함량이 2배인 제3 의약품의 재고가 20000개인 경우, 제1 의약품에 대한 제1 대체의약품 재고는 45000+63000+2*20000 = 148000개일 수 있다.

S640에서, 재고 관리 모듈은 유통 클라이언트(500)로부터 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 입고예정 정보를 수신한다.

의약품 입고예정 정보는, 특정 의약품에 대한 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 제1 내지 제3 의약품에 대한 의약품 입고예정 정보는, 제1 의약품의 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보, 제2 의약품의 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보, 제3 의약품의 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 재고 관리 모듈은 제1 대체의약품 입고예정수량을 산출할 수 있다. 제1 대체의약품 입고예정수량은, 제1 의약품, 제1 의약품의 제네릭 의약품인 제2 의약품, 제1 의약품의 대체조제 의약품인 제3 의약품 각각의 입고예정수량 및 입고예정 잔여기간을 기초로 산출될 수 있다.

일 실시예에서, 재고 관리 모듈은 [수학식 2]를 이용하여 제1 대체의약품 입고예정수량을 산출할 수 있다. [수학식 2]에서, Ptotal은 제1 대체의약품 입고예정수량, Po는 제1 의약품 입고예정수량, Pg는 제2 의약품 입고예정수량, Pr은 제3 의약품 입고예정수량, di는 제1 의약품 입고예정 잔여기간, dj는 제2 의약품 입고예정 잔여기간, dk는 제3 의약품 입고예정 잔여기간, x는 제2 의약품의 품목수, y는 제3 의약품의 품목수, Ig는 제2 의약품 보정계수, Ir은 제3 의약품 보정계수, p는 제1 의약품 입고예정 건수, q는 제2 의약품 입고예정 건수, w는 제3 의약품 입고예정 건수를 의미할 수 있다.

S650에서, 수요 관리 모듈은 주문 클라이언트(400)로부터 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 주문 정보를 수신한다.

의약품 주문 정보는, 의약품의 적어도 하나의 주문횟수 각각에 대한 주문시기 및 주문수량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 제1 의약품에 대한 의약품 주문 정보는, 제1 의약품에 대하여 주문 클라이언트(400)에 연결된 복수의 주문 단말 각각으로부터 수신한 제1 의약품 주문 정보를 합산하여 생성된 정보일 수 있다.

S660에서, 수요 관리 모듈은 의약품 주문 정보 및 의약품 상세정보를 기초로 제1 의약품에 대한 제1 의약품 수요예측 정보를 생성한다.

특정 의약품에 대한 의약품 수요예측 정보는, 특정 의약품의 수요예측 정보, 제네릭 의약품의 수요예측 정보, 및 대체조제 의약품의 수요예측 정보를 포함할 수 있다. 즉, 제1 의약품에 대한 제1 의약품 수요예측 정보는, 제1 의약품의 수요예측 정보, 제2 의약품의 수요예측 정보, 제3 의약품의 수요예측 정보를 포함할 수 있다.

수요 관리 모듈은, 주문 클라이언트(400)로부터 과거 특정 시간 구간 동안의 제1 의약품의 복수의 주문 정보로부터, 제1 의약품의 주문시기 및 주문수량을 추출할 수 있다. 수요 관리 모듈은 과거의 복수 시점에서의 제1 의약품 주문 정보를 기초로, 제1 의약품의 주문이 예측되는 시기 및 수량을 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 7을 참조하면, 시간 크기가 같고(7일) 연속한 3개의 시간 구간인 제1 시간 구간(W1), 제2 시간 구간(W2), 제3 시간 구간(W3)을 가정할 경우, 제1 의약품에 대하여 제1 시간 구간(W1) 동안 3000 개, 제2 시간 구간(W2) 동안 2500 개, 제3 시간 구간(W3) 동안 2750 개의 주문이 있었다면, 제1 내지 제3 시간 구간과 시간 크기가 가고 제3 시간 구간에 후속하는 제4 시간 구간(W4) 동안 약 2750 개의 제1 의약품 주문이 있을 것으로 예측할 수 있을 것이다. 여기서 시간 구간의 크기는 다양할 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 특정 시간 구간 내에 복수의 하위 시간 구간(예를 들면, D1, D2, D3, …)을 설정하여, 하위 시간 구간 별 주문 수량을 기초로 하여 의약품 수요예측 정보를 생성할 수도 있을 것이다.

