KR20210142371A - 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템에 관한 것이고, 구체적으로 결정된 도매 기록를 기초로 다양한 지역에 제품을 공급하는 공급자에게 유리한 공급 가격을 제공할 수 있도록 하는 온라인 데이터를 활용한 도매 기록 평가 시스템 및 그에 의한 도매 기록의 평가 방법에 관한 것이다. 온라인 데이터를 활용한 상품별 도매 지수 평가 시스템은 하나의 상품에 대한 공급자의 가격 정보를 수집하는 공급자 거래 모듈(13); 상기 하나의 상품에 대한 구매자의 가격 정보를 수집하는 구매자 거래 모듈(14); 공급자 거래 모듈(13) 및 구매자 거래 모듈(14)로부터 수집된 정보를 분석하는 분석 서버(11); 분석 서버(11)로부터 분석된 정보에 기초하여 상기 하나의 상품 전체에 대한 도매 지수 변동을 산출하여 도매 기록 데이터를 생성하는 도매 지수 변동 산출 모듈(10); 및 도매 지수 변동 산출 모듈(10)으로부터 결정된 상기 도매 기록 데이터로부터 개별 공급 가격을 결정하여 공급자 거래 모듈(13)에 제공하는 개별 공급 결정 모듈(18)을 포함한다.
Description
본 발명은 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템에 관한 것이고, 구체적으로 결정된 도매 기록를 기초로 다양한 지역에 제품을 공급하는 공급자에게 유리한 공급 가격을 제공할 수 있도록 하는 온라인 데이터를 활용한 도매 기록 평가 시스템 및 그에 의한 도매 기록의 평가 방법에 관한 것이다.
도매 지수 또는 도매 물가 지수(wholesale price index)는 생산자와 직접 거래하는 도매업자의 판매 가격에 따른 도매물가의 수준을 말하고, 물가 수준의 변동을 나타내는 지수로 사용될 수 있다. 도매 기록는 전체 품물에 대한 물가수준을 나타내고, 공공기관에 의하여 정해진 시기를 기준으로 산출되어 공개된다. 그러나 이와 같은 도매 물가 지수는 전체 거래 사회의 화폐 흐름을 거시적으로 나타낼 수 있지만 각각의 상품에 대한 것이 아니므로 특정 상품의 공급자가 이와 같은 도매 물가 지수에 기초하여 상품 공급 가격을 결정하기 어렵다. 또한 도매 물가 지수는 서로 다른 공급 물량을 가지고 서로 다른 지역에 위치하는 공급자에게 동일한 값으로 제공되므로 특정 상품의 실제 도매 거래 지수와 차이가 있을 수 있다. 그러므로 실거래에 기초하여 각각의 상품에 대한 도매 지수가 산출될 필요가 있다. 이와 같은 도매 지수는 유형 또는 무형의 다양한 상품 거래에 적용될 수 있다.
본 발명의 목적은 각각의 상품에 대한 도매 지수 및 서로 다른 지역에서 각각의 물품에 대한 도매 지수를 결정하여 공급자가 각각의 상품에 대한 서로 다른 지역에 대한 공급 가격을 결정할 수 있도록 하는 온라인 데이터를 활용한 상품별 도매 지수 평가 시스템 및 그에 의한 도매 지수의 평가 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 적절한 실시 형태에 따르면, 온라인 데이터를 활용한 상품별 도매 지수 평가 시스템은 하나의 상품에 대한 공급자의 가격 정보를 수집하는 공급자 거래 모듈; 상기 하나의 상품에 대한 구매자의 가격 정보를 수집하는 구매자 거래 모듈; 공급자 거래 모듈 및 구매자 거래 모듈로부터 수집된 정보를 분석하는 분석 서버; 분석 서버로부터 분석된 정보에 기초하여 상기 하나의 상품 전체에 대한 도매 지수 변동을 산출하여 도매 기록 데이터를 생성하는 도매 지수 변동 산출 모듈; 및 도매 지수 변동 산출 모듈으로부터 결정된 상기 도매 기록 데이터로부터 개별 공급 가격을 결정하여 공급자 거래 모듈에 제공하는 개별 공급 결정 모듈을 포함한다.
