KR102621283B1 - P2p 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템 - Google Patents
P2p 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102621283B1 KR102621283B1 KR1020230069182A KR20230069182A KR102621283B1 KR 102621283 B1 KR102621283 B1 KR 102621283B1 KR 1020230069182 A KR1020230069182 A KR 1020230069182A KR 20230069182 A KR20230069182 A KR 20230069182A KR 102621283 B1 KR102621283 B1 KR 102621283B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- terminal
- seller
- used car
- buyer
- platform service
- Prior art date
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 31
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 24
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 2
- 239000010985 leather Substances 0.000 claims description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 238000013503 de-identification Methods 0.000 abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 40
- 230000008569 process Effects 0.000 description 19
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 17
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 17
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 10
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 6
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 5
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 3
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 description 2
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0613—Third-party assisted
- G06Q30/0619—Neutral agent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
- G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
- G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/018—Certifying business or products
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0278—Product appraisal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0623—Item investigation
- G06Q30/0625—Directed, with specific intent or strategy
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/18—Legal services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템이 제공되며, 판매할 중고차의 차량가격, 즉시거래가, 차량이력 및 사진을 포함하는 차량정보를 업로드하여 매도요청을 업로드하는 매도자 단말, 제공되는 비교견적, 차량가격 및 즉시거래가를 포함한 차량정보를 조회한 후 중고차에 대한 매수요청을 전송하는 매수자 단말 및 매도자 단말에서 차량정보를 업로드하는 경우, 매도자 단말 및 차량정보를 매핑하여 저장하는 저장부, 차량정보 중 중고차 및 매도자를 식별가능한 적어도 하나의 고유식별코드를 추출한 후 비식별화를 수행하는 블라인드부, 매수자 단말에서 매도자 단말의 중고차를 매수하려는 매수요청을 업로드하는 경우, 매도자 단말로 매수요청을 전달하는 전달부, 매도자 단말 및 매수자 단말 간 중고차의 매도 및 매수에 대한 승낙이 완료된 경우 매도자 단말 및 매수자 단말 간의 계약을 중개하는 중개부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함한다.
Description
본 발명은 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 매도자 및 매수자 간 거래를 중개할 때 성능보증 및 권리이전에 대한 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼을 제공한다.
중고자동차 시장은 좁은 의미로는 소비자가 보유하고 있는 자동차를 자동차 매매상사가 매입하고 상품화 과정을 거친 후 특정한 장소에 전시하여 방문하는 소비자에게 매매사원이 판매하는 공간적 개념이라 할 수 있고, 넒은 의미로는 인터넷과 SNS의 발달로 공간적 점유를 전제하지 않는 온라인 마켓 영역으로까지 확대하는 개념이라 할 수 있다. 신규자동차는 자동차를 제조하는 메이커가 동일 품질의 자동차를 생산하는 과정을 거쳐 판매 매매사원을 통해 판매하는 것으로 일반적인 공산품 산업과 유통과정이나 법이 다르지 않다. 신규자동차 유통 시장이나 중고자동차 유통 시장에서도 브랜드인지도, 제조사의 신뢰도, 소비자의 선호도 등이 판매에 영향을 미치게 한다. 중고자동차의 전통적인 의미는 누군가의 손을 거쳐 이미 사용돈 자동차로, 중고자동차 시장에서의 중심적인 특성은 품질보증이라 말하기도 한다. 이미 사용된 자동차에 대한 품질에 대하여 소비자는 불확실성이 있을 수 밖에 없으며 품질에 대한 신뢰를 가질 수 있는 품질에 대한 보증이 되지 않으면 구매를 망설일 수밖에 없기 때문이다. 소비자의 신뢰형성 요인으로 지각된 이점, 구매자의 신뢰성향, 구전 효과, 구매자의 지각된 크기, 검사 및 보증정책제시가 긍정적인 영향을 미친다.
이때, 중고차의 거래를 중개하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2013-0116838호(2013년10월24일 공개) 및 한국공개특허 제2022-0138217호(2022년10월12일 공개)에는, 구매자 단말로부터 차량대여를 요청받으면 판매자 단말로 전송하여 허락여부를 수신하고, 대여차량의 차종, 연식, 대여기간 및 주행거리를 이용하여 차량대여비를 산정하며, 구매자의 차량대여비의 결제가 완료되면 차량대여를 중개하는 구성과, 판매자 단말로부터 중고차에 대한 영상진단보고서를 포함한 중고차판매요청을 수신하고, 영상진단보고서를 분석하여 중고차 판매가격을 산정하며, 중고차판매가격을 포함하는 중고차 판매정보를 중고차 거래소에 등록하고, 중고차거래소에 등록된 중고차가 판매되는 경우 중개수수료를 제외한 잔액을 판매자 단말의 계좌로 이체하는 구성이 각각 개시되어 있다.
다만, 전자의 경우 차량을 대여하는 구성이므로 성능보증 및 권리이전에 대한 법적책임에 대한 중개가 필요하지 않고, 후자의 경우에도 영상진단보고서를 분석하여 가격을 산정하는 가치평가의 구성일 뿐 성능보증이나 권리이전에 대한 법적책임을 플랫폼에서 수행 및 서비스를 제공하는 구성이 아니다. 중고차는 동일한 모델, 연식, 옵션, 주행거리를 전체 하더라도 소유자의 운행 습관, 자동차의 컨디션, 사고 유무, 거래협의조건, 거래유형에 따라 매입가격이 다르게 거래되며, 판매 시에도 중고자동차 모델의 소비자 선호도의 거래량에 따라 다르게 거래되기 때문에 일품일가(一品一價)로 가격이 조정되는 시장 특성으로 거래주체의 무한성과 거래협의의 다양성 때문에 표준적 거래형식의 설정을 어렵게 만드는 특성이 있다. 중고차 시장의 전자상거래가 발전하기 위해서는 중고차 품질에 대한 소비자의 신뢰를 얻기 위한 제도적인 시스템, 즉 품질보증, 품질인증, 보상제도 등의 구축이 선행되어야 중고차 거래를 선도할 모델로 성장할 수 있다. 이에, 개인 간 중고차 거래에 있어 성능보증 및 권리이전의 법적책임을 질 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.
