KR102645427B1 - System for trading pc - Google Patents

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Abstract

본 발명은 PC 부품 거래 시스템에 관한 것으로, 해결하고자 하는 과제는 입찰 경쟁을 통해 적절한 중고 PC 부품 가격에 매입과 판매를 진행할 수 있고, 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 알고리즘을 통해 최적의 중고 또는 신상 PC 부품 정보를 제공 받아 합리적인 구매가 가능하도록 서비스를 제공하는데 있다.
일례로, 쇼핑몰을 통하여 중고 PC 부품에 대한 매입 업체와 판매자 간에 입찰 및 매입 진행 서비스를 제공하며, 판매 업체와 구매자 간에 판매 및 구매 거래 서비스를 제공하는 중고 PC 부품 매입 판매 거래부; 및 구매자가 선택한 중고 PC 부품으로 완제품 PC를 조립하는 경우, 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 및 게임에 대한 레벨 등급 및 해당 중고 PC 부품 간의 호환성 정보를 제공하고, 구매자의 완제품 PC 구매를 위한 입력정보와 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 구매자의 이익 조건 별 PC 부품이 조합된 완제품 PC 추천 정보를 제공하는 PC 완제품 정보 제공부를 포함하는 PC 부품 거래 시스템을 개시한다.
The present invention relates to a PC parts trading system. The problem to be solved is to purchase and sell used PC parts at an appropriate price through bidding competition, and to use an artificial intelligence algorithm based on big data on used PC parts trading. Our goal is to provide a service that allows you to make reasonable purchases by providing information on optimal used or new PC parts.
For example, a used PC parts purchase and sales transaction department that provides bidding and purchase progress services between buyers and sellers of used PC parts through a shopping mall, and provides sales and purchase transaction services between sellers and buyers; And when a finished PC is assembled from used PC parts selected by the buyer, level ratings for executable computer programs and games and compatibility information between the used PC parts are provided based on big data on used PC parts transactions in shopping malls; PC parts trading, including a PC finished product information provision section that provides finished product PC recommendation information that combines PC parts according to the buyer's profit conditions based on input information for the buyer's purchase of finished PCs and big data on used PC parts transactions in shopping malls Start the system.

Description

PC 부품 거래 시스템{SYSTEM FOR TRADING PC}PC parts trading system{SYSTEM FOR TRADING PC}

본 발명의 실시예는 PC 부품 거래 시스템에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to a PC parts trading system.

컴퓨터 주요 부품으로는, CPU, Main Board, RAM, Graphic card, Case, Power Supply, SSD, HDD, Cooler, Keyboard, Mouse 등 다양하며, 종래의 중고 PC 사업에는 이러한 컴퓨터 주요 부품과 주요 부품의 결합으로 이루어진 완제품 PC를 판매하는 두 가지 사업 모델이 있다.Major computer components include CPU, Main Board, RAM, Graphic card, Case, Power Supply, SSD, HDD, Cooler, Keyboard, Mouse, etc. The conventional used PC business involves the combination of these major computer components and major components. There are two business models for selling finished PCs.

완제품 PC의 중고 가격은 주요 부품들의 성능과 사양에 따라 가격이 결정되며, 단순히 컴퓨터 1대의 중고가격이 아닌, 주요 부품 각각의 개별 중고가격이 더해져서 최종 중고가격이 형성된다.The used price of a finished PC is determined by the performance and specifications of the main components. It is not simply the used price of one computer, but the individual used prices of each major component are added to form the final used price.

종래의 중고 PC 부품이나 완제품 PC를 매입하거나 판매하는 사업을 운영하기 위하여 컴퓨터 부품의 가격 정보 제공 시스템을 구축하였으나, 일반적으로 기존의 컴퓨터 부품의 가격 정보 제공 시스템으로는 너무나 구시대적인 습득 시스템을 가지고 있다. 예를 들어, 자신이 관심을 가지고 있는 업소에 직접 찾아가야 만이 컴퓨터 부품을 가지고 있는 컴퓨터 부품 수입업자를 만날 수가 있고, 그 가격정보를 직접 구두로 들을 수가 있다. 또한, 표준화된 정보를 듣지 못하다 보니 상호간의 커뮤니케이션 착오로 사후에 종종 문제가 발생하기도 한다.In order to operate a business that purchases or sells conventional used PC parts or finished PCs, a computer parts price information provision system has been established, but in general, the existing computer parts price information provision system has an acquisition system that is too outdated. . For example, only by directly visiting the business you are interested in can you meet a computer parts importer who has computer parts and hear the price information directly. Additionally, because they do not receive standardized information, problems often arise after the fact due to mutual communication errors.

또한, 관심이 있는 부품의 가격에 투자의 부분이 있어도 유선상 이거나 아니면 또 다시 직접 찾아가야 만이 구두상으로 정보를 접하는 경우가 많이 있다. 일단 부품 가격 정보의 교류 시작이 구두 상이나 직접 방문에 의지하게 되다 보니 순간적인 판단에 치우치게 되고 시기적으로도 그 시기를 놓치고 말게 되는 경우가 많이 있게 되는 것이다. In addition, even if there is an investment in the price of the part you are interested in, there are many cases where you can only get information verbally, either over the phone or by visiting in person. First of all, as the exchange of parts price information relies on verbal discussions or in-person visits, there are many cases in which people are biased toward making momentary judgments and end up missing the timing.

또한, 필요로 하는 곳에 적시에 공급되지 못하는 정보의 공급 불균형으로 인하여 마케팅에 너무나 많은 시간과 경제력을 쏟게 될 수 있다.Additionally, due to an imbalance in the supply of information that is not provided in a timely manner to where it is needed, too much time and economic power may be spent on marketing.

또한, 컴퓨터 부품의 가격이 일정하지 못하다는 사실을 볼 때에 많은 가격 정보를 접하여야 하는 도소매업자들은 이러한 기회를 제공받는 것은 당연함에도 불구하고 그 제공받는 시스템이 지인이나 웹사이트 방문, 팩스정보 제공 등 모두 정보를 얻기 위하여 방문하고 직접 하여야 하는 것들이다.In addition, considering the fact that the prices of computer parts are not constant, it is natural for wholesalers and retailers who need access to a lot of price information to be provided with this opportunity, but the system they receive is provided by acquaintances, visiting websites, providing fax information, etc. These are all things you have to visit and do in person to get information.

이러한 것을 극복하기 위하여 인터넷 시대에 새로운 컴퓨터 부품을 매매하기 위한 B2B타입의 웹사이트가 많이 생겼는데, 이 역시 정보를 얻고자 하자면 웹사이트에 직접 방문하여 찾고자 하는 정보를 검색하여야 한다.To overcome this, in the Internet era, many B2B-type websites have been created to sell new computer parts. If you want to obtain information, you must visit the website directly and search for the information you are looking for.

그러나, 기존의 관련 웹사이트는 모두 일반적인 정보를 단순 나열하는 게시판 형식을 이용하거나 단순 검색기능을 부가하여 텍스트 정보를 찾아서 다시 단순 나열하는 방식이다, 또한 모든 정보가 그 상대에 따라서 즉시 즉각적으로 능동적으로 찾아서 움직이는 것이 아니라 단순 배열 형태로 이루어져 있어서 적정 정보를 찾는 데에 있어서 여러 단계를 거쳐야 하거나 자신에게 맞는 맞춤 정보를 찾는 행위를 회원 스스로 알아서 찾아야 하는 방식으로 되어 있다. 즉, 직접 검색하거나 웹사이트를 방문하여 검색하여 정보를 얻는 시스템하에서는 일반 필드상에서 정보를 습득하는 일보다 그렇게 선진적이지도 못하며 도리어 시기를 놓치는 경우가 더 있게 되는 경우가 있다. 이는 정보의 정리 단계에서 그 시기를 놓치거나 검색과정에서 자신의 중요한 정보를 놓치게 되면 시기를 놓칠 수 있다.However, all existing related websites either use a bulletin board format that simply lists general information or add a simple search function to find text information and simply list it again. In addition, all information is immediately and actively distributed according to the recipient. Rather than searching and moving, it is structured in a simple arrangement, so members have to go through several steps to find appropriate information or find customized information that suits them. In other words, under the system of obtaining information by searching directly or visiting a website, it is not as advanced as acquiring information in the general field, and there are more cases of missing the time. This can happen if you miss the right time during the information organizing stage or miss your important information during the search process.

그리고, 정보를 입력하는 수입업자들과 정보를 찾는 업체나 고객과의 수준이 단순한 정보를 주고 받는 행위에서 벗어나지 못하여 능동적이고 적극적인 영업행위가 영업객장의 이전 단계에서 한번 걸러지는 역할조차 감당하지 못하여 결국은 일일이 찾아 다녀야 하는 주먹구구식을 벗어나지를 못한다.In addition, the level between importers who enter information and companies or customers seeking information cannot move beyond the simple act of exchanging information, so active and active sales activities cannot even play the role of being filtered out in the previous stage of the sales office. It is impossible to escape the method of having to search for each item individually.

또한, 기존처럼 직접 대면하여 정보를 주고 받는 방식으로는 중개인이나 고객이 모두 시간을 빼앗길 수 밖에 없다.In addition, the existing method of exchanging information face-to-face inevitably wastes time for both brokers and customers.

공개특허공보 제10-2002-0030237호(공개일자: 2002년04월24일)Publication of Patent No. 10-2002-0030237 (Publication date: April 24, 2002) 등록특허공보 제10-0618137호(등록일자: 2006년08월23일)Registered Patent Publication No. 10-0618137 (registration date: August 23, 2006)

본 발명의 실시예는, 입찰 경쟁을 통해 적절한 중고 PC 부품 가격에 매입과 판매를 진행할 수 있고, 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 알고리즘을 통해 최적의 중고 또는 신상 PC 부품 정보를 제공 받아 합리적인 구매가 가능하도록 서비스를 제공하는 PC 부품 거래 시스템을 제공한다.In an embodiment of the present invention, it is possible to purchase and sell used PC parts at an appropriate price through a bidding competition, and to obtain optimal used or new PC parts information through an artificial intelligence algorithm based on big data on used PC parts transactions. We provide a PC parts trading system that provides services to enable reasonable purchasing.

본 발명의 실시예에 따른 PC 부품 거래 시스템은, 쇼핑몰을 통하여 중고 PC 부품에 대한 매입 업체와 판매자 간에 입찰 및 매입 진행 서비스를 제공하며, 판매 업체와 구매자 간에 판매 및 구매 거래 서비스를 제공하는 중고 PC 부품 매입 판매 거래부; 및 구매자가 선택한 중고 PC 부품으로 완제품 PC를 조립하는 경우, 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 및 게임에 대한 레벨 등급 및 해당 중고 PC 부품 간의 호환성 정보를 제공하고, 구매자의 완제품 PC 구매를 위한 입력정보와 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 구매자의 이익 조건 별 PC 부품이 조합된 완제품 PC 추천 정보를 제공하는 PC 완제품 정보 제공부를 포함한다.The PC parts trading system according to an embodiment of the present invention provides bidding and purchasing services between buyers and sellers of used PC parts through a shopping mall, and provides sales and purchase transaction services between sellers and buyers. Parts Purchase and Sales Department; And when a finished PC is assembled from used PC parts selected by the buyer, level ratings for executable computer programs and games and compatibility information between the used PC parts are provided based on big data on used PC parts transactions in shopping malls; It includes a PC finished product information provision section that provides finished product PC recommendation information with a combination of PC parts according to the buyer's profit conditions based on input information for the buyer's purchase of a finished PC and big data on used PC parts transactions in shopping malls.

또한, 상기 중고 PC 부품 매입 판매 거래부는, 매입 업체로부터 매입할 중고 PC 부품 정보와 매입가 정보를 등록 받고, 등록된 매입 정보를 취합하여 매입 정보 리스트로 생성하는 매입 정보 리스트 생성부; 상기 매입 정보 리스트에서 최고 매입가 n개의 매입 정보를 추출하여 판매자에게 제공하는 매입 정보 제공부; 및 상기 매입 정보 제공부를 통해 제공되는 매입 정보에 대하여 판매자로부터 선택 받고, 선택된 매입 정보에 대한 거래를 위하여 해당 매입 업체와 판매자 간의 정보를 교환하고, 중고 PC 부품의 배송 서비스를 지원하며, 거래 성사 시 매입가 정보에 따른 입금 결제를 처리하는 매입 거래 처리부를 포함할 수 있다.In addition, the used PC parts purchase and sale transaction unit includes a purchase information list creation unit that receives information on used PC parts to be purchased and purchase price information from a purchasing company, collects the registered purchase information, and creates a purchase information list; a purchase information provider that extracts purchase information with the highest purchase price n from the purchase information list and provides it to the seller; And purchase information provided through the purchase information provider is selected by the seller, information is exchanged between the purchaser and the seller for a transaction on the selected purchase information, and delivery service of used PC parts is supported, and when the transaction is concluded. It may include a purchase transaction processing unit that processes deposit payments according to purchase price information.

또한, 상기 PC 완제품 정보 제공부는, 구매자로부터 완제품 PC의 조립을 위해 중고 PC 부품 및 신상 PC 부품 중 적어도 하나 이상의 부품 정보를 선택 받는 PC 부품 정보 선택부; 쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품의 조합으로 완제품 PC 조립 시 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 및 게임 정보와 해당 게임의 실행 성능에 대한 레벨 등급 정보를 제공하는 완제품 PC 성능 사전 분석부; 쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품 간의 호환성 결과 정보와 호환성 결과 정보에 따른 중고 및 신상 PC 부품 추천 정보를 제공하는 완제품 PC 호환성 사전 분석부; 구매자로부터 구매자의 연령대, 구매자의 성별, PC 사용 용도, 및 주 사용 프로그램에 대한 정보를 입력 받아 등록하는 구매자 정보 등록부; 쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 구매자 정보 등록부를 통해 등록된 구매자 정보에 따른 완제품 PC에 대한 최저가, 최다 판매 및 가장 높은 호환성 중 적어도 하나의 상품 추천 정보를 제공하는 완제품 PC 추천 정보 제공부를 포함할 수 있다.In addition, the PC finished product information providing unit includes a PC parts information selection unit that receives at least one part information from used PC parts and new PC parts from a buyer to assemble a finished PC; Using an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts trading through shopping malls, executable computer programs and game information and execution of the game are provided when assembling a finished PC with a combination of PC parts selected through the PC parts information selection section. A preliminary analysis unit of finished PC performance that provides level rating information on performance; Using an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts transactions through shopping malls, we provide compatibility result information between PC parts selected through the PC part information selection section and recommended used and new PC parts based on the compatibility result information. PC compatibility preliminary analysis department for finished products; A buyer information register that receives and registers information from the buyer about the buyer's age group, buyer's gender, purpose of PC use, and main program used; Using an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts transactions through shopping malls, recommending at least one product among the lowest price, highest sales, and highest compatibility for finished PCs according to buyer information registered through the buyer information register. It may include a finished product PC recommendation information provision section that provides information.

또한, 상기 PC 완제품 정보 제공부는, 상기 PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품 각각에 대하여 쇼핑몰에서 판매되는 동일 성능 대비 최저가의 부품 정보를 검색하고, 검색된 부품 정보를 판매가에 반영하여 최종 판매가 및 절약 비용 정보를 제공하는 완제품 PC 견적 정보 제공부를 더 포함할 수 있다.In addition, the PC finished product information providing unit searches for component information with the lowest price compared to the same performance sold in a shopping mall for each PC component selected through the PC component information selection section, and reflects the searched component information in the selling price to increase the final selling price and savings. It may further include a finished product PC quotation information provision unit that provides cost information.

또한, 상기 완제품 PC 성능 사전 분석부와 상기 완제품 PC 호환성 분석부에 적용되는 빅데이터는, 중고 및 신상 PC 부품에 대한 상품 데이터, 주문 데이터 및 구매 후기 데이터를 포함하고, 상기 완제품 PC 추천 정보 제공부에 적용되는 빅데이터는, 연령대 및 성별에 따른 중고 및 신상 PC 부품에 대한 주문 데이터 및 구매 후기 데이터와, 중고 및 신상 PC 부품에 대한 상품 데이터를 포함할 수 있다.In addition, the big data applied to the finished product PC performance preliminary analysis unit and the finished product PC compatibility analysis unit include product data, order data, and purchase review data for used and new PC parts, and the finished product PC recommendation information provision unit. Big data applied to may include order data and purchase review data for used and new PC parts according to age and gender, and product data for used and new PC parts.

또한, 상기 중고 PC 부품 매입 판매 거래부와 상기 PC 완제품 정보 제공부를 통해 제공되는 데이터 플랫폼을 중고 및 신상 PC 부품 거래를 위해 오픈 API 방식으로 온라인 쇼핑몰 업체로 제공하는 오픈 API 서비스 제공부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include an open API service provider that provides the data platform provided through the used PC parts purchase and sales transaction department and the PC finished product information provider to online shopping mall companies in an open API method for trading used and new PC parts. there is.

본 발명에 따르면, 입찰 경쟁을 통해 적절한 중고 PC 부품 가격에 매입과 판매를 진행할 수 있고, 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 알고리즘을 통해 최적의 중고 또는 신상 PC 부품 정보를 제공 받아 합리적인 구매가 가능하도록 서비스를 제공하는 PC 부품 거래 시스템을 제공할 수 있다.According to the present invention, it is possible to purchase and sell used PC parts at appropriate prices through bidding competition, and provides optimal used or new PC parts information through an artificial intelligence algorithm based on big data on used PC parts transactions. We can provide a PC parts trading system that provides services to enable reasonable purchasing.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 PC 부품 거래 시스템의 전체 구성 형태를 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 PC 부품 거래 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 중고 PC 부품 매입 판매 거래부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 중고 PC 부품 매입 판매 거래부의 동작 흐름을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 중고 PC 부품 매입 판매 거래부를 통한 중고 PC 부품 매입과 판매 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 PC 완제품 정보 제공부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 레벨 등급 책정 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 레벨 등급 80에서 실행 가능한 프로그램 및 게임 정보를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 레벨 등급에 따른 게임 지원 현황을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 PC 부품 별 추천 정보 서비스를 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 PC 부품 간 호환성 분석 서비스를 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 PC 부품 정보 추천 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 오픈 API 서비스 제공부를 통한 서비스 낸용을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
Figure 1 is a diagram showing the overall configuration of a PC parts trading system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing the overall configuration of a PC parts trading system according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a block diagram showing the configuration of a used PC parts purchase and sales transaction department according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a diagram showing the operational flow of a used PC parts purchase and sales transaction unit according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a diagram showing a method of purchasing and selling used PC parts through a used PC parts purchase and sales transaction department according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a block diagram showing the configuration of a PC finished product information providing unit according to an embodiment of the present invention.
Figure 7 is a diagram illustrating a level grading method using a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the present invention.
Figure 8 is a diagram showing programs and game information executable at level 80 according to an embodiment of the present invention.
Figure 9 is a diagram showing the status of game support according to level rating according to an embodiment of the present invention.
Figure 10 is a diagram illustrating a recommendation information service for each PC component through a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the present invention.
Figure 11 is a diagram illustrating a compatibility analysis service between PC parts through a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the present invention.
Figure 12 is a diagram illustrating a method of recommending PC component information through a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the present invention.
Figure 13 is a diagram illustrating the use of services through an open API service provider according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.The terms used in this specification will be briefly explained, and the present invention will be described in detail.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in the present invention are general terms that are currently widely used as much as possible while considering the function in the present invention, but this may vary depending on the intention or precedent of a person working in the art, the emergence of new technology, etc. In addition, in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the relevant invention. Therefore, the terms used in the present invention should be defined based on the meaning of the term and the overall content of the present invention, rather than simply the name of the term.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When it is said that a part "includes" a certain element throughout the specification, this means that, unless specifically stated to the contrary, it does not exclude other elements but may further include other elements. In addition, terms such as "... unit" and "module" used in the specification refer to a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or as a combination of hardware and software. .

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Below, with reference to the attached drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily implement the present invention. However, the present invention may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts that are not related to the description are omitted, and similar parts are given similar reference numerals throughout the specification.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 PC 부품 거래 시스템의 전체 구성 형태를 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 PC 부품 거래 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 중고 PC 부품 매입 판매 거래부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 중고 PC 부품 매입 판매 거래부의 동작 흐름을 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 중고 PC 부품 매입 판매 거래부를 통한 중고 PC 부품 매입과 판매 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 PC 완제품 정보 제공부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 레벨 등급 책정 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 레벨 등급 80에서 실행 가능한 프로그램 및 게임 정보를 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 레벨 등급에 따른 게임 지원 현황을 나타낸 도면이고, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 PC 부품 별 추천 정보 서비스를 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 PC 부품 간 호환성 분석 서비스를 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 12는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 PC 부품 정보 추천 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이며, 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 오픈 API 서비스 제공부를 통한 서비스 낸용을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.1 is a diagram showing the overall configuration of a PC parts trading system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram showing the overall configuration of a PC parts trading system according to an embodiment of the present invention. 3 is a block diagram showing the configuration of the used PC parts purchase and sale transaction unit according to an embodiment of the present invention, Figure 4 is a diagram showing the operation flow of the used PC parts purchase and sale transaction unit according to an embodiment of the present invention, and Figure 5 is It is a diagram shown to explain the method of purchasing and selling used PC parts through a used PC parts purchase and sales transaction department according to an embodiment of the present invention, and Figure 6 is a block diagram showing the configuration of a PC finished product information providing unit according to an embodiment of the present invention. 7 is a diagram illustrating a level grading method using a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the present invention, and FIG. 8 is a program executable at level 80 according to an embodiment of the present invention. and game information, Figure 9 is a diagram showing the game support status according to level rating according to an embodiment of the present invention, and Figure 10 is a diagram showing a PC through a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the present invention. Figure 11 is a diagram illustrating a compatibility analysis service between PC parts through a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the present invention, and Figure 12 is a diagram illustrating a recommendation information service for each component. It is a diagram shown to explain a method of recommending PC parts information through a big data-based artificial intelligence algorithm according to an embodiment of the invention, and Figure 13 is a diagram to explain the use of services through an open API service provider according to an embodiment of the present invention. This is the drawing shown.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 PC 부품 거래 시스템(1000)은 중고 PC 부품 매입 판매 거래부(100), PC 완제품 정보 제공부(200) 및 오픈 API 서비스 제공부(300) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Referring to Figures 1 and 2, the PC parts trading system 1000 according to an embodiment of the present invention includes a used PC parts purchase and sales transaction department 100, a PC finished product information provider 200, and an open API service provider ( 300) may include at least one of the following.

상기 중고 PC 부품 매입 판매 거래부(100)는, 본 시스템(1000)과 연계된 다수의 PC 부품 판매를 위한 온라인 쇼핑몰을 통하여 중고 PC 부품에 대한 매입 업체(1)와 판매자(2) 간에 입찰 및 매입 진행 서비스를 제공하며, 판매 업체(3)와 구매자(4) 간에 판매 및 구매 거래 서비스를 제공할 수 있다.The used PC parts purchase and sales transaction department (100) conducts bidding and bidding between the purchaser (1) and the seller (2) for used PC parts through an online shopping mall for the sale of multiple PC parts linked to this system (1000). It provides purchase progress services and can provide sales and purchase transaction services between the seller (3) and the buyer (4).

이를 위해 중고 PC 부품 매입 판매 거래부(100)는 도 3에 도시된 바와 같이, 매입 정보 리스트 생성부(110), 매입 정보 제공부(120) 및 매입 거래 처리부(130) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.To this end, the used PC parts purchase and sale transaction unit 100 may include at least one of a purchase information list creation unit 110, a purchase information provision unit 120, and a purchase transaction processing unit 130, as shown in FIG. 3. You can.

상기 매입 정보 리스트 생성부(110)는, 도 1 및 4를 참조하면 매입 업체(1)로부터 매입할 중고 PC 부품 정보와 매입가 정보를 등록 받고, 등록된 매입 정보를 취합하여 매입 정보 리스트로 생성할 수 있다. 좀 더 구체적으로는, 온라인 쇼핑몰의 매입 신청 페이지를 통하여 매입 업체(1)가 매입을 희망하는 중고 PC 부품에 대한 정보와 해당 중고 PC 부품 별 매입가를 등록할 수 있고, 이렇게 등록된 각각의 정보들이 취합하여 매입 정보 리스트를 생성할 수 있으며, 생성된 매입 정보 리스트가 다시 매입 신청 페이지 상에서 노출될 있다. 또한, 도 5에 도시된 바와 같이 매입가뿐만 아니라, 매입될 상품의 판매가를 등록하여 중고 PC 부품의 매입가와 판매가를 함께 노출시킬 수 있다. 또한, 도시되지 않았으나, 중고 PC 부품의 매입가, 판매가뿐만 아니라 신상품(신상 PC 부품)의 판매가 또한 함께 등록하여 온라인 쇼핑몰을 통해 노출할 수 있다. 이에, 온라인 쇼핑몰 내에 각종 상품(중고품, 신상품)에 현재 시세인 중고 매입가, 중고 판매가, 신상품 판매가가 각각 노출되며, 부품이나 견적 상품의 구매를 전후로 "구매 상품 클릭 시 노출" 또는 "중고시세 보기" 선택 시 노출될 수 있다.Referring to FIGS. 1 and 4, the purchase information list generator 110 registers used PC parts information and purchase price information to be purchased from the purchase company 1, collects the registered purchase information, and generates a purchase information list. You can. More specifically, through the purchase application page of the online shopping mall, the purchasing company (1) can register information about the used PC parts it wishes to purchase and the purchase price for each used PC part, and each information registered in this way is A purchase information list can be created by collecting them, and the created purchase information list can be exposed again on the purchase application page. In addition, as shown in FIG. 5, the purchase price and sale price of used PC parts can be exposed together by registering not only the purchase price but also the sale price of the product to be purchased. In addition, although not shown, the purchase price and sale price of used PC parts as well as the sales price of new products (new PC parts) can also be registered and exposed through an online shopping mall. Accordingly, the current used purchase price, used sale price, and new product sale price are displayed for various products (used goods, new products) in the online shopping mall, and before and after purchasing parts or quotation products, you can "display when clicking on the purchased product" or "view used price." It may be exposed when selected.

상기 매입 정보 제공부(120)는, 도 4를 참조하면 매입 정보 리스트에서 최고 매입가 n개(예를 들어 3개가 적절함)의 매입 정보를 추출하여 판매자에게 제공할 수 있다. 여기서 최고 매입가의 개수를 결정하기 위하여 매입 업체 간의 입찰 경쟁이 이루어질 수 있으며, 입찰을 통해 최고가로 등록해 놓은 n개의 매입 업체(1)를 선정해 해당 매입 정보를 온라인 쇼핑몰을 통해 판매자에게 노출할 수 있다.Referring to FIG. 4, the purchase information provider 120 may extract purchase information for the n highest purchase prices (for example, 3 is appropriate) from the purchase information list and provide the purchase information to the seller. Here, a bidding competition can take place between purchasing companies to determine the number of highest purchase prices, and n purchasing companies (1) registered with the highest price can be selected through bidding and the corresponding purchase information can be exposed to sellers through an online shopping mall. there is.

상기 매입 거래 처리부(130)는, 매입 정보 제공부(120)를 통해 제공되는 매입 정보에 대하여 판매자로부터 선택 받고, 선택된 매입 정보에 대한 거래를 위하여 해당 매입 업체(1)와 판매자(2) 간의 정보를 교환하고, 중고 PC 부품의 배송 서비스를 지원하며, 거래 성사 시 매입가 정보에 따른 입금 결제를 처리할 수 있다. 즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 온라인 쇼핑몰을 통해 판매자(2)에게 노출된 매입 정보 중 판매자(2)가 원하는 어느 하나의 매입 정보를 선택하게 되면, 선택된 매입 정보를 등록한 매입 업체(1)에 대한 정보를 판매자(1)에게 제공하며, 해당 매입 업체(1) 또한 해당 판매자(2)의 정보를 제공 받을 수 있다. 이에, 매입 업체(1)와 판매자(2) 양자 간의 거래를 위한 소통 후, 판매자(2)의 거래 상품(중고 PC 부품)을 매입 업체(1)로 전달하기 위한 배송 서비스를 지원할 수 있으며, 매입 업체(1)에게 전달된 중고 PC 부품에 대한 상품성 또는 상태를 확인 받은 후 판매자(2)에게 입금을 통한 결제 처리 서비스를 지원할 수 있다.The purchase transaction processing unit 130 receives purchase information provided through the purchase information provider 120 selected from the seller, and provides information between the purchase company 1 and the seller 2 for a transaction on the selected purchase information. exchange, support delivery services for used PC parts, and process deposit payments based on purchase price information when a transaction is completed. That is, as shown in Figure 4, when the seller (2) selects any purchase information desired among the purchase information exposed to the seller (2) through the online shopping mall, the purchasing company (1) that has registered the selected purchase information Information is provided to the seller (1), and the purchasing company (1) can also receive information about the seller (2). Accordingly, after communication for a transaction between the purchasing company (1) and the seller (2), a delivery service can be provided to deliver the transaction product (used PC parts) of the seller (2) to the purchasing company (1). After confirming the marketability or condition of the used PC parts delivered to the company (1), payment processing services can be provided through deposit to the seller (2).

상기 PC 완제품 정보 제공부(200)는, 구매자가 선택한 중고 PC 부품으로 완제품 PC를 조립하는 경우, 온라인 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 및 게임에 대한 레벨 등급 및 해당 중고 PC 부품 간의 호환성 정보를 제공하고, 구매자의 완제품 PC 구매를 위한 입력정보와 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 구매자의 이익 조건 별 PC 부품이 조합된 완제품 PC 추천 정보를 제공할 수 있다.When assembling a finished PC using used PC parts selected by the buyer, the PC finished product information providing unit 200 provides level ratings and Provides compatibility information between used PC parts and provides recommended finished PCs with a combination of PC parts according to the buyer's profit conditions based on input information for the buyer's purchase of finished PCs and big data on used PC parts transactions in shopping malls. can do.

이를 위해 PC 완제품 정보 제공부(200)는 도 6에 도시된 바와 같이, PC 부품 정보 선택부(210), 완제품 PC 성능 사전 분석부(220), 완제품 PC 호환성 사전 분석부(230), 구매자 정보 등록부(240), 완제품 PC 추천 정보 제공부(250) 및 완제품 PC 견적 정보 제공부(260) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For this purpose, as shown in FIG. 6, the PC finished product information providing unit 200 includes a PC parts information selection unit 210, a finished product PC performance preliminary analysis unit 220, a finished product PC compatibility preliminary analysis unit 230, and buyer information. It may include at least one of a registration unit 240, a finished product PC recommendation information provision unit 250, and a finished product PC quotation information provision unit 260.

상기 PC 부품 정보 선택부(210)는, 구매자(4)로부터 완제품 PC의 조립을 위해 중고 PC 부품 및 신상 PC 부품 중 적어도 하나 이상의 부품 정보를 선택 받을 수 있다. 예를 들어, 구매자(4)는 판매 업체(3)에서 제공하는 중고 또는/ 및 신상 PC 부품 판매 페이지를 통하여 완제품 PC를 만들기 위해 도 7에 도시된 바와 같이, CPU, Main Board, Memory, Graphic Card, SSD, Case, Power Supply 등에 대한 특정 모델을 선택할 수 있다.The PC parts information selection unit 210 may receive from the purchaser 4 at least one part information selected from used PC parts and new PC parts for assembling a finished PC. For example, the buyer (4) purchases the CPU, Main Board, Memory, and Graphic Card to create a finished PC through the used and/or new PC parts sales page provided by the seller (3), as shown in Figure 7. , you can select specific models for SSD, Case, Power Supply, etc.

상기 완제품 PC 성능 사전 분석부(220)는, 온라인 쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품의 조합으로 완제품 PC 조립 시 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 및 게임 정보와 해당 게임의 실행 성능에 대한 레벨 등급 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 빅데이터는, 중고 및 신상 PC 부품에 대한 상품 데이터, 주문 데이터 및 구매 후기 데이터를 포함할 수 있다. The finished product PC performance preliminary analysis unit 220 uses an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts transactions through an online shopping mall to assemble a finished PC with a combination of PC parts selected through the PC parts information selection unit. Information on executable computer programs and games and level rating information on the execution performance of the game can be provided. Here, big data may include product data, order data, and purchase review data for used and new PC parts.

좀 더 구체적으로 도 7에 도시된 바와 같이, 구매자(4)가 완제품 PC 조립을 위해 CPU, Main Board, Memory, Graphic Card, SSD, Case, Power Supply 등에 대한 특정 모델을 선택한 경우, 빅데이터를 기반으로 미리 구축된 인공지능 알고리즘에 구매자(4)가 선택한 부품 정보를 입력하여, 해당 선택 부품들로 완제품 PC를 조립하였을 때 실행 가능한 프로그램이 무엇이고, 어떠한 게임이 실행 가능한지에 대한 정보를 도 8에 도시된 바와 같은 결과로 제공할 수 있다. 또한, 도 7에 도시된 바와 같이 선택 부품들로 완제품 PC를 조립하였을 때 실행 가능한 게임들에 대한 레벨 등급을 부여할 수 있으며, 도 9에 도시된 바와 같이 레벨 등급에 따른 게임 종류 별 호환성과 성능에 대하여 상중하 정보를 제공함으로써, 초보자도 PC를 조립하기 전 자신이 선택한 PC 부품들로 각종 프로그램과 게임에 대하여 어느 정도의 호환성과 성능을 갖는지를 가늠할 수 있다.More specifically, as shown in Figure 7, when the buyer (4) selects a specific model for CPU, Main Board, Memory, Graphic Card, SSD, Case, Power Supply, etc. for assembling a finished PC, based on big data By entering the information on the parts selected by the buyer (4) into the artificial intelligence algorithm built in advance, information on what programs can be run and what games can be played when the finished PC is assembled with the selected parts is shown in FIG. 8. It can provide results as shown. In addition, as shown in Figure 7, level ratings can be assigned to games that can be played when a finished PC is assembled with optional parts, and as shown in Figure 9, compatibility and performance for each game type according to the level rating By providing high and low information, even beginners can estimate the level of compatibility and performance of various programs and games with the PC parts they have selected before assembling a PC.

상기 완제품 PC 호환성 사전 분석부(230)는, 온라인 쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, PC 부품 정보 선택부(210)를 통해 선택된 PC의 부품 간의 호환성 결과 정보와 그 호환성 결과 정보에 따른 중고 및 신상 PC 부품 추천 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 빅데이터는, 중고 및 신상 PC 부품에 대한 상품 데이터, 주문 데이터 및 구매 후기 데이터를 포함할 수 있다.The finished product PC compatibility preliminary analysis unit 230 uses an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts transactions through an online shopping mall to obtain compatibility results between PC parts selected through the PC parts information selection unit 210. It can provide recommendations for used and new PC parts based on the information and their compatibility results. Here, big data may include product data, order data, and purchase review data for used and new PC parts.

좀 더 구체적으로 도 10에 도시된 바와 같이, 구매자(4)가 완제품 PC 조립을 위해 CPU, Main Board, Memory, Graphic Card, SSD, Case, Power Supply 등에 대한 특정 모델을 선택한 경우, 빅데이터를 기반으로 미리 구축된 인공지능 알고리즘에 구매자(4)가 선택한 부품 정보를 입력하여, 해당 선택 부품들로 완제품 PC를 조립하였을 때 각 부품들 간의 호환성을 평가 및 분석할 수 있다. 호환성에 대한 평가 및 분석 결과는 부정 결과 또는 긍정 결과로 제공될 수 있으며, 부정 결과의 경우 도 10에 도시된 바와 같이 "선택하신 메인보드는 CPU와 호환성이 맞지 않습니다. 선택하신 메모리는 메인보드와 호환성이 맞지 않습니다."라는 호환성에 대한 부정적인 결과 정보를 제공하면서 이 두 부품에 대하여 호환성이 더 좋은 부품 정보를 추천할 수 있다. 또한, 긍정 결과의 경우 "최근 가장 많이 구성하는 조합입니다. 1개월 평균 00대 이상이 거래되고 있습니다."라는 호환성에 대한 긍정적인 결과 정보를 제공할 수 있다.More specifically, as shown in Figure 10, when the buyer (4) selects a specific model for CPU, Main Board, Memory, Graphic Card, SSD, Case, Power Supply, etc. for assembling a finished PC, based on big data By entering the information on the parts selected by the purchaser (4) into a pre-built artificial intelligence algorithm, the compatibility between each part can be evaluated and analyzed when the finished PC is assembled with the selected parts. The evaluation and analysis results for compatibility may be provided as negative or positive results. In the case of a negative result, as shown in Figure 10, "The selected motherboard is not compatible with the CPU. The selected memory is not compatible with the motherboard. It is possible to recommend the more compatible part information for these two parts while providing negative result information about compatibility, such as "The compatibility is not correct." In addition, in the case of a positive result, positive result information about compatibility can be provided, such as "This is the most common combination recently. More than 00 units are traded on average per month."

상기 구매자 정보 등록부(240)는, 구매자(4)로부터 구매자(4)의 연령대, 구매자의 성별, PC 사용 용도, 및 주 사용 프로그램에 대한 정보를 입력 받아 등록을 수 있으며, 이는 후술하는 완제품 PC 추천 정보 제공부(250)의 입력 값으로 전달되어 구매자(4)의 정보에 따라 최적의 PC 부품 또는 이들로 조합된 완제품 PC에 대한 정보를 제공할 수 있다. The buyer information register 240 can be registered by receiving information from the buyer 4 about the age of the buyer 4, the buyer's gender, the purpose of using the PC, and the main program used, and this is a finished product PC recommendation, which will be described later. It is transmitted as an input value to the information provider 250 and can provide information about optimal PC parts or a finished PC combined with them according to the information of the buyer 4.

상기 완제품 PC 추천 정보 제공부(250)는, 온라인 쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, 구매자 정보 등록부(240)를 통해 등록된 구매자 정보에 따른 완제품 PC에 대한 최저가, 최다 판매 및 가장 높은 호환성 중 적어도 하나의 상품 추천 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 빅데이터는, 연령대 및 성별에 따른 중고 및 신상 PC 부품에 대한 주문 데이터 및 구매 후기 데이터와, 중고 및 신상 PC 부품에 대한 상품 데이터를 포함할 수 있다. The finished product PC recommendation information provision unit 250 uses an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts transactions through online shopping malls to provide finished product PCs according to buyer information registered through the buyer information register 240. At least one product recommendation information among the lowest price, highest sale, and highest compatibility can be provided. Here, big data may include order data and purchase review data for used and new PC parts according to age and gender, and product data for used and new PC parts.

좀 더 구체적으로 도 11에 도시된 바와 같이, 우선 회원 가입 정보에 포함되어 있는 구매자(4)의 연령대 정보(20대)와 성별 정보(여성)를 기반으로 1차 빅데이터 인공지능 알고리즘을 수행하여 해당 연령대와 성별에서 주로 구매가 이루어진 완제품 PC를 제작하기 위해 거래된 중고 또는 신상 PC 부품의 종류, 사양, 구매 후기, 사용 용도 등을 분석(해당 연령대와 성별에 따른 부품 구매의 평균적 성향을 분석)하여 그 결과를 도출할 수 있다. 이후, 구매자(4)로부터 현재 구매하고자 하는 완제품 PC의 사용 용도(사무용)와 주 사용 프로그램(MS 오피스, 인터넷 서치) 정보를 선택 받고, 선택된 정보들을 기준으로 2차 빅데이터 인공지능 알고리즘을 분석하여 그 결과를 도출할 수 있다. 이와 같이 1, 2차 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 통한 결과에 대한 정보(PC 부품 정보)가 도출되면, 도출된 정보들을 기반으로 다시 최저가, 최대 판매, 호환성을 기준으로 20대 여성에게 가장 적합한 상품 정보를 제공 및 추천할 수 있다. 이와 같이 구매자(2)의 기본 정보(연령대, 성별)와 사용 용도(주 사용 프로그램)나 목적에 대한 정보를 입력 값으로 하여 빅데이터를 기반으로 추천되는 상품 정보를 추출할 수 있으며, 또한 이러한 상품 정보를 다시 3가지 기준(최저가, 최대 판매, 호환성)에 따라 최적의 선택이 가능하도록 부품 추천 정보를 제공함으로써, 구매자 중심으로 구매하고자 하는 가장 근접한 최적의 상품을 추천할 수 있다. More specifically, as shown in Figure 11, first, the first big data artificial intelligence algorithm is performed based on the age information (20s) and gender information (female) of the purchaser (4) included in the membership registration information. Analyzing the types, specifications, purchase reviews, uses, etc. of used or new PC parts traded to manufacture finished PCs mainly purchased by the relevant age group and gender (analyzing the average propensity to purchase parts according to the relevant age group and gender) Thus, the result can be derived. Afterwards, the purchaser (4) receives information about the intended use (office use) and main program (MS Office, Internet search) of the finished PC he or she wishes to purchase, and analyzes the secondary big data artificial intelligence algorithm based on the selected information. The results can be derived. In this way, when information about the results (PC parts information) is derived through an artificial intelligence algorithm based on primary and secondary big data, the product most suitable for women in their 20s is selected based on the lowest price, maximum sales, and compatibility based on the derived information. Product information can be provided and recommended. In this way, recommended product information can be extracted based on big data by using the buyer's (2) basic information (age group, gender) and information on usage (main program) or purpose as input values, and these products By providing parts recommendation information to enable optimal selection based on three criteria (lowest price, maximum sales, and compatibility), the closest optimal product to the buyer can be recommended.

상기 완제품 PC 견적 정보 제공부(260)는, 상기 PC 부품 정보 선택부(210)를 통해 선택된 PC의 부품 각각에 대하여 온라인 쇼핑몰에서 판매되는 동일 성능 대비 최저가의 부품 정보를 검색하고, 검색된 부품 정보를 판매가에 반영하여 최종 판매가 및 절약 비용 정보를 제공할 수 있다. The finished product PC quotation information providing unit 260 searches for component information with the lowest price compared to the same performance sold in an online shopping mall for each PC component selected through the PC component information selection unit 210, and provides the searched component information. Final selling price and savings cost information can be provided by reflecting it in the selling price.

좀 더 구체적으로 도 12에 도시된 바와 같이, 구매자(4)가 완제품 PC 조립을 위해 CPU, Main Board, Memory, Graphic Card, SSD, Case, Power Supply 등에 대한 특정 모델을 선택한 경우, 빅데이터를 기반으로 미리 구축된 인공지능 알고리즘에 구매자(4)가 선택한 부품 정보를 입력하여, 해당 선택 부품들로 완제품 PC를 조립하였을 때 가성비가 좋은 결과를 얻을 수 있도록 선택 부품들 평가 및 분석 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 카드와 SSD의 경우, "그래픽 카드는 00사 제품으로 변경하면 가성비가 좋습니다. SSD를 00G로 변경해도 사용 용도에 적합합니다."라는 인공지능 추천 상품 정보를 제공할 수 있으며, 구매자(4)가 선택한 부품들의 총 판매가를 기준으로 얼마를 절약할 수 있는지를 계산하고, 계산된 정보를 제공함으로써 가성비 상승에 대한 근거를 제시할 수 있다.More specifically, as shown in Figure 12, when the buyer (4) selects a specific model for CPU, Main Board, Memory, Graphic Card, SSD, Case, Power Supply, etc. for assembling a finished PC, based on big data By entering the information on the parts selected by the purchaser (4) into the pre-built artificial intelligence algorithm, evaluation and analysis information on the selected parts can be provided to obtain cost-effective results when assembling a finished PC with the selected parts. there is. For example, in the case of graphics cards and SSDs, artificial intelligence recommended product information such as "Changing the graphics card to a product from company 00 will provide better cost-effectiveness. Changing the SSD to 00G will still be suitable for the intended use" can be provided. By calculating how much can be saved based on the total selling price of the parts selected by the buyer (4) and providing the calculated information, a basis for increased cost-effectiveness can be presented.

상기 오픈 API 서비스 제공부(300)는, 중고 PC 부품 매입 판매 거래부(100)와 PC 완제품 정보 제공부(200)를 통해 제공되는 데이터 플랫폼을 중고 및 신상 PC 부품 거래를 위해 오픈 API 방식으로 온라인 쇼핑몰 업체로 제공할 수 있다.The open API service provider 300 uses the data platform provided through the used PC parts purchase and sales transaction department 100 and the finished PC product information provider 200 to trade used and new PC parts through an open API method. It can be provided to shopping mall companies.

좀 더 구체적으로 오픈 API 서비스 제공부(300)는, 중고 PC 부품 매입 판매 거래부(100)와 PC 완제품 정보 제공부(200)를 통해 제공되는 로직과 결과물을 오픈 API 형식으로 중고/신상 PC 부품을 거래하기 위한 온라인 쇼핑몰 업체로 제공할 수 있다. 이러한 오픈 API 서비스 제공부(300)는 중고/신상 PC 부품의 판매자와 구매자가 얻고자 하는 가치나 목적을 축적된 빅데이터와 해당 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 알고리즘 분석을 통해 제공되는 정보를 기반으로 공정한 기회를 통해 획득할 수 있는 환경을 구축할 수 있다. 여기서, 로직은 입찰 경쟁을 통해 적절한 중고/신상 PC 부품 가격에 매입과 판매를 진행하는 과정, 그 과정에 대한 결과, 그리고, 중고/신상 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 알고리즘을 통해 최적의 중고 또는 신상 PC 부품 정보를 제공받아 합리적인 구매가 가능하도록 서비스를 제공하는 과정과 결과 등을 포함할 수 있다. 그리고, 결과물은 PC 부품의 판매가, 매입가, 상품주문구매후기 등 빅데이터를 AI 알고리즘을 통해 분석한 값(예를 들어 상품레벨 등급 등)을 포함할 수 있다.More specifically, the open API service provider 300 provides used/new PC parts using the logic and results provided through the used PC parts purchase and sales transaction department 100 and the finished PC product information provider 200 in an open API format. It can be provided as an online shopping mall company for trading. This open API service provider 300 determines the value or purpose that sellers and buyers of used/new PC parts want to obtain based on information provided through accumulated big data and artificial intelligence algorithm analysis based on the big data. This allows us to create an environment where acquisition is possible through fair opportunities. Here, Logic is the process of purchasing and selling used/new PC parts at appropriate prices through bidding competition, the results of that process, and an artificial intelligence algorithm based on big data on used/new PC parts transactions. Through this, you can receive optimal used or new PC parts information and include the process and results of providing services to enable reasonable purchases. In addition, the results may include values (e.g., product level rating, etc.) analyzed through AI algorithms on big data such as PC component sales price, purchase price, and product order purchase reviews.

상기 오픈 API 서비스 제공부(300)는 인터넷 쇼핑몰 등에 내재화(embedded) 방식으로 개발 가능한 API 환경을 제공하며, API를 통해 인터넷 쇼핑몰 업체가 원하는 다양한 서비스를 구출할 수 있도록 한다. 예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이 오픈 API 서비스 제공부(300)는 상품가격정보 API, 상품레벨등급 API, 상품정보(스펙) API, 상품호환성 체크 API, 주문데이터 정보 API, C/S 접수 및 처리 정보 API 등 온라인 쇼핑몰 업체가 원하는 다양한 서비스를 선택적으로 제공 및 이용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다. The open API service provider 300 provides an API environment that can be developed in an embedded manner, such as an Internet shopping mall, and allows Internet shopping mall companies to obtain various services desired through the API. For example, as shown in Figure 13, the open API service provider 300 provides product price information API, product level rating API, product information (specification) API, product compatibility check API, order data information API, and C/S. It is possible to provide an environment where online shopping mall companies can selectively provide and use various services desired, such as reception and processing information API.

이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 PC 부품 거래 시스템을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.What has been described above is only one embodiment for implementing the PC parts trading system according to the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiment, and the gist of the present invention is summarized as claimed in the following patent claims. Without departing from this, anyone with ordinary knowledge in the field to which the invention pertains will say that the technical spirit of the present invention exists to the extent that various modifications can be made.

1000: PC 부품 거래 시스템
100: 중고 PC 부품 매입 판매 거래부
110: 매입 정보 리스트 생성부
120: 매입 정보 제공부
130: 매입 거래 처리부
200: PC 완제품 정보 제공부
210: PC 부품 정보 선택부
220: 완제품 PC 성능 사전 분석부
230: 완제품 PC 호환성 사전 분석부
240: 구매자 정보 등록부
250: 완제품 PC 추천 정보 제공부
260: 완제품 PC 견적 정보 제공부
300: 오픈 API 서비스 제공부
1000: PC parts trading system
100: Used PC parts purchase and sales transaction department
110: Purchase information list generation unit
120: Purchase information provision unit
130: Purchase transaction processing department
200: PC finished product information provision section
210: PC component information selection unit
220: Finished PC performance preliminary analysis unit
230: Finished product PC compatibility preliminary analysis unit
240: Buyer information register
250: Finished PC recommendation information provision section
260: Finished product PC quotation information provision section
300: Open API service provision department

Claims (6)

쇼핑몰을 통하여 중고 PC 부품에 대한 매입 업체와 판매자 간에 입찰 및 매입 진행 서비스를 제공하며, 판매 업체와 구매자 간에 판매 및 구매 거래 서비스를 제공하는 중고 PC 부품 매입 판매 거래부; 및
구매자가 선택한 중고 PC 부품으로 완제품 PC를 조립하는 경우, 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 및 게임에 대한 레벨 등급 및 해당 중고 PC 부품 간의 호환성 정보를 제공하고, 구매자의 완제품 PC 구매를 위한 입력정보와 쇼핑몰의 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터를 기반으로 구매자의 이익 조건 별 PC 부품이 조합된 완제품 PC 추천 정보를 제공하고,
PC 완제품 정보 제공부는,
구매자로부터 완제품 PC의 조립을 위해 중고 PC 부품 및 신상 PC 부품 중 적어도 하나 이상의 부품 정보를 선택 받는 PC 부품 정보 선택부;
쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품의 조합으로 완제품 PC 조립 시 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 및 게임 정보와 해당 게임의 실행 성능에 대한 레벨 등급 정보를 제공하는 완제품 PC 성능 사전 분석부;
쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품 간의 호환성 결과 정보와 호환성 결과 정보에 따른 중고 및 신상 PC 부품 추천 정보를 제공하는 완제품 PC 호환성 사전 분석부;
구매자로부터 구매자의 연령대, 구매자의 성별, PC 사용 용도, 및 주 사용 프로그램에 대한 정보를 입력 받아 등록하는 구매자 정보 등록부;
쇼핑몰을 통한 중고 PC 부품 거래에 대한 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 구매자 정보 등록부를 통해 등록된 구매자 정보에 따른 완제품 PC에 대한 최저가, 최다 판매 및 가장 높은 호환성 중 적어도 하나의 상품 추천 정보를 제공하는 완제품 PC 추천 정보 제공부를 포함하고,
상기 가장 높은 호환성은, 완제품 PC에서 실행 가능한 게임의 종류 별로 상, 중, 하로 구분하여 평가되는 호환성 중 상의 등급으로 평가되는 호환성을 의미하고,
상기 완제품 PC 성능 사전 분석부와 상기 완제품 PC 호환성 분석부에 적용되는 빅데이터는, 중고 및 신상 PC 부품에 대한 상품 데이터, 주문 데이터 및 구매 후기 데이터를 포함하고,
상기 완제품 PC 추천 정보 제공부에 적용되는 빅데이터는, 연령대 및 성별에 따른 중고 및 신상 PC 부품에 대한 주문 데이터 및 구매 후기 데이터와, 중고 및 신상 PC 부품에 대한 상품 데이터를 포함하고,
상기 완제품 PC 추천 정보 제공부는,
구매자의 연령대 정보와 성별 정보를 기반으로 1차 빅데이터 인공지능 알고리즘을 수행하여 해당 연령대와 성별에서 구매가 이루어진 완제품 PC를 제작하기 위해 거래된 중고 또는 신상 PC 부품의 종류, 사양, 구매 후기, 사용 용도를 해당 연령대와 성별에 따른 부품 구매의 평균적 성향에 따른 분석을 수행하여 결과를 도출한 후, 구매자로부터 현재 구매하고자 하는 완제품 PC의 사용 용도와 주 사용 프로그램 정보를 선택 받고, 선택된 정보들을 기준으로 2차 빅데이터 인공지능 알고리즘을 이용한 분석을 수행하여 결과를 도출하고, 도출된 결과를 기반으로 상품 데이터를 추천하고,
상기 완제품 PC 호환성 사전 분석부는,
호환성에 대한 부정 결과의 경우 호환성에 대한 부정적인 결과 정보를 제공하면서 상기 PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품보다 호환성이 상대적으로 더 좋은 부품 정보를 추천하고, 호환성에 대한 긍정 결과의 경우 호환성에 대한 긍정적인 결과 정보를 제공하면서 월 평균 거래 개수 정보를 제공하는 PC 완제품 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 PC 부품 거래 시스템.
A used PC parts purchase and sales department that provides bidding and purchase services between buyers and sellers of used PC parts through a shopping mall, and provides sales and purchase transaction services between sellers and buyers; and
When a finished PC is assembled from used PC parts selected by the buyer, level ratings for executable computer programs and games and compatibility information between the used PC parts are provided based on big data on used PC parts transactions in shopping malls, and the buyer Based on input information for purchasing finished PCs and big data on used PC parts transactions in shopping malls, we provide recommended finished PCs with a combination of PC parts according to the buyer's profit conditions.
PC finished product information provision department,
a PC parts information selection unit that receives information on at least one of used PC parts and new PC parts from a buyer for assembling a finished PC;
Using an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts trading through shopping malls, executable computer programs and game information and execution of the game are provided when assembling a finished PC with a combination of PC parts selected through the PC parts information selection section. A preliminary analysis unit of finished PC performance that provides level rating information on performance;
Using an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts transactions through shopping malls, we provide compatibility result information between PC parts selected through the PC part information selection section and recommended used and new PC parts based on the compatibility result information. PC compatibility preliminary analysis department for finished products;
A buyer information register that receives and registers information from the buyer about the buyer's age group, buyer's gender, purpose of PC use, and main program used;
Using an artificial intelligence algorithm based on big data for used PC parts transactions through shopping malls, recommending at least one product among the lowest price, highest sales, and highest compatibility for finished PCs according to buyer information registered through the buyer information register. Includes a finished product PC recommendation information provision section that provides information,
The highest compatibility refers to compatibility evaluated as high, medium, and low compatibility according to the type of game that can be played on a finished PC,
The big data applied to the finished product PC performance preliminary analysis unit and the finished product PC compatibility analysis unit includes product data, order data, and purchase review data for used and new PC parts,
The big data applied to the finished product PC recommendation information provision section includes order data and purchase review data for used and new PC parts according to age and gender, and product data for used and new PC parts,
The finished product PC recommendation information provision department,
The primary big data artificial intelligence algorithm is performed based on the buyer's age and gender information to determine the type, specifications, purchase reviews, and usage of used or new PC parts traded to produce a finished PC purchased by that age group and gender. After deriving the results by conducting an analysis based on the average propensity to purchase parts according to age and gender, the buyer is asked to select the intended use and main program information of the finished PC they wish to purchase, and based on the selected information, Analysis using secondary big data artificial intelligence algorithms is performed to derive results, and product data is recommended based on the derived results.
The finished product PC compatibility preliminary analysis department,
In the case of a negative result on compatibility, it provides negative result information on compatibility and recommends part information with relatively better compatibility than the PC part selected through the PC part information selection unit, and in the case of a positive result on compatibility, it recommends part information on compatibility. A PC parts trading system comprising a PC finished product information provision unit that provides positive result information and information on the average monthly transaction number.
제1 항에 있어서,
상기 중고 PC 부품 매입 판매 거래부는,
매입 업체로부터 매입할 중고 PC 부품 정보와 매입가 정보를 등록 받고, 등록된 매입 정보를 취합하여 매입 정보 리스트로 생성하는 매입 정보 리스트 생성부;
상기 매입 정보 리스트에서 최고 매입가 n개의 매입 정보를 추출하여 판매자에게 제공하는 매입 정보 제공부; 및
상기 매입 정보 제공부를 통해 제공되는 매입 정보에 대하여 판매자로부터 선택 받고, 선택된 매입 정보에 대한 거래를 위하여 해당 매입 업체와 판매자 간의 정보를 교환하고, 중고 PC 부품의 배송 서비스를 지원하며, 거래 성사 시 매입가 정보에 따른 입금 결제를 처리하는 매입 거래 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 PC 부품 거래 시스템.
According to claim 1,
The used PC parts purchase and sales department is,
a purchase information list creation unit that registers information on used PC parts to be purchased and purchase price information from a purchasing company, collects the registered purchase information, and creates a purchase information list;
a purchase information provider that extracts purchase information with the highest purchase price n from the purchase information list and provides it to the seller; and
Purchase information provided through the purchase information provision section is selected by the seller, information is exchanged between the purchaser and the seller for a transaction on the selected purchase information, delivery service for used PC parts is supported, and purchase price is provided upon completion of the transaction. A PC parts trading system comprising a purchase transaction processing unit that processes deposit payments according to information.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 PC 완제품 정보 제공부는,
상기 PC 부품 정보 선택부를 통해 선택된 PC의 부품 각각에 대하여 쇼핑몰에서 판매되는 동일 성능 대비 최저가의 부품 정보를 검색하고, 검색된 부품 정보를 판매가에 반영하여 최종 판매가 및 절약 비용 정보를 제공하는 완제품 PC 견적 정보 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 PC 부품 거래 시스템.
According to claim 1,
The PC finished product information provision department,
Finished PC quotation information that searches for the lowest price component information for the same performance sold in shopping malls for each PC component selected through the PC component information selection section, and reflects the searched component information in the selling price to provide final selling price and savings cost information. A PC parts trading system further comprising a provision unit.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 중고 PC 부품 매입 판매 거래부와 상기 PC 완제품 정보 제공부를 통해 제공되는 데이터 플랫폼을 중고 및 신상 PC 부품 거래를 위해 오픈 API 방식으로 온라인 쇼핑몰 업체로 제공하는 오픈 API 서비스 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 PC 부품 거래 시스템.
According to claim 1,
Characterized by further comprising an open API service provider that provides the data platform provided through the used PC parts purchase and sale transaction department and the PC finished product information provider to online shopping mall companies in an open API method for trading used and new PC parts. PC parts trading system.
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