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국내외 뉴스 자연어처리를 바탕으로 한 상품가격 단기예측 통계분석 알고리즘

  • 기술번호 : KST2022015846
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 인터넷상의 뉴스 데이터를 웹 크롤링하여 일별 목적 상품의 가격과 뉴스 데이터를 수집하는 데이터부; NLP를 통해 상기 데이터부에서 수집한 데이터에 대한 전처리를 진행하는 전처리부; 상기 전처리부에서 전처리된 데이터를 활용하여 최적 튜닝모수의 선택과 함께 예측 모형을 개발하는 모형부; 및 상기 모형부에서 계산한 최적의 튜닝모수를 적용한 예측 모형을 통해 예측을 시행하는 예측부를 포함하며; 상기 예측부에서는 1개월 이내의 특정 시점 이후 목적 상품 가격의 변동을 예측하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 시스템을 제안한다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06F 16/2458 (2019.01.01) G06F 16/951 (2019.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G06Q 30/0206(2013.01) G06F 16/2462(2013.01) G06F 16/951(2013.01) G06F 17/18(2013.01)
출원번호/일자 1020210014610 (2021.02.02)
출원인 주식회사 프리시전에스씨엠, 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0111406 (2022.08.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.02)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 프리시전에스씨엠 대한민국 서울특별시 마포구
2 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김혜진 서울특별시 용산구
2 이동현 서울특별시 서초구
3 김규민 전라남도 광양시 희망길
4 박병욱 경기도 의왕시 갈미로 **

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인에이아이피 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 **길 **-*(역삼동, AIP빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.02.02 수리 (Accepted) 1-1-2021-0133602-79
2 보정요구서
Request for Amendment		 2021.02.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0025334-75
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.03.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-0268314-56
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2021-5205564-29
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.04.04 수리 (Accepted) 4-1-2022-5079741-71
7 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.08.11 수리 (Accepted) 4-1-2022-5189083-38
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
인터넷상의 뉴스 데이터를 웹 크롤링하여 일별 목적 상품의 가격과 뉴스 데이터를 수집하는 데이터부; NLP를 통해 상기 데이터부에서 수집한 데이터에 대한 전처리를 진행하는 전처리부; 상기 전처리부에서 전처리된 데이터를 활용하여 최적 튜닝모수의 선택과 함께 예측 모형을 개발하는 모형부; 상기 모형부에서 계산한 최적의 튜닝모수를 적용한 예측 모형을 통해 예측을 시행하는 예측부를 포함하며;상기 예측부는, 1개월 이내의 특정 시점 이후 목적 상품 가격의 변동을 예측하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 시스템
2 2
청구항 1에 있어서,상기 예측부는,로지스틱 LASSO 회귀모형 또는 다중 로지스틱 LASSO 회귀모형 중 어느 하나를 선택하여 진행하며;로지스틱 LASSO 회귀모형으로 진행 시 특정 시점 이후의 목적 상품 가격 변동을 상승 및 하락 중 하나로 예측하며;다중 로지스틱 LASSO 회귀모형 진행 시 특정 시점 이후의 목적 상품 가격 변동을 적어도 세 개 이상의 범주로 세분화하여 그 중 하나로 예측하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 시스템
3 3
청구항 1에 있어서,상기 전처리부의 NLP에서 TF-IDF 값을 계산하며 그 값을 모형부의 설명변수로 적용하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 시스템
4 4
청구항 1에 있어서,상기 모형부는,주어진 데이터의 최신 데이터를 테스트 데이터로, 나머지는 트레이닝 데이터로 분리하여 검증을 진행하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 시스템
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인터넷상의 뉴스 데이터를 웹 크롤링하여 일별 목적 상품의 가격과 뉴스 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;NLP를 통해 상기 데이터 수집 단계에서 수집한 데이터에 대한 전처리를 진행하는 전처리 단계; 상기 전처리부에서 전처리된 데이터를 활용, 로지스틱 LASSO 회귀모형 또는 다중 로지스틱 LASSO 회귀모형 중 어느 하나를 선택하여 모형을 생성하는 모형 생성 단계;상기 모형 생성 단계에서 생성된 모형의 검증을 통해 최적의 튜닝모수 값을 추정하는 검증 및 계산 단계; 및상기 검증 및 계산 단계를 통해 계산한 최적의 튜닝모수를 적용한 예측 모형을 통해 예측을 시행하는 예측 단계를 포함하며;상기 예측 단계는, 1개월 이내의 특정 시점 이후 목적 상품 가격의 변동을 예측하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 방법
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청구항 5에 있어서,상기 예측 단계는,로지스틱 LASSO 회귀모형으로 진행 시 특정 시점 이후의 목적 상품 가격 변동을 상승 및 하락 중 하나로 예측하며;다중 로지스틱 LASSO 회귀모형 진행 시 특정 시점 이후의 목적 상품 가격 변동을 적어도 세 개 이상의 범주로 세분화하여 그 중 하나로 예측하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 방법
7 7
청구항 5에 있어서,상기 전처리 단계의 NLP에서 TF-IDF 값을 계산하며 그 값을 모형 생성 단계의 설명변수로 적용하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 방법
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청구항 5에 있어서,상기 검증 및 계산 단계는,주어진 데이터의 최신 데이터를 테스트 데이터로, 나머지는 트레이닝 데이터로 분리하여 검증을 진행하는 것을 특징으로 하는 상품 가격 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.