제1 의약품 수요예측 정보는, 제1 의약품 표준예측수요값을 포함할 수 있다. 여기서 제1 의약품 표준예측수요값은, 제1 의약품의 예측수요량을 표준시간구간 크기 값으로 나눈 값과, 제1 의약품의 제네릭 의약품인 제2 의약품의 예측수요량을 표준시간구간 크기 값으로 나눈 값과, 제1 의약품의 대체조제 의약품인 제3 의약품의 예측수요량을 표준시간구간 크기 값으로 나눈 값을 기초로 산출될 수 있다. 여기서, 표준시간구간의 크기는 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 표준시간구간의 크기는 1일(day)일 수 있다. 그러나, 다른 의약품의 의약품 수요예측 정보와 비교할 수 있도록, 표준시간구간의 크기가 특정 값으로 설정되는 경우 본 발명의 의약품 온라인 유통 플랫폼 상에서 다른 의약품에 대한 의약품 수요예측 정보를 생성할 때에도 동일한 값으로 적용되어야 할 것이다.

S670에서, 재고 관리 모듈은 의약품 입고예정 정보를 기초로 제1 대체의약품 재고 정보를 보정하여 제1 대체의약품 재고보정정보를 생성한다.

제1 대체의약품 재고보정정보는 제1 대체의약품 보정재고수량을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 재고 관리 모듈은 제1 대체의약품 재고수량과 제1 대체의약품 입고예정수량의 합을 기초로 제1 대체의약품 보정재고수량을 산출할 수 있다.

다른 실시예에서, 재고 관리 모듈은 제1 의약품 재고수량과 제3 의약품 재고수량의 비를 기초로 산출되는 제1 비례보정계수를 이용하여 제1 대체의약품 재고수량을 보정하여 제1 대체의약품 보정재고수량을 산출할 수 있다.

또 다른 실시예에서, 재고 관리 모듈은 제1 의약품 재고수량과 제2 의약품 재고수량의 합과 제3 의약품 재고수량의 비를 기초로 산출되는 제2 비례보정계수를 이용하여 제1 대체의약품 재고수량을 보정하여 제1 대체의약품 보정재고수량을 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 재고 관리 모듈은 [수학식 3]을 이용하여 제1 대체의약품 보정재고수량을 산출할 수 있다. [수학식 3]에서, N'total은 제1 대체의약품 보정재고수량, Ntotal은 제1 대체의약품 재고수량, Ptotal은 제1 대체의약품 입고예정수량, iR은 제1 비례보정계수 또는 제2 비례보정계수를 의미할 수 있다.

S680에서, 재고 관리 모듈은 제1 의약품 수요예측 정보 및 제1 대체의약품 재고보정정보를 기초로 제1 의약품의 재고마진을 산출한다.

재고 관리 모듈은 제1 대체의약품 예측수요량/표준시간구간 값과 제1 대체의약품 보정재고수량을 기초로 제1 의약품의 재고마진을 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 재고 관리 모듈은 [수학식 4]를 이용하여 제1 의약품의 재고마진을 산출할 수 있다. [수학식 4]에서, Nm은 제1 의약품 재고마진, N'total은 제1 대체의약품 보정재고수량, Pd는 제1 대체의약품 표준예측수요값, Tm은 시간구간 마진 값을 의미할 수 있다.

재고 관리 모듈은 제1 의약품 재고마진을 메모리(330)에 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 의약품 재고마진을 기초로 알림 모듈()이 주문 클라이언트(400)에 알림 신호를 송신하도록 제어할 수 있다.

전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 의약품 온라인 유통 플랫폼 시스템의 제1 의약품 재고마진 산출 방법은, 제1 의약품 표준예측수요값, 제1 대체의약품 입고예정수량, 제1 대체의약품 재고수량을 각각 기초로 하여 제1 의약품에 대한 적절한 재고를 파악할 수 있다. 이를 통해, 특정 의약품의 수요 예측 및 공급량을 기준으로 유통 플랫폼이 의약품의 적절한 재고를 유지할 수 있도록 도울 수 있다. 또한, 주문 클라이언트에 연결된 제1 의약품을 구매하고자 하는 주문 단말에 대하여, 제1 의약품의 재고 변동에 따른 알림을 미리 송신해줄 수 있다.

도 8은 도 4의 프로세서의 구조를 설명하기 위한 블록도이다. 도 9는 도 8의 다층 신경망의 구조와 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 프로세서(310)는 데이터 전처리부(311), 다층 신경망(312), 학습 엔진(313)을 포함할 수 있다.

데이터 전처리부(311)는 메모리(330)로부터 제1 의약품 재고마진, 제1 의약품 표준예측수요값, 제1 대체의약품 입고예정수량, 제1 대체의약품 재고수량을 제공받고, 이를 전처리(preprocessing)하여 학습 데이터를 생성할 수 있다.

학습 엔진(313)은 복수의 학습 데이터를 사용하여 다층 신경망(312)을 미리 지도학습시킬 수 있다. 다층 신경망(Multilayer Neural Network)은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다.

