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NTIS 바로가기주관연구기관 | 배재대학교 PaiChai University |
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연구책임자 | 홍준기 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014685 |
과제고유번호 | 1711146818 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 빅데이터.딥러닝.온라인 쇼핑몰.판매 수요 예측.Big data.Deep learning.Online shopping mall.Sales forecast. |
□ 연구개요
본 연구에선 효과적인 재고관리 및 판매 증진을 위해 실제 온라인 쇼핑몰의 판매량 빅데이터를 사용하여 기온, 판매가격, 홈페이지 노출 빈도 등 다양한 변수 변화와 판매량간의 상관관계를 분석하고 효율적인 재고 관리와 판매량 촉진을 위해 LSTM 기반 판매량 예측 알고리즘을 연구한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
(1차년도) 빅데이터 수집 및 빅데이터 정형화 시스템 개발
- 온라인 쇼핑몰‘A’의 데이터 베이스는 유/무의미한 데이터가 공존하고 있기 때문에 데이터 선별 및 정형화를 위한 알고리즘 개발
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