WO2022019641A1 - 농산물 매매가격 제시 방법 및 시스템 - Google Patents

농산물 매매가격 제시 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2022019641A1
WO2022019641A1 PCT/KR2021/009396 KR2021009396W WO2022019641A1 WO 2022019641 A1 WO2022019641 A1 WO 2022019641A1 KR 2021009396 W KR2021009396 W KR 2021009396W WO 2022019641 A1 WO2022019641 A1 WO 2022019641A1
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price
agricultural products
processor
sale
principal component
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PCT/KR2021/009396
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장세훈
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장세훈
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0283—Price estimation or determination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/17—Function evaluation by approximation methods, e.g. inter- or extrapolation, smoothing, least mean square method

Definitions

  • the present disclosure relates to a method and system for presenting the sale price of agricultural products, and more particularly, to provide a method and system capable of presenting the sale price of agricultural products extracted based on principal component analysis on market price data of agricultural products.
  • the price of agricultural products may be determined according to the classification system. For example, according to the agricultural grading system, goods of a certain shape and size are sold to consumers at a reasonable price, whereas they are ugly in shape or irregular in size but are not edible. Some agricultural products other than grades without problems are allowed to be bundled. On the other hand, non-grade agricultural products that can be sold in this way are either sold to distributors or thrown away at low prices.
  • the present disclosure provides a method for presenting the sale price of agricultural products for solving the above problems.
  • the method according to some embodiments of the present disclosure extracts the main component reflecting the market supply and demand situation based on the market price data of agricultural products priced according to the classification, and applies a ratio of the price received by the producer to the extracted main component in advance It is possible to calculate the standard price of non-grade products.
  • the method according to some embodiments of the present disclosure may calculate the suggested price of the non-grade product by applying a predetermined scaling adjustment value to the calculated standard price.
  • the method according to some embodiments of the present disclosure may calculate a smoothed value for predicting the future price of agricultural products by applying an autoregressive model to the calculated standard price or proposed price.
  • the present disclosure may be implemented in a variety of ways, including a method, system, or computer-readable storage medium having instructions thereon.
  • Agricultural products sale price presentation method includes, by a communication unit, receiving a market price data set, by a processor, reflecting the market supply and demand situation by using Principal Component Analysis on the market price data set extracting the main component and calculating, by the processor, a standard price by applying a predetermined ratio of the producer receivable price to the extracted main component.
  • the agricultural product sale price presentation method further includes calculating, by the processor, a suggested price by applying a predetermined scaling adjustment value to the calculated standard price.
  • the method of suggesting the sale price of agricultural products further includes calculating, by the processor, a smoothing value by applying an autoregression model to the calculated standard price or the proposed price.
  • calculating the smoothing value includes:
  • the method further includes calculating a smoothing value using .
  • a smoothing value is the smoothing value at time t, is the smoothing value obtained 1 time before time t, is any value from a normal distribution with mean 0 and variance 1, i.e., white noise, and represents the values calculated as the estimation results of the model using the data, respectively.
  • the market price data includes at least one of a shipping price, an auction price, a wholesale price, and a retail price of each agricultural product provided from the public DB.
  • the predetermined ratio of the producer receivable price is calculated from the distribution cost ratio of each agricultural product provided from the public DB.
  • a computer-readable medium in which a computer program is recorded for executing a method for presenting a sale price of agricultural products by an information processing system on a computer.
  • An information processing system includes a communication unit configured to receive a quote data set, a storage unit configured to store the quote data set and one or more program instructions, and executing the stored one or more program instructions, thereby performing principal component analysis on the quote data set and a processor including a principal component analysis unit for extracting a principal component using
  • the price adjustment unit is further configured to calculate a suggested price by applying a predetermined scaling adjustment value to the calculated standard price.
  • the processor is configured to further include an autoregressive model calculating unit configured to calculate a smoothed value by applying the autoregressive model to the calculated standard price or suggested price.
  • both a seller (eg, a farmhouse) and a buyer (eg, a retail consumer, a restaurant, etc.) can be satisfied through a direct transaction without intermediary distribution, and rational sales through financial engineering verification can offer a price.
  • a stable transaction price can be calculated by predicting and reflecting the market supply-demand situation and future transaction price from market price data of agricultural products.
  • FIG. 1 is an exemplary configuration diagram illustrating a system for suggesting a sale price of agricultural products according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is an exemplary configuration diagram of an information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for presenting a sale price of agricultural products according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for presenting a sale price of agricultural products according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for presenting a sale price of agricultural products according to another embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of selling agricultural products according to the presentation of the agricultural product sale price between the information processing system, the seller terminal, and the buyer terminal according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram of a graph showing a quote data set according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram of a graph showing a principal component, a standard price, and a suggested price according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is an exemplary view for explaining a method of trading agricultural products according to the presentation of the agricultural product sale price according to an embodiment of the present disclosure.
  • 'module' or 'unit' used in the specification means a software or hardware component, and 'module' or 'unit' performs certain roles.
  • 'module' or 'unit' is not meant to be limited to software or hardware.
  • a 'module' or 'unit' may be configured to reside on an addressable storage medium or configured to reproduce one or more processors.
  • 'module' or 'unit' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, processes, functions, properties, may include at least one of procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, database, data structures, tables, arrays or variables.
  • Components and 'modules' or 'units' are the functions provided therein that are combined into a smaller number of components and 'modules' or 'units' or additional components and 'modules' or 'units' can be further separated.
  • a 'module' or a 'unit' may be implemented with a processor and a memory.
  • 'Processor' should be construed broadly to include general purpose processors, central processing units (CPUs), microprocessors, digital signal processors (DSPs), controllers, microcontrollers, state machines, and the like.
  • a 'processor' may refer to an application specific semiconductor (ASIC), a programmable logic device (PLD), a field programmable gate array (FPGA), or the like.
  • ASIC application specific semiconductor
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • 'Processor' refers to a combination of processing devices, such as, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a combination of a plurality of microprocessors, a combination of one or more microprocessors in combination with a DSP core, or any other such configuration. You may. Also, 'memory' should be construed broadly to include any electronic component capable of storing electronic information.
  • RAM random access memory
  • ROM read-only memory
  • NVRAM non-volatile random access memory
  • PROM programmable read-only memory
  • EPROM erase-programmable read-only memory
  • a memory is said to be in electronic communication with the processor if the processor is capable of reading information from and/or writing information to the memory.
  • a memory integrated in the processor is in electronic communication with the processor.
  • a 'system' may include at least one of a server device and a cloud device, but is not limited thereto.
  • a system may consist of one or more server devices.
  • a system may consist of one or more cloud devices.
  • the system may be operated with a server device and a cloud device configured together.
  • a 'seller terminal' or a 'buyer terminal' is provided with a communication module to enable network connection, access a website, an application, etc. and any electronic device capable of input/output of arbitrary data and/or information (eg For example, smartphones, PCs, tablet PCs, laptop PCs, etc.).
  • the seller or the buyer through the network by input through the seller terminal or the interface of the buyer terminal (eg, touch display, keyboard, mouse, touch pen or stylus, microphone, motion recognition sensor, etc.) through the seller terminal or the buyer terminal Any accessible information/data may be provided.
  • 'similar' may include all meanings of the same or similar. For example, that two pieces of information are similar may indicate that two pieces of information are the same or similar to each other.
  • a 'program instruction' refers to a series of instructions grouped based on a function, which is a component of a computer program and is executed by a processor.
  • the agricultural product sale price presentation system 100 may include an information processing system 110 , a network 120 , a public DB 130 , a seller terminal 140 , and a buyer terminal 150 .
  • the information processing system 110 may be configured to communicate with each of the public DB 130 , the seller terminal 140 , and the purchaser terminal 150 through the network 120 .
