KR102606328B1 - 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템 - Google Patents

빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102606328B1
KR102606328B1 KR1020230033990A KR20230033990A KR102606328B1 KR 102606328 B1 KR102606328 B1 KR 102606328B1 KR 1020230033990 A KR1020230033990 A KR 1020230033990A KR 20230033990 A KR20230033990 A KR 20230033990A KR 102606328 B1 KR102606328 B1 KR 102606328B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
aggregate
purchase
sale
time
text
Prior art date
Application number
KR1020230033990A
Other languages
English (en)
Inventor
전복식
Original Assignee
주식회사 유림
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 유림 filed Critical 주식회사 유림
Priority to KR1020230033990A priority Critical patent/KR102606328B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102606328B1 publication Critical patent/KR102606328B1/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
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
    • 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
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • 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
    • G06N3/092—Reinforcement learning
    • 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
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
    • 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
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

골재의 가격 정보에 따라 골재의 매입 매도 시점을 예측하고, 예측한 골재의 매입 시점에 따른 저금리 대출 경로를 추천하는 관리 서버;를 포함하는, 골재 매입 매도 시점 추천 시스템을 개시한다.

Description

빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템{aggregate buying and selling　time recommend system based on bigdata}
본 발명은 원자재 가격에 대한 빅데이터에 기반하여 골재의 매입 시점과 매도 시점을 추천해주며, 매입 시 저리로 대출할 수 있는 경로를 추천해 주는 시스템에 관한 것이다.
원자재 가격은 장기적으로 보았을 때 우상향하지만, 시간에 따른 원자재 가격의 등락이 있다는 점에서, 원자재의 매입 시점과 매도 시점을 예측하는 데에 어려움이 있었다.
한편, 등록특허 10-1792763 에 따르면 차트 분석을 통한 매매 시점을 추천하여 주는 방법이 개시되어 있다. 그러나 상기 선행 기술의 경우, 매매 시점을 파악하고 이해하는 데 많은 시간이 소요되며, 해당 시점에서 자금이 확보되지 않은 경우, 매매가 어렵다는 문제점이 있었다.
본 발명의 일측면은 골재 가격 변동 추이를 나타내는 빅데이터에 기반하여 골재의 매입 시점 및 매도 시점을 추천하는 골재 매입 매도 추천 시스템을 개시한다.
본 발명의 다른 측면은 매입 시점 추천과 최저 금리의 대출 경로를 추천해 주는 골재 매입 매도 추천 시스템을 개시한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 시스템은 골재의 가격 정보에 따라 골재의 매입 매도 시점을 예측하고, 예측한 골재의 매입 시점에 따른 저금리 대출 경로를 추천하는 관리 서버;를 포함한다.
한편, 상기 관리 서버는, 품목, 거래소, 가격, 등락폭, 등락율 및 주기를 포함하는 골재 가격 정보를 수집하고, 상기 골재 가격 정보를 빅데이터화하여 저장 및 관리하는 골재 가격 정보 수집부; 상기 골재 가격 정보 수집부에서 구축하는 빅데이터를 입력 데이터로 생성하고, 입력 데이터에 대하여 매입 시점 및 매도 시점 출력을 위해 학습된 인공 신경망에 입력 데이터를 입력하고, 상기 인공 신경망으로부터 출력 데이터를 획득하고, 상기 출력 데이터를 골재의 매입 매도 시점으로 예측하는 골재 매입 매도 시점 추천부; 및 상기 골재 매입 매도 시점 추천부에서 예측한 골재의 매입 시점에서의 최저 금리의 대출 경로를 추천하는 대출 경로 추천부;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관리 서버는, 상기 골재 매입 매도 시점 추천부에서 예측한 골재 매입 매도 시점에 대한 신뢰도 점수를 산출하여 제공하는 추천 평가부;를 더 포함하고,
상기 추천 평가부는, 상기 골재 매입 매도 시점 추천부에서 예측한 골재 매입 매도 시점을 포함하는 소정 기간 동안의 뉴스 정보를 획득하고, 획득한 뉴스 정보에서 골재 매입 시점을 유추할 수 있도록 하는 텍스트인 매입 관련 텍스트, 골재 매도 시점을 유추할 수 있도록 하는 텍스트인 매도 관련 텍스트 및 골재 텍스트를 추출하여 카운트하고, 상기 매입 관련 텍스트를 관련도 높음, 관련도 중간 및 관련도 낮음으로 분류하고, 상기 매도 관련 텍스트를 관련도 높음, 관련도 중간 및 관련도 낮음으로 분류하고, 상기 골재 텍스트를 유 무로 분류하고, 수학식 1을 이용하여 상기 신뢰도 점수를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
(수학식 1에서 wp는 매입 관련 텍스트의 관련도 등급에 따른 가중치, np는 뉴스 정보에 포함되는 매입 관련 텍스트의 수, ws는 매도 관련 텍스트의 관련도 등급에 따른 가중치, ns는 뉴스 정보에 포함되는 매도 관련 텍스트의 수, wa는 골재 텍스트의 유무에 따른 가중치, na는 뉴스 정보에 포함되는 골재 텍스트의 수, T는 뉴스 정보에 포함되는 전체 텍스트의 총 개수를 의미한다.)
상술한 본 발명의 일 측면에 따르면, 골재 가격 변동 추이를 나타내는 빅데이터에 기반하여 골재의 매입 시점 및 매도 시점을 추천해 줄 수 있으며, 아울러, 매입 시점 추천과 최저 금리의 대출 경로를 추천해 줌으로써 자금이 없는 경우에도 적절한 시점에 매입이 이루어질 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리 서버의 개념도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 관리 서버의 개념도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관리 서버의 개념도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(1)은 관리 서버(100), 사용자 단말(200) 및 네트워크(300)를 포함할 수 있다.
관리 서버(100)는 골재의 매입 또는 매도 시점을 예측할 수 있으며, 골재의 매입 시점을 예측 시, 저금리 대출 상품을 추천하는 서비스를 제공할 수 있다.
관리 서버(100)는 본 발명에 따른 서비스를 제공하기 위한 자체 서버이거나 클라우드 서버일 수도 있고 분산된 노드들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수 있다.
관리 서버(100)는 일반적인 컴퓨터가 갖는 연산, 저장, 참조, 입출력, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 수행할 수 있고, 입력 데이터를 바탕으로 후술할 인공 신경망을 포함할 수 있다.
관리 서버(100)는 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 프로세서는 본 발명에 따른 매입 또는 매도 시점 예측을 수행할 수 있고, 이를 수행할 수 있는 장치들을 포함할 수 있다. 프로세서는 프로그램을 실행하거나 관리 서버(100)를 제어할 수도 있다. 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 코드는 메모리에 저장될 수 있다. 메모리는 본 발명에 따른 매입 또는 매도 시점 예측을 수행하기 위한 관련 정보들을 저장하거나 방법을 구현하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리는 휘발성 메모리거나 비휘발성 메모리일 수 있다.
관리 서버(100)는 네트워크(300)를 이용하여 외부 장치에 데이터를 발신하거나 외부 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다.
관리 서버(100)는 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습이 완료된 인공 신경망을 이용할 수도 있다. 프로세서는 메모리에 저장된 인공 신경망을 학습시키거나 실행할 수 있고, 메모리는 학습 완료된 인공 신경망을 저장할 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 전자 장치와 이용하는 전자 장치는 동일할 수 있지만 별개일 수도 있다.
인공지능은 인간의 뇌의 기능을 일부 구현한 컴퓨터 시스템으로, 스스로 학습하고 추측하고 판단할 수 있다. 학습을 진행할수록 답을 추출할 확률이 높아질 수 있다. 인공지능은 학습과 그것을 이용한 요소 기술들로 구성될 수 있다. 인공지능의 학습은 입력 데이터를 바탕으로 특징을 분류와 학습을 하는 알고리즘 기술이고, 요소 기술들은 학습 알고리즘을 이용하여 인간의 뇌의 기능을 일부 구현하는 기술일 수 있다.
인공지능은 확률적으로 여러 답이 나올 수 있는 문제에 접근하기 쉬운 기술로써 어떠한 입력 데이터에 따르는 최적의 주기와 방법, 계획 등을 논리적이고 확률적으로 추론할 수 있다. 인공지능의 추론 기술은 입력 데이터를 판단하고 최적화 예측, 지식과 확률 기반 추론, 선호 기반 계획 등을 포함할 수 있다.
인공신경망은 기계학습 분야의 학습 알고리즘 중 하나로 뇌의 뉴런과 시냅스의 연결을 프로그램으로 구현한 것이다. 인공신경망은 프로그램으로 신경망의 구조를 만든 다음 학습시켜 원하는 기능을 가지게 할 수 있다. 오차가 존재할 수 있지만 거대한 데이터를 바탕으로 학습하여 입력 데이터를 가지고 적절한 출력 데이터를 출력할 수 있다. 통계적으로 좋은 결과를 얻었던 출력 데이터를 획득할 수 있고 인간의 추론과 유사하다는 장점이 있다.
관리 서버(100)는 빅데이터를 기반으로 구축된 인공지능 알고리즘을 이용하여 골재의 매입 매도 시점을 예측하여 제공할 수 있고, 이를 위해 미리 학습된 다수의 인공 신경망을 포함할 수 있다. 여기서 빅데이터는 일자별 골재의 시장지표에 따른 가격 데이터를 포함할 수 있다.
사용자 단말(200)은 데스크탑 컴퓨터, 랩탑, 태블릿, 스마트폰 등 네트워크를 통해 데이터를 주고받을 수 있는 단말이면 모두 포함될 수 있다.
사용자 단말(200)은 본 발명에 따른 서비스를 수행하기 위하여 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장 기능, 참조 기능, 입출력 기능, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
사용자 단말(200)은 본 발명에 따른 서비스를 제공받기 위하여 웹사이트에 접속하거나 애플리케이션을 설치할 수 있다. 사용자 단말(200)은 웹사이트 또는 애플리케이션을 통하여 데이터를 주고받을 수 있다.
네트워크(300)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다.
네트워크(300)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(300)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다.
네트워크(300)는 관리 서버(100) 및 사용자 단말(200) 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 관리 서버의 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(100)는 골재 가격 정보 수집부(110), 골재 매입 매도 시점 추천부(120) 및 대출 경로 추천부(130)를 포함할 수 있다.
골재 가격 정보 수집부(110)는 골재 가격 정보를 수집하고, 골재 가격 정보를 빅데이터화하여 관리할 수 있다. 골재 가격 정보는 품목, 거래소, 가격, 등락폭, 등락율, 주기 등을 포함할 수 있다.
골재 가격 정보 수집부(110)는 검색 포털 사이트 등과 같은 외부 채널을 통해 필요에 따라 수집 가능한 골재 가격 정보를 수집할 수 있다. 골재 가격 정보 수집부(110)는 일자별 골재의 시장지표를 수집하게 되는데, 골재의 가격 변동 추이를 통해 적절한 매입 매도 시점을 예측할 수 있게 된다.
골재 가격 정보 수집부(110)는 골재 가격 정보를 빅데이터화 하기 위해 별도의 데이터베이스에 해당 정보를 저장 관리할 수 있다.
골재 매입 매도 시점 추천부(120)는 골재 가격 정보를 저장한 빅데이터를 이용하여 골재의 매입 또는 매도 시점을 예측할 수 있다.
골재 매입 매도 시점 추천부(120)는 인공지능 신경망을 이용하여 골재의 매입 또는 매도 시점을 예측할 수 있다.
골재 매입 매도 시점 추천부(120)는 골재 가격 정보 수집부(110)에서 구축하는 빅데이터를 입력 데이터로 생성하고, 입력 데이터에 대하여 적절한 매입 시점 및 매도 시점 출력을 위해 학습된 인공 신경망에 입력 데이터를 입력할 수 있다.
골재 매입 매도 시점 추천부(120)는 인공 신경망으로부터 출력 데이터를 획득하고, 출력 데이터를 골재의 매입 시점 및 매도 시점으로 예측할 수 있다.
본 실시예에서 골재 매입 매도 시점 추천부(120)는 기계 학습 알고리즘의 수행을 위하여 미리 학습된 다수의 인공 신경망을 포함할 수 있다. 기계 학습으로 입력 데이터를 바탕으로 출력 데이터를 출력하고 이것의 결과를 이용해 스스로 학습할 수도 있고 이로 인해 스스로 데이터 처리 능력이 향상될 수 있다. 인공 신경망은 입력 데이터를 바탕으로 특징을 추출하고 규칙성을 추측하여 결과데이터를 출력할 수 있고 이러한 과정이 쌓일수록 결과 데이터의 신뢰도가 높아지게 된다.
본 실시예에서 인공 신경망은 골재 가격 정보 변동 추이에 대하여 적절한 골재의 매입 시점 및 매도 시점을 출력하는 알고리즘일 수 있다. 인공 신경망은 빅데이터를 그대로 입력 데이터로 하거나 불필요한 데이터를 정리하는 처리 과정을 거친 후 입력 데이터로 하여 최상의 출력 데이터를 추론할 수 있다.
인공지능 기계 학습 모델은 학습 종류에 따라 Super Viser Learning(지도학습), UnSuper Viser Learning(비지도 학습), Semisupervised learning(반지도 학습), Reinforcement Learning(강화 학습) 등이 있다. 그리고 기계 학습 알고리즘으로 Decision Tree(의사 결정 트리), K-Nearest Neightbor, Artificial Neural Network(인공 신경망), Support Vector Machine, Ensemble Learning, Gradient Descent(기울기 하강법), Na
Figure 112023029575816-pat00002
ve Bayes Classifier, Hidden Markov Model, K-Means Clustering 등이 사용될 수 있다.
인공 신경망은 수많은 인공 뉴런들을 몇 개의 층으로 쌓고 연결할 수 있다. 인공 신경망의 입력 데이터에는 설계 예산, 대지 규격, 대지 환경 요소 각각을 나타내는 수치, 가족 수 및 실 개수를 포함할 수 있다. 인공 신경망은 입력 데이터에 포함될 수 있는 여러 입력 값들에 대해 미리 학습된 상태일 수 있다. 인공 신경망은 사용자가 입력하는 설계 요구 정보에 따른 평면 타입을 추론하여 출력 데이터를 출력할 수 있다.
인공 신경망은 학습방식 중 하나인 reinforcement learning(강화 학습)에 따라 학습되는 인공 신경망일 수 있다. 강화 학습은 보수와 제한을 설정하여 점차 올바른 결과를 획득할 확률을 올려가는 방식이다. 예를 들면, 본 실시예에 따른 자동설계 시스템에 의한 종래의 설계 데이터와 비교하여 적절한 평면 타입을 출력하면 보수, 적절하지 않으면 제한을 할당하여 점차 최적화할 수 있다.
인공 신경망은 Convelutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망)이나 Recurrent Neural Network(RNN, 순환 신경망)에 기반하여 모델링될 수도 있다.
대출 경로 추천부(130)는 골재 매입 매도 시점 추천부(120)에서 예측한 골재의 매입 시점에서 최저 금리의 대출 경로를 추천할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(1)은 골재 가격 변동 추이를 나타내는 빅데이터에 기반하여 골재의 매입 시점 및 매도 시점을 추천해 줄 수 있으며, 아울러, 매입 시점 추천과 최저 금리의 대출 경로를 추천해 줌으로써 자금이 없는 경우에도 적절한 시점에 매입이 이루어질 수 있도록 한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 관리 서버의 개념도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 관리 서버(101)는 도 2에 도시된 골재 가격 정보 수집부(110), 골재 매입 매도 시점 추천부(120) 및 대출 경로 추천부(130)의 구성에 더하여 추천 평가부(140)를 더 포함할 수 있다.
골재 가격 정보 수집부(110), 골재 매입 매도 시점 추천부(120) 및 대출 경로 추천부(130)에 대한 설명은 상술한 것으로 대체한다.
추천 평가부(140)는 골재 매입 매도 시점 추천부(120)에서 예측한 골재 매입 매도 시점이 적절한지 여부를 평가할 수 있는 신뢰도 점수를 산출하여 제공할 수 있다.
추천 평가부(140)는 골재 매입 매도 시점 추천부(120)에서 예측한 골재 매입 매도 시점을 포함하는 소정 기간 동안의 뉴스 정보를 획득할 수 있다. 추천 평가부(140)는 골재 관련 뉴스 정보에서 매입 관련 텍스트, 매도 관련 텍스트 및 골재 텍스트를 추출하여 카운트할 수 있다. 여기에서, 매입 관련 텍스트는 골재 매입 시점을 유추할 수 있도록 하는 텍스트로, 관련도 높음, 관련도 중간 및 관련도 낮음으로 분류될 수 있다. 매도 관련 텍스트는 골재 매도 시점을 유추할 수 있도록 하는 텍스트로, 관련도 높음, 관련도 중간 및 관련도 낮음으로 분류될 수 있다. 골재 텍스트는 유 무로 나누어 볼 수 있다.
[수학식 1]
수학식 1에서 wp는 매입 관련 텍스트의 관련도 등급에 따른 가중치, np는 뉴스 정보에 포함되는 매입 관련 텍스트의 수, ws는 매도 관련 텍스트의 관련도 등급에 따른 가중치, ns는 뉴스 정보에 포함되는 매도 관련 텍스트의 수, wa는 골재 텍스트의 유무에 따른 가중치, na는 뉴스 정보에 포함되는 골재 텍스트의 수, T는 뉴스 정보에 포함되는 전체 텍스트의 총 개수를 의미한다.
수학식 1에 따르면 전체 데이터에서 매입 매도 관련 텍스트의 비중을 고려하여 매입 매도 시점 예측의 정확도를 판단할 수 있으며, 나아가 매입 매도 관련 텍스트 별로 가중치를 두어 단순한 선형 계산에서 벗어나 일련의 알고리즘을 통해 합리적으로 산출될 수 있다는 특징을 갖는다.
추천 평가부(140)는 신뢰도 점수가 100점에 가까울수록 골재 매입 매도 시점 추천부(120)에서 적절한 매입 매도 시점을 예측한 것으로 간주할 수 있다.
본 실시예에 따르면 골재 매입 매도 시점 추천에 따른 신뢰도 점수를 함께 제시함으로써 골재 매입 매도 시점 추천에 따른 신뢰도 향상 효과를 갖는다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관리 서버의 개념도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 관리 서버(102)는 도 3에 도시된 골재 가격 정보 수집부(110), 골재 매입 매도 시점 추천부(120), 대출 경로 추천부(130) 및 추천 평가부(140)의 구성에 더하여 시장 지표 분석부(150)를 더 포함할 수 있다.
골재 가격 정보 수집부(110), 골재 매입 매도 시점 추천부(120), 대출 경로 추천부(130) 및 추천 평가부(140)에 대한 설명은 상술한 것으로 대체한다.
시장 지표 분석부(150)는 골재를 제외한 다른 원자재들의 가격 정보를 비교하고, 골재 가격 정보와 유사한 변동 추이를 갖는 원자재 모델을 추출할 수 있다.
시장 지표 분석부(150)는 아래 수학식 2를 이용하여 가격 정보 간의 유사도를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
수학식 2에서 sab는 골재 가격 정보와 다른 원자재 가격 정보의 유사도이고, fa는 골재 가격 정보에 포함되는 등락폭 평균, ra는 골재 가격 정보에 포함되는 등락율 평균, fb는 다른 원자재 가격 정보에 포함되는 등락폭 평균, rb는 다른 원자재 가격 정보에 포함되는 등락율 평균을 의미한다.
시장 지표 분석부(150)는 복수의 원자재 가격 정보들 중 골재 가격 정보와의 유사도가 1에 가장 가깝게 산출되는 원자재 가격 정보를 추출할 수 있다.
수학식 2에 따르면 골재 가격 정보 모델의 단순 비교에 그치지 않고 가격 정보 간의 유사도 산출을 통해 신빙성을 높일 수 있다.
한편, 골재 매입 매도 시점 추천부(120)는 추천평가부(140)에서 산출하는 신뢰도 점수가 50점 이하로 산출되는 경우, 시장 지표 분석부(150)에서 추출한 원자재의 가격 정보를 입력 데이터로 학습한 인공 신경망을 구축할 수 있다. 해당 인공 신경망은 원자재 가격 정보 변동 추이에 대하여 적절한 원자재의 매입 시점 및 매도 시점을 출력하는 알고리즘일 수 있다.
골재 매입 매도 시점 추천부(120)는 골재 가격 정보를 입력 데이터로 학습한 인공 신경망의 출력 데이터를 제1 골재 매입 매도 시점으로 추천하고, 시장 지표 분석부(150)에서 추출한 원자재의 가격 정보를 입력 데이터로 하여 학습한 인공 신경망의 출력 데이터를 제2 골재 매입 매도 시점으로 추천할 수 있다.
본 실시예에 따르면 골재의 시장 지표 변동 추이와 유사한 시장 지표를 갖는 원자재를 추출하고, 골재 매입 매도 시점의 신뢰도 점수에 따라 해당 원자재의 매입 매도 시점을 함께 제공할 수 있다.
한편, 시장 지표 분석부(150)는 골재 가격 정보의 변화율을 산출할 수 있다.
[수학식 3]
수학식 3에서 c는 골재 가격 정보에서 피크점의 개수, fn은 n번째 피크점이 나타나는 주기를 의미한다.
수학식 3에 따르면 골재 가격 정보의 변화를 파악할 수 있게 되며 이는 수치화된 값으로 나타낼 수 있다. 이러한 골재 가격 정보의 변화율은 가격 정보의 변동이 기하급수적으로 늘어나더라도 이를 보정 처리하여 수치의 증대를 방지할 수 있도록 한다.
시장 지표 분석부(150)는 수학식 3에 따른 골재 가격 정보의 변화율에 따라 예측 주기를 다르게 할 수 있다. 예를 들면, 골재 가격 정보의 변화율이 높을수록 예측 주기를 짧게 하고, 변화율이 낮을수록 주기를 길게 할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1: 골재 매입 매도 시점 추천 시스템
100: 관리 서버
200: 사용자 단말
300: 네트워크

Claims (3)

  1. 골재의 가격 정보에 따라 골재의 매입 매도 시점을 예측하고, 예측한 골재의 매입 시점에 따른 저금리 대출 경로를 추천하는 관리 서버;를 포함하고,
    상기 관리 서버는,
    품목, 거래소, 가격, 등락폭, 등락율 및 주기를 포함하는 골재 가격 정보를 수집하고, 상기 골재 가격 정보를 빅데이터화하여 저장 및 관리하는 골재 가격 정보 수집부;
    상기 골재 가격 정보 수집부에서 구축하는 빅데이터를 입력 데이터로 생성하고, 입력 데이터에 대하여 매입 시점 및 매도 시점 출력을 위해 학습된 인공 신경망에 입력 데이터를 입력하고, 상기 인공 신경망으로부터 출력 데이터를 획득하고, 상기 출력 데이터를 골재의 매입 매도 시점으로 예측하는 골재 매입 매도 시점 추천부; 및
    상기 골재 매입 매도 시점 추천부에서 예측한 골재의 매입 시점에서의 최저 금리의 대출 경로를 추천하는 대출 경로 추천부;를 포함하고,
    상기 관리 서버는,
    상기 골재 매입 매도 시점 추천부에서 예측한 골재 매입 매도 시점에 대한 신뢰도 점수를 산출하여 제공하는 추천 평가부;를 더 포함하고,
    상기 추천 평가부는,
    상기 골재 매입 매도 시점 추천부에서 예측한 골재 매입 매도 시점을 포함하는 소정 기간 동안의 뉴스 정보를 획득하고, 획득한 뉴스 정보에서 골재 매입 시점을 유추할 수 있도록 하는 텍스트인 매입 관련 텍스트, 골재 매도 시점을 유추할 수 있도록 하는 텍스트인 매도 관련 텍스트 및 골재 텍스트를 추출하여 카운트하고, 상기 매입 관련 텍스트를 관련도 높음, 관련도 중간 및 관련도 낮음으로 분류하고, 상기 매도 관련 텍스트를 관련도 높음, 관련도 중간 및 관련도 낮음으로 분류하고, 상기 골재 텍스트를 유 무로 분류하고, 수학식 1을 이용하여 상기 신뢰도 점수를 산출하는, 골재 매입 매도 시점 추천 시스템.
    [수학식 1]

    (수학식 1에서 wp는 매입 관련 텍스트의 관련도 등급에 따른 가중치, np는 뉴스 정보에 포함되는 매입 관련 텍스트의 수, ws는 매도 관련 텍스트의 관련도 등급에 따른 가중치, ns는 뉴스 정보에 포함되는 매도 관련 텍스트의 수, wa는 골재 텍스트의 유무에 따른 가중치, na는 뉴스 정보에 포함되는 골재 텍스트의 수, T는 뉴스 정보에 포함되는 전체 텍스트의 총 개수를 의미한다.)
  2. 삭제
  3. 삭제
KR1020230033990A 2023-03-15 2023-03-15 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템 KR102606328B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230033990A KR102606328B1 (ko) 2023-03-15 2023-03-15 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230033990A KR102606328B1 (ko) 2023-03-15 2023-03-15 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102606328B1 true KR102606328B1 (ko) 2023-11-24

Family

ID=88972182

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230033990A KR102606328B1 (ko) 2023-03-15 2023-03-15 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102606328B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200115708A (ko) * 2019-03-11 2020-10-08 한전케이디엔주식회사 딥 러닝 기반 자원 가격 예측 방법
KR20210030839A (ko) * 2019-09-10 2021-03-18 코리아크레딧뷰로 (주) 맞춤형 대출 중개 서비스의 제공 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200115708A (ko) * 2019-03-11 2020-10-08 한전케이디엔주식회사 딥 러닝 기반 자원 가격 예측 방법
KR20210030839A (ko) * 2019-09-10 2021-03-18 코리아크레딧뷰로 (주) 맞춤형 대출 중개 서비스의 제공 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sakar et al. Real-time prediction of online shoppers’ purchasing intention using multilayer perceptron and LSTM recurrent neural networks
US20210004682A1 (en) Adapting a sequence model for use in predicting future device interactions with a computing system
Amalnick et al. An intelligent algorithm for final product demand forecasting in pharmaceutical units
Kompella et al. Stock market prediction using machine learning methods
Ramya et al. An incremental learning temporal influence model for identifying topical influencers on Twitter dataset
Etemadi et al. Earnings per share forecast using extracted rules from trained neural network by genetic algorithm
Ramesh et al. Hybrid artificial neural networks using customer churn prediction
Sasani et al. TM-vector: A Novel Forecasting Approach for Market stock movement with a Rich Representation of Twitter and Market data
Suresh et al. An integrated approach using IF-TOPSIS, fuzzy DEMATEL, and enhanced CSA optimized ANFIS for software risk prediction
CN113672797A (zh) 一种内容推荐方法及装置
Srivastava et al. Stock market prediction using RNN LSTM
KR102592129B1 (ko) 인공지능에 기반한 사용자 맞춤형 의류 추천시스템
KR102601446B1 (ko) 인공지능 모델을 활용한 인플루언서 기반 판매 제품매칭 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템
KR102606328B1 (ko) 빅데이터에 기반한 골재 매입 매도 시점 추천 시스템
Hajek et al. Interval-valued fuzzy cognitive maps with genetic learning for predicting corporate financial distress
Bin et al. Peer-dependence valuation model for real estate appraisal
Yu et al. A graph attention network under probabilistic linguistic environment based on Bi-LSTM applied to film classification
Abosamra et al. Machine learning based marks prediction to support recommendation of optimum specialization and study track
Sarkar et al. Gsel: A genetic stacking-based ensemble learning approach for incident classification
KR102659929B1 (ko) 온라인 판매 시스템
Xiong et al. L-RBF: A customer churn prediction model based on lasso+ RBF
KR102652619B1 (ko) 인공지능을 이용한 개인 맞춤형 광고 노출 시스템
KR102639736B1 (ko) 프랜차이즈 가맹사업을 위한 상권 분석 시스템
KR102639741B1 (ko) 가맹점 매출매입 현황 실시간 출력 시스템
KR102643108B1 (ko) 인공지능 기반 소비자 검색 키워드 매칭형 제품 노출 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant