KR20210007700A - Method and system for collecting information to supplement personal information - Google Patents

Method and system for collecting information to supplement personal information Download PDF

Info

Publication number
KR20210007700A
KR20210007700A KR1020190084591A KR20190084591A KR20210007700A KR 20210007700 A KR20210007700 A KR 20210007700A KR 1020190084591 A KR1020190084591 A KR 1020190084591A KR 20190084591 A KR20190084591 A KR 20190084591A KR 20210007700 A KR20210007700 A KR 20210007700A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
data
advertisement
level
ssp
Prior art date
Application number
KR1020190084591A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102274357B1 (en
Inventor
양진홍
Original Assignee
인제대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인제대학교 산학협력단 filed Critical 인제대학교 산학협력단
Priority to KR1020190084591A priority Critical patent/KR102274357B1/en
Publication of KR20210007700A publication Critical patent/KR20210007700A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102274357B1 publication Critical patent/KR102274357B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0251Targeted advertisements
    • G06Q30/0269Targeted advertisements based on user profile or attribute
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/951Indexing; Web crawling techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60Protecting data
    • G06F21/62Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218Protecting 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
    • G06F21/6245Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0251Targeted advertisements
    • G06Q30/0255Targeted advertisements based on user history
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0273Determination of fees for advertising

Abstract

Disclosed are a method and a system for collecting information for supplementing personal information. According to one embodiment of the present invention, the method for collecting information can comprise: a step of selecting a data category for supplementing personal information data for each advertisement identifier of an online advertising service operator; a step of determining the level of each data category for the advertisement identifier as the personally identifiable information (PII) level or the potential personally identifiable information (PPII) level; a step of exploring an advertising pool of the sell-side platform (SSP) providing necessary information for supplementing data; a step of calculating the cost for collecting personal information targeting the data supplementation service explored through the advertising pool; a step of processing a bidding based on the cost for collecting the personal information; a step of additionally collecting the PPII; and a step of checking whether data of an identifiable level for each advertisement identifier are sufficient or not. The present invention aims to provide a method and a system for collecting information for supplementing personal information, which are able to effectively supplement data for the advertisement identifiers belonging to the group of the PPII.

Description

개인정보 보완을 위한 정보 수집 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR COLLECTING INFORMATION TO SUPPLEMENT PERSONAL INFORMATION}Information collection method and system to supplement personal information {METHOD AND SYSTEM FOR COLLECTING INFORMATION TO SUPPLEMENT PERSONAL INFORMATION}

아래의 설명은 개인정보 보완을 위한 정보 수집 방법 및 시스템에 관한 것이다.The description below relates to the information collection method and system to supplement 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 companies collect data by various information categories targeting the advertising identifier (Ad. ID) of their advertising inventory, and collect data at the level of personally identifiable information (PII) for the advertising identifier (for example, ad pool (pool)). For example, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2010-0004021 relates to a target advertisement agency method on the Internet and a web server used therein, wherein the web server stores personal information items each input by a plurality of advertisement exposure applicants, Among the personal information items, it is disclosed to determine the applicants for advertisement exposure who input personal information items that match the target customer conditions set by the advertiser.

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 companies collect, refine, and analyze data through their own business-specific mechanisms, and convert information in the state of 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 and convert it into personal identifiable information (PII) for the ad identifier data secured by online advertising companies.Ad inventory, actual 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) held by the advertiser (for example, ad network, ad server, etc.) Provides an information collection method and system that can effectively supplement data on advertisement identifiers belonging to the potential personal identification information (PPII) group.

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.A method for collecting information 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 Personally Identifiable Information (PII) level or a Potential Personally Identifiable Information (PPII) level; Searching, by the at least one processor, an advertisement pool of a Sell-Side Platform (SSP) that provides information necessary for data supplementation; Calculating, by the at least one processor, a cost for collecting personal information for the data supplement service searched through the advertisement pool; Performing a bidding by the at least one processor based on the cost of collecting the personal information; Further collecting PPII by the at least one processor; And checking, by the at least one processor, whether or not data of 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, the determining of the level may include selecting an advertisement identifier; Searching the collected data category of the selected advertisement identifier; Setting a PII level criterion of the selected advertisement identifier for each of the searched data categories; And determining a level of a data category for the selected advertisement identifier as a PII level or a 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 a 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. You can do it.

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, the advertisement pool of the SSP side is at least two or more of a web site 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. It may be characterized by being classified in 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 of the SSP side is classified as the mobile app type, the searching may include: searching for an available mobile app of the SSP side; Crawling permission information exposed on the searched marketplace of the mobile app; Matching an attribute of a data category with the permission information and the searched additional information of the mobile app; Assigning a data collection weight based on the result of the matching; Additionally assigning 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.

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 step of searching may include: 1) website domain owner information, website provider or company information, word meaning of the domain, Basic property information of the website including at least one of the informational tags of the start page, 2) Post content information in the website including analysis information obtained by text mining the posting information of the content disclosed on the website, 3 ) Ads on the SSP side classified in the form of the website using at least one of: keyword information from search engines or other websites, and 4) the volume of the website including at least one of the number of web pages and the number of visitors. It can 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 of the SSP side is classified in the form of the search engine, the step of searching comprises: when the user search keyword is a word corresponding to a data category composed of PPII information, the user search keyword is purchased. Through it may be characterized in that the search for the advertisement pool of the SSP side.

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 of the SSP is classified in the social media type, the searching step includes selecting information necessary for data supplementation in connection with user profile information provided by a social media service, and then selecting the SSP. It may be characterized by searching the advertising 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 as 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 is searched using at least one of information of the terminal and 4) geographic and time information on 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 of the SSP is classified in the form of the email, the searching step is characterized in that the advertisement pool of the SSP is searched using information of an email advertisement or a banner in the email. I 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 of the SSP side is classified in the form of the banner, the step of 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 for the collection of personal information includes: (1) advertising charges for each advertisement pool of the SSP, (2) quality of data, and (3) requirements and characteristics of campaign data categories. , (4) whether real-time data can be collected, (5) whether to process at least one of anonymization and de-identification, (6) whether or not the data is available in accordance with laws and regulations related to personal information of each country 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 additionally collecting the PPII may be characterized in that the PPII is additionally collected through the advertisement exposed through the progress of the bidding.

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 step of checking whether the data is satisfied includes checking whether the data is satisfied according to whether data of a level capable of determining a PII level or a PPII level has been collected for each data category of the advertisement identifier. You can do it.

컴퓨터 장치와 결합되어 상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.In combination with a computer device, there is provided a computer program stored on a computer-readable recording medium for executing the method on the computer device.

상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.A computer-readable recording medium in which a program for executing the method is recorded on a computer device is provided.

