기존 유사 서비스 기능 분석을 통한 차별화된 물류 데이터 분석 플랫폼 설계 및 구현
A Design and Implementation of Differentiated Logistic Data Analytic Platform by Investigating Existing Similar Service Functions
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초록
비대면 경제의 급격한 성장에도 불구하고 중소셀러를 위한 맞춤형 마케팅 정보 및 판매 전략 제공 서비스는 미흡한 실정이며, 중소기업의 해외시장 진출 계획을 돕기위한 수출입 데이터 등의 물류 데이터 기반 해외 시장정보 제공 시스템 구축을 위한 설계는 필수적인 상황이다. 이에 본 연구에서는 기존의 물류 데이터를 제공하는 국내 플랫폼들에 대한 분석을 통해 빅데이터 및 AI 기능을 활용하여 기존의 기능을 개선 하거나 새로운 기능을 추가할 수 있는 부분이 있는지에 대해 분석하였고, 그 결과 기존의 서비스들은 여러 내부 및 외부 데이터들을 활용하여 데이터 공유 전략과 추가적인 머신러닝 솔루션을 도입할 필요성이 있음을 보였다. 또한 기존 서비스와의 차별성 확보를 위하여 수출입 통계 데이터에 기반으로 대상 품목의 물량 및 가격의 예측치를 판단하는 머신 러닝 알고리즘을 설계하였다. 실험을 통해 LSTM 모델은 전체 데이터에 대해 잘 동작하지 않지만 선형 회귀 및 MLP 모델은 전반적으로 양호한 성능을 보였다. 실험을 통해, 본 연구에서 제안된 모델은 수출 대상 국가 및 품목에 대한 물량 및 가격 예측 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있음 확인하였다. 본 연구에서 구축된 전처리 프로세스 및 모델은 향후 공공 API 서비스로 도커화하여 연구자 및 개발자들이 적걱즉으로 활용할 수 있도록 하였다.
Abstract
Despite the rapid growth of the non-face-to-face economy, customized marketing information and sales strategy provision services for small and medium-sized sellers are insufficient, highlighting the need to design and establish an advanced logistic data analytic platform is essential. Therefore, this study analyzed whether there are areas where existing functions can be improved or new functions can be added using big data and AI functions through analysis of domestic logistic analytic platforms. As a result, it seemed that existing services needed to establish data-sharing strategies and further machine learning solutions to investigate multiple internal and external data sources. In addition, in order to secure differentiation from existing services, a machine learning algorithm was designed to predict the weight and price of targeted items based on bill of landing data. Throughout the experiment, we observed that while LSTM does not work well for overall data, the linear regression and MLP models showed good overall performance. It confirmed the models could be used to provide the weight and price prediction services for countries and items targeted to export. The models built in this study are dockerized as a public API service in the future so that researchers and developers can use them actively.
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