초록 ▼

□ 핵심기술
온라인 상의 OEM/ODM 화장품 제품관련 정보와 제조현장의 생산정보를 융합하여 생산활동 및 마케팅활용 지원시스템.

□ 최종목표
1. 기술 개발 목표
○ 본 과제는 화장품 OEM, ODM 제조기업이 온라인 내 제품의 사용 취향 정보를 수집하여 기업의 마케팅에 활용하도록 지원하는 시스템을 구축 목표로 함.
○ 본 과제의 개발 세부 목표
- 실시간 데이터 분석 : 수집된 취향 정보를 실시간적으로 시각화 화면에 도시함으로써 마케팅 담당자가 변화되는 소비자의 취향을 쉽게 파악하도록 개발.

□ 핵심기술
온라인 상의 OEM/ODM 화장품 제품관련 정보와 제조현장의 생산정보를 융합하여 생산활동 및 마케팅활용 지원시스템.

□ 최종목표
1. 기술 개발 목표
○ 본 과제는 화장품 OEM, ODM 제조기업이 온라인 내 제품의 사용 취향 정보를 수집하여 기업의 마케팅에 활용하도록 지원하는 시스템을 구축 목표로 함.
○ 본 과제의 개발 세부 목표
- 실시간 데이터 분석 : 수집된 취향 정보를 실시간적으로 시각화 화면에 도시함으로써 마케팅 담당자가 변화되는 소비자의 취향을 쉽게 파악하도록 개발.
- 연관 데이터 분석 : 온라인 상의 수집된 유사 단어 및 단어 형태 등 언어 처리의 분석으로 데이터 분석 기술을 발전/확보 하고자 함
- 동적 분석 시각화/경고 알람 : SNS / 온라인 마켓 / 뉴스 등 온라인 분석, 생산량 관련 제품 작업지시 차트, 환율 / 원자재 관련 분석 등 대시보드 형태로 개발하고자 함.
- 주제도/리포트 : 마케팅 담당자 손쉽게 분석하기 위한 차트/보고서 등의 시각화 방법을 제공고하고자 함

□ 개발내용 및 결과
○ 화장품 OEM, ODM 제조기업의 마케팅에 필요한 제품 트렌드, 제품 선호도, 사용자의 취향과 같은 정보들을 구분하여 인터넷 상의 소셜미디어, 웹데이터로부터 각각 수집하고 이를 언어분석 처리가 가능한 모듈로 전송하는 웹크롤러를 개발하고자 함
○ 소셜미디어, 웹데이터를 수집하여 특정 키워드와 그와 연관된 단어에 대해 언급된 빈도수만을 측정하는 기존 출시된 빅데이터 서비스의 방식이 아니라, 특정 키워드에 대한 선호도를 자연어 처리를 통해 분석하여 화장품 OEM, ODM 제조기업의 마케팅 분석에 사용할 수 있는 정보를 텍스트 마이닝을 통해 분석하는 언어분석 처리 기술을 개발하고자 함
○ 빅데이터 분석 내용의 시각화 화면 개발
- 기상 정보를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 시간, 지역별로 온도, 습도, 미세먼지 둥의 기상정보를 대시보드나 보고서로 시각화
- 생산관리시스템으로부터 제품생산량 등의 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 일별, 월별, 제품별로 제품의 생산량 정보를 대시보드나 보고서로 시각화
- 언어 분석 처리를 마친 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 제품 트렌드, 제품에 대한 고객 성향, 제품 선호도 등의 정보를 대시보드나 보고서로 시각화
1. 물리 (H/W, N/W) 운영환경 구성
2. 화장품 OEM, ODM 제조를 위한 실시간 빅 데이터 분석 운영 모니터링
○ 분석 운영 시스템 모니터링
- 서버 상태 모니터링 (CPU, Memory, Disk 사용량)
- 데이터 수집기, 형태소 분석기 작동 상태 모니터링
○ 경고 알람
- 언론, 소셜 미디어 회사명/제품명 노출시 알람
- 서버 상태 경고 (CPU 100%, Memory/Disk Full)
- 데이터 수집기, 형태소 분석기 비정상 중단 경고
○ 분석/시각화
- 원자재 분류별 수입 가격 변동 추이
- 국가별 환율 매수, 매입 가격 변동 추이
- 국가별 환율 매수, 매입 가격 주제도 (World Theme Map)
- 환율, 원자재 가격 대조 차트
- 환율, 원자재 가격 주제도 (World Theme Map)
- 지역 기상 상태(기온, 습도, 일조량, 자외선(오존량), 미세먼지) 지역별 변동 추이
- 지역 기상 상태 주제도 (Nation Theme Map)
- 회사명, 브랜드명, 제품명 SNS 연관 그래프 차트
- SNS 핫이슈 챠트
- 형태소 분석 단어 트랜드
- 제품별 작업지시량 대비 생산량, 판매량，재고량 차트
- 온라인 마켓 회사별, 브랜드별, 제품 종류별 입점 현황 차트
- 온라인 마켓 회사별, 브래든별, 제품 종류별 구매후기 분석
- 언론 뉴스 기사 우호도 분석
- 언론 뉴스 노출빈도 분석 (노출건수, 노출 연관 이슈)
3. 초기 데이터 구축
○ 기본 언어 등록 및 단어 매핑
- 회사명, 브랜드명，제품명 등의 기본 단어 등록
- 유사 단어/용어 매핑 ex) 서울-서울시-서울특별시
- ERP, MES 사용 코드 값 매핑
- 제품 번호, 재료 번호 등의 기본 키 값 매핑
- 데이터 수집 사이트 URL, API 인증키, 계정

