KR20180063574A

KR20180063574A - 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 ｐ2ｐ 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 매체

Info

Publication number: KR20180063574A
Application number: KR1020160163465A
Authority: KR
Inventors: 김성국
Original assignee: 김성국
Priority date: 2016-12-02
Filing date: 2016-12-02
Publication date: 2018-06-12

Abstract

본 발명은 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법을 제공하는 기술에 관한 것으로, 머신 러닝 및 기설정된 보정값 알고리즘을 이용하여 표준화된 시세를 형성하여 제공함으로써 중고 자동차 거래 가격을 자동 산출되도록 하고, 기설정된 보정 알고리즘을 통한 보정값을 중고 자동차 업체 기준의 시세에 적용함으로써 합리적인 중고 자동차의 최종 거래 가격을 결정하여, 소비자들의 편의성과 만족도 및 그 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.

Description

머신 러닝을 이용한 중고 자동차 Ｐ2Ｐ 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 매체{Method, Apparatus and Computer-Readable Medium for determining sales price of used car for dealing a used car on P2P using machine learning}

본 발명은 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 중고 자동차 데이터를 분석하고 이에 기반하여 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용함으로써, 최종 거래가격을 결정하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법을 제공하는 기술에 관한 것이다.

최근 인터넷 등의 네트워크의 발달로 수많은 제품이나 물건 등을 인터넷 등의 통신망을 통해 거래할 수 있게 되었다. 중고 자동차의 경우에도 네트워크를 통한 거래가 가능하게 되었으며, 최근 네트워크 상에서 중고 자동차의 매물을 등록하고 이를 매매하는 웹사이트들이 많이 생기고 있다.

그러나, 중고 자동차 거래의 특성상 중고 자동차는 신형 자동차와 달리 일정한 가격이 결정되어 있지 않으며, 연식, 주행거리, 사고 여부, 색상 등에 따라 상이한 가격이 결정되는 특성 때문에 중고 자동차 업체의 딜러들이 제시하는 가격에 따라 매매 가격이 다르게 결정되는 불합리한 면이 존재하였다.

일반적으로 중고 자동차를 매매할 때는 오프라인의 중고 자동차 시장을 이용하여 시세를 알아 자동차를 거래하거나, 온라인의 중고 자동차 시세를 참조하여 온라인으로 중고 자동차를 구매 혹은 P2P(Peer to Peer) 거래, 즉 개인 간의 중고 자동차 및 기타 자동차 거래가 이용되고 있다. 이와 같은 P2P 거래는 중고 자동차 업체의 수수료가 절감되며, 개인간의 정보 교환을 통하여 평등한 위치에서 거래가 이루어진다는 점에서 이용률이 증가하고 있다. 그러나 이러한 방법에 의해 제공되는 중고 자동차 시세는 연식 등을 위주로 시세가 정해지고 실제 자동차의 상태를 정확히 반영하지는 못하는 문제점으로 구매자에게 표준화된 가격 정보가 제공되지 못하는 문제점이 존재하였다.

최근에는 이를 보완하기 위하여 사고 정보 등을 활용하거나 운행거리 등을 추가로 반영하여 중고 자동차 시세를 결정하는 방법이 제안되었으나 이런 방법에서도 주행거리를 조작하거나 하는 사기가 많으며 자동차의 정확한 부품상태나 운행정보 등을 반영하지 못하는 문제가 있다.

하지만, 자동차에 따라 같은 연식이라 할지라도 정비에 따른 부품의 마모 정도가 다르고, 운행지역이나 시간 등이 달라 자동차의 상태도 달라지게 되는 이유로 소비자에게 자동차의 속성 정보들을 반영한 중고 자동차 시세 정보 제공이 요구되어왔다.

이에 본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 머신 러닝을이용하여 중고 자동차 데이터 분석 및 외부 서버로부터 수집한 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보 데이터를 이용하여 합리적인 중고 자동차 거래 가격을 자동 산출되도록 하고, 기설정된 보정 알고리즘을 통한 보정값을 중고 자동차 업체 기준의 시세에 적용함으로써 자동차의 최종 거래 가격을 결정하여, 소비자들의 편의성과 만족도 및 그 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법은, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법으로서, 판매 대상이 되는 자동차의 판매 가격 결정을 위한 속성 정보를 추출하는 차량 정보 추출 단계; 차량 정보 추출 단계로부터 추출된 속성 정보를 이용하여, 적어도 하나의 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보가 등록되어 있는 외부 서버로부터, 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계; 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터를 이용하여 상기 자동차에 대한 중고 자동차 업체 기준의 시세를 산출하는 업체 시세 산출 단계; 및 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용하여 상기 자동차의 P2P 거래 시의 거래가격인 최종 거래가격을 결정하는 최종 거래가격 결정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 장치는, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 장치로서, 판매 대상이 되는 자동차의 판매 가격 결정을 위한 속성 정보를 추출하는 차량 정보 추출부; 차량 정보 추출 단계로부터 추출된 속성 정보를 이용하여, 적어도 하나의 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보가 등록되어 있는 외부 서버로부터, 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터를 이용하여 상기 자동차에 대한 중고 자동차 업체 기준의 시세를 산출하는 업체 시세 산출부; 및 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용하여 상기 자동차의 P2P 거래 시의 거래가격인 최종 거래가격을 결정하는 최종 거래가격 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, P2P 중고 자동차 거래의 특성 상 일정한 가격이 형성되지 않는 문제점을 컴퓨팅 장치로 구현되는 머신 러닝 및 기설정된 보정값 알고리즘을 이용하여 중고차 업체에서 관리되는 시세를 이용하여 합리적이고 표준화된 시세를 형성하여 제공함으로써, 중고차 P2P 거래에 대한 사용자들의 편의성과 만족도 및 신뢰도 향상에 기여할 수 있다.

또한, 중고 자동차 중개 업체에 의한 물류 비용이나 마진 비용이 가산되지 않기 때문에 중고 자동차의 P2P 거래에 있어서 중고 자동차의 매도인과 매수인 모두에게 경제적 이익을 가져다 주는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법의 플로우 차트.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최종 자동차 거래 가격을 결정하는 방법에 관한 흐름도.
도 3은 본 발명에 의해 산출되는 평균 시세를 산출하는 방법을 도시한 개념도.
도 4은 본 발명의 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 장치의 개념도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 수집된 데이터에 대한 예시 화면
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 장치를 나타낸 구성도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 설명하기 위한 블록도.

이하에서는, 다양한 실시예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

또한, 다양한 양상들 및 특징들이 다수의 디바이스들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이, 추가적인 장치들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있다는 점 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등 전부를 포함하지 않을 수도 있다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.

본 명세서에서 사용되는 "실시예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다. 아래에서 사용되는 용어들 '~부', '컴포넌트', '모듈', '시스템', '인터페이스' 등은 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티(computer-related entity)를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어를 의미할 수 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법의 플로우 차트이다.

머신 러닝은 방대한 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술로, 데이터의 생성 양, 주기 및 형식 등이 방대한 빅데이터들을 분석하여 미래를 예측하는 기술을 의미한다. 데이터를 수집 및 분석해 미래를 예측한다는 점에서 빅데이터 분석과 유사하지만 컴퓨터 스스로가 방대한 데이터를 수집하고 학습할 수 있다는 점에서 차이가 있다. 최근 머신 러닝 기술은 인공지능의 한 분야로써, 빅데이터 핵심 기술로 각광받고 있다.

본 발명의 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법에 따라서 판매 대상이 되는 자동차의 판매 가격 결정을 위한 속성 정보를 추출하는 차량 정보 추출 단계(S10)가 수행된다.

차량 정보의 추출을 하는 S10 단계는 자동차의 속성 정보로서, 적어도 차종 정보, 자동차 제조사 정보, 자동차의 연식 정보 및 자동차의 주행거리 정보를 추출해낼 수 있으며, 이는 자동차 판매 가격 결정을 위한 속성 정보로 이용될 수 있다.

S10단계 이후, 차량 정보 추출 단계로부터 추출된 속성 정보를 이용하여, 적어도 하나의 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보가 등록되어 있는 외부 서버로부터, 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계(S20)가 수행될 수 있다.

상술한 S20단계에서 자동차의 시세 데이터를 수집 시, 자동차의 속성 정보별로 서로 다른 우선순위를 적용하여, 우선순위가 높은 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터 순으로 기설정된 개수의 자동차들의 시세데이터를 수집될 수 있으며 우선순위는 예를 들어, 차종 및 제조사, 연식, 주행거리 순으로 적용될 수 있고, 수집되는 자동차의 시세데이터의 개수는 10개 일 수 있으나 이에 제한하지 않는다.

또한, 수집대상이 되는 자동차의 수집 우선 순위는 수치로서 결정될 수 있다. 예를 들어 상술한 우선순위에 비례하도록 가중치를 부여하고, 속성 정보 별로 유사비율에 가중치를 곱한 값을 합산한 수치 순으로 수집 우선 순위가 결정될 수 있다.

한편, 수집되는 자동차의 시세데이터의 개수는 상술한 실시예에서는 기설정된 개수(예를 들어 10개)로 언급되어 있으나 무한개 등 제한 개수가 설정되지 않을 수 있다.

본 발명에 있어서, 외부 서버는 주기적으로 사고 정보, 주행정보 및 정비 정보를 업데이트하며, 자동차의 주요 부품 상태에 대해 모니터링 값을 가지고 있을 수 있다. 또한, 이런 상태에서 외부 서버는 네트워크 접속이 가능한 외부 단말의 입력에 대응하는 외부 업체의 중고 자동차의 시세를 수신할 수 있으며, 외부 서버는 상술한 자동차의 부품 상태 정보, 정비 정보 및 사고 내역 정보를 참조하여 중고자동차 시세 정보를 보정함으로써 최종 거래 가격을 결정하여 사용자에게 제공할 수 있다. 상술한 러닝 머신 및 기설정된 보정값을 통하여 표준화된 중고 자동차 시세를 제공 받을 수 있는 이점이 있으며, 이는 중고 자동차의 매도인과 매수인 모두에게 경제적 이익을 가져다 주는 효과가 있다.

한편, 외부 서버는, 외부 네트워크로 연결된 서버를 의미하며, 여기서 외부 네트워크는, 예를 들어 유무선네트워크를 포함하여 이동 통신 네트워크, 방송 네트워크, PSTN(Public Switched Telephone Network), PDN(Public Data Network)및 인터넷 등의 방식으로 데이터 송수신이 가능한 네트워크를 의미한다.

본 발명의 일 실시예에서 외부 서버는 예를 들어, 중고차의 시세 정보를 관리하는 적어도 하나의 서버를 의미할 수 있다. 예를 들어서 각 지역별 중고차 판매 단지에서 관리되는 중고차의 시세 정보를 데이터화하여 관리하는 서버 단말이 본 발명의 외부 단말에 포함될 수 있다.

S20단계 이후, 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터를 이용하여 자동차에 대한 중고 자동차 업체 기준의 시세를 산출하는 업체 시세 산출 단계(S30) 가 수행된다. 즉, S30단계의 시세를 산출하는 단계는, 등록된 자동차에 대한 시세 정보를 산출하기 위하여 예를 들어 S20단계의 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터들의 평균 값을 중고 자동차 업체 기준의 시세로 산출해낼 수 있다.

S30단계 수행 이후, 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용하여 자동차의 P2P 거래 시의 거래가격인 최종 거래가격을 결정하는 최종 거래가격 결정 단계(S40)가 수행될 수 있다.

기설정된 보정 알고리즘은, 중고 자동차 업체 기준의 시세 중 매도가격으로부터 기설정된 보정값을 뺀 가격으로서 적어도 매입가격보다 비싼 가격을 최종 거래가격으로 결정하는 것으로 이해될 수 있다.

한편, 기설정된 보정값은 중고 자동차 업체 기준의 시세 중, 매입가격과 매도가격의 오차에 따라 비례하도록 설정 될 수 있다.

상술한 기설정된 보정 값은 자동차의 속성 정보들 중 차종 정보, 자동차 제조사 정보, 자동차의 연식 정보, 자동차의 주행거리 정보 및 자동차의 고질 결함 정보 중 적어도 어느 하나에 의하여 결정되는 값일 수 있다.

즉, 최종 거래가격 결정 단계는, 기설정된 보정 알고리즘으로서, 중고 자동차 업체 기준의 시세 중 매입가격과 매도가격의 평균값을 이용하여 도출되는 가격을 최종 거래 가격으로 결정할 수 있으며 다양한 실시예가 존재할 수 있다.

(제1 실시예)

매입가격과 매도가격의 평균값 그 자체를 이용하여 최종 거래가격이 결정될 수 있다. 예를 들어, 매입가격이 1000만원이고, 매도가격이 1600만원일 경우, 최종 거래가격이 1300만원으로 결정될 수 있는 것이다.

(제2 실시예)

매입가격과 매도가격의 평균값에 비례하는 어느 한 가격을 이용하여 최종 거래가격이 결정될 수 있다. 예를 들어, A 자동차에 대한 평균 중고 자동차 시세가 1300만원이고 평균값에 10% 비례하는 가격을 최종 거래가격으로 결정한다고 가정하였을 때, 최종 거래가격은 평균 값에 10%인 130만원을 더한 1430만원으로 결정될 수 있는 것이다. 이때 상술한 % 값은 자동차의 거래 횟수, 수집된 시세데이터의 개수, 차종 등에 의하여 서로 다른 값이 설정될 수 있다.

(제3 실시예)

매입가격과 매도가격의 평균값에 어떤 보정값을 더하거나 뺀 가격으로 최종 거래가격이 결정될 수 있다. 예를 들어, A 자동차에 대한 평균 값이 1500만원이고, A 자동차에 대한 보정 가격이 -50만원일 때, 최종 거래가격이 1450만원으로 결정될 수 있는 것이다. 이때 상술한 보정값의 절대치 및 보정값의 가감 여부는, 자동차의 거래 횟수, 수집된 시세데이터의 개수, 차종 등에 의하여 서로 다른 값으로 설정될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최종 자동차 거래 가격을 결정하는 방법에 관한 흐름도이다.

상술한 도 1의 S40단계의 수행 이후, 자동차의 부가 정보로서 자동차의 부품 상태정보, 정비정보, 사고내역정보, 고질 결함 정보, 거래 내역 정보 및 기설정된 기간 동안, 예를 들어, 2개월 동안 자동차의 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 거래 횟수 정보를 이용하여 자동차의 최종 거래가격을 보정하는 거래가격을 보정하는 거래가격 보정 단계(S41)가 수행될 수 있다.

한편 기설정된 기간은 상술한 바와 같이 2개월일 수도 있으나, 사용자에 의해 입력되는 값으로 가변될 수 있으며, 본 발명은 이에 한정하지 않는다.

외부 서버는, 자동차 부품 상대 정보를 등록된 자동차 부품에 대응하는 열화 정도를 나타내는 정보로 저장하여 관리할 수 있다. 예를 들어, 등록된 자동차 부품에 대응하는 열화정도는 고객 평균 대비 값으로 결정하거나 부품 설계 당시 미리 정한 내구 예측 곡선을 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하며, 상술한 중고 자동차의 최종 거래 가격은 부품별 가중치를 적용하여 결정될 수 있다.

더욱 상세히 설명하면, 중고 자동차 최종 거래가격은 부품의 열화정도를 나타내는 기준값 대비 가중치에 부품별 평균 가격을 곱하여 합한 가격일 수 있다.

또한, 외부 서버로부터 제공되는 중고 자동차 최종 거래가격은 정비내역 또는 사고내역에 대응되는 비용을 보정한 가격으로 가감하여 제공 될 수 있다.

도 3은 본 발명에 의해 산출되는 평균 시세(60)를 산출하는 방법을 도시한 개념도이다. 상술한 바와 같이 등록된 자동차에 대한 시세 정보를 산출하기 위하여 등록된 자동차에 대응하여 외부 서버로부터 수신된 동종의 자동차들의 시세 데이터가 수집되는 기능이 수행 될 수 있으며, 예를 들어, 동종의 자동차에 있어서 가장 낮은 매입가격(40)과 가장 높은 매도가격(50)의 평균을 산출하여 자동차의 평균 시세(60) 정보를 산출해내는 것으로 이해될 수 있다. 이는 상술한 최종 거래가격 결정 단계의 제1 내지 제3 실시예에 대한 설명에서 언급한 바와 같으므로 이를 생략하기로 한다.

도 4은 본 발명의 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법의 개념도(100)이다.

중고 자동차의 최종 거래 가격에 대하여 더욱 상세하게 설명하자면, 먼저 외부 서버는 첫 시작 가격을 자동차의 종류, 제조사, 주행거리 및 연식 등과 같은 자동차의 속성 정보에 의한 외부 중고 자동차 업체의 시세를 수신 받아 데이터 수집 및 평균 시세를 산출해낼 수 있으며, 여기에 자동차의 사고 내역 및 정비내역 대응되는 비용을 보정한 가격으로 가감하여 최종 거래가격이 결정될 수 있다.

그리고 각 부품에 대한 기준 값 대비 열화도 등에 따라 지수 가중치를 부여할 수 있으며, 이러한 지수 가중치는 필요에 따라 다른 방법으로도 가능하며 부품의 노후도가 적을수록 높게 부여하여 최종 거래가격 결정에 이용될 수 있다.

또한, 추가 보정치는 사고내역이나 정비 및 수리 내역으로부터 반영될 수 있으며 그 외에 주행지역 예를 들어 해안지역이나 먼지가 많은 지역 등의 정보로부터 반영될 수 있다.

도 5는 자동차의 속성 정보별로 서로 다른 우선순위를 적용하여, 우선순위가 높은 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터 순으로 기설정된 개수의 자동차들의 시세데이터를 수집한 것을 나타낸 화면(200)이다.

도 5를 참조하여 설명하면, 예를 들어, 제조사, 자동차 종류, 주행거리, 지역, 시세 및 연식에 있어서 외부 단말의 입력에 따라 서로 다른 우선순위가 적용된 것으로, 우선순위가 높은 순서대로 10대의 자동차가 매칭된 것으로 이해될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 장치를 나타낸 구성도이다. 이하의 설명에 있어서 도 1 내지 5에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 거래가격 결정 장치(10)는, 차량 정보 추출부(11), 데이터 수집부(12), 업체 시세 산출부(13) 및 최종 거래가격결정부(14)를 포함하여 구성될 수 있다.

차량 정보 추출부(11)는 판매 대상이 되는 자동차의 판매 가격 결정을 위한 속성 정보를 추출하는 기능을 수행한다. 도 1의 S10 단계에 대한 설명에서 언급한 모든 기능을 수행하는 구성으로서, 즉, 적어도 차종 정보, 자동차 제조사 정보, 자동차의 연식 정보 및 자동차의 주행거리 정보를 추출해내어 중고 자동차의 거래 가격 결정에 이용할 수 있는 데이터를 수집하는 것으로 이해될 수 있다.

데이터 수집부(12)는 차량 정보 추출부에서 추출된 속성 정보를 이용하여, 적어도 하나의 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보가 등록되어 있는 외부 서버(30)로부터, 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 기능을 수행할 수 있으며, 상술한 도 1의 S20단계의 기능을 모두 수행할 수 있는 것으로 이해될 수 있을 것이다.

업체 시세 산출부(13)는 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터를 이용하여 자동차에 대한 중고 자동차 업체 기준의 시세를 산출하는 기능이 수행될 수 있다. 즉 도 1의 S30 단계에 대한 설명에서 언급한 모든 기능을 수행하는 구성으로 이해될 수 있다.

최종 거래가격 결정부(14)는 도 1의 S40 단계에 대한 설명에서 언급한 모든기능을 수행하는 구성으로서, 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용하여 상기 자동차의 P2P 거래 시의 거래가격인 최종 거래가격을 결정하는 기능을 수행한다.

여기에 자동차의 부가 정보로서, 자동차의 부품 상태정보, 정비정보, 사고내역정보, 고질 결함 정보, 거래 내역 정보 및 기설정된 기간 동안 자동차의 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 거래 횟수 정보를 이용하여 자동차의 최종 거래가격을 보정하는 거래가격 보정부가 더 포함될 수 있다.

상술한 기능에 의하여, 합리적인 최종 거래 가격을 결정하여 사용자에게 제공할 수 있으며, 이는 표준화된 중고 자동차 시세를 제공 하는 기능 및 중고 자동차의 매도인과 매수인 모두에게 경제적 이익을 가져다 주는 효과가 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 설명하기 위한 블록도이다.

도 7에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(11000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/Osubsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(11000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 사용자단말기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(11000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(11000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(11000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 7의 실시예는, 컴퓨팅 장치(11000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 7에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 7에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 18에도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(11000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법으로서,
판매 대상이 되는 자동차의 판매 가격 결정을 위한 속성 정보를 추출하는 차량 정보 추출 단계;
상기 차량 정보 추출 단계로부터 추출된 속성 정보를 이용하여, 적어도 하나의 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보가 등록되어 있는 외부 서버로부터, 상기 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;
상기 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터를 이용하여 상기 자동차에 대한 중고 자동차 업체 기준의 시세를 산출하는 업체 시세 산출 단계; 및
상기 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용하여 상기 자동차의 P2P 거래 시의 거래가격인 최종 거래가격을 결정하는 최종 거래가격 결정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제1항에 있어서,
상기 최종 거래가격 결정 단계는,
상기 기설정된 보정 알고리즘으로서, 상기 중고 자동차 업체 기준의 시세 중, 매입가격과 매도가격의 평균값을 이용하여 도출되는 가격을 상기 최종 거래가격으로 결정하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제1항에 있어서,
상기 최종 거래가격 결정 단계는,
상기 기설정된 보정 알고리즘으로서, 상기 중고 자동차 업체 기준의 시세 중, 매도가격으로부터 기설정된 보정값을 뺀 가격으로서 적어도 매입가격보다 비싼 가격을 상기 최종 거래가격으로 결정하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제3항에 있어서,
상기 기설정된 보정값은,
상기 중고 자동차 업체 기준의 시세 중, 매입가격과 매도가격의 오차에 따라 비례하도록 설정되는 값인 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제3항에 있어서,
상기 기설정된 보정값은,
상기 자동차의 속성 정보들 중, 차종 정보, 자동차 제조사 정보, 자동차의 연식 정보, 자동차의 주행거리 정보 및 자동차의 고질 결함 정보 중 적어도 어느 하나에 의하여 결정되는 값인 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제1항에 있어서,
상기 차량 정보 추출 단계는,
상기 자동차의 속성 정보로서, 적어도 차종 정보, 자동차 제조사 정보, 자동차의 연식 정보 및 자동차의 주행거리 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제6항에 있어서,
상기 데이터 수집 단계는,
상기 자동차들의 시세 데이터를 수집 시, 상기 자동차의 속성 정보별로 서로 다른 우선순위를 적용하여, 상기 우선순위가 높은 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터 순으로 기설정된 개수의 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제1항에 있어서,
상기 업체 시세 산출 단계는,
상기 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터들의 평균값을 상기 중고 자동차 업체 기준의 시세로 산출하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
제1항에 있어서,
상기 최종 거래가격 결정 단계의 수행 후,
상기 자동차의 부가 정보로서, 자동차의 부품 상태정보, 정비정보, 사고내역정보, 고질 결함 정보, 거래 내역 정보 및 기설정된 기간 동안 상기 자동차의 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 거래 횟수 정보를 이용하여 상기 자동차의 최종 거래가격을 보정하는 거래가격 보정 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 장치로서,
판매 대상이 되는 자동차의 판매 가격 결정을 위한 속성 정보를 추출하는 차량 정보 추출부;
상기 차량 정보 추출 단계로부터 추출된 속성 정보를 이용하여, 적어도 하나의 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보가 등록되어 있는 외부 서버로부터, 상기 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터를 이용하여 상기 자동차에 대한 중고 자동차 업체 기준의 시세를 산출하는 업체 시세 산출부; 및
상기 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용하여 상기 자동차의 P2P 거래 시의 거래가격인 최종 거래가격을 결정하는 최종 거래가격 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 장치.
제10항에 있어서
상기 자동차의 부가 정보로서, 자동차의 부품 상태정보, 정비정보, 사고내역정보, 고질 결함 정보, 거래 내역 정보 및 기설정된 기간 동안 상기 자동차의 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 거래 횟수 정보를 이용하여 상기 자동차의 최종 거래가격을 보정하는 거래가격 보정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝을 이용한 중고 자동차 P2P 거래를 위한 중고 자동차 거래가격 결정 방법.
컴퓨터-판독가능 매체로서,
상기 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
판매 대상이 되는 자동차의 판매 가격 결정을 위한 속성 정보를 추출하는 차량 정보 추출 단계;
상기 차량 정보 추출 단계로부터 추출된 속성 정보를 이용하여, 적어도 하나의 중고 자동차 업체들의 자동차 시세 정보가 등록되어 있는 외부 서버로부터, 상기 속성 정보에 매칭되는 자동차들의 시세 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;
상기 데이터 수집 단계에 의하여 수집된 시세 데이터를 이용하여 상기 자동차에 대한 중고 자동차 업체 기준의 시세를 산출하는 업체 시세 산출 단계; 및
상기 중고 자동차 업체 기준의 시세를 기설정된 보정 알고리즘에 적용하여 상기 자동차의 P2P 거래 시의 거래가격인 최종 거래가격을 결정하는 최종 거래가격 결정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 매체.