KR20220087140A - Crowd data direct transaction platform device and method - Google Patents

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KR20220087140A
KR20220087140A KR1020200177546A KR20200177546A KR20220087140A KR 20220087140 A KR20220087140 A KR 20220087140A KR 1020200177546 A KR1020200177546 A KR 1020200177546A KR 20200177546 A KR20200177546 A KR 20200177546A KR 20220087140 A KR20220087140 A KR 20220087140A
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신진욱
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Abstract

본 발명은 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 장치는 데이터 수요자 단말로부터 데이터 수집 프로젝트에 관한 생성 요청- 상기 생성 요청은 조건, 총액, 수집 데이터에 관한 세부 내역을 포함함 -을 수신하는 요청 수신부; 상기 생성 요청에 대한 응답으로 상기 데이터 수집 프로젝트를 생성하고 상기 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 상기 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정하는 수집 대상 결정부; 상기 적어도 하나의 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수집하고 클러스터링 하여 상기 세부 내역에 대응되는 데이터 세트 팩을 생성하는 데이터 수집 처리부; 및 상기 데이터 수요자 단말로부터 상기 데이터 세트 팩의 공급에 따른 데이터 예산을 수신하고 상기 데이터 예산을 해당 데이터 공급자 단말의 기여분에 따라 분배하는 데이터 예산 처리부를 포함한다.The present invention relates to a crowd data direct transaction platform apparatus and method, wherein the apparatus receives a generation request related to a data collection project from a data consumer terminal, the generation request including details about conditions, total amount, and collected data. request receiving unit; a collection target determining unit that generates the data collection project in response to the generation request and determines at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on the detailed details; a data collection processing unit that collects and clusters project supply data from the at least one data provider terminal to generate a data set pack corresponding to the detailed details; and a data budget processing unit receiving a data budget according to the supply of the data set pack from the data consumer terminal and distributing the data budget according to the contribution of the data provider terminal.

Description

크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치 및 방법{CROWD DATA DIRECT TRANSACTION PLATFORM DEVICE AND METHOD}CROWD DATA DIRECT TRANSACTION PLATFORM DEVICE AND METHOD

본 발명은 데이터 직거래 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 데이터 수집을 위한 프로젝트를 생성하고 이에 참여하는 참여자들에게 관련 보상을 제공하여 데이터 거래를 활성화할 수 있는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to data direct transaction technology, and more particularly, to a crowd data direct transaction platform apparatus and method capable of activating data transaction by creating a project for data collection and providing relevant rewards to participating participants .

종래의 대부분의 금융거래소(증권거래소, 선물거래소 등)는 어떤 상품에 대하여 다수의 매도자가 존재하여 그 중 복수의 매도자가 동시 혹은 시차를 두고 희망하는 수량과 함께 매도 가격을 내고 같은 상품에 대하여 다수의 매수자가 존재하여 그 중 복수의 매수자가 동시 혹은 시차를 두고 희망 수량과 매수 가격을 내면, 주문체결시스템에서 이들 가격 사이에서 매수자와 매도자 매칭을 하고, 매칭된 매수자는 정산시스템을 통해 매도자에게 물품의 대금이 전달하고, 매도자는 청산시스템이나 혹은 다른 수단을 이용하여 상품을 양도하는 것이 종래 일반적인 개념의 금융거래소의 시스템이다.In most conventional financial exchanges (stock exchanges, futures exchanges, etc.) there are multiple sellers for a certain product, and among them, a plurality of sellers pay the selling price together with the desired quantity at the same time or with a time lag, and sell multiple products for the same product. If there is a buyer of In the conventional financial exchange system, the general concept is that the price is delivered and the seller transfers the product using a clearing system or other means.

이러한 종래 개념의 금융거래소는 "데이터" 혹은 "데이터베이스"를 거래를 하기 위해서는 데이터세트, 데이터파일, 데이터베이스, 데이터베이스 스키마, 데이터필드 등 데이터를 핸들할 수 있는 고유의 특성을 전혀 전제하지 않고 있다는 점에서 데이터거래를 위해 사용하기가 불가능하다는 문제가 있다.In order to transact "data" or "database" in this conventional concept of financial exchanges, it does not presuppose the inherent characteristics of handling data, such as datasets, data files, databases, database schemas, and data fields. There is a problem that it is impossible to use it for data transaction.

그런데 최근 빅데이터 저장과 처리가 화두가 되면서 전세계적으로 저장되고 누적되고 있는 데이터 거래의 필요성이 대두되고 있다.However, as the storage and processing of big data has recently become a hot topic, the need for data transactions that are stored and accumulated around the world is emerging.

과거 데이터 소비자는 데이터를 직접 수집하고 직접 가공하고 분석하여 소비해 왔다. 이와 같은 데이터 산업의 형태는 산업의 진화라는 입장에서 보자면 자급자족 형태의 데이터 가공산업이다. 데이터 소비자가 데이터를 가공하여 최종 소비할 때까지 모든 형태의 가공 공정에 개입해야 한다면 데이터 과학자의 작업은 몹시 힘들고 난이도가 높은 작업이다.In the past, data consumers have collected, directly processed, and analyzed data for consumption. This type of data industry is a self-sufficient data processing industry from the point of view of industry evolution. A data scientist's job is a very difficult and difficult task if the data consumer has to intervene in all forms of processing from data processing to final consumption.

이렇듯 난이도 높은 자급자족형 데이터 가공 산업에서 생산자가 대량으로 데이터를 생산하고 이를 유통하여 최종 소비자와 연결해 주는 데이터의 장터가 형성되면서 현재 산업의 구조가 바뀌고 있는 중이다. 데이터 장터를 통해 생산자와 소비자뿐 만이 아니라 수집상과 판매상, 가공업자 등이 참가할 수 있게 됨으로써 부가적인 가치를 생성하게 되고 이것이 최종 소비자가 필요한 형태로 가공되어 판매되기 용이하게 해준다. 장터를 통해 데이터 유통과 가공 산업이 성장하고 이들을 통해 시장 생태계가 형성되고 있는 중이다.In this highly difficult self-sufficient data processing industry, the current industry structure is changing as producers produce and distribute data in large quantities to create a data marketplace that connects them to end consumers. Through the data marketplace, not only producers and consumers, but also collectors, sellers, and processors can participate, thereby creating additional value and making it easy for end consumers to process and sell them in the form they need. The data distribution and processing industry is growing through the marketplace, and a market ecosystem is being formed through them.

한국공개특허 제10-2014-0147183호 (2014.12.30)Korean Patent Publication No. 10-2014-0147183 (2014.12.30)

본 발명의 일 실시예는 데이터 수집을 위한 프로젝트를 생성하고 이에 참여하는 참여자들에게 관련 보상을 제공하여 데이터 거래를 활성화할 수 있는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a device and method for a crowd data direct transaction platform capable of activating a data transaction by creating a project for data collection and providing relevant rewards to participating participants.

본 발명의 일 실시예는 데이터 직거래 과정에서 데이터 수집 대상을 구체적으로 타겟팅 할 수 있고 허수 데이터의 거래를 효과적으로 예방할 수 있는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a crowd data direct transaction platform apparatus and method that can specifically target a data collection target in the data direct transaction process and effectively prevent the transaction of imaginary data.

실시예들 중에서, 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치는 데이터 수요자 단말로부터 데이터 수집 프로젝트에 관한 생성 요청- 상기 생성 요청은 조건, 총액, 수집 데이터에 관한 세부 내역을 포함함 -을 수신하는 요청 수신부; 상기 생성 요청에 대한 응답으로 상기 데이터 수집 프로젝트를 생성하고 상기 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 상기 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정하는 수집 대상 결정부; 상기 적어도 하나의 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수집하고 클러스터링 하여 상기 세부 내역에 대응되는 데이터 세트 팩을 생성하는 데이터 수집 처리부; 및 상기 데이터 수요자 단말로부터 상기 데이터 세트 팩의 공급에 따른 데이터 예산을 수신하고 상기 데이터 예산을 해당 데이터 공급자 단말의 기여분에 따라 분배하는 데이터 예산 처리부를 포함한다.In embodiments, the crowd data direct transaction platform apparatus includes: a request receiving unit for receiving a generation request related to a data collection project from a data consumer terminal, wherein the generation request includes detailed information about a condition, a total amount, and collected data; a collection target determining unit that generates the data collection project in response to the generation request and determines at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on the detailed details; a data collection processing unit that collects and clusters project supply data from the at least one data provider terminal to generate a data set pack corresponding to the detailed details; and a data budget processing unit receiving a data budget according to the supply of the data set pack from the data consumer terminal and distributing the data budget according to the contribution of the data provider terminal.

상기 요청 수신부는 상기 세부 내역의 조건으로서 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사를 상기 데이터 수요자 단말로부터 수신하고, 상기 수집 대상 결정부는 상기 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사에 관한 차원별 비교를 통해 도출되는 타겟팅 지수에 따라 상기 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다.The request receiving unit receives the location, gender, age, address, and interest from the data consumer terminal as conditions of the detailed details, and the collection target determining unit compares the location, gender, age, address and interests by dimension with respect to the location, gender, age, address and interest. The at least one data provider terminal may be determined according to the derived targeting index.

상기 데이터 수집 처리부는 상기 프로젝트 공급 데이터에 관한 단계적인 품질 검사를 통해 해당 데이터 공급자 단말의 데이터 신뢰도를 산출하고 상기 신뢰도가 기 설정된 기준(threshold) 미만인 경우 상기 해당 데이터 공급자 단말의 상기 데이터 수집 프로젝트로의 참여를 제한할 수 있다.The data collection processing unit calculates the data reliability of the corresponding data provider terminal through a step-by-step quality inspection on the project supply data, and when the reliability is less than a preset threshold, the data collection project of the corresponding data provider terminal Participation may be restricted.

상기 데이터 수집 처리부는 상기 프로젝트 공급 데이터에 대한 품질 검사로서 필터링 알고리즘에 의한 제1 필터링 단계를 수행하고 머신러닝 알고리즘에 의한 제2 필터링 단계를 수행하며 상기 데이터 수요자 단말에 의한 제3 리뷰 단계를 순차적으로 수행할 수 있다.The data collection processing unit performs a first filtering step by a filtering algorithm as a quality check for the project supply data, performs a second filtering step by a machine learning algorithm, and sequentially performs a third review step by the data consumer terminal can be done

상기 데이터 수집 처리부는 상기 제1 필터링 단계, 상기 제2 필터링 단계 및 상기 제3 리뷰 단계 각각에 의해 산출되는 부분 신뢰 점수들을 통합하여 상기 데이터 신뢰도를 산출할 수 있다.The data collection processing unit may calculate the data reliability by integrating partial confidence scores calculated by each of the first filtering step, the second filtering step, and the third review step.

실시예들 중에서, 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 제공 방법은 데이터 수요자 단말로부터 데이터 수집 프로젝트에 관한 생성 요청- 상기 생성 요청은 조건, 총액, 수집 데이터에 관한 세부 내역을 포함함 -을 수신하는 단계; 상기 생성 요청에 대한 응답으로 상기 데이터 수집 프로젝트를 생성하고 상기 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 상기 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정하는 단계; 상기 적어도 하나의 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수집하고 클러스터링 하여 상기 세부 내역에 대응되는 데이터 세트 팩을 생성하는 단계; 및 상기 데이터 수요자 단말로부터 상기 데이터 세트 팩의 공급에 따른 데이터 예산을 수신하고 상기 데이터 예산을 해당 데이터 공급자 단말의 기여분에 따라 분배하는 단계를 포함한다.In embodiments, a method for providing a crowd data direct transaction platform includes: receiving a generation request related to a data collection project from a data consumer terminal, wherein the generation request includes detailed information about conditions, total amount, and collected data; generating the data collection project in response to the generation request and determining at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on the detailed details; generating a data set pack corresponding to the detailed information by collecting and clustering project supply data from the at least one data provider terminal; and receiving a data budget according to the supply of the data set pack from the data consumer terminal and distributing the data budget according to the contribution of the data provider terminal.

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technology may have the following effects. However, this does not mean that a specific embodiment should include all of the following effects or only the following effects, so the scope of the disclosed technology should not be understood as being limited thereby.

본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치 및 방법은 데이터 수집을 위한 프로젝트를 생성하고 이에 참여하는 참여자들에게 관련 보상을 제공하여 데이터 거래를 활성화할 수 있다.Crowd data direct transaction platform apparatus and method according to an embodiment of the present invention can activate data transaction by creating a project for data collection and providing relevant rewards to participating participants.

본 발명의 일 실시예에 따른 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치 및 방법은 데이터 직거래 과정에서 데이터 수집 대상을 구체적으로 타겟팅 할 수 있고 허수 데이터의 거래를 효과적으로 예방할 수 있다.The crowd data direct transaction platform apparatus and method according to an embodiment of the present invention can specifically target a data collection target in the data direct transaction process and effectively prevent the transaction of imaginary data.

도 1은 본 발명에 따른 데이터 직거래 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1의 직거래 플랫폼 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1의 직거래 플랫폼 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 제공 방법을 설명하는 순서도이다.
도 5는 본 발명에 따른 데이터 수집 대상 타겟팅 알고리즘의 동작 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 따른 허수 데이터 방지 알고리즘의 동작 과정을 설명하는 흐름도이다.1 is a view for explaining a data direct transaction system according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram for explaining the system configuration of the direct transaction platform device of FIG. 1 .
FIG. 3 is a diagram for explaining a functional configuration of the direct transaction platform device of FIG. 1 .
4 is a flowchart illustrating a method for providing a crowd data direct transaction platform according to the present invention.
5 is a flowchart illustrating an operation process of a data collection target targeting algorithm according to the present invention.
6 is a flowchart illustrating an operation process of an imaginary data prevention algorithm according to the present invention.

본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Since the description of the present invention is merely an embodiment for structural or functional description, the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiment described in the text. That is, since the embodiment may have various changes and may have various forms, it should be understood that the scope of the present invention includes equivalents capable of realizing the technical idea. In addition, since the object or effect presented in the present invention does not mean that a specific embodiment should include all of them or only such effects, it should not be understood that the scope of the present invention is limited thereby.

한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.On the other hand, the meaning of the terms described in the present application should be understood as follows.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Terms such as “first” and “second” are for distinguishing one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first component may be termed a second component, and similarly, a second component may also be termed a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being “connected to” another component, it may be directly connected to the other component, but it should be understood that other components may exist in between. On the other hand, when it is mentioned that a certain element is "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle. Meanwhile, other expressions describing the relationship between elements, that is, "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to", etc., should be interpreted similarly.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The singular expression is to be understood as including the plural expression unless the context clearly dictates otherwise, and terms such as "comprises" or "have" refer to the embodied feature, number, step, action, component, part or these It is intended to indicate that a combination exists, and it should be understood that it does not preclude the possibility of the existence or addition of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, identification numbers (eg, a, b, c, etc.) are used for convenience of description, and identification numbers do not describe the order of each step, and each step clearly indicates a specific order in context. Unless otherwise specified, it may occur in a different order from the specified order. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.

본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The present invention can be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium, and the computer-readable recording medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. . Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like. In addition, the computer-readable recording medium is distributed in a computer system connected to a network, so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise defined. Terms defined in general used in the dictionary should be interpreted as having the meaning consistent with the context of the related art, and cannot be interpreted as having an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application.

도 1은 본 발명에 따른 데이터 직거래 시스템을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining a data direct transaction system according to the present invention.

도 1을 참조하면, 데이터 직거래 시스템(100)은 사용자 단말(110), 직거래 플랫폼 장치(130), 데이터베이스(150) 및 외부 시스템(170)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the data direct transaction system 100 may include a user terminal 110 , a direct transaction platform device 130 , a database 150 , and an external system 170 .

사용자 단말(110)은 데이터 직거래 플랫폼을 이용하는 사용자에 의해 운용되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 즉, 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 데이터 직거래를 요청하거나 직거래에 필요한 데이터를 직접 제공할 수 있다. 사용자 단말(110)은 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(110)은 직거래 플랫폼 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(110)들은 직거래 플랫폼 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다. 또한, 사용자 단말(110)은 데이터 직거래 시스템(100)에 접속하여 관련 서비스를 이용할 수 있는 전용 프로그램 또는 어플리케이션을 설치하여 실행할 수 있다.The user terminal 110 may correspond to a computing device operated by a user using a data direct transaction platform. That is, the user may request a direct data transaction through the user terminal 110 or directly provide data necessary for the direct transaction. The user terminal 110 may be implemented as a smartphone, a notebook computer, or a computer, but is not limited thereto, and may be implemented in various devices such as a tablet PC. The user terminal 110 may be connected to the direct transaction platform apparatus 130 through a network, and a plurality of user terminals 110 may be simultaneously connected to the direct transaction platform apparatus 130 . In addition, the user terminal 110 may connect to the data direct transaction system 100 and install and execute a dedicated program or application for using related services.

일 실시예에서, 사용자 단말(110)은 데이터 수집을 원하는 데이터 수요자를 위한 데이터 수요자 단말과 데이터 제공을 원하는 데이터 공급자를 위한 데이터 공급자 단말을 포함할 수 있다.In an embodiment, the user terminal 110 may include a data consumer terminal for a data consumer who wants to collect data, and a data provider terminal for a data provider who wants to provide data.

직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 직거래를 위한 온라인 상의 공간을 제공하고 데이터 수요자와 구매자 사이의 연결을 중개할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 직거래 플랫폼 장치(130)는 사용자 단말(110)과 유선 네트워크 또는 블루투스, WiFi 등과 같은 무선 네트워크로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말(110)과 데이터를 송·수신할 수 있다. 또한, 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터의 수집 또는 추가 기능의 제공을 위하여 외부 시스템(170)과 연동하여 동작할 수도 있다.The direct transaction platform device 130 may be implemented as a server corresponding to a computer or program capable of providing an online space for data direct transaction and mediating a connection between a data consumer and a purchaser. The direct transaction platform device 130 may be connected to the user terminal 110 through a wired network or a wireless network such as Bluetooth or WiFi, and may transmit/receive data to and from the user terminal 110 through the network. In addition, the direct transaction platform device 130 may operate in conjunction with the external system 170 to collect data or provide additional functions.

데이터베이스(150)는 직거래 플랫폼 장치(130)의 동작 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 데이터베이스(150)는 데이터 수집 프로젝트의 생성 및 관리를 위한 데이터를 저장할 수 있고, 데이터 직거래에 참여하는 데이터 수요자 및 공급자에 관한 정보를 저장할 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 직거래 플랫폼 장치(130)가 크라우드 데이터 직거래 플랫폼을 운용하는 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다.The database 150 may correspond to a storage device for storing various types of information required in the operation process of the direct transaction platform device 130 . The database 150 may store data for creation and management of a data collection project, and may store information about data consumers and suppliers participating in data direct transactions, but is not necessarily limited thereto, and the direct transaction platform device 130 may In the process of operating the crowd data direct trading platform, information collected or processed in various forms can be stored.

외부 시스템(170)은 직거래 플랫폼 장치(130)와 연동하여 데이터 수집 프로젝트 기반의 데이터 직거래 서비스를 제공하기 위한 부가적인 기능을 제공할 수 있는 컴퓨팅 장치 또는 서버에 해당할 수 있다. 예를 들어, 외부 시스템(170)은 사용자 인증을 위한 인증 시스템, 비용 결제를 위한 결제 시스템, 클라우드 플랫폼 구축을 위한 클라우드 시스템 등을 포함할 수 있다.The external system 170 may correspond to a computing device or server capable of providing an additional function for providing a data direct transaction service based on a data collection project in conjunction with the direct transaction platform device 130 . For example, the external system 170 may include an authentication system for user authentication, a payment system for payment, and a cloud system for building a cloud platform.

도 2는 도 1의 직거래 플랫폼 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.FIG. 2 is a diagram for explaining the system configuration of the direct transaction platform device of FIG. 1 .

도 2를 참조하면, 직거래 플랫폼 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함하여 구현될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the direct transaction platform device 130 may be implemented including a processor 210 , a memory 230 , a user input/output unit 250 , and a network input/output unit 270 .

프로세서(210)는 직거래 플랫폼 장치(130)가 동작하는 과정에서의 각 단계들을 처리하는 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 직거래 플랫폼 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 직거래 플랫폼 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.The processor 210 may execute a procedure for processing each step in the process of the direct transaction platform device 130 operating, and manage the memory 230 read or written throughout the process, and the memory 230 ) can schedule the synchronization time between volatile and non-volatile memory in The processor 210 may control the overall operation of the direct transaction platform device 130 , and is electrically connected to the memory 230 , the user input/output unit 250 , and the network input/output unit 270 to control the flow of data therebetween. can The processor 210 may be implemented as a central processing unit (CPU) of the direct transaction platform device 130 .

메모리(230)는 SSD(Solid State Drive) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 직거래 플랫폼 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.The memory 230 is implemented as a non-volatile memory, such as a solid state drive (SSD) or a hard disk drive (HDD), and may include an auxiliary storage device used to store overall data required for the direct transaction platform device 130, It may include a main memory implemented as a volatile memory such as random access memory (RAM).

사용자 입출력부(250)는 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입출력부(250)는 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(250)는 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 직거래 플랫폼 장치(130)는 독립적인 서버로서 수행될 수 있다.The user input/output unit 250 may include an environment for receiving a user input and an environment for outputting specific information to the user. For example, the user input/output unit 250 may include an input device including an adapter such as a touch pad, a touch screen, an on-screen keyboard, or a pointing device, and an output device including an adapter such as a monitor or a touch screen. In an embodiment, the user input/output unit 250 may correspond to a computing device accessed through a remote connection, and in such a case, the direct transaction platform device 130 may be performed as an independent server.

네트워크 입출력부(270)은 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.The network input/output unit 270 includes an environment for connecting with an external device or system through a network, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a VAN (Wide Area Network) (VAN). It may include an adapter for communication such as Value Added Network).

도 3은 도 1의 직거래 플랫폼 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.FIG. 3 is a diagram for explaining a functional configuration of the direct transaction platform device of FIG. 1 .

도 3을 참조하면, 직거래 플랫폼 장치(130)는 요청 수신부(310), 수집 대상 결정부(330), 데이터 수집 처리부(350), 데이터 예산 처리부(370) 및 제어부(390)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the direct transaction platform device 130 may include a request receiving unit 310 , a collection target determining unit 330 , a data collection processing unit 350 , a data budget processing unit 370 , and a control unit 390 . .

요청 수신부(310)는 데이터 수요자 단말로부터 데이터 수집 프로젝트에 관한 생성 요청을 수신할 수 있다. 이때, 생성 요청은 조건, 총액, 수집 데이터에 관한 세부 내역을 포함할 수 있다. 여기에서, 데이터 수집 프로젝트는 데이터 직거래를 위한 거래 단위로서 데이터 수요자의 생성 요청에 따라 생성되고 데이터 공급자들의 참여에 의해 데이터 거래 조건이 충족되면 데이터 수요자에게 해당 데이터가 제공되도록 구현될 수 있다. 따라서, 요청 수신부(310)는 데이터 수요자 단말로부터 데이터 거래를 위한 데이터 수집 프로젝트의 생성 요청을 수신하여 수집 대상 결정부(330)에 전달할 수 있다.The request receiving unit 310 may receive a request for generating a data collection project from the data consumer terminal. In this case, the creation request may include detailed information about the condition, the total amount, and the collected data. Here, the data collection project is a transaction unit for data direct transaction, and is generated according to the generation request of the data consumer, and when data transaction conditions are satisfied by the participation of the data providers, the data may be implemented so that the corresponding data is provided to the data consumer. Accordingly, the request receiving unit 310 may receive a request for generating a data collection project for data transaction from the data consumer terminal and transmit it to the collection target determining unit 330 .

일 실시예에서, 요청 수신부(310)는 세부 내역의 조건으로서 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사를 데이터 수요자 단말로부터 수신할 수 있다. 즉, 데이터 수요자는 직접 데이터 수집 프로젝트를 개설할 수 있으며, 이를 위해 데이터 수집 프로젝트의 세부 내역으로서 조건, 총액 및 수집 데이터에 관한 정보를 입력할 수 있다. 보다 구체적으로, 조건은 데이터 공급자를 타겟팅 하기 위한 정보에 해당할 수 있고, 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사가 구체적으로 특정될 수 있다. 총액은 데이터 수집 프로젝트를 위한 데이터 금액에 관한 정보에 해당할 수 있으며, 수집 데이터는 데이터 유형 및 개수에 관한 정보에 해당할 수 있다. 데이터 수요자는 수집하고자 하는 데이터의 세부 내역을 구체적으로 특정할 수 있으며, 필요에 따라 특정 항목만을 선택적으로 특정할 수도 있다.In an embodiment, the request receiving unit 310 may receive the location, gender, age, address, and interest from the data consumer terminal as conditions of detailed details. That is, data consumers can directly open a data collection project, and for this purpose, they can input information about conditions, total amount, and collected data as detailed details of the data collection project. More specifically, a condition may correspond to information for targeting a data provider, and a location, gender, age, address, and interest may be specifically specified. The total amount may correspond to information about the amount of data for the data collection project, and the collected data may correspond to information about the type and number of data. The data consumer may specifically specify the details of the data to be collected, and may selectively specify only specific items as needed.

수집 대상 결정부(330)는 생성 요청에 대한 응답으로 데이터 수집 프로젝트를 생성하고 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다. 수집 대상 결정부(330)에 의해 생성된 데이터 수집 프로젝트는 별도의 프로젝트 풀(pool)에 등록되어 관리될 수 있으며, 프로젝트 풀에 등록된 프로젝트는 다른 사용자들에게 노출될 수 있다. 즉, 데이터 수집 프로젝트에 참여하여 데이터를 제공하고자 하는 데이터 공급자들은 프로젝트 검색 및 조회를 통해 구체적인 세부 내역을 확인할 수 있고, 이에 따라 자유롭게 프로젝트 참여 여부를 결정할 수 있다.The collection target determiner 330 may generate a data collection project in response to the generation request and determine at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on detailed details. The data collection project generated by the collection target determiner 330 may be registered and managed in a separate project pool, and the project registered in the project pool may be exposed to other users. In other words, data providers who want to participate in a data collection project and provide data can check specific details through project search and inquiry, and can freely decide whether to participate in the project or not.

또한, 수집 대상 결정부(330)는 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 직접 결정할 수 있다. 즉, 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 방법은 데이터 공급자에 의한 직접 참여 방식과 수집 대상 결정부(330)에 의한 간접 참여 방식을 포함할 수 있다. 수집 대상 결정부(330)에 의한 간접 참여의 경우 수집 대상 결정부(330)가 데이터 수집 프로젝트의 세부 내역을 기초로 별도의 타겟팅 알고리즘을 통해 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다. 이 경우, 수집 대상 결정부(330)에 의해 결정된 데이터 공급자 단말만이 해당 데이터 수집 프로젝트에 제한적으로 참여할 수 있다.In addition, the collection target determiner 330 may directly determine at least one data provider terminal participating in the data collection project as the data collection target based on the detailed details. That is, the method of participating in the data collection project may include a direct participation method by the data provider and an indirect participation method by the collection target determiner 330 . In the case of indirect participation by the collection target determiner 330, the collection target determiner 330 may determine the data provider terminal through a separate targeting algorithm based on the details of the data collection project. In this case, only the data provider terminal determined by the collection target determining unit 330 may participate in a limited manner in the corresponding data collection project.

일 실시예에서, 수집 대상 결정부(330)는 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사에 관한 차원별 비교를 통해 도출되는 타겟팅 지수에 따라 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다. 수집 대상 결정부(330)는 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사를 각 차원 항목으로 특정할 수 있고, 해당 차원 항목에 대한 순차적인 비교를 통해 타겟팅 대상을 선정할 수 있다. 결과적으로, 타겟팅 알고리즘의 단계적인 수행에 따라 해당 데이터 수집 프로젝트에 참여 가능한 데이터 공급자 단말들이 순차적으로 결정될 수 있다.In an embodiment, the collection target determiner 330 may determine at least one data provider terminal according to a targeting index derived through dimensional comparison with respect to location, gender, age, address, and interest. The collection target determiner 330 may specify a location, gender, age, address, and interest as each dimension item, and may select a targeting target through sequential comparison of the corresponding dimension items. As a result, according to the step-by-step execution of the targeting algorithm, data provider terminals capable of participating in the corresponding data collection project may be sequentially determined.

한편, 수집 대상 결정부(330)는 타겟팅 알고리즘을 통해 각 데이터 공급자 단말 별로 구체적인 수치에 관한 타겟팅 지수를 산출할 수 있으며, 타겟팅 지수에 따라 데이터 공급자 단말을 결정할 수도 있다. 또한, 타겟팅 지수가 높을수록 다른 사용자들에게 노출되는 우선순위도 높아질 수 있다. 타겟팅 알고리즘에 대해서는 도 5에서 보다 제세히 설명한다.Meanwhile, the collection target determiner 330 may calculate a targeting index for a specific numerical value for each data provider terminal through a targeting algorithm, and may determine a data provider terminal according to the targeting index. In addition, the higher the targeting index, the higher the priority exposed to other users may be. The targeting algorithm will be described in more detail with reference to FIG. 5 .

데이터 수집 처리부(350)는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수집하고 클러스터링 하여 세부 내역에 대응되는 데이터 세트 팩을 생성할 수 있다. 데이터 공급자 단말로 선정된 경우, 해당 데이터 공급자 단말은 데이터 수집 프로젝트에서 요구하는 데이터를 제공하는 역할을 수행할 수 있다. 즉, 데이터 수집 처리부(350)는 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수신하여 해당 데이터 수집 프로젝트를 위한 데이터로서 할당할 수 있다.The data collection processing unit 350 may collect and cluster project supply data from at least one data provider terminal to generate a data set pack corresponding to the details. When the data provider terminal is selected, the corresponding data provider terminal may perform a role of providing data required by the data collection project. That is, the data collection processing unit 350 may receive the project supply data from the data provider terminal and allocate it as data for the corresponding data collection project.

이때, 복수의 데이터 공급자 단말들로부터 제공되는 프로젝트 공급 데이터는 중복이 발생할 수 있고, 허수 데이터가 포함될 수 있기 때문에 데이터 수집 처리부(350)는 수집된 프로젝트 공급 데이터에 대한 검증 연산을 수행할 수 있다. 즉, 데이터 검증을 통해 유효하고 유의미한 데이터만을 필터링한 후 데이터 수요자 단말에게 최종적으로 제공될 수 있다. 결과적으로, 특정 데이터 수집 프로젝트에 대해 최종 수집된 데이터들의 집합은 데이터 세트 팩으로 실체화되어 데이터 수요자 단말에게 제공될 수 있다. In this case, since the project supply data provided from a plurality of data provider terminals may overlap and contain imaginary data, the data collection processing unit 350 may perform a verification operation on the collected project supply data. That is, after filtering only valid and meaningful data through data verification, it may be finally provided to the data consumer terminal. As a result, a set of finally collected data for a specific data collection project may be materialized as a data set pack and provided to a data consumer terminal.

일 실시예에서, 데이터 수집 처리부(350)는 프로젝트 공급 데이터에 관한 단계적인 품질 검사를 통해 해당 데이터 공급자 단말의 데이터 신뢰도를 산출하고 신뢰도가 기 설정된 기준(threshold) 미만인 경우 해당 데이터 공급자 단말의 데이터 수집 프로젝트로의 참여를 제한할 수 있다.In one embodiment, the data collection processing unit 350 calculates the data reliability of the corresponding data provider terminal through a step-by-step quality check on the project supply data, and collects the data of the corresponding data provider terminal when the reliability is less than a preset threshold Participation in the project may be restricted.

즉, 데이터 수집 처리부(350)는 데이터 수집 과정에서 의미 없는 데이터(허수 데이터)를 제거하기 위한 구체적인 동작을 수행할 수 있다. 이를 위해 데이터 수집 처리부(350)는 단계적인 품질 검사를 수행할 수 있고, 해당 검사 결과를 반영하여 데이터 공급자 단말의 데이터 신뢰도를 결정할 수 있다. 이때, 데이터 신뢰도는 해당 데이터 공급자에 의해 제공되는 데이터의 전체적인 품질에 관한 것으로 구체적인 수치로서 표현될 수 있다.That is, the data collection processing unit 350 may perform a specific operation for removing meaningless data (imaginary data) in the data collection process. To this end, the data collection processing unit 350 may perform a step-by-step quality inspection, and may determine the data reliability of the data provider terminal by reflecting the inspection result. In this case, the data reliability relates to the overall quality of data provided by the data provider and may be expressed as a specific numerical value.

또한, 데이터 공급자 단말에 부여되는 데이터 신뢰도가 소정의 기준(threshold)을 충족하지 못하는 경우 해당 데이터 공급자 단말의 데이터 공급 자격을 제한할 수 있다. 이를 통해 데이터 공급자가 보다 신뢰도 높은 데이터를 제공하도록 유도하여 데이터 직거래 플랫폼의 서비스 품질을 제고할 수 있다.In addition, when the data reliability granted to the data provider terminal does not meet a predetermined threshold, the data supply qualification of the data provider terminal may be restricted. Through this, the service quality of the data direct transaction platform can be improved by inducing data providers to provide more reliable data.

일 실시예에서, 데이터 수집 처리부(350)는 프로젝트 공급 데이터에 대한 품질 검사로서 필터링 알고리즘에 의한 제1 필터링 단계를 수행하고 머신러닝 알고리즘에 의한 제2 필터링 단계를 수행하며 데이터 수요자 단말에 의한 제3 리뷰 단계를 순차적으로 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 수집 처리부(350)는 제1 필터링 단계, 제2 필터링 단계 및 제3 리뷰 단계 각각에 의해 산출되는 부분 신뢰 점수들을 통합하여 데이터 신뢰도를 산출할 수 있다. 데이터 수집 처리부(350)에 의해 동작하는 단계적인 품질 검사의 구체적 동작 및 내용은 도 6에서 보다 자세히 설명한다. In an embodiment, the data collection processing unit 350 performs a first filtering step by a filtering algorithm as a quality check for project supply data, a second filtering step by a machine learning algorithm, and a third by a data consumer terminal The review steps may be performed sequentially. In an embodiment, the data collection processing unit 350 may calculate data reliability by integrating partial confidence scores calculated by each of the first filtering step, the second filtering step, and the third review step. The specific operation and contents of the step-by-step quality check operated by the data collection processing unit 350 will be described in more detail with reference to FIG. 6 .

데이터 예산 처리부(370)는 데이터 수요자 단말로부터 데이터 세트 팩의 공급에 따른 데이터 예산을 수신하고 데이터 예산을 해당 데이터 공급자 단말의 기여분에 따라 분배할 수 있다. 데이터 수요자 단말은 데이터 수집 프로젝트를 생성함으로써 수집하기를 원하는 데이터에 대한 공급을 제공받을 수 있고, 데이터 수집에 대한 대가로서 제공받은 데이터 세트 팩에 대한 데이터 예산을 지급할 수 있다.The data budget processing unit 370 may receive the data budget according to the supply of the data set pack from the data consumer terminal and distribute the data budget according to the contribution of the data provider terminal. The data consumer terminal may be provided with the data it wants to collect by creating a data collection project, and may pay a data budget for the provided data set pack as a price for data collection.

즉, 데이터 예산은 데이터 수집 프로젝트의 목표 달성에 대한 대가로서 데이터 수요자가 지불하는 수수료에 해당할 수 있다. 한편, 데이터 수요자는 데이터 수집 프로젝트를 생성하는 과정에서 세부 내역으로서 총액을 입력할 수 있으며, 이는 데이터 예산에 대한 가용 범위에 해당할 수 있다. 즉, 데이터 수집 프로젝트의 목표 달성에 해당 총액 범위 내에서 대가를 지불할 의사가 있음을 사전에 승인한 것으로 해석될 수 있다. 데이터 공급자들은 해당 데이터 수집 프로젝트의 총액을 참고하여 자신이 데이터 공급을 통해 얻을 수 있는 수익의 양을 예상할 수 있다.That is, the data budget may correspond to a fee paid by the data consumer in exchange for achieving the goal of the data collection project. On the other hand, the data consumer may input the total amount as a detail in the process of creating the data collection project, which may correspond to the available range for the data budget. In other words, it can be interpreted as pre-approval of a willingness to pay for the achievement of the goal of the data collection project within the total amount. Data providers can estimate the amount of revenue they can earn from data supply by referring to the total amount of the data collection project.

데이터 예산 처리부(370)는 데이터 수요자 단말을 통해 데이터 예산이 수신되면 해당 데이터 수집 프로젝트의 목표 달성을 위해 데이터 공급자 단말들이 각각 기여한 정도에 관한 기여분을 결정할 수 있고, 각 기여분에 따라 데이터 예산을 분배하여 지급할 수 있다. 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 직거래의 수수료 지불과 보상 제공의 경제적 개념을 적용하여 데이터 직거래의 참여를 적극 유도할 수 있고, 결과적으로 데이터 직거래를 활성화할 수 있다.When the data budget is received through the data consumer terminal, the data budget processing unit 370 may determine the contribution regarding the degree of contribution of the data provider terminals to achieve the goal of the data collection project, and distribute the data budget according to each contribution. can pay The direct transaction platform device 130 can actively induce participation in data direct transactions by applying the economic concept of paying a fee for data direct transactions and providing rewards, and as a result, can activate data direct transactions.

일 실시예에서, 데이터 예산 처리부(370)는 데이터 수집 프로젝트 생성 당시 데이터 수요자에 의해 입력된 총액을 기준으로 데이터 수집 프로젝트의 목표 달성에 따라 데이터 수요자 단말에게 제공되는 데이터 세트 팩에 대한 기본 데이터 예산을 결정할 수 있다. 또한, 데이터 예산 처리부(370)는 총액 대비 기본 데이터 예산을 제외한 잔여 데이터 예산에 대해 데이터 공급자 단말들 간의 기여 비율에 따라 추가 분배를 제공할 수 있다.In one embodiment, the data budget processing unit 370 is a basic data budget for the data set pack provided to the data consumer terminal according to the achievement of the goal of the data collection project based on the total amount input by the data consumer at the time of creating the data collection project. can decide In addition, the data budget processing unit 370 may provide additional distribution according to a contribution ratio between data provider terminals for the remaining data budget excluding the basic data budget compared to the total amount.

이와 달리, 데이터 예산 처리부(370)는 데이터 수집 프로젝트 생성시 총액에 대응되는 데이터 예산에 대한 선 지급을 요청할 수 있고, 이에 따라 데이터 수집 프로젝트의 생성 및 달성으로 데이터 세트 팩이 데이터 수요자 단말에게 제공되면 기본 데이터 예산에 대해 데이터 공급자 단말들에게 분배한 이후 잔여 데이터 예산을 데이터 수요자 단말에게 반환할 수도 있다.Contrary to this, the data budget processing unit 370 may request an advance payment for the data budget corresponding to the total amount when the data collection project is created, and accordingly, when the data set pack is provided to the data consumer terminal due to the creation and achievement of the data collection project, After the basic data budget is distributed to the data provider terminals, the remaining data budget may be returned to the data consumer terminals.

제어부(390)는 직거래 플랫폼 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 요청 수신부(310), 수집 대상 결정부(330), 데이터 수집 처리부(350) 및 데이터 예산 처리부(370) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.The control unit 390 controls the overall operation of the direct transaction platform device 130 , and a control flow or data between the request receiving unit 310 , the collection target determining unit 330 , the data collection processing unit 350 , and the data budget processing unit 370 . You can manage the flow.

도 4는 본 발명에 따른 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 제공 방법을 설명하는 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method for providing a crowd data direct transaction platform according to the present invention.

도 4를 참조하면, 직거래 플랫폼 장치(130)는 요청 수신부(310)를 통해 데이터 수요자 단말로부터 데이터 수집 프로젝트에 관한 생성 요청을 수신할 수 있다(단계 S410). 직거래 플랫폼 장치(130)는 수집 대상 결정부(330)를 통해 생성 요청에 대한 응답으로 데이터 수집 프로젝트를 생성하고 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다(단계 S430).Referring to FIG. 4 , the direct transaction platform device 130 may receive a request for generating a data collection project from the data consumer terminal through the request receiving unit 310 (step S410 ). The direct transaction platform device 130 generates a data collection project in response to a generation request through the collection target determination unit 330, and at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on the details It can be determined (step S430).

또한, 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 수집 처리부(350)를 통해 적어도 하나의 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수집하고 클러스터링 하여 세부 내역에 대응되는 데이터 세트 팩을 생성할 수 있다(단계 S450). 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 예산 처리부(370)를 통해 데이터 수요자 단말로부터 데이터 세트 팩의 공급에 따른 데이터 예산을 수신하고 데이터 예산을 해당 데이터 공급자 단말의 기여분에 따라 분배할 수 있다(단계 S470).In addition, the direct transaction platform device 130 may collect and cluster project supply data from at least one data provider terminal through the data collection processing unit 350 to generate a data set pack corresponding to the details (step S450). The direct transaction platform device 130 may receive the data budget according to the supply of the data set pack from the data consumer terminal through the data budget processing unit 370 and distribute the data budget according to the contribution of the data provider terminal (step S470). .

도 5는 본 발명에 따른 데이터 수집 대상 타겟팅 알고리즘의 동작 과정을 설명하는 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an operation process of a data collection target targeting algorithm according to the present invention.

도 5를 참조하면, 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 수집 프로젝트의 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다. 특히, 직거래 플랫폼 장치(130)는 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사에 관한 차원별 비교를 통해 도출되는 타겟팅 지수에 따라 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the direct transaction platform device 130 may determine at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on the detailed details of the data collection project. In particular, the direct transaction platform device 130 may determine at least one data provider terminal according to a targeting index derived through dimension-by-dimensional comparison with respect to location, gender, age, address, and interest.

도 5에서, 데이터 공급자 단말은 사용자 설정(User Config)을 통해 위치(Location), 성별(Gender), 나이(Age), 주소(Address) 및 관심사(Interest)를 사전에 등록할 수 있다. 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 프로젝트의 세부 내역(Project Config)을 기초로 각 차원별 비교를 통해 순차적으로 데이터 공급자 단말을 결정할 수 있다. 이때, 각 차원에 대한 비교 결과에 따라 기 설정된 조건을 충족하지 못하는 경우 해당 데이터 공급자 단말의 해당 데이터 수집 프로젝트에 대한 참여 자격을 획득할 수 없게 될 수 있다(S510).In FIG. 5 , the data provider terminal may pre-register Location, Gender, Age, Address, and Interest through User Config. The direct transaction platform device 130 may sequentially determine the data provider terminals through comparison for each dimension based on the project Config of the data project. In this case, if a preset condition is not satisfied according to the comparison result for each dimension, the qualification for participating in the data collection project of the corresponding data provider terminal may not be obtained ( S510 ).

또한, 각 차원별 비교를 통해 기 설정된 조건을 충족하는 경우, 직거래 플랫폼 장치(130)는 해당 데이터 공급자 단말에 대해 소정의 타겟 점수를 부여할 수 있다. 예를 들어, 위치에 관한 조건을 충족하는 경우 V(p1)이 부여될 수 있고, 성별에 관한 조건을 충족하는 경우 V(p2)이 부여될 수 있으며, 이후 순차적으로 나이 및 주소에 관한 조건을 충족하는 경우 각각 V(p3) 및 V(p4)이 부여될 수 있다. 결과적으로, 모든 조건을 충족하는 경우 해당 데이터 공급자 단말에게는 타겟팅 지수로서 V(p1, p2, p3, p4)가 부여될 수 있다. 이때, 관심사에 관한 조건의 경우 데이터 수집 프로젝트는 관심사 리스트(list)를 포함할 수 있으며, 해당 관심사 리스트에 포함되는 경우 조건을 충족한 것으로 처리될 수 있다.In addition, when a preset condition is satisfied through comparison for each dimension, the direct transaction platform device 130 may give a predetermined target score to the corresponding data provider terminal. For example, V(p1) may be assigned when the condition related to location is satisfied, V(p2) may be assigned when the condition related to gender is satisfied, and then the conditions related to age and address are sequentially set. If satisfied, V(p3) and V(p4) may be given respectively. As a result, when all conditions are satisfied, V(p1, p2, p3, p4) may be assigned to the corresponding data provider terminal as a targeting index. In this case, in the case of a condition related to interest, the data collection project may include a list of interests, and when included in the list of interests, it may be processed as having satisfied the condition.

한편, 위치에 관한 조건은 데이터 수집 프로젝트의 경우 범위(또는 영역)에 관한 조건으로 설정될 수 있고, 데이터 공급자 단말의 경우 사용자 설정으로 특정 위치가 설정될 수 있다. 이 경우, 데이터 공급자 단말의 해당 위치가 데이터 수집 프로젝트의 범위에 포함되는지에 따라 조건 충족 여부가 결정될 수 있다. 또한, 성별에 관한 조건은 남성(male), 여성(female), 기타(others) 및 비선택(noChoice)으로 구분되어 설정될 수 있다. 또한, 나이에 관한 조건은 데이터 수집 프로젝트의 경우 범위(최소 및 최대)에 관한 조건으로 설정될 수 있고, 데이터 공급자 단말의 사용자 설정에 따른 나이가 해당 범위에 포함되는지에 따라 조건 충족 여부가 결정될 수 있다. 또한, 주소 및 관심사에 관한 조건은 데이터 수집 프로젝트의 경우 리스트 형태로 설정될 수 있고, 해당 리스트에 포함되는지에 따라 조건 충족 여부가 결정될 수 있다.On the other hand, the conditions related to the location may be set as conditions related to a range (or area) in the case of a data collection project, and a specific location may be set as a user setting in the case of a data provider terminal. In this case, whether the condition is satisfied may be determined according to whether the corresponding location of the data provider terminal is included in the scope of the data collection project. In addition, the condition regarding gender may be divided into male, female, other, and noChoice. In addition, the age condition may be set as a condition regarding the range (minimum and maximum) in the case of a data collection project, and whether the condition is satisfied may be determined depending on whether the age according to the user setting of the data provider terminal is included in the range. have. In addition, conditions related to addresses and interests may be set in the form of a list in the case of a data collection project, and whether the conditions are satisfied may be determined depending on whether they are included in the list.

만약 모든 조건을 충족한 데이터 공급자 단말이 다수인 경우라면 직거래 플랫폼 장치(130)는 타겟팅 지수를 기초로 소정의 개수만큼의 데이터 공급자 단말들을 제한적으로 결정할 수도 있다. 또한, 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 수집 프로젝트 별로 데이터 공급자 단말에 대한 타겟팅 지수를 결정할 수 있고, 이와 반대로 데이터 공급자 단말 별로 데이터 수집 프로젝트에 대한 타겟팅 지수를 결정할 수 있다.If there are a plurality of data provider terminals that satisfy all conditions, the direct transaction platform apparatus 130 may restrictively determine a predetermined number of data provider terminals based on the targeting index. In addition, the direct transaction platform device 130 may determine the targeting index for the data provider terminal for each data collection project, and conversely, may determine the targeting index for the data collection project for each data provider terminal.

예를 들어, 데이터 공급자 단말의 요청에 따라 직거래 플랫폼 장치(130)는 해당 데이터 공급자가 참여 가능한 데이터 수집 프로젝트의 목록을 제공할 수 있고, 이때 타겟팅 지수에 따라 참여 가능한 데이터 수집 프로젝트의 목록이 정렬된 후 데이터 공급자 단말에게 제공될 수 있다.For example, according to the request of the data provider terminal, the direct transaction platform device 130 may provide a list of data collection projects that the data provider can participate in, in which case the list of data collection projects that can participate according to the targeting index is sorted. Afterwards, it may be provided to the data provider terminal.

도 6은 본 발명에 따른 허수 데이터 방지 알고리즘의 동작 과정을 설명하는 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating an operation process of an imaginary data prevention algorithm according to the present invention.

도 6을 참조하면, 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 공급자 단말로부터 수신된 프로젝트 공급 데이터에 대해 단계적인 품질 검사를 수행할 수 있다. 즉, 직거래 플랫폼 장치(130)는 데이터 수집 과정에서 허수 데이터를 방지하기 위하여 소정의 필터링 연산을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 직거래 플랫폼 장치(130)의 도 6과 같이 총 3단계의 품질 검사를 수행할 수 있다. 이때, 품질 검사는 필터링 알고리즘(Filtering Algorithm)에 의한 제1 필터링 단계(S610)가 수행되고 머신러닝 알고리즘에 의한 제2 필터링 단계(S630)가 수행되며 데이터 수요자 단말에 의한 제3 리뷰 단계(S650)가 순차적으로 수행될 수 있다.Referring to FIG. 6 , the direct transaction platform device 130 may perform a step-by-step quality check on project supply data received from the data provider terminal. That is, the direct transaction platform device 130 may perform a predetermined filtering operation to prevent imaginary data in the data collection process. More specifically, as shown in FIG. 6 of the direct transaction platform device 130, a total of three steps of quality inspection may be performed. At this time, in the quality check, a first filtering step (S610) by a filtering algorithm is performed, a second filtering step (S630) by a machine learning algorithm is performed, and a third review step by the data consumer terminal (S650) may be sequentially performed.

또한, 직거래 플랫폼 장치(130)는 이러한 품질 검사 결과로서 각 데이터 공급자 단말에 대해 데이터 신뢰도를 부여할 수 있다. 이때, 데이터 신뢰도는 각 단계별 결과에 따라 개별적으로 부여될 수 있고, 각 단계에서의 신뢰도(P(a1), P(a2), P(a3))가 통합되어 특정 개인에 대한 신뢰도 점수(P(a1||a2||a3))가 최종 결정될 수 있다.In addition, the direct transaction platform device 130 may grant data reliability to each data provider terminal as a result of the quality check. In this case, the data reliability can be individually assigned according to the results of each step, and the reliability (P(a1), P(a2), P(a3)) at each step is integrated, and the reliability score (P( a1||a2||a3)) may be finally determined.

보다 구체적으로, 제1 필터링 단계(S610)는 다음 질문(question)으로 통과할 때의 타임스탬프(timestamp)를 기초로 평균 응답 시간(average response time)과 비교하여 얼마나 짧게 소요되는지를 결정하여 허수 데이터 여부를 필터링 할 수 있다. 또한, 제2 필터링 단계(S630)는 이미지 수집 프로젝트에서 머신러닝을 통해 미리 결정된 실제 이미지들과의 차이에 기반하여 허수 데이터를 제거할 수 있다. 또한, 제3 리뷰 단계(S650)는 데이터 수요자의 피드백을 반영하여 허수 데이터 여부를 결정할 수 있다. 이때, 데이터 수요자의 피드백에 따라 해당 데이터 자체가 삭제될 수 있고, 경우에 따라 데이터 공급자에게 제공된 보상이 회수될 수 있다. 또한, 데이터 수요자의 피드백이 부정적인 경우 해당 데이터를 제공한 데이터 공급자들은 벌점(또는 신뢰도 하락)을 부여받을 수 있다.More specifically, the first filtering step (S610) determines how short it takes compared to the average response time based on the timestamp when passing to the next question to determine the imaginary data You can filter whether In addition, the second filtering step ( S630 ) may remove imaginary data based on a difference from real images determined in advance through machine learning in the image collection project. In addition, in the third review step ( S650 ), it is possible to determine whether data is imaginary data by reflecting the feedback of the data consumer. In this case, the corresponding data itself may be deleted according to the feedback of the data consumer, and in some cases, the compensation provided to the data provider may be recovered. In addition, if the feedback from the data consumer is negative, the data providers who provided the data may be given a penalty (or reduced reliability).

한편, 직거래 플랫폼 장치(130)에 접근 가능한 모든 이용자들은 데이터 수요자 또는 데이터 공급자가 될 수 있으며, 데이터 이용 행위에 따른 고유의 신뢰도 점수를 부여받을 수 있다. 만약 데이터 공급에 대한 부정적 평가를 많이 받아 신뢰도 점수가 기 설정된 기준 이하로 떨어지는 경우 해당 이용자는 보상 교환이나 프로젝트 참여에 관한 제한이 설정될 수 있다.On the other hand, all users who can access the direct transaction platform device 130 may be data consumers or data providers, and may be given a unique reliability score according to data use behavior. If the reliability score falls below a preset standard due to a large number of negative evaluations on data supply, restrictions on reward exchange or project participation may be set for the user.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. You will understand that it can be done.

100: 데이터 직거래 시스템
110: 사용자 단말 130: 직거래 플랫폼 장치
150: 데이터베이스 170: 외부 시스템
210: 프로세서 230: 메모리
250: 사용자 입출력부 270: 네트워크 입출력부
310: 요청 수신부 330: 수집 대상 결정부
350: 데이터 수집 처리부 370: 데이터 예산 처리부
390: 제어부100: data direct transaction system
110: user terminal 130: direct transaction platform device
150: database 170: external system
210: processor 230: memory
250: user input/output unit 270: network input/output unit
310: request receiving unit 330: collection target determining unit
350: data collection processing unit 370: data budget processing unit
390: control unit

Claims (6)

데이터 수요자 단말로부터 데이터 수집 프로젝트에 관한 생성 요청- 상기 생성 요청은 조건, 총액, 수집 데이터에 관한 세부 내역을 포함함 -을 수신하는 요청 수신부;
상기 생성 요청에 대한 응답으로 상기 데이터 수집 프로젝트를 생성하고 상기 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 상기 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정하는 수집 대상 결정부;
상기 적어도 하나의 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수집하고 클러스터링 하여 상기 세부 내역에 대응되는 데이터 세트 팩을 생성하는 데이터 수집 처리부; 및
상기 데이터 수요자 단말로부터 상기 데이터 세트 팩의 공급에 따른 데이터 예산을 수신하고 상기 데이터 예산을 해당 데이터 공급자 단말의 기여분에 따라 분배하는 데이터 예산 처리부를 포함하는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치.
a request receiving unit for receiving a generation request related to a data collection project from a data consumer terminal, wherein the generation request includes detailed information about a condition, a total amount, and collected data;
a collection target determining unit that generates the data collection project in response to the generation request and determines at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on the detailed details;
a data collection processing unit that collects and clusters project supply data from the at least one data provider terminal to generate a data set pack corresponding to the detailed details; and
and a data budget processing unit for receiving a data budget according to the supply of the data set pack from the data consumer terminal and distributing the data budget according to the contribution of the data provider terminal.
 제1항에 있어서,
상기 요청 수신부는 상기 세부 내역의 조건으로서 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사를 상기 데이터 수요자 단말로부터 수신하고,
상기 수집 대상 결정부는 상기 위치, 성별, 나이, 주소 및 관심사에 관한 차원별 비교를 통해 도출되는 타겟팅 지수에 따라 상기 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정하는 것을 특징으로 하는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치.
The method of claim 1,
The request receiving unit receives the location, gender, age, address and interest from the data consumer terminal as conditions of the detailed details,
Crowd data direct transaction platform device, characterized in that the collection target determiner determines the at least one data provider terminal according to a targeting index derived through dimension-by-dimensional comparison with respect to the location, gender, age, address, and interest.
 제1항에 있어서, 상기 데이터 수집 처리부는
상기 프로젝트 공급 데이터에 관한 단계적인 품질 검사를 통해 해당 데이터 공급자 단말의 데이터 신뢰도를 산출하고 상기 신뢰도가 기 설정된 기준(threshold) 미만인 경우 상기 해당 데이터 공급자 단말의 상기 데이터 수집 프로젝트로의 참여를 제한하는 것을 특징으로 하는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치.
According to claim 1, wherein the data collection processing unit
Calculating the data reliability of the data provider terminal through a step-by-step quality check on the project supply data, and limiting the participation of the data provider terminal in the data collection project when the reliability is less than a preset threshold Crowd data direct trading platform device characterized by.
 제3항에 있어서, 상기 데이터 수집 처리부는
상기 프로젝트 공급 데이터에 대한 품질 검사로서 필터링 알고리즘에 의한 제1 필터링 단계를 수행하고 머신러닝 알고리즘에 의한 제2 필터링 단계를 수행하며 상기 데이터 수요자 단말에 의한 제3 리뷰 단계를 순차적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치.
The method of claim 3, wherein the data collection processing unit
As a quality check for the project supply data, a first filtering step by a filtering algorithm is performed, a second filtering step is performed by a machine learning algorithm, and a third review step by the data consumer terminal is sequentially performed, characterized in that Crowd data direct trading platform device.
 제4항에 있어서, 상기 데이터 수집 처리부는
상기 제1 필터링 단계, 상기 제2 필터링 단계 및 상기 제3 리뷰 단계 각각에 의해 산출되는 부분 신뢰 점수들을 통합하여 상기 데이터 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 장치.
5. The method of claim 4, wherein the data collection processing unit
Crowd data direct transaction platform apparatus, characterized in that the data reliability is calculated by integrating the partial trust scores calculated by each of the first filtering step, the second filtering step, and the third review step.
 데이터 수요자 단말로부터 데이터 수집 프로젝트에 관한 생성 요청- 상기 생성 요청은 조건, 총액, 수집 데이터에 관한 세부 내역을 포함함 -을 수신하는 단계;
상기 생성 요청에 대한 응답으로 상기 데이터 수집 프로젝트를 생성하고 상기 세부 내역을 기초로 데이터 수집 대상으로서 상기 데이터 수집 프로젝트에 참여하는 적어도 하나의 데이터 공급자 단말을 결정하는 단계;
상기 적어도 하나의 데이터 공급자 단말로부터 프로젝트 공급 데이터를 수집하고 클러스터링 하여 상기 세부 내역에 대응되는 데이터 세트 팩을 생성하는 단계; 및
상기 데이터 수요자 단말로부터 상기 데이터 세트 팩의 공급에 따른 데이터 예산을 수신하고 상기 데이터 예산을 해당 데이터 공급자 단말의 기여분에 따라 분배하는 단계를 포함하는 크라우드 데이터 직거래 플랫폼 제공 방법.

Receiving a generation request related to the data collection project from the data consumer terminal, the generation request including a condition, a total amount, and detailed information about the collected data;
generating the data collection project in response to the generation request and determining at least one data provider terminal participating in the data collection project as a data collection target based on the detailed details;
generating a data set pack corresponding to the detailed information by collecting and clustering project supply data from the at least one data provider terminal; and
and receiving a data budget according to the supply of the data set pack from the data consumer terminal and distributing the data budget according to the contribution of the data provider terminal.
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