KR102578774B1 - 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법 - Google Patents

상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102578774B1
KR102578774B1 KR1020220076284A KR20220076284A KR102578774B1 KR 102578774 B1 KR102578774 B1 KR 102578774B1 KR 1020220076284 A KR1020220076284 A KR 1020220076284A KR 20220076284 A KR20220076284 A KR 20220076284A KR 102578774 B1 KR102578774 B1 KR 102578774B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
product
product registration
shopping mall
equation
association
Prior art date
Application number
KR1020220076284A
Other languages
English (en)
Inventor
이재호
Original Assignee
주식회사 디에스아이티
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 디에스아이티 filed Critical 주식회사 디에스아이티
Priority to KR1020220076284A priority Critical patent/KR102578774B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102578774B1 publication Critical patent/KR102578774B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0613—Third-party assisted
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/958—Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0641—Shopping interfaces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법은 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하는 단계, 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하는 단계 및 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법{PRODUCT REGISTRATION METHOD FOR PURCHASING AGENT PERFORMED BY THE PRODUCT REGISTRATION SYSTEM}
본 발명은 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하는 단계, 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하는 단계 및 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공하는 단계를 포함하는 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 관한 것이다.
최근 높아진 패션에 대한 관심과 각종 취미의 다양화로 해외 쇼핑객이 늘어나고 있으며 희소가치를 자랑스럽게 생각하는 PRUV(Proud Realisers of Unusal Value)족이란 신조어가 생길 정도로 국내에서 접하지 못하는 해외브랜드를 사려는 욕구가 높아지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 이용의 급격한 증가와 함께 해외 패션 및 트렌드 제품에 대한 수요가 늘어남에 따라 해외쇼핑몰을 이용할 때 구매 및 운송, 통관서비스를 대행해 주는 업체들이 등장하여 새로운 형태의 온라인 유통구조를 형성하고 있다. 최근에는 전세계적인 바이러스의 확산으로 비대면 서비스와 온라인 쇼핑에 대한 수요가 급증했다.
특히, 해외 사이트를 이용하여 해외 현지 가격 그대로의 상품을 구매하려는 사용자가 증가되는 추세이다. 이는 해외 현지에서 판매되는 상품이 국내로 수입되면서 발생하는 높은 유통마진으로 인한 가격차를 없애고, 보다 저렴한 가격으로 상품을 직접 구매하려는 소비자가 늘어나고 있기 때문이다. 이에, 소비자의 해외 사이트를 이용하여 직접 구매를 하는 방법으로 소비자가 구매 대행 사이트를 이용하는 방법이 개시된 바 있다. 그러나, 종래 해외구매 대행 시스템 및 해외 구매대행 서비스 방법은 사용자 측면에서 기술된 방법인 것으로 판매자 측면에서 국내쇼핑몰의 맞춤형 상품 등록이 가능하도록 하는 기술에 대한 개발이 요구되고 있다.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
대한민국 공개특허공보 제10-2015-0029850호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 해외 쇼핑몰에 등록되어 있는 상품들에 대한 구매대행을 진행함에 있어서 판매자 입장에서 국내 쇼핑몰에 용이하게 등록할 수 있게하는 상품 등록 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 상기 및 다른 목적과 이점은 바람직한 실시예를 설명한 하기의 설명으로부터 분명해질 것이다.
상기 목적은, 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 의해 해결될 수 있다.
상기 목적은, 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하는 단계, 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하는 단계 및 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공하는 단계를 포함하는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 의해 해결될 수 있다.
상기 목적은, 상품등록정보를 추출하는 단계는 상품 등록 시스템에 마련된 산출모델에 의해 연관 정도를 산출하는 단계를 더 포함하고, 산출모델은 상품카테고리에 대하여 미리 획득된 제1학습데이터를 기초로 학습된 제1딥러닝모델 및 상품스타일에 대하여 미리 획득된 제2학습데이터를 기초로 학습된 제2딥러닝모델을 포함하는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 의해 해결될 수 있다.
상기 목적은, 상품등록정보를 추출하는 단계는 상품 등록 시스템에 마련된 수익계산모델에 의해 예상수익금을 계산하는 단계를 더 포함하고, 수익계산모델은 제1쇼핑몰에서 취급하는 통화종류, 제1쇼핑몰의 상품 별 재고수량, 제1쇼핑몰의 상품 별 판매단가 및 스크리닝 환경정보를 기초로 예상수익금을 계산하는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 의해 해결될 수 있다.
상기 목적은, 상품등록정보를 추출하는 단계는 연관 정도 및 예상수익금을 기초로 정렬순서정보를 도출하는 단계를 더 포함하는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 의해 해결될 수 있다.
상기 목적은, 구매대행을 위한 상품 등록 시스템에 의해 해결될 수 있다.
상기 목적은, 사용자 단말과 통신을 위한 통신부, 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 프로세서는 통신부로부터 수신된 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하고, 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하고, 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공할 수 있는 구매대행을 위한 상품 등록 시스템에 의해 해결될 수 있다.
본 발명에 따르면, 구매대행할 상품을 등록하기 위한 맞춤형 상품판매 데이터를 제공함으로써 판매자로 하여금 해외상품을 용이하게 구매대행할 수 있게 하는 효과를 가진다.
다만, 본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법을 나타낸 순서도이다.
이하, 본 발명의 실시예와 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위해 예시적으로 제시한 것일 뿐, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되지 않는다는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가지는 자에 있어서 자명할 것이다.
또한, 달리 정의하지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어는 본 발명이 속하는 기술 분야의 숙련자에 의해 통상적으로 이해되는 바와 동일한 의미를 가지며, 상충되는 경우에는, 정의를 포함하는 본 명세서의 기재가 우선할 것이다.
도면에서 제안된 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 그리고, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에서 기술한 "부"란, 특정 기능을 수행하는 하나의 단위 또는 블록을 의미한다.
각 단계들에 있어 식별부호(제1, 제2, 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 실시될 수도 있고 실질적으로 동시에 실시될 수도 있으며 반대의 순서대로 실시될 수도 있다.
본 발명의 일 실시 예로써, 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법이 제공될 수 있다.
이하, 구체적인 실시예와 비교예를 통하여 본 발명의 구성 및 그에 따른 효과를 보다 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 본 실시예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것이며, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법을 나타낸 순서도이다.
도 1에 따르면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법은 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하는 단계(S100), 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하는 단계(S200) 및 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 구매대행을 위한 상품 등록 방법은 상품 등록 시스템에 의해서 수행될 수 있다. 이하에서는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 방법의 각 과정(S100 - S300)을 설명한다.
먼저, 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하는 단계(S100)가 수행될 수 있다.
일 개시에 따른 사용자 단말은 다양한 종류의 어플리케이션들을 실행할 수 있으며, 실행 중인 어플리케이션을 시각이나 청각 등으로 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자 단말은 어플리케이션을 시각적으로 표시하기 위한 디스플레이모듈을 포함할 수 있으며, 사용자의 입력을 받는 입력모듈, 통신모듈, 적어도 하나의 프로그램이 저장된 저장모듈 및 제어모듈을 포함할 수 있다.
일 개시에 따른 사용자 단말은 통신 네트워크를 통해 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 시스템과 데이터를 주고받을 수 있는 단말일 수 있다.
일 개시에 따른 사용자 단말은 스마트폰, 태블릿 PC 등의 이동 단말기일 수 있으며, 실시 예에 따라서는 데스크탑 PC 등의 고정형 장치도 포함될 수 있다. 일 개시에 따른 사용자 단말은 앱 스토어(app store) 또는 플레이스토어(playstore) 등에 접속하여 다양한 어플리케이션들을 다운로드 받아 설치할 수 있다. 여기서, 어플리케이션은 온라인에서 제공되는 게임이나 뉴스, 사진, 동영상 등의 컨텐츠를 출력하는 웹 브라우저 어플리케이션이나 각각의 컨텐츠 제공을 위한 전용 어플리케이션일 수 있다.