본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 실시간으로 도매 지수의 변동이 평가되도록 하는 것에 의하여 도매 물품 공급자가 적정한 공급 가격을 결정할 수 있도록 한다. 또한 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 지역별로 도매 지수의 변동을 평가하는 것에 의하여 공급자의 공급 지역의 확대가 가능하도록 한다. 추가로 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 도매 공급자의 물품 공급 시기 및 물량의 결정이 가능하도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템의 실시 예를 블록 다이어그램으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템에서 온라인 데이터를 이용하여 도매 지수 산출을 위한 데이터를 선택하는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 3은 서로 다른 지역의 도매 지수가 평가되는 과정에 대한 실시 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화면이 표시된 단말기를 도시한 그림.
도 2는 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템에서 온라인 데이터를 이용하여 도매 지수 산출을 위한 데이터를 선택하는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 3은 서로 다른 지역의 도매 지수가 평가되는 과정에 대한 실시 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화면이 표시된 단말기를 도시한 그림.
아래에서 본 발명은 첨부된 도면에 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되지만 실시 예는 본 발명의 명확한 이해를 위한 것으로 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 아래의 설명에서 서로 다른 도면에서 동일한 도면 부호를 가지는 구성요소는 유사한 기능을 가지므로 발명의 이해를 위하여 필요하지 않는다면 반복하여 설명이 되지 않으며 공지의 구성요소는 간략하게 설명이 되거나 생략이 되지만 본 발명의 실시 예에서 제외되는 것으로 이해되지 않아야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템의 실시 예를 블록 다이어그램으로 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 도매 지수 평가 시스템은 하나의 상품에 대한 공급자의 가격 정보를 수집하는 공급자 거래 모듈(13); 상기 하나의 상품에 대한 구매자의 가격 정보를 수집하는 구매자 거래 모듈(14); 공급자 거래 모듈(13) 및 구매자 거래 모듈(14)로부터 수집된 정보를 분석하는 분석 서버(11); 분석 서버(11)로부터 분석된 정보에 기초하여 상기 하나의 상품 전체에 대한 도매 지수 변동을 산출하여 도매 기록 데이터를 생성하는 도매 지수 변동 산출 모듈(10); 및 도매 지수 변동 산출 모듈(10)으로부터 결정된 상기 도매 기록 데이터로부터 개별 공급 가격을 결정하여 공급자 거래 모듈(13)에 제공하는 개별 공급 결정 모듈(18)을 포함한다.
본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템에서 도매 지수는 각각의 상품별 도매 기록를 의미하고, 1차 도매 공급자 또는 2차 도매 공급자에 의한 공급 가격을 의미한다. 상품별 도매 기록는 예를 들어 서로 다른 제조회사에 의하여 공급되는 동일 종류의 상품이 되거나 동일 제조회사에 의하여 공급되는 동일 상품이 될 수 있다. 상품별 도매 기록는 시간 및 지역에 기초하여 결정되며 실시간으로 변동될 수 있다. 상품별 도매 기록의 산출을 위한 거래 가격은 공급자로부터 제공되거나 구매자의 구매 가격으로부터 산출될 수 있다. 또는 시장 거래 가격에 의하여 결정될 수 있다.
분석 서버(11)는 도매 지수의 결정을 위한 가격 정보를 수집하여 분류 및 분석하는 기능을 가진다. 도매 지수에 대한 정보는 도매 지수로 예를 들어 공식적으로 도매 지수를 집계하는 도매 지수 산출 기관(12)으로부터 제공될 수 있다. 이와 같이 도매 지수 산출 기관(12)에 의하여 제공되는 도매 지수는 시간적으로 지연된 정보에 해당되고, 거래 사회 전체의 도매 지수에 해당되므로 시각에 따라 변동되는 실시간 도매 지수가 되기 어렵다. 그러므로 실시간 가격 정보를 획득하기 위하여 공급자 거래 모듈(13) 및 구매자 거래 모듈(14)이 분석 서버(11)와 연결될 수 있다. 공급자 거래 모듈(13)은 예를 들어 도매 공급자의 경매 사이트로부터 미리 결정된 하나의 상품에 대한 가격 정보를 수집할 수 있다. 또는 도매 공급자에게 직접 접촉하거나 도매 공급자를 위한 회원 서버로부터 상기 하나의 상품에 대한 도매가격 정보를 취득할 수 있다. 공급자 거래 모듈(13)은 모든 도매가격에 대한 정보 제공이 가능한 인터넷 사이트, 직접 접촉 또는 온라인 거래 사이트를 통하여 도매가격 정보를 획득할 수 있다.
도매가격에 대한 정보를 획득하기 위한 구매자 거래 모듈(14)은 소비자가 상기 하나의 상품에 대하여 실제로 구매한 소비자 가격에 대한 정보를 획득할 수 있다. 구매자 거래 모듈(14)은 공급자 거래 모듈(13)과 마찬가지로 인터넷 사이트, 오프라인 매장 또는 온라인 매장을 통하여 소비자 가격에 대한 정보를 취득할 수 있다. 이와 같이 획득된 소비자 가격으로부터 도매가격이 추정될 수 있다. 그리고 도매가격의 추정은 분석서버에 의하여 미리 결정될 수 있다. 분석 서버(11)는 이와 같이 도매 지수 산출 기관(12), 공급자 거래 모듈(13) 및 구매자 거래 모듈(14)을 통하여 획득된 도매가격 정보를 분류 및 분석하여 도매 지수 변동 산출 모듈(10)로 전송한다. 그리고 도매 지수 변동 산출 모듈(10)은 분석 서버(11)로부터 전달된 도매가격에 대한 분석 정보에 기초하여 실시간으로 도매 지수를 산출할 수 있다. 도매 지수 변동 산출 모듈(10)은 정보의 전달 시각 및 지역에 기초하여 도매 지수 데이터 또는 도매 지수 변동 데이터를 생성할 수 있다. 도매 지수 데이터는 하나의 상품의 시간에 따른 도매 지수의 변화에 대한 데이터를 의미하고, 지역별로 생성될 수 있다. 도매 지수 데이터가 생성되면, 그래프 또는 도표 형태로 만들어질 수 있고, 도매 지수 데이터는 실시간으로 미리 결정된 주기에 따라 업데이트가 될 수 있다. 그리고 생성된 도매 지수 데이터는 개별 공급 결정 모듈(18)에 제공될 수 있다. 개별 공급 결정 모듈(18)은 도매 지수 변동 산출 모듈(10)에서 생성된 도매 지수 데이터를 각각의 공급자에게 적절한 공급 가격을 포함하는 데이터로의 가공이 가능하다. 예를 들어 서로 다른 지역에 동일 상품을 공급하는 서로 다른 공급자에게 서로 다른 공급 가격 정보를 제시할 수 있다. 개별 공급 결정 모듈(18)은 분석 서버(11)와 독립된 서버로 만들어질 수 있고, 다양한 공급자에 의하여 접근 가능한 인터넷 사이트로 만들어질 수 있다. 개별 공급 결정 모듈(18)을 통한 공급자는 도매 지수 또는 도매 거래와 관련된 다양한 정보를 획득할 수 있다.
분석 서버(11)는 공급량 정보 모듈(15)과 연결될 수 있고, 추가로 환경 변수 모듈(16)과 연결될 수 있다. 공급량 정보 모듈(15)은 현재 거래 시장에 공급되고 있는 상품의 공급량과 예상 재고량을 포함할 수 있다. 공급량 정보 모듈(15)은 예를 들어 현재 거래 시장의 정보 또는 공급자에 대한 접촉을 통하여 공급량을 정보를 획득하여 분석 서버(11)로 전송할 수 있다. 대안으로 공급량 정보 모듈(15)은 온라인 데이터를 통한 정보 획득에 의하여 공급량에 대한 정보를 획득할 수 있다.
도매 지수에 영향을 미치는 다른 요인으로 거래 환경이 있다. 거래 환경에 대한 정보를 획득하기 위하여 환경 변수 모듈(16)이 설치될 수 있다. 환경 변수 모듈(16)은 계절적 요인, 구매자의 동향 또는 각각의 지역 사회의 특성과 같은 것을 포함한다. 환경 변수 모듈(16)은 이와 같은 환경 변수가 상품 소비에 미치는 영향을 온라인 데이터를 통하여 획득할 수 있다. 예를 들어 특정 지역에서 상품의 거래 상황을 다양한 정보 공급원을 통하여 획득할 수 있고, 하나의 환경 변수가 상품 거래에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 그리고 이를 환경 변수 지수로 만들어 분석 서버(11)로 전송할 수 있다. 환경 변수 지수는 상품에 영향을 미치는 다수 개의 환경 파라미터를 결정하고, 특정 지역에서 각각의 환경 파라미터가 상품에 미치는 영향을 지수(index)로 만든 것을 의미한다. 이와 같은 환경 변수 지수는 온라인 데이터가 적용될 필요성이 크면서 공급자에 대한 개별 공급을 결정하기 위한 중요한 지표가 된다.
위에서 설명된 것처럼, 본 발명에 따른 분석 서버(11)는 실제 거래 정보에 기초하여 거래 사회의 실시간 도매 지수를 산출하고, 이와 같이 산출된 도매 지수를 공급자에게 제공되도록 한다. 실제 거래 정보는 다양한 정보 공급원으로부터 제공되는 정보가 될 수 있고, 예를 들어 온라인 데이터와 같은 대량의 데이터가 도매 지수 산출을 위한 정보로 이용될 수 있다.
아래에서 도매 지수의 산출을 위하여 온라인 데이터와 같은 대량의 정보가 수집되어 처리되는 과정에 대하여 설명된다.
도 2는 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템에서 온라인 데이터를 이용하여 도매 지수 산출을 위한 데이터를 선택하는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, 도매 기록 산출을 위하여 임의의 정보 공급원(211, 212, 213)으로부터 가격 정보 또는 상품 정보가 위에서 설명된 공급자 거래 모듈(13) 또는 구매자 거래 모듈(14)에서 수집될 수 있다. 그리고 수집된 정보는 정렬 모듈(22)에 의하여 정렬될 수 있다. 구체적으로 일정 시간 주기 동안 가격 정보 및 상품 정보가 수집되고, 수집된 정보의 필터링을 위하여 정렬될 수 있다. 정렬 모듈(22)은 수집된 정보를 필터링하는 기능을 가질 수 있다. 정렬 모듈(22)은 시간 우선성 유닛(221) 및 반복 검출 유닛(222)을 포함할 수 있고, 시간 우선성 유닛(221)은 다양한 정보 공급원(211, 212, 213)에서 공급된 정보에서 동일한 정보로 판단되는 정보 중 시간적으로 현재 시점에서 가까운 시간에 발생된 정보에 대하여 우선성을 부여한다. 그리고 반복 검출 유닛(222)은 가격 정보의 반복 수준에 기초하여 우선성을 부여한다. 이와 같이 시각 우선성 및 반복 수준에 따라 정보를 정렬하고, 예를 들어 시각 우선성이 낮은 정보 또는 반복 수준이 낮은 정보를 제외한다. 예를 들어 하나의 웹페이지에서 1 시각에 가격 정보가 제공되고, 2 시각에 다른 가격 정보가 제공되는 경우 만약 2 시각이 1 시각보다 현재 시점에서 가까운 시각이라면 1 시각 가격 정보는 제외된다. 또한 동일 상품에 대하여 1 가격이 서로 다른 3개의 웹페이지로부터 제공되고, 2 가격 서로 다른 5개의 웹페이지에서 제공된다면 2 가격이 우선성을 가진다. 이와 같은 방법으로 정렬 모듈(22)에서 가격 정보에 대한 선택이 이루어지면 상관 지수 모듈(23)에서 상관 지수가 결정될 수 있다. 상관 지수는 가격 정보의 신뢰성을 판단하기 위한 것으로 추출키 및 연관도에 따라 상관 지수가 결정될 수 있다. 상관 지수는 획득된 가격 정보가 실제로 거래와 관련되었는지 여부를 판단하기 위한 것으로 추출키 유닛(231) 및 연관도 유닛(232)에서 제공된 기준에 따라 이루어질 수 있다. 추출키 유닛(231)은 상품의 특성에 따라 2개 이상의 관련 용어를 조합할 수 있다. 예를 들어 상품명 또는 특성과 관련된 단어와 거래와 관련된 단어가 추출키로 만들어질 수 있다. 추출키 유닛(231)은 도매 지수가 산출되는 상품에 따라 다양한 추출키를 생성하여 각각의 추출키에 상관도 값을 결정하여 상관 지수 유닛(23)에 제공할 수 있다. 연관도 유닛(232)은 획득된 정보가 거래와 관련이 있는지 여부를 결정하는 기능을 가진다. 연관도 유닛(232)은 획득된 정보의 출처에 따라 연관도 값을 결정할 수 있다. 예를 들어 정보가 예를 들어 거래 사이트로부터 획득되었다면 연관도 값이 높아질 수 있다. 이에 비하여 획득된 정보가 다른 주제를 가진 웹페이지라면 연관도 값이 낮아질 수 있다. 이와 같이 추출키 및 연관도 결정 기준이 생성되면 상관 지수 모듈(23)에서 이에 기초하여 각각의 가격 정보에 대한 상관 지수 값을 결정할 수 있다. 그리고 결정된 상관 지수 값을 가진 가격 정보가 결정 모듈(24)로 전달될 수 있다. 결정 모듈(24)은 상관 지수 모듈(23)로부터 전달된 가격 정보가 도매 지수의 결정을 위한 데이터가 될 수 있는지 여부를 결정할 수 있다. 그리고 결정된 정보는 신뢰 평가 모듈(25)로 전송되어 신뢰도가 결정될 수 있다. 신뢰도는 각각의 가격 정보를 이전 가격 정보 또는 다른 도매 기록 산출 기관으로부터 산출된 도매 지수와 비교할 수 있고, 그에 기초하여 신뢰도를 평가할 수 있다. 그리고 신뢰도가 평가된 정보는 지수 생성 모듈(26)로 전달될 수 있다. 지수 생성 모듈(26)은 전달된 가격 정보를 지역 및 시간에 따라 분류하여 도매 지수를 생성할 수 있다. 그리고 생성된 도매 지수가 피드백 모듈(27)에 의하여 하나의 가격 정보로 변환되어 분석 서버(11)로 입력될 수 있다. 그에 따라 결정된 도매 지수의 적정성이 판단될 수 있다.
분석 서버(11)는 다양한 방법으로 가격 정보를 획득하여 처리할 수 있고, 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 제시된 실시 예에 제한되지 않는다.
위에서 설명된 것처럼 도매 지수는 시간별 또는 지역별로 산출될 수 있다.
아래에서 도매 지수가 지역별로 산출되어 공급자에게 전달되는 과정에 대하여 설명된다.
도 3은 서로 다른 지역의 도매 지수가 평가되는 과정에 대한 실시 예를 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 서로 다른 지역에 대하여 서로 다른 도매 지수(311, 312, 313)가 결정될 수 있다. 그리고 서로 다른 도매 지수(311, 312, 313)는 위에서 설명된 분석 서버 및 도매 지수 변동 산출 모듈에 의하여 산출될 수 있다. 도매 지수는 도매 공급 가격을 결정하는 기준이 되고, 각각의 공급자(38)는 도매 지수에 기초하여 서로 다른 지역에 대한 도매 공급 가격을 결정할 수 있다. 각각의 공급자(38)가 서로 다른 지역에 대한 공급 가격을 결정하는 경우 도매 지수가 차이를 나타내는 원인에 따라 해당 지역에 대한 공급 여부 또는 공급 가격을 결정하여야 한다. 본 명세서에서 도매 지수에 기초하여 결정되는 도매 공급 가격을 가격 지수라고 한다. 가격 지수는 공급자(38)의 공급 물량, 공급 시기 또는 공급 지역에 따라 동일한 도매 지수에 대하여 다른 값을 가질 수 있다. 이와 같은 가격 지수의 결정을 위하여 서로 다른 지역에 대하여 산출된 도매 지수(311, 312, 313)가 비교 모듈(32)로 전송될 수 있다. 또한 하나의 상품에 대한 광역 도매 기록(351)가 비교 모듈(32)로 전달될 수 있다. 비교 모듈(32)은 광역 도매 지수(351)와 각각의 도매 지수(311, 312, 313)의 차이를 비교하여 가격 지수 분석 모듈(33)로 전송할 수 있다. 그리고 평가 매개 모듈(34)에 의하여 공급자의 수, 공급량, 소비 시장의 크기 또는 다른 물가지수와 같은 도매 지수(311, 312, 313)에 영향을 미치는 매개 변수가 탐색될 수 있다. 그리고 탐색된 매개 변수가 가격 지수 분석 모듈(33)로 전송될 수 있다. 가격 지수 분석 모듈(33)은 지역별 가격 지수를 결정할 수 있다. 지역별 가격 지수는 도매 지수와 유사하지만 거래 환경이 반영된다는 점에서 도매 지수와 차이를 나타낼 수 있다. 이와 같이 가격 지수 분석 모듈(33)에 의하여 가격 지수가 분석되면 개별 지수 결정 모듈(37)로 전송될 수 있다. 개별 지수 결정 모듈(37)은 각각의 공급자(38)가 현재 상태에서 특정 지역에 상품을 공급하는 경우 적정한 공급 가격을 산출할 수 있다. 공급자(38)는 공급자의 공급 경로, 공급 물량 또는 공급 시기에 따라 가격 지수가 결정된 각각의 지역의 개별지수를 산출할 수 있다. 그리고 산출된 개별지수에 따라 공급에 가장 유리한 시기, 공급량 및 지역을 결정할 수 있다.
이와 같이 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 각각의 공급자(38)에 대하여 가장 유리한 지역에 대한 공급량, 공급 시기 및 도매 공급 가격을 결정할 수 있도록 한다.
아래에서 이와 같은 기능을 가지는 본 발명에 따른 시스템에서 도매 지수가 평가되는 방법에 대하여 설명된다.
도 4는 본 발명에 따른 도매 지수 평가 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 4를 참조하면, 하나의 상품에 대한 도매 지수를 평가하는 방법은 상기 하나의 상품에 대한 가격 데이터를 수집하는 단계(P41); 상기 수집된 가격 데이터가 시각 및 가격에 따라 분석되는 단계(P42); 상기 분석된 데이터에 기초하여 지역별 도매 지수가 산출되는 단계(P43); 산출된 지역별 도매 지수가 대비되어(P44) 지수 차이가 있는지 여부가 판단되는 단계(P45); 상기 도매 기록에 영향을 미치는 연관데이터를 수집하는 단계(P46); 상기 수집된 연관 데이터에 기초하여 보상 파라미터를 적용하는 단계(P47); 상기 보상 파미미터가 적용된 도매 기록가 설정된 범위에 있는지 여부가 판단되는 단계(P48); 및 각각의 공급자에 대한 개별 가격지수를 결정하는 단계(P49)를 포함한다.
본 발명에 따른 도매 지수 평가 방법은 온라인 데이터에 기초하여 공급자, 구매자 또는 다양한 가격 정보 공급원으로부터 가격 정보를 수집하고 분석하여 지역별 도매 지수를 산출 또는 평가하는 것을 특징으로 한다. 도매 지수의 평가를 위하여 온라인 데이터에 기초하여 가격 데이터가 수집된다(P41). 수집된 데이터는 대량이 되고, 다양한 정보 공급원으로부터 획득되어야 하고, 빠른 시간 내에 수집되고, 신뢰성이 평가될 수 있어야 한다. 이와 같은 방법으로 수집된 가격 정보는 획득된 시각 및 가격에 따라 분류되고 분석되어 지역별로 분류가 될 수 있다(P42). 가격 정보로부터 유효 데이터를 추출하는 과정은 위에서 설명된 분석 서버에서 이루어질 수 있고, 유효 데이터에 기초하여 지역별 가격 도매 지수가 산출될 수 있다(P43). 그리고 산출된 지역별 도매 지수가 대비될 수 있다(P44). 지역별 도매 지수는 상품 특성, 1차 도매 공급 지역 또는 2차 도매 공급 지역, 시장 크기 또는 다른 상품과 관계에 따라 다르게 나타날 수 있다. 또한 상품에 따라 지역별 도매 지수의 차이가 나타나지 않을 수 있다. 이에 따라 상품에 따라 의미를 가질 수 있는 지수 차이 범위가 결정될 수 있고, 지수 차이를 나타내는지 여부가 판단될 수 있다(P45). 하나의 상품에 대한 지역별 도매 지수가 미리 설정된 범위를 벗어나는 차이를 나타내지 않는다면, 각각의 공급자를 위한 개별 가격 지수가 지역별 도매 지수에 기초하여 결정될 수 있다(P49). 이에 비하여 지수 차이가 미리 결정된 범위를 벗어난다면(YES), 각각의 지역에 대한 연관 데이터가 수집될 수 있다(P46). 연관 데이터는 다른 상품의 물가지수, 지역 특성 또는 상품 특성을 포함할 수 있다. 연관 데이어가 수집되면 그에 따라 보상 파라미터가 결정되어 적용될 수 있다(P47). 보상 파라미터의 적용에 따라 각각의 지역 특성에 따라 가격이 변동되고, 변동된 가격이 미리 설정된 범위에 있는지 여부가 다시 판단될 수 있다(P48). 만약 미리 설정된 범위에 있지 않다면(NO), 보상 파라미터에 대하여 가중치가 설정되고(P481) 적용되어야 할 연관 데이터가 수집될 수 있다(P46). 이에 비하여 설정된 범위에 있다면(YES), 공급자를 위한 개별 가격 지수가 결정될 수 있다(P49). 개별 가격 지수는 위에서 설명된 방법에 따라 결정될 수 있다.
본 발명에 따른 지역별 도매 지수는 다양한 방법으로 결정될 수 있고, 본 발명은 제시된 실시 예에 제한되지 않는다.
본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 실시간으로 도매 지수의 변동이 평가되도록 하는 것에 의하여 도매 물품 공급자가 적정한 공급 가격을 결정할 수 있도록 한다. 또한 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 지역별로 도매 지수의 변동을 평가하는 것에 의하여 공급자의 공급 지역의 확대가 가능하도록 한다. 추가로 본 발명에 따른 도매 지수 평가 시스템은 도매 공급자의 물품 공급 시기 및 물량의 결정이 가능하도록 한다.
본 발명은 커팅부, 제 1 트랜스퍼 및 제 2 트랜스퍼, 콤바인부를 포함할 수 있다.
커팅부는 데이터를 분할하여 복수 개의 조각들을 생성하고, 조각들의 각각에 어드레스를 부여할 수 있다. 여기서, 조각들의 어드레스는 복수 개의 문자 및 숫자의 조합으로 이루어질 수 있다.
또한, 커팅부는 각각의 어드레스를 고려하여 조합 규칙을 생성할 수 있다. 여기서, 조합 규칙은 복수 개의 데이터 조각들을 각각의 어드레스를 바탕으로 하여 분할되기 이전의 데이터로 조합할 수 있도록 하는 규칙을 의미한다.
제 1 트랜스퍼는 복수 개의 데이터 조각들을 임의의 순서로 전송할 수 있다. 여기서, 복수 개의 데이터 조각들은 각각 부여된 어드레스와 함께 전송될 수 있다.
제 2 트랜스퍼는 제 1 트랜스퍼에 의해 전송된 복수 개의 데이터 조각들에 대응되는 조합 규칙을 전송할 수 있다. 여기서, 제 2 트랜스퍼는 제 1 트랜스퍼에 의한 복수 개의 데이터 조각들의 전송에 대하여 시차를 두고 조합 규칙을 전송하는 것이 바람직할 수 있다.
이상 본 명세서에서 설명한 기능적 동작과 본 주제에 관한 실시형태들은 본 명세서에서 개시한 구조들 및 그들의 구조적인 등가물을 포함하여 디지털 전자 회로나 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 혹은 이들 중 하나 이상의 조합에서 구현 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 주제의 실시형태는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위하여 또는 그 동작을 제어하기 위하여 유형의 프로그램 매체 상에 인코딩되는 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 유형의 프로그램 매체는 전파형 신호이거나 컴퓨터로 판독 가능한 매체일 수 있다. 전파형 신호는 컴퓨터에 의한 실행을 위하여 적절한 수신기 장치로 전송하기 위한 정보를 인코딩하기 위하여 생성되는 예컨대 기계가 생성한 전기적, 광학적 혹은 전자기 신호와 같은 인공적으로 생성된 신호이다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조합 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터 또는 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
부가적으로, 본 명세서에서 기술하는 논리 흐름과 구조적인 블록도는 개시된 구조적인 수단의 지원을 받는 대응하는 기능과 단계의 지원을 받는 대응하는 행위 및/또는 특정한 방법을 기술하는 것으로, 대응하는 소프트웨어 구조와 알고리즘과 그 등가물을 구축하는 데에도 사용 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 프로세스와 논리 흐름은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위하여 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그래머블 프로세서에 의하여 수행 가능하다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서는, 예컨대 범용 및 특수 목적의 마이크로프로세서 양자 및 어떤 종류의 디지털 컴퓨터의 어떠한 하나 이상의 프로세서라도 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기 전용 메모리나 랜덤 액세스 메모리 혹은 양자로부터 명령어와 데이터를 수신할 것이다.
컴퓨터의 핵심적인 요소는 명령어와 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 장치 및 명령을 수행하기 위한 프로세서이다. 또한, 컴퓨터는 일반적으로 예컨대 자기, 자기광학 디스크나 광학 디스크와 같은 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대량 저장 장치로부터 데이터를 수신하거나 그것으로 데이터를 전송하거나 혹은 그러한 동작 둘 다를 수행하기 위하여 동작가능 하도록 결합되거나 이를 포함할 것이다. 그러나, 컴퓨터는 그러한 장치를 가질 필요가 없다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.
따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있다는 점을 밝힌다.
Claims (4)
- 하나의 상품에 대한 공급자의 가격 정보를 수집하는 공급자 거래 모듈(13);
상기 하나의 상품에 대한 구매자의 가격 정보를 수집하는 구매자 거래 모듈(14);
공급자 거래 모듈(13) 및 구매자 거래 모듈(14)로부터 수집된 정보를 분석하는 분석 서버(11); 및
상기 관련 정보를 전송받아서 분산저장서버에 분산저장하는 것을 포함하는 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템. - 청구항 1에 있어서, 분석 서버(11)로부터 분석된 정보에 기초하여 상기 하나의 상품 전체에 대한 생산자와 직접 거래하는 도매업자의 판매 가격에 따른 도매 물가의 수준을 나타내는 도매 지수의 변동을 산출하여 도매 기록 데이터를 생성하는 도매 지수 변동 산출 모듈(10)을 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템.
- 청구항 1에 있어서, 도매 지수 변동 산출 모듈(10)로부터 결정된 상기 도매 기록 데이터로부터 개별 공급 가격을 결정하여 공급자 거래 모듈(13)에 제공하는 개별 공급 결정 모듈(18)을 포함하는 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템.
- 청구항 1에 있어서, 상관 지수(23)는 미리 결정된 추출키 및 연관도에 기초하여 상관도 맵을 형성하는 것을 특징으로 하는 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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KR1020200059100A KR20210142371A (ko) | 2020-05-18 | 2020-05-18 | 온라인 데이터 수집을 통한 도매 기록 평가 시스템 |
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KR20210142371A true KR20210142371A (ko) | 2021-11-25 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US12021279B2 (en) | 2020-11-20 | 2024-06-25 | Hyundai Motor Company | Humidifier for fuel cell |
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2020
- 2020-05-18 KR KR1020200059100A patent/KR20210142371A/ko unknown
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