KR102274357B1 - Method and system for collecting information to supplement personal information - Google Patents
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Abstract
개인정보 보완을 위한 정보 수집 방법 및 시스템을 개시한다. 일실시예에 따른 정보 수집 방법은 온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자별로 개인정보 데이터 보완을 위한 데이터 카테고리를 선정하는 단계, 상기 광고 식별자를 대상으로 데이터 카테고리별 수준을 PII(Personally Identifiable Information) 수준 또는 PPII(Potential Personally Identifiable Information) 수준으로 결정하는 단계, 데이터 보완을 위해 필요한 정보를 제공하는 SSP(Sell-Side Platform) 측의 광고 풀을 탐색하는 단계, 상기 광고 풀을 통해 탐색된 데이터 보완 서비스를 대상으로 개인정보의 수집에 대한 비용을 산정하는 단계, 상기 개인정보 수집에 대한 비용에 기반하여 비딩을 진행하는 단계, PPII를 추가로 수집하는 단계 및 상기 광고 식별자별 식별 가능한 수준의 데이터 충족 여부를 확인하는 단계를 포함할 수 있다.Disclosed is an information collection method and system for supplementing personal information. The information collection method according to an embodiment includes selecting a data category for supplementing personal information data for each advertisement identifier of an online advertising service provider, and setting the level of each data category for the advertisement identifier to a PII (Personally Identifiable Information) level or PPII (Potential Personally Identifiable Information) level, searching for an advertisement pool on the SSP (Sell-Side Platform) side that provides necessary information for data supplementation, and targeting data supplementation services discovered through the above advertisement pool. Calculating the cost of collecting personal information, conducting bidding based on the cost of collecting personal information, additionally collecting PPII, and checking whether data at an identifiable level for each advertisement identifier is met may include steps.
Description
아래의 설명은 개인정보 보완을 위한 정보 수집 방법 및 시스템에 관한 것이다.The description below relates to information collection methods and systems for supplementing personal information.
온라인 광고 사업자들은 자사의 광고 인벤토리의 광고 식별자(Ad. ID)를 대상으로 다양한 정보 카테고리별로 데이터를 수집하여 광고 식별자에 대한 개인 식별 정보(Personally Identifiable Information, PII) 수준의 데이터(일례로, 광고 풀(pool))를 구축하고자 한다. 예를 들어, 한국공개특허 제10-2010-0004021호는 인터넷상의 타겟 광고 대행 방법 및 이에 사용되는 웹서버에 관한 것으로, 웹서버가 복수의 광고노출 지원자가 각각 입력한 개인정보 항목을 저장하고, 개인정보 항목 중에서 광고주가 설정한 타겟 고객 조건과 일치되는 개인정보 항목을 입력한 광고노출 지원자를 결정함을 개시하고 있다.Online advertising providers collect data by various information categories targeting the advertising identifiers (Ad. IDs) of their advertising inventory, and personal identifiable information (PII) level data (eg, advertising pools) for advertising identifiers. (pool)). For example, Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2010-0004021 relates to a method for representing a target advertisement on the Internet and a web server used therefor, wherein the web server stores personal information items input by a plurality of advertisement exposure applicants, Disclosed is the determination of advertisement exposure applicants who entered personal information items matching the target customer conditions set by the advertiser among the personal information items.
온라인 광고 사업자들은 자체적인 사업자별 메커니즘을 통해 데이터의 수집, 정제, 분석 등을 통하여, 잠재적 개인 식별 정보(Potential Personally Identifiable Information, PPII) 상태의 정보들을 개인 식별 정보(PII) 수준의 정제된 형태로 가공하기 위하여 노력한다.Online advertising providers collect, refine, and analyze data through their own operator-specific mechanisms to convert information in Potential Personally Identifiable Information (PPII) into a refined form at the level of personally identifiable information (PII). strive to process.
하지만 온라인 광고 사업자들이 확보한 광고 식별자의 데이터들에 대해 모든 데이터 카테고리를 만족하는 잠재적 개인 식별 정보(PPII)를 수집하여, 이를 개인 식별 정보(PII) 형태로 변환하기에는 광고 인벤토리, 실 사용자 활동 및 프라이버시 이슈 등 다양한 어려움이 따른다.However, it is difficult to collect potential personally identifiable information (PPII) that satisfies all data categories on the data of advertising identifiers obtained by online advertising companies and convert it into personally identifiable information (PII) for advertising inventory, user activity and privacy. There are various difficulties such as issues.
광고 사업자(일례로, 광고 네트워크, 광고 서버 등)가 보유한 광고 식별자에 대한 개인 식별 정보(Personally Identifiable Information, PII) / 잠재적 개인 식별 정보(Potential Personally Identifiable Information, PPII)의 수준(level)을 판단하여 잠재적 개인 식별 정보(PPII) 군에 속하는 광고 식별자들에 대해 효과적으로 데이터를 보완할 수 있는 정보 수집 방법 및 시스템을 제공한다.By judging the level of Personally Identifiable Information (PII) / Potential Personally Identifiable Information (PPII) for advertisement identifiers held by advertising companies (eg, advertising networks, advertising servers, etc.) An information collection method and system capable of effectively supplementing data for advertisement identifiers belonging to the potential personally identifiable information (PPII) group are provided.
적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 정보 수집 방법에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자별로 개인정보 데이터 보완을 위한 데이터 카테고리를 선정하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 광고 식별자를 대상으로 데이터 카테고리별 수준을 PII(Personally Identifiable Information) 수준 또는 PPII(Potential Personally Identifiable Information) 수준으로 결정하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 데이터 보완을 위해 필요한 정보를 제공하는 SSP(Sell-Side Platform) 측의 광고 풀을 탐색하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 광고 풀을 통해 탐색된 데이터 보완 서비스를 대상으로 개인정보의 수집에 대한 비용을 산정하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 개인정보 수집에 대한 비용에 기반하여 비딩을 진행하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, PPII를 추가로 수집하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 광고 식별자별 식별 가능한 수준의 데이터 충족 여부를 확인하는 단계를 포함하는 정보 수집 방법을 제공한다.An information collection method of a computer device including at least one processor, the method comprising: selecting, by the at least one processor, a data category for supplementing personal information data for each advertisement identifier of an online advertisement service provider; determining, by the at least one processor, a level for each data category for the advertisement identifier as a PII (Personally Identifiable Information) level or a PPII (Potential Personally Identifiable Information) level; searching, by the at least one processor, an advertisement pool on the side of a Sell-Side Platform (SSP) that provides information necessary for data supplementation; estimating, by the at least one processor, a cost for collecting personal information for a data supplementary service searched through the advertisement pool; performing, by the at least one processor, a bidding based on the cost for collecting the personal information; further collecting, by the at least one processor, PPII; and checking, by the at least one processor, whether or not data at an identifiable level for each advertisement identifier is satisfied.
일측에 따르면, 상기 광고 식별자는 상기 온라인 광고 서비스 사업자의 사용자들을 식별하기 위한 식별자를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to one side, the advertisement identifier may include an identifier for identifying users of the online advertisement service provider.
다른 측면에 따르면, 상기 수준을 결정하는 단계는, 광고 식별자를 선정하는 단계; 상기 선정된 광고 식별자의 수집된 데이터 카테고리를 검색하는 단계; 상기 검색된 데이터 카테고리별로 상기 선정된 광고 식별자의 PII 수준의 기준을 설정하는 단계; 및 상기 선정된 광고 식별자에 대한 데이터 카테고리의 수준을 PII 수준 또는 PPII 수준으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, determining the level includes: selecting an advertisement identifier; retrieving the collected data category of the selected advertisement identifier; setting a PII level standard of the selected advertisement identifier for each searched data category; and determining the level of the data category for the selected advertisement identifier as the PII level or the PPII level.
또 다른 측면에 따르면, 상기 PII 수준의 기준을 설정하는 단계는, 데이터의 갱신과 관련된 시간 정보, 데이터의 볼륨, 위치 정보 및 구매 금액 중 적어도 하나에 기반하여 광고 식별자별 PII 수준을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, the setting of the PII level criterion comprises determining the PII level for each advertisement identifier based on at least one of time information related to data update, data volume, location information, and purchase amount. can be done with
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀은 상기 필요한 데이터의 효과적인 수집을 위해, 웹 사이트 형태, 검색 엔진 형태, 소셜 미디어 형태, 콘텐트 형태, 이메일 형태, 모바일 앱 형태, 배너 형태 중 적어도 둘 이상의 형태로 분류되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, in order to effectively collect the necessary data, the advertisement pool on the SSP side may include at least two or more of a website type, a search engine type, a social media type, a content type, an email type, a mobile app type, and a banner type. It can be characterized in that it is classified in the form.
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 모바일 앱 형태로 분류된 경우, 상기 탐색하는 단계는, 상기 SSP 측의 이용 가능한 모바일 앱을 검색하는 단계; 상기 검색된 모바일 앱의 마켓 플레이스에 노출된 허가 정보를 크롤링하는 단계; 상기 허가 정보 및 상기 검색된 모바일 앱의 부가 정보와 데이터 카테고리의 속성을 매칭시키는 단계; 상기 매칭의 결과에 기반하여 데이터 수집 가중치를 부여하는 단계; 상기 검색된 모바일 앱의 다운로드 수 및 활동 정보에 기반하여 데이터 수집 가중치를 추가로 부여하는 단계; 및 상기 검색된 모바일 앱에 대한 SSP 측의 광고 풀에 가중치 정보를 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, when the advertisement pool on the SSP side is classified into the mobile app type, the searching may include: searching for available mobile apps on the SSP side; crawling permission information exposed on a market place of the searched mobile app; matching the permission information and additional information of the searched mobile app with attributes of a data category; assigning a data collection weight based on a result of the matching; additionally giving a data collection weight based on the number of downloads and activity information of the searched mobile app; and updating weight information in the advertisement pool of the SSP for the searched mobile app.
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 웹 사이트 형태로 분류된 경우, 상기 탐색하는 단계는, 1) 웹 사이트 도메인 소유주 정보, 웹 사이트의 제공자 또는 기업의 정보, 도메인의 단어적 의미, 시작 페이지의 정보성 태그 중 적어도 하나를 포함하는 웹 사이트의 기본 속성 정보, 2) 웹 사이트에 개시된 콘텐츠의 게시 정보를 텍스트마이닝(text mining)한 분석 정보를 포함하는 웹 사이트 내의 게시 콘텐츠 정보, 3) 검색엔진 또는 타 웹 사이트로부터의 유입 키워드 정보 및 4) 웹 페이지의 수 및 방문자 수 중 적어도 하나를 포함하는 웹 사이트의 볼륨, 중 적어도 하나를 활용하여 상기 웹 사이트 형태로 분류된 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, when the advertisement pool of the SSP side is classified in the form of the website, the searching step includes: 1) website domain owner information, website provider or company information, the word meaning of the domain, Basic attribute information of the website including at least one of the informational tags of the start page, 2) information on posting content in the website including analysis information obtained by text mining the posting information of the content disclosed on the website, 3 ) Advertisement on the SSP side classified into the website type by utilizing at least one of keyword information from a search engine or other website and 4) the volume of the website including at least one of the number of web pages and the number of visitors It may be characterized by searching the pool.
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 검색 엔진 형태로 분류된 경우, 상기 탐색하는 단계는, 사용자 검색 키워드가 PPII 정보로 구성된 데이터 카테고리에 해당하는 단어인 경우, 해당 사용자 검색 키워드의 구매를 통해 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, when the advertisement pool on the SSP side is classified by the search engine type, the searching may include purchasing the corresponding user search keyword when the user search keyword is a word corresponding to a data category composed of PPII information. It may be characterized in that the advertisement pool of the SSP side is searched through.
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 소셜 미디어 형태로 분류된 경우, 상기 탐색하는 단계는, 소셜 미디어 서비스가 제공하는 사용자 프로파일 정보와 연계하여 상기 데이터 보완에 필요한 정보를 선택하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, when the advertisement pool on the SSP side is classified into the social media type, the searching may include selecting information necessary to supplement the data in association with user profile information provided by the social media service to select the SSP. It may be characterized by searching the ad pool of the side.
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 콘텐트 형태로 분류된 경우, 상기 탐색하는 단계는, 1) 콘텐트의 기본 메타 정보, 2) 콘텐트가 노출된 환경의 구성 정보, 3) 콘텐트가 노출된 단말의 정보 및 4) 콘텐트가 노출된 지리 및 시간 정보, 중 적어도 하나를 활용하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, when the advertisement pool of the SSP side is classified by the content type, the searching step includes: 1) basic meta information of the content, 2) configuration information of the environment in which the content is exposed, 3) the content is exposed It may be characterized in that the advertisement pool of the SSP side is searched by using at least one of information of the terminal and 4) geographic and time information to which the content is exposed.
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 이메일 형태로 분류된 경우, 상기 탐색하는 단계는, 이메일 광고 또는 이메일 내 배너의 정보를 활용하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, when the advertisement pool on the SSP side is classified in the form of the email, the searching step is characterized in that the advertisement pool of the SSP side is searched by using information of an email advertisement or a banner in the email. can
또 다른 측면에 따르면, 상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 배너 형태로 분류된 경우, 상기 탐색하는 단계는, 배너 기반 광고의 형태에 기반하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, when the advertisement pool on the SSP side is classified in the form of the banner, the searching may include searching the advertisement pool of the SSP side based on the type of the banner-based advertisement.
또 다른 측면에 따르면, 상기 개인정보 수집에 대한 비용을 산정하는 단계는, (1) 상기 SSP 측의 광고 풀별 광고 요금, (2) 데이터의 품질, (3) 캠페인의 데이터 카테고리별 요구 사항 및 특징, (4) 실시간 데이터 수집 가능 여부, (5) 익명화 및 비식별화 중 적어도 하나에 대한 처리 여부, (6) 수집 국가별 개인정보 관련 법규 및 법령에 따른 데이터 활용성 여부 중 적어도 하나를 이용하여 상기 개인정보 수집에 대한 비용을 산정하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, the step of calculating the cost of collecting personal information includes: (1) advertisement fees for each advertisement pool on the SSP side, (2) data quality, (3) requirements and characteristics for each data category of the campaign , (4) whether real-time data can be collected, (5) whether at least one of anonymization and de-identification It may be characterized in that the cost for collecting the personal information is calculated.
또 다른 측면에 따르면, 상기 PPII를 추가로 수집하는 단계는, 상기 비딩의 진행을 통해 노출된 광고를 통해 상기 PPII를 추가로 수집하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, the step of further collecting the PPII may be characterized in that the PPII is additionally collected through an advertisement exposed through the bidding process.
또 다른 측면에 따르면, 상기 데이터 충족 여부를 확인하는 단계는, 상기 광고 식별자의 데이터 카테고리별로 PII 수준 또는 PPII 수준의 판정이 가능한 수준의 데이터가 수집되었는지 여부에 따라 상기 데이터 충족 여부를 확인하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect, the checking of whether the data is satisfied may include checking whether the data is satisfied according to whether data of a level capable of determining a PII level or a PPII level is collected for each data category of the advertisement identifier. can be done with
컴퓨터 장치와 결합되어 상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.Provided is a computer program stored in a computer-readable recording medium in combination with a computer device to execute the method on the computer device.
상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.There is provided a computer-readable recording medium in which a program for executing the method in a computer device is recorded.
컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자별로 개인정보 데이터 보완을 위한 데이터 카테고리를 선정하고, 상기 광고 식별자를 대상으로 데이터 카테고리별 수준을 PII(Personally Identifiable Information) 수준 또는 PPII(Potential Personally Identifiable Information) 수준으로 결정하고, 데이터 보완을 위해 필요한 정보를 제공하는 SSP(Sell-Side Platform) 측의 광고 풀을 탐색하고, 상기 광고 풀을 통해 탐색된 데이터 보완 서비스를 대상으로 개인정보의 수집에 대한 비용을 산정하고, 상기 개인정보 수집에 대한 비용에 기반하여 비딩을 진행하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, PPII를 추가로 수집하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 광고 식별자별 식별 가능한 수준의 데이터 충족 여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치를 제공한다.at least one processor implemented to execute computer-readable instructions, wherein, by the at least one processor, a data category for supplementing personal information data is selected for each advertisement identifier of an online advertisement service provider, and the advertisement identifier is selected. Determine the level of each data category as the PII (Personally Identifiable Information) level or the PPII (Potential Personally Identifiable Information) level, and explore the advertising pool on the SSP (Sell-Side Platform) side that provides the necessary information for data supplementation. , calculates the cost for the collection of personal information for the data supplement service discovered through the advertisement pool, conducts bidding based on the cost for the collection of personal information, and, by the at least one processor, PPII It provides a computer device, characterized in that it is further collected and, by the at least one processor, confirms whether or not data at an identifiable level for each advertisement identifier is satisfied.
광고 사업자(일례로, 광고 네트워크, 광고 서버 등)가 보유한 광고 식별자에 대한 개인 식별 정보(Personally Identifiable Information, PII) / 잠재적 개인 식별 정보(Potential Personally Identifiable Information, PPII)의 수준(level)을 판단하여 잠재적 개인 식별 정보(PPII) 군에 속하는 광고 식별자들에 대해 효과적으로 데이터를 보완할 수 있다.By judging the level of Personally Identifiable Information (PII) / Potential Personally Identifiable Information (PPII) for advertisement identifiers held by advertising companies (eg, advertising networks, advertisement servers, etc.), Data can be effectively supplemented for advertisement identifiers belonging to the potential personally identifiable information (PPII) group.
이를 통해 잠재적 개인 식별 정보(PPII) 수준의 광고 식별자들의 개인정보 보완을 통한 개인 식별 정보(PII)화를 달성함으로써 광고 집행의 효과를 향상시키고 집행 단가를 향상시킬 수 있다.Through this, by achieving personal identification information (PII) by supplementing personal information of advertisement identifiers at the potential personally identifiable information (PPII) level, it is possible to improve the effectiveness of advertisement publication and improve the execution unit cost.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 온라인 광고 서비스 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 개인정보 보완을 위한 정보 수집 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 식별자 대상 데이터 카테고리별 PII화를 위한 데이터 레벨 판별 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 모바일 앱을 대상으로 허가 정보를 이용하여 데이터 카테고리의 정보 수집을 판단하는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 개인식별정보 보완을 위한 정보 수집 시스템의 구조의 예를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating an example of a computer device according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of an online advertisement service environment according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an example of an information collection method for supplementing personal information according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an example of a method for determining a data level for PIIization by advertisement identifier target data category according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating an example of a method of determining information collection of a data category by using permission information for a mobile app according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an example of the structure of an information collection system for supplementing personal identification information according to an embodiment of the present invention.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 실시예들에 따른 정보 수집 시스템은 적어도 하나의 컴퓨터 장치에 의해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 정보 수집 방법은 정보 수집 시스템에 포함되는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 통해 수행될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 장치는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 정보 수집 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 장치와 결합되어 정보 수집 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.The information collection system according to the embodiments of the present invention may be implemented by at least one computer device, and the information collection method according to the embodiments of the present invention is performed through at least one computer device included in the information collection system. can be In this case, the computer program according to an embodiment of the present invention may be installed and driven in the computer device, and the computer device may perform the information collection method according to the embodiments of the present invention under the control of the driven computer program. . The above-described computer program may be stored in a computer-readable recording medium in order to be combined with a computer device to cause the computer to execute the information collection method.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 1의 네트워크 환경은 본 실시예들에 적용 가능한 환경들 중 하나의 예를 설명하는 것일 뿐, 본 실시예들에 적용 가능한 환경이 도 1의 네트워크 환경으로 한정되는 것은 아니다.1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention. The network environment of FIG. 1 shows an example including a plurality of
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 장치들 중 하나를 의미할 수 있다.The plurality of
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.The communication method is not limited, and not only a communication method using a communication network (eg, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, a broadcasting network) that the
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 콘텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 서비스(일례로, 그룹 통화 서비스(또는 음성 컨퍼런스 서비스), 메시징 서비스, 메일 서비스, 소셜 네트워크 서비스, 지도 서비스, 번역 서비스, 금융 서비스, 결제 서비스, 검색 서비스, 콘텐츠 제공 서비스 등)를 제공하는 시스템일 수 있다.Each of the
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다. 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 각각이나 서버들(150, 160) 각각은 도 2를 통해 도시된 컴퓨터 장치(200)에 의해 구현될 수 있다.2 is a block diagram illustrating an example of a computer device according to an embodiment of the present invention. Each of the plurality of
이러한 컴퓨터 장치(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 메모리(210), 프로세서(220), 통신 인터페이스(230) 그리고 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 메모리(210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 장치(200)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(210)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(230)를 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(170)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 장치(200)의 메모리(210)에 로딩될 수 있다.As shown in FIG. 2 , the
프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 인터페이스(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.The
통신 인터페이스(230)은 네트워크(170)를 통해 컴퓨터 장치(200)가 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)가 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(230)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(170)를 거쳐 컴퓨터 장치(200)의 통신 인터페이스(230)를 통해 컴퓨터 장치(200)로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(230)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(220)나 메모리(210)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 장치(200)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.The
입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치(250)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(250)는 컴퓨터 장치(200)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다.The input/
또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 장치(200)는 도 2의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 상술한 입출력 장치(250) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.Also, in other embodiments, the
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 온라인 광고 서비스 환경의 예를 도시한 도면이다. 온라인 광고 서비스는 크게 구매 측(Buy Side, 310) DSP(Demand-Side Platform, 311)와, 판매 측(Sell Side, 320)의 SSP(Sell-Side Platform (or Exchange), 321)로 구성될 수 있다. 광고주의 광고는 퍼블리서(330)의 매체를 통해 노출될 수 있다. 이때, DSP(311)는 광고주를 위한 플랫폼으로서 RTB(Real Time Bidding)방식의 경매 과정에서 해당 매체와 오디언스(audience)에 대한 정보를 분석하여 효율을 높이고 캠페인 목표를 달성할 수 있도록 광고주를 돕기 위한 플랫폼일 수 있다. 또한, SSP(321)는 매체 측에서 매체의 이익을 극대화하기 위한 플랫폼으로서, DSP(311)를 연동하여 더 높은 광고비를 지불할 광고주를 찾을 수 있도록 돕기 위한 플랫폼일 수 있다. SSP(321)는 오디언스로 인해 매체에서 노출이 발생할 때마다 비어있는 인벤토리를 RTB 경매장에 올릴 수 있으며, 이를 확인한 DSP(311)의 응답 중 가장 높은 입찰가를 부른 광고의 요청을 수락하고 해당 광고를 매체에 게시할 수 있다. 다시 말해, SSP(321)가 경매시장의 경매인이 되고 DSP(311)가 입찰자의 역할을 할 수 있다. 여기서 ATD(Agency Trading Desk, 340)는 광고주를 대신해서 광고를 구매하고 집행하는 주체를 의미할 수 있다. 이러한 DSP(311)와 SSP(321)를 이용한 온라인 광고 서비스에 대해서는 이미 잘 알려져 있기 때문에 광고 네트워크(AD Network, 350 및 360)나 퍼블리셔 광고 서버(370), 광고주 광고 서버(380) 등에 대한 세부적인 설명은 생략한다. 또한, DSP(311)와 SSP(321) 자체도 이미 잘 알려져 있기 때문에 그 세부 구성에 대한 자세한 설명은 생략한다.3 is a diagram illustrating an example of an online advertisement service environment according to an embodiment of the present invention. Online advertising service can be largely composed of Buy Side (310) DSP (Demand-Side Platform, 311) and Sell Side (Sell Side, 320) SSP (Sell-Side Platform (or Exchange), 321). have. The advertiser's advertisement may be exposed through the medium of the
한편, 온라인 광고 서비스 사업자의 경우 DSP(311) 측면에서 자사가 보유한 광고 식별자에 대한 정보 보완을 위해 판매 측(320)의 광고 인벤토리를 이용할 수 있다. 이때, 특정 포털 또는 사용자 유입이 많은 자체 사이트를 보유한 온라인 광고 서비스 사업자의 경우에는 판매 측(320)에 위치할 수 있으며, 이 경우에도 동일하게 광고 식별자에 대한 정보 보완을 위해 판매 측(320), 그리고 자사의 사이트 정보를 이용할 수 있다.On the other hand, in the case of an online advertisement service provider, the
다시 말해, 온라인 광고 서비스 사업자는 자사가 보유한 특정 광고 식별자의 부족한 데이터 카테고리 정보를 보완하기 위해서 해당 정보의 수집 가능한 판매 측(320)의 광고 풀(광고 풀 또는 광고 인벤토리)에 광고를 노출함으로써, 잠재적 개인 식별 정보(Potential Personally Identifiable Information, 이하, 'PPII')에 대한 정보를 추가적으로 수집함으로써, 해당 광고 식별자의 특정 카테고리에 대한 정보 식별 수준을 향상시킬 수 있다.In other words, the online advertisement service provider exposes advertisements to the advertisement pool (ad pool or advertisement inventory) of the selling
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 개인정보 보완을 위한 정보 수집 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 정보 수집 방법은 온라인 광고 서비스의 사업자 측 시스템을 구성하거나 또는 다수의 온라인 광고 서비스 사업자들 측 시스템과 통신하는 컴퓨터 장치(200)에 의해 수행될 수 있다. 이 경우, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)는 메모리(210)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(220)는 컴퓨터 장치(200)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 컴퓨터 장치(200)가 도 4의 방법이 포함하는 단계들(410 내지 470)을 수행하도록 컴퓨터 장치(200)를 제어할 수 있다.4 is a flowchart illustrating an example of an information collection method for supplementing personal information according to an embodiment of the present invention. The method of collecting information according to the present embodiment may be performed by the
단계(410)에서 컴퓨터 장치(200)는 광고 식별자별 개인정보 데이터 보완을 위한 데이터 카테고리를 선정할 수 있다. 광고 네트워크(일례로, 도 3에서 설명한 광고 네트워크(360)) 또는 광고 서버(일례로, 도 3에서 설명한 광고주 광고 서버(380))는 개별적으로 사용자들을 특정하기 위한 광고 식별자를 가지고 있다. 예를 들어, 구글사의 GAID(Google Advertising ID)나 iOS의 ADID인 IDFA(IDentifier For Advertising) 등이 광고 식별자에 해당할 수 있다. 수집된 광고 식별자를 대상으로 각 사가 보유한 데이터 인벤토리의 개인 식별 정보(Personally Identifiable Information, 이하 'PII') 카테고리별 충족 여부를 판단하기 위한 기준이 필요하다. 예를 들어, PII로 간주될 수 있는 정보들의 예시는 다음 (1) 내지 (8)과 같다.In
(1) 이름 (예 : 성명(full name), 여자의 결혼하기 전의 성(maiden name), 어머니의 결혼하기 전의 성 또는 별칭(alias))(1) First name (e.g. full name, maiden name of woman, maiden name of mother, maiden name or alias)
(2) SSN(social security number), 여권 번호, 운전 면허증 번호, 납세자 식별 번호, 환자 식별 번호, 금융 계좌 번호 또는 신용 카드 번호와 같은 개인 식별 번호(2) A personal identification number, such as a social security number (SSN), passport number, driver's license number, taxpayer identification number, patient identification number, financial account number, or credit card number;
(3) 도로 주소 또는 이메일 주소와 같은 주소 정보(3) address information, such as street addresses or email addresses;
(4) 특정 개인이나 작고 잘 정의된 그룹에 일관되게 링크되는 인터넷 프로토콜(Internet Protocol, IP) 또는 MAC(Media Access Control) 주소, 또는 기타 호스트 별 영구 정적 식별자(host-specific persistent static identifier)와 같은 자산 정보(4) such as an Internet Protocol (IP) or Media Access Control (MAC) address, or other host-specific persistent static identifier that is consistently linked to a specific individual or small, well-defined group; asset information
(5) 모바일, 비즈니스 및 개인 번호를 포함한 전화 번호(5) phone numbers, including mobile, business and personal numbers;
(6) 사진 이미지(특히 얼굴 또는 다른 구별되는 특성), 엑스레이, 지문 또는 기타 생체 인식 이미지 또는 템플릿 데이터(예 : 망막 스캔, 음성 서명, 얼굴 기하학)를 포함한 개인적인 특성(6) personal characteristics, including photographic images (especially faces or other distinguishing characteristics), x-rays, fingerprints, or other biometric images or template data (eg retina scans, voice signatures, facial geometry);
(7) 차량 등록 번호 또는 직위 번호 및 관련 정보와 같은 개인 소유 재산을 식별하는 정보(7) information identifying personally owned property, such as a vehicle registration number or title number and related information;
(8) 위의 항목 중 하나와 연결되거나 연결할 수 있는 개인 정보(예 : 생년월일, 출생지, 인종, 종교, 체중, 활동, 지리적 표시, 고용 정보, 의료 정보, 교육 정보, 금융 정보 등)(8) Personal information that is linked or can be linked to any of the above (such as date of birth, place of birth, race, religion, weight, activity, geographic indication, employment information, medical information, educational information, financial information, etc.)
이때, DSP(311)측 사업자는 자신이 수집 가능한 광고 퍼블리셔(일례로, 도 3에서 설명한 퍼블리셔(330))의 특성에 따른 개인 식별 정보(PII) 카테고리를 생성하고, 이에 대해 광고 식별자별 PII/PPII의 수준에 대한 충족 여부를 판단할 수 있다. 여기서, PII 카테고리는 개인정보의 유형 및 종류를 따를 수 있으며, 광고 서비스 사업자의 전문 분야 및 특성에 따를 수 있다. 아래 표 1 및 표 2는 개인정보의 종류 및 유형의 예들을 나타내고 있다.At this time, the
정보other revenue
Information
광고 식별자에 대한 PII/PPII 수준은 사업자 별로 상이할 수 있으나, 카테고리별로 데이터의 충족 여부(일례로, 데이터 볼륨의 크기(quantity), 업데이트 주기(frequency), 사용 범위(context of use) 등)를 기반으로 판단될 수 있다. 사업자는 각자의 기준에 맞춰 보유한 광고 식별자에 대해 PII/PPII 카테고리화를 한 후, 카테고리별로 데이터 수준(data level)을 판단할 수 있다. 데이터 수준은 상(Full/Enough), 중(Mid), 하(Low/poor)등의 등급 형태로 정의될 수 있다. 해당 데이터 수준은 서비스 제공자 입장에서의 기준(일례로, 월간 활동 사용자(monthly active user), 일반 활동 사용자(daily active user) 형태 등)에 따라 다양한 형태로 설정될 수 있다.단계(420)에서 컴퓨터 장치(200)는 광고 식별자를 대상으로 데이터 카테고리별 수준을 PII 수준 또는 PPII 수준으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 해당 온라인 광고 서비스 사업자가 보유한 광고 식별자 중 카테고리 기반으로 개인 식별 수준(PII)에 도달하지 않은 광고 식별자를 대상으로 PII화를 위해 추가적으로 수집해야 할 PPII 정보를 카테고리 기반으로 판단할 수 있다. 이를 위해, 컴퓨터 장치(200)는 카테고리별 PPII 정보들을 정의하고, 해당 정보를 PII화 하기 위한 데이터 수준으로 설정함으로써, 추가적으로 수집이 필요한 정보의 대상을 결정할 수 있다. 이때, 광고 식별자를 대상으로 데이터 카테고리별로 PII화를 위한 데이터 수준의 판별 방법에 대해서는 이후 도 5를 통해 더욱 자세히 설명한다.The PII/PPII level for the advertisement identifier may be different for each operator, but it is possible to determine whether data is satisfied by category (eg, the size of the data volume, the update frequency, the context of use, etc.). can be judged based on After the business operator categorizes the advertisement identifiers held in accordance with their own criteria into PII/PPII, the operator may determine the data level for each category. The data level can be defined in the form of grades such as Full/Enough, Mid, and Low/Poor. The corresponding data level may be set in various forms according to standards from the service provider's point of view (eg, monthly active user, daily active user, etc.). In
단계(430)에서 컴퓨터 장치(200)는 데이터 보완을 위해 필요한 정보를 제공하는 SSP측 광고 풀을 탐색할 수 있다. 여기서, SSP는 앞서 설명한 SSP(321)에 대응할 수 있다. 컴퓨터 장치(200)는 해당 온라인 광고 서비스 사업자가 보유한 광고 식별자의 데이터 카테고리별 PII/PPII 수준을 판단한 후, 부족한 데이터를 수급하기 위해 SSP 측 광고 풀을 탐색할 수 있다. 다시 말해, PPII 수준의 데이터 카테고리를 PII 수준으로 변경하기 위해 필요한 데이터의 수집을 위해, 컴퓨터 장치(200)는 SSP 측 광고 풀을 탐색할 수 있다. 이때, 필요로 하는 데이터 카테고리별로 효과적으로 데이터를 수급하기 위해, SSP의 광고 풀은 웹 사이트(Web Site), 검색 엔진(Search Engine), 소셜 미디어(Social Media), 콘텐트(Content), 이메일(Email), 모바일 앱(Mobile App.), 배너(Banner), 기타(Etc.) 등의 형태로 분류될 수 있으며, 각 분류별로 수집 가능한 데이터 카테고리의 특성이 정의될 수 있다. 예를 들어, 아래 표 3은 SSP 측의 광고 풀을 분류하는 형태들의 예와 각 형태들에서의 광고 풀을 탐색하는 방법의 예를 설명하고 있다.In
2) 해당 웹 사이트에 개시된 콘텐츠의 게시 정보를 텍스트마이닝(Text mining)한 분석 정보
3) 검색엔진 또는 타 웹 사이트로부터의 유입 키워드 정보
4) 웹 사이트의 볼륨(웹 페이지 수, 방문자 수 등)The website uses the basic property information of the website as in 1) below, information on the contents posted on the website as in 2) below, the keyword information as in 3) below, and the volume information of the website as in 4) below. This can be used to search the advertisement pool to supplement personally identifiable information.1) Information on the owner of the website domain, information on the website provider or company, the word meaning of the domain, and informational tags on the start page (eg, OG) -Determination of basic website attribute information such as Open Graph meta tag (MetaTag), HTML5 meta tag, etc.)
2) Analysis information obtained by text mining of content posted on the website
3) Keyword information from search engines or other websites
4) The volume of the website (number of web pages, number of visitors, etc.)
이후 도 6에서는 모바일 앱을 대상으로 허가(permission) 정보를 이용하여 데이터 카테고리 정보 수집을 판단하는 과정의 예를 보다 상세히 설명한다.단계(440)에서 컴퓨터 장치(200)는 탐색된 데이터 보완 서비스를 대상으로 개인정보의 수집에 대한 비용을 산정할 수 있다. 컴퓨터 장치(200)는 해당 온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자에 대한 데이터 카테고리의 정보 보완 작업을 위해 탐색된 데이터 수집 가능 광고 풀에 대한 광고 노출 시, 발생하게 될 비용에 대한 계산 작업을 수행할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 SSP 측의 광고 풀별 광고 요금(단가) 및/또는 데이터의 품질(이후 도 6에서 설명될 가중치)를 이용하여, 노출 단가 및/또는 가중치를 기반으로 최소 비용으로 원하는 품질의 데이터를 확보하기 위한 광고 풀 선정 진행 작업을 수행할 수 있다. 이를 위해, 추가적인 가중치로서 활용 가능한 정보는 아래 (1) 내지 (4)와 같다.6, an example of a process of determining data category information collection by using permission information for a mobile app will be described in more detail. In
(1) 온라인 광고 사업자 기준에서 기 수주한 캠페인(campaign)의 데이터 카테고리별 요구 사항 및 특징(1) Requirements and characteristics by data category of campaigns that have already been ordered based on online advertising business standards
(2) 실시간 데이터 수집 가능 여부(2) Whether real-time data collection is possible
(3) 익명화 및/또는 비식별화 등 수집 가능 데이터의 추가적인 처리 여부(3) Whether additional processing of collectible data, such as anonymization and/or de-identification
(4) 수집 국가별 개인정보 관련 법규 및 법령에 따른 데이터 활용성 여부(4) Whether or not data is usable in accordance with laws and regulations related to personal information by country of collection
단계(450)에서 컴퓨터 장치(200)는 개인정보 수집에 대한 비용에 기반하여 RTB(Real Time Bidding) 또는 비딩(Bidding)을 진행할 수 있다. 컴퓨터 장치(200)는 해당 온라인 광고 서비스 사업자가 보유한 광고 식별자 중 PPII에 해당하는 데이터 카테고리의 데이터 보완을 위해 광고 플랫폼을 이용하여 데이터 수집을 진행할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 해당 광고 식별자에 대응하는 사용자에게 광고 노출시 부족한 기 광고 노출 알고리즘을 이용하는 것이 아닌, 데이터 보완을 위한 광고 노출 알고리즘의 가중치를 추가적으로 부여하여 데이터를 적극적으로 수집할 수 있다. 이때 RTB 또는 비딩 형태를 통해 PPII 데이터 수집에 대한 비용 최소화를 추구할 수 있다.In
단계(460)에서 컴퓨터 장치(200)는 PPII 정보를 추가 수집할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 RTB 또는 비딩을 노출된 광고를 통해 PPII를 추가로 수집할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 광고 노출 또는 모바일 앱 설치 등 다양한 형태의 SSP측 광고 풀을 이용하여 광고 식별자에 대한 추가 PPII 정보를 수집할 수 있다. 필요 시, 컴퓨터 장치(200)는 해당 SSP측의 데이터 브로커(Data Broker)를 이용하여 부족한 데이터의 수급을 진행할 수도 있다.In
단계(470)에서 컴퓨터 장치(200)는 광고 식별자별로 식별 가능한 수준의 데이터 충족 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 광고 식별자별로 온라인 광고 서비스 사업자의 서비스를 위한 데이터 충족 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 데이터 충족 여부는 해당 광고 식별자의 데이터 카테고리별로 PII/PPII 수준 판단이 가능한 수준의 데이터 수집 여부로 판단할 수 있다. 이를 실시간으로 진행할 경우 컴퓨터 장치(200)는 해당 광고 식별자의 데이터 카테고리 정보 및 PII/PPII 수준에 대한 정보를 인메모리 데이터베이스(in-memory DB) 등에 저장한 후 실시간으로 갱신할 수 있다. 비 실시간으로 진행할 경우, 컴퓨터 장치(200)는 주기적인 데이터 충족 여부를 판단하여 RTB 또는 비딩을 종료할 수 있다.In
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 광고 식별자 대상 데이터 카테고리별 PII화를 위한 데이터 레벨 판별 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 도 5의 단계들(510 내지 550)은 도 4의 단계(420)에 포함되어 도 4의 실시예에서 설명하는 컴퓨터 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.5 is a flowchart illustrating an example of a method for determining a data level for PIIization by advertisement identifier target data category according to an embodiment of the present invention.
단계(510)에서 컴퓨터 장치(200)는 광고 식별자를 선정할 수 있다. 컴퓨터 장치(200)는 데이터 카테고리별로 PII/PPII 수준을 설정하기 위한 광고 식별자를 선정할 수 있다.In
단계(520)에서 컴퓨터 장치(200)는 광고 식별자의 수집된 데이터 카테고리를 검색할 수 있다. 컴퓨터 장치(200)는 선정된 광고 식별자와 관련하여 수집된 데이터들의 카테고리를 확인할 수 있다.In
단계(530)에서 컴퓨터 장치(200)는 개별 데이터 카테고리에 대한 광고 식별자의 PII 수준의 기준을 설정할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 다음 (1) 내지 (5)와 같은 데이터 카테고리의 특성에 따라 광고 식별자별 PII 수준을 위한 기준을 데이터의 특성에 기반하여 설정할 수 있다. 예를 들여, 컴퓨터 장치(200)는 해당 데이터의 조건(일례로, 일정 시간 이내에 사용자 위치 정보가 업데이트 되는지 등)을 충족하는지 여부에 따라 광고 식별자별 PII 수준을 판단할 수 있다. 이때 판단의 조건은 온라인 광고 서비스 사업자의 주 서비스 영역(광고 인벤토리 또는 광고 풀)의 특성에 기인할 수 있다.In
(1) Time - 시간(1) Time - time
- 갱신 주기(Update Frequency)- Update Frequency
- 마지막 갱신 시각(Latest Update Time)- Last Update Time
(2) Volume - 볼륨(2) Volume - Volume
- 기간 당 데이터 볼륨(Data Volume per Period)- Data Volume per Period
- 갱신 당 데이터 볼륨(Data Volume per updated)- Data Volume per updated
(3) Location - 위치(3) Location - Location
- 위치 상세(Location Details), 일례로, 피코(Pico), 마이크로(Micro), 매크로(Macro), 컨트리(Country), POI(point of Interest), 등- Location Details, for example, Pico, Micro, Macro, Country, POI (point of Interest), etc.
- 특정 위치(Specific Location), 일례로, 도시, 쇼핑몰, 공항 등- Specific Location, for example, city, shopping mall, airport, etc.
(4) Purchasing or expenditure - 구매 금액(4) Purchasing or expenditure - purchase amount
- 구매 기록의 주기(Frequency of Payment record)- Frequency of Payment record
- 구매 기록의 양(Amount of Payment record)- Amount of Payment record
(5) 기타(5) Others
이때, PII 수준의 데이터는, 광고주가 원하는 타겟 광고 캠페인을 별도의 데이터 브로커링(Data brokering) 없이 바로 동작할 수 있는 수준의 데이터를 의미할 수 있으며, 이를 만족하지 않는 수준의 데이터의 경우, 해당 데이터는 PII 수준이 아닌 PPII 수준으로 정의될 수 있다. 또한 수준의 경우, 각 영역의 특성의 가중치를 기반으로 설정될 수 있으며, 이는 온라인 광고 서비스 사업자의 설정에 기반할 수 있다.In this case, the PII level data may mean data at a level that allows the advertiser to directly operate the desired target advertisement campaign without data brokering. In the case of data at a level that does not satisfy this, the corresponding Data may be defined at the PPII level rather than the PII level. In addition, in the case of the level, it may be set based on the weight of the characteristic of each area, which may be based on the setting of the online advertisement service provider.
단계(540)에서 컴퓨터 장치(200)는 광고 식별자별로 데이터 카테고리의 수준을 PII 수준 또는 PPII 수준으로 설정할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)는 선정된 광고 식별자의 특정 데이터 카테고리의 수준을 PII 수준 또는 PPII 수준으로 설정할 수 있다.In
단계(550)에서 컴퓨터 장치(200)는 미처리 데이터 카테고리 여부를 결정할 수 있다. 이때, 미처리 데이터 카테고리가 존재하는 경우, 다음 미처리 데이터 카테고리에 대해 단계(530)을 재수행할 수 있다. 만약, 미처리 데이터 카테고리가 존재하지 않는다면, 단계(560)이 수행될 수 있다.In
단계(560)에서 컴퓨터 장치(20)는 선정된 광고 식별자에 대한 데이터 수준의 판별 과정을 종료할 수 있다. 다수의 광고 식별자들 각각에 대해 데이터 카테고리별로 PII/PPII 수준을 결정하고자 하는 경우, 광고 식별자별로 단계(510) 내지 단계(560)이 반복 수행될 수 있다.In
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 모바일 앱을 대상으로 허가 정보를 이용하여 데이터 카테고리의 정보 수집을 판단하는 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 도 6의 단계(610 내지 660)는 앞서 설명한 도 4의 단계(430)에 포함되어 수행될 수 있다.6 is a flowchart illustrating an example of a method of determining information collection of a data category by using permission information for a mobile app according to an embodiment of the present invention.
단계(610)에서 컴퓨터 장치(200)는 SSP 측의 이용 가능한 모바일 앱을 검색할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)는 해당 온라인 광고 서비스 사업자가 접근 가능한 SSP 측의 모바일 앱 리스트 정보를 수집하거나 또는 앱스토어 등의 마켓 플레이스상에서의 고유 앱 식별자 정보를 수집할 수 있다.In
예를 들어, 아래 표 4는 구글 플레이 스토어(Google Play Store)를 기준으로 모바일 앱별로 허가 정보 공개 내용과 실제 안드로이드 앱의 허가와의 매칭 정보 및 이를 위치 관련 정보로만 필터링한 허가 리스트의 예를 나타내고 있다.For example, Table 4 below shows an example of a permission list filtered only by location-related information and matching information between permission information disclosure content and actual Android app permission by mobile app based on the Google Play Store. have.
단계(620)에서 컴퓨터 장치(200)는 모바일 앱의 마켓 플레이스에 노출된 허가 정보를 크롤링할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)는 앱별로 앱의 마켓 플레이스에 등록한 또는 마켓 플레이스에 노출한 허가 정보를 크롤링할 수 있다.단계(630)에서 컴퓨터 장치(200)는 허가 정보 및 모바일 앱의 부가 정보와 데이터 카테고리의 속성을 매칭시킬 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 수집된 모바일 앱의 허가 정보와 온라인 광고 서비스 사업자의 데이터 카테고리 정보와의 매칭 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어 위치 관련 허가의 경우 데이터 카테고리의 위치와 매칭이 가능하며, 그 특성 또한 와이파이(WiFi), GPS, IP 주소 등 다양한 특성에 기반하여 가중치가 부여될 수 있다. 또한, 컴퓨터 장치(200)는 앱의 카테고리(일례로, 금융, 소셜 네트워킹, 사진 및 비디오, 라이프 스타일 등) 정보를 데이터 카테고리와의 매칭 작업을 위한 부가 데이터로 활용할 수 있으며, 이때 리뷰 코멘트 등의 정보들도 부가 데이터로서 활용될 수 있다.In
단계(640)에서 컴퓨터 장치(200)는 허가 정보와 데이터 카테고리의 매칭 정보에 기반하여 데이터 수집 가중치를 부여할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 매칭의 유사도를 기반으로 해당 데이터 카테고리의 데이터 수집 가능성에 대한 가중치를 부여할 수 있다.In
단계(650)에서 컴퓨터 장치(200)는 모바일 앱의 다운로드 수 및 활동 정보에 기반하여 데이터 수집 가중치를 추가로 부여할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 모바일 앱의 사용(usage) 정보에 기반하여 추가적인 데이터 수집 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 앱의 MAU 등이 높은 경우, 상대적으로 더 높은 데이터 수집 가중치를 부여할 수 있다.In
단계(660)에서 컴퓨터 장치(200)는 해당 모바일 앱에 대한 SSP 측의 광고 풀에 가중치 정보를 업데이트할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)는 해당 모바일 앱에 대해 향후 데이터 보완을 위한 활용 가중치 정보를 업데이트할 수 있다.In
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 개인식별정보 보완을 위한 정보 수집 시스템의 구조의 예를 도시한 도면이다. 도 7은 정보 수집 시스템(700), 개인정보 보완 주체(710), DSP(Demand-Side Platform, 720) 및 퍼플리셔(Publisher, 730), 데이터 매니저(Data Manager, 740)를 나타내고 있다. 여기서, 개인정보 보완 주체(710)는 일례로, 광고 제공자 서비스 매니저, 마케팅 회사 등을 포함할 수 있다. 또한, DSP(720)와 퍼블리셔(730)는 각각 앞서 도 3을 통해 설명한 DSP(311)와 퍼블리셔(330)에 대응할 수 있다.7 is a diagram illustrating an example of the structure of an information collection system for supplementing personal identification information according to an embodiment of the present invention. 7 shows an
이때, 정보 수집 시스템(700)은 앞서 설명한 컴퓨터 장치(200)를 통해 구현될 수 있으며, 광고 식별자 제어부(AD. ID Controller, 711), 데이터 제어부(Data Controller, 712), PII 수준 평가부(PII Level Evaluator, 713), 데이터 공급부(Data Supplier, 714) 및 데이터 크롤러(Data Crawler, 715)를 포함할 수 있다.In this case, the
광고 식별자 제어부(711)는 광고 식별자를 제어하는 모듈로, 온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자를 관리하는 역할을 담당할 수 있다.The advertisement
데이터 제어부(712)는 PII 보완을 위한 데이터 핸들링 작업을 수행할 수 있으며, 광고 식별자 기반 데이터 카테고리별 PII 수준에 따라 데이터 공급부(714) 또는 데이터 크롤러(715)를 제어하여 데이터를 보완하는 기능을 제공할 수 있다. 또한, 데이터 제어부(712)는 수집된 데이터의 처리 및 저장을 위한 추가 기능을 제공할 수 있다.The data control
PII 수준 평가부(713)는 온라인 광고 서비스 사업자별 데이터 카테고리에 대해 앞서 도 4의 단계(420)의 방법을 이용하여 PII 수준을 정의하는 기능을 제공할 수 있다.The
데이터 공급부(714)는 광고 서버 또는 광고 네트워크에 대응할 수 있으며, 실제 광고를 집행하고, 개인정보를 수집하는 기능을 제공할 수 있다.The
데이터 크롤러(715)는 외부 사업자의 데이터 풀에서 직접 데이터를 확보하기 위한 모듈일 수 있다. 일례로, 데이터 크롤러(715)는 모바일 앱의 경우, 관련 허가를 읽어 들이는 기능을 제공할 수 있고, 웹 사이트의 경우, 사이트의 콘텐츠를 처리하여 사이트의 주요 카테고리를 판단하는 등의 기능을 제공할 수 있다. 이러한 데이터 크롤러(715)는 수집한 데이터에 대해 실제 데이터 카테고리별로 데이터를 업데이트하기 위한 데이터 매핑 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 모바일 앱의 경우, 데이터 크롤러(715)는 허가 정보를 데이터 카테고리 정보로 매핑하고, PII 수준에 따른 가중치 등을 산정할 수 있다. 또한, 웹 사이트의 경우, 데이터 크롤러(715)는 해당 사이트에서 읽어 들인 정보에 대해 주요 키워드들을 산정하고, 해당 키워드에 대응하는 데이터 카테고리를 업데이트하기 위한 기능을 제공할 수 있다.The data crawler 715 may be a module for directly securing data from an external operator's data pool. For example, in the case of a mobile app, the
한편, 데이터 매니저(740)는 온라인 광고 서비스 사업자의 다양한 데이터(광고 식별자 기반의 데이터)를 관리할 수 있으며, 정보 수집 시스템(700)과의 데이터 연동을 위한 기능을 제공할 수 있다. 또한, 데이터 매니저(740)는 실시간 및 RTB 등을 지원하기 위해 고속의 데이터 스트림 처리가 가능하며, 저지연의 특성을 가질 수 있다. 이러한 데이터 매니저(740)가 포함하는 데이터베이스(DB)들은 온라인 광고 서비스 사업자가 관리하는 데이터를 저장할 수 있으며, 광고 식별자 데이터, 광고 카테고리 데이터, 캠페인 데이터 광고 노출 데이터 등을 저장할 수 있다. 실시간성에 따라 인메모리 데이터베이스가 사용될 수 있으며, 데이터의 특성에 따라 R-BDMS(Relational-DataBase Management System) 및 No-SQL 등에 기반한 데이터베이스가 사용될 수 있다.Meanwhile, the
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 광고 사업자(일례로, 광고 네트워크, 광고 서버 등)가 보유한 광고 식별자에 대한 개인 식별 정보(PII) / 잠재적 개인 식별 정보(PPII)의 수준(level)을 판단하여 잠재적 개인 식별 정보(PPII) 군에 속하는 광고 식별자들에 대해 효과적으로 데이터를 보완할 수 있다. 이를 통해 잠재적 개인 식별 정보(PPII) 수준의 광고 식별자들의 개인정보 보완을 통한 개인 식별 정보(PII)화를 달성함으로써 광고 집행의 효과를 향상시키고 집행 단가를 향상시킬 수 있다.As such, according to embodiments of the present invention, the level of personal identification information (PII)/potential personal identification information (PPII) for an advertisement identifier held by an advertisement operator (eg, an advertisement network, an advertisement server, etc.) It is possible to effectively supplement data for advertisement identifiers belonging to the potential personally identifiable information (PPII) group by determining . Through this, by achieving personal identification information (PII) by supplementing personal information of advertisement identifiers at the potential personally identifiable information (PPII) level, it is possible to improve the effectiveness of advertisement publication and improve the execution unit cost.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The system or apparatus described above may be implemented as a hardware component or a combination of a hardware component and a software component. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA). , a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장될 수 있다.The software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. may be embodied in The software may be distributed over networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The medium may be to continuously store a computer executable program, or to temporarily store it for execution or download. In addition, the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or several hardware combined, it is not limited to a medium directly connected to any computer system, and may exist distributed on a network. Examples of the medium include a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk, and those configured to store program instructions, including ROM, RAM, flash memory, and the like. In addition, examples of other media may include recording media or storage media managed by an app store that distributes applications, sites that supply or distribute various other software, and servers. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (20)
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자별로 개인정보 데이터 보완을 위한 데이터 카테고리를 선정하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 광고 식별자를 대상으로 데이터 카테고리별 수준을 PII(Personally Identifiable Information) 수준 또는 PPII(Potential Personally Identifiable Information) 수준으로 결정하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로, 상기 PII 수준에 도달하기 위해 추가적으로 수집해야 할 PPII 정보를 카테고리 기반으로 판단하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로 비딩을 진행하기 위해, 데이터 보완을 위해 필요한 정보를 제공하는 SSP(Sell-Side Platform) 측의 광고 풀을 탐색하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 광고 풀을 통해 탐색된 데이터 보완 서비스를 대상으로 개인정보의 수집에 대한 비용을 산정하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 개인정보 수집에 대한 비용에 기반하여 상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로 비딩을 진행하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 비딩을 통해 노출된 광고에 기반하여 상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로 PPII를 추가로 수집하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 광고 식별자별 식별 가능한 수준의 데이터 충족 여부를 확인하는 단계
를 포함하는 정보 수집 방법.A method for collecting information in a computer device comprising at least one processor, the method comprising:
selecting, by the at least one processor, a data category for supplementing personal information data for each advertisement identifier of an online advertisement service provider;
determining, by the at least one processor, a level for each data category for the advertisement identifier as a PII (Personally Identifiable Information) level or a PPII (Potential Personally Identifiable Information) level;
determining, by the at least one processor, PPII information to be additionally collected in order to reach the PII level based on the category based on the PPII level advertisement identifier;
searching, by the at least one processor, an advertisement pool on the side of a Sell-Side Platform (SSP) that provides information necessary for data supplementation in order to bid on the PPII level advertisement identifier;
estimating, by the at least one processor, a cost for collecting personal information for a data supplementary service searched through the advertisement pool;
performing, by the at least one processor, bidding on the PPII level advertisement identifier based on the cost for collecting the personal information;
further collecting, by the at least one processor, PPII targeting the PPII level advertisement identifier based on the advertisement exposed through the bidding; and
Checking, by the at least one processor, whether or not data of an identifiable level for each advertisement identifier is satisfied
A method of collecting information, including
상기 광고 식별자는 상기 온라인 광고 서비스 사업자의 사용자들을 식별하기 위한 식별자를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.According to claim 1,
The advertisement identifier comprises an identifier for identifying users of the online advertisement service provider.
상기 수준을 결정하는 단계는,
광고 식별자를 선정하는 단계;
상기 선정된 광고 식별자의 수집된 데이터 카테고리를 검색하는 단계;
상기 검색된 데이터 카테고리별로 상기 선정된 광고 식별자의 PII 수준의 기준을 설정하는 단계; 및
상기 선정된 광고 식별자에 대한 데이터 카테고리의 수준을 PII 수준 또는 PPII 수준으로 결정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.According to claim 1,
The step of determining the level is
selecting an advertisement identifier;
retrieving the collected data category of the selected advertisement identifier;
setting a PII level standard of the selected advertisement identifier for each searched data category; and
Determining the level of the data category for the selected advertisement identifier as a PII level or a PPII level
Information collection method comprising a.
상기 PII 수준의 기준을 설정하는 단계는,
데이터의 갱신과 관련된 시간 정보, 데이터의 볼륨, 위치 정보 및 구매 금액 중 적어도 하나에 기반하여 광고 식별자별 PII 수준을 결정하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.4. The method of claim 3,
The step of setting the standard of the PII level is,
An information collection method, characterized in that the PII level for each advertisement identifier is determined based on at least one of time information related to data update, data volume, location information, and purchase amount.
상기 SSP 측의 광고 풀은 상기 필요한 데이터의 효과적인 수집을 위해, 웹 사이트 형태, 검색 엔진 형태, 소셜 미디어 형태, 콘텐트 형태, 이메일 형태, 모바일 앱 형태, 배너 형태 중 적어도 둘 이상의 형태로 분류되는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.According to claim 1,
The advertisement pool on the SSP side is classified into at least two or more types of a website type, a search engine type, a social media type, a content type, an email type, a mobile app type, and a banner type for effective collection of the necessary data. information collection method.
상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 모바일 앱 형태로 분류된 경우,
상기 탐색하는 단계는,
상기 SSP 측의 이용 가능한 모바일 앱을 검색하는 단계;
상기 검색된 모바일 앱의 마켓 플레이스에 노출된 허가 정보를 크롤링하는 단계;
상기 허가 정보 및 상기 검색된 모바일 앱의 부가 정보와 데이터 카테고리의 속성을 매칭시키는 단계;
상기 매칭의 결과에 기반하여 데이터 수집 가중치를 부여하는 단계;
상기 검색된 모바일 앱의 다운로드 수 및 활동 정보에 기반하여 데이터 수집 가중치를 추가로 부여하는 단계; 및
상기 검색된 모바일 앱에 대한 SSP 측의 광고 풀에 가중치 정보를 업데이트하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.6. The method of claim 5,
When the advertisement pool on the SSP side is classified as the mobile app type,
The search step is
searching for available mobile apps of the SSP side;
crawling permission information exposed on a market place of the searched mobile app;
matching the permission information and additional information of the searched mobile app with attributes of a data category;
assigning a data collection weight based on a result of the matching;
additionally giving a data collection weight based on the number of downloads and activity information of the searched mobile app; and
Updating weight information in the advertisement pool of the SSP side for the searched mobile app
Information collection method comprising a.
상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 웹 사이트 형태로 분류된 경우,
상기 탐색하는 단계는,
1) 웹 사이트 도메인 소유주 정보, 웹 사이트의 제공자 또는 기업의 정보, 도메인의 단어적 의미, 시작 페이지의 정보성 태그 중 적어도 하나를 포함하는 웹 사이트의 기본 속성 정보, 2) 웹 사이트에 개시된 콘텐츠의 게시 정보를 텍스트마이닝(text mining)한 분석 정보를 포함하는 웹 사이트 내의 게시 콘텐츠 정보, 3) 검색엔진 또는 타 웹 사이트로부터의 유입 키워드 정보 및 4) 웹 페이지의 수 및 방문자 수 중 적어도 하나를 포함하는 웹 사이트의 볼륨, 중 적어도 하나를 활용하여 상기 웹 사이트 형태로 분류된 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.6. The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP side is classified in the form of the website,
The search step is
1) Website domain owner information, website provider or company information, domain word meaning, basic attribute information of the website including at least one of informational tags on the start page, 2) content disclosed on the website Includes at least one of published content information in a website including analysis information obtained by text mining of posted information, 3) keyword information from search engines or other websites, and 4) number of web pages and number of visitors The method of collecting information, characterized in that by using at least one of the volume of the web site to search for an advertisement pool of the SSP side classified into the form of the web site.
상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 검색 엔진 형태로 분류된 경우,
상기 탐색하는 단계는,
사용자 검색 키워드가 PPII 정보로 구성된 데이터 카테고리에 해당하는 단어인 경우, 해당 사용자 검색 키워드의 구매를 통해 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.6. The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP side is classified by the search engine type,
The search step is
When the user search keyword is a word corresponding to a data category composed of PPII information, the information collection method characterized in that the advertisement pool of the SSP is searched through the purchase of the user search keyword.
상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 소셜 미디어 형태로 분류된 경우,
상기 탐색하는 단계는,
소셜 미디어 서비스가 제공하는 사용자 프로파일 정보와 연계하여 상기 데이터 보완에 필요한 정보를 선택하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.6. The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP side is classified into the social media type,
The search step is
The information collection method of claim 1, wherein the advertisement pool of the SSP is searched by selecting information necessary to supplement the data in connection with user profile information provided by a social media service.
상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 콘텐트 형태로 분류된 경우,
상기 탐색하는 단계는,
1) 콘텐트의 기본 메타 정보, 2) 콘텐트가 노출된 환경의 구성 정보, 3) 콘텐트가 노출된 단말의 정보 및 4) 콘텐트가 노출된 지리 및 시간 정보, 중 적어도 하나를 활용하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.6. The method of claim 5,
When the advertisement pool on the SSP side is classified as the content type,
The search step is
1) basic meta information of the content, 2) configuration information of the environment in which the content is exposed, 3) information of the terminal to which the content is exposed, and 4) geographic and time information in which the content is exposed by utilizing at least one of the SSP side A method for collecting information, characterized in that the advertisement pool is explored.
상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 이메일 형태로 분류된 경우,
상기 탐색하는 단계는,
이메일 광고 또는 이메일 내 배너의 정보를 활용하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.6. The method of claim 5,
When the advertisement pool on the SSP side is classified in the email form,
The search step is
An information collection method, characterized in that the advertisement pool of the SSP is searched by using information of an email advertisement or a banner in the email.
상기 SSP 측의 광고 풀이 상기 배너 형태로 분류된 경우,
상기 탐색하는 단계는,
배너 기반 광고의 형태에 기반하여 상기 SSP 측의 광고 풀을 탐색하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.6. The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP side is classified in the form of the banner,
The search step is
An information collection method, characterized in that searching for an advertisement pool of the SSP side based on a form of a banner-based advertisement.
상기 개인정보 수집에 대한 비용을 산정하는 단계는,
(1) 상기 SSP 측의 광고 풀별 광고 요금, (2) 데이터의 품질, (3) 캠페인의 데이터 카테고리별 요구 사항 및 특징, (4) 실시간 데이터 수집 가능 여부, (5) 익명화 및 비식별화 중 적어도 하나에 대한 처리 여부, (6) 수집 국가별 개인정보 관련 법규 및 법령에 따른 데이터 활용성 여부 중 적어도 하나를 이용하여 상기 개인정보 수집에 대한 비용을 산정하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.According to claim 1,
The step of calculating the cost of collecting personal information includes:
(1) advertising fee by ad pool on the SSP side, (2) data quality, (3) requirements and characteristics by data category of campaigns, (4) real-time data collection availability, (5) anonymization and de-identification An information collection method, characterized in that the cost for collecting the personal information is calculated using at least one of whether at least one is processed, and (6) whether or not the data is available according to the laws and regulations related to personal information of each country of collection.
상기 데이터 충족 여부를 확인하는 단계는,
상기 광고 식별자의 데이터 카테고리별로 PII 수준 또는 PPII 수준의 판정이 가능한 수준의 데이터가 수집되었는지 여부에 따라 상기 데이터 충족 여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.According to claim 1,
The step of checking whether the data is satisfied,
The method for collecting information, characterized in that it is checked whether the data is satisfied according to whether data of a level capable of determining a PII level or a PPII level is collected for each data category of the advertisement identifier.
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자별로 개인정보 데이터 보완을 위한 데이터 카테고리를 선정하고,
상기 광고 식별자를 대상으로 데이터 카테고리별 수준을 PII(Personally Identifiable Information) 수준 또는 PPII(Potential Personally Identifiable Information) 수준으로 결정하고,
상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로, 상기 PII 수준에 도달하기 위해 추가적으로 수집해야 할 PPII 정보를 카테고리 기반으로 판단하고,
상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로 광고를 노출하기 위한 비딩을 진행하기 위해, 데이터 보완을 위해 필요한 정보를 제공하는 SSP(Sell-Side Platform) 측의 광고 풀을 탐색하고,
상기 광고 풀을 통해 탐색된 데이터 보완 서비스를 대상으로 개인정보의 수집에 대한 비용을 산정하고,
상기 개인정보 수집에 대한 비용에 기반하여 상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로 광고를 노출하기 위한 비딩을 진행하고,
상기 비딩을 통해 노출된 광고에 기반하여 상기 PPII 수준의 광고 식별자를 대상으로 PPII를 추가로 수집하고,
상기 광고 식별자별 식별 가능한 수준의 데이터 충족 여부를 확인하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.at least one processor implemented to execute computer-readable instructions
including,
by the at least one processor,
Select a data category to supplement personal information data for each advertisement identifier of an online advertising service provider;
For the above advertisement identifier, the level of each data category is determined as PII (Personally Identifiable Information) level or PPII (Potential Personally Identifiable Information) level,
For the PPII level advertisement identifier, PPII information to be additionally collected to reach the PII level is determined based on the category,
In order to proceed with bidding for exposing advertisements to the PPII level advertisement identifier, the advertisement pool of the SSP (Sell-Side Platform) side that provides necessary information for data supplementation is searched,
Calculating the cost of collecting personal information for the data supplement service searched through the advertisement pool,
Bidding for exposing advertisements to the PPII level advertisement identifier is performed based on the cost of collecting personal information;
PPII is additionally collected for the PPII level advertisement identifier based on the advertisement exposed through the bidding,
Checking whether or not the identifiable level of data for each advertisement identifier is satisfied
A computer device characterized by a.
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
광고 식별자를 선정하고,
상기 선정된 광고 식별자의 수집된 데이터 카테고리를 검색하고,
상기 검색된 데이터 카테고리별로 상기 선정된 광고 식별자의 PII 수준의 기준을 설정하고,
상기 선정된 광고 식별자에 대한 데이터 카테고리의 수준을 PII 수준 또는 PPII 수준으로 결정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.19. The method of claim 18,
by the at least one processor,
select an advertisement identifier;
retrieving the collected data category of the selected advertisement identifier;
Set the PII level standard of the selected advertisement identifier for each searched data category,
Determining the level of the data category for the selected advertisement identifier as the PII level or the PPII level
A computer device characterized by a.
상기 SSP 측의 광고 풀은 상기 필요한 데이터의 효과적인 수집을 위해, 웹 사이트 형태, 검색 엔진 형태, 소셜 미디어 형태, 콘텐트 형태, 이메일 형태, 모바일 앱 형태, 배너 형태 중 적어도 둘 이상의 형태로 분류되는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.19. The method of claim 18,
The advertisement pool of the SSP side is classified into at least two or more types of a website type, a search engine type, a social media type, a content type, an email type, a mobile app type, and a banner type for effective collection of the necessary data
A computer device characterized by a.
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KR101963531B1 (en) | 2018-06-07 | 2019-03-28 | 박서휘 | Advertising targeting system based on AD-Technology, and method thereof |
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KR20180004952A (en) * | 2016-07-05 | 2018-01-15 | 주식회사 글로벌샘 | E-commerce apparatus using a provisional purchaser information |
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- 2019-07-12 KR KR1020190084591A patent/KR102274357B1/en active IP Right Grant
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