KR102647967B1 - 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템 - Google Patents

수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102647967B1
KR102647967B1 KR1020230094074A KR20230094074A KR102647967B1 KR 102647967 B1 KR102647967 B1 KR 102647967B1 KR 1020230094074 A KR1020230094074 A KR 1020230094074A KR 20230094074 A KR20230094074 A KR 20230094074A KR 102647967 B1 KR102647967 B1 KR 102647967B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
consumer
agricultural products
delivery
price
Prior art date
Application number
KR1020230094074A
Other languages
English (en)
Inventor
서준렬
Original Assignee
주식회사 미스터아빠
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 미스터아빠 filed Critical 주식회사 미스터아빠
Priority to KR1020230094074A priority Critical patent/KR102647967B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102647967B1 publication Critical patent/KR102647967B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0613—Third-party assisted
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0282—Rating or review of business operators or products
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템에 관한 것으로서, 소비자 정보, 생산자 정보, 당해년도 기상 정보, 기설정된 기간 동안의 농산물 판매량 정보 및 농산물 판매가 정보를 수집하는 정보수집부, 기설정된 소비자 단말, 생산자 단말 및 배송자 단말 간 데이터 송수신을 중계하는 데이터송수신부, 생산자로부터 생산 예정인 농산물의 가격을 예측하여 상기 기설정된 소비자단말에 전송하고, 상기 기설정된 소비자 단말로부터 수신한 주문정보에 대응하여 수요 예측 및 주문 처리 상태를 표시하는 주문처리부, 생산된 농산물의 유통 정보 및 배송 정보를 상기 데이터송수신부에 전송하는 유통배송부 및 소비자에게 배송된 농산물의 소비자 평가, 배송기일 맞춤여부 및 유통 신선도 환경 데이터를 합산하여 만족도 평가 점수를 산출하는 만족도 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템{DIRECT RANSACTION PALTFORM SYSTEM BASED ON DEMAND FORECASTING}
본 발명은 농산물의 직거래 플랫폼에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 농산물을 판매하는 생산자와 농산물을 구매하는 소비자의 정보를 수집하고, 소비자로부터 수신한 주문처리에 대응하여 생산자에게 하는 유통 및 배송을 수행하되, 당해년도의 기상, 수요 및 가격을 예측하여 소비자 또는 생산자에게 제공하는 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템에 관한 것이다.
농산물 직거래 플랫폼은 농산물 생산자와 소비자 간의 농산물 거래를 중개하고 조정하는 온라인 플랫폼으로, 농산물 판매 시장에 투명성을 제공하고, 생산자와 소비자 간의 중간 유통업자 없이 직접 거래할 수 있는 기회를 제공하여 소비자 및 생산자가 합리적인 가격에 농산물의 판매와 구입을 수행할 수 있다.
이러한, 농산물 직거래 플랫폼의 대표적인 기능으로는, 생산자와 소비자간 거래를 중개하고 조정하는 거래 중개 기능, 현장 시장에서의 거래 가격을 확인하고 공정한 가격으로 거래하는 가격 투명성 기능, 중간 유통업자를 제외한 거래로 소비자 및 생산자 모두 납득할 수 있는 직거래 시세 형성, 각 지역에 강점이 있는 농산물의 접근성 향상 및 지역 경제 활성화 등의 기능이 있다.
한편, 농산물은 공산품과는 다르게, 농산물의 종류에 따라 최소 3개월에서 10개월까지 당해 생산할 농산물을 계획해야 하며, 생산되는 당해년도의 기후, 재배량, 배송 및 유통방법에 따라 소비자에게 판매되는 판매금액이 상이하게 결정되므로 농산물을 재배하기 전 가격과 수요 예측을 통해 과잉생산과 생산할 농산물의 선택이 매우 중요하다.
그러나, 일반적인 농산물 직거래 플랫폼의 경우, 최근 몇 년간의 가격 및 수요량(판매량)만을 제시하거나, 단순 수치인 전년도 판매량, 전년도 가격 등을 통해 산출한 기본 계산식을 기반으로 앞으로의 가격과 수요를 예측하는 구성을 제공하여 농산물의 생산에서 가장 중요한 기후나 시장분석이 반영되지 않은 상태에서 산출하므로 많은 생산자들이 일부 참고는 하되, 당해 가격상승률이 높고 마진이 높은 농산물을 생산예정 농산물을 당해 생산농산물로 경작하여, 해당 농산물의 공급과잉이 발생하거나, 직전해에 가격 감소율이 높았던 농산물의 생산부족이 발생하여 가격이 급등하는 현상이 발생할 수 있다.
따라서, 소비자와 생산자의 거래를 중개하는 직거래 플랫폼은 실제 수요량과 가격을 측정하고, 거래체결 가격까지 수집하므로, 생산자에게 농산물 별 수요 및 가격을 예측하여 데이터로 제공하고, 해당 생산자는 이를 이용하여 생산하는 농산물 종류 설정, 생산량 조절, 구매 및 판매 결정에 도움을 줄 수 있다.
또한, 예상된 가격 변동을 통해 농산물 생산에 따른 수익 안정화 전략 수립과 가격안정화, 위험관리, 경쟁력 확보 등을 수행하여 농산물 거래 시장의 효율성과 안정성을 개선하고 비즈니스 의사 결정을 지원하며, 이를 통해 지속 가능한 농산물 산업을 구축할 수 있다.
한국등록특허 제10-2137583호
본 발명은 당해년도 생산예정인 농산물의 가격을 예측하여 생산자에게 제공함으로써, 생산자가 해당 농산물의 재배 여부 및 생산량을 조절하는 데이터 간접적으로 제공함에 목적이 있다.
또한, 플랫폼을 통해 농산물이 생산되기 전 소비자로부터 미리 주문을 받고 생산자에게 제공함으로써, 당해년도의 수요 예측과 예약 구매를 통한 고객확보로 인한 생산량을 조절하여 비용 효율성을 극대화함에 목적이 있다.
또한, 농산물의 유통 및 배송 시, 유통하는 차량 등의 부재로부터 소비자에게 전달되기까지의 데이터를 확보하고 소비자의 만족도 점수를 수집함으로써, 유통 및 배송 중 발생하는 사고 및 농산물을 수신한 소비자의 만족도 점수에 따른 생산자 및 배송자에게 보상과 패널티를 제공하여 농산물의 품질 및 유통배송 품질을 향상시킴에 목적이 있다.
본 발명의 일 실시례에 따른 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템은, 소비자 정보, 생산자 정보, 당해년도 기상 정보, 기설정된 기간 동안의 농산물 판매량 정보 및 농산물 판매가 정보를 수집하는 정보수집부, 기설정된 소비자 단말, 생산자 단말 및 배송자 단말 간 데이터 송수신을 중계하는 데이터송수신부, 생산자로부터 생산 예정인 농산물의 가격을 예측하여 상기 기설정된 소비자단말에 전송하고, 상기 기설정된 소비자 단말로부터 수신한 주문정보에 대응하여 수요 예측 및 주문 처리 상태를 표시하는 주문처리부, 생산된 농산물의 유통 정보 및 배송 정보를 상기 데이터송수신부에 전송하는 유통배송부 및 소비자에게 배송된 농산물의 소비자 평가, 배송기일 맞춤여부 및 유통 신선도 환경 데이터를 합산하여 만족도 평가 점수를 산출하는 만족도 평가부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 주문처리부는, 농산물의 종류에 대응하는 판매량 정보, 가격 정보 및 기상 정보를 수집하여 당해년도 생산 예정인 농산물의 예측 가격을 산출하는 가격예측부, 상기 기설정된 소비자 단말로부터 예약 주문을 수신하는 수요예측부, 상기 수요예측부에서 수집한 상기 예약 주문을 생산자 단말로 전송하는 주문예약부 및 상기 예약 주문의 주문처리 상태, 발송 예정일, 배송상태, 도착 예정일 중 적어도 하나의 항목을 상기 기설정된 소비자 단말에 제공하는 상태표시부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 가격 예측부는, 수집한 상기 판매량 정보, 가격 정보 및 기상 정보를 이용하여 하기 [수학식 1]에 따라 예측 가격(EP)을 산출하고,
[수학식 1]
(여기서, APL은 전년도 평균 판매가, PAR은 가격 조정 비율, WP는 기상환경 파라미터, RD는 연속 강수일 파라미터, DD는 건조도 파라미터를 의미함)
상기 가격 조정 비율(PAR)은 하기 [수학식 2]에 따라 산출하며,
[수학식 2]
(여기서, APF는 최근 5년간 평균 판매가, ASL은 전년도 판매량, ASF는 최근 5년간 평균 판매량을 의미함)
상기 기상환경 파라미터(WP)는 하기 [수학식 3]에 따라 산출하고,
[수학식 3]
(여기서, PT는 태풍 파라미터, PH는 습도 파라미터, PW는 풍속 파라미터, PTemp는 온도 파라미터를 의미함)
상기 태풍 파라미터(PT)는 하기 [수학식 4]에 따라 산출하며,
[수학식 4]
(여기서, T는 누적 태풍 횟수(T1은 1회차, T2는 2회차…TN은 N회차), Ts는 해당 차시의 태풍 강도 가중치(T1S는 1회차 태풍 강도, … TNS는 N회차 태풍 강도)를 의미함)
상기 습도 파라미터(PH)는, 하기 [수학식 5]에 따라 산출하고,
[수학식 5]
(여기서, DW1은 농산물의 생장에서 수확 기간 동안의 일별 평균 습도 가중치, Dn은 생장에서 수확까지의 총 재배일수를 의미함)
상기 풍속 파라미터(PW)는, 하기 [수학식 6]에 따라 산출하며,
[수학식 6]
(여기서, WS1은 농산물의 생장에서 수확까지 총 재배일수에 대한 일별 평균 풍속 가중치를 의미함)
상기 온도 파라미터(PTemp)는, 하기 [수학식 7]에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 7]
(여기서, TP1은 농산물의 생장에서 수확 기간동안의 일별 평균 온도 가중치를 의미함)
또한, 상기 유통배송부는, 상기 생산된 농산물이 출고되는 경우, 배송자의 배송차량에 마련된 적재함 내 기설정된 센서로부터 측정된 내부 온도, 습도, 산소 농도 및 이산화탄소 농도 측정값을 수신하여 신선도 정보를 수집할 수 있다.
또한, 상기 만족도 평가부는, 상기 소비자가 상기 만족도 평가 점수가 기설정된 점수 미만으로 산출되는 경우, 상기 배송자 및 상기 생산자에게 수수료 패널티를 부여하고, 상기 만족도 평가 점수가 기설정된 점수를 초과하여 산출되는 경우, 상기 배송자 및 상기 생산자에게 수수료 보상을 부여할 수 있다.
본 발명에 따르면, 당해년도 생산예정인 농산물의 가격을 예측하여 생산자에게 제공함으로써, 생산자가 해당 농산물의 재배 여부 및 생산량을 조절하는 데이터 간접적으로 제공할 수 있다.
또한, 플랫폼을 통해 농산물이 생산되기 전 소비자로부터 미리 주문을 받고 생산자에게 제공함으로써, 당해년도의 수요 예측과 예약 구매를 통한 고객확보로 인한 생산량을 조절하여 비용 효율성을 극대화할 수 있다.
또한, 농산물의 유통 및 배송 시, 유통하는 차량 등의 부재로부터 소비자에게 전달되기까지의 데이터를 확보하고 소비자의 만족도 점수를 수집함으로써, 유통 및 배송 중 발생하는 사고 및 농산물을 수신한 소비자의 만족도 점수에 따른 생산자 및 배송자에게 보상과 패널티를 제공하여 농산물의 품질 및 유통배송 품질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템의 블록도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시례에 따른 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템의 중간블록도를 도시한 도면이다.
이상과 같은 본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결 수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시례 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시례들을 참조하면 명확해질 것이다.
본 발명의 권리범위는 이하에서 설명하는 실시례에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진자에 의하여 다양하게 변형 실시될 수 있다.
이하, 본 발명인 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템(100)은 첨부된 도 1 내지 도 2를 참고하여 상세하게 설명한다.
우선, 도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템의 블록도를 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시례에 따른 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템의 중간블록도를 도시한 도면이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일실시례에 따른 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템(100)은 정보수집부(110), 데이터송수신부(120), 주문처리부(130), 유통배송부(140) 및 만족도 평가부(150)를 포함할 수 있다.
상기 정보수집부(110)는, 소비자 정보, 생산자 정보, 당해년도 기상 정보, 기설정된 기간 동안의 농산물 판매량 정보 및 농산물 판매가 정보를 수집할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 정보수집부(110)는, 소비자 및 생산자의 이름, 나이, 성별, 최초 거래 일시, 구매 내역, 연락처, 주소, 카드번호, 생산농산물의 판매이력 등 일반적인 쇼핑 및 거래 플랫폼에서 수집할 수 있는 개인정보를 수집할 수 있다.
또한, 상기 정보수집부(110)는, 소비자 및 생산자의 개인정보를 포함한 당해년도의 지역별 태풍 횟수, 태풍 강도, 습도, 풍속, 온도, 건조도, 강수일 등 당해년도에 발생한 기상정보를 포함하는 기상정보 및 기설정된 기간 동안의 과거 년도별 농산물 판매량, 판매가격 정보를 수집할 수 있다.
이때, 상기 기설정된 기간은 현재시점으로부터 최소 3년에서 최대 10년전까지의 기간을 의미하며, 이후 농산물의 수요 및 가격 예측에 활용될 수 있다.
상기 데이터송수신부(120)는, 기설정된 소비자 단말, 생산자 단말 및 배송자 단말 간 데이터 송수신을 중계할 수 있다.
여기서, 상기 기설정된 소비자 단말, 생산자 단말 및 배송자 단말은 유선 또는 무선통신이 가능하고, 화면출력과 사용자의 입력이 가능한 PC, 노트북, 스마트폰, 태블릿PC 등과 같은 단말장치를 의미할 수 있다.
또한, 상기 단말 간의 데이터 송수신은 단말간 직접 연결, 인터넷 전송, 서버-클라이언트 모델, 외부로부터 중계서비스 및 푸시 알림 등의 방법을 통해 중계되며, 일반적으로 인터넷 전송 방식 기반의 데이터 송수신이 수행될 수 있다.
상기 주문처리부(130)는, 생산자로부터 생산 예정인 농산물의 가격을 예측하여 기설정된 소비자 단말에 전송하고, 기설정된 소비자 단말로부터 수신한 주문정보에 대응하여 수요 예측 및 주문 처리 상태를 표시할 수 있다.
즉, 상기 주문처리부(130)는, 상기 정보수집부(110)에서 수집한 정보를 이용하여 각 농산물 별 당해년도 혹은 다음년도(명년) 수요량과 가격을 예상 수량 및 가격을 산출하여 생산자에게 제공하며, 기설정된 소비자 단말로부터 당해 생산예정인 농산물의 주문정보을 미리 수신하여 수요 및 가격 예측에 활용할 수 있다.
여기서, 상기 주문처리부(130)는, 도 2를 참고하여 더욱 상세히 설명한다.
도 2를 참고하면, 상기 주문처리부(130)는, 가격예측부(131), 수요예측부(132), 주문예약부(133) 및 상태표시부(134)를 포함할 수 있다.
상기 가격예측부(131)는, 농산물의 종류에 대응하는 판매량 정보, 가격 정보 및 기상 정보를 수집하여 당해년도 생산 예정인 농산물의 예측 가격을 산출할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 가격예측부(131)는, 상기 정보수집부(110)에서 수집한 데이터를 수신하여 농산물 종류에 따라 판매량, 가격 및 기상 정보를 이용하여 하기 [수학식 1]에 따라 예측 가격(EP)를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
(여기서, APL은 전년도 평균 판매가, PAR은 가격 조정 비율, WP는 기상환경 파라미터, RD는 연속 강수일 파라미터, DD는 건조도 파라미터를 의미함)
이때, 상기 가격 조정 비율(PAR)은 하기 [수학식 2]에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 2]
(여기서, APF는 최근 5년간 평균 판매가, ASL은 전년도 판매량, ASF는 최근 5년간 평균 판매량을 의미함)
일례로, 농업관측센터, 농산물 유통정보 등의 기관에서 수집한 배추 10kg 당 전년도 평균 판매가(APL)가 14,320\이고, 최근 5년간 평균 판매가(APF)가 12,590\이며, 전년도 판매량(ASL)이 1,352,346톤(t), 최근 5년간 평균 판매량(ASF)가 1,929,460톤인 경우, 상기 가격 조정 비율(PAR)은, -0.162((14,320\-12,590\/12,590\)-(1,352,346(t)-1,929,460(t)/1,926,460(t)))으로 산출될 수 있다.
또한, 상기 기상환경 파라미터(WP)는 하기 [수학식 3]에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 3]
(여기서, PT는 태풍 파라미터, PH는 습도 파라미터, PW는 풍속 파라미터, PTemp는 온도 파라미터를 의미함)
이때, 상기 태풍 파라미터(PT)는 하기 [수학식 4]에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 4]
(여기서, T는 누적 태풍 횟수(T1은 1회차, T2는 2회차…TN은 N회차), Ts는 해당 차시의 태풍 강도 파라미터(T1S는 1회차 태풍 강도 파라미터, … TNS는 N회차 태풍 강도 파라미터)를 의미함)
여기서, 상기 태풍 가중치는 하기 [표 1]에 따라 산출될 수 있다.
[표 1]
이때, 태풍의 강도(세기)에 따른 가중치는 설정값을 자유롭게 변경할 수 있으며, 상기 태풍의 강도를 가중치로 산출하는 기간은, 예측 가격(EP)을 산출하는 대상 농산물의 생장부터 수확까지의 기간을 의미할 수 있으며, 상기 가중치 값은 사용자의 판단, 농산물의 재배장소 및 태풍이 해당 농산물에 영향을 미치는 비율에 따라 가감되어 설정될 수 있다.
일례로, 당해년도의 상기 배추의 생장부터 수확까지의 기간인 총 재배기간이 3월 1일부터 6월 20일 및 9월 3일부터 11월 30일이며 해당 기간 중 6월 15일부터 6월 17일까지 강도가 '중'인 태풍 A의 영향권에 위치하여 영향을 받았고, 9월 6일부터 9월 8일까지에 강도가 '약'인 태풍 B의 영향권에 위치하여 영향을 받은 경우, 1회차 강도 '중'인 A태풍 및 2회차 강도 '약'인 B태풍을 반영하여 태풍 파라미터(PT)는, 3.5(1×1.5+2×1)로 산출될 수 있다.
또한, 상기 습도 파라미터(PH)는, 하기 [수학식 5]에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 5]
(여기서, DW1은 농산물의 생장에서 수확 기간 동안의 일별 평균 습도 가중치, Dn은 생장에서 수확까지의 총 재배일수를 의미함)
이때, 상기 농산물의 생장에서 수확 기간 동안의 일별 평균 습도 가중치는, 하기 [표 2]에 따라 산출될 수 있다.
[표 2]
보다 상세하게는, 상기 [표 2]에 대응하여 상기 농산물의 생장에서 수확 기간 동안의 일별 평균 습도 가중치(DWn)가 산출될 수 있으며, 상기 가중치 값은 농산물의 생장에 이상적인 습도 범위에서 그 값이 가장 낮고 가혹 조건일수록 가중치가 높게 설정될 수 있다.
또한, 해당 수치는 사용자의 판단, 농산물의 종류 및 농산물에 습도가 영향을 미치는 비율에 따라 가감되어 설정될 수 있다.
일례로, 농산물A의 생장부터 수확까지의 기간이 3월 1일부터 3월 15일이라고 가정한 경우, 총 재배일수(Dn)는 14일로 산출될 수 있으며, 기상관측 기관 또는 해당 농지에 마련된 습도 측정기를 통해 3월 1일부터 3월 15일까지 측정된 일평균 습도가 56%, 49%, 51%, 63%, 64%, 65%, 64%, 63%, 58%, 59%, 56%, 53%, 54%, 53%로 측정된 경우, 각 가중치는 1, 1.5, 1, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1, 1, 1, 1, 1, 1로 산출될 수 있다. 이때, 산출된 가중치 값을 이용하여 상기 습도 파라미터(PH)는 약 1.03((1+1.5+1+1.5+1.5+1.5+1.5+1.5+1+1+1+1+1+1)/14)으로 산출될 수 있다.
또한, 상기 풍속 파라미터(PW)는, 하기 [수학식 6]에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 6]
(여기서, WS1은 농산물의 생장에서 수확까지 총 재배일수에 대한 일별 평균 풍속 가중치를 의미함)
이때, 상기 풍속 파라미터(PW)를 산출하기 위한 가중치는 하기 [표 3]에 따라 산출될 수 있다.
[표 3]
보다 상세하게는, 상기 [표 3]에 대응하여 상기 농산물의 생장에서 수확 기간 동안의 일별 평균 풍속 가중치(WSn)가 산출될 수 있으며, 상기 가중치 값은 농산물의 생장에 이상적인 풍속 범위에서 그 값이 가장 낮고 가혹 조건일수록 가중치가 높게 설정될 수 있다.
또한, 해당 수치는 사용자의 판단, 농산물의 종류 및 농산물에 풍속이 영향을 미치는 비율에 따라 가중치가 가감되어 변경될 수 있다.
일례로, 농산물A의 생장부터 수확까지의 기간이 3월 1일부터 3월 15일이라고 가정한 경우, 총 재배일수(Dn)는 14일로 산출될 수 있다. 이때, 기상관측 기관 또는 해당 농지에 마련된 풍속 측정 장비를 통해 3월 1일부터 3월 15일까지 측정된 일평균 풍속이 1.8m/s, 0.8m/s, 0.9m/s, 1m/s, 0.9m/s, 1.1m/s, 1.3m/s, 1.5m/s, 2.3m/s, 3.1m/s, 2.5m/s, 2.1m/s, 1.8m/s, 1.5m/s 인 경우, 각 가중치는 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 1, 1, 1, 1, 0.9, 0.9로 산출될 수 있다. 위와 같이 산출된 가중치 값을 이용하여 풍속 파라미터(PW)는 약 0.92((0.9+0.9+0.9+0.9+0.9+0.9+0.9+0.9+1+1+1+1+0.9+0.9)/14)로 산출될 수 있다.
또한, 상기 온도 파라미터(PTemp)는, 하기 [수학식 7]에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 7]
(여기서, TP1은 농산물의 생장에서 수확 기간동안의 일별 평균 온도 가중치를 의미함)
이때, 상기 온도 파라미터(PTemp)를 산출하기 위한 가중치는 하기 [표 4]에 따라 산출될 수 있다.
[표 4]
보다 상세하게는, 상기 [표 4]에 대응하여 상기 농산물의 생장에서 수확 기간 동안의 일별 평균 온도 가중치(TPn)가 산출될 수 있으며, 상기 가중치 값은 농산물의 생장에 이상적인 온도 범위에서 그 값이 가장 낮고 가혹 조건일수록 가중치가 높게 설정될 수 있다.
또한, 해당 수치는 사용자의 판단, 농산물 종류 및 농산물에 온도가 영향을 미치는 비율에 따라 가감되어 설정될 수 있다.
일례로, 농산물A의 생장부터 수확까지의 기간이 3월 1일부터 3월 15일이라고 가정한 경우, 총 재배일수(Dn)는 14일로 산출될 수 있으며, 기상관측 기관 또는 해당 농지에 마련된 온도 측정 장비를 통해 3월 1일부터 3월 15일까지 측정된 일평균 온도가 21.5℃, 22℃, 21℃, 23℃, 23.5℃, 23℃, 24℃, 24.5℃, 26℃, 27℃, 26.5℃, 27℃, 27℃, 27.5℃인 경우, 각 가중치는 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2로 산출될 수 있다. 위와 같이 산출된 가중치 값을 이용하여 온도 파라미터(PTemp)는 약 1.42((1+1+1+1+1+1+1+1+2+2+2+2+2+2)/14)로 산출될 수 있다.
한편, 상기 연속 강수일 파라미터(RD)를 산출하기 위한 가중치는 하기 [표 5]에 따라 산출될 수 있다.
[표 5]
보다 상세하게는, 상기 [표 5]에 대응하여 상기 농산물의 생장에서 수확 기간 내 측정된 강수일에 대하여 연속 강수일이 산출되어 해당 연속 강수일에 대응한 가중치를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 강수일 여부는, 강수가 5분이상, 강수량이 0.5mm이상인 경우 또는 기상정보를 제공하는 기관에서 강수일로 지정한 경우 강수일로 확정될 수 있다.
또한, 연속 강수일은 강수가 2일이상 연속으로 발생한 기간을 의미할 수 있으며, 상기 기상정보 제공 기관으로부터 수신한 강수일 데이터에 대응하여 연속 강수일이 자동 산출되며, 상기 연속 강수일에 대응하여 가중치를 산출할 수 있다.
한편, 상기 연속 강수일에 따른 가중치는 농산물의 생장에 영향이 적은 연속 강수일 범위에서 그 값이 가장 낮고 가혹 조건일수록 가중치가 높게 설정되며, 해당 수치는 사용자의 판단, 농산물 종류 및 농산물에 연속 강수일이 영향을 미치는 비율에 따라 가감되어 설정될 수 있다.
또한, 상기 연속 강수일은, 상기 농산물의 생장부터 수확까지의 기간에만 한정되어 산출될 수 있다.
한편, 상기 건조도 파라미터(DD)를 산출하기 위한 가중치는 하기 [표 6]에 따라 산출될 수 있다.
[표 6]
보다 상세하게는, 상기 [표 6]에 대응하여 상기 농산물의 생장에서 수확 기간 내 측정된 평년 기준 누적 강수량에 따른 현재 누적 강수량을 백분율로 산출하는 가뭄도의 비율에 따라 가중치를 부여할 수 있다.
여기서, 상기 평년 기준 누적 강수량 및 현재 누적 강수량은, 기상정보를 제공하는 기관에서 수집한 정보를 이용하며, 상기 농산물의 생장에서 수확 기간 내 일별 평년 기준 누적 강수량에 따른 현재 누적 강수량 비율을 산출할 수 있다.
이때, 산출된 평년 기준 누적 강수량에 따른 현재 누적 강수량 비율인 가뭄도에 따라 상기 [표 6]에서와 같이 가중치가 부여되어 상기 건조도 파라미터(DD)가 산출될 수 있다.
이와 같은 과정을 통해, 상기 건조도 파라미터(DD)는, 상기 농산물의 수확 마지막날을 기준하여 가뭄도에 대응하여 부여한 가중치를 그대로 반영하여 건조도 파라미터(DD)로 산출할 수 있다.
또 다른 방법으로는, 상기 습도 파라미터(PH) 내지 온도 파라미터(PTemp)와 같이 농산물의 생산부터 수확까지의 총 재배일수에 일별 가뭄도에 대응하는 가중치를 각각 산출하고 합산한 후 전체 총 재배일수를 나누어 평균 가중치를 건조도 파라미터(DD)로 산출할 수 있다.
한편, 상기 가뭄도 가중치는 농산물의 생장에 영향이 적은 평년 기준 누적 강수량에 따른 현재 누적 강수량 비율 범위에서 그 값이 가장 낮고 가혹 조건일수록 가중치가 높게 설정되며, 해당 수치는 사용자의 판단, 농산물 종류 및 농산물에 평년 기준 누적 강수량에 따른 현재 누적 강수량 비율 범위인 가뭄도 비율에 따라 농산물에 영향이 미치는 비율에 비례하여 설정될 수 있다.
또한, 상기 가뭄도 비율은, 상기 농산물의 생장부터 수확까지의 기간에만 한정되어 산출될 수 있다.
상기와 같이, 예측 가격(EP)는, 상기 [수학식 2] 내지 [수학식 7]에 따라 산출된 가격 조정 비율(PAR), 기상환경 파라미터(WP), 연속 강수일 파라미터(RD) 및 건조도 파라미터(DD)를 이용하여 산출되며, 산출된 예측 가격(EP)는 농산물을 생산 및 판매하는 생산자 및 농산물을 소비하는 소비자의 기설정된 단말에 전송될 수 있다.
상기 수요예측부(122)는, 기설정된 소비자 단말로부터 예약 주문을 수신할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 수요예측부(122)는, 농산물이 출하되기 전, 생산자로부터 당해년도 생산예정인 농산물의 판매량을 입력받고, 상기 가격예측부(121)에서 산출한 예측 가격(EP)을 반영한 농산물 가격으로 미리 판매글을 업로드할 수 있다. 이를 통해, 소비자는, 수확되기 전 농산물을 미리 구매처리할 수 있으며, 생산자는 소비자로부터 수집된 예정 구매량을 이용하여 농산물의 생산량 조절을 수행할 수 있다.
또한, 농산물의 생산 직후 가격이 변동되더라도 소비자는 이전에 주문처리가 완료된 가격 그대로 생산자로부터 공급받을 수 있다.
상기 주문예약부(123)는, 상기 수요예측부(122)에서 수집한 예약 주문을 생산자 단말로 전송할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 농산물이 생산되기 전 소비자 단말로부터 미리 예약 구매 처리된 농산물의 수량 정보를 해당 농산물을 생산 및 판매하는 생산자 단말에 전송하고, 상기 생산자는 본인의 올해 예정 생산량에 대비하여 제공할 수 있는 수량만큼 주문 예약을 받을 수 있다.
일례로, A생산자가 당해년도 예정한 배추 생산량이 0.3톤(t)이고, 김치 공장을 운영하는 a소비자가 예약 구매 신청한 수량이 배추 1.2톤(t)인 경우, 상기 A생산자는 본인이 생산가능한 수량인 0.3톤(t)을 입력하여 주문 처리를 수행하며, 상기 a소비자가 예약 구매 신청한 잔여 수량인 배추 0.9톤(t)은 또 다른 배추 생산자에게 제공되어 주문처리가 수행될 수 있다.
상기 상태표시부(124)는, 예약 주문의 주문처리 상태, 발송 예정일, 배송상태, 도착 예정일 중 적어도 하나의 항목을 기설정된 소비자 단말에 제공할 수 있다.
보다 상세하게는, 소비자가 플랫폼 시스템(100)에 미리 예약 주문한 농산물의 주문처리가 완료되었는지 여부를 포함하여 다량의 농산물의 예약 주문한 소비자의 경우, 각 농산물의 예약 주문을 받은 생산자의 이름, 공급량, 발송 예정일, 도착 예정일 등이 소비자 단말에 표시될 수 있다.
또한, 상기 상태표시부(124)는, 기설정된 기간마다 소비자의 주문 처리 상태를 업데이트하여 예약 주문한 농산물의 주문 처리 완료, 발송 시작 등 소비자가 마지막으로 확인한 상태에서 변화가 발생한 경우, 알림을 제공하여 소비자의 주문 처리 상태를 확인하도록 유도할 수 있다.
또한, 상기 상태표시부(124)는, 소비자가 예약 주문한 농산물의 상태를 포함하여 농산물이 출하된 이후에도 주문을 수행한 소비자에게 현재 주문한 농산물의 주문처리 상태 내지 유통 및 배송 상태를 기설정된 소비자 단말에 전송하고 기설정된 기간마다 업데이트하여 알림 전송을 수행할 수 있다.
한편, 상기 기설정된 기간은, 12시간 내지 24시간으로 설정되는 것이 이상적이며, 상기 플랫폼 시스템(100)에서 취급하는 농산물의 종류에 따라 거래가 활발한 기간에는 해당 기간을 6시간, 10시간 등으로 단축시키고, 거래가 비활성화되는 기간에는 48시간 등으로 연장하여 소비자 및 플랫폼 시스템(100)의 업데이트와 알림에 대한 피로도를 감소시킬 수 있다.
다시 도 1을 참고하면, 상기 유통배송부(140)는, 생산된 농산물의 유통 정보 및 배송 정보를 상기 데이터송수신부(120)에 전송할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 유통배송부(140)는, 농산물이 생산된 이후 또는 농산물이 생산되기 전 주문 처리된 농산물의 유통 및 배송 시 환경정보를 포함한 배송정보를 상기 데이터송수신부(120)에 전송하고, 해당 데이터를 수신한 데이터송수신부(120)는 기설정된 소비자 단말 및 기설정된 생산자 단말에 전송하여 유통 및 배송 정보를 수신할 수 있다.
즉, 농산물이 출고된 이후의 시점부터 소비자에게 도착하기까지의 환경정보 및 위치정보를 상기 데이터송수신부(120)에 전송할 수 있다.
이를 위해, 상기 유통배송부(140)는, 농산물이 출고되는 경우, 배송자의 배송차량에 마련된 적재함 내 기설정된 센서로부터 측정된 내부 온도, 습도, 산소 농도 및 이산화탄소 농도 측정값을 수신하여 신선도 정보를 수집할 수 있다.
일반적으로, 농산물의 신선도를 유지하기 위해서는, 농산물의 종류에 따라 상이할 수 있으나 대체적으로 온도 조절, 습도 제어, 산소 및 이산화탄소 관리, 물리적 손상 방지, 미생물 관리, 빠른 운송시간 등의 조건이 요구되며, 상기 유통배송부(140)를 통해 배송자 단말에 알림을 전송하여 배송자에게 이상적인 신선도 유지 조건을 제공하여 생산자는 생산된 농산물의 최적의 신선도로 소비자에게 배송하는 환경을 조성할 수 있다.
일례로, 최적의 신선도를 유지하기 위한 온도 조건은 야채 및 과일 중 토마토, 감자, 양파, 호박, 고추 등의 농산물은 상온인 15-20℃, 상추, 브로콜리, 당근, 사과, 배, 딸기 등의 농산물은 4-10℃, 블루베리, 포도, 체리 등의 농산물과 뿌리채소인 당근, 무, 고구마, 콩나물 등은 0-2℃로 최적 온도로 설정되며, 단백질 또는 지방 성분이 다량 포함되어 냉동처리된 식물성 단백질, 양념된 육류, 가공된 육류 등은 -18℃ 이하, 해산물인 생선, 새우, 굴, 조개 등은 0-2℃로 설정되어 배송자에게 제공될 수 있다.
또한, 최적의 신선도를 유지하기 위한 습도 조건은 생선, 새우, 조개 등의 해산물인 경우 95-100%, 뿌리채소(당근, 무, 고구마 등) 및 상온에서 보관되는 야채 및 과일(토마토, 양파, 감자, 고추, 호박 등)인 경우 90-95%, 특정 과일류(사과, 배, 딸기, 체리 등)의 경우 80-90%, 특정 야채류(상추, 시금치, 파, 당근, 브로콜리, 포도 등)의 경우 85-90%, 냉동 제품(식물성 단백질, 양념된 육류, 가공 육류 제품 등)의 경우 60-70%로 설정되어 배송자에게 제공될 수 있다.
또한, 최적의 신선도를 유지하기 위한 산소 및 이산화탄소 범위 조건은, 야채 및 과일의 경우 산소 2-5%, 이산화탄소 2-10%, 뿌리채소의 경우 산소 1-3%, 이산화탄소 1-5%, 냉동 제품의 경우 산소 0-2%, 이산화탄소 0-2%, 해산물의 경우 산소 5-10%, 이산화탄소 5-20%로 설정되어 배송자에게 제공될 수 있다.
한편, 상기 유통배송부(140)는, 농산물이 수확되어 포장된 이후 최적 배송시간을 기설정된 배송자 단말에 더 전송하되, 상기 최적 배송시간은, 신선한 야채 및 과일은 소비자의 위치가 동일 지역인 경우, 수확 후 24시간 이내, 그 외 위치인 경우 수확 후 1-3일내 배송이 최적 배송시간으로 설정될 수 있다.
이때, 뿌리채소는 소비자의 위치가 동일 지역인 경우, 수확 후 2-3일내, 그 외 위치인 경우 3-5일내로 설정되고, 해산물은 소비자의 위치가 동일 지역인 경우, 수확 또는 낚시 후 24시간 이내, 그 외 위치인 경우 수확 또는 낚시 후 1-3일내 배송이 최적 배송시간으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 유통배송부(140)는, 배송자의 배송 차량에 마련된 적재함 내 온도센서, 습도 센서, 산소 농도 센서 및 이산화탄소 농도 측정 센서로부터 측정한 센싱 데이터를 수신하여 신선도 유지가 지속적으로 수행되고 있는지 여부를 판단할 수 있다.
여기서, 상기 유통배송부(140)는, 상기 소비자가 주문한 농산물에 대응하여 배송자가 지정된 순간부터, 해당 배송자의 차량 내 마련된 센싱 데이터를 수집하고, 상기 농산물에 해당하는 최적 신선도 유지를 위해 설정된 조건과 비교하여 소비자 및 생산자의 기설정된 단말에 전송할 수 있다.
상기 만족도 평가부(150)는, 소비자에게 배송된 농산물의 소비자 평가, 배송기일 맞춤여부 및 유통 신선도 환경 데이터를 합산하여 만족도 평가 점수를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 만족도 평가부(150)는, 소비자가 주문한 농산물을 수취 시, 농산물의 맛, 상태, 향, 배송기일 오차 여부 등에 따라 소비자 평가를 최소 0점에서 최대 5점까지 부여하여 기설정된 소비자 단말을 통해 입력될 수 있다.
또한, 실제 배송일(농산물이 실제 소비자에게 도착한 일시)에서 배송기일(배송예정일)의 차이를 자동 산출하고, 상기 유통배송부(140)에서 수집한 센싱 데이터인 유통 신선도 환경 데이터를 통해 해당 농산물이 소비자에게 배송되기까지 신선하게 유지되었는지를 자동 산출하여 만족도 평가를 산출할 수 있다.
이때, 상기 만족도 평가부(150)는, 소비자 평가 및 유통 신선도 환경 데이터에 비례하고 실제 배송일에서 배송기일을 뺀 일수에 반비례하되, 배송예정일보다 일찍 도착한 경우 비례하도록 산출되는 계산식을 통해 만족도 평가 점수를 산출할 수 있다.
또한, 상기 만족도 평가부(150)는, 상기 소비자가 상기 배송된 농산물에 부여한 만족도 평가 점수가 기설정된 점수 미만으로 산출되는 경우, 상기 배송자 및 상기 생산자에게 수수료 패널티를 부여할 수 있다.
보다 상세하게는, 소비자가 부여한 소비자 평가 점수, 배송기일보다 늘어난 실제 배송일 및 상기 유통 신선도 환경 데이터 모두 낮은 경우, 배송자 및 생산자에게 수수료 패널티를 부여하며, 상기 수수료 패널티는 생산자 및 배송자가 플랫폼 시스템(100)을 이용 시 발생하는 수수료가 더 부과되는 것을 의미할 수 있다.
또한, 상기 농산물 평가 점수가 기설정된 점수를 초과하여 산출되는 경우, 상기 배송자 및 상기 생산자에게 수수료 보상을 부여할 수 있다.
여기서, 상기 수수료 보상은, 생산자 및 배송자가 플랫폼 시스템(100) 이용 시 발생하는 수수료의 경감을 의미하며, 더 나아가 생산자의 경우 생산자 등급을 향상시키는 등 더 많은 보상을 제공할 수 있다.
한편, 상기 만족도 평가부(150)를 통해 산출된 만족도 평가 점수 중 소비자 평가 점수가 2점 미만이고, 배송기일 및 유통 신선도 환경 데이터가 높은 점수인 경우, 동일한 시기에 해당 농산물을 주문한 타 소비자 평가 점수의 평균을 수집하여 상기 소비자 평가 점수와 비교할 수 있다.
여기서, 상기 소비자 평가 점수의 평균과 상기 소비자가 평가한 평가 점수가 1점이상 차이가 발생하는 경우, 상기 소비자를 악성 소비자 카운트에 등록시킬 수 있다.
이때, 상기 악성 소비자 카운트는, 상기와 같이 의도하여 낮은 점수로 평가한 소비자가 기설정된 횟수 이상 반복하는 경우 거래를 하지 못하도록 제재할 수 있다.
그러나, 상기와 같이 배송기일 및 유통 신선도 환경데이터가 높은 점수지만 배송받은 소비자들의 평가 점수의 평균이 3점 미만이고, 상기 소비자가 1점이상 차이가 발생하도록 낮은 점수를 부여한 경우, 상기 소비자를 악성 소비자 카운트에 등록시키지 않으며, 해당 농산물의 생산자를 저품질 농산물 생산자로 등급을 낮춰 현재 부과되는 수수료보다 높은 수수료 패널티를 부여할 수 있다.
상기와 같은 과정을 통해, 상기 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템(100)은, 농산물을 구매하는 소비자 정보, 농산물을 생산하고 판매하는 생산자 정보 및 농산물이 생산되는 당해년도 및 이전 기상 정보를 수집하고, 해당 정보를 이용하여 수요, 가격을 예측하고 이에 따른 주문을 처리할 수 있다. 여기서, 농산물이 생산되기 전 미리 예약 주문을 수신하여 수요를 예측하고, 이전의 가격 및 기상상황과 당해년도 기상정보를 이용하여 가격 예측을 수행할 수 있다. 이를 이용하여 소비자는 합리적인 가격에 농산물을 구입할 수 있고, 생산자는 미리 수요자를 확보함과 동시에 생산량을 조절할 수 있으므로 낭비되는 농산물을 미연에 방지할 수 있다. 또한, 농산물을 주문한 소비자로부터 소비자 평가 점수를 수신하고, 배송자의 배송 상태에 대응하는 유통 신선도 환경 데이터에 따른 점수 및 배송 기일을 이용하여 만족도 평가 점수를 산출하며 해당 만족도 점수가 낮은 경우에 따라 소비자, 생산자 및 배송자에게 보상 또는 패널티를 부여하여 소비자에게 공급되는 농산물의 품질을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일실시례에 따르면, 당해년도 생산예정인 농산물의 가격을 예측하여 생산자에게 제공함으로써, 생산자가 해당 농산물의 재배 여부 및 생산량을 조절하는 데이터 간접적으로 제공할 수 있다.
또한, 플랫폼을 통해 농산물이 생산되기 전 소비자로부터 미리 주문을 받고 생산자에게 제공함으로써, 당해년도의 수요 예측과 예약 구매를 통한 고객확보로 인한 생산량을 조절하여 비용 효율성을 극대화할 수 있다.
또한, 농산물의 유통 및 배송 시, 유통하는 차량 등의 부재로부터 소비자에게 전달되기까지의 데이터를 확보하고 소비자의 만족도 점수를 수집함으로써, 유통 및 배송 중 발생하는 사고 및 농산물을 수신한 소비자의 만족도 점수에 따른 생산자 및 배송자에게 보상과 패널티를 제공하여 농산물의 품질 및 유통배송 품질을 향상시킬 수 있다.
이상과 같이 본 발명의 일실시례는 비록 한정된 실시례와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 일실시례는 상기 설명된 실시례에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서 본 발명의 일실시례는 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100 : 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템
110 : 정보수집부
120 : 데이터송수신부
130 : 주문처리부
131 : 가격예측부
132 : 수요예측부
133 : 주문예약부
134 : 상태표시부
140 : 유통배송부
150 : 만족도 평가부

Claims (5)

  1. 소비자 정보, 생산자 정보, 당해년도 기상 정보, 기설정된 기간 동안의 농산물 판매량 정보 및 농산물 판매가 정보를 수집하는 정보수집부;
    기설정된 소비자 단말, 생산자 단말 및 배송자 단말 간 데이터 송수신을 중계하는 데이터송수신부;
    생산자로부터 생산 예정인 농산물의 가격을 예측하여 상기 기설정된 소비자단말에 전송하고, 상기 기설정된 소비자 단말로부터 수신한 주문정보에 대응하여 수요 예측 및 주문 처리 상태를 표시하는 주문처리부;
    생산된 농산물의 유통 정보 및 배송 정보를 상기 데이터송수신부에 전송하는 유통배송부; 및
    소비자에게 배송된 농산물의 소비자 평가, 배송기일 맞춤여부 및 유통 신선도 환경 데이터를 합산하여 만족도 평가 점수를 산출하는 만족도 평가부;
    를 포함하고,
    상기 정보수집부는,
    소비자 및 생산자의 개인정보, 당해년도에 발생한 기상정보, 기설정된 기간 내 연도별 농산물 판매량 및 판매가격 정보를 수집하고,
    상기 주문처리부는,
    농산물의 종류에 대응하는 판매량 정보, 가격 정보 및 기상 정보를 수집하여 당해년도 생산 예정인 농산물의 예측 가격을 산출하는 가격예측부;
    상기 기설정된 소비자 단말로부터 예약 주문을 수신하는 수요예측부;
    상기 수요예측부에서 수집한 상기 예약 주문을 생산자 단말로 전송하는 주문예약부; 및
    상기 예약 주문의 주문처리 상태, 발송 예정일, 배송상태, 도착 예정일 중 적어도 하나의 항목을 상기 기설정된 소비자 단말에 제공하는 상태표시부;
    를 포함하며,
    상기 가격 예측부는,
    수집한 상기 판매량 정보, 가격 정보 및 기상 정보를 이용하여 하기 [수학식 1]에 따라 예측 가격(EP)을 산출하고,
    [수학식 1]

    (여기서, APL은 전년도 평균 판매가, PAR은 가격 조정 비율, WP는 기상환경 파라미터, RD는 연속 강수일 파라미터, DD는 건조도 파라미터를 의미함)
    상기 가격 조정 비율(PAR)은 하기 [수학식 2]에 따라 산출하며,
    [수학식 2]

    (여기서, APF는 최근 5년간 평균 판매가, ASL은 전년도 판매량, ASF는 최근 5년간 평균 판매량을 의미함)
    상기 기상환경 파라미터(WP)는 하기 [수학식 3]에 따라 산출하고,
    [수학식 3]

    (여기서, PT는 태풍 파라미터, PH는 습도 파라미터, PW는 풍속 파라미터, PTemp는 온도 파라미터를 의미함)
    상기 태풍 파라미터(PT)는 하기 [수학식 4]에 따라 산출하며,
    [수학식 4]

    (여기서, T는 누적 태풍 횟수(T1은 1회차, T2는 2회차…TN은 N회차), Ts는 해당 차시의 태풍 강도 가중치(T1S는 1회차 태풍 강도, … TNS는 N회차 태풍 강도)를 의미함)
    상기 습도 파라미터(PH)는, 하기 [수학식 5]에 따라 산출하고,
    [수학식 5]

    (여기서, DW1은 농산물의 생장에서 수확 기간 동안의 일별 평균 습도 가중치, Dn은 생장에서 수확까지의 총 재배일수를 의미함)
    상기 풍속 파라미터(PW)는, 하기 [수학식 6]에 따라 산출하며,
    [수학식 6]

    (여기서, WS1은 농산물의 생장에서 수확까지 총 재배일수에 대한 일별 평균 풍속 가중치를 의미함)
    상기 온도 파라미터(PTemp)는, 하기 [수학식 7]에 따라 산출하고,
    [수학식 7]

    (여기서, TP1은 농산물의 생장에서 수확 기간동안의 일별 평균 온도 가중치를 의미함)
    상기 상태표시부는,
    상기 소비자의 주문 처리 상태에 변화에 대응하여 알림을 제공하고,
    상기 유통배송부는,
    생산된 농산물이 출고되는 경우, 배송자의 배송차량에 마련된 적재함 내 기설정된 센서로부터 측정된 내부 온도, 습도, 산소 농도 및 이산화탄소 농도 측정값을 수신하여 신선도 정보를 수집하며,
    상기 배송자의 배송 차량에 적재된 농산물의 종류에 대응하는 최적의 신선도 유지 조건이 포함된 알람을 배송자 단말에 전송하고,
    상기 소비자의 위치와 농산물의 수확 시간에 대응되는 최적 배송시간을 산출하여 상기 배송자 단말에 제공하며,
    상기 배송자의 배송 차량의 적재함에서 수집한 센싱 데이터와 적재된 농산물의 최적 신선도 유지를 위해 설정된 조건을 소비자 및 생산자의 기설정된 단말에 전송하고,
    상기 만족도 평가부는,
    상기 소비자가 수취한 농산물의 맛, 상태, 향, 배송기일 오차에 대응하여 0점 내지 5점사이로 부여한 점수를 기설정된 소비자 단말로부터 수집하며,
    상기 소비자가 상기 만족도 평가 점수가 기설정된 점수 미만으로 산출되는 경우, 상기 배송자 및 상기 생산자에게 수수료 패널티를 부여하고,
    상기 만족도 평가 점수가 기설정된 점수를 초과하여 산출되는 경우, 상기 배송자 및 상기 생산자에게 수수료 보상을 부여하며,
    상기 소비자가 점수를 평가한 시점과 동일한 시기에 해당 농산물을 주문한 타 소비자의 평가 점수의 평균을 이용하여 악성 소비자 카운트 등록 여부를 수행하고,
    배송기일 및 유통 신선도 환경 데이터 점수, 배송받은 소비자들의 평가 점수 평균에 대응하여 상기 소비자가 부여한 점수가 1점을 초과하여 낮은 점수를 부여한 경우, 농산물의 생산자에게 패널티를 부여하는 것을 특징으로 하는 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
KR1020230094074A 2023-07-19 2023-07-19 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템 KR102647967B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230094074A KR102647967B1 (ko) 2023-07-19 2023-07-19 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230094074A KR102647967B1 (ko) 2023-07-19 2023-07-19 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102647967B1 true KR102647967B1 (ko) 2024-03-15

Family

ID=90272676

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230094074A KR102647967B1 (ko) 2023-07-19 2023-07-19 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102647967B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150096103A (ko) * 2014-02-14 2015-08-24 한국전자통신연구원 농산물 수확량 예측 장치 및 방법
KR20170060240A (ko) * 2015-11-24 2017-06-01 김민철 농작물 직거래 방법
KR101985302B1 (ko) * 2018-10-16 2019-06-03 서웅진 농산물 선주문 생산 플랫폼 시스템
KR102137583B1 (ko) 2018-09-28 2020-07-24 충북대학교 산학협력단 Lstm을 이용한 농산물 가격 및 판매량 예측 방법
KR20210050801A (ko) * 2019-10-29 2021-05-10 대한민국(농촌진흥청장) 농산물 생산 유통 관리 서버 및 이를 이용하는 농산물 생산 유통 관제 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150096103A (ko) * 2014-02-14 2015-08-24 한국전자통신연구원 농산물 수확량 예측 장치 및 방법
KR20170060240A (ko) * 2015-11-24 2017-06-01 김민철 농작물 직거래 방법
KR102137583B1 (ko) 2018-09-28 2020-07-24 충북대학교 산학협력단 Lstm을 이용한 농산물 가격 및 판매량 예측 방법
KR101985302B1 (ko) * 2018-10-16 2019-06-03 서웅진 농산물 선주문 생산 플랫폼 시스템
KR20210050801A (ko) * 2019-10-29 2021-05-10 대한민국(농촌진흥청장) 농산물 생산 유통 관리 서버 및 이를 이용하는 농산물 생산 유통 관제 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Optimal purchase and inventory retrieval policies for perishable seasonal agricultural products
Michelson et al. Small farmers and big retail: trade-offs of supplying supermarkets in Nicaragua
Vogel et al. Understanding USDA crop forecasts
Dhakre et al. Price behaviour of potato in agra market-a statistical analysis
KR20170096953A (ko) 농축산물 생산 관리 시스템 및 방법
Mardaneh et al. A decision support system for grain harvesting, storage, and distribution logistics
KR101347514B1 (ko) 농산물 수확량 예측시스템 및 이를 이용한 농산물 수확량의 예측방법
Nedumaran et al. Digital integration to enhance market efficiency and inclusion of smallholder farmers: a proposed model for fresh fruit and vegetable supply chain
Suthar et al. Modeling postharvest loss and water and energy use in Florida tomato operations
KR102647967B1 (ko) 수요예측 기반의 산지 직거래 플랫폼 시스템
Baker et al. Tomato tales: Comparing loss-reduction drivers and opportunities across US fresh tomato supply chains
Ahumada et al. A tactical planning model for fresh produce production considering productive potential and changing weather patterns
Finkelshtain et al. Policy, competitiveness and agricultural trade: An application of the Policy Analysis Matrix (PAM) to Israeli agriculture
Herrington et al. Influence of plant traits on production costs and profitability of strawberry in southeast Queensland
Ward et al. US Honey supply chain: structural change, promotions and the China connection
JP7144585B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
Khanna Applications of big data analytics: A boon for the food industry
Klonsky E. coli in spinach, foodborne illnesses, and expectations about food safety
Suhartini et al. Assessment of Fresh Cut Vegetables Supply Chain Performance and Its Partnership at Bogor Indonesia
Retnonigsih The performance of apple chips supply chain management at small industry in Batu City
Michelson et al. Small Farmers and Big Retail: trade-offs of supplying supermarkets in Nicaragua
SUDMEE et al. Optimization for cold chain management in northern Thailand: a case study in sweet corn supply chain
SAMATIAT et al. Optimization of fruit cold chain management: a case study of mangosteen supply chain in southern Thailand
Powers Marketing practices for vegetables
INTARUK et al. Optimization of fruit cold chain management: a case study of coconut supply chain in western Thailand

Legal Events

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