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.It includes at least one processor implemented to execute a command readable by a computer, and by the at least one processor, selects a data category for supplementing personal information data for each advertisement identifier of an online advertisement service provider, and sets the advertisement identifier. The target is to determine the level of each data category as PII (Personally Identifiable Information) level or PPII (Potential Personally Identifiable Information) level, and explore the advertisement pool of the Sell-Side Platform (SSP) that provides necessary information for data supplementation. , For the data supplement service searched through the advertisement pool, the cost for collection of personal information is calculated, bidding is performed based on the cost for collecting the personal information, and PPII is determined by the at least one processor. It provides a computer device, characterized in that it further collects and, by the at least one processor, checks whether or not the data of the level that can be identified 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) held by the advertiser (for example, ad network, ad server, etc.) Data can be effectively supplemented for advertisement identifiers belonging to the potential personal identification 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, it is possible to improve the effectiveness of advertisement execution and improve the execution unit cost by achieving personal identification information (PII) by supplementing personal information of advertisement identifiers at the level of potential personal identification information (PPII).

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 showing an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing 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 a method of collecting information for supplementing personal information according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an example of a method of determining a data level for PIIization for each 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 collection of data category information by using permission information targeting a mobile app in an embodiment of the present invention.
7 is a diagram showing 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, a 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 control of the driven computer program. . The above-described computer program may be combined with a computer device and stored in a computer-readable recording medium to execute an information collection method on a computer.

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 showing 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 electronic devices 110, 120, 130, and 140, a plurality of servers 150 and 160, and a network 170. 1 is an example for explaining the present invention, and the number of electronic devices or servers is not limited as in FIG. 1. In addition, the network environment of FIG. 1 is only for describing one example of environments applicable to the embodiments, and the environment applicable to the embodiments is not limited to the network environment of FIG. 1.

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 electronic devices 110, 120, 130, and 140 may be a fixed terminal implemented as a computer device or a mobile terminal. Examples of the plurality of electronic devices 110, 120, 130, 140 include smart phones, mobile phones, navigation, computers, notebook computers, digital broadcasting terminals, personal digital assistants (PDAs), portable multimedia players (PMPs). ), tablet PC, etc. As an example, in FIG. 1, the shape of a smartphone is shown as an example of the electronic device 110, but in the embodiments of the present invention, the electronic device 110 is substantially different through the network 170 It may mean one of various physical computer devices capable of communicating with the electronic devices 120, 130, and 140 and/or the servers 150 and 160.

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 short-range wireless communication between devices as well as a communication method using a communication network (for example, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, a broadcasting network) that the network 170 may include may be included. For example, the network 170 includes a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a broadband network (BBN). , Internet, and the like. In addition, the network 170 may include any one or more of a network topology including a bus network, a star network, a ring network, a mesh network, a star-bus network, a tree or a hierarchical network, etc. Not limited.

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 servers 150 and 160 is a computer device or a plurality of computers that communicates with a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 through a network 170 to provide commands, codes, files, contents, services, etc. It can be implemented with devices. For example, the server 150 provides a service to a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 connected through the network 170 (for example, a group call service (or voice conference service), a messaging service, Mail service, social network service, map service, translation service, financial service, payment service, search service, content providing service, etc.).

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 showing an example of a computer device according to an embodiment of the present invention. Each of the electronic devices 110, 120, 130, and 140 described above or each of the servers 150 and 160 may be implemented by the computer apparatus 200 illustrated in FIG. 2.

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 illustrated in FIG. 2, the computer device 200 may include a memory 210, a processor 220, a communication interface 230, and an input/output interface 240. The memory 210 is a computer-readable recording medium and may include a permanent mass storage device such as a random access memory (RAM), read only memory (ROM), and a disk drive. Here, a non-destructive large-capacity recording device such as a ROM and a disk drive may be included in the computer device 200 as a separate permanent storage device separated from the memory 210. In addition, an operating system and at least one program code may be stored in the memory 210. These software components may be loaded into the memory 210 from a computer-readable recording medium separate from the memory 210. Such a separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, disk, tape, DVD/CD-ROM drive, and memory card. In another embodiment, software components may be loaded into the memory 210 through a communication interface 230 other than a computer-readable recording medium. For example, software components may be loaded into the memory 210 of the computer device 200 based on a computer program installed by files received through the network 170.

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 processor 220 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Commands may be provided to the processor 220 by the memory 210 or the communication interface 230. For example, the processor 220 may be configured to execute a command received according to a program code stored in a recording device such as the memory 210.

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 communication interface 230 may provide a function for the computer device 200 to communicate with other devices (eg, storage devices described above) through the network 170. For example, requests, commands, data, files, etc., generated by the processor 220 of the computer device 200 according to a program code stored in a recording device such as the memory 210, are transmitted through the network ( 170) can be transferred to other devices. Conversely, signals, commands, data, files, etc. from other devices may be received by the computer device 200 through the communication interface 230 of the computer device 200 via the network 170. Signals, commands, data, etc. received through the communication interface 230 may be transmitted to the processor 220 or the memory 210, and the file, etc. may be a storage medium (described above) that the computer device 200 may further include. Permanent storage).

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/output interface 240 may be a means for an interface with the input/output device 250. For example, the input device may include a device such as a microphone, a keyboard, or a mouse, and the output device may include a device such as a display or a speaker. As another example, the input/output interface 240 may be a means for interfacing with a device in which input and output functions are integrated into one, such as a touch screen. The input/output device 250 may be configured with the computer device 200 and one device.

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.Further, in other embodiments, the computer device 200 may include fewer or more components than the components of FIG. 2. However, there is no need to clearly show most of the prior art components. For example, the computer device 200 may be implemented to include at least some of the input/output devices 250 described above, or may further include other components such as a transceiver and a database.

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 services can be largely composed of the Buy Side (310) DSP (Demand-Side Platform, 311) and the 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 publisher 330. At this time, the DSP 311 is a platform for advertisers to help advertisers to improve efficiency and achieve campaign goals by analyzing information on the media and audience during the auction process of the RTB (Real Time Bidding) method. It can be a platform. In addition, the SSP 321 is a platform for maximizing the profit of the medium on the media side, and may be a platform for helping to find an advertiser who will pay a higher advertisement fee by interlocking the DSP 311. The SSP 321 may upload empty inventory to the RTB auction house whenever exposure occurs in the medium due to the audience, and among the responses of the DSP 311 confirming this, the SSP 321 accepts the request for the advertisement that called the highest bid and sends the advertisement to the medium. You can post on In other words, the SSP 321 may become an auctioneer in the auction market and the DSP 311 may serve as a bidder. Here, ATD (Agency Trading Desk, 340) may mean an entity that purchases and executes advertisements on behalf of an advertiser. Since the online advertisement service using the DSP 311 and SSP 321 is already well known, detailed information on the advertisement network (AD Network, 350 and 360), the publisher advertisement server 370, the advertiser advertisement server 380, etc. Description is omitted. Further, since the DSP 311 and the SSP 321 themselves are well known, detailed descriptions of the detailed configurations thereof will be omitted.

