KR20220060906A - 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 본 발명에 따른 물품 검수 시스템은, 판매자 단말기로부터 등록되는 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 판매데이터를 저장하는 데이터베이스; 상기 저장된 판매데이터를 선행 학습데이터로 사용하고, 상기 학습데이터에 기초하여 상기 물품 및 상기 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출하는 머신러닝 기반의 신뢰도 산출부; 상기 판매자 단말기로부터 상기 물품 및 상기 판매자에 대한 정보를 수신하고, 상기 산출된 신뢰도에 대한 정보를 구매자 단말기로 전송하는 통신부; 상기 구매자 단말기의 요청을 수신하여 상기 산출된 신뢰도를 수치 또는 등급의 형태로 상기 구매자 단말기에 전송하도록 상기 신뢰도 산출부를 제어하는 제어부로 구성되는 물품 검수 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의하여, 인공지능 기술을 활용하여 판매자 또는 물품에 대한 신뢰도를 측정함으로써, 구매자에게 판매자 또는 해당 물품이 신뢰할 수 있는 것인지에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 주기적으로 판매자 및 중고 물품에 대한 데이터를 갱신하고 이를 통해 판매자 또는 중고 물품에 대한 신뢰도를 측정함으로써, 정확한 예측정보를 제공할 수 있다.

Description

인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램 { SYSTEM AND METHOD FOR PRODUCT INSPECTION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND COMPUTER PROGRAM FOR THE SAME }
본 발명은 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 온라인 상의 상품 판매과정에서 사기 등이 의심되는 경우 이에 대한 예측 정보를 제공하는 인공지능을 활용한 상품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
최근 정보통신 기술이 급격히 발달하면서, 대부분의 재화가 온라인 상에서 매매가 가능하게 되었다. 이 중에는 신제품 뿐만 아니라 중고 물품의 매매도 온라인 상에서 활발하게 이루어지고 있다.
이러한 온라인 상에서의 중고 물품 거래방법은 포털사이트의 카페나 게시판 뿐만 아니라 오픈마켓 및 이와 연동되는 스마트폰 애플리케이션 등을 통해서도 판매자가 자신의 물품을 직접 등록하여 판매할 수 있는 등 그 거래 형태가 점차 다양해지고 있다.
그런데 이렇게 중고 물품을 온라인 상에서 매매하는 경우, 판매자가 해당 물품을 적법하게 소유하고 있는 본인인지 확인이 어렵거나 해당 물품이 정품인지 여부가 불확실하여 구매자가 판매자를 신뢰하고 거래하기 어려운 문제가 있다.
한국등록특허 제10-439332호
따라서 본 발명은 인공지능 기술을 활용하여 판매자 또는 물품에 대한 신뢰도를 측정함으로써, 구매자에게 판매자 또는 해당 물품이 신뢰할 수 있는 것인지에 대한 정보를 제공할 수 있는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템 및 그 물품 검수 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 주기적으로 판매자 및 중고 물품에 대한 데이터를 갱신하고 이를 통해 판매자 또는 중고 물품에 대한 신뢰도를 측정함으로써, 정확한 예측정보를 제공할 수 있는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템 및 그 물품 검수 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적은, 판매자 단말기로부터 등록되는 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 판매데이터를 저장하는 데이터베이스; 상기 저장된 판매데이터를 선행 학습데이터로 사용하고, 상기 학습데이터에 기초하여 상기 물품 및 상기 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출하는 머신러닝 기반의 신뢰도 산출부; 상기 판매자 단말기로부터 상기 물품 및 상기 판매자에 대한 정보를 수신하고, 상기 산출된 신뢰도에 대한 정보를 구매자 단말기로 전송하는 통신부; 상기 구매자 단말기의 요청을 수신하여 상기 산출된 신뢰도를 수치 또는 등급의 형태로 상기 구매자 단말기에 전송하도록 상기 신뢰도 산출부를 제어하는 제어부로 구성되는 물품 검수 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템에 의해 달성된다.
상기 제어부는, 상기 신뢰도 산출의 근거가 되는 신뢰도 근거 정보를 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 구매자의 요청에 따라 상기 신뢰도 근거 정보를 상기 구매자 단말기에 전송할 수 있다.
