KR20190077164A - 빅데이터를 활용한 육류소비 자동 예측이 가능한 신선한 육류유통시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 빅데이터 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 육류소매점과 육류유통업체간 기존 비효율적인 유통구조를 개선하여 저장시간, 저장공간, 유통시간 등을 단축하여 보다 효율적인 유통구조시스템을 만드는것을 목적으로 한다.
육류소매점의 수료량 예측 이벤트 감지 시스템은, 수요량 예측 서버로부터 제공되는 당해 년도 육류소매점 수요예측 정보와 평년 소비량 정보를 이용하여 당해 년도 소매점별 수요량 예측 변화에 따른 이벤트 발생 여부를 감지하는 이벤트 감지 모듈; 육류소매업체의 데이터를 수집하여 일일, 매월, 매년 소비량, 품목, 부위 등의 정보를 육류유통업체가 데이터화 하는 모듈; 육류소매업체(마트 식육코너, 정육점,식당 등)와 육류유통업체와 가맹점화를 도모하는 단계 모듈; 빅데이터 덱스트 마이닝 기법으로 수집한 정보를 바탕으로 월, 평년 보다 매출이 급감하거나 증가하는 이벤트 발생시 통보하는 시스템 구축함을 특징으로 한다.

Description

빅데이터를 활용한 육류소비 자동 예측이 가능한 신선한 육류유통시스템{Fresh meat distribution system with big data for automatic forecasting}

본 발명은 육류소매업자(식당, 정육점 등)에서 매일, 매월, 매년 판매되는 육류를 빅데이터의 텍스트마이닝 기법을 활용하여 적재적소에 소비되는 수량, 브랜드, 종류등을 파악하여 도축업자, 육류유통업에서 허비되는 보관비용, 보관시간을 절약할 수 있수 있는 보다 효과적인 육류유통시스템을 제공함이 그 특징이 있는 것이다.

일반적으로 육류유통은 식당, 마트, 정육점에서 필요수량, 브랜드, 품목을 발주를 하면 유통업자가 배달하는 시스템이다.

따라서, 본 발명은 육류소매업자(식당, 마트, 정육점 등)에서 일일, 매월, 매년 소비하는 육류의 품질, 수량, 브랜드등을 빅데이터 텍스트 마이닝 기법을 확용하여 데이터화하여 육류유통업자들이 수량, 품명, 등을 예측하여 자동배송할 수 있는 시스템이다.

정보를 제공하기 위해 데이터 마이닝과 정보검색 기술이 적용될 수 있다. 여기서 특정 이벤트란 예측된 판매 패턴이 실제 판매의 평년치 범위에서 벗어나는 경우 등을 말하며, 이러한 경우 유통업체 및 관리자에게 이상 이벤트 발생을 알일 필요가 있다.

또한 사용자가 발생된 이상 이벤트의 정보 해석을 보다 효과적으로 하기 위해 과거 유사한 이벤트와 관련 정보를 제공해 줄 필요가 있으며, 관련 정보 시스템에 누적된 정보가 있는 경우 이를 제공하고, 웹 검색을 통한 관련 페이지의 링크 정보를 추가적으로 제공해 줄 필요가 있는 것이다.

본 발명의 일 측면은 텍스트 마이닝을 기반으로 한 유통예측 시스템을 제공한다.

본 발명의 다른 측면은 텍스트 마이닝을 기반으로 한 유통예측 시스템을 수행하는 장치를 제공한다.

본 발명의 일 측면에 따른 텍스트 마이닝을 한 육류유통 예측방법은 데이터 베이스로부터 복수의 상품에 대한 기술 문서 데이터를 수시ㅎㄴ하는 단계, 상기 상품 예트ㅇ장치가 상기 기술문서 데이터 상에서 복수의 단어를 추출하는 단계, 상기 자동 예측 장치가 상기 추출된 복수의 단어들 기반으로 업체의 키워드 사전을 생성하는 단계, 상기 자동 예측 장치가 상기 키워드 사전을 기반으로 주문 상품 및 기존 상품 가각에 대한 연관 분석이 반영된 TF(term frequency)-IDF(inverse document frequency)가중치를 산출하는 단계, 상기 자동 예측 장치가 상기 TF-IDF 가중치를 기반으로 주문 상품 및 기존 상품의 코사인 dbk도를 산출하는 단계와 상기 상품 자동 예측 장치가 상기 코사인 유사도를 기반으로 검색 결과를 생성하는 단계계를 포함할 수 있다.

한편, 상기 키워드 사전은 특정 업체와 관련된 상기 복수의 상품에 대한 기술 문서 데이터에 대한 형태소 분석을 통해 생성되고, 상기 연관 분석은 상기 기술 문서 데이터가 하나의 트랜잭션 단위인 경우, 상기 lift 값은 상기 제1 단어 및 상기 제2단어가 동시에 상기 기술 문서 데이터에 동시에 존재할 확률, 상기 제1단어가 상기 기술 문서 데이터에 존재할 확률 및 상기 제2단어가 상기 기술 문서 데이터에 존재할 확률을 기반으로 결정될 수 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 소비량 예측 이벤트 감지 시스템에 따르면, 생산량 예측 서버로부터 제공되는 당해 년도 또는 미래 년도 소비량 예측 정보와 평년 소비량 정보를 표시하고, 상기 정보를 이용하여 특정 기간 육류 소비 변화에 따른 이벤트 발생 여부를 감지하는 이벤트 감지 모듈; 이벤트 감지 모듈에서 이벤트가 발생한 경우, 상기 소비량 예측 서버로 현재 발생한 이벤트와 유사한 패턴을 가지는 과거 이벤트 발생 이력 정보를 요청하고, 상기 생산량 예측 서버로부터 상기 요청에 따른 과거 유사한 패턴의 이벤트 발생이력 정보를 수신하여 표시하는 유사 이벤트 검색 모듈; 상기 표시된 과거 유사한 패턴의 이벤트 발생 이력 정보에 대한 이벤트 관련 상세 정보 요청이 있는 경우, 해당 이벤트 관련 상세 정보를 상기 생산량 예측 서버로 요청하고, 생산량 예측 서버로 부터 해당 이벤트 관련 상세 정보를 수신하여 표시하는 관련 정보 검색 모듈; 및 상기 이벤트 관련 상세 정보가 표시된 상태에서 과거 이벤트 발생 원인과 관련된 정보들을 설정되 szldnjem를 이용하여 웹에 접속하여 검색한 후, 검색된 정보에 대한 웹 링크 정보를 표시하는 웹 검색 모듈을 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면, 특정 기간의 소비량 증가 또는 감소 등과 같은 평년과 다른 이상 이벤트를 자동으로 감지하고, 수 십년의 과거 자료들로부터 유사한 이벤트 및 정보를 검색하여 제공하는 생산량 예측 이벤트 감지 및 과거 유사 정보를 육류 유통업자에게 제공하여 줌으로써 사용자가 이벤트 발생 정보 분석을 용이하게 수행할 수 있으며,예상되는 이상 이벤트에 효율적으로 대처할 수 있는 효과를 가지게 된다.

그리고, 유통업자들은 고정적이며 지속적으로 육류소비를 예측할 수 있어 재고의 부담을 덜 수 있을 뿐만 아니라 판매비율을 줄임으로서 육류가격에 포함되어 있던 재고의 예비비비용 및 운영비용을 줄일 수 있는 새로운 개념의 유통이 가능해진다.

한편, 본 발명은 그에 관한 최선의 실시예를 예거하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 청구범위에 국한되어 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시 될수 있다면 지금까지 설명된 실시예를 변경을 고려해 볼 수도 있을은 물론이다.

본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라서로 다른 대안 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정될 분이다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운영자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 L 내려져야할 것이다.

상기의 목적을 달성을 위해 빅데이터 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 데이저베이스 구축하는 단계

육류소매업체의 데이터를 수집하여 일일, 매월, 매년 소비량, 품목, 부위 등의 정보를 육류유통업체가 데이터화 하는 단계

육류소매업체(마트 식육코너, 정육점,식당 등)와 육류유통업체와 가맹점화를 도모하는 단계

빅데이터 덱스트 마이닝 기법으로 수집한 정보를 바탕으로 월, 평년 보다 매출이 급감하거나 증가하는 이벤트 발생시 통보하는 시스템 구축함을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 실시예는 이하의 구체적인 청구항을 통해 재현 될 수 있을것이다.

Claims (2)

1. 본 발명은 육류창고 및 도축업자로부터 양질의 육질을 보유하고 있는 축산물을 직 구입하여 위생적으로 가공, 보관 및 보장할 수 있는 베잔 시설의 브랜드 육류업체와 제휴관계를 채약한 육류유통업체가 음식점 혹은 직영판매점 그리고 마트 등을 통해 가맹점화를 구현함으로 상기 육류소매업체가 보다 저렴하고 질높은 국내의 육류를 필요한 시기에 필요한 부위의 량을 손쉽게 구입할 수 있게 된다.
   이를 위해 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법을 활용한다.
   기존의 단순 주문, 유통하는 시스템에서 벗어나 일일, 월, 년 단위의 텍스트 마이닝하여 주문 상품 매핑의 자동화를 이룰 수 있고, 수요를 미리 예측할 있다. 우선 업체의 기존 상품 데이터를 축적하여 데이터 패턴과 흐름을 학습시키는 기계학습 모델을 이용하여 업체에 따른 키워드 사전을 구축할 수 있다. 더블어 데이터 마이닝 기법인 연관 규칙 분석을 문헌 형태의 데이터에 적용시켜 데이터의 관계와 패턴을 분석함으로써 키워드를 추울하고 가중치를 부여할 수 있다. 이후에 텍스트 마이닝의 기법을 이용하여 비구조화된 텍스트를 포함하고 있는 상품들을 구조화해 상품 사이의 유사도를 측정할 수 있게 할 수 있다. 유사도가 높은 상품들을 순서대로 노출시킴으로써 추천 시스템 용도로 사용할 수 있으며, 나아가서는 자동 매핑을 할 수 있다. 이와 같이 본 발명의 실시예에서는 확률/통계적 점근을 통해 단순한 문자 비교가 아닌 의미 기반의 상품 매핑/수요예측 시스템이 제안된다.
   
2. 이후, 상기 지정된 육류는 브랜드 육류업체를 통해 소비자에게 가장 가까운 가맹점에서 배달되며(소비자가 선택가능), 이를 통해 해당 소비자는 당초 소핑몰을 통해 선택한 장소와 시간대에 당해 상품을 수령하게 되는데, 이때 상품수령시 그 이용횟수와 가격대바가 BD화 되어 각 회원별로 마일리지가 적립되어 일정금액이 되면 이를 환급받거나 혹은 상품 구매시 결재 또느느 할인금액으로 전용 뒬수 있도록 한다.
   소비량 예측 이벤트 감지 시스템은, 서버 및 사용자 단말기를 포함하고, 상기 서버와 사용자 단말기는 유무선 네트워크를 통해 연걸될 수 있다.
   또한, 상기 서버는 데이터베이스를 포함할 수 있으며,, 사용자 단말기는 이동통신, PC등의 ICT 단말기일 수 있다. 상기 데이터 베이스에는 연도별 소비량 예측 정보와 이벤트가 발생한 경우 그 이벤트의 발생 원인에 대한 상세 정보를 포함할 수 있다.
   한편, 서버는 사용자 단말기로 데이터베이스에 저장된 편년 소비량 정보 역시 사용자 단말기로 같이 제공한다.
   사용자 단말기는 유/무선 네트워크를 통해 서버로부터 전송되는 수요량 예측 정보와 평년 소비량 정보를 비교하여 이벤트가 발생하였는지를 감지한다. 여기서, 상기 소비량 예측 정보는 월별 소비량 정보를 의미하며, 상기 이벤트는 소비량 예측 정보와 평년 소비량 정보를 월별로 비교하여 소비량이 급격히 감소했거나, 증가한 경우를 의미한다.