일 개시에 따른 상품선택정보는 구매대행의 대상이 되는 상품을 선택하기 위한 데이터를 포함할 수 있다. 일 개시에 따른 상품선택정보는 사용자가 사용자 단말을 이용하여 구매대행 대상 상품을 선택하는 신호에 관한 데이터일 수 있다. 상기 사용자는 구매대행 상품을 쇼핑몰에서 판매하기 위한 판매자일 수 있다.
일 개시에 따른 상품선택정보는 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품 중 사용자 단말에 선택되어 제2쇼핑몰에서 판매가 가능하게 하기 위한 상품에 관한 데이터일 수 있다. 일 개시에 따른 제1쇼핑몰은 제2쇼핑몰에 등록하고자 하는 상품에 관한 정보를 수집할 수 있는 쇼핑몰로 그 형태에는 제한이 없다. 일 개시에 따른 제2쇼핑몰은 사용자가 판매를 위한 상품을 등록하고자 하는 쇼핑몰로 마찬가지로 쇼핑몰의 형태에는 제한이 없다. 일 개시에 따른 제1쇼핑몰 및 제2쇼핑몰은 서로 동일하거나 상이한 국가의 쇼핑몰일 수 있다. 일 개시에 따른 사용자는 상품을 국외로 판매하거나, 국외의 상품을 국내로 수입하거나, 국외의 상품을 국내의 소비자를 위하여 구매대행을 하는 판매자를 모두 총칭한다.
일 개시에 따른 제1쇼핑몰 및 제2쇼핑몰에서 각각 사용되는 언어의 종류가 상이한 경우 본 발명의 일 실시에 따른 상품 등록 시스템에서는 번역을 통해 어느 하나의 언어로 일치시킬 수 있다. 상기 번역된 내용은 상품선택정보에 포함될 수 있다. 예를 들어 제1쇼핑몰에서 사용되는 언어가 중국어이고 제2쇼핑몰에서 사용되는 언어가 한국어일 수 있다.
일 개시에 따른 상품선택정보는 사용자 단말에 의해서 수신된 제1쇼핑몰의 주소, 상품명, 상품카테고리, 상품스타일, 판매가격을 포함할 수 있다. 일 개시에 따른 상품선택정보는 다양한 형태의 데이터일 수 있다. 예를 들면, 상기 상품선택정보는 행과 열에 의해서 생성되는 적어도 하나 이상의 셀을 포함하는 도표 형태의 양식을 기반으로 하는 표 데이터(tabular data)일 수 있다. 상기 상품선택정보는 스프레드시트(spread sheet) 데이터, CSV(comma-separated value), 엑셀(excel), HTML(HyperTextMarkupLanguage), XML(Extensible markeup language), PDF(Portable Document Format) 등의 데이터 형태일 수 있다.
다음으로, 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하는 단계(S200)가 수행될 수 있다.
일 개시에 따른 상품등록정보를 추출하는 단계(S200)는 사용자 단말을 통해 수신된 상품선택정보를 기초로 사용자가 제1쇼핑몰에 구비된 판매상품 중에서 제2쇼핑몰에서 판매하고자 하는 상품을 스크리닝하는 단계로 이해될 수 있다. 즉, 일 개시에 따른 상품등록정보를 추출하는 단계(S200)는 사용자가 제1쇼핑몰 판매상품 중 제2쇼핑몰에서 판매하고자 하는 상품을 추출하는 과정일 수 있다.
보다 상세하게는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 있어서, 상품등록정보를 추출하는 단계(S200)는 상품 등록 시스템에 마련된 산출모델에 의해 연관 정도를 산출하는 단계(S210)를 더 포함하고, 산출모델은 상품카테고리에 대하여 미리 획득된 제1학습데이터를 기초로 학습된 제1딥러닝모델 및 상품스타일에 대하여 미리 획득된 제2학습데이터를 기초로 학습된 제2딥러닝모델을 포함할 수 있다.