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.Meanwhile, in the case of an online advertisement service provider, the advertisement inventory of the selling side 320 may be used to supplement information on the advertisement identifier held by the DSP 311 from the side of the DSP 311. At this time, in the case of an online advertising service provider having a specific portal or its own site with a large number of users, it may be located on the sales side 320, and in this case, the sales side 320, in order to supplement information on the advertisement identifier, And you can use the company's site information.

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, in order to compensate for the insufficient data category information of a specific advertisement identifier held by the online advertisement service provider, the online advertisement service provider exposes the advertisement to the advertisement pool (ad pool or advertisement inventory) of the seller 320 that can collect the information, By additionally collecting information on Potential Personally Identifiable Information (hereinafter referred to as'PPII'), the level of information identification for a specific category of the corresponding advertisement identifier can be improved.

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 a method of collecting information for supplementing personal information according to an embodiment of the present invention. The information collection method according to the present embodiment may be performed by the computer device 200 that configures a system for a business operator of an online advertisement service or communicates with a system for a plurality of online advertisement service providers. In this case, the processor 220 of the computer device 200 may be implemented to execute a code of an operating system included in the memory 210 or a control instruction according to the code of at least one program. Here, the processor 220 is the computer device 200 so that the computer device 200 performs the steps 410 to 470 included in the method of FIG. 4 according to a control command provided by the code stored in the computer device 200. Can be controlled.

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 step 410, the computer device 200 may select a data category for supplementing personal information data for each advertisement identifier. The advertisement network (for example, the advertisement network 360 described in FIG. 3) or the advertisement server (for example, the advertiser advertisement server 380 described in FIG. 3) individually has an advertisement identifier for specifying users. For example, Google's GAID (Google Advertising ID) or  iOS ADID of IDFA (IDentifier For Advertising) may correspond to the advertising identifier. Criteria for determining whether the collected advertisement identifiers are satisfied by each category of personally identifiable information (“PII”) of data inventory held by each company is required. For example, examples of information that can be regarded as PII are as follows (1) to (8).

(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, woman's maiden name, mother's premarriage last 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) Personal identification numbers such as 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 address or email address

(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) An Internet Protocol (IP) or MAC (Media Access Control) address that is consistently linked to a specific individual or small well-defined group, or other host-specific persistent static identifier. 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 (e.g. retina scans, voice signatures, facial geometry).

(7) 차량 등록 번호 또는 직위 번호 및 관련 정보와 같은 개인 소유 재산을 식별하는 정보(7) Information that identifies personally owned property, such as 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 can be linked or linked to one of the above items (e.g., 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 operator of the DSP 311 side creates a personal identification information (PII) category according to the characteristics of the advertisement publisher that it can collect (for example, the publisher 330 described in FIG. 3), and PII/ Whether or not the level of PPII is met can be judged. Here, the PII category may follow the type and type of personal information, and may follow the specialized field and characteristics of the advertisement service provider. Tables 1 and 2 below show examples of types and types of personal information.

정보 종류Type of information 내역Breakdown 일반 정보General information 이름, 주민등록번호, 면허번호, 주소, 전화번호, 생년월일, 성별, 국적 등Name, social security number, license number, address, phone number, date of birth, gender, nationality, etc. 가족 정보Family information 가족구성원의 이름, 주민등록번호, 직업, 전화번호, 생년월일 등Name of family member, social security number, occupation, phone number, date of birth, etc. 교육 및 훈련 정보Education and training information 학교출석사항, 최종학력, 성적, 자격 및 면허, 이수 훈련, 동아리, 상벌 등School attendance, final academic background, grades, qualifications and licenses, training for completion, clubs, rewards and punishments 병역 정보Military service information 군번 및 계급, 제대 유형, 주특기, 근무부대Service number and rank, type of discharge, main skill, duty unit 부동산 정보Real estate information 소유주택, 토지, 자동차, 기타 소유 차량, 상점 및 건물 등Owned homes, land, cars, other owned vehicles, shops and buildings, etc. 소득 정보Income information 봉급, 경력, 보너스, 수수료, 소득의 원천, 이자소득, 사업소득Salary, career, bonus, commission, source of income, interest income, business income 기타 수익
정보
Other revenue
Information
보험 현황, 회사 판공비, 투자 프로그램, 퇴직 프로그램, 휴가, 병가Insurance status, company expenses, investment program, retirement program, vacation, sick leave
신용 정보Credit information 대부 잔액 및 지불 상황, 신용카드, 지불 연기 및 미납의 수, 압류 기록Loan balance and payment status, credit card, number of delays and outstanding payments, foreclosure records 고용 정보Employment information 고용주, 회사주소, 상급자명, 직무수행 평가기록, 훈련 출석 상벌 기록, 직무Employer, company address, supervisor name, job performance evaluation record, training attendance reward record, job 법적 정보Legal information 전과, 교통위반기록, 파산 및 담보기록, 구속기록, 이혼기록, 납세기록 Criminal record, traffic violation record, bankruptcy and mortgage record, arrest record, divorce record, tax payment record 의료 정보Medical information 가족병력, 과거의료기록, 정신질환기록, 장애, 혈액형, IQ, 각종 검사 정보Family medical history, past medical record, mental illness record, disability, blood type, IQ, various test information 조직 정보Organization information 노조, 단체, 종교, 정당, 클럽 가입 정보Union, organization, religion, political party, club membership information 통신 정보Communication information E-mail, 전화통화내용, cookie, Log file 등E-mail, phone call content, cookie, log file, etc. 위치 정보Location information GPS나 휴대전화에 의한 개인 위치정보Personal location information by GPS or mobile phone 신체 정보Body information 지문, 홍채, DNA, 신장 등Fingerprint, iris, DNA, kidney, etc. 습관 및 취미 정보Habits and hobbies information 흡연여부, 음주량, 스포츠, 여가, 도박 성향, 대여 기록 등Smoking status, alcohol consumption, sports, leisure, gambling tendency, rental records, etc.

정보 종류Type of information 내역Breakdown 인적사항Personal Information 성명, 주민번호 등Name, resident number, etc. 신체적정보Physical information (신체정보) 얼굴, 지문, 홍채(Body information) Face, fingerprint, iris 정신적정보Mental information (성향정보) 도서대역기록, 노조가입기록(Propensity information) book band record, union membership record 재산적 정보Property information (개인금융정보) 소득, 신용카드번호, 통장계좌번호(Personal financial information) Income, credit card number, bank account number 사회적정보Social information (교육) 학력(법적) 전과, 범죄기록(Education) Education (legal) criminal record, criminal record 기타Etc 전화통화내역, IP주소Phone call history, IP address

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 level of PII/PPII for advertisement identifiers may vary by business operator, but whether data is satisfied by category (for example, data volume size (quantity), update frequency (frequency), context of use, etc.) It can be judged on the basis of. A business operator can categorize the advertisement identifiers possessed by their respective criteria into PII/PPII categories, and then determine a data level for each category. The data level can be defined in the form of a grade such as high (Full/Enough), medium (Mid), and low (Low/poor). The data level may be set in various forms according to the standard from the service provider's point of view (for example, a monthly active user, a daily active user, etc.). In step 420, the computer The device 200 may determine a level for each data category as a PII level or a PPII level for the advertisement identifier. For example, the computer device 200 categorizes PPII information to be additionally collected for PIIization targeting advertisement identifiers that have not reached the personal identification level (PII) based on the category among advertisement identifiers held by the corresponding online advertisement service provider It can be judged on the basis of. To this end, the computer device 200 defines PPII information for each category and sets the corresponding information to a data level for PII, thereby determining a target of additionally collected information. In this case, a method of determining the data level for PIIization for each data category targeting the advertisement identifier will be described in more detail later with reference to FIG. 5.

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 step 430, the computer device 200 may search for an SSP-side advertisement pool that provides information necessary for data supplementation. Here, the SSP may correspond to the SSP 321 described above. After determining the PII/PPII level for each data category of the advertisement identifier held by the corresponding online advertisement service provider, the computer device 200 may search the SSP side advertisement pool in order to receive insufficient data. In other words, in order to collect data necessary to change the data category of the PPII level to the PII level, the computer device 200 may search the SSP side advertisement pool. At this time, in order to effectively supply and receive data for each required data category, the advertising pool of SSP is a website (Web Site), search engine (Search Engine), social media (Social Media), content (Content), email (Email). , Mobile App., Banner, Etc., and the like, and characteristics of collectible data categories may be defined for each classification. For example, Table 3 below describes examples of types of classifying advertisement pools on the SSP side and an example of a method of searching for advertisement pools in each type.

형태shape PPII 보완을 위한 광고 풀의 탐색 방법How to search for ad pool to supplement PPII 웹 사이트Website 웹 사이트는 아래 1)과 같은 웹 사이트의 기본 속성 정보 및 아래 2)와 같은 웹 사이트 내 게시 콘텐츠 정보, 그리고 아래 3)과 같은 유입 키워드 정보, 아래 4)와 같은 웹 사이트의 볼륨 정보 등을 이용하여 개인식별정보 보완을 위한 광고 풀 탐색 시 활용될 수 있음.1) 해당 웹 사이트 도메인 소유주 정보, 웹 사이트의 제공자 또는 기업의 정보, 도메인의 단어적 의미, 시작 페이지의 정보성 태그(e.g., OG-Open Graph 메타태그(MetaTag), HTML5 메타태그 등)와 같은 기본적인 웹 사이트의 속성 정보 판단
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 information on the basic properties of the website as shown in 1) below, information on the content posted on the website as shown in 2) below, and information on incoming keywords as shown in 3) below, and volume information on the website as shown in 4) below. Therefore, it can be used when searching the advertisement pool to supplement personal identification information. 1) Information on the owner of the website domain, information on the provider or company of the website, the word meaning of the domain, and the information tag on the start page (eg, OG -Judges basic website property information such as Open Graph meta tag (MetaTag), HTML5 meta tag, etc.)
2) Analysis information obtained by text mining the posting information of the content disclosed on the website
3) Inflow keyword information from search engines or other websites
4) Volume of the website (number of web pages, number of visitors, etc.)
검색 엔진Search engine 검색 엔진은 사용자 검색 키워드에 기반하여 해당 키워드가 PPII 정보 구성 카테고리에 해당하는 단어의 경우 활용될 수 있으며, 직접적인 키워드 구매를 통해 잠재 사용자의 정보를 수집하기 위한 방안으로 활용될 수 있다.예를 들어, 광고 식별자를 기준으로 대전 유성구의 남성인 경우, 해당 지역에서 데이터 보완이 필요한 카테고리(예를 들어 금융 서비스 분야)를 선정하고, 해당 키워드를 구입하여 사용자의 유입시 광고 식별자를 비교함으로써, 부족한 정보의 보완을 기대할 수 있음.The search engine may be used in the case of a word whose keyword corresponds to the PPII information configuration category based on the user search keyword, and may be used as a method for collecting information of potential users through direct keyword purchase. , In the case of a male in Yuseong-gu, Daejeon, based on the advertisement identifier, insufficient information is provided by selecting a category (for example, financial service field) that needs data supplementation in the region, and comparing the advertisement identifier when the user inflows by purchasing the keyword. Can be expected to supplement. 소셜 미디어Social media 소셜 미디어 서비스가 제공하는 구체적인 사용자 프로파일 정보와 연계하여 광고 식별자에 대한 데이터 보완에 필요한 정보를 직접적으로 선택하여 SSP 측의 광고 풀을 탐색함으로써, 광고 노출을 통해 데이터 보완에 필요한 정보를 수집할 수 있음. In connection with specific user profile information provided by social media services, information necessary for data supplementation can be collected through advertisement exposure by directly selecting information necessary for data supplementation on the advertisement identifier and searching the advertisement pool of the SSP side. . 콘텐트Content 동영상 또는 음원과 같은 콘텐트의 경우, 1) 해당 콘텐트의 기본 메타 정보(콘텐츠 제목, 제작사, 출연자, 등), 2) 콘텐트가 노출된 환경의 구성 정보(카테고리, 채널 등) 3) 콘텐트가 노출된 단말의 정보 (스마트 TV, 스마트폰, 테블릿, PC, 사이니지(Signage) 등), 4) 콘텐츠가 노출된 지리 및 시간 정보 등을 기준으로 광고 식별자에 대한 데이터 보완에 필요한 정보와의 매칭을 통해 수집될 수 있음. In the case of content such as a video or sound source, 1) basic meta information of the content (content title, production company, performers, etc.), 2) configuration information of the environment in which the content is exposed (category, channel, etc.) 3) the content is exposed Based on terminal information (smart TV, smartphone, tablet, PC, signage, etc.), 4) matching with information necessary for data supplementation for advertisement identifiers based on geographic and time information on which the content is exposed. Can be collected through. 이메일e-mail 직접적인 이메일 광고 또는 이메일 내 배너 등의 정보와 결합하여 정보를 수집할 수 있음.Information may be collected in combination with information such as direct email advertisements or banners in emails. 모바일 앱Mobile app 도 6의 모바일 앱을 대상으로 허가 정보를 이용하여 데이터 카테고리 정보 수집을 판단하는 과정을 설명함.A process of determining collection of data category information using permission information for the mobile app of FIG. 6 will be described. 배너(디스플레이)Banner (display) 웹 또는 모바일, 사이니지 등 다양한 환경에서 배너(디스플레이) 기반 광고들의 다양한 형태(이미지, 팝업, 등)들이 데이터 수집을 위한 풀로써 이용될 수 있음. Various forms (images, pop-ups, etc.) of banner (display)-based advertisements can be used as a pool for data collection in various environments such as web, mobile, and signage.

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.In FIG. 6, an example of a process of determining collection of data category information using permission information for a mobile app will be described in more detail. In step 440, the computer device 200 provides the searched data supplement service. The cost for collecting personal information can be calculated as a target. The computer device 200 may calculate a cost that will be incurred when an advertisement is exposed for an advertisement pool capable of collecting data that has been searched to supplement information on a data category for an advertisement identifier of a corresponding online advertisement service provider. . In this case, the computer device 200 uses the advertisement fee (unit price) for each advertisement pool of the SSP side and/or the quality of the data (weight to be described later in FIG. 6), and at the minimum cost based on the exposure unit price and/or weight. Ad pool selection process can be performed to secure quality data. To this end, information that can be used as an additional weight is as follows (1) to (4).

(1) 온라인 광고 사업자 기준에서 기 수주한 캠페인(campaign)의 데이터 카테고리별 요구 사항 및 특징(1) Requirements and characteristics for each data category of campaigns previously ordered based on online advertising service providers

(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 to further process collectible data such as anonymization and/or de-identification

(4) 수집 국가별 개인정보 관련 법규 및 법령에 따른 데이터 활용성 여부(4) Availability of data 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 step 450, the computer device 200 may perform Real Time Bidding (RTB) or Bidding based on the cost for collecting personal information. The computer device 200 may collect data using an advertisement platform to supplement data of a data category corresponding to PPII among advertisement identifiers held by a corresponding online advertisement service provider. In this case, the computer device 200 may actively collect data by adding a weight of an advertisement exposure algorithm to supplement data, rather than using an existing advertisement exposure algorithm that is insufficient when an advertisement is exposed to a user corresponding to the advertisement identifier. . At this time, it is possible to minimize the cost of collecting PPII data through RTB or bidding.

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 step 460, the computer device 200 may additionally collect PPII information. For example, the computer device 200 may additionally collect PPII through an advertisement in which an RTB or a bid is exposed. In this case, the computer device 200 may collect additional PPII information on the advertisement identifier using various types of SSP-side advertisement pools such as advertisement exposure or mobile app installation. If necessary, the computer device 200 may use a data broker of the corresponding SSP to supply and receive insufficient data.

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 step 470, the computer device 200 may check whether or not data of an identifiable level for each advertisement identifier is satisfied. For example, the computer device 200 may check whether data for services of an online advertisement service provider are satisfied for each advertisement identifier. Here, whether data is satisfied may be determined as whether or not data is collected at a level capable of determining the PII/PPII level for each data category of the corresponding advertisement identifier. When this is performed in real time, the computer device 200 may store data category information and PII/PPII level information of a corresponding advertisement identifier in an in-memory database and then update in real time. In the case of non-real-time progress, the computer device 200 may determine whether periodic data is satisfied, and terminate RTB or bidding.

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 of determining a data level for PIIization for each advertisement identifier target data category according to an embodiment of the present invention. Steps 510 to 550 of FIG. 5 are included in step 420 of FIG. 4 and may be performed by the computer device 200 described in the embodiment of FIG. 4.

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 step 510, the computer device 200 may select an advertisement identifier. The computer device 200 may select an advertisement identifier for setting the PII/PPII level for each data category.

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 step 520, the computer device 200 may search the collected data category of the advertisement identifier. The computer device 200 may check a category of data collected in relation to the selected advertisement identifier.

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 step 530, the computer device 200 may set a PII level criterion of the advertisement identifier for the individual data category. In this case, the computer device 200 may set a criterion for the PII level for each advertisement identifier according to the characteristics of the data category as follows (1) to (5) based on the characteristics of the data. For example, the computer device 200 may determine the PII level for each advertisement identifier according to whether the condition of the data (for example, whether user location information is updated within a certain time, etc.) is satisfied. At this time, the condition of determination may be due to the characteristics of the main service area (ad inventory or ad pool) of the online advertising service provider.

(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, e.g. Pico, Micro, Macro, Country, Point of Interest (POI), etc.

- 특정 위치(Specific Location), 일례로, 도시, 쇼핑몰, 공항 등-Specific Location, e.g. 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) Other

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.At this time, the data of the PII level may mean data of a level that allows the advertiser to directly operate the target advertising campaign desired by the advertiser without separate data brokering. In the case of data of a level that does not satisfy this, the corresponding Data can be defined at the PPII level rather than the PII level. In addition, the level may be set based on the weight of the characteristics of each area, and this may be based on the setting of the online advertising 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 step 540, the computer device 200 may set the level of the data category for each advertisement identifier to the PII level or the PPII level. As an example, the computer device 200 may set the level of the specific data category of the selected advertisement identifier to the PII level or the PPII level.

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 operation 550, the computer device 200 may determine whether to a category of raw data. At this time, if there is an unprocessed data category, step 530 may be performed again for the next unprocessed data category. If there is no unprocessed data category, step 560 may be performed.

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 step 560, the computer device 20 may end the process of determining the data level for the selected advertisement identifier. When it is desired to determine the PII/PPII level for each data category for each of the plurality of advertisement identifiers, steps 510 to 560 may be repeatedly performed for each advertisement identifier.

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 collection of data category information using permission information for a mobile app according to an embodiment of the present invention. Steps 610 to 660 of FIG. 6 may be performed while being included in step 430 of FIG. 4 described above.

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 step 610, the computer device 200 may search for an available mobile app on the SSP side. As an example, the computer device 200 may collect information on a mobile app list of an SSP side accessible by a corresponding online advertising service provider, or may collect unique app identifier information on a marketplace such as an app store.

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 in which permission information disclosure content for each mobile app and actual Android app permission is matched based on the Google Play Store, and the permission list filtered by only location-related information. have.

Raw Permission* Name Raw Permission* Name Android.Permisstion Name (defual : android.Permission) Android.Permisstion Name (defual: android.Permission) Location Location view Wi-Fi connectionsview Wi-Fi connections ACCESS_WIFI_STATE ACCESS_WIFI_STATE 1 One view network connectionsview network connections ACCESS_NETWORK_STATE ACCESS_NETWORK_STATE 1 One full network accessfull network access INTERNET INTERNET 1 One prevent device from sleepingprevent device from sleeping WAKE_LOCK WAKE_LOCK 1 One read calendar events plus confidential informationread calendar events plus confidential information READ_CALENDAR READ_CALENDAR 1 One approximate location (network-based)approximate location (network-based) ACCESS_COARSE_LOCATION ACCESS_COARSE_LOCATION 1 One precise location (GPS and network-based)precise location (GPS and network-based) ACCESS_FINE_LOCATION ACCESS_FINE_LOCATION 1 One read phone status and identityread phone status and identity READ_PHONE_STATE READ_PHONE_STATE 1 One pair with Bluetooth devicespair with Bluetooth devices BLUETOOTH BLUETOOTH 1 One access extra location provider commandsaccess extra location provider commands ACCESS_LOCATION_EXTRA_COMMAND ACCESS_LOCATION_EXTRA_COMMAND 1 One mock location sources for testingmock location sources for testing ACCESS_MOCK_LOCATION ACCESS_MOCK_LOCATION 1 One control Near Field Communicationcontrol Near Field Communication NFC NFC 1 One directly install appsdirectly install apps INSTALL_PACKAGES INSTALL_PACKAGES 1 One read your own contact cardread your own contact card READ_PROFILE READ_PROFILE 1 One allow Bluetooth pairing by Applicationallow Bluetooth pairing by Application BLUETOOTH_PRIVILEGED BLUETOOTH_PRIVILEGED 1 One change/intercept network settings and trafficchange/intercept network settings and traffic WRITE_APN_SETTINGS WRITE_APN_SETTINGS 1 One read TV channel/program informationread TV channel/program information 1 One listen for observations on network conditionslisten for observations on network conditions 1 One Hotword detectionHotword detection CAPTURE_AUDIO_HOTWORD CAPTURE_AUDIO_HOTWORD 1 One Google MapsGoogle Maps com.google.android.googleapps.permission.GOOGLE_AUTH.local com.google.android.googleapps.permission.GOOGLE_AUTH.local 1 One move app resourcesmove app resources 1 One make app always runmake app always run PERSISTENT_ACTIVITY PERSISTENT_ACTIVITY 1 One read historical network usageread historical network usage READ_NETWORK_USAGE_HISTORY READ_NETWORK_USAGE_HISTORY 1 One set timeset time SET_TIME SET_TIME 1 One permission to install a location providerpermission to install a location provider INSTALL_LOCATION_PROVIDER INSTALL_LOCATION_PROVIDER 1 One control location update notificationscontrol location update notifications CONTROL_LOCATION_UPDATES CONTROL_LOCATION_UPDATES 1 One access checkin propertiesaccess checkin properties ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES 1 One modify the Google services mapmodify the Google services map WRITE_GSERVICES WRITE_GSERVICES 1 One bind to a print servicebind to a print service BIND_PRINT_SERVICE BIND_PRINT_SERVICE 1 One manage network policymanage network policy MANAGE_NETWORK_POLICY MANAGE_NETWORK_POLICY 1 One Google CalendarGoogle Calendar com.google.android.googleapps.permission.GOOGLE_AUTH.cl com.google.android.googleapps.permission.GOOGLE_AUTH.cl 1 One Google Wi-FiGoogle Wi-Fi com.google.android.googleapps.permission.GOOGLE_AUTH.wifi com.google.android.googleapps.permission.GOOGLE_AUTH.wifi 1 One

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 step 620, the computer device 200 may crawl permission information exposed on the marketplace of the mobile app. For example, the computer device 200 may crawl permission information registered in the marketplace of the app or exposed to the marketplace for each app. In step 630, the computer device 200 may crawl permission information and additional information of the mobile app. And data category attributes can be matched. In this case, the computer device 200 may perform a matching operation between the collected permission information of the mobile app and data category information of the online advertisement service provider. For example, in the case of location-related permission, it is possible to match the location of the data category, and the characteristics may be weighted based on various characteristics such as WiFi, GPS, and IP address. In addition, the computer device 200 may use the app category (for example, finance, social networking, photos and videos, lifestyle, etc.) information as additional data for matching with the data category. Information can also be used as additional data.

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 step 640, the computer device 200 may assign a data collection weight based on the permission information and the matching information of the data category. In this case, the computer device 200 may assign a weight to the data collection possibility of the corresponding data category based on the similarity of the matching.

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 step 650, the computer device 200 may additionally give a data collection weight based on the number of downloads and activity information of the mobile app. In this case, the computer device 200 may assign an additional data collection weight based on usage information of the mobile app. For example, when the MAU of the app is high, the computer device 200 may give a relatively higher data collection weight.

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 step 660, the computer device 200 may update the weight information in the advertisement pool of the SSP for the mobile app. For example, the computer device 200 may update utilization weight information for future data supplementation for the mobile app.

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 showing 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 information collection system 700, a personal information supplement entity 710, a DSP (Demand-Side Platform) 720, a publisher 730, and a data manager 740. Here, the personal information supplementing subject 710 may include, for example, an advertisement provider service manager, a marketing company, and the like. In addition, the DSP 720 and the publisher 730 may correspond to the DSP 311 and the publisher 330 described above with reference to FIG. 3, respectively.

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.At this time, the information collection system 700 may be implemented through the computer device 200 described above, and an advertisement identifier control unit (AD. ID Controller) 711, a data control unit (Data Controller) 712, and a PII level evaluation unit (PII) A level evaluator 713, a data supplier 714, and a data crawler 715 may be included.

광고 식별자 제어부(711)는 광고 식별자를 제어하는 모듈로, 온라인 광고 서비스 사업자의 광고 식별자를 관리하는 역할을 담당할 수 있다.The advertisement identifier controller 711 is a module that controls an advertisement identifier and may play a role of managing an advertisement identifier of an online advertisement service provider.

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 unit 712 can perform data handling tasks for PII supplementation, and provides a function to supplement data by controlling the data supply unit 714 or the data crawler 715 according to the PII level for each advertisement identifier-based data category. can do. In addition, the data control unit 712 may provide an additional function for processing and storing the collected data.

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 PII level evaluation unit 713 may provide a function of defining a PII level using the method of step 420 of FIG. 4 above for data categories for each online advertisement service provider.

데이터 공급부(714)는 광고 서버 또는 광고 네트워크에 대응할 수 있으며, 실제 광고를 집행하고, 개인정보를 수집하는 기능을 제공할 수 있다.The data supply unit 714 may correspond to an advertisement server or an advertisement network, and may provide a function of executing an advertisement and collecting personal information.

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 acquiring data from an external provider's data pool. For example, in the case of a mobile app, the data crawler 715 may provide a function to read related permission, and in the case of a website, it provides functions such as determining the main categories of the site by processing the content of the site. can do. The data crawler 715 may provide a data mapping function for updating the collected data by actual data category. For example, in the case of a mobile app, the data crawler 715 may map permission information to data category information, and calculate a weight according to the PII level. In addition, in the case of a web site, the data crawler 715 may provide a function for calculating major keywords for information read from the corresponding site and updating a data category corresponding to the corresponding keyword.

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 data manager 740 may manage various data (advertising identifier-based data) of an online advertisement service provider, and may provide a function for data interworking with the information collection system 700. In addition, the data manager 740 may process a high-speed data stream to support real-time and RTB, and may have a low-latency characteristic. Databases (DBs) included in the data manager 740 may store data managed by an online advertisement service provider, and may store advertisement identifier data, advertisement category data, campaign data, advertisement exposure data, and the like. An in-memory database can be used according to real-time characteristics, and a database based on R-BDMS (Relational-DataBase Management System) and No-SQL can be used depending on the characteristics of the data.

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 described above, according to embodiments of the present invention, the level of personal identification information (PII) / potential personal identification information (PPII) for the advertisement identifier held by the advertisement service provider (eg, advertisement network, advertisement server, etc.) It is possible to effectively supplement the data for advertisement identifiers belonging to the potential personal identification information (PPII) group by determining Through this, it is possible to improve the effectiveness of advertisement execution and improve the execution unit cost by achieving personal identification information (PII) by supplementing personal information of advertisement identifiers at the level of potential personal identification information (PPII).

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 device described above may be implemented as a hardware component or a combination of a hardware component and a software component. For example, the devices and components described in the embodiments are, 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, such as one or more general purpose computers or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system. In addition, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For the convenience of understanding, although it is sometimes described that one processing device is used, one of ordinary skill in the art, the processing device is a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as a parallel processor.

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 include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. Can be embodyed in The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on 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, and the like alone or in combination. The medium may be one that continuously stores a program executable by a computer, or temporarily stores a program for execution or download. In addition, the medium may be a variety of recording means or storage means in a form in which a single piece of hardware or several pieces of hardware are combined. The medium is not limited to a medium directly connected to a computer system, but may be distributed on a network. Examples of media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magnetic-optical media such as floptical disks, and And ROM, RAM, flash memory, and the like may be configured to store program instructions. In addition, examples of other media include an app store that distributes applications, a site that supplies or distributes various software, and a recording medium or storage medium managed by a server. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced 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 by the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those of ordinary skill in the art. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as a system, structure, device, circuit, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims fall within the scope of the following claims.

Claims (20)

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 단계
를 포함하는 정보 수집 방법.
In the method of collecting information of a computer device including at least one processor,
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 Personally Identifiable Information (PII) level or a Potential Personally Identifiable Information (PPII) level;
Searching, by the at least one processor, an advertisement pool of a Sell-Side Platform (SSP) that provides information necessary for data supplementation;
Calculating, by the at least one processor, a cost for collecting personal information for the data supplement service searched through the advertisement pool;
Performing a bidding by the at least one processor based on the cost of collecting the personal information;
Further collecting PPII by the at least one processor; And
Checking, by the at least one processor, whether data of an identifiable level for each advertisement identifier is satisfied
Information collection method, including.
제1항에 있어서,
상기 광고 식별자는 상기 온라인 광고 서비스 사업자의 사용자들을 식별하기 위한 식별자를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.
The method of claim 1,
And the advertisement identifier includes an identifier for identifying users of the online advertisement service provider.
제1항에 있어서,
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.
The method of claim 1,
The step of determining the level,
Selecting an advertisement identifier;
Searching the collected data category of the selected advertisement identifier;
Setting a PII level criterion of the selected advertisement identifier for each of the searched data categories; And
Determining the level of the data category for the selected advertisement identifier as the PII level or the PPII level
Information collection method comprising a.
제3항에 있어서,
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.
The method of claim 3,
The step of setting the standard of the PII level,
An information collection method comprising determining a 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.
제1항에 있어서,
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.
The method of claim 1,
The advertisement pool of the SSP is classified into 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 for effective collection of the necessary data. How to collect information.
제5항에 있어서,
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.
The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP side is classified as the mobile app type,
The searching step,
Searching for an available mobile app on the SSP side;
Crawling permission information exposed on the searched marketplace of the mobile app;
Matching an attribute of a data category with the permission information and the searched additional information of the mobile app;
Assigning a data collection weight based on the result of the matching;
Additionally assigning 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.
제5항에 있어서,
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.
The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP is classified in the form of the website,
The searching step,
1) Basic property information of the website including at least one of website domain owner information, website provider or company information, word meaning of the domain, and informational tag of the start page, 2) the content disclosed on the website Includes at least one of posted content information in the website including analysis information obtained by text mining the posted information, 3) keyword information from search engines or other websites, and 4) the number of web pages and the number of visitors. The method of collecting information, characterized in that, by using at least one of the volume of the web site, and searching for an advertisement pool of the SSP classified in the web site type.
제5항에 있어서,
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.
The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP is classified in the search engine type,
The searching step,
When the user search keyword is a word corresponding to a data category composed of PPII information, the advertisement pool of the SSP is searched through purchase of the corresponding user search keyword.
제5항에 있어서,
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.
The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP is classified as the social media type,
The searching step,
An information collection method comprising selecting information necessary for supplementing the data in connection with user profile information provided by a social media service, and searching an advertisement pool of the SSP side.
제5항에 있어서,
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.
The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP is classified as the content type,
The searching step,
1) basic meta information of the content, 2) configuration information of the environment in which the content is exposed, 3) information of the terminal where the content is exposed, and 4) geography and time information of the content is exposed to the SSP side. Information collection method, characterized in that searching for an advertisement pool.
제5항에 있어서,
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.
The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP is classified in the email format,
The searching step,
An information collection method, characterized in that the advertisement pool of the SSP is searched by using information on an email advertisement or a banner in the email.
제5항에 있어서,
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.
The method of claim 5,
When the advertisement pool of the SSP is classified in the form of the banner,
The searching step,
Information collection method, characterized in that to search for an advertisement pool of the SSP side based on a type of banner-based advertisement.
제1항에 있어서,
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.
The method of claim 1,
The step of calculating the cost for the collection of personal information,
(1) Ad rates for each ad pool of the SSP, (2) data quality, (3) requirements and characteristics of campaign data categories, (4) availability of real-time data collection, (5) anonymization and de-identification Information collection method, characterized in that for calculating the cost for the collection of personal information by using at least one of whether or not to process at least one of them, (6) whether or not the data is available in accordance with laws and regulations related to personal information of each country of collection.
제1항에 있어서,
상기 PPII를 추가로 수집하는 단계는,
상기 비딩의 진행을 통해 노출된 광고를 통해 상기 PPII를 추가로 수집하는 것을 특징으로 하는 정보 수집 방법.
The method of claim 1,
The step of further collecting the PPII,
Information collection method, characterized in that further collecting the PPII through the advertisement exposed through the progress of the bidding.
제1항에 있어서,
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.
The method of claim 1,
Checking whether the data is satisfied,
And determining whether the data is satisfied according to whether or not data of a level capable of determining a PII level or a PPII level has been collected for each data category of the advertisement identifier.
컴퓨터 장치와 결합되어 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program combined with a computer device and stored on a computer-readable recording medium for executing the method of claim 1 on a computer device. 제1항 내지 제15항 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.A computer-readable recording medium having a computer program recorded thereon for executing the method of any one of claims 1 to 15 on a computer device. 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
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,
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 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 for supplementing personal information data for each advertisement identifier of an online advertisement service provider,
For the advertisement identifier, a level for each data category is determined as a Personally Identifiable Information (PII) level or a Potential Personally Identifiable Information (PPII) level,
Explore the ad pool of the Sell-Side Platform (SSP) that provides necessary information for data supplementation,
Calculate the cost for collecting personal information for the data supplement service searched through the advertisement pool,
Bidding is conducted based on the cost of collecting the personal information,
By the at least one processor, further collecting PPII,
Checking, by the at least one processor, whether or not data of an identifiable level for each advertisement identifier is satisfied
Computer device, characterized in that.
제18항에 있어서,
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.
The method of claim 18,
By the at least one processor,
Select an advertising identifier,
Searching for the collected data category of the selected advertisement identifier,
Set a criterion of the PII level of the selected advertisement identifier for each of the searched data categories,
Determining the level of the data category for the selected advertisement identifier as the PII level or the PPII level
Computer device, characterized in that.
제18항에 있어서,
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.
The method of claim 18,
The advertisement pool on the SSP side is classified into 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 for effective collection of the necessary data.
Computer device, characterized in that.
KR1020190084591A 2019-07-12 2019-07-12 Method and system for collecting information to supplement personal information KR102274357B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190084591A KR102274357B1 (en) 2019-07-12 2019-07-12 Method and system for collecting information to supplement personal information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190084591A KR102274357B1 (en) 2019-07-12 2019-07-12 Method and system for collecting information to supplement personal information

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210007700A true KR20210007700A (en) 2021-01-20
KR102274357B1 KR102274357B1 (en) 2021-07-06

Family

ID=74305270

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190084591A KR102274357B1 (en) 2019-07-12 2019-07-12 Method and system for collecting information to supplement personal information

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102274357B1 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180004952A (en) * 2016-07-05 2018-01-15 주식회사 글로벌샘 E-commerce apparatus using a provisional purchaser information
KR101963531B1 (en) * 2018-06-07 2019-03-28 박서휘 Advertising targeting system based on AD-Technology, and method thereof

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180004952A (en) * 2016-07-05 2018-01-15 주식회사 글로벌샘 E-commerce apparatus using a provisional purchaser information
KR101963531B1 (en) * 2018-06-07 2019-03-28 박서휘 Advertising targeting system based on AD-Technology, and method thereof

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BNK투자증권, "Performance AD의 매력적인 성장", (2016.10.26.) <URL: http://www.bnkfn.co.kr/uploads/17300/1/gsshin_181.pdf> 1부.* *
CIOkorea, "개인 정보 만물시장··· '데이터 거래 비즈니스'의 비밀" (2018.11.07.) <URL: https://www.ciokorea.com/news/40110?page=0,1> 1부.* *
ScienceON, "온라인 맞춤형 광고에서의 개인 정보 보호에 관한 연구" (2015.12.) <URL: https://scienceon.kisti.re.kr/commons/util/originalView.do?cn=TRKO201700004531, https://scienceon.kisti.re.kr/commons/util/originalView.do?c* *
네이버블로그, "광고마케팅 빅데이터활용트렌드의 이해(공통)_3_데이터드리븐 마케팅" (2019.04.24.) <URL: https://blog.naver.com/blahblogblah/221521755182> 1부.* *
티스토리 블로그, "DMP(DataManagementPlatform)이란 무엇인가?" (2017.05.27.) <URL: https://wikishopping.tistory.com/entry/DMPDataManagementPlatform의-뜻과-중요성> 1부.* *

Also Published As

Publication number Publication date
KR102274357B1 (en) 2021-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11100597B2 (en) Systems and methods for computing real-time communication matrices
US8600814B2 (en) Structured analysis and organization of documents online and related methods
US10217117B2 (en) System and method for social networking interactions using online consumer browsing behavior, buying patterns, advertisements and affiliate advertising, for promotions, online coupons, mobile services, products, goods and services, entertainment and auctions, with geospatial mapping technology
US10140620B2 (en) Mobile device system and method providing combined delivery system using 3D geo-target location-based mobile commerce searching/purchases, discounts/coupons products, goods, and services, or service providers-geomapping-company/local and socially-conscious information/social networking (“PS-GM-C/LandSC/I-SN”)
US10152722B2 (en) System and method for providing combination of online coupons, products or services with advertisements, geospatial mapping, related company or local information, and social networking
US11669866B2 (en) System and method for delivering a financial application to a prospective customer
US20120284118A1 (en) Using collective data for targeting of advertisements
US8234195B1 (en) Generating and distributing a financial quiz using a personal financial management application and a social network service
US20110313915A1 (en) Collecting and sharing revenue associated with personal data assets
US20120054680A1 (en) User control of user-related data
US20100185509A1 (en) Interest-based ranking system for targeted marketing
WO2019084922A1 (en) Information processing method and system, server, terminal and computer storage medium
US20210118007A1 (en) Method and system for targeted content placement
US20110137994A1 (en) System and method of a purchasing information platform
US11315150B2 (en) Portfolio driven targeted advertising network, system, and method
US20150112803A1 (en) Method and system for targeted content placement
EP3861517A1 (en) Method and system for data valuation and secure commercial monetization platform
US20170213246A1 (en) Systems and method for combining real-time behavior data with previously-modeled data to prioritize media content
KR102204843B1 (en) Value selective marketing system
KR102274357B1 (en) Method and system for collecting information to supplement personal information
WO2023077208A1 (en) Dynamically selecting geographic regions based on third party servers using machine learning processes
Bellet et al. Big Data and Wellbeing: An Economic Perspective
US20230259981A1 (en) Smart contract system and method for managing digital user engagement
CA3134673C (en) Methods and systems for generating search results
US20240152645A1 (en) System and method for registering claims of ownership rights

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
N231 Notification of change of applicant
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant