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슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022014130
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 방법에 관한 것으로, 제품에 관한 시계열적 판매량의 정보인 과거판매량정보와 상기 제품의 판매량에 영향을 미치는 복수의 설명변수에 대한 시계열적 값의 정보인 복수의 설명변수값정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 설명변수 각각에 대하여 설명변수값정보를 소정의 범위의 과거 시점으로 이동시키면서 상기 과거판매량정보와의 관계를 분석하여, 설명변수의 판매량에 대한 영향이 최대화되는 이동 거리인 최적이동거리를 산출하는 단계; 및 상기 과거판매량정보, 상기 복수의 설명변수값정보 및 상기 복수의 설명변수 각각에 대한 최적이동거리를 이용하여, LSTM 시계열 분석 모델을 통해 미래 시점의 제품 수요를 예측하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06F 16/951 (2019.01.01) G06Q 50/00 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 30/0202(2013.01) G06F 16/951(2013.01) G06Q 50/01(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210007444 (2021.01.19)
출원인 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0104978 (2022.07.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.19)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김재성 충청북도 청주시 흥덕구
2 권순동 충청북도 청주시 서원구
3 홍준호 충청북도 청주시 흥덕구
4 양여진 충청북도 청주시 흥덕구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)
2 홍성욱 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.01.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-0070282-40
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.08.09 수리 (Accepted) 4-1-2021-5213510-18
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
제품에 관한 시계열적 판매량의 정보인 과거판매량정보와 상기 제품의 판매량에 영향을 미치는 복수의 설명변수에 대한 시계열적 값의 정보인 복수의 설명변수값정보를 수집하는 단계;상기 복수의 설명변수 각각에 대하여 설명변수값정보를 소정의 범위의 과거 시점으로 이동시키면서 상기 과거판매량정보와의 관계를 분석하여, 설명변수의 판매량에 대한 영향이 최대화되는 이동 거리인 최적이동거리를 산출하는 단계; 및상기 과거판매량정보, 상기 복수의 설명변수값정보 및 상기 복수의 설명변수 각각에 대한 최적이동거리를 이용하여, LSTM 시계열 분석 모델을 통해 미래 시점의 제품 수요를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 최적이동거리를 산출하는 단계는상기 과거판매량정보와 상기 복수의 설명변수값정보를 정규화하는 단계;상기 정규화된 복수의 설명변수값정보 각각에 대하여 소정의 범위에서 미리 설정된 시간 간격으로 이동시키면서, 상기 정규화된 과거판매량정보와 매칭시키는 단계; 및상기 정규화된 복수의 설명변수값정보와 상기 정규화된 과거판매량정보의 개별 값들의 차이가 최소가 되도록 하는 최적이동거리를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 LSTM 시계열 분석 모델은상기 과거판매량정보, 상기 복수의 설명변수값정보 및 상기 복수의 설명변수 각각에 대한 최적이동거리를 이용하여 학습된 모델인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 미래 시점의 제품 수요를 예측하는 단계는상기 LSTM 시계열 분석 모델에 상기 과거판매량정보와 상기 복수의 설명변수값정보에서 상기 복수의 설명변수 각각에 대한 최적이동거리를 반영하여 추출한 설명변수의 값을 입력하여 제품 수요를 예측하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 복수의 설명변수값정보는공개정보에 대한 오픈API, 인터넷 게시물에 대한 크롤링 및 SNS 게시물에 대한 크롤링을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 방법
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제품에 관한 시계열적 판매량의 정보인 과거판매량정보와 상기 제품의 판매량에 영향을 미치는 복수의 설명변수에 대한 시계열적 값의 정보인 복수의 설명변수값정보를 수집하는 수집부;상기 복수의 설명변수 각각에 대하여 설명변수값정보를 소정의 범위의 과거 시점으로 이동시키면서 상기 과거판매량정보와의 관계를 분석하여, 설명변수의 판매량에 대한 영향이 최대화되는 이동 거리인 최적이동거리를 산출하는 슬라이딩부; 및상기 과거판매량정보, 상기 복수의 설명변수값정보 및 상기 복수의 설명변수 각각에 대한 최적이동거리를 이용하여, LSTM 시계열 분석 모델을 통해 미래 시점의 제품 수요를 예측하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 슬라이딩부는상기 과거판매량정보와 상기 복수의 설명변수값정보를 정규화하고,상기 정규화된 복수의 설명변수값정보 각각에 대하여 소정의 범위에서 미리 설정된 시간 간격으로 이동시키면서, 상기 정규화된 과거판매량정보와 매칭시키고,상기 정규화된 복수의 설명변수값정보와 상기 정규화된 과거판매량정보의 개별 값들의 차이가 최소가 되도록 하는 최적이동거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 장치
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제6항에 있어서, 상기 LSTM 시계열 분석 모델은상기 과거판매량정보, 상기 복수의 설명변수값정보 및 상기 복수의 설명변수 각각에 대한 최적이동거리를 이용하여 학습된 모델인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 예측부는상기 LSTM 시계열 분석 모델에 상기 과거판매량정보와 상기 복수의 설명변수값정보에서 상기 복수의 설명변수 각각에 대한 최적이동거리를 반영하여 추출한 설명변수의 값을 입력하여 제품 수요의 예측 결과를 획득하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 장치
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제6항에 있어서, 상기 복수의 설명변수값정보는공개정보에 대한 오픈API, 인터넷 게시물에 대한 크롤링 및 SNS 게시물에 대한 크롤링을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 시뮬레이션 기반의 수요 예측 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 교육부 충북대학교산학협력단 사회맞춤형 산학협력선도대학(LINC+)육성사업(산학협력고도화형) 스마트 팩토리 구현을 위한 빅데이터 분석과 Business Intelligence 프로토타입 시스템 연구 개발