학습 엔진(313)은, 다층 신경망(312)이 제1 의약품 재고마진이 특정 값으로 수렴하도록 학습 데이터를 변환하여 얻어지는 제1 특징 벡터를 입력값으로 하고, 특정 결과값을 변환한 제2 특징 벡터를 출력값으로 하는 학습 데이터를 사용하여 다층 신경망(312)을 지도학습시킬 수 있다. 여기서, 특정 결과값은 1일 수 있다.

이때, 지도학습이란, 입력값과 그에 따른 출력값이 있는 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주어진 입력값에 따른 출력값을 찾는 학습을 의미하며, 정답을 알고 있는 상태에서 이루어지는 학습을 의미한다. 지도 학습에서 주어지는 입력값과 출력값 세트를 학습 데이터(Training Data)라고 한다. 즉, 상술한 학습 데이터를 변환한 제1 특징 벡터와 특정 결과값을 변환한 제2 특징 벡터는 각각 입력값과 출력값으로서, 다층 신경망(312)의 지도학습을 위한 학습 데이터로 사용될 수 있다.

도 9를 참조하면, 다층 신경망(312)은 입력 레이어, 하나 이상의 히든 레이어, 및 출력 레이어를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 다층 신경망(312)은, 입력값을 입력받고 제1 특징 벡터의 성분 개수에 상응하는 노드들을 갖는 입력 레이어, 입력 레이어의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 바이어스(bias)를 더하여 출력하는 제1 히든 레이어, 및 제1 히든 레이어의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 바이어스를 더하여 출력하는 제2 히든 레이어, 및 제2 히든 레이어의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 그 결과를 활성화 함수를 이용하여 출력하는 출력 레이어(output layer)를 포함할 수 있다. 비록 도 6에서는 2개의 히든 레이어만이 도시되었으나, 하나 이상의 히든 레이어는, 제1 히든 레이어, 제2 히든 레이어 외에 더 많은 수의 히든 레이어를 포함할 수 있다.

예를 들어, 활성화 함수는 Softmax 함수일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 제한되는 것은 아니고, 활성화 함수는 LeRU 함수 등 다른 다양한 함수일 수 있다. 가중치와 바이어스는 지도학습에 의해 지속적으로 갱신될 수 있다.

구체적으로, 출력 벡터는 출력 레이어에 연결된 손실함수 레이어에 입력될 수 있다. 손실함수 레이어는 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력할 수 있다. 다층 신경망(312)의 파라미터는 손실값이 작아지는 방향으로 지도학습될 수 있다.

예를 들어, 손실함수 레이어는 [수학식 5]를 따라 손실 값을 계산할 수 있다. [수학식 5]에서, N은 복수의 학습 데이터의 수, n은 학습 데이터를 식별하는 자연수, k는 n번째 학습 데이터의 값을 식별하는 자연수, nk는 n번째 학습 데이터의 k번째 값을 의미하고, t는 정답 데이터를 의미하고, y는 출력 벡터를 의미하고, E는 손실값을 의미할 수 있다.

또는, 손실함수 레이어는 [수학식 6]을 따라 손실 값을 계산할 수 있다. [수학식 6]에서, n은 클래스 별 학습 데이터의 수, y와 j는 클래스를 나타내는 식별자, C는 상수값, M은 클래스의 개수, x_y는 학습 데이터가 클래스 y에 속할 확률값, x_j는 학습 데이터가 클래스 j에 속할 확률값, L은 손실값을 의미할 수 있다.

전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 의약품 재고마진을 보정하는 방법은, 제1 의약품의 재고마진이 이상적인 값으로 수렴하도록 하는 제1 의약품 표준예측수요값, 제1 대체의약품 입고예정수량, 제1 대체의약품 재고수량의 하이퍼파라미터를 산출하도록 할 수 있다. 이를 통해, 특정 의약품의 수요 예측 및 공급량을 기준으로 유통 플랫폼이 의약품의 적절한 재고를 유지할 수 있도록 도울 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(OS) 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 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 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 장치, 또는 송신되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 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. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 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), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-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 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

유통 클라이언트로부터 제1 의약품, 상기 제1 의약품과 성분, 제형, 및 함량이 동일한 제네릭 의약품인 제2 의약품, 및 상기 제1 의약품과 성분, 제형이 동일하고 함량의 다른 대체조제 의약품인 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 재고 정보를 수신하고,
외부 서버로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 상세정보를 수신하고, 상기 의약품 상세정보는, 제품명, 성분, 함량, 첨가제, 제형, 주성분코드, ATC 코드, DUR 등급, 허가정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 의약품 상세정보 및 상기 의약품 재고 정보를 기초로 제1 대체의약품에 대한 제1 대체의약품 재고 정보를 생성하고, 상기 제1 대체의약품은 상기 제1 의약품, 상기 제2 의약품, 상기 제3 의약품을 포함하고, 상기 제1 대체의약품 재고 정보는, 상기 제1 내지 제3 의약품 각각의 재고 정보를 포함하고,
상기 유통 클라이언트로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 입고예정 정보를 수신하고, 상기 의약품 입고예정 정보는, 의약품에 대한 입고예정 잔여기간 및 입고예정수량에 대한 정보를 포함하고, 상기 의약품 입고예정 정보는 제1 대체의약품 입고예정 정보를 포함하고,
상기 의약품 입고예정 정보를 기초로 상기 제1 대체의약품 재고 정보를 보정하여 제1 대체의약품 재고보정정보를 생성하고,
상기 제1 대체의약품 재고보정정보를 기초로 상기 제1 의약품의 재고마진을 산출하고,
상기 제1 의약품의 상기 재고마진을 기초로 상기 제1 의약품의 구매를 희망하는 주문 단말에 재고 알림 신호를 송신하는 것을 포함하고,
상기 제1 대체의약품 재고 정보는 제1 대체의약품 재고수량을 포함하고,
상기 제1 대체의약품 재고수량은, 상기 제1 의약품의 재고수량, 상기 제2 의약품의 재고수량, 상기 제3 의약품의 재고수량, 상기 제2 의약품의 품목수, 상기 제3 의약품의 품목수, 상기 제3 의약품과 상기 제1 의약품의 성분 함량비를 기초로 산출되는 것을 포함하고,
[수학식]

재고 관리 모듈은 상기 [수학식]을 이용하여 상기 제1 대체의약품 재고수량을 산출하고,
상기 [수학식]에서, Ntotal은 제1 대체의약품 재고수량, No는 제1 의약품 재고수량, Ng는 제2 의약품 재고수량, Nr은 제3 의약품 재고수량, x는 제2 의약품의 품목수, y는 제3 의약품의 품목수, b는 제3 의약품과 제1 의약품의 성분 함량비를 의미하는,
방법.
제1항에 있어서,
주문 클라이언트로부터 상기 제1 내지 제3 의약품을 포함하는 복수의 의약품 각각에 대한 의약품 주문 정보를 수신하고, 상기 의약품 주문 정보는, 상기 복수의 의약품 각각에 대한 적어도 하나의 주문에 따른 주문시기 및 주문수량에 대한 정보를 포함하고,
상기 의약품 주문 정보 및 상기 의약품 상세정보를 기초로 상기 제1 의약품에 대한 제1 의약품 수요예측 정보를 생성하고, 상기 제1 의약품 수요예측 정보는, 상기 제1 의약품의 수요예측 정보, 상기 제2 의약품의 수요예측 정보, 및 상기 제3 의약품의 수요예측 정보를 포함하고,
상기 제1 의약품 수요예측 정보 및 상기 제1 대체의약품 재고보정정보를 기초로 상기 제1 의약품의 재고마진을 산출하는 것을 더 포함하는,
방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 제1 대체의약품 입고예정 정보는 제1 대체의약품 입고예정수량을 포함하고,
상기 제1 대체의약품 입고예정수량은, 상기 제1 의약품, 상기 제2 의약품, 상기 제3 의약품 각각의 입고예정수량 및 입고예정 잔여기간을 기초로 산출되는 것을 포함하는,
방법.
제1항에 있어서,
데이터 전처리부에 의해, 메모리로부터 상기 제1 의약품 재고마진을 제공받고, 상기 제1 의약품 재고마진을 전처리(preprocessing)하여 학습 데이터를 생성하고,
학습 엔진에 의해, 다층 신경망이 상기 제1 의약품 재고마진이 특정 값으로 수렴하도록 학습 데이터를 변환하여 얻어지는 제1 특징 벡터를 입력값으로 하고, 특정 결과값을 변환한 제2 특징 벡터를 출력값으로 하는 학습 데이터를 사용하여 다층 신경망을 지도학습시키고, 상기 특정 결과값은 1이고,
상기 다층 신경망은 입력 레이어, 하나 이상의 히든 레이어, 및 출력 레이어를 포함하고,
상기 입력 레이어는, 상기 학습 데이터를 입력받고, 상기 하나 이상의 히든 레이어는, 상기 입력 레이어의 출력값 각각에 대하여 가중치를 곱하고, 바이어스를 더하여 출력하고, 상기 출력 레이어는, 상기 히든 레이어의 출력값을 입력받아 활성화 함수를 이용하여 출력 벡터를 출력하고, 상기 출력 벡터는 상기 출력 레이어에 연결된 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 손실함수 레이어는 상기 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력하고, 상기 다층 신경망의 파라미터는 상기 손실값이 작아지는 방향으로 지도학습되는 것을 포함하는,
방법.