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컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의약품 재구매 시점 및 수량 예측 방법에 있어서,제1 구매기록 데이터를 획득하는 단계;상기 제1 구매기록 데이터를 전처리하는 단계;전처리된 제1 구매기록 데이터로부터 예측 모델의 학습 데이터를 생성하는 단계;상기 학습 데이터를 이용하여 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 학습하여 상기 예측 모델을 생성하는 단계; 및제2 구매기록 데이터에 대한 예측을 수행하여, 의약품 재구매 시점 및 수량을 도출하는 단계를 포함하는 의약품 재구매 시점 및 수량 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 의약품 재구매 시점 및 수량을 도출하는 단계는,상기 제2 구매기록 데이터에 대응하는 입력 데이터를 상기 예측 모델에 입력하여 제1 예측 값 및 상기 제1 예측 값에 대한 신뢰도(k)를 도출하는 단계;상기 제2 구매기록 데이터에 대한 평균(m)을 산출하여 제2 예측 값을 도출하는 단계; 및상기 제1 예측 값과 상기 제2 예측 값의 가중 평균하여 최종 예측 값을 도출하는 단계를 포함하는,의약품 재구매 시점 및 수량 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 최종 예측 값(TFinal)은 수학식을 이용하여 산출되고,상기 수학식은 이고,상기 G(TP,z)는 상기 입력 데이터(TP)와 노이즈(z)를 입력으로 하는 적대적 생성 신경망 기반의 상기 예측 모델에 포함된 생성기(Generator)의 출력인,의약품 재구매 시점 및 수량 예측 방법
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제3항에 있어서,상기 학습 데이터를 생성하는 단계는,수학식 2를 이용하여 상기 전처리된 제1 구매기록 데이터로부터 상기 적대적 생성 신경망의 출력을 생성하는 단계; 및상기 전처리된 제1 구매기록 데이터를 미리 정해진 크기로 분할하여 상기 적대적 생성 신경망의 입력을 생성하는 단계를 포함하는,의약품 재구매 시점 및 수량 예측 방법
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컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의약품 재구매 시점 및 수량 예측 방법에 있어서,구매기록 데이터를 획득하는 단계;상기 구매기록 데이터를 전처리하는 단계;전처리된 구매기록 데이터를 예측 모델에 입력하여 제1 예측 값 및 제1 예측 값에 대한 신뢰도(k)를 도출하는 단계;상기 구매기록 데이터의 평균(m)을 산출하여 제2 예측 값을 도출하는 단계; 및상기 제1 예측 값과 상기 제2 예측 값으로부터 최종 결과를 산출하는 단계를 포함하고,상기 최종 결과(TFinal)는 수학식을 이용하여 산출되고,상기 수학식은 이고,상기 G(TP,z)는 상기 전처리된 구매기록 데이터(TP)와 노이즈(z)를 입력으로 하는 적대적 생성 신경망 기반의 상기 예측 모델에 포함된 생성기(Generator)의 출력인,의약품 재구매 시점 및 수량 예측 방법
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제1 구매기록 데이터를 획득하는 데이터 획득부;상기 제1 구매기록 데이터를 전처리하고, 전처리된 제1 구매기록 데이터로부터 예측 모델의 학습 데이터를 생성하는 전처리부;상기 학습 데이터를 이용하여 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 학습하여 상기 예측 모델을 생성하는 예측부를 포함하고,상기 예측부는 제2 구매기록 데이터에 대한 예측을 수행하여, 의약품 재구매 시점 및 수량을 도출하는,의약품 재구매 시점 및 수량 예측 장치
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