본 발명의 일 실시예는, 중고차 시장의 불투명성 및 불확실성을 제거하기 위하여 매도자 단말로부터 차량정보를 수신한 후 성능상태점검기록부를 검증하여 업로드하며, 차량이전등록을 위한 적어도 하나의 서류를 업로드받아 서류를 확인 및 검증하고, 매수자 단말로부터 매수요청이 수신된 경우 매도자 및 매수자의 연락처를 공개하지 않은 상태로 플랫폼에서 매도요청 및 매수요청을 전달하며, 매도자 및 매수자 간 협의가 완료되어 계약을 할 때에는 계약서류를 전자서류로 제공하고 전자서류를 기 설정된 기간 동안 보관하도록 하고, 매도자가 설정한 차량가격 및 즉시거래가를 동시에 제공함으로써 거래선택의 폭을 넓혀 빠른 의사결정을 돕고 선택의 폭을 넓힐 수 있는, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템이 제공되며, 판매할 중고차의 차량가격, 즉시거래가, 차량이력 및 사진을 포함하는 차량정보를 업로드하여 매도요청을 업로드하는 매도자 단말, 제공되는 비교견적, 차량가격 및 즉시거래가를 포함한 차량정보를 조회한 후 중고차에 대한 매수요청을 전송하는 매수자 단말 및 매도자 단말에서 차량정보를 업로드하는 경우, 매도자 단말 및 차량정보를 매핑하여 저장하는 저장부, 차량정보 중 중고차 및 매도자를 식별가능한 적어도 하나의 고유식별코드를 추출한 후 비식별화를 수행하는 블라인드부, 매수자 단말에서 매도자 단말의 중고차를 매수하려는 매수요청을 업로드하는 경우, 매도자 단말로 매수요청을 전달하는 전달부, 매도자 단말 및 매수자 단말 간 중고차의 매도 및 매수에 대한 승낙이 완료된 경우 매도자 단말 및 매수자 단말 간의 계약을 중개하는 중개부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 중고차 시장의 불투명성 및 불확실성을 제거하기 위하여 매도자 단말로부터 차량정보를 수신한 후 성능상태점검기록부를 검증하여 업로드하며, 차량이전등록을 위한 적어도 하나의 서류를 업로드받아 서류를 확인 및 검증하고, 매수자 단말로부터 매수요청이 수신된 경우 매도자 및 매수자의 연락처를 공개하지 않은 상태로 플랫폼에서 매도요청 및 매수요청을 전달하며, 매도자 및 매수자 간 협의가 완료되어 계약을 할 때에는 계약서류를 전자서류로 제공하고 전자서류를 기 설정된 기간 동안 보관하도록 하고, 매도자가 설정한 차량가격에 대하여 매수자로부터 매수요청을 받는 경우 비교견적을 통하여 매도자에게 유리한 조건을 비교해줌으로써 빠른 의사결정을 도울 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 플랫폼 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 플랫폼 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 매도자 단말(100), 플랫폼 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 매수자 단말(400), 적어도 하나의 정보제공서버(500)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 매도자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 플랫폼 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 매도자 단말(100), 적어도 하나의 매수자 단말(400), 적어도 하나의 정보제공서버(500)와 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 매수자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 플랫폼 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 정보제공서버(500)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 매도자 단말(100), 플랫폼 서비스 제공 서버(300) 및 적어도 하나의 매수자 단말(400)과 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
적어도 하나의 매도자 단말(100)은, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 중고차를 매도하고자 하는 매도자의 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 매도자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 매도자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 매도자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 매도자 단말(100)로부터 차량정보를 수신하는 경우 차량정보를 검증한 후 매도자 단말(100)과 매핑하여 저장하고, 차량정보 중 중고차 및 매도자를 특정하는 고유식별정보를 탐지 및 비식별화 처리한 후 업로드하는 서버일 수 있다. 그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 매도자 단말(100)에서 차랑가격을 기재하고, 적어도 하나의 매수자 단말(400)에서 매수가격을 제시한 경우, 비교견적을 제공하는 서버일 수 있다. 또한, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 매수자 단말(400)에서 매수요청이 업로드되는 경우, 매도자 단말(100)로 이를 전달하고, 양 당사자의 합의가 존재하는 경우 계약서류를 전자서류로 준비하여 제공하며, 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400)로부터 서명을 받아 전자서류를 배부 및 저장하는 서버일 수 있다.
여기서, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
적어도 하나의 매수자 단말(400)은, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 매수자의 단말일 수 있다. 이때, 매수자 단말(400)은 플랫폼 서비스 제공 서버(300)에서 제공하는 비교견적과, 매도자 단말(100)이 설정한 차량가격 및 즉시거래가를 동시에 조회할 수 있으므로, 3 개의 옵션을 두고 어느 옵션이 더 자신에게 유리할지를 고민해볼 수 있고, 선택의 역설을 피함으로써 빠른 의사결정이 가능해진다. 이때, 비교견적이란 동일한 차종 및 조건에 대한 가격을 비교한 결과일 수 있다. 또, 즉시거래가는 매도자가 설정한 가격으로 더 이상 협의나 조정없이 이 가격이면 팔겠다는 가격일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 매수자 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 매수자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 매수자 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
적어도 하나의 정보제공서버(500)는, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하거나 이용하지 않고 플랫폼 서비스 제공 서버(300)의 정보조회를 허용하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 정보제공서버(500)의 정보제공자는 국토교통부, 한국교통안전공단, 자동차민원대국민포털, 자동차365 등 각 공공기관의 서버일 수 있으나 나열된 것에 한정되지 않고 열거되지 않은 이유로 배제되지 않는다. 여기서, 적어도 하나의 정보제공서버(500)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 플랫폼 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 저장부(310), 블라인드부(320), 전달부(330), 중개부(340), 성능상태검증부(350), 확인부(360), 의무보관부(370), 이전등록대행부(380), 대행준비부(390), 정산부(391), 안내부(393), 위탁부(395), 이력조회부(397)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 매도자 단말(100), 적어도 하나의 매수자 단말(400) 및 적어도 하나의 정보제공서버(500)로 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 매도자 단말(100), 적어도 하나의 매수자 단말(400) 및 적어도 하나의 정보제공서버(500)는, P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 매도자 단말(100), 적어도 하나의 매수자 단말(400) 및 적어도 하나의 정보제공서버(500)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.
도 2를 참조하면, 저장부(310)는, 매도자 단말(100)에서 차량정보를 업로드하는 경우, 매도자 단말(100) 및 차량정보를 매핑하여 저장할 수 있다. 매도자 단말(100)은, 판매할 중고차의 차량가격, 차량이력 및 사진을 포함하는 차량정보를 업로드하여 매도요청을 업로드할 수 있다. 이때 차량가격을 설정하기가 어려운 경우 적어도 하나의 정보제공서버(500)에서 제공하는 중고차 가격을 가이드라인으로 제공할 수 있다. 다만 적어도 하나의 정보제공서버(500), 즉 공공기관에서 제공하는 정보는 동일한 모델, 연식, 옵션 및 주행거리를 전제하는 것인데, 상술한 바와 같이 중고차는 동일한 모델, 연식, 옵션, 주행거리를 전체 하더라도 소유자의 운행 습관, 자동차의 컨디션, 사고 유무, 거래협의조건, 거래유형에 따라 매입가격이 다르게 거래되며, 판매 시에도 중고자동차 모델의 소비자 선호도의 거래량에 따라 다르게 거래되기 때문에 일품일가(一品一價)로 가격이 조정되는 시장 특성으로 거래주체의 무한성과 거래협의의 다양성 때문에 표준적 거래형식의 설정을 어렵게 만드는 특성이 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에서는 옵션, 사고여부, 보험이력, 현재 상태 등을 기준으로 가격에 대한 가이드라인을 더 제공할 수 있다.
<잔존가치 예측>
초기에 본 발명의 플랫폼에서 데이터를 수집하는데 시간이 걸릴 수 있으므로, 인공지능 알고리즘을 학습 및 검증하기 위한 데이터셋(DataSet)을 외부에서 가져와 사용할 수 있다. 그리고, 잔존가치 예측에 활용하기 위한 학습 데이터 생성을 위하여 데이터 전처리를 수행하며, 그 과정에서 중고차 가격과 연관성이 낮은 속성은 필터링할 수 있다. 자동차 옵션의 경우 중고차 가격에 영향을 미치기 때문에, 대표 옵션 N 개(가죽 좌석, 열선시트, 선루프, 주차 센서, 후방카메라, 사각지대 모니터링 시스템, 어댑티브 크루즈 컨트롤 등)에 대한 문자열을 파싱(Parsing)하여, 숫자형으로 인코딩할 수 있다. 위와 같은 과정을 통하여 정제된 학습 데이터를 데이터베이스에 저장한다.
그리고, 중고차 가격 예측을 위한 머신러닝 알고리즘(랜덤 포레스트, 다층 퍼셉트론, 서포트 벡터머신, XGBoost 등) 학습을 수행한다. 각 머신러닝 알고리즘에 대한 정확도 제고를 위하여, 하이퍼 파라미터의 최적화를 수행할 수 있고, 머신러닝 알고리즘 결과에 대해 앙상블 방법을 적용할 수 있다. 그리고, 중고차 미래가치를 예측하기 위해서, 미래 시점의 차량 속성을 추정할 수 있다. 이때, 미래 시점에서 추정이 필요한 차량 속성은 운행기간(Operation Year), 주행거리(Mileage)다. 운행 기간은 현재 시점으로부터 1 년 후, 2 년 후, 3 년 후 등 예측 시점 기간만큼 추가할 수 있고, 판매 예상 시점에 따라 나누어 제공할 수 있다. 주행거리는 미래 시점까지의 기간을 반영하여 현재까지의 평균 주행거리를 반영하여 추정할 수 있다. 이에, 시간에 따라 변하는 운행기간, 주행거리 등의 추정에 따라 도출된 미래 잔존 가치를 예측하여, 각 모델의 감가상각 비율로 적절성을 분석할 수 있다. OBD 기반의 차량 운행 기록을 반영하여 보유 차량의 잔존가치를 최대화하기 위한 운행 습관 분석 및 추출 등을 통해 운행 습관에 따른 중고차 현재 및 미래가치를 예측해줄 수도 있다.
<감가상각 요소>
중고자동차의 가격평가 요소는 기초정보조사, 기본시세평가, 사고이력평가, 차량상태평가, 특별요인평가로 구분된다. 시장정보의 평균시세에서 등록일, 장착품, 주행거리를 보정하여 기본시세를 평가하고, 기본시세에서 사고정보, 차량상태, 특별요인을 보정하여 평가가격을 도출한다. 평균시세는 자동차가격 조사산정의 기준이 되는 가격으로 시장가격 조사에 의해 산출된 평균거래 가격이다. 평균시세는 차종, 등급, 연식에 따라 구분하여 조사 산정하며, 기본시세는 평균시세에서 개별차량의 누적 주행거리, 추가 옵션, 등록일 등의 시세변동 요인을 보정하여 평가한다. 누적주행거리 보정은 평균 주행거리를 초과할 때 보정 평가할 수 있다. 차종별 감가 특성을 감안하여 일반 승용차는 매 1,000km 마다 03%, 대형승용차 및 수입차는 매 1,000km 마다 05%의 비율로 감가 산정한다. 등록일 보정은 해당연식의 평균시세 변동폭과 등록일 기준 보정 월수를 고려하여 평가하며, 차량에 장착된 추가옵션은 장착비용, 품질상태, 사용기간에 따른 감가상각을 고려하여 평가한다. 보정 월수는 연식에 대한 기준월수와 비교하여 미달 또는 초과한 월수를 말한다.
사고이력에 의한 감가 평가는 차량의 평균시세와 손상 및 수리상태에 따른 감가율을 고려하여 평가한다. 사고차의 거래실태 조사결과를 바탕으로 사고이력에 의한 감가액은 평균시세의 30%를 초과하지 못하도록 제한할 수 있다. 감가율은 시장조사 결과를 기초로 하여 손상 및 수리범위에 따라 구분된 평균 감가율을 적용할 수 있다. 감가율 적용표는 차량의 전면, 측면중앙, 후면부로 구분하여 각각 적용하며, 동일 사고부위에서 가장 높은 감가율 항목 1개를 적용한다. 사고 부위가 2개소 이상인 경우에는 합성 감가율이 최대 30%를 초과하지 않도록 비례 평가하여 적용한다.
차량상태는 크게 외관(외장), 실내·내장, 주요 장치성능, 휠·타이어, 기본장치 등의 각 항목을 4등급(양호, 보통, 미흡, 불량)으로 구분하여 평가한다. 평점은 차량상태 등급 평가를 기초로 하여 각 항목별 기본점수를 부여하고, 기본점수에 가중치를 곱하여 산정한다. 종합평점은 각 평가항목별 평점을 합산한 값이다. 그 다음은 특별요인 평가인데, 침수차량, 화재차량, 전손차량, 구조변경차량, 용도 또는 소유자 변경이력 차량 등에 대해서는 특별한 감가율을 적용하여 평가한다. 특별요인별 감가율은 시장거래 특성을 고려하여 산정한다. 개별차량의 기본시세에서 사고정보, 차량상태, 특별요인을 보정한 종합 평가를 실시하여 가격을 결정할 수 있다. 물론 상술한 방법으로 잔존 가치를 추정하는 것 외에도 다양한 방법으로 중고차의 가격에 대한 가이드라인을 제공함으로써 매도자가 가격을 설정하는데 도움을 줄 수 있다.
블라인드부(320)는, 차량정보 중 중고차 및 매도자를 식별가능한 적어도 하나의 고유식별코드를 추출한 후 비식별화를 수행할 수 있다. 예를 들어 차량정보 중 차량번호, 매도자의 이름, 연락처, 주소 등의 정보는 블러나 모자이크 처리 또는 완전히 삭제하는 방법으로 제거할 수 있다. 또, 성능상태점검기록부가 업로드된 경우, 성능상태점검기록부 상 중고차나 매도자를 식별할 수 있는 정보, 예를 들어, 도 4a의 ②번 항목의 자동차등록번호, ⑥번 항목의 차대번호를 제거하고, 자동차365의 차량이력정보의 차대번호 등 개인을 식별할 수 있는 항목 및 정보를 탐지, 식별 및 추출한 후 블러처리나 모자이크처리 또는 삭제처리를 수행할 수 있다. 이때, 차량정보가 스캔본인 PDF 등으로 구비된 경우에는 PDF 내 각 항목을 OCR(Optical Character Recognition)을 이용하여 각 항목을 식별하고, 각 항목 중 고유식별정보에 대응하는 항목식별자, 예를 들어, 이름, 주민번호, 주소, 전화번호, 차대번호, 자동차 등록번호 등을 탐지, 식별 및 블러처리를 수행할 수 있다. 도 4a 내지 도 4d와 같이 성능상태점검기록부의 경우 자동차관리법 시행규칙에 따라 [별지 제82호서식] 과 같이 포맷이 정해져있다. 이에, 각 항목의 번호, 위치, 내용 등을 저장해두는 경우 OCR이 탐색할 정보의 위치, 즉 영역이 이미 확보되었으므로 이를 추출하는 것은 비교적 간단하다. 또 차량이력 또한 자동차365에서 제공하는 사이트 포맷이 이미 정해져있으므로 각 위치나 좌표 또는 항목의 검색어를 지정해주는 경우 개인정보가 포함된 위치를 비교적 쉽게 찾을 수 있다. 이때 문제가 되는 것이 형식이 정해져있지 않은 서류인데, 이 경우에는 이하와 같이 인공지능 알고리즘에 따른 개체명 인식을 수행할 수 있다.
<개체명 인식>
상술한 국가에서 제공한 표준서식 내의 텍스트는 OCR로 인식을 하지만, OCR로 인식을 한 텍스트가 모두 개인정보나 고유식별정보는 아니고, 위치를 지정해놨지만 스캔의 경우 제대로 스캔이 되지 않았거나 사진의 경우 촬영각도에 따라 위치가 달라질 수도 있으며, 표준서식이 아닌 경우에는 각 항목에 따른 위치나 영역조차 모르기 때문에, 인공지능 알고리즘으로 개체명 인식을 한 후 고유식별정보에 대응하는 텍스트만 골라내야 한다. 이때, 서류양식이 모두 다르고 사용하는 용어도 각 업체마다 다른 경우, 이를 빅데이터로 수집 및 구축한 후 표준코드에 따라 매핑하는 작업이 선행되어야 할 수 있다. 라벨러를 고용할 수도 있고, 각 직원이 매핑한 자료를 사용할 수도 있다. 예를 들어, [표준코드]-[용어]와 같은 형식일 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 이렇게 데이터셋이 구축되면, OCR로 읽어낸 [용어]를 인공지능 알고리즘에 질의로 입력하고 [표준코드]를 토출하도록 인공지능 알고리즘을 학습 및 검증한 후, 가장 정확도가 높은 알고리즘을 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘으로 세팅할 수 있다. 이 과정이 끝나면, [OCR]-[AI]를 거쳐 관세신고에 필요한 항목만이 추출되고, 용어가 서로 다른 것에 관계없이 표준코드로 출력되므로 각 고유식별정보를 비식별화(익명화, 가명화), 모자이크 처리 또는 블러 처리를 할 준비가 완료된다.
<딥러닝 객체탐지>
객체검출(Object Detection)은 컴퓨터 비전에서 많이 활용되는 딥러닝 기술로 이미지 또는 영상 속 물체의 위치 찾기(Object Localization)와 물체의 클래스 분류(Classification)를 함께 진행하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 객체검출 알고리즘으로는 R-CNN, Fast R-CNN, YOLO 등이 있는데, 그 중 YOLO(You Only Look Once)는 이미지 전체 특징 정보들을 활용하여 단일 신경망에서 이미지 내의 객체의 경계 박스(Bounding Box)와 객체의 클래스 확률을 한 번에 출력하는 단일단계(One-Stage) 검출기이며, 두단계(Two-Stage) 검출기에 비해 신경망 구성이 간단하다. 다만, 단일단계에서 객체탐지와 클래스를 단일단계에서 모두 탐지해야 하기 때문에 두단계 검출기에 비하여 정확도가 낮은 편이다. 이에, 중고차의 차량번호가 표시된 번호판을 비식별화, 예를 들어 모자이크 처리 또는 삭제 처리를 하기 위해서는 빠른 검출보다는 정확한 검출이 중요하므로, 정확도를 높이기 위해 두단계 검출기를 이용하도록 한다.
<번호판 검출>
매도자가 대부분 제공하는 사진은 전문가가 촬영한 사진이 아니므로, 번호판 검출, 방향 정규화, 문자 분할, 문자 인식의 과정을 거칠 수 있다. 모든 사진 내 번호판이 지면과 수평으로 존재하는 것은 아니기 때문이고, 카메라 앵글에 따라 번호판이 사다리꼴로 촬영될 수도 있고 역사다리꼴로 촬영될 수도 있기 때문이다. 번호판 검출의 경우, 지정된 이미지의 번호판을 감지한 다음 유형을 분류한다. 입력은 컬러 또는 그레이 스케일 이미지로, 다양한 조명 조건과 다양한 배경을 가질 수 있다. 이를 위하여, 환경 종속성을 줄이고 정확도를 높이고자 CNN(Convolutional Neural Network) 계열의 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘인 Mask R-CNN을 이용할 수 있다. Mask R-CNN 알고리즘은 R-CNN 계열 R-CNN, Fast R-CNN 및 Faster R-CNN의 후속 모델로, 가장 최근에 개발된 객체탐지 및 인스턴스 분할 프레임워크이며 이전 알고리즘들에 비해 학습 정확도가 가장 높다. Mask R-CNN은 Faster R-CNN에서 얻은 각 RoI(Region of Interest)에 세그멘테이션 마스크(Segmentation Mask)를 예측하는 작은 FCN(Fully Connected Network) 마스크 브랜치(Branch)가 추가된 구조이다. 번호판 검출을 위해 사용된 Mask R-CNN 모델의 백본(Backbone) 구조는 ResNet일 수 있다.
<방향 정규화>
이미지에서 자동차 번호판을 검출한 후 검출된 영역의 번호판 방향을 정규화하는 과정이 추가된다. 기울어진 번호판의 경우 문자를 분류할 때 오류가 날 가능성이 있으므로 방향이 정규화된 번호판 영역에서 문자 분할 및 문자 인식을 진행할 수 있다. 방향 정규화를 적용하기 위해서 Perspective Transformation 영상처리 기법을 이용할 수 있다. Perspective Transformation은 시각에 따라 같은 물체이지만 먼 것은 작게, 가까운 것은 크게 보이는 현상이 원근감을 주는 변환이다. 번호판 검출 모듈을 통해 번호판 검출 후 번호판의 각 꼭짓점의 좌표를 알면 변환행렬을 통해 좌표를 변환하여 방향을 정규화할 수 있다. 번호판의 좌측상단의 꼭지점을 (x1,y1), 좌측하단의 꼭지점을 (x2,y2), 우측상단의 꼭지점을 (y3,y3), 우측하단의 꼭지점을 (x4,y4)라 하면 변환행렬은 이하 수학식 1과 같다. 이때 이 변환행렬의 우항의 우측에 a,b,c,d,e,f,g,h의 행렬이 더 포함되는데, 지면상 포함되지 못했다. 이 변환행렬의 변환 후의 좌표 값을 임의로 설정해주면 8×8 행렬의 역행렬을 구할 수 있고 a,b,c,d,e,f,g,h 8 개의 변수 값을 알 수 있다.
<문자 분할>
문자 분할을 위해 Mask R-CNN 모델을 이용할 수 있다. 이 모듈에서 Mask R-CNN 모델은 먼저 각 문자와 숫자를 감지한 다음 위치좌표를 계산해 낸다. 다음으로, 간단한 정렬 알고리즘을 사용하고 번호판 유형을 고려하여 문자와 숫자를 번호판에 있는 순서대로 정렬한다. 일부 한국어 번호판에는 개인용 형태와 같은 한 줄의 문자와 숫자를 가지고 있고, 일부는 미국 크기의 사업용과 같은 두 줄의 문자와 숫자를 가지고 있다. 이 모델의 백본 구조 또한 ResNet를 이용할 수 있고, 다양한 유형의 번호판 이미지 300 개를 포함한 데이터 집합으로 학습시킬 수 있다.
<문자 인식>
문자 인식을 위해서는 문자 분할에 있었던 문자와 숫자를 식별한다. 이 모듈에서도 역시 Mask R-CNN과 백본 구조로 ResNet를 이용할 수 있다. 사용된 CNN 모델은 10개의 숫자(0-9)와 46 개의 한국 문자의 이미지로 학습될 수 있다. 물론, 상술한 방법 이외에도 다양한 방법이 이용될 수 있고, 이렇게 추출된 번호판의 차량번호와 매도자 단말(100)에서 제공한 차량번호 또 각종 공공기관에서 수집한 차량번호가 맞는지를 확인하고, 업로드할 때에는 차량번호가 포함된 영역을 삭제처리할 수 있다.
전달부(330)는, 매수자 단말(400)에서 매도자 단말(100)의 중고차를 매수하려는 매수요청을 업로드하는 경우, 매도자 단말(100)로 매수요청을 전달할 수 있다. 매수자 단말(400)은, 차량정보를 조회한 후 중고차에 대한 매수요청을 전송할 수 있다. 이때, 전달부(330)는 매수자의 매수요청에 대하여 비교견적을 제공해줄 수도 있다. 가장 높은 가격으로 매수요청을 기재한 매수자가 선택되겠지만, 만약 매수자가 딜러인 경우 감가를 시도할 수 있다. 이에, 매수요청을 한 매수자를 리스트업할 때 딜러가 아닌 개인을 위주로 가격을 정렬해줄 수 있다. 이때, 딜러인지의 여부를 확인하는 방법은 다음과 같다. 중고자동차를 판매하려는 업체는 관할 특별자치시장·특별자치도지사·시장·군수 및 구청장에게 등록해야 하고(규제「자동차관리법」 제53조제1항 본문), 중고자동차 매매업의 종사원은 그 신분을 표시해야 하므로(규제「자동차관리법」 제59조제2항제3호), 자동차를 판매하는 직원이 정식으로 등록된 업체의 직원인지를 확인할 수 있다. 만약, 중고자동차를 판매하는 직원이 그 신분을 표시하지 않은 경우에는 자동차매매업의 등록이 취소되거나 최장 6개월 동안 그 사업의 전부 또는 일부가 정지되므로(규제「자동차관리법」 제66조제1항제12호아목) 딜러인지의 여부를 확인할 수 있다.
중개부(340)는, 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400) 간 중고차의 매도 및 매수에 대한 승낙이 완료된 경우 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400) 간의 계약을 중개할 수 있다. 매수자 단말(400)에서 구매의향이 있다면 [YES] 버튼을 누르면, 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400)로 동시에 매수요청이 전달되고, 매도자 단말(100)로부터 이에 대한 승낙의 의사표시, 예를 들어, [YES] 버튼을 누르는 경우 양 당사자의 의사합치로 계약을 진행할 수 있다. 이때 계약서는 도 4p와 같이 자동차등록규칙 국토교통부령 제1161호의 별표목록 [서식 15] 자동차양도증명서(양도인ㆍ양수인 직접 거래용)을 이용할 수 있고, 이 계약서는 전자계약으로 공인인증서, 금융인증서 등 본인인증수단을 확인 후 전자서명을 하는 형태로 작성될 수 있고 보관될 수 있다.
성능상태검증부(350)는, 차량정보 중 중고차 성능상태점검기록부의 각 항목에 대한 텍스트를 추출하여 저장하고, 성능상태점검기록부의 기 설정된 유효기간이 도과되었는지를 검증하며, 성능상태점검기록부의 서명날인항목에 서명날인 또는 직인이 존재하는지의 여부를 검증하고, 성능상태점검기록부를 작성한 성능상태점검자에 대한 연락처를 확인하며, 성능상태점검기록부의 보증형태가 미가입인 경우 성능상태의 점검책임주체 및 보증유형을 매도자 단말(100)로 요청할 수 있다. 이때 기 설정된 유효기간은 120일로 규정되어 있다(「자동차관리법」 제58조제1항제1호, 규제「자동차관리법 시행규칙」 제120조제1항 및 별지 제82호서식). 이에, 120을 기준으로 하지만 법률, 법령 및 규칙이 변경되는 경우 함께 변경될 수 있다.
확인부(360)는, 기 설정된 유효기간이 도과된 경우, 매도자 단말(100)로 성능상태점검기록부의 재발급을 요청하고, 성능상태점검기록부의 서명날인항목에 서명날인 또는 직인의 진위여부를 기 구축된 서명날인직인 데이터베이스 내의 성능상태점검자의 서명날인직인과 비교하여 검증하며, 성능상태점검자에 대한 연락처로 호(Call) 발신을 수행하여, 성능상태점검자의 연락처인지의 여부를 확인할 수 있다. 이때, 성능상태점검기록부를 작성한 업체의 서명날인 또는 직인을 확인할 수 없다면 영업점의 업체 단말로 서명날인 또는 직인의 확인을 요청할 수 있고, 이를 기준으로 검증을 수행할 수 있다.
의무보관부(370)는, 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400) 간 계약이 완료되고 중고차의 이전이 완료된 판매일로부터 1 년 동안 성능상태점검기록부를 보관할 수 있다. 이때, 의무보관부(370)는, 성능상태점검기록부의 내용을 기록·관리·보존해야 할 수 있고, 이를 자동차민원 관리사업자포털 홈페이지(https://biz.ecar.go.kr)에 등록할 수 있다(규제「자동차관리법」 제58조제9항, 제10항 및 규제「자동차관리법 시행규칙」 제116조제1항제1호). 이때의 정보는, 자동차 기본정보, 자동차 종합상태, 사고·교환·수리 등 이력, 자동차 세부 상태, 자동차 가격을 조사·산정한 내용(매수인이 가격조사·산정을 원한 경우로 한정) 등이 포함될 수 있으나 이에 한정되지는 않는다. 이 외에도 전자계약 또는 오프라인 계약인 경우에 계약서 등 각종 서류를 보관할 수 있다. 이때, 계약서에 대하여 문서의 원본성을 확인하기 위해 문서의 유사도를 판단하는 방법을 더 이용할 수 있다. 예를 들어, LSH(Locality Sensitive Hashing)를 이용할 수 있다. 일반적으로 유사도는 육안으로 [유사하다] 혹은 [유사하지 않다]로 구별할 수 있는 척도이다. 이때 [유사하다]와 [유사하지 않다]의 판단은 사람마다 차이가 생길 수 있는 주관적인 지표이다. 이와 같은 주관적인 지표로 계약서의 원본 여부를 파악한다면 그 결과는 주관적일 수 밖에는 없다. 하지만 상술한 LSH는 이미 수학적으로 정립되어 있는 계산식을 통해 프로그램화되어 구현·처리되기 때문에 주관적인 유사도라는 오해 또는 오명으로부터 자유로울 수 있다. LSH는 유사도를 비교하는 알고리즘 중 하나로 데이터 마이닝, 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 계산 기하학 및 데이터 압축과 같은 분야에서 사용된다. 또한 철자 검사, 표절 탐지 및 화학적 유사성을 측정하는데도 이용되고 있다.
<Shingling>
Shingling 단계는 문서를 여러 개의 단어 모음으로 변환하는 작업을 의미한다. 벡터 유사도 모델에서 각각의 문서를 숫자로 표현하는 것과 같은 과정이다. 하나의 문서는 문자나 단어 혹은 다른 단위로 정의되는 토큰의 숫자에 따라 나뉘어 일종의 단어(문자) 나열로 표현된다. 이렇게 표현된 문서를 압축하기 위해 문서의 문자열을 정해진 바이트로 해싱을 하고 이러한 전체 해싱의 결과를 문서로 표현한다. 이렇게 단어나 문자 단위로 해싱을 하게되면 전체 문서로 보았을 때에는 직관적으로 유사한 문서들은 동일한 해싱 결과를 공통적으로 가지게 된다.
<Min-Hashing>
Min-Hashing 단계는 MinHash 알고리즘을 거치는 단계이다. 이 단계는 문서의 유사성을 유지하면서 용량이 큰 문서 세트(Shingles 처리된 문서)를 짧은 Signature로 변환하는 과정이다. Shingles 과정에서 문서를 Shingles의 세트로 표현하였는데, 이 세트를 행렬처럼 표현(열(Column), 행(Row)하고 순열 π를 이용해서 새로운 Signature 배열로 변환한다. 이때 사용되는 MinHash의 정의는 이하 수학식 2와 같다.
위 공식은 순열 π에 대하여 첫째 열(Column)의 값이 제 1(순열의 순서)행의 수를 표현한 값이다. 이를 모든 열에 적용하여 각 열에 대한 Signature를 작성하기 위해 임의로 선택한 여러 순열 π를 적용한다. 결과는 행렬로 표현되며 순열 π에 대하여 열은 Sets 행은 MinHash 값으로 표현된다. 이렇게 생성된 signatrue는 원본 문서의 크기와 상관없이 고정된 값을 가지게 되므로 각각의 크기가 다른 문서와도 유사도를 비교할 수 있게 해준다.
<LSH>
LSH(Locality Sensitive Hashing)의 전체 아이디어는 MinHash 과정에서 생성한 행렬에 대한 해시 열로부터 시작한다. MinHash 과정을 거쳐도 문서의 수만큼 해시 열이 여러 번 나타나는 것을 알 수 있다. LSH는 모든 문서를 비교하지 않기 위해 해시의 결과가 유사한 열만을 대략적으로 계산해 같은 Buckets에 담아 동일성을 비교하는 개념이다. 행렬 M의 각 열로 이루어진 밴드로 정의하는 것을 가정하면, 각 밴드는 각 열의 일부를 Buckets이 있는 해시 테이블로 계산을 한다. 같은 영역에 도달하는 밴드가 유사성을 가질 확률의 문서 쌍이 되고, 이러한 확률이 있는 문서 쌍만을 비교하므로 전체 문서의 비교 횟수를 줄여 대용량의 전자 정보간의 유사도를 비교할 수 있다. 물론 상술한 해시방법 이외에도 계약서 자체를 해시화함으로써 기 설정된 수의 텍스트로 변환하는 방법을 이용할 수도 있다. 이 경우 한 글자만 틀려져도 해시값이 완전히 달라지기 때문에 원본확인 또는 진위확인에 유용할 수 있다.
이전등록대행부(380)는, 매도자 단말(100)과 매수자 단말(400) 간 중고차의 계약이 완료된 경우, 중고차의 권리이전을 위한 차량이전등록을 대행할 수 있다. 대행준비부(390)는, 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400)의 매도자 및 매수자가 차량이전등록의 대행을 요청하는 경우, 매도자 단말(100)로부터 매도용 인감증명서, 양도증명서 및 위임장을, 매수자 단말(400)로부터 인감증명서, 양도증명서, 위임장, 보험가입증명서를 수신할 수 있다.
정산부(391)는, 매수자 단말(400)에서 중고차의 차량가격에 대한 지불을 완료하고, 매도자 단말(100)에서 중고차에 대한 자동차등록증 및 매도용 인감증명서를 업로드하며, 매수자 단말(400)의 매수자가 보험가입증명서 및 자동차 이전등록신청서를 이용하여 차량이전등록을 완료한 경우, 매도자 단말(100)로 차량가격에 기 설정된 수수료를 제외한 나머지를 지급할 수 있다.
안내부(393)는, 매수자 단말(400)에서 성능상태점검기록부에 대한 클레임이 접수된 경우, 매수자 단말(400)로 관할 구청 내 교통행정과 또는 자동차관리팀으로 민원을 제기하도록 안내할 수 있다.
위탁부(395)는, 매도자 단말(100)의 연락처 및 매수자 단말(400)의 연락처를 비공개로 처리하는 비공개 옵션을 제공하고, 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400) 간 매도요청 및 매수요청이 존재하는 경우, 플랫폼 서비스 제공 서버에서 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400)로 의사표시를 전달할 수 있다.
이력조회부(397)는, 매수자 단말(400)에서 차량이력을 조회하고자 하는 경우, 매도자 단말(100)의 동의를 얻은 후, 중고차에 대한 기본정보, 검사이력정보, 압류등록정보, 저당권등록정보, 자동차세체납정보, 의무보험가입정보, 정비이력정보 및 성능상태점검기록부를 포함하는 차량이력을 조회하여 매수자 단말(400)로 전달할 수 있다. 도 4e 내지 도 4o와 같이 자동차365, 자동차대국민포털 등의 사이트를 통하여 조회할 때 매도자 단말(100)의 동의를 얻어 마이데이터를 수집 및 조회할 수 있으며 그 결과를 매수자 단말(400)로 제공할 수 있다.
이하, 상술한 도 2의 플랫폼 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
도 3을 참조하면, (a) 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 매도자 단말(100)로부터 중고차 차량정보를 수집하여 저장하고, (b)와 같이 성능상태점검기록부의 진위여부를 이를 발행한 발행자(영업점)에 확인을 하고 각종 정보제공서버(500)로부터 수신한 정보와 비교함으로써 검증을 수행할 수 있고, (c)와 같이 매도자 단말(100)에서 제공한 정보 중 중고차를 식별할 수 있거나 매도자를 식별할 수 있는 정보는 모두 제거한 후 업로드할 수 있다. 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, (d)와 같이 복수의 매수자가 존재하는 경우 비교견적을 제공할 수 있으며, 도 4의 (a)와 같이 매매를 중개할 수 있다. 또, 권리이전을 할 때 매도자 단말(100) 및 매수자 단말(400)부터 구비서류를 수신한 후 권리이전을 대행하거나 당사자 간 진행하도록 중개할 수 있으며, 전자계약으로 진행되지 않은 경우에는 각종 서류를 데이터베이스에 저장하여 후일 발생할 수 있는 분쟁이나 다툼을 예방하도록 한다. 그리고, (c)와 같이 중고차의 가격을 예측해줌으로써 매도자와 매수자의 매도 및 매수의 의사결정을 도와줄 수 있고, (d)와 같이 사진 내에서 객체를 탐지 및 블러처리할 때 딥러닝 객체탐지모델을 이용할 수 있다. 도 4a 내지 도 4p는 상술한 바와 같이 법정된 서식이나 각 공공기관에서 제공하는 정보를 도시하는 도면이므로 중복된 설명은 생략한다.
이와 같은 도 2 내지 도 4의 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 5를 참조하면, 플랫폼 서비스 제공 서버는, 매도자 단말에서 차량정보를 업로드하는 경우, 매도자 단말 및 차량정보를 매핑하여 저장한다(S5100).
그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버는, 차량정보 중 중고차 및 매도자를 식별가능한 적어도 하나의 고유식별코드를 추출한 후 비식별화를 수행하고(S5200), 매수자 단말에서 매도자 단말의 중고차를 매수하려는 매수요청을 업로드하는 경우, 매도자 단말로 매수요청을 전달한다(S5300). 또, 플랫폼 서비스 제공 서버는, 매도자 단말 및 매수자 단말 간 중고차의 매도 및 매수에 대한 승낙이 완료된 경우 매도자 단말 및 매수자 단말 간의 계약을 중개한다(S5400).
상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 5의 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (10)
- 판매할 중고차의 차량가격, 즉시거래가, 차량이력 및 사진을 포함하는 차량정보를 업로드하여 매도요청을 업로드하는 매도자 단말;
제공되는 비교견적, 차량가격 및 즉시거래가를 포함한 상기 차량정보를 조회한 후 상기 중고차에 대한 매수요청을 전송하는 매수자 단말; 및
상기 매도자 단말에서 상기 차량정보를 업로드하는 경우, 상기 매도자 단말 및 차량정보를 매핑하여 저장하는 저장부, 상기 차량정보 중 상기 중고차 및 매도자를 식별가능한 적어도 하나의 고유식별코드를 추출한 후 비식별화를 수행하는 블라인드부, 상기 매수자 단말에서 상기 매도자 단말의 중고차를 매수하려는 매수요청을 업로드하는 경우, 상기 매도자 단말로 상기 매수요청을 전달하는 전달부, 상기 매도자 단말 및 매수자 단말 간 상기 중고차의 매도 및 매수에 대한 승낙이 완료된 경우 상기 매도자 단말 및 매수자 단말 간의 계약을 중개하는 중개부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버;를 포함하며,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
판매할 중고차의 옵션, 사고여부, 보험이력 및 현재 상태를 기준으로 가격에 대한 가이드라인을 상기 매도자 단말에 제공하며,
잔존가치 예측에 활용하기 위한 학습 데이터로 가죽 좌석, 열선시트, 선루프, 주차 센서, 후방카메라, 사각지대 모니터링 시스템 및 어댑티브 크루즈 컨트롤을 포함하는 자동차 옵션을 관리하며, 중고차 미래 가치를 예측하기 위해서, 현재 시점으로부터 미리 설정된 예측 시점 기간만큼의 운행 기간과, 현재까지의 평균 주행거리에 미리 설정된 미래 시점까지의 기간을 반영한 주행거리를 포함하는 미래 시점의 차량 속성을 추정하고, 상기 추정된 미래 시점의 차량 속성을 근거로 미래 잔존 가치를 예측하여, 감가상각 비율로 적절성을 분석하며,
상기 전달부는,
상기 매수자 단말의 매수요청에 대해 비교견적을 제공하며, 매수자가 딜러인 경우 감가를 시도하는 것을 방지하기 위해서 매수요청을 한 매수자를 리스트업할 때, 매수요청을 한 매수자가 자동차를 판매하려는 등록된 업체의 직원인지 여부를 확인하여 매수자가 딜러인지 여부를 확인하고, 딜러가 아닌 개인을 위주로 가격을 정렬하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 차량정보 중 중고차 성능상태점검기록부의 각 항목에 대한 텍스트를 추출하여 저장하고, 상기 성능상태점검기록부의 기 설정된 유효기간이 도과되었는지를 검증하며, 상기 성능상태점검기록부의 서명날인항목에 서명날인 또는 직인이 존재하는지의 여부를 검증하고, 상기 성능상태점검기록부를 작성한 성능상태점검자에 대한 연락처를 확인하며, 상기 성능상태점검기록부의 보증형태가 미가입인 경우 성능상태의 점검책임주체 및 보증유형을 상기 매도자 단말로 요청하는 성능상태검증부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 기 설정된 유효기간이 도과된 경우, 상기 매도자 단말로 상기 성능상태점검기록부의 재발급을 요청하고, 상기 성능상태점검기록부의 서명날인항목에 서명날인 또는 직인의 진위여부를 기 구축된 서명날인직인 데이터베이스 내의 성능상태점검자의 서명날인직인과 비교하여 검증하며, 상기 성능상태점검자에 대한 연락처로 호(Call) 발신을 수행하여, 상기 성능상태점검자의 연락처인지의 여부를 확인하는 확인부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 매도자 단말 및 매수자 단말 간 계약이 완료되고 상기 중고차의 이전이 완료된 판매일로부터 1 년 동안 상기 성능상태점검기록부를 보관하는 의무보관부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 매도자 단말과 매수자 단말 간 중고차의 계약이 완료된 경우, 상기 중고차의 권리이전을 위한 차량이전등록을 대행하는 이전등록대행부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 매도자 단말 및 매수자 단말의 매도자 및 매수자가 상기 차량이전등록의 대행을 요청하는 경우, 상기 매도자 단말로부터 매도용 인감증명서, 양도증명서 및 위임장을, 상기 매수자 단말로부터 인감증명서, 양도증명서, 위임장, 보험가입증명서를 수신하는 대행준비부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 매수자 단말에서 상기 중고차의 차량가격에 대한 지불을 완료하고, 상기 매도자 단말에서 상기 중고차에 대한 자동차등록증 및 매도용 인감증명서를 업로드하며, 상기 매수자 단말의 매수자가 보험가입증명서 및 자동차 이전등록신청서를 이용하여 차량이전등록을 완료한 경우, 상기 매도자 단말로 상기 차량가격에 기 설정된 수수료를 제외한 나머지를 지급하는 정산부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 매수자 단말에서 상기 성능상태점검기록부에 대한 클레임이 접수된 경우, 상기 매수자 단말로 관할 구청 내 교통행정과 또는 자동차관리팀으로 민원을 제기하도록 안내하는 안내부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 매도자 단말의 연락처 및 상기 매수자 단말의 연락처를 비공개로 처리하는 비공개 옵션을 제공하고, 상기 매도자 단말 및 매수자 단말 간 매도요청 및 매수요청이 존재하는 경우, 상기 플랫폼 서비스 제공 서버에서 상기 매도자 단말 및 매수자 단말로 의사표시를 전달하는 위탁부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 매수자 단말에서 상기 차량이력을 조회하고자 하는 경우, 상기 매도자 단말의 동의를 얻은 후, 상기 중고차에 대한 기본정보, 검사이력정보, 압류등록정보, 저당권등록정보, 자동차세체납정보, 의무보험가입정보, 정비이력정보 및 성능상태점검기록부를 포함하는 차량이력을 조회하여 상기 매수자 단말로 전달하는 이력조회부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 P2P 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020230069182A KR102621283B1 (ko) | 2023-05-30 | 2023-05-30 | P2p 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020230069182A KR102621283B1 (ko) | 2023-05-30 | 2023-05-30 | P2p 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102621283B1 true KR102621283B1 (ko) | 2024-01-09 |
Family
ID=89538277
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020230069182A KR102621283B1 (ko) | 2023-05-30 | 2023-05-30 | P2p 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102621283B1 (ko) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001160086A (ja) * | 1999-12-02 | 2001-06-12 | Toroku Kanri Network Kk | 自動車登録権利者と異なる申請者への書類交付システム |
JP2004362260A (ja) * | 2003-06-04 | 2004-12-24 | Win:Kk | 使用済み自動車の販売処理方法とその販売処理システム |
KR20070024243A (ko) * | 2005-08-26 | 2007-03-02 | 현대캐피탈 주식회사 | 차량 매매거래를 지원하는 차량 구입비용 대출 시스템 및그 방법 |
KR20210108752A (ko) * | 2020-02-26 | 2021-09-03 | 지준호 | 중고차 가격산정시스템 및 방법 |
KR20220096290A (ko) * | 2020-12-31 | 2022-07-07 | (주)자스텍엠 | 차량 잔존 가치 분석 방법 |
KR20230037887A (ko) * | 2021-09-10 | 2023-03-17 | 김성민 | 중고차 정보제공 시스템 및 방법 |
-
2023
- 2023-05-30 KR KR1020230069182A patent/KR102621283B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001160086A (ja) * | 1999-12-02 | 2001-06-12 | Toroku Kanri Network Kk | 自動車登録権利者と異なる申請者への書類交付システム |
JP2004362260A (ja) * | 2003-06-04 | 2004-12-24 | Win:Kk | 使用済み自動車の販売処理方法とその販売処理システム |
KR20070024243A (ko) * | 2005-08-26 | 2007-03-02 | 현대캐피탈 주식회사 | 차량 매매거래를 지원하는 차량 구입비용 대출 시스템 및그 방법 |
KR20210108752A (ko) * | 2020-02-26 | 2021-09-03 | 지준호 | 중고차 가격산정시스템 및 방법 |
KR20220096290A (ko) * | 2020-12-31 | 2022-07-07 | (주)자스텍엠 | 차량 잔존 가치 분석 방법 |
KR20230037887A (ko) * | 2021-09-10 | 2023-03-17 | 김성민 | 중고차 정보제공 시스템 및 방법 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11978064B2 (en) | Identifying false positive geolocation-based fraud alerts | |
US11373249B1 (en) | Automobile monitoring systems and methods for detecting damage and other conditions | |
US11836785B1 (en) | System and method for providing comprehensive vehicle information | |
KR102091644B1 (ko) | O2o 기반 인공지능 및 빅데이터를 이용한 부동산 개방형 플랫폼 제공 방법 | |
KR102134792B1 (ko) | 안전거래 블록체인 기반 사기조회 및 감정평가를 이용한 중고거래 서비스 제공 방법 | |
US8046306B2 (en) | System, method, and apparatus for property appraisals | |
KR101996797B1 (ko) | 공공 데이터 및 통계 기반 부동산 거래의 위험관리를 위한 거래 안정성 분석 서비스 제공 방법 | |
US20110238566A1 (en) | System and methods for determining and reporting risk associated with financial instruments | |
CN106022787A (zh) | 一种基于大数据的人车多因子评估方法及*** | |
US11263699B1 (en) | Systems and methods for leveraging remotely captured images | |
KR102291049B1 (ko) | 스마트기기를 통한 차량 정비소 연동 차량 관리방법 | |
US11995594B2 (en) | Managing technical process data | |
US20090144188A1 (en) | Apparatus, system and computer program product for a paperless credit application process | |
US20200294130A1 (en) | Loan matching system and method | |
US20220076348A1 (en) | Systems and methods for utilizing electrical computer and digital processing systems with blockchain | |
KR20090085831A (ko) | 부동산 중개 정보 서비스를 이용한 부동산 계약 체결서비스 장치 및 방법 | |
US11645722B2 (en) | Insurance data management system | |
KR102165157B1 (ko) | 빅데이터 기반 건물 화재보험 자동 가입 시스템 및 방법 | |
KR102160612B1 (ko) | 폐쇄형 플랫폼 기반 조건 매칭형 부동산 중개 서비스 제공 시스템 | |
US11238406B1 (en) | Digital inventory and inventory transfer assistant | |
KR102411872B1 (ko) | 자동차 리스 계약 및 장기 렌터카를 위한 중개 서비스 제공 시스템 | |
US20230360051A1 (en) | Detecting unauthorized online applications using machine learning | |
KR102621283B1 (ko) | P2p 기반 중고차 거래 플랫폼 서비스 제공 시스템 | |
KR102571575B1 (ko) | 중고차 수출 플랫폼 서비스 제공 시스템 | |
KR20210031103A (ko) | 온라인 부동산 중개시스템 및 그를 이용한 중개방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |