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여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019030102
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 여름철 장기계절정보를 이용한 의류 구매력 지수를 산출하고, 이를 이용하여 여름철 기간 동안의 의류 수요를 예측하며 이에 대응할 수 있도록 한다. 즉, 예측되는 의류 구매력에 따라, 생산량을 유동적이고, 맞춤형으로 지원할 수 있는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06F 17/11 (2006.01.01) G06Q 10/08 (2012.01.01)
CPC G06Q 30/0202(2013.01) G06Q 30/0202(2013.01) G06Q 30/0202(2013.01) G06Q 30/0202(2013.01)
출원번호/일자 1020160043081 (2016.04.07)
출원인 부경대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1736114-0000 (2017.05.10)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170517) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.04.07)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오재호 대한민국 서울시 금천구
2 최경민 대한민국 서울시 강동구
3 오희선 대한민국 부산시 해운대구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한) 대아 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, 한양빌딩*층(역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 부산광역시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.04.07 수리 (Accepted) 1-1-2016-0338681-00
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2016.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2016-0378866-76
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2016.05.03 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2016.05.24 수리 (Accepted) 9-1-2016-0023617-42
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.06.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0404669-80
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2016.07.29 수리 (Accepted) 1-1-2016-0740807-30
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2016.10.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0961044-83
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2016.10.04 수리 (Accepted) 1-1-2016-0961043-37
9 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2016.12.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0926004-48
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.02.20 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2017-0172863-09
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.02.20 수리 (Accepted) 1-1-2017-0172862-53
12 등록결정서
Decision to grant
2017.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0307189-13
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2019-5132722-09
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5161225-98
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.12.31 수리 (Accepted) 4-1-2019-5277245-32
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2020-5172403-90
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기상 상태를 예측하는 기상 예측부; 및상기 기상 예측부에서 예측한 기상 정보를 추출하여, 의류 구매력 지수를 산출하는 의류 구매력 지수 산출부;를 포함하고,상기 기상 예측부는,경계자료를 생성 및 시간차를 둔 초기자료를 획득하고, 모델링부의 입력 자료로 쓰도록 모델격자에 맞게 재격자화하는 전처리부;상기 전처리부에서 재격자한 상기 경계자료 및 상기 초기자료를 입력받아 모델적분을 수행하는 모델링부; 및상기 모델링부에서 모델화된 자료를 이용하여 변수를 추출하고, 이를 시각화 하는 후처리부; 를 포함하고,상기 전처리부는 해수면 온도 및 해빙자료를 최근값과 평년값으로 비교하여 경계자료를 생성하는 경계자료 생성 모듈;대기의 초기 상태를 알려주는 초기자료를 시간차를 두고 획득하는 초기자료 획득 모듈; 및상기 경계자료, 상기 초기자료가 상기 모델링부의 격자와 일치하도록 변환하는 자료 재격자화 모듈;을 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템
2 2
제 1항에 있어서,상기 의류 구매력 지수 산출부는 기준 온도를 설정하여, 기준 온도에 따라 성장기, 성수기 및 쇠퇴기로 구간화하는 것을 특징으로 하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템
3 3
제 2항에 있어서,상기 기준 온도는 성장기의 시작이 4도, 성수기의 시작은 17도, 쇠퇴기의 시작은 최고 기온점, 쇠퇴기의 끝은 21도인 것을 특징으로 하는 여름철 의류 구매력 산정 시스템
4 4
삭제
5 5
삭제
6 6
제 1항에 있어서,상기 모델링부는상기 자료 재격자화 모듈에서 변환된 자료를 입력받아 시간차를 둔 초기 자료에 따라 각각 적분 연산하는 적분 연산 모듈; 및상기 적분 연산 모듈에서 각각 적분 연산된 자료의 평균을 산출하는 평균 산출 모듈;을 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템
7 7
제 6항에 있어서,상기 후처리부는상기 모델링부에서 산출된 자료의 평균을 변수화하여 변수별로 자료를 추출하는 변수 추출 모듈; 및상기 변수를 이용하여 예측되는 값을 시각화하는 시각화 모듈;을 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템
8 8
제 7항에 있어서,상기 의류 구매력 지수 산출부는의류 구매력 지수를 산출하고, 산출된 상기 의류 구매력 지수를 이용하여 의류의 판매량을 예측하는 판매량 예측 모듈을 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템
9 9
제 8항에 있어서,상기 의류 구매력 지수 산출부에서 산출한 의류 구매력 지수는이고, 여기서,은 6월의 가중치, 는 7월의 가중치, 은 8월의 가중치, 은 6월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 날 수, 는 7월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 날 수, 는 8월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 날 수, 는 6월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 강우일 수, 는 7월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 강우일 수, 는 8월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 강우일 수, 는 6월의 평년 기온이 22도 이상인 날 수, 는 7월의 평년 기온이 22도 이상인 날 수, 는 8월의 평년 기온이 22도 이상인 날 수, 는 6월의 평년 기온이 22도 이상인 강우일 수, 는 7월의 평년 기온이 22도 이상인 강우일 수, 는 8월의 평년 기온이 22도 이상인 강우일 수이고, 상기 , 및 은 상이한 것을 특징으로 하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템
10 10
제 9항에 있어서,상기 의류 구매력 지수의 월별 상기 가중치는 부터 ,의 순으로 낮아지는, 내림차순인 것을 특징으로 하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 시스템
11 11
기상 예측부에서 기상을 예측하는 기상 예측 단계; 및상기 기상 예측 단계에서 예측한 기상 정보를 추출하여, 의류 구매력 지수 산출부에서 의류 구매력 지수를 산출하는 의류 구매력 지수 산출 단계;를 포함하고,상기 기상 예측 단계는,전처리부에서 경계자료를 생성 및 시간차를 둔 초기자료를 획득하고, 모델링부의 입력 자료로 쓰도록 모델격자에 맞게 재격자화 하는 전처리 단계;상기 전처리 단계에서 재격자한 상기 경계자료 및 상기 초기자료를 입력받아 모델링부에서 모델적분을 수행하는 모델링 단계; 및상기 모델링 단계에서 모델화된 자료를 이용하여 후처리부에서 변수를 추출하고, 이를 시각화하는 후처리 단계;를 포함하고,상기 전처리 단계는 경계자료 생성 모듈에서 해수면 온도 및 해빙자료를 최근값과 평년값으로 비교하여 경계자료를 생성하는 경계자료 생성 단계;초기자료 획득 모듈에서 대기의 초기 상태를 알려주는 초기자료를 시간차를 두고 획득하는 초기자료 획득 단계; 및상기 경계자료, 상기 초기자료가 상기 모델링 단계의 격자와 일치하도록 자료 재격자화 모듈에서 변환하는 자료 재격자화 단계;를 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 방법
12 12
제 11항에 있어서,상기 의류 구매력 지수 산출 단계는 기준 온도를 설정하여, 기준 온도에 따라 성장기, 성수기 및 쇠퇴기로 구간화하는 것을 특징으로 하는 여름철 의류 구매력 산정 방법
13 13
제 12항에 있어서,상기 기준 온도는 성장기의 시작이 4도, 성수기의 시작은 17도, 쇠퇴기의 시작은 최고 기온점, 쇠퇴기의 끝은 21도인 것을 특징으로 하는 여름철 의류 구매력 산정 방법
14 14
삭제
15 15
삭제
16 16
제 11항에 있어서,상기 모델링 단계는,상기 자료 재격자화 단계에서 변환된 자료를 입력받아 시간차를 둔 초기 자료에 따라 적분 연산 모듈에서 각각 적분 연산하는 적분 연산 단계; 및상기 적분 연산 단계에서 각각 적분 연산된 자료의 평균을 평균 산출 모듈에서 산출하는 평균 산출 단계;를 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 방법
17 17
제 16항에 있어서,상기 후처리 단계는,상기 모델링 단계에서 산출된 자료의 평균을 변수 추출 모듈에서 변수화하여, 변수별로 자료를 추출하는 변수 추출 단계; 및시각화 모듈에서 상기 변수를 이용하여 예측되는 값을 시각화하는 시각화 단계;를 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 방법
18 18
제 17항에 있어서,상기 의류 구매력 지수 산출 단계는의류 구매력 지수를 산출하고, 산출된 상기 의류 구매력 지수를 이용하여 판매량 예측 모듈에서 의류의 판매량을 예측하는 판매량 예측 단계를 포함하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 방법
19 19
제 18항에 있어서,상기 의류 구매력 지수 산출 단계에서 산출한 의류 구매력 지수는이고, 여기서,은 6월의 가중치, 는 7월의 가중치, 은 8월의 가중치, 은 6월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 날 수, 는 7월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 날 수, 는 8월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 날 수, 는 6월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 강우일 수, 는 7월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 강우일 수, 는 8월의 기온이 22도 이상으로 예측되는 강우일 수, 는 6월의 평년 기온이 22도 이상인 날 수, 는 7월의 평년 기온이 22도 이상인 날 수, 는 8월의 평년 기온이 22도 이상인 날 수, 는 6월의 평년 기온이 22도 이상인 강우일 수, 는 7월의 평년 기온이 22도 이상인 강우일 수, 는 8월의 평년 기온이 22도 이상인 강우일 수이고, 상기 , 및 은 상이한 것을 특징으로 하는 의류 구매력 지수 산정 방법
20 20
제 19항에 있어서,상기 의류 구매력 지수의 월별 상기 가중치는 부터 ,의 순으로 낮아지는, 내림차순인 것을 특징으로 하는 여름철 의류 구매력 지수 산정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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