매칭 진행 중
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ID
654339
중소형 식자재마트 수익증대형 AI 솔루션 개발
정부 지원 과제
을 함께 진행할
대학 연구실
을 찾는 공고입니다.
본 과제는 중소형 식자재마트의 운영 효율성과 수익성 극대화를 목표로, 판매 데이터를 실시간 분석하여 가격 정책을 자동으로 조정하는 AI 기반 다이나믹 프라이싱 솔루션을 개발하는 것을 목표로 합니다. 빅데이터 및 머신러닝 기반 가격 예측 모델을 구축하고, 실시간 의사결정이 가능한 운영 관리 시스템을 통해 매출 증대와 운영 효율 개선을 동시에 달성하고자 합니다.
게시자 유형
기업
핵심 키워드
인공지능
인터넷SW
임베디드
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
기업 소개
기업 소개 및 사업 영역
해당 기업은 동네 마트 및 중소형 식자재마트의 디지털 전환을 선도하는 전문 기업으로, 통합 운영 관리 솔루션을 통해 지역 상권의 경쟁력 강화를 지원하고 있습니다. 판매·운영 데이터를 기반으로 한 디지털 전환 서비스를 제공하며, 중소 유통 채널의 수익 구조 개선과 운영 효율화에 집중하고 있습니다.
대표 제품 및 서비스
- 식자재마트 디지털전환 통합 관리 솔루션 - 판매 데이터 기반 운영 분석 시스템 - 중소형 마트 대상 가격·운영 관리 플랫폼
정부과제 / 산학협력 경험
- 정부 지원 과제 수주 및 수행 완료 경험 보유 - TIPS 과제 선정 및 성공적 수행 경험 보유 - Scale-up TIPS 과제 수행 중
관련 자료
과제 개요
연구 희망 주제
본 연구는 유통 및 식자재 판매 데이터를 활용하여 중소형 마트 환경에 최적화된 AI 기반 다이나믹 프라이싱 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 머신러닝 및 시계열 예측 모델을 활용하여 수요 변화와 시장 상황을 반영한 가격 결정 알고리즘을 연구하고자 합니다.
연구 진행 배경
현재 중소형 식자재마트는 판매 데이터 분석과 가격 조정을 수작업에 의존하는 경우가 많아, 시장 변화에 신속히 대응하기 어렵고 운영 효율이 낮은 구조를 가지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 실시간 데이터 분석과 자동 가격 조정이 가능한 AI 기반 시스템 도입의 필요성이 대두되고 있습니다.
연구 과제 개요
1. 다이나믹 프라이싱을 위한 AI 시스템 설계 - 판매 데이터 수집 및 통합 파이프라인 구축 - AI 모델 관리 및 데이터 품질 관리 시스템 설계 2. 빅데이터 및 머신러닝 기반 가격 최적화 모델 개발 - 머신러닝 파이프라인 구축 - 데이터 기반 가격 정책 수립 지원 3. 가격 예측 모델 고도화 - XGBoost-LSTM 기반 가격 예측 모델 개발 - 하이퍼파라미터 최적화 및 Feature 중요도 분석 4. 실서비스 적용 및 고도화 - 실시간 모니터링 및 피드백 시스템 구축 - ESL 연동 및 전국 중소형 마트 대상 운영 관리 시스템 확장
세부 목표
- 중소형 식자재마트 맞춤형 다이나믹 프라이싱 모델 개발 - 실시간 가격 조정 및 운영 의사결정 자동화 - 매출 증대 및 운영 효율성 개선 효과 검증 - 전국 단위 확장 가능한 가격 관리 플랫폼 구축
협업 요건
협력 가능 분야
- AI 기반 가격 예측 및 최적화 모델 연구 - 빅데이터 분석 및 머신러닝 파이프라인 구축 - 유통·식자재 판매 데이터 분석 - 실시간 의사결정 및 운영 자동화 시스템
파트너 기대 역할
기업 역할 - 실제 식자재마트 운영 데이터 및 요구사항 제공 - 실증 환경 구축 및 서비스 적용 주도 - 연구 결과의 사업화 및 시장 확산 추진 연구실 역할 - 가격 예측 및 최적화 AI 모델 연구 - 머신러닝·시계열 모델 성능 분석 및 고도화 - 시스템 성능 평가 및 알고리즘 개선 연구
협업 파트너 희망 요건
- 유통 또는 가격 최적화 관련 연구 경험 보유 - 머신러닝·시계열 예측 모델 연구 경험 - 컴퓨터공학, 경영공학, 산업공학 관련 전공 연구진 - 논문 발표 경험 및 장기 R&D 과제 수행 가능 인력 보유