  • the information processing system 110 is illustrated as a single computing device, but is not limited thereto, and the information processing system 110 may be configured to distribute information and/or data through a plurality of computing devices.
  • each component of the agricultural product sale price presentation system 100 in FIG. 1 represents functional elements that are functionally separated, and may be implemented in a form in which a plurality of components are integrated with each other in an actual physical environment.
  • the information processing system 110 is any computing device used to receive a quote data set and generate principal component values, standard prices, suggested prices, and smoothed values corresponding to the received quote data sets.
  • the computing device may refer to any type of device equipped with a computing function, and may be, for example, a notebook computer, a desktop computer, a server, a cloud system, and the like, but is not limited thereto.
  • a more detailed structure of the information processing system 110 is mentioned later with FIG.
  • the public DB 130 may include a quote data set including the actual transaction price of the market.
  • the market price data set may include at least one of a shipping price, an auction price, a wholesale price, and a retail price of each agricultural product.
  • the public DB 130 may include the distribution cost ratio of each agricultural product.
  • the public DB 130 may transmit information stored in the public DB 130 to the information processing system 110 through the network 120 .
  • the public DB 130 may provide information to the information processing system 110 through an open application programming interface (API) provided by a public institution, a local government, or a government institution.
  • API application programming interface
  • the public DB 130 stores information on quantity by production area, price for the last 5 years by item, price by production area of auction items, price by grade by item, main item price, quantity by production area, etc., and stores the stored information in the information processing system 110 .
  • API application programming interface
  • the seller terminal 140 may include a terminal used by a seller (eg, a farmhouse in a production area) who wants to sell agricultural products by using the agricultural product sale price presentation system according to the present disclosure.
  • the seller terminal 140 may be connected to the information processing system 110 through the network 120 to conclude a sale contract for agricultural products with the purchaser terminal 150 .
  • the buyer terminal 150 may include a terminal used by a buyer (eg, a general consumer or a small restaurant business operator) who wants to purchase agricultural products by using the agricultural product sale price presentation system according to the present disclosure.
  • the buyer terminal 150 may be connected to the information processing system 110 through the network 120 , and may conclude a sales contract for agricultural products with the seller terminal 140 .
  • the network 120 may be configured to enable communication between the information processing system 110 , the public DB 130 , the seller terminal 140 , and the purchaser terminal 150 .
  • Network 120 according to the installation environment, for example, Ethernet (Ethernet), wired home network (Power Line Communication), telephone line communication device and wired networks such as RS-serial communication, mobile communication network, WLAN (Wireless LAN), It may consist of a wireless network such as Wi-Fi, Bluetooth and ZigBee, or a combination thereof.
  • the communication method is not limited, and the communication method using a communication network (eg, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, a broadcasting network, a satellite network, etc.) that the network 120 may include as well as a short distance between user terminals Wireless communication may also be included.
  • the network 120 may include a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a broadband network (BBN). , the Internet, and the like.
  • the network 120 may include any one or more of a network topology including a bus network, a star network, a ring network, a mesh network, a star-bus network, a tree or a hierarchical network, etc. not limited
  • FIG. 2 is an exemplary configuration diagram of an information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the information processing system 110 may include at least one processor 210 , a communication unit 220 , and a storage unit 230 .
  • FIG. 2 shows an exemplary configuration, and those of ordinary skill in the art to which the present disclosure pertains can understand that other general-purpose components may be further included in addition to the components shown in FIG. 2 .
  • the processor 210 controls the overall operation of each component of the information processing system 110 .
  • the processor 210 includes a central processing unit (CPU), a micro processor unit (MPU), a micro controller unit (MCU), a graphic processing unit (GPU), or any type of processor well known in the art of the present disclosure. can be In addition, the processor 210 may perform an operation on at least one application or program for executing the method according to the embodiments of the present disclosure.
  • the information processing system 110 may include one or more processors.
  • the processor 210 may include a principal component analysis unit 212 , a price adjustment unit 214 , and an autoregressive model calculation unit 216 .
  • the principal component analyzer 212 may convert the variance of several variables into new variables generated by a linear combination of several variables having high correlations with each other through principal component analysis.
  • the principal component analysis unit 212 best reflects the characteristics of the price data set by executing principal component analysis on the price data set (eg, shipping price, auction price, wholesale price, and retail price of agricultural products) for each time point.
  • the main component can be extracted.
  • the main component extracted according to the above-described method may mean a kind of index reflecting the supply and demand situation of agricultural products in the market.
  • the price adjustment unit 214 may calculate a standard price by applying a predetermined ratio of the producer price received to the main component calculated by the main component analysis unit 212 .
  • the ratio of the producer receivable price may be calculated from the distribution cost ratio of each item received from the public DB (eg, 130 in FIG. 1 ).
  • the principal component may be a value that reflects the supply and demand situation in the market but cannot be immediately suggested as a price per unit of agricultural products. Therefore, by applying the ratio of the producer received price to the main component calculated by the main component analysis unit 212, it is possible to calculate a standard price that can be interpreted as a standardized price per unit of each agricultural product.
  • the predetermined ratio of the producer receivable price is a representative of each subject of the system user according to the present disclosure (eg, a representative of a distribution institution, a representative of the Small Business Promotion Corporation, a representative of the National Producers Association, a representative of the restaurant business, etc.) and / or may include an adjustment coefficient selected by a separate adjustment coefficient selection committee made up of financial engineering experts.
  • the price adjustment unit 214 applies a predetermined scaling adjustment value to a standard price or a smoothing value (a value calculated by the autoregressive model calculation unit 216 to be described in detail below) to calculate the suggested price.
  • a predetermined scaling adjustment value to calculate the suggested price.
  • a standard price or smoothed value was calculated based on the price of intermediate goods or commodities traded in the market, a penalty is applied to the standard price or smoothed value to calculate the suggested price considering the characteristics of the breakage (or yawn) It is possible to apply a scaling adjustment value such as
  • the predetermined scaling adjustment value may include a value reflecting a difference in yield of a defective product (or a yawn) compared to a product. For example, when an agricultural product purchased by a consumer (eg, a buyer) is processed for use, if the yield of the commodity is generally about 95%, the yield of the broken product (or yawn) is about 20-30 Since %p is low, the proposed price can be calculated by lowering the price by a relative yield (eg, 20-30%p) from the smoothed value or the standard price.
  • a relative yield eg, 20-30%p
  • the predetermined scaling adjustment value may include a conversion to a transaction unit in which the sale is made in the agricultural product sale price presentation system according to the disclosure of the present invention, round-off, or the like.
  • the autoregressive model calculating unit 216 may calculate a smoothing value by applying the autoregressive model to the standard price or the suggested price calculated by the price adjusting unit 214 .
  • the smoothing value is a value estimated through a quantitative or statistical model, and through this, future agricultural product prices can be predicted.
  • the smoothing value may include prices of agricultural products up to k points in the future to be used in the sales contract, which will be described in more detail below with reference to FIG. 4 below.
  • the communication unit 220 may support wired/wireless Internet communication of the information processing system 110 .
  • the communication unit 220 may support various communication methods other than Internet communication.
  • the communication unit 220 may be configured to include a communication module well known in the technical field of the present disclosure.
  • the storage unit 230 may non-temporarily store one or more computer programs processed by the processor 210 .
  • the storage unit 230 is a non-volatile memory such as a read only memory (ROM), an erasable programmable ROM (EPROM), an electrically erasable programmable ROM (EEPROM), a flash memory, a hard disk, a removable disk, or in the technical field to which the present disclosure pertains. It may be configured to include any well-known computer-readable recording medium.
  • the agricultural product sale price presentation method 300 may be performed by at least one processor of the information processing system (eg, 110 in FIG. 1 ).
  • the agricultural product sale price presentation method 300 may be initiated by the communication unit, in step S310 of receiving a market price data set.
  • the market price data set may include at least one of a shipping price, an auction price, a wholesale price, and a retail price of each agricultural product provided from the public DB.
  • the processor(s) may extract a principal component reflecting the market supply and demand situation by using a principal component analysis on the price data set. For example, the processor(s).
  • a principal component analysis on the price data set. For example, the processor(s).
  • the processor(s) may calculate a standard price by applying a ratio of a predetermined price received by the producer to the extracted main component.
  • the ratio of the producer received price may be calculated from the distribution cost ratio of each agricultural product provided from the public DB.
  • the processor(s) applies the ratio of the price received by the producer to the extracted principal component, which is a value that reflects the market supply and demand situation but cannot be interpreted as the price per unit of agricultural product, and interprets it as a standardized price per unit of each agricultural product A possible standard price can be calculated.
  • the calculated standard price is calculated as a value between a maximum value (eg, a retail price of a special product, etc.) and a minimum value (eg, an auction price of a middle item or a yawn, etc.) for each agricultural product time point.
  • the standard price calculated in this way is transmitted to a seller terminal (eg, 140 in FIG. 1 ) or a purchaser terminal (eg, 150 in FIG. 1 ), and may be used as the price of agricultural products to conclude an agricultural product sale contract.
  • the agricultural product sale price presentation method 400 may be performed by at least one processor of the information processing system (eg, 110 in FIG. 1 ).
  • the agricultural product sale price presentation method 400 may be initiated by the communication unit in the step (S410) of receiving a market price data set. Then, in step S420 , the processor(s) may extract a principal component reflecting the market supply and demand situation by using the principal component analysis on the price data set. Next, in step S430 , the processor(s) may calculate a standard price by applying a predetermined ratio of the producer's receivable price to the extracted main component.
  • step S440 the processor(s) may calculate a smoothed value by applying the autoregressive model to the calculated standard price.
  • the smoothing value is a value estimated through a quantitative or statistical model (eg, autoregressive model), and through this, future agricultural product prices can be predicted. Since the price of agricultural products fluctuates every day depending on the supply and demand situation in the market, there are cases where the time of sale (eg, the time of order) between the seller and the buyer is different from the time when the agricultural products are delivered to the buyer. Therefore, it is necessary to present a reasonable price according to the difference between the two time points because the price change may be large depending on the difference between the time of sale and the time of delivery of agricultural products. For example, if a sales contract is signed today, but the seller trades a week's worth of volume at a time until the contract volume is delivered, the sale price of agricultural products based on the predicted daily price change (eg, smoothed value) can be presented
  • the smoothing value may be calculated by the following [Equation 1].
  • the smoothing value at time t is the smoothing value obtained 1 time before time t, is any value from a normal distribution with mean 0 and variance 1, i.e., white noise, and represents the values calculated as the estimation results of the model using the data, respectively.
  • mean 0 and variance 1 i.e., white noise
  • the smoothed value is the prices of agricultural products up to k point in the future to be used in the sale contract ( , , ..., ) is included.
  • autoregressive models in order to calculate the smoothing value, various types of autoregressive models well known to those skilled in the art to which the present disclosure pertains may be used.
  • various types of time series analysis models that can explain the time-dependent fluctuations of standardized prices such as an Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model and an ARMA(p,q) model, may be used.
  • ARIMA Auto-Regressive Integrated Moving Average
  • ARMA(p,q) model may be used.
  • the processor(s) may calculate a suggested price by applying a predetermined scaling adjustment value to the calculated smoothing value. For example, since the values calculated in steps S430 and S440 (eg, standard prices, smoothed values) are calculated based on the prices of intermediate goods or goods traded in the market, Alternatively, a scaling adjustment value such as a penalty in consideration of the characteristic of yawning) may be applied.
  • a scaling adjustment value such as a penalty in consideration of the characteristic of yawning
  • the proposed price calculated in this way is transmitted to the seller terminal (eg, 140 in FIG. 1 ) or the purchaser terminal (eg, 150 in FIG. 1 ), and may be used as the price of agricultural products to conclude an agricultural product sale contract.
  • the agricultural product sale price presentation method 500 may be performed by at least one processor of the information processing system (eg, 110 in FIG. 1 ).
  • the agricultural product sale price presentation method 500 may be initiated by the communication unit in step S510 of receiving the market price data set. Then, in step S520 , the processor(s) may extract a principal component reflecting the market supply and demand situation by using the principal component analysis on the price data set. Next, in step S530, the processor(s) may calculate a standard price by applying a predetermined ratio of the producer price received to the extracted main component.
  • step S540 the processor(s) may calculate the first suggested price by applying a predetermined scaling adjustment value to the calculated standard price.
  • step S550 the processor(s) may calculate a smoothing value by applying the autoregressive model to the calculated first suggested price.
  • step S560 the processor(s) may calculate the second suggested price by applying a predetermined scaling adjustment value to the calculated smoothing value.
  • the predetermined scaling adjustment value applied in step S560 may include a value different from the predetermined scaling adjustment value applied in operation S540 .
  • the second proposed price calculated in this way is transmitted to the seller terminal (eg, 140 in FIG. 1 ) or the buyer terminal (eg, 150 in FIG. 1 ), and can be used as the price of agricultural products to conclude an agricultural product sale contract. have.
  • step (S550) after the step (S550) is performed, the step (S560) is not performed, and the smoothing value calculated in the step (S550) is transmitted to the seller terminal or the buyer terminal, It can also be used as a price.
  • the information processing system 110 may calculate a suggested price for each item ( S610 ).
  • the suggested price for each item may include at least one of a standard price, a suggested price, and a smoothed value extracted by the information processing system 110 according to the method illustrated in any one of FIGS. 3 to 5 .
  • the information processing system 110 may transmit the generated proposed price to the seller terminal 140 (S612). Also, the information processing system 110 may transmit the generated proposed price to the purchaser terminal 150 (S614).
  • the seller terminal 140 may display the received suggested price on the interface screen of the seller terminal 140, and then receive information on the items to be sold and the quantity from the seller who has confirmed the proposed price (S620).
  • the information on the seller's sales items and quantity received in this way may be transmitted to the information processing system 110 (S622).
  • the purchaser terminal 150 may display the received proposed price on the interface screen of the purchaser terminal 150, and then receive information on the purchase item and quantity from the purchaser who has confirmed the proposed price (S630).
  • the information on the purchase item and quantity received by the purchaser may be transmitted to the information processing system 110 (S632).
  • the information processing system 110 may compare the information on the sale item and quantity received from the seller terminal 140 with the information on the purchase item and quantity received from the purchaser terminal 150 ( S640 ). In an embodiment, the information processing system 110 may complete the sale contract based on the comparison result of the items to be sold/purchased and the quantity ( S650 ).
  • the graph 700 representing the market price data set is stored in the public DB (eg, 130 in FIG. 1 ), the merchandise meridian price, the merchandise wholesale price, the merchandise retail price, the middle class ( It may include the wholesale price of ⁇ and the retail price of middle goods.
  • the price data set may include various types of products and related price information that can be received from a public DB or an external server.
  • the product ( ⁇ ) may mean a high-grade product in each item of agricultural products.
  • the middle class ( ⁇ ) may mean a middle class product with an intermediate grade in each item of agricultural products.
  • the meridian price may include a price at which the seller decides to sell the item among various prices offered by the buyers in the market where the auction is held.
  • the wholesale price may include a price established in a mass transaction between a seller (eg, a farmhouse) and a buyer (eg, a company or a wholesale corporation).
  • the wholesale price can generally form a higher price than the meridian price.
  • the retail price may include a price established in a small transaction between a wholesale buyer of a product and a general consumer.
  • the retail price may generally form a higher price range than the wholesale price.
  • each price constituting the price data set varies depending on market conditions, in general, the prices are in the order of retail product price, medium retail price, product wholesale price, medium wholesale price, and product meridian price. lowers
  • FIG. 8 is an exemplary diagram of a graph showing a principal component, a standard price, and a suggested price calculated according to an embodiment of the present disclosure. As shown, the principal component values follow the values of the left data series axis, and the standard price and suggested prices follow the values of the right data series axis.
  • the principal component value reflects the market supply and demand situation, but may include a value that does not directly mean the price of the product.
  • the standard price may include, by the processor(s) (eg, 210 in FIG. 2 ), a value obtained by applying a ratio of a predetermined producer receivable price to the principal component.
  • the suggested price may include a value calculated by applying a predetermined scaling adjustment value to the standard price by the processor(s).
  • the interface screen 900 is an agricultural product generated by the information processing system (eg, 110 in FIG. 1) in the seller terminal (eg, 140 in FIG. 1) and the buyer terminal (eg, 150 in FIG. 1) It shows an interface screen 900 for trading agricultural products based on the trading price.
  • the search area 910 provides an area in which a user (eg, a buyer or a seller) can receive a user input for a product that the user wants to buy or sell.
  • the information processing system may detect a user input corresponding to a product search, and display the suggested price, sale, or purchase quantity of the product corresponding to the user input in the result areas 920 and 930 .
  • the result areas 920 and 930 include the searched product's sub-classification name, suggested price, sales quantity 922 or purchase quantity 932 , sales/purchase icons 924 and 934 , and price trend icons 926 . ), a transaction trend icon 928 may be displayed.
  • the result areas 920 and 930 may display characteristics of the searched product (eg, additional information such as unique characteristics of agricultural products, advantages and disadvantages, etc.), photos, and the like.
  • the result area 920 shows a case in which the quantity sold is greater than the purchase quantity according to the suggested price suggested by the information processing system
  • the result area 930 contains a case where the purchase quantity is greater than the quantity sold. case is shown.
  • the purchaser may immediately conclude a sales contract through the purchaser terminal.
  • the information processing system displays the sales quantity 922 in order to convey the information that the buyer can immediately conclude a sales contract, and displays the sales quantity 922 and the sales/buy icon 924 in various ways such as highlighting, color, or highlighting. Graphic effects can be displayed.
  • the seller may immediately conclude a sale contract through the seller terminal.
  • the information processing system displays the purchase quantity 932 to convey information that the seller can immediately enter into a sale contract, and displays the purchase quantity 934 and the sale/purchase icon 934 in various ways such as highlighting, color, or highlighting. Graphic effects can be displayed.
  • results may be displayed as shown in the result areas 920 and 930 even when the number of sales quantity and the number of purchase quantities is the same or when the number of sales quantity is 0.
  • the price trend icon 926 is, when a user input to check the price trend is detected, the daily trend of the suggested price corresponding to the searched product or the public DB (eg, 130 in FIG. 1 ) is displayed. Stored quote data sets can be displayed.
  • the transaction trend icon 928 may display a daily trend of a sales contract corresponding to the searched product when a user input to check the transaction volume trend is detected.
  • example implementations may refer to utilizing aspects of the presently disclosed subject matter in the context of one or more standalone computer systems, the subject matter is not so limited, but rather in connection with any computing environment, such as a network or distributed computing environment. may be implemented. Still further, aspects of the presently disclosed subject matter may be implemented in or across a plurality of processing chips or devices, and storage may be similarly affected across the plurality of devices. Such devices may include PCs, network servers, and handheld devices.

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Abstract

본 개시는 정보 처리 시스템에 의해 수행되는 농산물 매매가격 제시 방법에 관한 것이다. 농산물 매매가격 제시 방법은, 통신부에 의해, 시세 데이터 세트를 수신하는 단계, 프로세서에 의해, 시세 데이터 세트에 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용하여 시장 수급 상황을 반영한 주성분을 추출하는 단계, 프로세서에 의해, 추출된 주성분에 따라 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

농산물 매매가격 제시 방법 및 시스템
본 개시는 농산물 매매가격 제시 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 농산물의 시세 데이터에 대한 주성분 분석에 기초하여 추출된 농산물 매매가격을 제시할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
농산물의 유통과정에는 산지의 농가, 생산자 단체, 산지 유통인, 도매시장 법인, 도매 및 소매업체 등과 같이 다수의 유통 주체가 관련되고, 이는 비효율적인 유통 구조와 높은 농산물 가격으로 귀결된다. 이와 같이 복잡한 농산물의 유통 구조에서, 중간 유통 단계에서 지나치게 높은 마진이 책정되고 최종 소비자에 전달되는 농산물의 가격은 오르지만, 농가에 돌아가는 수익은 낮아지고 있다. 또한, 대기 환경의 변화, 외국 농산물의 수입 등 다양한 원인에 의해 농산물의 가격 변동성도 커지고 있다.
또한, 농산물의 가격은 등급 분류 체계에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 농산물 등급 분류 체계에 따르면, 일정한 모양과 크기를 갖는 상품(上品) 또는 중품(中品)은 적정한 가격에 소비자에게 판매되는 반면, 모양이 못생기거나 크기가 불규칙하지만 식용으로는 아무런 문제가 없는 등급 외 농산물은 일부 끼워 팔기가 허용되기도 한다. 한편, 이와 같이 끼워 팔고도 남는 등급 외 농산물은 헐값에 유통 가공 업자들에게 팔리거나, 버려지고 있다.
한편, 일반 소비자 또는 소규모 음식점 사업자가 농가와 직접적으로 거래를 통해 좀 더 합리적인 가격으로 농산물을 구매하고자 하는 니즈가 있다. 그러나, 이 경우, 공급자인 농가는 시장가격보다 약간 낮은 가격을 일방적으로 제시하거나 적정한 가격 기준이 제시되지 않은 상태에서, 등급 외 농산물의 직거래가 활성화되기 어려운 문제가 있다.
본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 농산물 매매가격 제시 방법을 제공한다.
본 개시의 일부 실시예에 따른 방법은, 등급 분류에 따른 가격이 책정된 농산물 시세 데이터를 기초로, 시장 수급 상황을 반영한 주성분을 추출하고, 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 등급 외 상품의 표준 가격을 산출할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따른 방법은, 산출된 표준 가격에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 등급 외 상품의 제시 가격을 산출할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따른 방법은, 산출된 표준 가격 또는 제시 가격에 자기회귀모형을 적용하여, 농산물의 미래 가격을 예상하는 평활화값을 산출할 수 있다.
본 개시는 방법, 시스템 또는 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 방법은, 통신부에 의해, 시세 데이터 세트를 수신하는 단계, 프로세서에 의해, 시세 데이터 세트에 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용하여 시장 수급 상황을 반영한 주성분을 추출하는 단계 및 프로세서에 의해, 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출하는 단계를 포함한다.
일 실시예를 따르면, 농산물 매매가격 제시 방법은, 프로세서에 의해, 산출된 표준 가격에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제시 가격을 산출하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예를 따르면, 농산물 매매가격 제시 방법은, 프로세서에 의해, 산출된 표준 가격 또는 제시가격에 자기회귀모형(AutoRegression)을 적용하여 평활화값을 산출하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예를 따르면, 평활화값을 산출하는 단계는, 수학식
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000001
을 이용하여 평활화 값을 산출하는 단계를 더 포함한다. 상기 수학식에서,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000002
는 t 시점의 평활화값,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000003
은 t 시점으로부터 1 시점 전에 획득한 평활화값,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000004
는 평균이 0이고, 분산이 1인 정규분포에서 나온 임의의 값, 즉 백색잡음(white noise),
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000005
및
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000006
은 데이터를 이용한 모형의 추정결과로 산출되는 값을 각각 나타낸다.
일 실시예를 따르면, 시세 데이터는, 공공 DB로부터 제공되는 농산물 각각의 출하가, 경매가, 도매가, 소매가 중 적어도 하나를 포함한다.
일 실시예를 따르면, 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율은, 공공 DB로부터 제공되는 농산물 각각의 유통비용률로부터 산출된다.
다른 실시예를 따르면, 정보 처리 시스템에 의해 농산물 매매가격 제시 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 판독 가능한 매체가 제공된다.
또 다른 실시예를 따른 정보 처리 시스템은, 시세 데이터 세트를 수신하도록 구성된 통신부, 시세 데이터 세트 및 하나 이상의 프로그램 명령어를 저장하도록 구성된 저장부 및 저장된 하나 이상의 프로그램 명령어를 실행함으로써, 시세 데이터 세트에 주성분 분석을 사용하여 주성분을 추출하는 주성분 분석부 및 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출하도록 구성된 가격조정부로 구성된 프로세서를 포함한다.
일 실시예를 따르면, 가격조정부는, 산출된 표준 가격에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제시 가격을 산출하도록 더 구성된다.
일 실시예를 따르면, 프로세서는, 산출된 표준 가격 또는 제시가격에 자기회귀모형을 적용하여 평활화값을 산출하도록 구성된 자기회귀모형 산출부를 더 포함하도록 구성된다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 상품 또는 중품 농산물의 시세 데이터로부터 통계학(계량경제학)적 모형을 이용해 합리적인 파품(또는 하품) 농산물의 가격 정보를 추출할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 판매자(예를 들어, 농가)와 구매자(예를 들어, 소매 소비자, 음식점 등)가 중간 유통 없이 직거래를 통해, 모두 만족할 수 있고, 금융 공학적 검증을 통해 합리적인 매매가격을 제시할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 농산물의 시세 데이터로부터 시장의 수급 상황 및 미래 시점의 거래 가격을 예측 및 반영하여, 안정적인 거래 가격을 산출할 수 있다.
본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한하지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, '통상의 기술자'라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 시스템을 나타내는 예시적인 구성도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 예시적인 구성도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 다른 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템, 판매자 단말 및 구매자 단말 사이에서 농산물 매매가격 제시에 따라 농산물을 매매하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 시세 데이터 세트를 나타내는 그래프의 예시도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 주성분, 표준 가격 및 제시 가격을 나타내는 그래프의 예시도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시에 따라 농산물을 매매하는 방법을 설명하는 예시도이다.
이하 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서는, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.
본 개시에서, '판매자 단말' 또는 '구매자 단말'은 통신 모듈을 구비하여 네트워크 연결이 가능하고, 웹사이트, 애플리케이션 등을 접속하여 임의의 데이터 및/또는 정보의 입출력이 가능한 임의의 전자 디바이스(예를 들어, 스마트폰, PC, 태블릿 PC, 랩톱 PC 등)를 포함할 수 있다. 판매자 또는 구매자는 판매자 단말 또는 구매자 단말을 통해 판매자 단말 또는 구매자 단말의 인터페이스(예를 들어, 터치 디스플레이, 키보드, 마우스, 터치펜 또는 스틸러스, 마이크로폰, 동작인식 센서 등)를 통한 입력에 의해 네트워크를 통해 접속가능한 임의의 정보/데이터를 제공받을 수 있다.
본 개시에서, '유사'는 동일 또는 유사하다는 의미를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 두 정보가 유사하다는 것은 두 정보가 서로 동일하거나 유사하다는 것을 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '프로그램 명령어'란, 기능을 기준으로 묶인 일련의 명령어들로서 컴퓨터 프로그램의 구성 요소이자 프로세서에 의해 실행되는 것을 가리킨다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 시스템(100)을 나타내는 예시적인 구성도이다. 도시된 바와 같이, 농산물 매매가격 제시 시스템(100)은 정보 처리 시스템(110), 네트워크(120), 공공 DB(130), 판매자 단말(140) 및 구매자 단말(150)을 포함할 수 있다. 여기서, 정보 처리 시스템(110)은 공공 DB(130), 판매자 단말(140) 및 구매자 단말(150)의 각각과 네트워크(120)를 통해 연결되어 통신 가능하도록 구성될 수 있다. 도 1에서는 정보 처리 시스템(110)이 하나의 컴퓨팅 장치로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 정보 처리 시스템(110)이 복수의 컴퓨팅 장치를 통해 정보 및/또는 데이터를 분산 처리하도록 구성될 수 있다. 또한, 도 1에서의 농산물 매매가격 제시 시스템(100)의 각각의 구성요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로, 복수의 구성요소가 실제 물리적 환경에서 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있다.
정보 처리 시스템(110)은, 시세 데이터 세트를 수신하고, 수신된 시세 데이터 세트에 대응하는 주성분값, 표준 가격, 제시 가격 및 평활화값을 생성하는데 이용되는 임의의 컴퓨팅 장치이다. 여기서 컴퓨팅 장치는, 컴퓨팅 기능이 구비된 임의의 종류의 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 노트북, 데스크톱(desktop), 서버, 클라우드 시스템 등이 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 정보 처리 시스템(110)의 보다 상세한 구성은, 도 2에서 후술한다.
공공 DB(130)는, 시장의 실제 거래 가격을 포함하는, 시세 데이터 세트를 포함할 수 있다. 시세 데이터 세트는 농산물 각각의 출하가, 경매가, 도매가, 소매가 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 공공 DB(130)는 농산물 각각의 유통비용율을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 공공 DB(130)는 네트워크(120)를 통해 정보 처리 시스템(110)에게 공공 DB(130)에 저장된 정보들을 전송할 수 있다. 예를 들어, 공공 DB(130)은 공공기관, 지방자치단체 또는 정부기관 등이 제공하는 오픈 API(application programming interface)를 통해 정보를 정보 처리 시스템(110)에 제공할 수 있다. 공공 DB(130)는 산지별물량, 품목별 최근 5개년 가격, 경매품목 산지별 가격, 품목별 등급별 가격, 주요 품목 가격, 산지별 물량 등에 관한 정보를 저장하고, 저장된 정보를 정보 처리 시스템(110)에 제공할 수 있다.
판매자 단말(140)은, 본 개시에 따른 농산물 매매가격 제시 시스템을 이용하여, 농산물을 판매하고자 하는 판매자(예를 들어, 산지의 농가)가 사용하는 단말을 포함할 수 있다. 판매자 단말(140)은 네트워크(120)를 통해 정보 처리 시스템(110)과 연결되어, 구매자 단말(150)과 농산물에 대한 매매계약을 체결할 수 있다.
구매자 단말(150)은, 본 개시에 따른 농산물 매매가격 제시 시스템을 이용하여, 농산물을 구매하고자 하는 구매자(예를 들어, 일반 소비자 또는 소규모 음식점 사업자)가 사용하는 단말을 포함할 수 있다. 구매자 단말(150)은 네트워크(120)를 통해 정보 처리 시스템(110)과 연결되어, 판매자 단말(140)과 농산물에 대한 매매계약을 체결할 수 있다.
네트워크(120)는, 정보 처리 시스템(110), 공공 DB(130), 판매자 단말(140) 및 구매자 단말(150) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(120)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 다시 말해, 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(120)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 사용자 단말 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(120)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(120)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 예시적인 구성도이다. 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템(110)은 적어도 하나의 프로세서(210), 통신부(220) 및 저장부(230)를 포함할 수 있다. 도 2는 예시적인 구성을 도시한 것으로, 본 개시가 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(210)는 정보 처리 시스템(110)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(210)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(210)는 본 개시의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 정보 처리 시스템(110)은 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
프로세서(210)는 주성분 분석부(212), 가격조정부(214) 및 자기회귀모형 산출부(216)를 포함할 수 있다.
주성분 분석부(212)는, 여러 변수들의 변량을 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 서로 상관성이 높은 여러 변수들의 선형 조합으로 생성한 새로운 변수들로 변환할 수 있다. 예를 들어, 주성분 분석부(212)는 각 시점 별 시세 데이터 세트(예를 들어, 농산물의 출하가, 경매가, 도매가 및 소매가)에 대한 주성분 분석을 실행하여 시세 데이터 세트의 특징을 가장 잘 반영하는 주성분을 추출할 수 있다. 입력 데이터인 시세 데이터 세트가 모두 농산물 단위당 거래 가격인 경우, 이상 설명한 방식에 따라 추출된 주성분은 시장의 농산물 수급상황을 반영한 일종의 인덱스를 의미할 수 있다.
가격조정부(214)는, 주성분 분석부(212)에 의해 산출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출할 수 있다. 여기서, 생산자 수취가격의 비율은 공공 DB(예를 들어, 도 1에서 130)로부터 수신한 품목 각각의 유통비용율로부터 산출될 수 있다. 예를 들어, 주성분은 시장의 수급 상황을 반영하지만 농산물의 단위당 가격으로 바로 제안할 수 없는 값일 수 있다. 따라서, 주성분 분석부(212)에 의해 산출된 주성분에 생산자 수취 가격의 비율을 적용함으로써, 농산물 각각의 단위당 표준화된 가격으로 해석할 수 있는 표준 가격을 산출할 수 있다.
다른 실시예에서, 미리 결정된 생산자 수취가격의 비율은, 본 개시에 따른 시스템 사용자의 각 주체별 대표자(예를 들어, 유통 기관의 대표자, 소상공인진흥공단 대표자, 전국생산자협회 대표자, 외식업 대표 등) 및/또는 금융 공학 전문가들로 구성된 별도의 조정계수 선정 위원회가 선정한 조정 계수를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 가격조정부(214)는, 표준 가격 또는 평활화값(이하 상세히 설명하는 자기회귀모형 산출부(216)에 의해 산출되는 값)에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제시 가격을 산출할 수 있다. 예를 들어, 표준 가격 또는 평활화값은 시장에서 거래되는 중품 또는 상품의 가격을 기초로 산출되었기 때문에, 파품(또는 하품)의 특성을 감안한 제시 가격을 산출하기 위해서는 표준 가격 또는 평활화값에 페널티를 부여하는 등의 스케일링 조정값을 적용할 수 있다.
일 실시예에서, 미리 결정된 스케일링 조정값은 상품 대비 파품(또는 하품)의 수율의 차이를 반영한 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 소비자(예를 들어, 구매자)가 구매한 농산물을 사용하기 위해 가공할 때, 일반적으로 상품(上品)의 수율이 약 95%라면, 파품(또는 하품)의 수율은 약 20~30%p 낮기 때문에, 평활화값 또는 표준 가격에서 상대적인 수율(예를 들어, 20~30%p)만큼 가격을 낮춰서 제시 가격을 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 미리 결정된 스케일링 조정값은, 본 발명의 개시에 따른 농산물 매매가격 제시 시스템에서 매매가 이뤄지는 거래 단위로의 전환, 반올림 등을 통한 원단위 절사 또는 유통마진 반영 계수 등을 포함할 수 있다.
자기회귀모형 산출부(216)는, 가격조정부(214)에 의해 산출된 표준 가격 또는 제시 가격에 자기회귀모형을 적용하여 평활화값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 평활화값은 계량 또는 통계 모델을 통해 추정한 값으로, 이를 통해 미래의 농산물 가격을 예측할 수 있다. 또한, 평활화값은 매매계약에 사용될 미래 k개 시점까지의 농산물들의 가격들을 포함할 수 있으며, 이에 대해서는 이하 도 4를 참조하여 보다 상세히 후술한다.
통신부(220)는 정보 처리 시스템(110)의 유무선 인터넷 통신을 지원할 수 있다. 또한, 통신부(220)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신부(220)는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
저장부(230)는 프로세서(210)에 의해 처리되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 비임시적으로 저장할 수 있다. 저장부(230)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 방법(300)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 농산물 매매가격 제시 방법(300)은 정보 처리 시스템(예를 들어, 도 1의 110)의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
도시된 바와 같이, 농산물 매매가격 제시 방법(300)은 통신부에 의해, 시세 데이터 세트를 수신하는 단계(S310)로 개시될 수 있다. 여기서, 시세 데이터 세트는 공공 DB로부터 제공되는 농산물 각각의 출하가, 경매가, 도매가, 소매가 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그리고 나서, 단계(S320)에서, 프로세서(들)는 시세 데이터 세트에 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용하여, 시장 수급 상황을 반영한 주성분을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(들)는. 시세 데이터 세트에 포함된 각 시점별 출하가, 경락가, 소매가, 도매가 중 적어도 하나를 입력 받아, 주성분 분석을 통해 데이터의 특징(예를 들어, 시장 수급 상황)을 가장 잘 반영하는 요인들을 추출할 수 있다.
마지막으로, 단계(S330)에서, 프로세서(들)는 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출할 수 있다. 여기서, 생산자 수취 가격의 비율은 공공 DB로부터 제공되는 농산물 각각의 유통비용율로부터 산출될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(들)는, 시장의 수급 상황을 반영하지만 농산물의 단위당 가격으로 해석할 수 없는 값인 추출된 주성분에, 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여, 농산물 각각의 단위당 표준화된 가격으로 해석할 수 있는 표준 가격을 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 산출된 표준 가격은 각각의 농산물 시점별 최대값(예를 들어, 특상품 소매가 등)과 최소값(예를 들어, 중품 또는 하품의 경매가 등) 사이의 값으로 산출된다. 이렇게 산출된 표준 가격은, 판매자 단말(예를 들어, 도 1의 140) 또는 구매자 단말(예를 들어, 도 1의 150)에게 전송되어, 농산물 매매 계약을 체결하는 농산물의 가격으로써 사용될 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 방법(400)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 농산물 매매가격 제시 방법(400)은 정보 처리 시스템(예를 들어, 도 1의 110)의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
도시된 바와 같이, 농산물 매매가격 제시 방법(400)은 통신부에 의해, 시세 데이터 세트를 수신하는 단계(S410)로 개시될 수 있다. 그리고 나서, 단계(S420)에서, 프로세서(들)는 시세 데이터 세트에 주성분 분석을 사용하여, 시장 수급 상황을 반영한 주성분을 추출할 수 있다. 다음으로, 단계(S430)에서 프로세서(들)는 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출할 수 있다.
그리고 나서, 단계(S440)에서, 프로세서(들)는 산출된 표준 가격에 자기회귀모형을 적용하여 평활화값을 산출할 수 있다.
예를 들어, 평활화값은 계량 또는 통계 모형(예를 들어, 자기회귀모형)을 통해 추정한 값으로, 이를 통해 미래의 농산물 가격을 예측할 수 있다. 농산물의 가격은 시장의 수급상황 등에 따라 매일매일 변동하기 때문에, 판매자와 구매자의 매매시점(예를 들어, 주문시점)과 구매자에게 농산물이 배달되는 시점이 다를 경우가 있다. 따라서, 농산물의 매매시점과 배달시점 간의 차이에 따라 그 가격 변동이 클 수도 있으므로, 두 시점 간의 차이에 따른 합리적인 가격을 제시할 필요가 있다. 예를 들어, 매매계약은 오늘 체결되었지만, 판매자가 계약 물량을 배송하기까지 일주일치의 물량을 한 번에 거래하는 경우, 일 별 가격변동의 예측값(예를 들어, 평활화값)을 기초로 농산물 매매가격을 제시할 수 있다.
일 실시예에서, 평활화값은 하기의 [수학식 1]에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000007
여기서,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000008
는 t 시점의 평활화값,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000009
은 t 시점으로부터 1 시점 전에 획득한 평활화값,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000010
는 평균이 0이고, 분산이 1인 정규분포에서 나온 임의의 값, 즉 백색잡음(white noise),
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000011
및
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000012
은 데이터를 이용한 모형의 추정결과로 산출되는 값을 각각 나타낸다. 예를 들어, 본 개시에서 내일의 감자 가격
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000013
는, 오늘의 감자 가격
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000014
,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000015
및
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000016
을 기초로 산출될 수 있다.
일 실시예에서, 평활화값은 매매계약에서 사용될 미래 k시점까지의 농산물의 가격들(
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000017
,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000018
, ...,
Figure PCTKR2021009396-appb-img-000019
)을 포함한다.
다른 실시예에서, 평활화값을 산출하기 위해, 본 개시가 속한 기술분야의 통상의 기술자에게 널리 알려진 다양한 종류의 자기회귀모형을 사용할 수도 있다. 예를 들어, ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) 모형, ARMA(p,q) 모형 등의 표준화된 가격의 시간별 변동을 설명할 수 있는 다양한 종류의 시계열 분석 모형이 사용될 수 있다.
마지막으로, 단계(S450)에서, 프로세서(들)는 산출된 평활화값에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제시 가격을 산출할 수 있다. 예를 들어, 단계(S430) 및 단계(S440)에서 산출된 값(예를 들어, 표준 가격, 평활화값)은 시장에서 거래되는 중품 또는 상품의 가격을 기초로 산출되었기 때문에, 매매가격에 파품(또는 하품)의 특성을 감안한 페널티를 부여하는 등의 스케일링 조정값을 적용할 수 있다.
이렇게 산출된 제시 가격은, 판매자 단말(예를 들어, 도 1의 140) 또는 구매자 단말(예를 들어, 도 1의 150)에게 전송되어, 농산물 매매 계약을 체결하는 농산물의 가격으로써 사용될 수 있다.
도 5는 본 개시의 다른 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시 방법(500)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 농산물 매매가격 제시 방법(500)은 정보 처리 시스템(예를 들어, 도 1의 110)의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
도시된 바와 같이, 농산물 매매가격 제시 방법(500)은 통신부에 의해, 시세 데이터 세트를 수신하는 단계(S510)로 개시될 수 있다. 그리고 나서, 단계(S520)에서, 프로세서(들)는 시세 데이터 세트에 주성분 분석을 사용하여, 시장 수급 상황을 반영한 주성분을 추출할 수 있다. 다음으로, 단계(S530)에서 프로세서(들)는 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출할 수 있다.
그리고 나서, 단계(S540)에서, 프로세서(들)는 산출된 표준 가격에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제1 제시 가격을 산출할 수 있다.
다음으로, 단계(S550)에서 프로세서(들)는 산출된 제1 제시 가격에 자기회귀모형을 적용하여 평활화값을 산출할 수 있다.
마지막으로, 단계(S560)에서 프로세서(들)는 산출된 평활화값에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제2 제시 가격을 산출할 수 있다. 예를 들어, 단계(S560)에서 적용되는 미리 결정된 스케일링 조정값은, 단계(S540)에서 적용되는 미리 결정된 스케일링 조정값과 상이한 값을 포함할 수 있다.
이렇게 산출된 제2 제시 가격은, 판매자 단말(예를 들어, 도 1의 140) 또는 구매자 단말(예를 들어, 도 1의 150)에게 전송되어, 농산물 매매 계약을 체결하는 농산물의 가격으로써 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, 단계(S550)가 수행된 후, 단계(S560)가 수행되지 않고, 단계(S550)에서 산출된 평활화값이 판매자 단말 또는 구매자 단말에게 전송되어, 농산물 매매 계약을 체결하는 농산물의 가격으로써 사용될 수도 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템, 판매자 단말 및 구매자 단말 사이에서 농산물 매매가격 제시에 따라 농산물을 매매하는 방법(600)을 나타내는 흐름도이다. 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템(110)은 품목 별 제시 가격을 산출할 수 있다(S610). 여기서, 품목 별 제시 가격은, 도 3 내지 도 5 중의 어느 하나에 도시된 방법에 따라 정보 처리 시스템(110)에 의해 추출된 표준 가격, 제시 가격 또는 평활화값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(110)은 생성된 제시 가격을 판매자 단말(140)에게 전송할 수 있다(S612). 또한, 정보 처리 시스템(110)은 생성된 제시 가격을 구매자 단말(150)에게 전송할 수 있다(S614).
판매자 단말(140)은, 수신한 제시 가격을 판매자 단말(140)의 인터페이스 화면에 표시한 뒤, 제시 가격을 확인한 판매자로부터 판매 품목 및 수량에 대한 정보를 입력 받을 수 있다(S620). 이렇게 입력 받은 판매자의 판매 품목 및 수량에 대한 정보는 정보 처리 시스템(110)으로 전송될 수 있다(S622).
구매자 단말(150)은, 수신한 제시 가격을 구매자 단말(150)의 인터페이스 화면에 표시한 뒤, 제시 가격을 확인한 구매자로부터 구매 품목 및 수량에 대한 정보를 입력 받을 수 있다(S630). 이렇게 입력 받은 구매자의 구매 품목 및 수량에 대한 정보는 정보 처리 시스템(110)으로 전송될 수 있다(S632).
정보 처리 시스템(110)은 판매자 단말(140)로부터 수신한 판매 품목 및 수량에 대한 정보 및 구매자 단말(150)로부터 수신한 구매 품목 및 수량에 대한 정보를 비교할 수 있다(S640). 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(110)은 판매/구매 품목 및 수량에 대한 비교 결과에 기초하여 매매 계약을 완료할 수 있다(S650).
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 시세 데이터 세트를 나타내는 그래프(700)의 예시도이다. 도시된 바와 같이, 시세 데이터 세트를 나타내는 그래프(700)는, 공공 DB(예를 들어, 도 1의 130)에 저장된 상품(上品) 경락가, 상품(上品) 도매가, 상품(上品) 소매가, 중품(中品) 도매가 및 중품(中品) 소매가를 포함할 수 있다. 도시되지는 않았지만, 시세 데이터 세트는, 공공 DB 또는 외부의 서버로부터 수신할 수 있는 다양한 종류의 상품(商品)과 관련 가격 정보를 포함할 수도 있다.
예를 들어, 상품(上品)은 농산물 각각의 품목에서 등급이 높은 상등품을 의미할 수 있다. 또한, 중품(中品)은 농산물 각각의 품목에서 등급이 중간 정도인 중등품을 의미할 수 있다.
예를 들어, 경락가는 경매가 행해지는 시장에서 매수인들이 제시하는 다양한 가격 중에서 매도인이 물건을 팔기로 결정한 가격을 포함할 수 있다.
예를 들어, 도매가는 매도인(예를 들어, 농가)와 매수인(예를 들어, 기업 또는 도매법인) 사이의 대량 거래에서 성립되는 가격을 포함할 수 있다. 또한, 도매가는 일반적으로 경락가 보다 높은 가격대를 형성할 수 있다.
예를 들어, 소매가는 상품의 도매 매수인과 일반 소비자 사이의 소량 거래에서 성립되는 가격을 포함할 수 있다. 또한, 소매가는 일반적으로 도매가보다 높은 가격대를 형성할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 시세 데이터 세트를 구성하는 각각의 가격들은 시장 상황에 따라 가격의 순위가 변동되기도 하지만, 일반적으로 상품 소매가, 중품 소매가, 상품 도매가, 중품 도매가, 상품 경락가 순으로 가격이 낮아진다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 산출된 주성분, 표준 가격 및 제시 가격을 나타내는 그래프의 예시도이다. 도시된 바와 같이, 주성분값은 왼쪽 데이터 계열축의 값을 따르고, 표준 가격 및 제시 가격은 오른쪽 데이터 계열축의 값을 따른다. 주성분값은 시장 수급 상황을 반영하지만, 직접적으로 상품의 가격을 의미하지는 못하는 값을 포함할 수 있다.
표준 가격은, 프로세서(들)(예를 들어, 도 2의 210)에 의해, 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용한 값을 포함할 수 있다.
제시 가격은, 프로세서(들)에 의해, 표준 가격에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 산출된 값을 포함할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 농산물 매매가격 제시에 따라 농산물을 매매하는 방법을 설명하는 예시도이다. 인터페이스 화면(900)은, 판매자 단말(예를 들어, 도 1의 140) 및 구매자 단말(예를 들어, 도 1의 150)에서 정보 처리 시스템(예를 들어, 도 1의 110)이 생성한 농산물 매매가격을 기초로 농산물을 매매하기 위한 인터페이스 화면(900)을 도시하고 있다.
일 실시예에서, 검색 영역(910)은 사용자(예를 들어, 구매자 또는 판매자)가 매매하기 원하는 상품에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있는 영역을 제공한다. 정보 처리 시스템은 상품 검색에 대응하는 사용자 입력을 검출하여, 사용자 입력에 대응하는 상품의 제시 가격, 판매 또는 구매 수량을 결과 영역(920, 930)에 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 결과 영역(920, 930)은 검색된 상품의 하위 분류 명칭, 제시 가격, 판매 수량(922) 또는 구매 수량(932), 판매/구매 아이콘(924, 934), 가격 추이 아이콘(926), 거래 추이 아이콘(928)을 표시할 수 있다. 또한, 결과 영역(920, 930)은 검색된 상품의 특징(예를 들어, 농산물 고유의 특징, 장단점 등의 부가적인 정보 등), 사진 등을 표시할 수 있다.
도 9에 도시된 바와 같이, 결과 영역(920)은 정보 처리 시스템이 제시한 제시 가격에 따라, 판매 수량이 구매 수량보다 많은 경우를 도시하고, 결과 영역(930)에는 구매 수량이 판매 수량보다 많은 경우를 도시하고 있다.
예를 들어, 판매 수량이 많은 경우, 구매자는 구매자 단말을 통해 즉시 매매계약을 체결할 수 있다. 정보 처리 시스템은 구매자가 즉시 매매 계약을 체결할 수 있다는 정보의 전달을 위해 판매 수량(922)을 표시하고, 판매 수량(922) 및 판매/구매 아이콘(924)에 하이라이트, 색상 또는 강조 등의 다양한 그래픽 효과를 표시할 수 있다.
또한, 예를 들어, 구매 수량이 많은 경우, 판매자는 판매자 단말을 통해 즉시 매매계약을 체결할 수 있다. 정보 처리 시스템은 판매자가 즉시 매매 계약을 체결할 수 있다는 정보의 전달을 위해 구매 수량(932)을 표시하고, 구매 수량(934) 및 판매/구매 아이콘(934)에 하이라이트, 색상 또는 강조 등의 다양한 그래픽 효과를 표시할 수 있다.
또한, 도시되지는 않았지만, 판매 수량과 구매 수량의 수가 같거나, 매매 수량이 0인 경우에도 결과 영역(920, 930)에 도시된 바와 같이 결과가 표시될 수도 있다.
일 실시예에서, 가격 추이 아이콘(926)은, 가격 추이를 확인하고자 하는 사용자 입력을 검출하면, 검색된 상품에 대응하는 제시 가격의 일 별 추이 또는 공공 DB(예를 들어, 도 1의 130)에 저장된 시세 데이터 세트를 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 거래 추이 아이콘(928)은, 거래량의 추이를 확인하고자 하는 사용자 입력을 검출하면, 검색된 상품에 대응하는 매매계약의 일 별 추이를 표시할 수 있다.
본 개시의 앞선 설명은 통상의 기술자들이 본 개시를 행하거나 이용하는 것을 가능하게 하기 위해 제공된다. 본 개시의 다양한 수정예들이 통상의 기술자들에게 쉽게 자명할 것이고, 본원에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 취지 또는 범위를 벗어나지 않으면서 다양한 변형예들에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 개시는 본원에 설명된 예들에 제한되도록 의도된 것이 아니고, 본원에 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위가 부여되도록 의도된다.
비록 예시적인 구현예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템의 맥락에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것을 언급할 수도 있으나, 본 주제는 그렇게 제한되지 않고, 오히려 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 현재 개시된 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 디바이스들에서 또는 그들에 걸쳐 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 디바이스들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 디바이스들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 핸드헬드 디바이스들을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다는 점을 알아야 할 것이다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에서 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

Claims (10)

  1. 정보 처리 시스템에 의해 수행되는 농산물 매매가격 제시 방법에 있어서,
    통신부에 의해, 시세 데이터 세트를 수신하는 단계;
    프로세서에 의해, 상기 시세 데이터 세트에 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용하여 시장 수급 상황을 반영한 주성분을 추출하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출하는 단계
    를 포함하는, 농산물 매매가격 제시 방법.
  2. 제1항에 있어서
    상기 프로세서에 의해, 상기 산출된 표준 가격에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제시 가격을 산출하는 단계
    를 더 포함하는, 농산물 매매가격 제시 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 상기 산출된 표준 가격 또는 제시 가격에 자기회귀모형(AutoRegression)을 적용하여 평활화값을 산출하는 단계
    를 더 포함하는, 농산물 매매가격 제시 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 평활화값을 산출하는 단계는,
    [수학식 1]
    Figure PCTKR2021009396-appb-img-000020
    (상기 수학식 1에서,
    Figure PCTKR2021009396-appb-img-000021
    는 t 시점의 평활화값,
    Figure PCTKR2021009396-appb-img-000022
    은 t 시점으로부터 1 시점 전에 획득한 평활화값,
    Figure PCTKR2021009396-appb-img-000023
    는 평균이 0이고, 분산이 1인 정규분포에서 나온 임의의 값, 즉 백색잡음(white noise),
    Figure PCTKR2021009396-appb-img-000024
    및
    Figure PCTKR2021009396-appb-img-000025
    은 데이터를 이용한 모형의 추정결과로 산출되는 값을 각각 나타냄)
    상기 수학식 1을 이용하여 평활화값을 산출하는 단계
    를 더 포함하는, 농산물 매매가격 제시 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 시세 데이터는,
    공공 DB로부터 제공되는 농산물 각각의 출하가, 경매가, 도매가, 소매가 중 적어도 하나
    를 포함하는, 농산물 매매가격 제시 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율은,
    공공 DB로부터 제공되는 농산물 각각의 유통비용률로부터 산출되는,
    농산물 매매가격 제시 방법.
  7. 제1항에 따른 정보 처리 시스템에 의해 농산물 매매가격 제시 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 판독 가능한 매체.
  8. 정보 처리 시스템에 있어서,
    시세 데이터 세트를 수신하도록 구성된 통신부;
    상기 시세 데이터 세트 및 하나 이상의 프로그램 명령어를 저장하도록 구성된 저장부; 및
    상기 저장된 하나 이상의 프로그램 명령어를 실행함으로써, 시세 데이터 세트에 주성분 분석을 사용하여 주성분을 추출하는 주성분 분석부 및 추출된 주성분에 미리 결정된 생산자 수취 가격의 비율을 적용하여 표준 가격을 산출하도록 구성된 가격조정부로 구성된 프로세서를 포함하는
    정보 처리 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 가격조정부는,
    상기 산출된 표준 가격에 미리 결정된 스케일링 조정값을 적용하여 제시 가격을 산출하도록 더 구성된,
    농산물 매매가격 제시 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 산출된 표준 가격 또는 제시 가격에 자기회귀모형을 적용하여 평활화값을 산출하도록 구성된 자기회귀모형 산출부를 더 포함하도록 구성되는,
    농산물 매매가격 제시 시스템.
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