상기 신뢰도 근거 정보는, 상기 물품의 판매가격과, 상기 물품의 중복 등록여부와, 상기 물품의 사진과, 업로드된 콘텐츠의 제목과, 상기 업로드된 콘텐츠의 상세설명정보와, 상기 업로드된 콘텐츠에 대한 게시자의 댓글정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 물품 신뢰도 정보와; 상기 판매자의 성명과, 상기 판매자의 아이디와, 상기 판매자의 닉네임과, 상기 판매자의 연락처와, 상기 판매자의 계좌번호와, 상기 판매자의 플랫폼 등급과, 상기 판매자의 물품 거래정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 판매자 신뢰도 정보를 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 기설정된 시간 간격에 따라 상기 신뢰도 및 상기 신뢰도 근거 정보를 갱신하고, 상기 저장된 판매데이터 중 상기 기설정된 시간 동안 상기 등록된 물품과 동일한 분류의 물품의 등록건수가 과거의 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 판매자 신뢰도 정보에 가중치를 부여하고, 상기 기설정된 시간 동안 어느 한 판매자의 물품 등록건수가 과거의 동일한 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 물품 신뢰도 정보에 가중치를 부여할 수 있다.
물품 검수 시스템이 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 판매데이터를 저장하는 단계; 상기 물품 검수 시스템이 상기 저장된 판매데이터를 선행 학습데이터로 사용하고, 상기 학습데이터에 기초하여 상기 물품 및 상기 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 방법에 의해서도 상기 목적은 달성된다.
상기 물품 검수 시스템이 구매자 단말기의 요청을 수신하여 상기 산출된 신뢰도에 대한 정보를 수치 또는 등급의 형태로 상기 구매자 단말기에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 신뢰도에 대한 정보를 전송하는 단계는, 상기 신뢰도 산출의 근거가 되는 신뢰도 근거 정보를 저장하고, 상기 구매자 단말기에 추가로 전송할 수 있다.
상기 신뢰도 근거 정보는, 상기 물품의 판매가격과, 상기 물품의 중복 등록여부와, 상기 물품의 사진과, 업로드된 콘텐츠의 제목과, 상기 업로드된 콘텐츠의 상세설명정보와, 상기 업로드된 콘텐츠에 대한 게시자의 댓글정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 물품 신뢰도 정보와; 상기 판매자의 성명과, 상기 판매자의 아이디와, 상기 판매자의 닉네임과, 상기 판매자의 연락처와, 상기 판매자의 계좌번호와, 상기 판매자의 플랫폼 등급과, 상기 판매자의 물품 거래정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 판매자 신뢰도 정보를 포함할 수 있다.
상기 판매데이터를 저장하는 단계는, 상기 판매데이터를 기설정된 시간 간격에 따라 갱신하여 저장하고, 상기 신뢰도를 산출하는 단계는, 상기 저장된 판매데이터 중 상기 기설정된 시간 동안 상기 등록된 물품과 동일한 분류의 물품의 등록건수가 과거의 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 판매자 신뢰도 정보에 가중치를 부여하고, 상기 기설정된 시간 동안 어느 한 판매자의 물품 등록건수가 과거의 동일한 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 물품 신뢰도 정보에 가중치를 부여할 수 있다.
본 발명에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 의하면, 판매자 또는 물품에 대한 신뢰도를 측정하고 이를 구매자에게 제공함으로써, 구매자에게 판매자 또는 해당 물품이 신뢰할 수 있는 것인지에 대한 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 의하면, 주기적으로 판매자 및 중고 물품에 대한 데이터를 갱신하고 이를 통해 판매자 또는 중고 물품에 대한 신뢰도를 측정함으로써, 정확한 예측정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 물품 검수 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 물품 검수 시스템의 신뢰도 산출 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 물품 검수 시스템의 사용자 인터페이스를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법을 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템과 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 구성을 도시한 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 물품 검수 시스템은 판매자 단말기(1)와, 구매자 단말기(2)와, 물품 검수 서버(3)를 포함한다.
판매자 단말기(1)는 중고 물품 거래 플랫폼 또는 쇼핑몰 웹 사이트 등에 자신이 판매하는 상품에 관련된 정보 또는 게시물을 업로드하고자 하는 판매자가 사용하기 위한 장치이며, 구매자 단말기(2)는 중고 물품 거래 플랫폼 또는 쇼핑몰 웹 사이트 등을 통해 판매자가 등록한 중고 물품을 구매하고자 하는 구매자가 사용하기 위한 장치이다.
도 1에서 판매자 단말기(1) 및 구매자 단말기(2)는 하나의 장치로 도시되었으나, 이는 설명의 편의를 위한 것으로, 실시예들에 따른 물품 검수 시스템을 사용하는 실제 사용자의 수 또는 사용자의 장치 수를 제한하는 것이 아니라는 점이 용이하게 이해될 것이다.
본 발명에 따른 판매자 단말기(1) 및 구매자 단말기(2)는 스마트폰(smartphone) 등 이동 통신 단말기, 개인용 컴퓨터(personal computer), PDA(personal digital assistant), 태블릿(tablet), IPTV(Internet Protocol Television) 등을 위한 셋톱박스(set-top box) 등 임의의 컴퓨팅 장치의 형태로 구현될 수 있다.
물품 검수 서버(3)는 사용자, 즉, 판매자가 데이터를 업로드하여 중고 물품을 판매할 수 있는 쇼핑몰 웹 사이트 또는 중고 물품 거래 플랫폼 등을 제공하는 기관과 연계된 서버이다. 예를 들어, 물품 검수 서버(3)는 쇼핑몰 웹 사이트를 제공하는 웹 서버(web server) 또는 애플리케이션 서비스 서버(application service server) 등에 연동되어 등록된 중고 물품 및 중고 물품을 등록한 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출하여 구매자에게 제공할 수 있다.
본 명세서에서 쇼핑몰 웹 사이트 및 중고 물품 거래 플랫폼과, 물품 검수 서버(3), 판매자 단말기(1) 및 구매자 단말기(2) 상호 간의 통신 방법은 유선 및/또는 무선 네트워크를 통하여 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 5G 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다.
예를 들어, 물품 검수 서버(3)와 판매자 단말기(1) 및 구매자 단말기(2) 사이의 유선 및/또는 무선 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution(LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의한 통신 네트워크를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일실시예에 따른 물품 검수 서버(3)는 통신부와(31), 데이터베이스(32)와, 신뢰도 산출부(33)와, 제어부(34)를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따른 물품 검수 시스템 및 물품 검수 서버(3)와 이에 포함된 각 부(unit)(31-34)는, 전적으로 하드웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대, 물품 검수 서버(3)와 이에 포함된 각 부(31-34)는 특정 형식 및 내용의 데이터를 처리하거나 또는/또한 전자통신 방식으로 주고받기 위한 하드웨어 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부", "모듈", "장치", "단말기", "서버" 또는 "시스템" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.
또한, 물품 검수 서버(3)를 구성하는 각각의 요소는 반드시 서로 물리적으로 구분되는 별개의 장치를 지칭하는 것으로 의도되지 않는다. 즉, 도 1의 통신부(31), 데이터베이스(32), 신뢰도 산출부(33), 제어부(34)는 물품 검수 시스템 또는 물품 검수 서버(3)를 구성하는 하드웨어를 해당 하드웨어에 의해 수행되는 동작에 따라 기능적으로 구분한 것일 뿐, 반드시 각각의 부가 서로 독립적으로 구비되어야 하는 것이 아니다. 물론, 실시예에 따라서는 통신부(31), 데이터베이스(32), 신뢰도 산출부(33), 제어부(34) 중 하나 이상이 서로 물리적으로 구분되는 별개의 장치로 구현되는 것도 가능하다.
통신부(31)는 판매자 단말기(1)로부터 판매자에 대한 정보, 판매자가 판매하고자 하는 물품 이미지, 물품 정보를 수신하고, 구매자 단말기(2)로부터 구매자에 대한 정보, 구매자가 구매를 원하는 물품에 대한 정보를 수신한다.
데이터베이스(32)는 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 판매데이터를 저장한다. 여기서, 판매데이터는 판매자의 성명, 아이디, 닉네임, 이메일, 전화번호, 계좌번호, 거래기간 등의 정보를 포함하며, 물품의 종류와, 판매가격, 물품의 사진, 판매자가 등록한 게시물의 제목, 물품 상세정보 등의 정보를 포함한다.
신뢰도 산출부(33)는 데이터베이스(32)에 저장된 판매데이터를 선행 학습데이터로 사용하고, 상기 학습데이터에 기초하여 상기 물품 및 상기 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출하며, 제어부(34)는 구매자 단말기의 요청을 수신하여 상기 산출된 신뢰도를 수치 또는 등급의 형태로 상기 구매자 단말기에 전송하도록 상기 신뢰도 산출부(33)를 제어한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 물품 검수 시스템의 신뢰도 산출 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 물품 검수 시스템은 물품 검수 서버(3)의 신뢰도 산출부(33)가 빅데이터 및 머신러닝으로서 미리 저장된 판매데이터를 전처리하여 사전에 학습된 사기 및 의심 모델을 이용하여 쇼핑몰 웹사이트 또는 중고 물품 거래 플랫폼에 등록된 물품 및 판매자에 대한 신뢰도를 산출한다.
본 발명에 따른 신뢰도 산출부(33)는 중고 물품의 판매데이터를 수집 및 전처리하며 학습하여 사기가 의심되는 모델을 생성할 수 있고, 마찬가지로 수집 및 전처리된 중고 물품의 예측데이터를 이용하여 사기가 의심되는 경우에 해당하는 신뢰도 근거 정보를 머신러닝으로 학습하여 신뢰도 산출 알고리즘을 구성할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 신뢰도 산출부(33)는 판매자의 판매데이터를 수집 및 전처리하며 학습하여 마찬가지로 사기가 의심되는 모델을 생성할 수 있고, 수집 및 전처리된 판매자의 예측데이터를 이용하여 사기가 의심되는 경우에 해당하는 신뢰도 근거 정보를 머신러닝으로 학습하여 신뢰도 산출 알고리즘을 구성할 수 있다.
여기서, 신뢰도 근거 정보란 물품 신뢰도 정보와, 판매자 신뢰도 정보를 포함한다.
물품의 신뢰도 정보는, 물품의 판매가격과, 물품의 중복 등록여부와, 물품의 사진과, 업로드된 콘텐츠의 제목과, 업로드된 콘텐츠의 상세설명정보와, 업로드된 콘텐츠에 대한 게시자의 댓글정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 물품의 사진에 대한 신뢰도 정보는, 같은 공간 및 위치에서 촬영된 사진인지 여부, 업로드된 사진의 개수, 업로드된 사진이 등록된 물품의 카테고리와 일치하는지 여부, 종래에 사기 제품으로 등록된 사진과 일치하는지 여부 등의 정보가 포함될 수 있다.
그리고 업로드된 콘텐츠의 제목 및 상세설명정보는 입력한 텍스트의 크기, 입력한 텍스트에서 금지된 단어가 포함되어 있는지 여부 등의 정보가 포함될 수 있다.
또한, 업로드된 콘텐츠에 대한 게시자의 댓글정보는 댓글에 대한 판매자의 응답시간, 댓글에 금지된 단어가 포함되어 있는지 여부 등의 정보가 포함될 수 있다.
그리고 판매자 신뢰도 정보는, 판매자의 성명과, 판매자의 아이디와, 판매자의 닉네임과, 판매자의 연락처와, 판매자의 계좌번호와, 판매자의 웹사이트 또는 플랫폼 등급과, 판매자의 물품 거래정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 판매자 신뢰도 정보를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 판매자의 성명, 아이디, 닉네임, 이메일주소, 연락처, 계좌번호가 기존의 블랙리스트 데이터베이스에 저장되어 있는지 여부, 판매자의 거래기간, 판매자가 등록한 물품이 설정된 기간(예 : 1일) 동안 중복하여 등록되었는지 여부, 구매자의 설문조사를 통한 판매자의 성실도 등에 대한 정보가 포함될 수 있다.
이렇게 구성된 신뢰도 근거 정보에 따라 생성된 신뢰도 산출 알고리즘을 이용하여 물품 및 판매자에 대한 신뢰도를 산출하고, 연동되는 쇼핑몰 웹사이트 또는 중고 거래 물품 플랫폼에 산출된 신뢰도에 대한 정보를 제공할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 제어부(34)는 신뢰도 산출의 근거가 되는 신뢰도 근거 정보를 데이터베이스에 저장하고, 구매자의 요청에 따라 신뢰도 근거 정보를 구매자 단말기에 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 물품 검수 시스템의 사용자 인터페이스를 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 물품 검수 시스템은 판매자 단말기(1) 또는 구매자 단말기(2)에 표시될 수 있도록 신뢰도 산출부(33)에 의해 산출된 신뢰도 및 신뢰도 산출의 근거가 되는 신뢰도 근거 정보를 판매자 단말기(1) 또는 구매자 단말기(2)에 전송할 수 있다. 신뢰도 산출부(33)에 의해 산출된 신뢰도는 수치로 표시될 수도 있고, 안전, 보통, 위험 등과 같이 미리 정해진 등급의 형태로 표시될 수도 있다.
여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 물품 검수 서버(3)의 제어부(34)는, 기설정된 시간 간격에 따라 신뢰도 및 신뢰도 근거 정보를 갱신하고, 데이터베이스(32)에 저장된 판매데이터 중 기설정된 시간 동안 등록된 물품과 동일한 분류의 물품의 등록건수가 과거의 동일한 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 판매자 신뢰도 정보에 가중치를 부여할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 제어부(34)는 이러한 경우 물품을 등록한 판매자의 사기 행위가 이루어질 가능성이 높은 것으로 보고, 물품의 신뢰도 정보보다 판매자의 신뢰도 정보에 가중치를 부여하여 신뢰도를 산출할 수 있다.
그리고, 제어부(34)는 데이터베이스(32)에 저장된 판매데이터 중 기설정된 시간 동안의 어느 한 판매자의 물품 등록건수가 과거의 동일한 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 물품 신뢰도 정보에 가중치를 부여할 수 있다.
이러한 경우 위와 반대로 물품 자체의 신뢰도가 의심될 수 있으므로, 판매자의 신뢰도 정보보다 물품의 신뢰도 정보에 가중치를 부여하여 신뢰도를 산출할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법에 대해 설명한다.
먼저, 물품 검수 시스템의 물품 검수 서버(3)는 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 판매데이터를 저장한다(S10).
그리고, 단계 S10에서 저장된 판매데이터를 선행 학습데이터로 사용하고, 이러한 학습데이터에 기초하여 머신러닝 기반으로 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출한다(S20).
여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법은 구매자 단말기(2)의 요청을 수신하여 산출된 신뢰도에 대한 정보를 수치 또는 등급의 형태로 구매자 단말기(2)에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있고, 이 때 신뢰도 산출의 근거가 되는 신뢰도 근거 정보를 추가로 전송하는 것도 가능하다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법은 단계 S10에서 판매데이터를 기설정된 시간 간격에 따라 갱신하여 저장하고, 단계 S20에서 기설정된 시간 동안 상기 등록된 물품과 동일한 분류의 물품의 등록건수가 과거의 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 판매자 신뢰도 정보에 가중치를 부여하여 신뢰도를 산출할 수 있다. 또는, 그 반대로 기설정된 시간 동안 어느 한 판매자의 물품 등록건수가 과거의 동일한 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 물품 신뢰도 정보에 가중치를 부여할 수 있다.
이상에서 설명한 실시예들에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법에 의한 동작은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 실시예들에 따른 물품 검수 방법에 의한 동작을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.
이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.
1 : 판매자 단말기 2 : 구매자 단말기
3 : 물품 검수 서버 31 : 통신부
32 : 데이터베이스 33 : 신뢰도 산출부
34 : 제어부

Claims (10)

  1. 판매자 단말기로부터 등록되는 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 판매데이터를 저장하는 데이터베이스;
    상기 저장된 판매데이터를 선행 학습데이터로 사용하고, 상기 학습데이터에 기초하여 상기 물품 및 상기 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출하는 머신러닝 기반의 신뢰도 산출부;
    상기 판매자 단말기로부터 상기 물품 및 상기 판매자에 대한 정보를 수신하고, 상기 산출된 신뢰도에 대한 정보를 구매자 단말기로 전송하는 통신부;
    상기 구매자 단말기의 요청을 수신하여 상기 산출된 신뢰도를 수치 또는 등급의 형태로 상기 구매자 단말기에 전송하도록 상기 신뢰도 산출부를 제어하는 제어부로 구성되는 물품 검수 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 신뢰도 산출의 근거가 되는 신뢰도 근거 정보를 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 구매자의 요청에 따라 상기 신뢰도 근거 정보를 상기 구매자 단말기에 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 신뢰도 근거 정보는,
    상기 물품의 판매가격과, 상기 물품의 중복 등록여부와, 상기 물품의 사진과, 업로드된 콘텐츠의 제목과, 상기 업로드된 콘텐츠의 상세설명정보와, 상기 업로드된 콘텐츠에 대한 게시자의 댓글정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 물품 신뢰도 정보와;
    상기 판매자의 성명과, 상기 판매자의 아이디와, 상기 판매자의 닉네임과, 상기 판매자의 연락처와, 상기 판매자의 계좌번호와, 상기 판매자의 플랫폼 등급과, 상기 판매자의 물품 거래정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 판매자 신뢰도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    기설정된 시간 간격에 따라 상기 신뢰도 및 상기 신뢰도 근거 정보를 갱신하고,
    상기 저장된 판매데이터 중 상기 기설정된 시간 동안 상기 등록된 물품과 동일한 분류의 물품의 등록건수가 과거의 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 판매자 신뢰도 정보에 가중치를 부여하고,
    상기 기설정된 시간 동안 어느 한 판매자의 물품 등록건수가 과거의 동일한 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 물품 신뢰도 정보에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템.
  5. 물품 검수 시스템이 물품 및 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 판매데이터를 저장하는 단계;
    상기 물품 검수 시스템이 상기 저장된 판매데이터를 선행 학습데이터로 사용하고, 상기 학습데이터에 기초하여 상기 물품 및 상기 판매자 중 적어도 어느 하나에 대한 신뢰도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 물품 검수 시스템이 구매자 단말기의 요청을 수신하여 상기 산출된 신뢰도에 대한 정보를 수치 또는 등급의 형태로 상기 구매자 단말기에 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 신뢰도에 대한 정보를 전송하는 단계는,
    상기 신뢰도 산출의 근거가 되는 신뢰도 근거 정보를 저장하고, 상기 구매자 단말기에 추가로 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 신뢰도 근거 정보는,
    상기 물품의 판매가격과, 상기 물품의 중복 등록여부와, 상기 물품의 사진과, 업로드된 콘텐츠의 제목과, 상기 업로드된 콘텐츠의 상세설명정보와, 상기 업로드된 콘텐츠에 대한 게시자의 댓글정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 물품 신뢰도 정보와;
    상기 판매자의 성명과, 상기 판매자의 아이디와, 상기 판매자의 닉네임과, 상기 판매자의 연락처와, 상기 판매자의 계좌번호와, 상기 판매자의 플랫폼 등급과, 상기 판매자의 물품 거래정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 판매자 신뢰도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 판매데이터를 저장하는 단계는,
    상기 판매데이터를 기설정된 시간 간격에 따라 갱신하여 저장하고,
    상기 신뢰도를 산출하는 단계는,
    상기 저장된 판매데이터 중 상기 기설정된 시간 동안 상기 등록된 물품과 동일한 분류의 물품의 등록건수가 과거의 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 판매자 신뢰도 정보에 가중치를 부여하고,
    상기 기설정된 시간 동안 어느 한 판매자의 물품 등록건수가 과거의 동일한 시간 간격 동안의 등록건수보다 많은 경우 상기 물품 신뢰도 정보에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법.
  10. 하드웨어와 결합되어 제5항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 인공지능을 활용한 물품 검수 시스템의 물품 검수 방법을 실행하도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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