KR20200139457A - 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법 및 그 시스템 - Google Patents

머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 일반화된 데이터수집 기술인 크롤링, 인공지능을 이용하기 위한 머신러닝기법과 인공지능을 이용하여 신뢰도와 신속성 모두를 확보하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법 및 그 시스템을 제공하고자 한다.

Description

머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법 및 그 시스템{CUSTOMIZED METHOD REGARDING RECOMMENDATION AND PURCHASE AT THE LOWEST PRICE OF CELL PHONE BASED ON MACHINE LEARNING OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE SYSTEM}
본 발명은 개인의 휴대폰 구매 성향에 따라 휴대폰을 추천하되 최저가로 구매할 수 있도록 하는 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법 및 시스템에 관한 것으로서, 특히 머신러닝을 기반으로 하여 인공지능을 이용함으로써 신뢰성과 속도를 제고하는 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 휴대폰 특히 스마트폰이 일반화됨에 따라 구매자의 성향에 따라 다양한 기능을 강조한 휴대기기들이 등장하고 있다. 이에 휴대폰 사용자들은 평균 2년을 주기로 단말기를 신규로 구매하거나 교체하고 있는 실정이다.
그런데 휴대폰을 구매하는 경우 대부분 오프라인 상의 판매사원으로부터 추천을 받게 되는데, 이는 구매자의 성향과 무관하게 일방적으로 판매사원에게 유리하도록 휴대폰을 추천받게 되는 경우가 많다. 특히 휴대폰의 성능과 요금제, 할부금 등에 관하여 문외한인 고객은 더욱더 불합리한 계약을 맺을 수밖에 없는 구조이다.
이에 반해, 온라인상에서 휴대폰을 구매하는 경우 다양한 정보를 수집하여 비교 평가할 수 있는 장점이 있지만, 사기의 위험과 사전 지식 습득의 번거로움 등으로 구매를 꺼리게 된다. 이와 관련하여 대한민특 공개번호 제10-2008-0026952호의 "인구통계학적 속성과 구매이력을 이용한 개인화 콘텐츠추천 방법"에서는, 개인의 구매이력을 이용하여 고객별 선호도 매트릭스와 분석부를 통해 추천을 실시하는 기술을 개시하고 있으나, 이는 인구통계학적 데이터베이스를 별도로 구축하여야 하고, 특별히 고안된 분석부와 매트릭스가 필요하다는 점, 현재 널리 일반화된 소위 빅데이터를 이용하지 못하고 국한된 데이터만을 기반으로 추천한다는 점에서 그 속도와 구조의 복잡성, 특히 신뢰성이 담보될 수 없다는 문제점이 있다.
대한민특 공개번호 제10-2008-0026952호의 "인구통계학적 속성과 구매이력을 이용한 개인화 콘텐츠추천 방법"
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 일반화된 데이터수집 기술인 크롤링, 인공지능을 이용하기 위한 머신러닝기법과 인공지능을 이용하여 신뢰도와 신속성 모두를 확보하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법 및 그 시스템을 제공하고자 한다.
또한 본 발명은 인증된 판매자를 구매자와 연결시키도록 함으로써 판매자에 대한 신뢰성을 확보하고자 한다.
또한 본 발명은 판매자를 자동으로 연결하되 역경매 방식의 거래방식을 채택하여 구매자에게 최저가격을 제시하는 편리성을 제공하고자 한다.
본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 기술적 구성을 채택한다.
즉 제조사별정보관리모듈의 휴대폰관리부가 휴대폰의 스펙, 기능, 특성 및 판매자의 정보를 수집하는 제1단계(S110); 제조사별정보관리모듈의 요금제관리부가 통신사별 요금 정책 정보를 수집하는 제2단계(S120); 개인별사용특성관리모듈의 사용자특성관리부가 사용자의 현재 사용중인 휴대폰 정보, 요금제, 행동패턴, 통신사 및 기기변경 빈도를 수집하는 제3단계(S130); 및, 휴대폰추천모듈의 휴대폰추천부가 인공지능을 이용하여 개인 특성에 따라 휴대폰을 추천하는 제4단계(S140);를 진행하되, 상기 휴대폰추천부는 개인이 선호하는 제품과 현재 사용하고 있는 통신요금에 대한 적합성을 체크하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법이 제공된다.
나아가 상기 제2단계는, 상기 사용자특성관리부가 통신사의 실시간 이벤트 데이터를 크롤링 방식으로 수집 및 분류하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 제3단계는, 상기 개인별사용특성관리모듈의 추천관리부가 개인별 추천빈도, 추천만족도 및 추천적합도를 수집하는 단계, 추천 채택률을 수집하는 단계 및, 상기 휴대폰추천모듈의 전용상담연결부가 고객을 전문상담사에게 자동으로 연결하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 한다.
특히 상기 제4단계는, 판매사원인증모듈이 판매자의 경력, 소비자 만족도 및 최근 판매 사례를 토대로 판매 사원을 인증하는 단계 및 판매 사원으로부터 판매 가격을 입력받아 역경매방식으로 최저가격을 산정하여 구매자에게 제시하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 한다. 나아가 구매자가 지인에게 추천하여 상기 지인이 휴대폰을 구매한 경우 추천자에게 포인트를 지급하고 상기 지인에게 경품을 지급하는 단계를 더 진행할 수도 있다.
한편 본 발명은 휴대폰의 스펙, 기능, 특성 및 판매자의 정보를 수집하는 제조사별정보관리모듈의 휴대폰관리부; 통신사별 요금 정책 정보를 수집하는 제조사별정보관리모듈의 요금제관리부; 사용자의 현재 사용중인 휴대폰 정보, 요금제, 행동패턴, 통신사 및 기기변경 빈도를 수집하고 통신사의 실시간 이벤트 데이터를 크롤링 방식으로 수집 및 분류하는 개인별사용특성관리모듈의 사용자특성관리부; 및, 인공지능을 이용하여 개인 특성에 따라 휴대폰을 추천하는 휴대폰추천모듈의 휴대폰추천부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공 시스템이 제공된다.
본 발명에 의하면, 일반화된 데이터수집 기술인 크롤링, 인공지능을 이용하기 위한 머신러닝기법과 인공지능을 이용하여 신뢰도와 신속성 모두를 확보할 수 있다.
또한 본 발명에 의하면, 구매자는 대리점 방문 상담시간, 정보탐색 비용 절약 등의 효과를 발휘할 수 있으며, 최신 추세를 반영한 최적의 휴대폰을 단시간에 효율적으로 구매할 수 있도록 하는 유리한 효과가 있다.
또한 본 발명은 인증된 판매자를 구매자와 연결시키도록 함으로써 판매자에 대한 신뢰성을 확보할 수 있다.
또한 본 발명은 판매자를 자동으로 연결하되 역경매 방식의 거래방식을 채택하여 구매자에게 최저가격을 제시하는 편리성을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법을 수행하는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공시스템을 나타내는 전체 구성도이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다.
또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.
본 개시에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 "및/또는"이라는 용어는, 열거되는 항목들 중 하나 이상의 항목에 의한 임의의 가능한 모든 조합들을 포괄하는 것임이 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 본 개시 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.
본 개시의 실시예에 있어서 '모듈' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법을 수행하는 순서도이다.
먼저 제조사별정보관리모듈의 휴대폰관리부가 휴대폰의 스펙, 기능, 특성 및 판매자의 정보를 수집하는 제1단계(S110)를 진행한다. 이는 제조사별로 휴대폰의 하드웨어 정보와 그 기능 등을 의미한다.
다음으로, 제조사별정보관리모듈의 요금제관리부가 통신사별 요금 정책 정보를 수집하는 제2단계(S120)를 진행한다. 이는 통신사별 요금제도가 상이하기 때문에 해당 통신사가 시행하고 있는 전반적인 요금 정책 정보를 수집한다.
다음으로, 개인별사용특성관리모듈의 사용자특성관리부가 사용자의 현재 사용중인 휴대폰 정보, 요금제, 행동패턴, 통신사 및 기기변경 빈도를 수집하는 제3단계(S130)를 진행한다. 여기서 행동패턴은 통신요금, 문자, 영상 등이 될 수 있다.
다음으로, 휴대폰추천모듈의 휴대폰추천부가 인공지능을 이용하여 개인 특성에 따라 휴대폰을 추천하는 제4단계(S140)를 진행한다. 즉 인공지능은 자체 알고리즘으로 패턴화된 개인특성을 기반으로 최적의 휴대폰을 추천하도록 해준다.
특히 상기 휴대폰추천부는 개인이 선호하는 제품과 현재 사용하고 있는 통신요금에 대한 적합성을 체크하는 것을 특징으로 한다.
여기서 상기 제2단계는, 상기 사용자특성관리부가 통신사의 실시간 이벤트 데이터를 크롤링 방식으로 수집 및 분류하는 것이 바람직하다. 크롤링이란 온라인상의 무수한 데이터를 조건에 맞게 자동으로 수집하는 기술로서 공지의 기술이므로 자세한 설명은 생략한다. 다만 여기서의 조건은 해당 통신사의 홈페이지 상에서 데이터를 수집하도록 함이 좋다.
한편 상기 제3단계는, 상기 개인별사용특성관리모듈의 추천관리부가 개인별 추천빈도, 추천만족도 및 추천적합도를 수집하는 단계, 추천 채택률을 수집하는 단계 및, 상기 휴대폰추천모듈의 전용상담연결부가 고객을 전문상담사에게 자동으로 연결하는 단계를 더 진행하는 것이 좋다. 특히 온라인 상으로 추천받는 것에 한계가 있는 경우, 전문상담사에게 직접 상담을 받을 수 있도록 한다.
또한 상기 제4단계는, 판매사원인증모듈이 판매자의 경력, 소비자 만족도 및 최근 판매 사례를 토대로 판매 사원을 인증하는 단계와, 판매 사원으로부터 판매 가격을 입력받아 역경매방식으로 최저가격을 산정하여 구매자에게 제시하는 단계 및, 구매자가 지인에게 추천하여 상기 지인이 휴대폰을 구매한 경우 추천자에게 포인트를 지급하고 상기 지인에게 경품을 지급하는 단계를 더 진행할 수 있다.
즉 다양한 판매자들이 있는 만큼, 소비자가 믿을 수 있는 판매자만을 필터링하여 신뢰성을 제고할 수 있고, 역경매방식을 채택하여 구매자의 수고를 덜어주며, 특히 추천제도를 도입하여 본 발명의 이용률을 더욱 높이는 효과를 발휘할 수 있다.
도 2는 본 발명의 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공 시스템의 전체구성도이다.
도 2에 의하면, 본 발명의 시스템(100)은 휴대폰의 스펙, 기능, 특성 및 판매자의 정보를 수집하는 제조사별정보관리모듈(10)의 휴대폰관리부(11); 통신사별 요금 정책 정보를 수집하는 제조사별정보관리모듈(10)의 요금제관리부(12); 사용자의 현재 사용중인 휴대폰 정보, 요금제, 행동패턴, 통신사 및 기기변경 빈도를 수집하고 통신사의 실시간 이벤트 데이터를 크롤링 방식으로 수집 및 분류하는 개인별사용특성관리모듈(20)의 사용자특성관리부(21); 및, 인공지능을 이용하여 개인 특성에 따라 휴대폰을 추천하는 휴대폰추천모듈(30)의 휴대폰추천부(31);를 포함한다.
또한 도 2에 의하면, 상기 개인별사용특성관리모듈(20)의 추천관리부(22)가 개인별 추천빈도, 추천만족도 및 추천적합도를 수집하는 단계, 추천 채택률을 수집하고, 상기 휴대폰추천모듈(30)의 전용상담연결부(32)가 고객을 전문상담사에게 자동으로 연결할 수 있다.
나아가 판매사원인증모듈(40)이 판매자의 경력, 소비자 만족도 및 최근 판매 사례를 토대로 판매 사원을 인증하고, 인증된 판매 사원으로부터 판매 가격을 입력받아 역경매방식으로 최저가격을 산정하여 구매자에게 제시할 수 있다.
당업자라면 알 수 있듯이, 본 발명이 본 개시에 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 개시의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 본 명세서에 기술된 다양한 기술들은 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있음을 알아야 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로세서 등에 의해 판독 가능한 저장 매체, 예컨대 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리장치와 같은 비휘발성 메모리, 내장형 하드 디스크와 착탈식 디스크 같은 자기 디스크, 광자기 디스크, 및 CDROM 디스크 등을 포함한 다양한 유형의 저장 매체에 저장된 형태로 구현될 수 있다.
또한, 프로그램 코드(들)는 어셈블리어나 기계어로 구현될 수 있다. 본 개시의 진정한 사상 및 범주에 속하는 모든 변형 및 변경을 이하의 특허청구범위에 의해 모두 포괄하고자 한다.
10: 제조사별정보관리모듈 11: 휴대폰관리부
12: 요금제관리부 20: 개인별사용특성관리모듈
21: 사용자특성관리부 30: 휴대폰추천모듈
31: 휴대폰추천부

Claims (5)

  1. 제조사별정보관리모듈(10)의 휴대폰관리부(11)가 휴대폰의 스펙, 기능, 특성 및 판매자의 정보를 수집하는 제1단계(S110);
    제조사별정보관리모듈(10)의 요금제관리부(12)가 통신사별 요금 정책 정보를 수집하는 제2단계(S120);
    개인별사용특성관리모듈(20)의 사용자특성관리부(21)가 사용자의 현재 사용중인 휴대폰 정보, 요금제, 행동패턴, 통신사 및 기기변경 빈도를 수집하는 제3단계(S130); 및,
    휴대폰추천모듈(30)의 휴대폰추천부(31)가 인공지능을 이용하여 개인 특성에 따라 휴대폰을 추천하는 제4단계(S140);를 진행하되,
    상기 휴대폰추천부(31)는 개인이 선호하는 제품과 현재 사용하고 있는 통신요금에 대한 적합성을 체크하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2단계는,
    상기 사용자특성관리부(21)가 통신사의 실시간 이벤트 데이터를 크롤링 방식으로 수집 및 분류하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제3단계는,
    상기 개인별사용특성관리모듈(20)의 추천관리부(22)가 개인별 추천빈도, 추천만족도 및 추천적합도를 수집하는 단계, 추천 채택률을 수집하는 단계 및, 상기 휴대폰추천모듈(30)의 전용상담연결부(32)가 고객을 전문상담사에게 자동으로 연결하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제4단계는,
    판매사원인증모듈(40)이 판매자의 경력, 소비자 만족도 및 최근 판매 사례를 토대로 판매 사원을 인증하는 단계;
    판매 사원으로부터 판매 가격을 입력받아 역경매방식으로 최저가격을 산정하여 구매자에게 제시하는 단계; 및,
    구매자가 지인에게 추천하여 상기 지인이 휴대폰을 구매한 경우 추천자에게 포인트를 지급하고 상기 지인에게 경품을 지급하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공방법.
  5. 휴대폰의 스펙, 기능, 특성 및 판매자의 정보를 수집하는 제조사별정보관리모듈(10)의 휴대폰관리부(11);
    통신사별 요금 정책 정보를 수집하는 제조사별정보관리모듈(10)의 요금제관리부(12);
    사용자의 현재 사용중인 휴대폰 정보, 요금제, 행동패턴, 통신사 및 기기변경 빈도를 수집하고 통신사의 실시간 이벤트 데이터를 크롤링 방식으로 수집 및 분류하는 개인별사용특성관리모듈(20)의 사용자특성관리부(21); 및,
    인공지능을 이용하여 개인 특성에 따라 휴대폰을 추천하는 휴대폰추천모듈(30)의 휴대폰추천부(31);를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 지능형 개인 맞춤 휴대폰 추천 및 최저가 구매 제공 시스템.
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KR20230012178A (ko) * 2021-07-15 2023-01-26 주식회사 오경컴텍 통신요금분석을 통한 사용자맞춤형 통신요금 진단 및 설계방법

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