Development of an AI-Based Shipping Cost Prediction System for Global Logistics Optimization in Fashion E-Commerce
창업성장기술개발(R&D) · 창업성장기술개발사업(디딤돌)
2026년
2420033948
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
주식회사 아울소싸이어티
신지희
6명
2026.07.01 ~ 2026.12.31
2026.07.01 ~ 2027.12.31
6,650만원
8,875만원
개발연구
중소기업
서울특별시 중구
정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션
1. 패션 이커머스는 다품종?소량 생산 특성상 표준화된 중량 데이터 확보가 어려운 산업임. 본 과제를 통해 의류 카테고리별 소재 특성, 접힘 패턴, 압축 계수 등을 반영한 패션 특화 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 실무에서 지속적으로 학습?개선 가능한 예측 체계를 확립함.2. 현재 패션 이커머스 사업자들은 과다 청구 리스크를 회피하기 위해 보수적으로 높...
1. 데이터 수집 및 전처리 : 상품별 실중량 데이터, 다루고 있는 포장 박스 규격 데이터, 국가별 실청구 항공 운임 데이터, 복수 상품 주문 사례 데이터등의 과거 배송 데이터를 수집하는 과정과 상품별 소재 밀도 추정값 생성, 카테고리별 평균 접힘 계수 모델링, 상품별 부피 압축 가능 계수 도출, 브랜드 단위 포장 패턴 클러스터링 등의 피쳐 엔지니어링을 수...
□ 배송비 과대 책정 문제 해소 현행 항공 운임 체계는 판매자가 사전에 정확한 배송비를 계산하지 못할 경우 보수적으로 높은 배송비를 책정할 수밖에 없는 구조임. AI 기반 예측 모델 도입으로 실제 청구 배송비 대비 ±5% 이내 정확도를 확보하여, 과다 책정으로 인한 바이어 이탈을 방지하고 가격 경쟁력을 제고함.□ 해외 바이어 결제 효율성 향상 해외 바이어는...