□ 기술개발 배경
○ 화장품 OEM, ODM 제조 마케팅 관련 정보를 신속히 수집, 분석하여 빠른 대웅이 필요함
- 도래하고 있는 빅데이터 시대에 화장품 OEM, ODM 제조기업은 빅데이터의 수집, 큐레이션을 통한정보의미 파악, 이에 기반한 경영 및 마케팅 의사결정을 추진하는 활동이 필요함
○ 화장품 OEM, ODM 제조 에서 빅데이터를 이용한 의사결정분야는 더욱 발전될 전망이며 재고관리, 유통관리, 생산/품질관리 등에서 문제의 감지나 예방 등에 빅데이터를 활용하는 일도 늘어날 전망인데다 더욱 기대가 되는 활용은 새로운 고객가치의 창출로 고객과의 공동개발 등 고객이 신제품 개발과 문제해결에 참여하는 경향이 높아지는 추세임
○ 화장품 OEM, ODM 제조 마케팅 분석에 활용되는 데이터는 한정되어 있었지만, 최근에는 모바일 기기의 확대와 클라우드 기술의 발전으로 디지털 공간에서 개인과 조직의 활동기록이 축적되면서 활용할 수 있는 정보의 양도 폭발적으로 증가하고 있고 웹사이트 방문기록, 온라인 서비스 이용기록, 검색사이트의 검색 통계, 소셜미디어의 소통기록 등 막대한 데이터는 기존의 관리 및 분석 체계로는 감당할 수 없기 때문에 이를 기업의 마케팅 분석에 활용 가능한 빅데이터 플랫폼 필요로함
○ 빅데이터 분석을 통해 화장품 OEM, ODM 시장 상황을 예측할 수 있으며, 외부 데이터 및 소셜미디어, 웹데이터와 결합하여 경영상 활용이 가능하고 이같은 빅데이터의 활용으로 경영상 많은 긍정적인 효과를 산출하고 있는 상황에서 빅데이터를 보유할 수 없는 화장품 OEM, ODM 제조기업들도 원하는 데이터를 쉽게 취득할 수 있는 경로 필요로함
○ 소셜미디어의 비구조적이고 복잡한 데이터를 이해하고 유용한 지식을 추출하여 현재 시점의 주요 이슈를 탐지하고 모니터링하며, 미래를 예측하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있음
- 실제로 제품 판매량 예측, 영화 박스 오피스 예측, 선거 예측, 정보 확산도 예측, 거시경제 예측 등 다양한 분야에서 많은 연구 및 상용 서비스가 발표되고 있으며 이와 관련해서 연구해볼 필요가 있음
○ 빅데이터를 활용하여 화장품 OEM, ODM 제조 마케팅 정보역량을 강화하고 이를 통해 분석된 정보를 신제품 개발, 목표고객선정, 가격전략, 홍보 및 판촉활동 등 기업경영활동전반에 활용할 수 있는 계기를 만들 필요성이 있음

□ 핵심개발 기술의 의의
1. 마케팅 데이터 수집/생성기
○ 마케팅 데이터 수집/생성기는 Web Data Demon, SNS Demon, News Demon, Market Demon 4가지의 데몬과 형태소 분석기로 구성된 솔루션으로 독립적인 형태로 개발되어 본 제품 이외의 솔루션에도 확장해서 사용 가능
○ 각각의 데몬은 RSS, Open REST API, SOAP, SDK API, Web Crawling 과 같은 다양한 데이터 제공 기술을 활용해 소셜미디어, 뉴스, 기상 정보 등과 같은 다양한 웹 기반의 데이터 수집이 가능한 기능 제공
○ Web Data Demon은 기상, 환율, 원자재 가격처럼 추이 변동이 유의미하여 누적된 과거 데이터가 필요할 경우 사용하며 Open API로 제공받을 수 없기 때문에 웹 크롤링 방식 사용
○ SNS Demon은 포털, 소셜 사이트에서 생성된 정보들을 원하는 키워드로 검색하며 검색된 데이터를 제공 시스템에서 지원하는 Open API를 사용하여 수집
○ News Demon은 주요 언론사에서 게재한 뉴스 정보들을 언론사 시스템에서 지원하는 RSS Feed를 사용하여 수집
○ Market Demon은 온라인 마켓을 통해 제품정보, 고객의 반응, 후기 등의 정보를 시스템에서 제공하는 웹서비스 (SOAP)를 사용하여 수집
○ Demon마다 분석을 위해 필요한 수집 대상과 수집 방법이 다르게 적용되며, 수집 대상을 임의 추가할 수 있도록 확장성 제공
○ Demon은 개별 프로세스로 설계되어 상호 영향을 받지 않으며 성능을 향상시키기 위해 H/W를 추가하여 별도로 구동 가능
○ HTTP 통신의 특성상 비동기적인 처리를 위하여 데이터 검색, 수집 작업 과정을 분리하여 처리
○ 성능이 검증되었고 레퍼런스가 다양한 오픈 소스코드를 최대한 가용하여 개발비용과 유지보수 비용 절감

□ 적용 분야
○ 화장품 OEM. ODM 제조에서 빅데이터를 이용한 의사결정.
○ 재고관리, 유통관리, 생산/품질관리 등에서 문제의 감지나 예방
(출처 : 최종보고서 초록 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 산단R&BD역량강화사업 지원사업 최종보고서 ... 2
• 산단R&BD역량강화사업 최종보고서 초록 ... 3
• 기술개발사업 주요 연구성과 ... 24
• 목차 ... 27
• 제1장 서론 ... 28
• 제1절 과제의 개요 ... 28
• 제2장 과제 수행의 내용 및 결과(기술개발 내용 및 방법) ... 32
• 제1절 최종목표 및 평가 방법 ... 32
• 제2절 단계 목표 및 평가 방법 ... 36
• 제3절 연차별 개발 내용 및 개발 범위 ... 36
• 제4절 수행 결과의 보안등급 ... 39
• 제5절 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등)구입 및 관리현황 ... 39
• 제3장 결과 및 사업화 계획 ... 40
• 제1절 연구개발 최종 결과 ... 40
• 제2절 연구개발 추진 체계 ... 43
• 제3절 시장 현황 및 사업화 전망(당초 기술개발 시작 시점의 조사와 변화된 것 위주로 기술) ... 43
• 제4절 고용 창출 효과 ... 47
• 제5절 자체보안관리진단표 ... 47
• 끝페이지 ... 48