일 개시에 따른 제1딥러닝모델 및 제2딥러닝모델은 적어도 하나 이상의 신경망(Neural Network)이 결합된 서로 다른 구조의 딥러닝 모델들을 포함할 수 있다. 예를 e르어, 상기 제1딥러닝모델 및 제2딥러닝모델은 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 재귀 신경망(Recurrent Neural Network), 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network), 적대적 신경망(Generative Adversarial Network) 등은 물론 상기 신경망들이 결합되거나 변경되어 생성된 것일 수 있다.
일 개시에 따른 제1학습데이터는 상품카테고리에 대하여 상품 등록 시스템에 미리 마련된 정보일 수 있다. 상기 상품카테고리는 상품의 종류에 따른 대분류, 중분류, 소분류를 모두 지칭할 수 있다. 예를 들어 상기 상품카테고리는 옷이 될 수 있고, 옷 중에서도 셔츠나 원피스 등일 수 있다. 즉, 상기 상품카테고리는 상품을 분류하기 위한 어떠한 방식도 적용될 수 있다.
일 개시에 따른 제1딥러닝모델은 상품카테고리에 대하여 미리 딥러닝 알고리즘에 따라 학습되어 마련될 수 있다. 일 개시에 따른 제1딥러닝모델은 상품카테고리를 기준으로 사용자 단말로부터 수신된 상품선택정보와 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품 사이에 어느 정도로 연관이 있는지를 판단할 수 있다. 즉, 일 개시에 따른 제1딥러닝모델은 상품카테고리에 대하여 상품선택정보와 제1쇼핑몰의 판매상품 간 연관 정도를 추출하기 위한 것일 수 있다. 상기 제1딥러닝모델로부터 산출되는 연관 정도는 카테고리연관도(Rc)라 지칭될 수 있다.
일 개시에 따른 제2학습데이터는 상품스타일에 대하여 상품 등록 시스템에 미리 마련된 정보일 수 있다. 일 개시에 따른 상품스타일은 상품의 세부 특징에 관한 정보로써 상품카테고리에 따라 여러 형태로 표현될 수 있다. 예를 들어, 상품카테고리가 셔츠인 경우 스탠다드 카라 스타일, 오픈 카라 스타일, 노 카라 스타일 등의 상품스타일이 있을 수 있다.
일 개시에 따른 제2딥러닝모델 상품스타일에 대하여 미리 딥러닝 알고리즘에 따라 학습되어 마련될 수 있다. 일 개시에 따른 제2딥러닝모델은 상품스타일을 기준으로 사용자 단말로부터 수신된 상품선택정보와 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품 사이에 어느 정도로 연관이 있는지를 판단할 수 있다. 즉, 일 개시에 따른 제2딥러닝모델은 상품스타일에 대하여 상품선택정보와 제1쇼핑몰의 판매상품 간 연관 정도를 추출하기 위한 것일 수 있다. 상기 제2딥러닝모델로부터 산출되는 연관 정도는 스타일연관도(Rs)라 지칭될 수 있다.
일 개시에 따른 산출모델에 의해 연관 정도를 산출하는 단계(S210)에서는 상품카테고리 및 상품스타일에 대하여 상품선택정보와 제1쇼핑몰의 판매상품 간 연관 정도를 산출하는 단계일 수 있다.
일 개시에 따른 상품등록정보를 추출하는 단계(S200)에서는 상기 카테고리연관도(Rc)가 기준카테고리연관도(SRc)와의 관계에 대하여 하기 수학식 1을 충족하고, 상기 스타일연관도(Rs)가 기준스타일연관도(SRs)와의 관계에 대하여 하기 수학식 2를 충족하는 경우 본 발명의 상품 등록 시스템은 사용자 단말로 연관충족신호를 송신할 수 있다.
일 개시에 의하면, 상기 연관충족신호가 생성되는 경우 상품 등록 시스템은 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품 중에서 상품선택정보와 연관성이 있는 선택상품에 관한 정보를 데이터베이스화할 수 있다.
[수학식 1]
상기 수학식 1에서 rf는 카테고리레퍼런스 값으로 본 발명의 상품 등록 시스템에 의해 미리 마련되어 있을 수 있고, C는 카테고리지수로 하기 수학식 1-1로 표현될 수 있다.
[수학식 1-1]
여기서, n은 제1쇼핑몰에서 취급하는 카테고리의 총 개수이고, tn은 제1쇼핑몰에서 취급하는 카테고리별 연관계수이며, dn은 카테고리별 제품 수를 나타낼 수 있다. 상기 카테고리지수 C는 카테고리마다 연관도가 상이해질 수 있음을 고려하여 상기 수학식 1-1로 근사한 수로 이해될 수 있다.
[수학식 2]
상기 수학식 2에서 sf는 스타일레퍼런스 값으로 본 발명의 상품 등록 시스템에 의해 미리 마련되어 있을 수 있고, S는 스타일지수로 하기 수학식 2-1에 의해 표현될 수 있다.
[수학식 2-1]
여기서, a는 제1쇼핑몰에서 취급하는 스타일의 총 개수이고, pa는 제1쇼핑몰에서 취급하는 스타일별 연관계수이며, ba는 스타일별 제품 수를 나타낼 수 있다.
상기와 같은 과정을 거쳐 사용자 단말이 연관충족신호를 수신하는 경우 사용자는 상품선택정보와 추출된 상품등록정보 간 연관 정도를 직접 모니터링할 수 있다. 이에 사용자로 하여금 구매대행을 위한 상품 등록이 정확하게 진행되고 있음을 확인시킬 수 있는 효과가 있다.
보다 상세하게는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 있어서, 상품등록정보를 추출하는 단계(S200)는 상품 등록 시스템에 마련된 수익계산모델에 의해 예상수익금을 계산하는 단계(S220)를 더 포함하고, 수익계산모델은 제1쇼핑몰에서 취급하는 통화종류, 제1쇼핑몰의 상품 별 재고수량, 제1쇼핑몰의 상품 별 판매단가 및 스크리닝 환경정보를 기초로 예상수익금을 계산하는 것일 수 있다.
일 개시에 따른 예상수익금을 계산하는 단계(S220)는 연관 정도를 산출하는 단계(S210) 이후 수행될 수 있다.
일 개시에 따른 통화종류는 원(\), 달러($), 위안(CNY, ￥), 엔(JPY, ￥) 등 제1쇼핑몰에서 취급하는 통화는 종류에 상관없이 모두 포함될 수 있다.
일 개시에 따른 스크리닝 환경정보는 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 관한 상품정보를 스크리닝하는 속도에 관한 정보일 수 있다. 일 개시에 따른 스크리닝 환경정보는 기준 시간 당 제1쇼핑몰 서버로부터 획득 가능한 상품 정보 (ex. 상품카테고리, 상품스타일, 이미지, 재고수량, 통화종류, 판매단가 등)일 수 있다.
일 개시에 따른 수익계산모델은 하기 수학식 3에 따라 예상수익금(P)을 계산할 수 있다.
[수학식 3]
상기 수학식 3에서 scr은 스크리닝팩터이고, x는 쇼핑몰계수이며, j는 상품 종류(j=1, 2, 3, ? , p)를 나타내며, exj는 상품 종류별 환차손익(profit of loss foreign exchange)을 나타내며, Nj는 상품 별 재고수량을 나타내며, prj는 상품 별 판매단가를 나타낼 수 있다. 상기 쇼핑몰계수 x는 제1쇼핑몰 마다 본 발명의 상품 등록 시스템에 마련되어 있는 수일 수 있다. 상기 스크리닝팩터는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 방법을 수행할 때마다 사용자 단말로부터 획득 가능한 스크리닝 속도에 관한 값으로 본 발명의 수행 시 마다 사용자에 의해 상이하게 설정될 수 있다. 즉, 일 개시에 따른 스크리닝팩터를 도입함으로써 사용자로 하여금 스크리닝 리소스 투입 정도에 따른 예상수익금 변화를 확인하도록 하여 스크리닝 방향을 설정하게 할 수 있다.
일 개시에 따른 예상수익금을 계산하는 단계(S220)는 상기와 같이 수익계산모델을 통해 산출된 예상수익금을 사용자에게 제공함으로써 사용자의 상품 등록 전 수익을 가늠할 수 있다.
보다 상세하게는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 있어서, 상품등록정보를 추출하는 단계(S200)는 연관 정도 및 예상수익금을 기초로 정렬순서정보를 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 개시에 따른 정렬순서정보를 도출하는 단계(S230)는 예상수익금을 계산하는 단계(S220) 이후에 수행될 수 있다.
일 개시에 따른 정렬순서정보는 연관 정도 및 예상수익금에 따라 사용자가 제2쇼핑몰 서버로 상품판매 데이터 생성 시 정렬순서를 결정하기 위한 데이터일 수 있다.
일 개시에 따른 상품등록정보는 정렬순서정보, 예상수익금을 기초로 스크리닝된 상품에 관한 정보를 포함할 수 있다.
일 개시에 따른 상품등록정보는 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품 중 상기 연관 정도에 따라 추출된 선택상품에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 개시에 따른 선택상품은 전술한 과정에 따라 연관충족신호가 생성되는 경우 상품 등록 시스템에 의해서 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품 중에서 상품선택정보와 연관성이 있는 데이터베이스화된 상품일 수 있다.
다음으로, S200 단계에서 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공하는 단계(S300)가 수행될 수 있다.
일 개시에 따른 S300 단계에서는 상품등록정보를 제2쇼핑몰에서 요구하는 제2쇼핑몰데이터형식에 맞게 변환된 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공할 수 있다. 상기 제2쇼핑몰데이터형식에는 제한이 없으며 상기 제2쇼핑몰데이터형식에 맞추어 상품등록정보를 변환하는 것도 마찬가지로 여러 방식이 적용될 수 있으며 특정 방식에 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시 예로써, 전술한 상품 등록 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 제공될 수 있다. 즉, 전술한 상품 등록 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터 판독 가능 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독 가능 매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 본 발명의 다양한 방법들을 수행하기 위한 실행 가능한 컴퓨터 프로그램이나 코드를 기록하는 기록 매체는, 반송파(carrier waves)나 신호들과 같이 일시적인 대상들을 포함하는 것으로 이해되지는 않아야 한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, DVD 등)와 같은 저장 매체를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예로써, 구매대행을 위한 상품 등록 시스템이 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 구매대행을 위한 상품 등록 시스템은 사용자 단말과 통신을 위한 통신부, 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 프로세서는 통신부로부터 수신된 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하고, 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하고, 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공할 수 있다.
일 개시에 따른 통신부는 유선 네트워크 및 무선 네트워크를 포함할 수 있다. 보다 상세하게는, 상기 통신부는 근거리 네트워크(Local Area Network), 도시권 네트워크(Metropolitan Area Network), 광역 네트워크(Wide Area Network) 등 다양한 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 통신부는 공지의 월드와이드웹(World Wide Web)을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명에 따른 통신부에서 활용되는 통신 네트워크는 상기 열거된 네트워크에 국한되지 않으며, 공지의 무선 데이터 네트워크, 공지의 전화 네트워크, 공지의 유선 또는 무선 텔레비전 네트워크 등을 포함할 수 있다. 즉, 상기 통신 네트워크는 사용자 단말과 상품 등록 시스템과의 연결을 위한 어떠한 네트워크 방식도 적용될 수 있다.
일 개시에 의하여 프로세서는 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램)을 구동하여 프로세서에 연결된 상품 등록 시스템의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서는 다른 구성요소로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는 메인 프로세서(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 운영되고, 추가적으로 또는 대체적으로, 메인 프로세서보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화된 보조 프로세서(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 여기서, 보조 프로세서는 메인 프로세서와 별개로 또는 임베디드되어 운영될 수 있다.
일 개시에 의하여, 메모리는 프로세서의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 본 발명의 시스템으로 입력되거나 또는 시스템에서 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다. 메모리에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 여기서, 복수 개의 모듈들은 하드웨어가 아닌 소프트웨어로서, 기능적으로 동작하는 모듈이다.
본 명세서에서는 본 발명자들이 수행한 다양한 실시예 가운데 몇 개의 예만을 들어 설명하는 것이나 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고, 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
S100: 사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하는 단계
S200: 제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상품선택정보를 기초로 제1쇼핑몰 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 판매상품과 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하는 단계
S300: 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공하는 단계

Claims (5)

  1. 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법에 있어서,
    사용자 단말로부터 상품선택정보를 수신하는 단계;
    제1쇼핑몰에서 판매하는 판매상품에 대하여 상기 상품선택정보를 기초로 상기 제1쇼핑몰의 서버로부터 판매상품 데이터베이스를 스크리닝하여 상기 판매상품과 상기 상품선택정보와의 연관 정도에 따라 상품등록정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 상품등록정보에 따라 구매대행을 위한 상품판매 데이터를 생성하여 제2쇼핑몰 서버로 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 상품등록정보를 추출하는 단계는 상기 상품 등록 시스템에 마련된 산출모델에 의해 상기 연관 정도를 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 산출모델은 상품카테고리에 대하여 미리 획득된 제1학습데이터를 기초로 학습된 제1딥러닝모델 및 상품스타일에 대하여 미리 획득된 제2학습데이터를 기초로 학습된 제2딥러닝모델을 포함하며,
    상기 제1딥러닝모델로부터 산출되는 연관 정도는 카테고리연관도(Rc)이고, 상기 제2딥러닝모델로부터 산출되는 연관정도는 스타일연관도(Rs)이며, 상기 카테고리연관도(Rc)가 기준카테고리연관도(SRc)와의 관계에 대하여 하기 수학식 1을 충족하고 상기 스타일연관도(Rs)가 기준카테고리연관도(SRs)와의 관계에 대하여 하기 수학식 2를 충족하는 경우 상기 상품 등록 시스템은 사용자 단말로 연관충족신호를 송신하며,
    수학식 1은
    이고,
    상기 수학식 1에서 rf는 카테고리레퍼런스 값으로 상기 상품 등록 시스템에 의해 미리 마련되고, C는 카테고리지수로 하기 수학식 1-1로 표현되고,
    [수학식 1-1]

    상기 수학식 1-1에서 n은 제1쇼핑몰에서 취급하는 카테고리의 총 개수이고, tn은 제1쇼핑몰에서 취급하는 카테고리별 연관계수이며, dn은 카테고리별 제품 수이며,
    수학식 2는
    이며,
    상기 수학식 2에서 sf는 스타일레퍼런스 값으로 본 발명의 상품 등록 시스템에 의해 미리 마련되고, S는 스타일지수로 하기 수학식 2-1에 의해 표현되고,
    [수학식 2-1]

    상기 수학식 2-1에서 a는 제1쇼핑몰에서 취급하는 스타일의 총 개수이고, pa는 제1쇼핑몰에서 취급하는 스타일별 연관계수이며, ba는 스타일별 제품 수인,
    상품 등록 방법.


  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상품등록정보를 추출하는 단계는 상기 상품 등록 시스템에 마련된 수익계산모델에 의해 예상수익금을 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 수익계산모델은 상기 제1쇼핑몰에서 취급하는 통화종류, 상기 제1쇼핑몰의 상품 별 재고수량, 상기 제1쇼핑몰의 상품 별 판매단가 및 상기 스크리닝의 환경정보를 기초로 상기 예상수익금을 계산하는 것인,
    상품 등록 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 상품등록정보를 추출하는 단계는 상기 연관 정도 및 예상수익금을 기초로 정렬순서정보를 도출하는 단계를 더 포함하는 것인,
    상품 등록 방법.
  5. 삭제
KR1020220076284A 2022-06-22 2022-06-22 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법 KR102578774B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220076284A KR102578774B1 (ko) 2022-06-22 2022-06-22 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220076284A KR102578774B1 (ko) 2022-06-22 2022-06-22 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102578774B1 true KR102578774B1 (ko) 2023-09-14

Family

ID=88013880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220076284A KR102578774B1 (ko) 2022-06-22 2022-06-22 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102578774B1 (ko)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150029850A (ko) 2013-09-10 2015-03-19 주식회사 플레이오토 해외 구매대행 및 카트 공유를 결합한 인터넷 구매 대행 서비스 방법
KR20200084425A (ko) * 2018-12-24 2020-07-13 주식회사 포티스 신경망을 이용한 패션 디자인 지원을 위한 서비스 제공 장치 및 방법
KR102365608B1 (ko) * 2021-09-01 2022-02-23 주식회사 더드림소프트그룹 상품 대량 등록이 가능한 구매대행 시스템 및 방법
KR20220034489A (ko) * 2020-09-11 2022-03-18 차정민 상품 자동 등록 방법 및 이를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150029850A (ko) 2013-09-10 2015-03-19 주식회사 플레이오토 해외 구매대행 및 카트 공유를 결합한 인터넷 구매 대행 서비스 방법
KR20200084425A (ko) * 2018-12-24 2020-07-13 주식회사 포티스 신경망을 이용한 패션 디자인 지원을 위한 서비스 제공 장치 및 방법
KR20220034489A (ko) * 2020-09-11 2022-03-18 차정민 상품 자동 등록 방법 및 이를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
KR102365608B1 (ko) * 2021-09-01 2022-02-23 주식회사 더드림소프트그룹 상품 대량 등록이 가능한 구매대행 시스템 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA2915911C (en) Payment application with merchant physical location personalization
EP2988258A1 (en) System and method for determining a cohort
JP7060747B1 (ja) 情報処理装置、サービス提供システム、情報処理方法、およびプログラム
EP2447831A1 (en) Apparatus and method for generating applications automatically
CN101999121A (zh) 推荐信息评价装置及推荐信息评价方法
JP2013519174A (ja) オンライン情報マッチングを用いた商取引システム及びそのサービス方法
US8515819B2 (en) Identifying products and services based on a budget
US11823248B2 (en) Systems and methods for using keywords extracted from reviews
KR101509393B1 (ko) 상품 정보 제공 장치 및 그 방법
KR102225903B1 (ko) 복지형 언더몰 시스템 및 그 운영 방법
US20230063784A1 (en) Systems and methods for e-commerce checkout with delay loading of checkout options
KR101979237B1 (ko) 쇼핑 정보 제공 방법 및 장치
KR102578774B1 (ko) 상품 등록 시스템에 의해 수행되는 구매대행을 위한 상품 등록 방법
CN112784021A (zh) 用于使用从评论提取的关键字的系统和方法
US20230139339A1 (en) Method and system for adaptive product categorization
JPWO2017126707A1 (ja) 商品購入支援システム
US11861882B2 (en) Systems and methods for automated product classification
JP2002007745A (ja) 情報処理システム及びその方法、並びにコンピュータ上で動作する情報処理プログラムを記録した記録媒体
US11810052B2 (en) Method and system for message mapping to handle template changes
KR20230045204A (ko) 온라인 최저가 상품 판매 채널 제공 방법, 디바이스 및 시스템
KR101910423B1 (ko) 금융 거래 정보의 자동 인식 방법 이를 활용한 서비스 제공 시스템
KR20100037711A (ko) 사용자 참여에 기초한 상품 정보 수집,제공 방법 및 시스템
KR101103642B1 (ko) 관심상품을 등록한 구매자의 쇼핑 목록을 통해 상품 정보를 수집하고 갱신하는 방법 및 시스템
CA3134673C (en) Methods and systems for generating search results
US12002082B2 (en) Method, medium, and system for providing trait-focused recommendations of computer applications

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant