KR20210026315A - 중고 자동차 판매 관리 시스템 - Google Patents

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Abstract

중고 자동차 판매 관리 시스템에 대해 개시한다. 본 발명의 실시예에 따른 중고 자동차 판매 관리 시스템은 앱/웹 프로그램을 통해 매물 목록에 포함된 중고 자동차에 대한 정보와 판매 가격 정보를 조회하고 확인하는 소비자 단말기기, 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보를 기계 학습 모델의 필드 값으로 입력받아서 중고 자동차별로 가격 정보 및 판매 예상 정보를 산출하는 판매 관리 서버, 및 앱/웹 프로그램을 통해 중고 자동차별로 가격 정보 및 판매 예상 정보를 확인하는 판매자 단말기기를 포함하는바, 기계 학습(Machine Learning) 모델을 활용하여 중고 자동차의 가격 및 판매 예상 정보를 산출할 수 있다.

Description

중고 자동차 판매 관리 시스템{USED CAR SELLING MANAGEMENT SYSTEM}
본 발명은 기계 학습(Machine Learning) 모델을 활용하여 중고 자동차의 가격 및 판매 예상 정보를 산출할 수 있는 중고 자동차 판매 관리 시스템에 관한 것이다.
최근 스마트폰 등의 태블릿 이동 통신기기들을 활용한 쇼핑 서비스에 대한 유저들의 관심 및 사용률이 높아지면서 다양한 물품에 대한 거래가 온라인을 통해 이루어지고 있다.
특히, 중고 자동차의 경우 실시간으로 매물을 검색할 수 있으면서도 중고 자동차들에 대한 정보를 온라인으로 확인 가능하여 편의성이 증대되는 점에서, 온라인상의 중고차 거래 서비스가 등장하였으며 그 이용 추세가 증가하고 있다.
다만, 온라인으로 확인 가능한 중고차 거래 서비스가 증가하고 있음에도 중고 자동차들에 대한 유통구조가 너무 복잡하고, 불투명한 가격 정보가 범람하는 등 여러 가지 문제점이 상존하고 있는 실정이다. 특히, 온라인으로 확인되는 거래가 활성화되면서 허위 매물이 급증하는 등 소비자의 피해 사례가 이어지고 있어 전반적으로 후진성을 면치 못하고 있는 상태이다.
근래에는 온라인을 통한 정보 습득이 더욱 보편화 되었음에도 불구하고, 아직도 소비자에게 정확한 가격 정보가 제공되지 못하고 있다. 이는, 합리적인 온라인 가격산정 서비스가 제공되지 못하고 있고, 중고차 매매시장의 실거래 가격 데이터가 표준화된 상태로 존재하지 않은데 그 원인이 있기도 한다. 또한, 온라인의 중고차 시세 정보의 근거가 되는 중고차 판매 딜러들의 시세표 조차도 실제 거래가격의 평균치가 아닌 개개인의 소견에 따르데 그 문제도 있다.
중고 자동차를 판매하는 판매자 입장에서도 온라인으로 확인되는 중고 자동차들과 판매하고자 하는 매물들에 대한 가격을 합리적으로 정확하게 판단하기가 어렵고, 매물로 나온 중고 자동차들의 판매 가격이나 판매 가능한 기간들을 예측할 수 없어서 경험이나 불특정한 통계 수치 등에만 의존해야 하는 문제가 있었다. 이에 따라, 종래의 온라인 중고 자동차 거래 서비스들은 중고차를 판매하는 판매자 입장이나 구매하는 소비자 입장을 다양하게 고려할 수 없는 문제점들이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위한 것으로, 인공 지능(Artificial Intelligence) 기반의 기계 학습 모델을 활용하여 중고 자동차의 가격 및 판매 예상 정보 등을 실시간으로 산출하고, 산출된 정보들을 구매자들과 판매자들이 공유할 수 있도록 지원 가능한 중고 자동차 판매 관리 시스템을 제공하는 것이다.
전술한 바와 같은 기술 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 중고 자동차 판매 관리 시스템은 앱/웹 프로그램을 통해 매물 목록에 포함된 중고 자동차에 대한 정보와 판매 가격 정보를 조회하고 확인하는 소비자 단말기기, 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보를 기계 학습 모델의 필드 값으로 입력받아서 중고 자동차별로 가격 정보 및 판매 예상 정보를 산출하는 판매 관리 서버, 및 앱/웹 프로그램을 통해 중고 자동차별로 가격 정보 및 판매 예상 정보를 확인하는 판매자 단말기기를 포함한다.
판매자 단말기기는 앱/웹 프로그램의 입력 메뉴, 입력 창, 입력 바를 통해 판매자가 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 각각 대응되도록 지정된 코드들을 기계 학습 모델의 필드 값으로 각각 입력할 수 있도록 지원하고, 앱/웹 프로그램의 확인 메뉴와 확인 창을 통해서는 판매자가 중고 자동차별로 산출된 가격 정보와 판매자별로 산출된 판매 예상 정보를 확인할 수 있도록 지원한다.
판매 관리 서버는 소비자 단말기기와 판매자 단말기기에 앱/웹 프로그램이 설치 및 실행될 수 있도록 지원함과 아울러 소비자와 상기 판매자의 로그인 정보를 관리하는 앱/웹 프로그램 지원부를 포함한다. 또한, 판매 관리 서버는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 각각 대응되도록 지정된 코드들과 각각 매칭된 필드네임, 수치 및 통계 수량을 기계 학습에 필요한 필드 값으로 각각 변환하는 자동차 정보 입출력 관리부, 및 자동차 정보 입출력 관리부에서 각각 변환된 필드 값들을 이용해서 미리 설정된 기계학습 프로그램에 따라 기계 학습을 수행하며, 기계 학습 수행 결과에 따라 중고 자동차별 가격 정보를 결과 값으로 출력하는 데이터 학습 처리부를 포함함에 그 주요 기술 특징이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 중고 자동차 판매 관리 시스템은 인공 지능 기반의 기계 학습 모델을 활용하여 중고 자동차의 가격 정보 등을 실시간으로 정확하게 산출하는바, 중고차 매물 정보 및 가격 정보 등에 대한 소비자의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 기계 학습 모델을 활용하여 중고 자동차 판매자의 판매 기록 데이터, 판매 지역, 차종별 판매 가격 등에 따라 판매 확률, 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 정보 등의 판매 예상 정보를 산출함으로써, 중고 자동차 판매 관리 효율을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 중고 자동차 판매 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 판매 관리 서버의 구성을 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 데이터 학습 처리부의 자동차의 가격 정보 산출 기술 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 데이터 학습 처리부의 자동차의 가격 정보 산출 방법을 순차적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 도 2에 도시된 판매 기간 예측부의 판매 예상 정보를 산출 기술을 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 2에 도시된 판매 기간 예측부의 판매 예상 정보 산출 결과 데이터를 나타낸 도면이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 중고 자동차 판매 관리 시스템에 대해 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 중고 자동차 판매 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 1에 도시된 중고 자동차 판매 관리 시스템은 소비자 단말기기(100), 앱/웹 프로그램(300)을 지원하는 판매 관리 서버(400), 및 판매자 단말기기(200)를 포함한다.
소비자 단말기기(100)는 소비자가 앱/웹 프로그램(300)을 통해 매물 목록에 포함된 중고 자동차에 대한 차량 정보와 판매 가격 정보 등을 조회하고 확인할 수 있도록 지원한다.
소비자 단말기기(100)는 소비자들이 앱/웹 프로그램에 접속해서 중고 자동차들에 대한 가격 정보 등을 조회하고 확인할 수 있도록 지원하는바, 퍼스널 컴퓨터, 노트북, 스마트폰 및 태블릿 PC 등의 인터넷 통신이 가능한 유/무선 통신 단말기기가 될 수 있다.
이에, 소비자는 자신이 소유한 소비자 단말기기(100)를 통해 앱/웹 프로그램에 접속한 후, 중고 자동차의 종류, 모델, 세부 등급, 최초 등록 연월, 주행거리, 차체 색상 및 옵션 사항, 사고 여부와 수리/교체비용 등을 포함한 미리 설정된 다수의 기재 사항을 선택할 수 있다. 그리고 선택 사항들에 대응되는 중고 자동차들에 대한 차량 정보와 중고 자동차별 가격 정보와 옵션 사항 등을 확인할 수 있다.
판매 관리 서버(400)는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보, 및 서비스 지원 정보들을 기계 학습 모델의 필드 값으로 입력받아서 기계 학습을 수행한다. 그리고 기계 학습 수행 결과에 따라 중고 자동차별로 판매 가능한 매매 예상 가격 정보, 매매 예상 가격 등에 따른 판매 확률, 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간, 매매 예상 가격별 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 정보 등의 판매 예상 정보를 산출한다.
구체적으로, 판매 관리 서버(400)는 판매자 단말기기(200)로부터 앱/웹 프로그램을 통해 차량 모델, 차종 등을 포함하는 차량 정보, 및 자동차별 원부 내용, 판매 개시일, 판매 지역 등을 포함하는 상태 정보들을 기계 학습 모델의 필드 값으로 입력받는다. 또한, 판매 관리 서버(400)는 앱/웹 프로그램을 통해 자동차별 옵션 사항을 포함하는 옵션 정보, 및 사고 이력 사항, 거래 이력 사항 등을 포함하는 이력 정보 또한 학습 모델의 필드 값으로 입력받는다. 이와 더불어, 판매 관리 서버(400)는 서비스 지원 업체의 서비스 지원 이력을 포함하는 서비스 지원 정보들도 기계 학습 모델의 필드 값으로 입력받는다.
판매 관리 서버(400)는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 다양한 필드 값들을 이용해서 미리 설정된 기계 학습 프로그램에 따라 기계 학습을 수행하며, 그 수행 결과에 따라 중고 자동차별 가격 정보 및 판매 예상 정보 등을 산출한다. 이러한 판매 관리 서버(400)의 중고 자동차별 가격 정보 및 판매 예상 정보 산출 기술은 이후에 첨부된 도면을 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다.
판매자 단말기기(200)는 앱/웹 프로그램으로 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 각각의 내역들이나 수치 및 선택 사항들에 대응되는 코드를 기계 학습 모델의 필드 값으로 입력하여, 판매 관리 서버(400)의 기계 학습 동작을 지원한다.
구체적으로, 차량 모델 정보에 포함된 필드 값으로는 자동차 명칭 코드, 브랜드 코드, 모델 코드들이 포함되며, 차종 정보에 포함되는 필드 값으로는 SUV, RV, 승용, 경차, 중형, 준중형 등의 분류 사항에 각각 대응되는 코드들이 입력될 수 있다.
자동차별 원부 정보에 포함된 필드 값은 구조 변경 사항, 차량 등록 월, 저당, 세금 미납 내역, 용도 이력, 관용 이력, 대여 이력 등에 관련한 수치 및 이력 설정 코드들이 입력될 수 있다. 그리고 판매 개시 정보에 포함된 필드 값으로는 등록 일자, 판매 일자, 판매 금액, 최대 판매 금액, 최소 판매 금액 등의 시세를 나타내는 수치적인 코드들이 입력될 수 있다.
지역 정보에 포함된 필드 값으로는 매매단지 지정 코드, 매매상사 지정 코드, 제휴점 지정 코드, 매매 상사의 지점 지정 코드들이 입력될 수 있고, 옵션 정보에 포함된 필드 값으로는 내비게이션, 썬루프, 스마트키 등의 옵션 물품들에 대한 유/무 여부를 나타낸 지정 코드들이 입력될 수 있다.
중고 자동차의 이력 정보에 포함된 필드 값으로는 사고 건수, 사고 이력 금액, 전손사고건, 침수 전손사고건, 침수 분손사고건 별로 설정된 코드들이 입력될 수 있으며, 서비스 지원 정보에 포함된 필드 값으로는 서비스 업체별로 미리 설정된 체크, 환불보장 체크, 연장보증, 광고 조회 수, 관심등록건별로 각각 설정된 코드들이 입력될 수 있다.
판매자 단말기기(200)는 앱/웹 프로그램의 입력 메뉴, 입력 창, 입력 바 등을 통해 판매자가 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보 내역에 각각 대응되도록 지정된 코드들을 기계 학습 모델의 필드 값으로 각각 입력할 수 있도록 지원한다. 반면, 앱/웹 프로그램의 확인 메뉴와 확인 창을 통해서는 판매자가 자동차별로 산출된 가격 정보와 판매자별로 산출된 판매 예상 정보를 확인할 수 있도록 지원한다.
도 2는 도 1에 도시된 판매 관리 서버의 구성을 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 2에 도시된 판매 관리 서버(400)는 앱/웹 프로그램 지원부(410), 자동차 정보 입출력 관리부(420), 데이터 학습 처리부(430), 자동차 정보 처리부(440), 판매 기간 예측부(450), 및 데이터베이스(460)를 포함한다.
앱/웹 프로그램 지원부(410)는 소비자 단말기기(100)와 판매자 단말기기(200)에 앱/웹 프로그램이 설치 및 실행될 수 있도록 지원함과 아울러, 소비자와 판매자의 로그인 정보를 관리한다.
자동차 정보 입출력 관리부(420)는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보들에 각각 매칭된 각각의 코드들을 분류한다. 그리고 각각 분류된 코드들과 각각 대응되는 필드네임, 수치 및 통계 수량을 기계 학습에 필요한 필드 값으로 각각 변환한다. 그리고 기계 학습에 필요한 필드 값들을 데이터 학습 처리부(430)로 전송한다.
데이터 학습 처리부(430)는 자동차 정보 입출력 관리부(420)에서 각각 변환된 필드 값들을 이용해서 미리 설정된 기계학습 프로그램에 따라 기계 학습을 수행하며, 그 수행 결과에 따라 중고 자동차별 가격 정보를 결과 값으로 출력한다. 데이터 학습 처리부(430)의 기계 학습 수행 및 중고 자동차별 가격 정보 출력 기술에 대해서는 이후에 첨부된 도면을 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다.
자동차 정보 처리부(440)는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보들에 각각 매칭된 각각의 코드들을 분류한다. 그리고 각각 분류된 코드들과 각각 대응되는 필드네임, 수치 및 통계 수량을 분석해서 오류 정보(Outlier Information)들을 추출한다. 그리고, 오류 정보들이 추출된 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 따른 필드네임, 수치 및 통계 수량을 자동차 정보 입출력 관리부(420)로 제공한다.
구체적으로, 자동차 정보 처리부(440)는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 수치 및 통계 수량을 비교 분석해서, 평균적인 수치 및 통계 수량 대비 오차율이 높은 수치나 수량의 필드 값들을 오류 정보로 추출한다. 예를 들어, 자동차 정보 처리부(440)는 평균 연식의 차량 가격 대비 매매 가격 정보가 기준 가격이나 평균 가격 이상으로 높게 입력된 자동차에 대한 이력 정보나, 연식별 평균 주행거리 대비 실제 주행 거리가 미리 설정된 기준 거리 이하로 낮게 입력된 차량 정보 등에 포함된 각각의 필드 값들을 오류 정보로 추출하고 제외시킬 수 있다.
이에, 자동차 정보 입출력 관리부(420)는 오류 정보들이 추출된 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 각각의 코드들에 대응되는 필드네임, 수치 및 통계 수량을 기계 학습에 필요한 필드 값으로 각각 변환할 수 있다. 즉, 데이터 학습 처리부(430)는 자동차 정보 입출력 관리부(420)에서 오류 정보들이 추출된 상태로 각각 변환된 필드 값들을 이용해서 기계 학습을 수행할 수 있으며, 그 수행 결과에 따른 중고 자동차별 가격 정보의 신뢰성은 더욱 높아질 수 있다.
판매 기간 예측부(450)는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보로부터 중고 자동차의 판매 예상 정보를 산출하기 위한 필드 값을 별도로 추출한다. 여기서, 상기 중고 자동차의 판매 예상 정보를 산출하기 위한 필드 값으로는 중고 자동차 판매자별 판매 지역 코드를 포함하는 필드 값, 판매 완료된 자동차 종류와 분류 목록이 기입된 필드 값, 판매 날짜가 기록된 필드 값, 판매 차종별 판매 가격이 기록된 필드 값, 및 판매 기록이 수치 및 통계 수량으로 기입된 필드 값 등이 포함될 수 있다.
이에, 판매 기간 예측부(450)는 상기 중고 자동차 판매자별 판매 지역 코드를 포함하는 필드 값, 판매 완료된 자동차 종류와 분류 목록이 기입된 필드 값, 판매 날짜가 기록된 필드 값, 판매 차종별 판매 가격이 기록된 필드 값, 및 판매 기록이 수치 및 통계 수량으로 기입된 필드 값 등을 이용해서 기계 학습을 수행하며, 상기 기계 학습 수행 결과에 따라 판매자별로 중고 자동차의 판매 예측 가격과 기간이 포함된 판매 예상 정보를 결과 값으로 출력한다. 판매 예상 정보로는 중고 자동차별로 판매 가능한 매매 예상 가격 정보, 매매 예상 가격 등에 따른 판매 확률, 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간, 매매 예상 가격별 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 정보 등이 포함될 수 있다.
또한, 상기 판매 기간 예측부(450)는 중고 자동차 판매자별로 판매 지역, 판매 종류, 판매 기간, 및 판매 가격에 따라 판매된 자동차의 기록을 누적해서 통계적인 결과가 보여질 수 있도록 내역을 정리한다. 그리고, 상기 판매 기간 예측부(450)는 상기 중고 자동차 판매자별 판매 지역, 판매 자동차 종류, 판매 기간, 및 판매 가격 목록과 예측 결과로 추출된 중고 자동차 판매 예측 기간 및 예측 가격을 매칭시켜서 결과 데이터로 출력할 수 있다.
데이터베이스(460)는 차량 정보 DB(461), 상태 정보 DB(462), 옵션 정보 DB(463), 이력 정보 DB(464), 및 서비스 지원 정보 DB(465)를 포함한다.
차량 정보 DB(461)는 자동차 명칭 코드, 브랜드 코드, 모델 코드 등의 차량 모델 정보에 포함된 필드 값, 및 SUV, RV, 승용, 경차, 중형, 준중형 등의 분류 코드들이 포함된 차종 정보와 관련된 각각의 필드 값을 저장하고, 데이터 학습 처리부(430) 및 판매 기간 예측부(450)와 공유한다.
상태 정보 DB(462)는 구조변경, 차량등록 월, 저당, 세금미납, 용도 이력, 관용 이력, 대여 이력에 관련한 이력 설정 코드들이 포함된 각각의 필드 값, 및 등록 일자, 판매 일자, 판매 금액, 최대 판매 금액, 최소 판매 금액 등의 시세를 나타내는 코드들이 포함된 각각의 필드 값을 각각 저장하고, 데이터 학습 처리부(430) 및 판매 기간 예측부(450)와 공유한다.
옵션 정보 DB(463)는 내비게이션, 썬루프, 스마트키 등의 옵션 물품들에 대한 코드들이 포함된 각각의 필드 값과, 매매단지 코드, 매매상사 코드, 제휴점 코드, 지점 코드들이 포함된 각각의 필드 값을 저장하고, 데이터 학습 처리부(430) 및 판매 기간 예측부(450)와 공유한다.
이력 정보 DB(464)는 사고 건수, 사고 이력 금액, 전손사고건, 침수전손사고건, 침수분손사고건 별로 설정된 코드들이 포함된 각각의 필드 값을 저장하고, 데이터 학습 처리부(430) 및 판매 기간 예측부(450)와 공유한다.
서비스 지원 정보 DB(465)는 체크, 환불보장 체크, 연장보증, 광고 조회 수, 관심등록건별로 설정된 코드들이 포함된 각각의 필드 값을 저장하고, 데이터 학습 처리부(430) 및 판매 기간 예측부(450)와 공유한다.
도 3은 도 2에 도시된 데이터 학습 처리부의 자동차의 가격 정보 산출 기술 특징을 설명하기 위한 도면이다. 그리고, 도 4는 도 2에 도시된 데이터 학습 처리부의 자동차의 가격 정보 산출 방법을 순차적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 데이터 학습 처리부(430)는 데이터베이스(460)로부터 판매자 단말기기(200)로 입력된 각각의 필드 값, 즉 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보들에 각각 대응되도록 코드 형태로 포함 및 변환된 필드 값들을 읽어들인다(ST1).
이때, 데이터 학습 처리부(430)는 자동차 정보 입출력 관리부(420)로부터 오류 정보들이 추출된 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보를 수신한다. 그리고 각각의 정보들에 포함된 코드들의 필드네임, 수치 및 통계 수량을 기계 학습에 필요한 필드 값으로 수신한다(ST1).
이어, 데이터 학습 처리부(430)는 데이터베이스(460)로부터 읽어들인 필드 값들과 자동차 정보 입출력 관리부(420)로부터 수신된 필드 값을 비교하고, 자동차 정보 입출력 관리부(420)로부터 수신된 필드 값과 대응되지 않는 서로 다른 필드 값들을 오류 정보로 판단해서 배제한다(ST2). 그리고, 오류 정보들이 추출된 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 필드네임, 수치 및 통계 수량을 기계 학습에 필요한 필드 값으로 적용하여 미리 설정된 기계 학습 프로그램에 따라 기계 학습을 수행한다(ST3).
이어, 데이터 학습 처리부(430)는 기계 학습을 수행 결과에 따른 중고 자동차별 가격 정보를 결과 값으로 출력한다(ST4).
데이터 학습 처리부(430)의 기계 학습 수행 과정은 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 각각의 코드들에 대응되는 필드네임, 수치 및 통계 수량에 대한 업데이트 여부에 따라 반복적으로 수행될 수 있다(ST5).
도 5는 도 2에 도시된 판매 기간 예측부의 판매 예상 정보를 산출 기술을 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 판매 기간 예측부(450)는 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보로부터 중고 자동차의 판매 예상 정보를 산출하기 위한 필드 값을 별도로 추출한다.
전술한 바와 같이, 중고 자동차의 판매 예상 정보를 산출하기 위한 필드 값으로는 중고 자동차 판매자별 판매 지역 코드를 포함하는 필드 값, 판매 완료된 자동차 종류와 분류 목록이 기입된 필드 값, 판매 날짜가 기록된 필드 값, 판매 차종별 판매 가격이 기록된 필드 값, 및 판매 기록이 수치 및 통계 수량으로 기입된 필드 값 등이 포함될 수 있다.
이에, 판매 기간 예측부(450)는 중고 자동차 판매자별 판매 지역, 판매자별로 판매 완료한 자동차 종류와 분류 내역, 판매 완료한 자동차들의 판매 완료 날짜 및 기간, 판매 완료한 자동차들의 차종별 판매 가격에 대한 필드 값들을 미리 설정된 기계 학습 프로그램을 통해 조합한다. 그리고, 판매 지역, 차종, 분류 내역, 판매 기간, 판매 가격 기록들에 대한 통계 내역을 기초로 매매 예상 가격 등에 따른 판매 확률, 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간, 매매 예상 가격별 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 정보 등의 판매 예상 정보를 산출한다.
판매자별 판매 지역, 차종, 분류 내역, 판매 기간, 판매 가격 기록들에 대한 통계 내역을 기초로 판매 예상 기간과 판매 확률, 및 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간을 토대로 매매 예상 가격별 판매 예측 기간이 산출되기 때문에, 판매 예상 기간과 판매 예상 가격, 및 신뢰도 레벨은 서로 대응되거나 반대로 가변될 수 있다. 예를 들면, 판매 예상 가격이 올라가면 신뢰도 레벨은 낮아지고 판매 예상 기간은 길어지게 된다. 반면, 판매 예상 가격이 하향 조정되면 신뢰도 레벨은 높아지고 판매 예상 기간은 짧아지게 된다. 이에, 판매자는 매매 예상 가격 등에 따른 판매 확률, 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간, 매매 예상 가격별 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 정보를 확인하여, 판매 예상 기간을 확인하고 예측할 수 있게 된다.
도 6은 도 2에 도시된 판매 기간 예측부의 판매 예상 정보 산출 결과 데이터를 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 판매 기간 예측부(450)는 중고 자동차 판매자별로 판매 지역, 판매 종류, 판매 기간, 및 판매 가격에 따라 판매된 자동차의 기록을 누적해서 통계적인 결과가 보여질 수 있도록 내역을 정리해서 앱/웹 프로그램의 화면으로 제공할 수 있다.
또한, 판매 기간 예측부(450)는 중고 자동차 판매자별 판매 지역, 판매 자동차 종류, 판매 기간, 및 판매 가격 목록과 예측 결과로 추출된 중고 자동차 판매 예측 기간 및 예측 가격을 매칭시켜서 앱/웹 프로그램의 화면으로 제공할 수 있다.
즉, 앱/웹 프로그램의 화면으로는 판매자별 판매 지역, 차종, 분류 내역, 판매 기간, 판매 가격 기록들에 대한 통계 내역이 표시될 수 있으며, 매매 예상 가격 등에 따른 판매 확률, 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간, 매매 예상 가격별 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 정보 또한 수치적으로 정리되어 표시될 수 있다.
판매자는 이러한 표시 화면을 확인하고, 매매 예상 가격 등에 따른 판매 확률, 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간, 매매 예상 가격별 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 수치 등을 가변시켜 설정해볼 수 있다. 이 경우, 판매 예상 기간과 판매 예상 가격, 및 신뢰도 레벨은 서로 대응되거나 반대로 가변되어 보여진다. 따라서, 판매자는 가변되는 매매 예상 가격, 판매 확률, 판매 확률이 높은 판매 신뢰 기간, 매매 예상 가격별 판매 예측 기간, 판매 예측 결과에 대한 신뢰도 정보를 실시간으로 확인하여, 더욱 정확하게 판매 예상 기간을 확인하고 예측할 수 있게 된다.
이상 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 중고 자동차 판매 관리 시스템은 인공 지능 기반의 기계 학습 모델을 활용하여 중고 자동차의 가격 정보 등을 실시간으로 정확하게 산출하는바, 중고차 매물 정보 및 가격 정보 등에 대한 소비자의 신뢰도를 향상시킬 수 있게 된다.
또한, 기계 학습 모델을 활용하여 중고차 판매자의 판매 기록 데이터, 판매 지역, 차종별 판매 가격 등에 따라 판매 예상 정보를 산출함으로써, 중고 자동차 판매 관리 효율을 향상시킬 수 있게 된다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
100: 소비자 단말기기
200: 판매자 단말기기
300: 앱/웹 프로그램
400: 판매 관리 서버
410: 앱/웹 프로그램 지원부
420: 자동차 정보 입출력 관리부
430: 데이터 학습 처리부
440: 자동차 정보 처리부
450: 판매 기간 예측부
460: 데이터베이스

Claims (6)

  1. 앱/웹 프로그램을 통해 매물 목록에 포함된 중고 자동차에 대한 정보와 판매 가격 정보를 조회하고 확인하는 소비자 단말기기;
    중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보를 기계 학습 모델의 필드 값으로 입력받아서 상기 중고 자동차별로 가격 정보 및 판매 예상 정보를 산출하는 판매 관리 서버; 및
    상기 앱/웹 프로그램을 통해 상기 중고 자동차별로 상기 가격 정보 및 상기 판매 예상 정보를 확인하는 판매자 단말기기를 포함하는,
    중고 자동차 판매 관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 판매자 단말기기는
    상기 앱/웹 프로그램의 입력 메뉴, 입력 창, 입력 바를 통해 판매자가 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 각각 대응되도록 지정된 코드들을 기계 학습 모델의 필드 값으로 각각 입력할 수 있도록 지원하고,
    상기 앱/웹 프로그램의 확인 메뉴와 확인 창을 통해서는 상기 판매자가 중고 자동차별로 산출된 가격 정보와 판매자별로 산출된 판매 예상 정보를 확인할 수 있도록 지원하는,
    중고 자동차 판매 관리 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 판매 관리 서버는
    상기 소비자 단말기기와 상기 판매자 단말기기에 상기 앱/웹 프로그램이 설치 및 실행될 수 있도록 지원함과 아울러, 상기 소비자와 상기 판매자의 로그인 정보를 관리하는 앱/웹 프로그램 지원부;
    상기 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 각각 대응되도록 지정된 코드들과 각각 매칭된 필드네임, 수치 및 통계 수량을 기계 학습에 필요한 필드 값으로 각각 변환하는 자동차 정보 입출력 관리부; 및
    상기 자동차 정보 입출력 관리부에서 각각 변환된 필드 값들을 이용해서 미리 설정된 기계학습 프로그램에 따라 기계 학습을 수행하며, 상기 기계 학습 수행 결과에 따라 상기 중고 자동차별 가격 정보를 결과 값으로 출력하는 데이터 학습 처리부를 포함하는,
    중고 자동차 판매 관리 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 판매 관리 서버는
    상기 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 각각의 코드들에 대응되는 필드네임, 수치 및 통계 수량을 분석해서 오류 정보들을 추출하고,
    상기 오류 정보들이 추출된 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 각각의 코드들에 대응되는 필드네임, 수치 및 통계 수량을 상기 데이터 학습 처리부로 제공하는 자동차 정보 처리부를 더 포함하는,
    중고 자동차 판매 관리 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 데이터 학습 처리부는 상기 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 필드 값들을 상기 자동차 정보 입출력 관리부에서 오류 정보들이 추출된 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 각각의 필드 값들과 비교함으로써, 상기 비교 결과가 동일하거나 대응되지 않는 서로 다른 필드 값들을 오류 정보로 판단해서 배제하며,
    상기 오류 정보들이 추출된 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보에 포함된 각각의 코드들에 대응되는 필드네임, 수치 및 통계 수량을 기계 학습에 필요한 필드 값으로 이용해서 상기 기계 학습 프로그램에 따른 기계 학습을 수행하는,
    중고 자동차 판매 관리 시스템.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 판매 관리 서버는
    상기 중고 자동차별 상태 정보, 차량 정보, 옵션 정보, 이력 정보 및 서비스 지원 정보로부터 중고 자동차의 판매 예상 정보를 산출하기 위한 필드 값들을 별도로 추출하고, 별도로 추출된 필드 값들을 이용해서 기계 학습을 수행함으로써,
    판매자별로 중고 자동차의 판매 예측 가격과 기간이 포함된 판매 예상 정보를 결과 값으로 출력하는 판매 기간 예측부를 더 포함하는,
    중고 자동차 판매 관리 시스템.
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