KADX 농식품 빅데이터 거래소

빅데이터를 기반으로 농산물 출하규모, 유통비용, 시장별 물량 집하 능력 및 예상 경락가격 등을 분석해 개인별로 농산물 시세 조회가 가능하고, 화물업체와 협력해 최저비용 운송예약 연계가 가능한 출하 One-Stop 서비스 입니다.

- 출하 의사결정에 도움이 되는 도매정보 분석 등 서비스 제공
- 간편한 모바일 화물 배차 신청 서비스 제공
- 마이페이지를 통해 내게 맞는 출하조건 선택, 출하이력 통계 서비스 제공

서비스 사용 기관 : 대한민국 농업인
관련 링크 : https://go.at.or.kr/

물류거점 입지선정 평가 서비스

농산품의 품목별 공급망 네트워크 분석을 통해 각 품목의 특성을 파악하고 공급망 전략을 도출하는 서비스를 제공합니다.

- 농산품 품목별 공급망 네트워크 분석
- 공급망 계획 수립, 유통·판매전략 수립

물류기기 렌탈·판매업 중견업체를 대상으로 빅데이터를 활용하여 농식품 사업 확대 마케팅 전략을 위한 맞춤형 데이터를 제공합니다.

- 시기별, 지역별 공동 수배송 및 공동 저장창고 활용 등 공동물류 전략 수립
- 품목별 물류기기, 부자재(포장재 등) 공급시기 예측

서비스 사용기관 : 한국 파렛트폴

POS 데이터 및 영수증별 정보

POS 가맹점 영수증별 정보 중 고객 기업이 상품을 판매하는 가맹점 정보를 추출합니다.
제조업체 출하량 및 가맹점 판매량/금액 간의 상관관계를 분석하여 판매량 예측 등 마케팅 서비스를 제공합니다.

탄소절감을 위한 aI기반 스마트팜 농산물 수요예측 알고리즘 개발

요식업체 시장을 중심의 AI 농산물 KADX 농식품 빅데이터 거래소 수요 예측 알고리즘 개발을 통해 생산, 유통, 소비에 얽힌 문제를 해결하여 낭비되는 농산물을 줄이고, 유통기간, 생산 불균형으로 인한 소비자의 불편을 줄입니다.
- 생육데이터 및 APP 데이터 내 텍스트 데이터 가공
- 전처리 된 데이터를 활용하여 스마트팜 입지모델 선정 및 농산물 수요예측 추정
- 최적의 입지후보지를 지역별로 지도시각화, 예측한 분석정보를 그래프 및 보고서 형태로 개발

AI기반 로컬푸드 빅데이터 분석 및 모델링 연구용역

소비데이터를 활용하여 로컬푸드의 가격 및 판매량과 관내 농산물소매업종 이용객 소비 특성을 분석하고 로컬푸드 생산품 가격 예측 모델링을 통해 예측 및 결과 해석을 수행합니다.
- 빅데이터를 활용하여 로컬프두 가격 및 판매량 분석(감자, 고구마, 당근 등 16가지 품목)
- 관내 농산물 소매업종 이용객 소비 특성 분석
- 로컬푸드 생산품 가격 예측 모델링

한국IT서비스산업협회 인공지능 교육 및 데이터 제공
드론으로 촬영환 다양한 고화질 마늘/양파 이미지 데이터를 활용하여인공지능 교육(이미지 분류 및 처리 등)을 위한 학습용 데이터 구축을 통해 고품질 교육자료로 활용

서비스 활용기관 : 한국 IT서비스산업협회

자사에서 운영중인 온라인 쇼핑몰 '장보자 닷컴'을 이용하는 고객들의 구매빈도·금액 정보를 유통사별 상품, 거래처별 유통 데이터 등과 융합하여 충성/이탈 예상 고객 분류 시스템을 개발하여 사용중입니다.
체계적인 고객 관리를 목적으로 최초 가입부터 고객 탈퇴까지의 단계를 세분화합니다. 라이프사이클 이동 현황 모니터링과 신규고객 유입 및 휴면고객 활성화를 위한 마케팅 전략 수립 기능을 제공합니다. 고객의 구매 빈도, 최근 구매 날짜, 가입 날짜 등의 데이터를 이용하여 이탈이 예상되는 고객을 예측합니다. 이탈이 KADX 농식품 빅데이터 거래소 예상되는 고객들 중 일부를 대상으로 마케팅을 진행하여 재구매를 하도록 유도하는 서비스를 제공합니다.

서비스 활용기관 : 장보고식자재마트

급식 잔반량 내역 및 에코효과 대시보드

급식음식 데이터 수집/분석을 통해, 개인별 및 전체 급식 잔반량 내역, 온실가스 저감 효과 등 급식 데이터와 관련된 대시보드를 제공합니다.

등지방 분포 분석(등급 판정 예측)

양돈 데이터 분석을 통한 수요 예측 및 수급 범위 산정을 통한 상품 기획 서비스
데이터 분석을 통한 등지방 분포도 분석하고, 돼지 출하 두수 예측을 통해 수급 범위를 산정합니다. 월별 주요 통계 지표 데이터 구축을 통해 수급을 예측 기반의 상품을 기획합니다.

무료 거래 플랫폼 다운로드 방법

최근 몇 년 새에 중고거래 시장이 엄청나게 커지면서 번개장터, 당근 마켓 등 새로운 중고거래 플랫폼이 등장하며 중고거래가 더욱 활성화되고 있습니다.

중고거래 시장이 활성화 되는만큼 사기꾼이 많아지고 있습니다. 중고거래 사기꾼들은 대포폰과 대포통장을 이용해 사기를 치는 경우가 꽤 많아 사이버수사대에 신고를 하더라도 사기꾼을 잡기까지 꽤나 오랜 시간이 걸리거나, 잡을 수 없는 경우가 많습니다.

중고거래를 많이 하면서 사기를 예방할 수 있는 노하우가 두 가지 생겼습니다.

첫째는 카카오톡 대화를 통한 거래를 하지 않는 것입니다. 대포폰을 사용하지 않는 사기꾼들은 본인의 휴대폰 번호를 알리고 싶어하지 않습니다. 그래서 카카오톡 아이디를 알려주고, 카카오톡 대화방에서 거래를 유도하는 경우가 많습니다.

둘째는 사기 예방 사이트인 더치트에 판매자의 휴대폰 번호와 계좌번호를 조회 해보는 것입니다. 더치트는 사기 예방 사이트로 현재 회원가입만 하면 사기꾼에 대한 정보를 무료로 조회할 수 있습니다.

오늘은 더치트 무료조회하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

더치트 무료조회 방법

1) 다음 검색창에 [더치트]를 검색합니다. ▼

2) 검색결과로 나온 [더치트] 사이트를 클릭합니다. ▼

3) [로그인 후 피해사례를 검색할 수 있습니다.] 부분을 클릭합니다. ▼

4) 아이디가 있는 경우 로그인을, 아이디가 없을 경우에는 [회원가입] 버튼을 클릭합니다. ▼

5) 더치트 이용약관에 동의합니다. ▼

6) [동의하기] 버튼을 클릭합니다. ▼

7) 회원정보를 입력하고 [가입 완료하기] 버튼을 클릭하여 회원가입을 완료합니다. ▼

8) 로그인 후 [연락처 또는 계좌번호 등으로 검색해 보세요.] 란을 클릭하고, 판매자의 연락처나 계좌번호를 입력 후 검색합니다. ▼

9) 판매자의 연락처나 계좌번호로 이루어진 사기 이력이 없다면 아래와 같은 화면이 나타납니다. 다만 내가 처음으로 사기를 당하거나, 피해자가 피해사례를 등록하지 않았을 경우 아래의 화면이 나타날 수 있습니다. ▼

9) 판매자의 연락처나 계좌번호로 사기이력이 있는 경우 아래의 화면이 나타납니다. ▼

10) 스크롤을 아래로 내리면 피해사레 목록을 볼 수 있습니다. 유형, 피해 물품, 용의자명, 계좌번호, 연락처, 피해 발생일, 내용 등 사기꾼의 사기 내역을 상세하게 확인할 수 있습니다. ▼

11) 더치트는 용의자 정보 분석까지 제공합니다. 용의자의 명의, 연락처, 계좌번호, 아이디가 몇 개인지 확인할 수 있습니다. ▼

12) 만약 사기를 당했을 경우 [피해 등록] 버튼을 클릭하여 피해 사례를 등록하여 다른 사람들의 피해를 막을 수 있습니다. 또한 같은 용의자에게 사기를 당한 사람들과 함께 힘을 합쳐 용의자를 검거하는데 도움이 될 수 있습니다. ▼

13) [홈] 버튼을 클릭하여 피해사례 검색, 용의자 검거소식, 사기예방 사례 등을 확인할 수 있습니다. ▼

오늘은 사기피해사례 사이트 더치트 무료조회 방법에 대해 알아보았습니다.

여러분에게 도움이 되는 포스팅이었으면 좋겠습니다.

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무료 거래 플랫폼 다운로드 방법

안녕하세요. 소셜네트워크분석 전문기업 ㈜사이람입니다.

NetMiner를 활용하여 SNS, 뉴스, 논문 등의 text 데이터에서 토픽을 분석하고, 분석 결과를 다양한 형태로 제공하는 ‘자동 토픽 분석 Plug-in’ 을 소개하고 무료로 여러분께 제공해 드리려 합니다.

토픽 분석(Topic Modeling)은 기계학습 기법 중 KADX 농식품 빅데이터 거래소 하나로 문서 데이터에 내재된 토픽을 파악하여 문서를 분류하거나 토픽을 구성하는 단어 클러스터를 도출할 수 있게 해줍니다. SNA의 2-모드 네트워크 데이터와 연계하여 활용할 수 있는 분석방법으로 더 풍부한 비정형 텍스트 분석을 위해 최근 많은 연구자들과 분석가들이 활용하고 있습니다.

□ 자동 토픽 분석 Plug-in 이란?

단 2번의 클릭 만으로 아래의 복잡한 토픽 분석 과정을 한 번에 처리하실 수 있습니다.

자동 토픽 분석 Plug-in 은 토픽 모델링 기법 중 하나인 잠재 디리클레 할당 (LDA) 알고리즘을 통해 토픽을 추출하고 토픽별 주요 단어 , 문서 클러스터링 등을 다양한 시각화 결과물과 함께 제공합니다 .

□ 자동 토픽 분석 Plug-in 분석 프로세스

□ Plug-in 추가 방법

우선, Plug-in을 사용하기 위해서는 NetMiner에 사용 할 Plug-in을 등록해야 합니다.

① ‘‘자동 토픽 분석 Plug-in’ 다운로드 링크에서 [Automatic Plugin] Topic modeling.nmx 다운로드하여 PC에 저장

② NetMiner 실행 후, 다운로드 받은 파일(.nmx)을 Tools >> Plug-in Manager 클릭

③ 'Add Plug-in’ 클릭 후, 다운로드 받은 파일([Automatic Plugin] Topic modeling.nmx 파일) 등록

④ Plug-in List 에 정상 등록이 확인되면 , ‘Close’ 를 클릭하여 종료

□ ‘자동 토픽 분석 Plug-in’을 활용한 분석 사례

2017년 말부터 큰 이슈를 불러 일으킨 ‘bitcoin’을 검색 키워드로 하여 2018년 2월 27일 기준 트윗글 6,088개를 수집하였습니다.

샘플데이터 다운로드 →

① 텍스트 데이터 불러오기(Semantic Network Package 필수)

i. File >> Import KADX 농식품 빅데이터 거래소 Unstructured Text

ii. 텍스트 데이터 불러오기 및 사전 설정(첨부된 엑셀 데이터와 사전 데이터 활용)

분석할 데이터로는 첨부된 Bitcoin_Tweets.xls 를 , 사전 데이터는 스팸어 사전 , 유사어 사전 , 지정어 사전 , 제외어 사전을 활용하였고 . 명사만 추출하였습니다 .

i. Tools >> Plug-ins >> [Automatic Plugin] Topic Modeling

ii. 분석 옵션 값 입력(Filtering word)

TF-IDF Threshold : TF-IDF 값이 입력 값 미만인 단어를 제거하기 위한 옵션 ⇒ 흔하게 사용된 단어 제거

Word length : 짧은 글자를 제거하기 위한 옵션 ⇒ 1~2 글자 단어 제거

TF-IDF Threshold 값이 0.5 이상인 키워드와 글자 수가 두 글자 이상인 단어만을 추출하기 위해 위와 같이 입력하였습니다.

‘OK’ 버튼을 누르면 단어 필터링이 실행되고 다음 옵션창이 뜹니다.

iii. 분석 옵션 값 입력(Discover Topics in your text)

먼저 토픽 분석을 위한 창이 나타납니다.

Analysis unit : 토픽 분석 단위

# of Topics : 추출할 토픽의 수

alpha, beta : LDA 의 하이퍼파라미터

# of words by topic for vis : 토픽 – 단어 네트워크 맵에서 표시할 토픽 별 주요 단어 수(시각화용)

(Advanced) Pie chart of proportion of topic : 토픽의 비중을 파이 차트로 그리려면 Yes, 아니라면 No (추가 시간 소요)

(Advanced) Word Cloud to visualize word frequency : 사용 빈도에 따른 워드클라우드가 필요하다면 Yes, 아니라면 No

(Advanced) Make Word Network for each topic : 토픽별로 주요 단어끼리의 동시출현 네트워크를 만들고 싶다면 Yes, 아니라면 No (추가 시간 소요)

그리고 토픽별 단어 네트워크를 만드는 항목에 Yes 를 선택했다면, 키워드 동시출현 네트워크(공출현 네트워크) 생성을 위한 옵션이 나타납니다.

# of top words in each topic for analysis : 각 토픽 별로 추출할 상위 단어 수

Window size : 단어 간 네트워크를 생성할 때의 범위 (최소값인 2를 입력하면, 바로 나란히 등장한 단어들끼리 네트워크가 생성)

Link Frequency Threshold : 단어 간 링크의 가중치(동시출현빈도)의 임계치. 예를 들어, 2를 입력하면 2회 이상 함께 사용된 단어쌍만 추출됨

Direction : 각 단어 등장 순서를 고려하여 앞 단어에서 뒷 단어로 향하는 Directed Network 를 만든다면 Directed, Undirected Network 를 만든다면 Un-directed

6 개의 토픽을 추출하고 , 토픽 – 단어 네트워크에서 표시될 토픽 별 주요 단어 수는 7 개로 설정하기 위해 위와 같이 입력하였습니다 . 그리고 분석 시 활용할 각 토픽 별 할당확률 기준 상위 단어 수는 100 개로 설정하였습니다 .

자동 분석 결과로 최종적으로 화면 좌측 하단에서 새롭게 생성된 Workfile 을 확인하실 수 있습니다 .
(참고: LDA 분석 결과는 워크파일 Filtered Words >> Session 의 LDA에서 확인 가능하며, 토픽의 수를 변경하여 토픽 분석을 재실행 할 수 있음)

① 문서 분류 : 토픽별 문서 분류 결과를 토대로 전체 문서에서의 각 토픽의 비중을 파악

- 토 픽모델링 LDA의 분석 결과로 각각의 문서 내 토픽 확률이 제시되는데, 이를 토대로 각 문서에서 가장 높은 확률의 토픽이 어떤 토픽인지 알 수 있음

- 위와 같은 방법으로 모든 문서를 토픽 별로 분류

- 토픽 별 문서의 수는 토픽의 비중으로 해석 가능

- 비트코인과 관련하여 작성된 트윗글을 6개의 토픽으로 분류한 결과

- 전체 약 6,000개 트윗글에는 6개의 토픽이 약 17%의 비슷한 비중으로 존재하고 있음을 확인할 수 있음

• 결과 확인 방법: 워크파일 Topic Proportion >> Frequency(Vector)

② 토픽 별 주요 단어(워드클라우드) : 토픽별 단어의 영향력(할당 확률) 이 클수록 중요한 단어로 표시

- 토픽 별로 할당확률이 큰 단어는 크게 표시됨

- 단어의 크기만 의미가 있으며 색상, 위치는 의미 없음

- 워크파일 Filtered Words >> 메뉴 상단의 Tools >> Plug-ins >> Word Cloud 실행 >> Select Node Attribute에서 Prob_Topic_(number)을 선택 후 ‘OK’

* Prob_Topic_(number) : 확인하고 싶은 토픽의 번호

③ 토픽 별 단어 네트워크 맵(+원문 보기)

- 토픽 별 할당확률이 높은 상위 100개 단어로 단어 네트워크를 구성(빨간 점 은 각 단어를 뜻 함)

- 단어 네트워크는 단어가 다른 단어와 문서에서 얼마나 가깝게 등장하였는지에 따라 생성(Word distance – Window size 기준)

- 가깝게 등장한 단어끼리 링크가 생성됨

- 토픽에 대한 할당확률이 높은 단어일수록 점 의 크기가 큼

- 워크파일 Topic_(number) 하단의 Result[Documents, 3, 1, D] >> Spring 2D

- 추가로 위의 네트워크 맵에서 특정 단어를 선택하면 해당 단어가 어떤 문서와 문장에서 어떻게 쓰였는지 확인할 수 있음

- 네트워크 맵 내에서 1개 이상의 특정 키워드 선택 >> 메뉴 상단의 Tools >> Plug-ins >> Word in a sentence

* 네트워크 맵이 열려있는 상태에서만 실행 가능
* 2개 이상의 단어를 선택하고 싶은 경우 Ctrl키를 누른 상태로 단어를 선택

* 2개 이상의 단어를 선택하여 실행했을 경우, 동시 등장하는 문장만 보여줌 (동시 등장한 문장이 없을 경우, 결과화면에는 아무것도 나타나지 않음)

④ 토픽-키워드 네트워크 :KADX 농식품 빅데이터 거래소 추출된 토픽을 이루고 있는 주요 키워드를 토픽-키워드 간 네트워크 형식으로 시각화

- 토픽 분석 결과, 토픽 별로 영향력이 높은 단어를 선택하여 시각화

- 중앙의 점 은 토픽을 뜻하며, 노란색 글자는 토픽명(연구자가 주요 단어를 참고하여 주관적인 판단 하에 결정), 중앙 점과 연결된 점은 토픽 별 주요 단어를 뜻함

- 선 굵기는 주요 단어 의 해당 토픽 에 대한 할당확률로서, 높을수록 두껍게 표시

- USA Seneto hearing about Tether : 2018년 2월 6일 미국 상원 은행위원회에서 증권거래위원회(SEC) 의장과 상품선물거래위원회(CFTC) 의장을 출석 시켜 가상화폐 관련 청문회를 개최한 바 있어, 이와 관련된 키워드가 포함된 트윗글이 많이 작성됨

- Venezuela’s crypto platform development : 베네수엘라 대톨령이 오일 기반 암호 거래를 위한 플랫폼 개발을 제안했다는 뉴스가 나오면서 이와 관련된 키워드가 포함된 트윗글이 많이 작성됨

- European commission Loves Blockchain’s Transparency : 유럽연합에서 블록체인 기술을 주목하고 있다는 뉴스가 나오면서 이와 관련된 키워드가 포함된 트윗글이 많이 작성됨

- 워크파일 LDA_Result >> Spring 2D

□ 시스템 및 패키지 요구 사항

Ø NetMiner 4 최신 버전 ( NetMiner_4.4.2.b) → 최신 버전 다운로드 >>

Ø Semantic Network Edition 이상의 라이선스 사양 필요 → 에디션 및 패키지 설명 보기>>

- Advanced Analysis Package

- Use Plug-in Package

- Semantic Network Package

※ 위 패키지가 포함되어 있지 않은 라이선스 사용 시 , 플러그인 사용에 제한이 있습니다 .

• 라이선스 사양 확인 방법

1. NetMiner 홈페이지 접속 ( www.netminer.com ) 후 본인 계정으로 로그인

2. 우측 상단의 ‘Account’ 메뉴를 클릭하여 사용 중인 라이선스 정보 확인

3. 확인이 되지 않을 경우 [email protected] 으로 문의

위와 같이 다양한 분석 결과를 손쉽게 얻을 수 있는 ‘ 자동 토픽 분석 Plug-in’ 을 소개해 드렸습니다 .

아직 넷마이너를 구매하지 않으셨거나 패키지 추가 구매를 원하시는 분께서는 구매문의 또는 [email protected] 을 통해 언제든지 문의 주시기 바랍니다.

‘ 자동 토픽 분석 Plug-in’이 수행하는 분석 과정은 텍스트 분석에서 가장 기본적인 분석 과정입니다.

본 분석 과정에 대한 상세 내용이 궁금하시거나 추가 응용을 하고 싶으신 분께서는 사이람이 진행하는 ‘텍스트 네트워크 분석 교육’을 수강하시면 ‘자동 토픽 분석 Plug-in’은 물론, 텍스트 분석 기능을 보다 유용하게 사용하실 수 있습니다.

당근마켓 pc버전 다운로드 방법

당근마켓은 번개장터, 중고나라에 이어 우리나라에서 가장 큰 중고거래 플랫폼입니다. 최근 유튜브, 공중파 방송의 광고를 통해서 중고거래계의 레전드로 더욱 널리 알려졌는데요, 특징으로는 자신의 주변 지역 사람들이랑만 거래를 할 수 있어서 차량으로 10~20분 거리 내의 동네의 상품만 보여주기 때문에 물건을 고르기 쉽고, 택배로 인한 사기거래를 방지할 수 있다는 장점이 있습니다.

당근마켓 PC버전 다운로드

당근마켓 PC버전 이용 방법은 다음과 같습니다.

2. 우측 상단의 ‘당근채팅’을 클릭해주세요. 아직 베타버전입니다.

3. 당근채팅을 이용하기 위해 QR코드 인증을 진행해주시면 됩니다. 네이버 어플이나 카메라 어플을 사용하여 화면의 QR코드를 인식시키면 됩니다.

중요한 점은 30초안에 인증을 마쳐야하며 시간 초과시 ‘유효하지 않은 인증’이라는 표시와 함께 다시 QR코드 스캔을 하셔야 합니다.

4. 정상적으로 연결됐다는 메시지와 함께 PC채팅을 하실 수 있습니다.

이 방법을 사용하면 회사 내에서나, 많은 채팅이 요구되는 경우에 유용하게 사용할 수 있는데요, PC 당근마켓에서는 물건 검색은 가능하지만 채팅으로 연락하기가 안되는 경우가 있었는데 이제 해결이되었나 봅니다.

당근마켓 PC버전 동네인증

당근마켓 PC 동네인증은 다소 편법으로 진행해야합니다. 혹시라도 거래를 위해서 동네인증 뚫기가 필요하신 분들은 아래의 ‘ 당근마켓 위치 조작’ 에 관한 두가지 글을 읽어보시기 바랍니다.

저 역시 부산에 살고 있는데 서울의 사람들과 택배 KADX 농식품 빅데이터 거래소 거래를 할 때 위의 방법으로 진행합니다. 아무래도 가까운 지역의 상품만 보인다는 장점도 있지만, 좋은 물건을 찾기 위해 발품을 팔 때는 다소 아쉬운 부분이 있는 것 같습니다.