KR102646625B1

KR102646625B1 - 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102646625B1
Application number: KR1020220046843A
Authority: KR
Inventors: 김도현
Original assignee: 비전과가치 주식회사
Priority date: 2022-04-15
Filing date: 2022-04-15
Publication date: 2024-03-13
Also published as: KR20230147907A

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템은 조달청으로부터 나라장터 종합쇼핑몰에 입점한 업체, 상기 업체들이 판매하는 물품, 기관이 구매된 물품, 구매 빈도수, 회당 구매금액, 구매물품 간이 연관도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 물품거래정보를 수집하는 정보수집부; 수집된 물품거래정보를 이용하여 기관별 구매패턴을 분석하고, 분석된 구매패턴을 맵으로 가공처리하여 제공하는 구매패턴 맵 제공부; 및 상기 물품거래정보를 분석하여 상기 나라장터 종합쇼핑몰에 물품 등록을 희망하는 기업단말로 경쟁가능한 물품을 선정 및 추천하는 납품대상품목 추천부를 포함한다.

Description

나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템 및 방법{System and method for supporting a map that analyzes the purchase pattern of an institution using the Nara Market Shopping Mall}

본 발명은 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

조달청에서 운영하는 나라장터 종합 쇼핑몰은 다양한 기업이나 단체들의 제품 판매가 이루어지는 쇼핑몰이다. 이러한 나라장터 종합 쇼핑몰에 제품을 등록하기 위해서는 입찰 공고문을 토대로 조달청과 다수공급자 계약을 체결하여 제품을 등록한다. 그리고 나라장터 종합 쇼핑몰 제품의 거래 데이터를 조달 정보개방 포털 사이트를 활용하여 제공한다.

하지만, 조달청에서 제공하는 데이터는 단순하게 수집된 데이터를 제공하고 있어, 해당 데이터에 대한 사전 지식이 있는 경우에 한해 데이터를 활용할 수 있다. 즉, 이용자가 조달청에서 제공하는 데이터를 활용하려면, 해당 데이터를 개별적으로 다운로드하여 필요한 데이터를 재분류하고 가공하는 작업을 반복적으로 수행해야 하는 문제가 있다.

한편, 기업들은 고객, 예컨대, 정부기관 등의 대량 구매 패턴을 알 수 없기 때문에 등록하고자 하는 물품을 선정하는 어려움이 있다.

이에 본 발명은 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템 및 방법을 제안하고자 한다.

등록특허 제10-2360384호

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 문제점을 해결할 수 있는 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템은 조달청으로부터 나라장터 종합쇼핑몰과 제휴된 복수의 업체, 상기 복수의 업체에서 판매하는 물품, 기관이 구매된 물품, 구매 빈도수, 회당 구매금액, 구매물품 간이 연관도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 물품거래정보를 수집하는 정보수집부; 수집된 물품거래정보를 이용하여 기관별 물품구매패턴을 분석하고, 분석된 구매패턴을 맵으로 가공처리하여 제공하는 구매패턴 맵 제공부; 및 상기 물품거래정보를 분석하여 상기 나라장터 종합쇼핑몰에 물품 등록을 희망하는 기업단말로 경쟁가능한 물품을 선정 및 추천하는 납품대상물품 추천부를 포함하고, 상기 구매패턴 맵 제공부는 상기 물품거래정보 내의 복수의 기관들 각각이 구매한 물품과 납품요구번호 리스트를 취합하여 물품거래리스트를 생성하는 물품거래정보 취합부; 상기 물품거래리스트 내에서 단일 구매 물품을 제외하는 물품거래정보 필터부; 필터링된 물품거래리스트 내에서 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 구매기관별로 선별하는 물품거래정보 선별부; 선별된 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 물품 간의 비중이 반영된 공간 그래프로 시각화한 구매패턴 맵을 생성하는 구매패턴 맵 생성부를 포함하고, 상기 납품대상물품 추천부는 기 설정된 구매 빈도수를 초과하는 물품을 선별하는 물품 선별부; 상기 물품 선별부에서 선별된 물품 중 연계된 물품과 통합 거래된 거래 수에 따라 가중치를 생성하는 가중치 생성부; 상기 업체단말에서 지정한 물품단가에 해당 하는 적어도 하나 이상의 물품 중 구매 빈도수가 높은 적어도 하나 이상의 물품을 추출한 후, 추출된 물품들 중 가중치가 적용되는 물품을 납품대상 물품으로 지정하는 납품대상물품 지정부를 포함한다.

삭제

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 종합쇼핑몰 구매 패턴을 통해 연계물품을 추천하는 서비스 제공 시스템 및 방법을 이용하면, 나라장터 종합쇼핑몰을 이용하는 기관들이 선호하는 물품, 물품의 구매빈도수, 구매금액 등에 대한 구매패턴을 시각화하여 기업들에 제공함으로써, 기업들로 하여금 나라장터에 판매하고자 하는 물품을 객관적으로 선정할 수 있는 지표를 제공할 수 있다.

또한, 나라장터 종합쇼핑몰에 물품을 등록하고자 하는 기업들에게 물품을 구매하는 기관들의 구매패턴을 제공함으로써, 납품하고자 하는 물품의 판매 예상액을 예측할 수 있다는 이점을 제공한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템의 네트워크 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 정보처리서버의 세부 구성도이다.
도 3은 도 2에 도시된 구매패턴 맵 제공부의 세부 구성도이다.
도 4는 도 2에 도시된 납품대상물품 추천부의 세부 구성도이다.
도 5는 도 3에 도시된 구매패턴 맵 제공부에서 제공되는 구매패턴 맵의 일 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 방법을 설명한 흐름도이다.
도 7은 도 6에 도시된 S720 과정의 세부 흐름도이다.
도 8은 도 6에 도시된 S730 과정의 세부 흐름도이다.
도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 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.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 종합쇼핑몰 구매 패턴을 통해 연계물품을 추천하는 서비스 제공 방법 및 시스템을 보다 상세하게 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템의 네트워크 구성도이다. 도 2는 도 1에 도시된 정보처리서버의 세부 구성도이다. 도 3은 도 2에 도시된 구매패턴 맵 제공부의 세부 구성도이다. 도 4는 도 2에 도시된 납품대상물품 추천부의 세부 구성도이다. 도 5는 도 3에 도시된 구매패턴 맵 제공부에서 제공되는 구매패턴 맵의 일 예시도이다.

먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템(1)은 기관단말(100), 기업단말(200) 및 나라장터 종합쇼핑몰(G2B 시스템)과 연동하는 정보처리서버(300)를 포함한다.

각 구성들은 네트워크로 통신하는 구성일 수 있다.

여기서, 네트워크는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의 미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스 (Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워 크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명 하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

먼저, 기관단말(100)은 나라장터 종합쇼핑몰(G2B 시스템)에 접속하여 구매할 물품을 검색하고, 검색된 물품들 간을 비교한 비교정보 및 추천정보를 제공받는 단말일 수 있다.

또한, 기관단말(100)은 검색된 물품들을 구매한 타 기관의 정보를 검색하기 위한 검색 서비스를 지원받는 단말일 수 있다.

또한, 기관단말(100)은 구매하고자 하는 물품납품 요구량, 물품 단가 할인, 정기구매 등에 대한 요구사항을 나라장터(G2B 시스템)에 요청하는 단말일 수 있다.

여기서, 기관단말(100)은 군부대, 행정기관, 사법기관, 지자체 등과 같이 국가 기관의 단말일 수 있다.

다음으로, 기업단말(200)은 나라장터 종합쇼핑몰(G2B 시스템)을 통해 수입/제조/생산한 물품 판매 또는 거래를 희망하는 업체의 단말일 수 있다.

여기서, 단말(100, 200)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

한편, 정보처리서버(300)는 정보수집부(310), 구매패턴 맵 제공부(320) 및 납품대상물품 추천부(330)를 포함할 수 있다.

정보수집부(310)는 조달청으로부터 나라장터 종합쇼핑몰과 제휴된 복수의 업체, 상기 복수의 업체에서 판매하는 물품, 기관이 구매된 물품, 구매 빈도수, 회당 구매금액, 구매물품 간이 연관도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 물품거래정보를 수집하는 구성일 수 있다.

상기 정보수집부(310)는 물품거래정보 분석을 위한 데이터의 수집을 위해 공공기관에서 제공하는 공공조달 데이터를 수집ㆍ변환하는 단계를 거쳐, 수집ㆍ변환된 다양한 패턴의 데이터(반정형 또는 비정형)는 실시간 스트림(Stream) 처리하여 RDB(Relational Database)에 적재하는 단계를 거친다.

나라장터 등 공공데이터 포털에서 XML, JSON 형태로 제공하는 데이터를 수집하여 적재하고, 비정형 데이터의 적재 방법은, 워드, 한글 문서, 이미지 등에서 데이터 수집을 하거나 파일형태로 변경하여 적재한다.

구매패턴 맵 제공부(320)는 수집된 물품거래정보를 이용하여 기관별 물품구매패턴을 분석하고, 분석된 구매패턴을 맵으로 가공처리하여 제공하는 구성일 수 있다.

보다 구체적으로, 상기 구매패턴 맵 제공부(320)는 물품거래정보 취합부(321), 물품거래정보 필터부(322), 물품거래정보 선별부(323) 및 구매패턴 맵 생성부(324)를 포함한다.

물품거래정보 취합부(321)는 상기 물품거래정보 내의 복수의 공공기관 각각이 구매한 물품과 납품요구번호 리스트를 취합하여 물품거래리스트를 생성하는 구성일 수 있다.

물품거래정보 필터부(322)는 상기 물품거래리스트 내에서 단일 구매 물품을 필터링하는 구성일 수 있다.

물품거래정보 선별부(323)는 필터링된 물품거래리스트 내에서 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 구매기관별로 선별하는 구성일 수 있다.

구매패턴 맵 생성부(324)는 선별된 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 물품 간의 비중이 반영된 공간 그래프로 시각화한 구매패턴 맵을 생성하는 구성일 수 있다(도 5 참조).

다음으로, 납품대상물품 추천부(330)는 상기 물품거래정보를 분석하여 상기 나라장터 종합쇼핑몰에 물품 등록을 희망하는 기업단말로 경쟁가능한 물품을 선정 및 추천하는 구성일 수 있다.

보다 구체적으로, 상기 납품대상물품 추천부(330)는 물품 선별부(331), 가중치 생성부(332), 물품단가 선별부(333) 및 납품물품 지정부(334)를 포함한다.

물품 선별부(331)는 기 설정된 구매 빈도수를 초과하는 물품을 선별하는 구성일 수 있다.

가중치 생성부(332)는 상기 물품 선별부에서 선별된 물품 중 연계된 물품과 통합 거래된 거래 수에 따라 가중치를 생성하는 구성일 수 있다.

물품단가 선별부(333)는 업체단말에서 지정한 물품단가 밴드 내에 해당하는 물품을 선별하는 구성일 수 있다.

납품대상물품 지정부(135)는 상기 업체단말에서 지정한 물품단가에 해당 하는 적어도 하나 이상의 물품 중 구매 빈도수가 높은 적어도 하나 이상의 물품을 추출한 후, 추출된 물품들 중 가중치가 적용되는 물품을 납품대상 물품으로 지정하는 구성일 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 방법을 설명한 흐름도이고, 도 7은 도 6에 도시된 S720 과정의 세부 흐름도이고, 도 8은 도 6에 도시된 S730 과정의 세부 흐름도이다.

먼저, 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 방법(S700)은 조달청으로부터 나라장터 종합쇼핑몰과 제휴된 복수의 업체, 상기 복수의 업체에서 판매하는 물품, 기관이 구매된 물품, 구매 빈도수, 회당 구매금액, 구매물품 간이 연관도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 물품거래정보를 수집(S710)한 후, 수집된 물품거래정보를 이용하여 기관별 물품구매패턴을 분석하고, 분석된 구매패턴을 맵으로 가공처리하여 제공(S720)한다.

여기서, 상기 S720 과정은 도 7을 참조, 상기 물품거래정보 내의 복수의 공공기관 각각이 구매한 물품과 납품요구번호 리스트를 취합하여 물품거래리스트를 생성(S721)하고, 상기 물품거래리스트 내에서 단일 구매 물품을 필터링(S722)하고, 필터링된 물품거래리스트 내에서 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 구매기관별로 선별(S723)하고, 선별된 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 물품 간의 비중이 반영된 공간 그래프로 시각화한 구매패턴 맵을 생성(S724)하는 과정을 포함할 수 있다.

이후, 상기 물품거래정보를 분석하여 상기 나라장터 종합쇼핑몰에 물품 등록을 희망하는 기업단말로 경쟁가능한 물품을 선정 및 추천(S730)한다.

여기서, 상기 S730 과정은 도 8을 참조, 기 설정된 구매 빈도수를 초과하는 물품을 선별(S731)하고, 상기 물품 선별부에서 선별된 물품 중 연계된 물품과 통합 거래된 거래 수에 따라 가중치를 생성(S732)하고, 업체단말에서 지정한 물품단가 밴드 내에 해당하는 물품을 선별(S733)한 후, 상기 업체단말에서 지정한 물품단가에 해당 하는 적어도 하나 이상의 물품 중 구매 빈도수가 높은 적어도 하나 이상의 물품을 추출한 후, 추출된 물품들 중 가중치가 적용되는 물품을 납품대상 물품으로 지정(S735)하는 일련의 과정을 포함할 수 있다.

또한, 나라장터 종합쇼핑몰에 입찰하고자 하는 기업들에게 물품을 구매하는 기관들의 구매패턴을 제공함으로써, 납품하고자 하는 물품의 판매 예상액을 예측할 수 있다는 이점을 제공한다.

여기서, 본원에 개시된 정보처리서버(300)는 빅데이터를 구축하기 위하여, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다. 그리고, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다. 이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다. 물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠 수도 있다.

이때, 인공 신경망은 CNN(Convolutional neural network) 구조가 이용될 수 있는데, CNN은 컨볼루션 층을 이용한 네트워크 구조로 이미지 처리에 적합하며, 이미지 데이터를 입력으로 하여 이미지 내의 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있기 때문이다.

또한, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 이를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 안심거래 서비스에서는, 질의로 입력되는 식별자나 자연어를 분석하고, 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용될 수 있다.

또한, 수집한 빅데이터인 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하여, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다.

도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.

컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.

여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.

여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.

예를 들어, 구성요소는 프로세서상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.

본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.

1: 나라장터의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템.
100: 기관단말
200: 기업단말
300: 정보처리서버
310: 정보수집부
320: 구매패턴 제공부
321: 물품거래정보 취합부
322: 물품거래정보 필터부
323: 물품거래정보 선별부
324: 구매패턴 맵 생성부
330: 납품품목 추천부
331: 물품 선별부
332: 가중치 생성부
333: 물품단가 선별부
334: 납품물품 지정부

Claims

조달청으로부터 나라장터 종합쇼핑몰과 제휴된 복수의 업체, 상기 복수의 업체에서 판매하는 물품, 기관이 구매된 물품, 구매 빈도수, 회당 구매금액, 구매물품 간이 연관도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 물품거래정보를 수집하는 정보수집부;
수집된 물품거래정보를 이용하여 기관별 물품구매패턴을 분석하고, 분석된 구매패턴을 맵으로 가공처리하여 제공하는 구매패턴 맵 제공부; 및
상기 물품거래정보를 분석하여 상기 나라장터 종합쇼핑몰에 물품 등록을 희망하는 기업단말로 경쟁가능한 물품을 선정 및 추천하는 납품대상물품 추천부를 포함하고,
상기 구매패턴 맵 제공부는
상기 물품거래정보 내의 복수의 기관들 각각이 구매한 물품과 납품요구번호 리스트를 취합하여 물품거래리스트를 생성하는 물품거래정보 취합부;
상기 물품거래리스트 내에서 단일 구매 물품을 제외하는 물품거래정보 필터부;
필터링된 물품거래리스트 내에서 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 구매기관별로 선별하는 물품거래정보 선별부;
선별된 물품별 계약 빈도 및 구매금액을 물품 간의 비중이 반영된 공간 그래프로 시각화한 구매패턴 맵을 생성하는 구매패턴 맵 생성부를 포함하고,
상기 납품대상물품 추천부는
기 설정된 구매 빈도수를 초과하는 물품을 선별하는 물품 선별부;
상기 물품 선별부에서 선별된 물품 중 연계된 물품과 통합 거래된 거래 수에 따라 가중치를 생성하는 가중치 생성부;
상기 업체단말에서 지정한 물품단가에 해당 하는 적어도 하나 이상의 물품 중 구매 빈도수가 높은 적어도 하나 이상의 물품을 추출한 후, 추출된 물품들 중 가중치가 적용되는 물품을 납품대상 물품으로 지정하는 납품대상물품 지정부를 포함하는 나라장터 쇼핑몰을 이용하는 기관의 물품 구매 패턴을 분석한 맵을 지원하는 시스템.
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