KR101643623B1 - 인터넷을 이용한 여론조사를 제공하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 매체 - Google Patents

Abstract

인터넷을 이용한 여론조사 방법이 개시된다. 상기 방법은 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행하는 단계, 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하는 단계, 및 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

인터넷을 이용한 여론조사를 제공하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 매체{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING POLL OVER USING INTERNET AND COMPUTER-READABLE MEDIUM THEREOF}

본 발명은 인터넷을 이용한 여론조사 방법으로서, 보다 구체적으로, 장래 미확정 이벤트에 대한 선물 옵션 방식을 통해 여론조사를 수행하기 위한 것이다.

선물 옵션이란 선물 계약을 매매 대상으로 하는 옵션을 의미한다. 선물옵션의 매입자는 대상이 되는 선물의 포지션을 취할 수 있는 권리를 갖지만 의무는 없다. 콜 옵션의 경우 옵션 소지자가 콜을 행사하면 행사 가격으로 선물의 매수 포지션이 발생된다. 풋 옵션의 경우 옵션 소지자가 풋을 행사하면 행사 가격으로 선물의 매도 포지션이 발생된다. 옵션이란, 특정 시기에 특정 가격으로 특정 상품을 구입 또는 매매할 수 있는 권리를 의미한다. 예를 들여, 가을 경에 밀의 가격이 1kg당 1만원 이상일 것이라고 예상한다면, 가을 경에 밀을 1kg당 1만원에 구입할 수 있는 권리를 콜 옵션으로 할 수 있다. 이때 옵션 만기 시 밀의 1kg당 시장 가격에 무관하게 콜 옵션의 소지자는 옵션 만기 시 밀을 1kg당 1만원에 구입할 수 있다. 따라서, 옵션 만기 시 밀의 1kg당 가격이 1만원 이상이라면 옵션 소지자는 옵션 만기 시 밀의 1kg당 시장 가격과 1만원의 차액만큼의 이득을 취할 수 있다. 옵션 만기 시 밀의 1kg당 가격이 1만원 이하라면, 옵션 소지자는 옵션을 행사하지 아니하고 옵션을 매수하기 위해 사용한 만큼의 금전만큼만의 손해를 보게 된다. 전술한 예시에서 옵션 또한 매매의 대상이 될 수 있다. 옵션 만기 시 밀의 1kg당 가격이 1만원 미만일 것으로 예상된다면, 옵션 소지자는 해당 옵션을 매도할 수 있다. 옵션 자체의 시장 가격은 옵션 만기 시 밀의 예상 가격에 의하여 결정될 수 있다. 다수의 거래 관계자가 가을 경에 밀의 가격을 1kg당 만원 미만으로 예상한다면 옵션의 시장 가격은 더 낮아질 수 있다.

이와 같이, 선물 옵션은 거래 관계자의 개인적 기대의 차이(personal difference in expectation)에 의해 다양한 시장 가격이 형성되고, 거래가 이루어질 수 있다. 또한, 선물 옵션에 대하여 다양한 시장 가격이 형성됨에 따라 선물 옵션은 거래의 대상이 될 수 있다. 그리고, 선물 옵션의 시장 가격과 거래는 다양한 기대의 차이에 의해 형성 되므로, 선물 옵션의 시장가격과 거래의 내역은 거래 관계자의 개인적 기대의 차이를 반영한 것일 수 있다.

따라서, 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션에 대하여 해당 옵션의 시장가격 및 거래의 내역은, 상기 장래 미확정 이벤트의 발생에 대한 거래 관계자의 개인적 기대의 차이를 반영한 것일 수 있다. 그러므로, 해당 옵션에 대한 분석을 통해 옵션의 거래 관계자들이 해당 이벤트에 대하여 어떤 예상을 하고 있는지를 조사할 수 있다. 그러므로, 해당 옵션에 대한 분석을 통해 상기 이벤트에 대한 여론조사를 수행할 수 있다. 이러한 여론조사 방법은, 여론조사의 참여자가 여론조사임을 인지할 수 없어 거부감이 적고, 참여자의 예측으로 여론조사의 보상을 지급하므로 참여자를 여론조사에 더 흥미를 가질 수 있게 할 수 있다. 또한, 궁극적으로, 여론조사 참여자에게 보상과 흥미를 제공함으로써, 더 많은 참여자를 유인하고, 더 많은 참여자는 보다 정확한 여론조사 결과를 제공할 수 있다. 이와 관련하여 대한민국 특허공보 10-0369815에서는 회원들을 상대로 여론조사를 실시하여, 조사 대상 중 가장 많은 선호를 받은 조사 대상에 투표한 회원에게 보상을 제공하는 구성이 기재되어있다.

본 발명은 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로, 선물 옵션의 거래 방식을 이용하여 인터넷을 이용한 여론조사 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 인터넷을 이용한 여론조사 방법을 제공함으로써, 여론 조사의 참여자의 흥미를 유발하여 더 많은 참여자를 유도하기 위한 것이다.

본 발명은 인터넷을 이용한 여론조사에 있어 더 많은 참여자를 유도하여, 여론 조사의 정확성을 향상 시키기 위한 것이다.

전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라 인터넷을 이용한 여론조사 방법이 개시된다. 상기 방법은, 장래의 미확정 이벤트(event)의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행하는 단계, 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하는 단계, 및 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에따라 컴퓨터로 하여금 인터넷을 이용한 여론조사를 제공하기 위한 명령들을 저장하는 컴퓨터-판독 가능 매체가 개시된다. 상기 명령들은, 상기 컴퓨터로 하여금 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행하도록 하기 위한 명령, 상기 컴퓨터로 하여금 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하도록 하기 위한 명령, 및 상기 컴퓨터로 하여금 상기 거래 정보에 기반하여 상기 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성하기 위한 명령을 포함할 수 있다.

추가적으로, 본 발명의 일 실시예에 따라 여론조사 결과를 제공하는 서버가 개시된다. 상기 서버는, 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행하고, 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하고, 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성하는 제어 모듈, 및 상기 거래 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.

본 발명은 선물 옵션의 거래 방식을 이용하여 인터넷을 이용한 여론조사 방법을 제공할 수 있다.

본 발명은 인터넷을 이용한 여론조사 방법을 제공함으로써, 여론 조사의 참여자의 흥미를 유발하여 더 많은 참여자를 유도할 수 있다.

본 발명은 인터넷을 이용한 여론조사에 있어 더 많은 참여자를 유도하여, 여론 조사의 정확성을 향상 시킬 수 있다.

다양한 양상들이 이제 도면들을 참조로 기재되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 양상(들)이 이러한 구체적인 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다. 다른 예시들에서, 공지의 구조들 및 장치들이 하나 이상의 양상들의 기재를 용이하게 하기 위해 블록도 형태로 도시된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 여론조사 결과를 제공하는 서버의 블록 구성도(block diagram)를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 예시를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예와 관련된 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 상세한 예시를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예와 관련된 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 다른 상세한 예시를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.
도 7은 본 발명의 추가적인 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.
도 8은 본 발명의 또 다른 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.

다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명되며, 전체 도면에서 걸쳐 유사한 도면번호는 유사한 구성요소를 나타내기 위해서 사용된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 발명의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다. 다른 예들에서, 공지된 구조 및 장치들은 실시예들의 설명을 용이하게 하기 위해서 블록 다이어그램 형태로 제공된다.

본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정, 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있고, 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화될 수 있고, 또는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통한 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 동작은 여론조사 결과를 제공하는 서버(100) 또는 제어 모듈(110)상에서 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 "옵션거래자", "회원", "사용자", "매수자" 및 "매도자"는 상호 교환 가능하게 사용될 수 잇다.

도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 여론조사 결과를 제공하는 서버의 블록 구성도(block diagram)를 도시한다.

상기 여론조사 결과를 제공하는 서버(100, 이하 서버)는 제어 모듈(110), 데이터 베이스(120), 크레딧 모듈(130), 송신 모듈(140), 수신 모듈(150)등을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 구성 요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성 요소들을 갖거나 그보다 적은 구성 요소들을 갖는 서버가 구현될 수도 있다.

이하, 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.

제어 모듈(110)은 통상적으로 서버(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따라 제어 모듈(110)은 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행하고, 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하고, 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시에에 따른 장래의 미확정 이벤트는, 미래에 일어날 수 있는 확정되지 않은 이벤트를 의미할 수 있다. 예를 들면, 대통령 선거는 투표 결과가 나오기 전에는 장래의 미확정 이벤트가 될 수 있다. 또한, 월드컵 경기에서 특정 국가의 승리도 장래의 미확정 이벤트가 될 수 있다. 또한, 소비자 설문조사 등에서 특정 항목의 순위도 장래의 미확정 이벤트가 될 수 있다.(예를 들면, 출시 예정인 스마트폰에 대하여 제조사가 소비자들에게 개선을 원하는 사항에 관하여 설문조사를 실시할경우, "베터리", "화질", "용량"등의 항목 중 "베터리" 항목의 순위도 장래의 미확정 이벤트가 될 수 있다.) 전술한 장래의 미확정 이벤트는 예시일 뿐이며, 현재 확정되지 않았으나, 장래에 확정될 예정이 있는 다양한 이벤트가 포함될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 옵션이란, 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션일 수 있다. 예를 들면, 대통령 선거에서 A후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션일 경우, A후보가 당선되는 경우 옵션의 권리를 행사할 수 있다. 옵션의 권리는 예를 들면, 현재 옵션의 시장가는 1000원이지만, A후보가 당선된 경우 해당 옵션을 10000원에 팔 수 있는 권리일 수 있다. 전술한 옵션은 예시일 뿐이며, 본 발명의 일 실시예에 따른 옵션은 콜 옵션 또는 풋 옵션의 방식을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라 제어 모듈(110)은 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행할 수 있다. 제어 모듈(110)은 옵션의 발행 가격을 결정할 수 있다. 또는, 제어 모듈(110)은 옵션의 발행 가격을 시장의 판단에 맞길 수도 있다. 옵션의 발행 매수는 제어 모듈(110)에 의해 정해질 수도 있고, 발행 매수의 제한이 없을 수도 있다. 옵션의 가격은 현금, 사이버 머니 및 크레딧(credit) 중 적어도 하나를 지불하는 것으로 매겨질 수 있다. 옵션의 매수자는 현금, 사이버 머니 및 크레딧(credit)을 이용하여 옵션을 매수할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 옵션의 거래에 사용되는 옵션의 대가를 "크레딧"으로 설명한다. 전술한 옵션의 가격 및 지불 정보는 예시일 뿐이며, 여론 조사 서버에서 사용될 수 있는 금전 및 비금전적인 크레딧을 모두 포함 할 수 있다.

상기 옵션의 발행 주체는 상기 여론조사 서버의 제공자일 수 있다. 또한, 상기 여론 조사 서버의 제공자는 외부기관의 의뢰를 받아서 상기 옵션을 발행할 수도 있다. 상기 외부 기관은 특정 이벤트에 대한 여론조사 수행 결과를 희망하는 외부 기관일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 옵션의 행사란, 만기일에 해당 옵션의 소지자에게 해당 옵션의 행사가 만큼의 크래딧을 자동으로 충전해주거나, 옵션의 소지자로부터 해당 옵션을 행사가 만큼의 크래딧으로 교환하는 요청을 받아서 교환해주거나, 옵션의 소지자가 해당 옵션을 행사가로 매도하도록 하거나, 또는 적절한 방법으로 옵션의 소지자에게 행사가 만큼의 크래딧을 환급해주는 것을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라 제어 모듈(110)은 옵션에 대한 거래 정보를 수집할 수 있다. 거래 정보란, 옵션이 거래될 때 상기 옵션의 거래 가격, 매수자, 매도자, 매수자가 사용한 크레딧의 총량, 매수자가 옵션 매수 전 보유하고 있었던 크레딧의 총량, 옵션의 거래량, 거래 매수, 매수자의 개인정보, 매도자의 개인정보, 매수자의 옵션 매수 전 후의 다른 옵션 거래 내역, 매도자의 옵션 매도 전 후의 다른 옵션 거래 내역, 및 옵션 거래자의 과거 거래 내역 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 전술한 거래 정보는 예시일 뿐이며, 해당 옵션이 거래되면서 발생하는 거래와 관련한 모든 종류의 정보를 포함 할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라서, 제어 모듈(110)은 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론 조사 결과를 생성할 수 있다.

본 발멸의 일 실시예에 따라서, 제어 모듈(110)은 옵션의 시장가에 따라서 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론 조사 결과를 생성할 수 있다. 옵션의 시장가가 옵션의 행사가에 가까울수록, 제어 모듈(110)은 옵션 거래 관계자 중에서 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생 할 것이라고 예상하는 옵션의 거래 관계자가 많은 것으로 해석할 수 있다. 따라서, 예를 들어, (A후보의 당선 이벤트의 발생이 행사 조건인)A옵션(210)의 시장가가 1000크레딧이고, 행사가가 10000크레딧이고, (B후보의 당선 이벤트의 발생이 행사 조건인)B옵션(230)의 시장가가 8000크레딧이고, 행사가가 10000크레딧이라고 가정한다. 이 경우 제어 모듈(110)은 B옵션(230)의 행사조건인 장래 미확정 이벤트(B후보의 당선 이벤트)가 발생할 것이라고 예측하는 옵션의 거래 관계자가 많은 것으로 해석할 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 상기 해석 결과를 부분적으로 기초로 하여, B후보 당선 이벤트가 일어날 확률이 A후보 당선 이벤트보다 높은 것으로 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 전술한 옵션의 가격 정보는 예시일 뿐이며, 옵션 거래 관계자의 기대의 차이를 반영할 수 있는 다양한 가격 정보가 옵션의 가격이 될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따라서, 제어 모듈(110)은 옵션 거래자의 정보에 따라서 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론 조사 결과를 생성할 수 있다. 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 경우 제어 모듈(110)은 상기 옵션의 매수를 옵션의 매수자가 상기 장래 미확정 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것으로 해석할 수 있다. 또한, 제어 모듈(110)은 상기 옵션의 매도를 옵션의 매도자가 상기 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 옵션의 매수 또는 매도 행위는 매수자 또는 매도자가 상기 장래의 미확정 이벤트가 발생 또는 발생하지 않을 것이라고 판단한다는 근거가 될 수 있다. 따라서 옵션의 매수자 또는 매도자는 자신이 생각하는 해당 옵션의 발생 가능성에 의하여 옵션을 매수 또는 매도하게 된다. 따라서 옵션의 매수 또는 매도 내역은 상기 장래의 미확정 이벤트에 대한 거래자들의 예측의 결과가 될 수 있다. 그러므로, 상기 예측의 결과는 상기 장래의 미확정 이벤트에 대한 여론조사 응답 데이터가 될 수 있다. 그러므로 본 발명의 일 실시예에 따라, 제어 모듈(110)은 상기 여론조사 응답 데이터를 기초로 하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 또한, 제어 모듈(110)은 매수자 또는 매도자의 개인 정보를 통해 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 이 경우 옵션의 거래 관계자는 개인적인 이득을 위하여 옵션을 거래하게 되므로, 여론조사 결과에서 허수를 배제하고 보다 정확한 여론조사 결과를 얻을 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라서, 제어 모듈(110)은 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인 정보 중 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화 할 수 있다. 전술한 옵션 거래자의 개인 정보들은 예시일 뿐이며 장래의 미확정 이벤트에 대하여 여론조사 참여자를 유의미하게 그룹화 할 수 있는 다양한 개인 정보 항목들이 본 발명에 포함될 수 있다. 예를 들면, 대통령 선거에 대하여 A후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션(210)이 있다고 가정하자. 제 1 거래에서 상기 옵션의 제 1 매도자는 서울에 거주하고, 30대이며, 자신의 차를 소유하고 있고, 연간 소득은 2천만원대이며, 남성이라고 가정하자. 또한 상기 옵션의 제 1 매수자는 인천에 거주하고 40대이며, 연간 소득은 4천만원대인 여성이라고 가정하자. 제 1 매도자가 제 1 매수자에게 상기 옵션을 매도한 경우, 제 1 매도자는 A후보의 당선을 부정적으로 예측하고, 제 1매수자는 A후보의 당선을 긍정적으로 예측하는 것일 수 있다. 상기 옵션의 거래에 관하여 제어 모듈(110)은 상기 옵션의 제 1 매도자인 서울에 거주하는 연간소득 2천만원대이고 차를 소유한 30대 남성은, A후보가 당선되지 않을 것이라고 예측하는 것으로 처리 할 수 있다. 제 2 거래에서 상기 옵션의 제 2 매도자는 광주에 거주하고, 20대이며, 연간 소득은 3천만원대이며, 남성이라고 가정하자. 또한 상기 옵션의 제 2 매수자는 부산에 거주하고 40대이며, 연간 소득은 5천만원대인 여성이라고 가정하자. 제 2 매도자가 제 2 매수자에게 상기 옵션을 매도한 경우, 제 2 매도자는 A후보의 당선을 부정적으로 예측하고, 제 2 매수자는 A후보의 당선을 긍정적으로 예측하는 것일 수 있다. 상기 옵션의 거래에 관하여 제어 모듈(110)은 상기 옵션의 제 2 매도자인 광주에 거주하는 연간 소득이 3천만원대인 20대 남성은, A후보가 당선되지 않을 것이라고 예측하는 것으로 처리할 수 있다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 따라서 제어 모듈(110)은 해당 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인 정보 중 적어도 하나에 기초하여 거래 내역을 그룹화 할 수 있다. 예를 들면, 상기 제 1 거래 및 제 2 거래 내역을 매도자와 매수자의 소득 구간으로 그룹화 할 수 있다. 전술한 예시에서 제어 모듈(110)은 연간 소득이 2천만원대인 제 1 매도자, 연간 소득이 3천만원대인 제 2 매도자의 소득 구간 정보에 기초하여, 연간 소득이 3천만원대 또는 그 이하의 소득 구간에서는 A후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션(210)의 매도 내역을 그룹화 할 수 있다. 또한, 상기 옵션의 매도 내역에서 남성들이 옵션을 매도한 내역과 여성들이 옵션을 매도한 내역을 성별에 따른 옵션의 거래 내역으로 그룹화 할 수 있다. 전술한 옵션의 거래자의 정보와 그룹화는 예시일 뿐이며, 옵션의 거래 내역은 옵션 거래자의 다양한 개인정보에 따라서 그룹화 될 수 있다. 상기 그룹화된 옵션의 거래 내역은 장래 미확정 이벤트에 대한 여론 조사 응답 데이터가 될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따라서 제어 모듈(110)은 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 제어 모듈(110)은 옵션 거래 내역을 여론 조사 응답 데이터로 하여 이를 기초로 하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 전술한 예시에서 제어 모듈(110)은 연간 소득이 2천만원대인 제 1 매도자, 연간 소득이 3천만원대인 제 2 매도자의 소득 구간 정보에 기초하여, 연간 소득이 3천만원대 또는 그 이하의 소득 구간에서는 A후보의 당선 가능성이 낮게 예측되는 것으로 여론 조사 결과를 생성할 수 있다. 또한, 상기 제 1 거래 및 제 2거래에서 옵션의 매도자는 남성이고, 매수자는 여성인 경우에 제어 모듈(110)은 남성들은 A후보의 당선을 부정적으로 예측하나 여성들은 A후보의 당선을 긍정적으로 예측하는 것으로 여론 조사 결과를 생성할 수 있다. 전술한 옵션의 거래자의 정보와 그룹화는 예시일 뿐이며, 옵션 거래자의 다양한 개인정보들이 다양하게 그룹화 되어, 옵션의 거래 내역은 다양한 그룹별 여론 조사 응답 데이터가 될 수 있다. 상기 여론 조사 응답 데이터를 적어도 부분적으로 기초로 하여 제어 모듈(110)은 여론조사 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라서, 제어 모듈(110)은 옵션 거래자의 확신도에 적어도 부분적으로 기초하여 여론 조사 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 옵션 거래자의 확신도는 옵션 거래자가 해당 옵션 거래 행위에 대하여 얼마만큼의 확신을 가지는지 나타내는 척도가 될 수 있다. 옵션의 매수자는 일반적으로 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생할 것으로 기대하는데, 옵션 매수자의 확신도는 장래 미확정 이벤트의 발생을 얼마나 확신하는지를 나타내는 척도가 될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 옵션 거래자의 확신도는, 해당 옵션의 거래에서 거래 당시의 해당 옵션의 시장가 정보, 상기 옵션 거래자의 과거 옵션 거래 패턴 정보 및 매수자가 옵션을 매수한 총량 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 계산될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 확신도는 옵션 거래 관계자가 상기 옵션 거래에 대하여 얼마만큼의 확신을 가지는 지를 나타내는 지표가 될 수 있다. 따라서 상기 확신도는 해당 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생에 관한 예측의 확신도를 의미할 수 있다. 해당 옵션 거래가 높은 확신도를 가지는 경우에 옵션의 거래자는 해당 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생 여부에 관하여 높은 확신을 가지고 예측하는 것일 수 있다. 따라서 제어 모듈(100)은 상기 확신도를 이용하여 여론조사의 결과를 보정할 수 있다. 제어 모듈(110)은 옵션의 거래 정보를 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있으며, 확신도를 이용하여 상기 결과를 보정할 수 있다. 이에 관하여서는 이하에서 보다 상세히 설명한다.

여기에 설명되는 다양한 실시예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.

하드웨어적인 구현에 의하면, 여기에 설명되는 실시예는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 제어 모듈(110) 자체로 구현될 수 있다.

소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 씌여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리(125)에 저장되고, 제어 모듈(110)에 의해 실행될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의한 데이터 베이스(120)는 서버(100)의 데이터를 저장할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의한 데이터 베이스(120)가 저장하는 데이터로는, 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 발행 내역, 상기 옵션의 거래 내역, 상기 옵션 거래자의 개인 정보, 상기 옵션의 시장가 정보, 상기 옵션의 시장가 동향 정보, 상기 옵션의 행사가 정보, 상기 옵션 거래자의 그룹화된 옵션 거래 내역 정보, 상기 옵션 거래자의 크레딧(credit)정보, 상기 옵션 거래자의 크레딧 충전 정보, 상기 옵션 거래자의 크레딧 인출 정보, 상기 옵션 거래자의 해당 옵션 거래에서의 확신도 정보, 상기 옵션 거래자의 확신도를 판단하기 위한 정보, 생성된 여론조사 정보, 이전의 여론조사 정보, 옵션 거래자의 과거 거래 패턴 정보 등이 저장될 수 있다.

또한, 서버(100)의 운용에 필요한 프로그램들이 저장될 수 있다. 상기 데이터 베이스(120)의 저장 장치는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

크레딧 모듈(130)은 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 거래에 사용할 수 있는 크레딧의 전반적인 관리를 수행할 수 있다. 크레딧은 사이버 머니, 적립금, 현금, 쿠폰, 포인트 등을 포함할 수 있다. 상기 크레딧은 옵션 거래자가 회원 가입을 할 때 일정 부분 제공될 수 있으며, 또한 옵션 거래자가 일정 금액을 통해 충전하여 사용할 수 있다. 또한, 옵션 거래자는 옵션 거래를 통해 올린 수익을 현금, 적립금, 쿠폰, 포인트 등의 형태로 인출 할 수 있다. 이 경우 크레딧의 충전 및 인출 내역은 데이터 베이스(120)에 저장될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 크레딧 모듈(130)의 동작은 외부 수행 주체에 의하여 수행 될 수도 있으며, 서버(100)에 포함된 주체가 수행할 수도 있다.

송신 모듈(140) 및 수신 모듈(150)은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)와 외부 장치와의 유/무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 포함할 수 있다.

송신 모듈(140) 및 수신 모듈(150)은 네트워크 접속을 위한 유/무선 인터넷 모듈을 포함할 수 있다. 무선 인터넷 기술로는 WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 이용될 수 있다. 유선 인터넷 기술로는 XDSL(Digital Subscriber Line), FTTH(Fibers to the home), PLC(Power Line Communication) 등이 이용될 수 있다.

송신 모듈(140) 및 수신 모듈(150)은 네트워크의 연결 상태 및 네트워크의 송수신 속도를 감지할 수 있다.

송신 모듈(140) 및 수신 모듈(150)을 통해 수신된 데이터는 데이터 베이스(120)를 통해 저장되거나, 제어 모듈(110)을 통해 처리되거나, 또는 근거리 통신 모듈을 통해 근거리에 있는 다른 전자장치들로 전송될 수 있다.

송신 모듈(140)은 본 발명의 일 실시예에 따른 여론조사 결과를 출력하거나, 여론조사 결과를 사용자 단말기에 송신하거나, 여론조사 결과를 다른 서버에 저장하도록 송신하거나, 여론조사 결과를 조회할 수 있는 단말기에게 여론조사 결과를 송신하거나, 또는 여론조사 결과를 저장할 수 있는 외부 저장매체에게 여론조사 결과를 송신할 수 있다.

수신 모듈(150)은 본 발명의 일 실시에에 따라서 사용자(옵션 거래자)가 사용자 단말을 이용해 옵션을 거래하는 경우에 관련 정보, 및 옵션 거래자의 개인 정보를 수신할 수 있다. 또한, 수신 모듈(150)은 서버(100)의 운용에 필요한 정보들을 수신할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 예시를 도시한다.

본 발명의 일 실시예와 관련된 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션은 예를 들면, 지방선거에서 특정 후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션(200)을 포함할 수 있다. 도 2에서 도시된 바와 같이 제00회 지방선거에서 A후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션(210) 및 B후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션(230)이 발행될 수 있다. 또한, 해당 지방 선거일의 투표일 또는 당선자 확정일이 7월 25일 이라면 해당 옵션의 만기일은 7월 25일이 될 수 있다.

A후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션(210, 이하 A옵션)의 시장가는 1000 크레딧이고 행사가는 10000크레딧이고, B후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션(230, 이하 B옵션)의 시장가는 8000크레딧이고 행사가는 10000크레딧이다. A옵션(210)의 매수자는 현재 시점에서 A옵션(210)을 구입한다면, 만기일에 A후보가 당선이 되는 경우에 A옵션(210)을 10000크레딧에 매도할 권리를 획득하게 된다. 만기 시 옵션의 매도는 서버(100)를 상대로 이루어 질수 있다. 예를 들면 A옵션(210)의 소지자는 만기일에 A후보 당선 시, A옵션(210)을 10000크레딧으로 매도 하거나, 서버에게 10000크레딧으로 교환해 줄것을 요청하거나, 또는 서버(100)에 의해 만기일에 A옵션(210)이 10000크레딧으로 교환될 수 있다. 매수 시 A옵션(210)의 시장가는 1000크레딧이었으므로, 만기일에 A후보가 당선 시 A옵션(210)의 매수자는 9000크레딧의 이익을 볼 수 있다

또한 B옵션(210)의 매수자는 현재 시점에서 B옵션(230)을 구입한다면, 만기일에 B후보가 당선이 되는 경우에 B옵션(230)을 10000크레딧에 매도할 권리를 획득하게 된다. 만기 시 옵션의 매도는 서버(100)를 상대로 이루어 질수 있다. 예를 들면 B옵션(230)의 소지자는 만기일에 B후보 당선 시, B옵션(230)을 10000크레딧으로 매도 하거나, 서버에게 10000크레딧으로 교환해 줄것을 요청하거나, 또는 서버(100)에 의해 만기일에 B옵션(230)이 10000크레딧으로 교환될 수 있다. 매수 시 B옵션(230)의 시장가는 8000크레딧이었으므로, 만기일에 B후보가 당선 시 B옵션(210)의 매수자는 9000크레딧의 이익을 볼 수 있다.

옵션의 거래 관계자들은 자유롭게 옵션을 사고 팔 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라서 서버(100)는 옵션의 거래 정보에 기반하여 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라서 서버(100)는 옵션의 시장가에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 예를 들면 A옵션(210)의 시장가는 1000크레딧이고, B옵션(230)의 시장가는 8000크레딧인 경우에, 옵션의 시장가는 해당 옵션의 행사조건인 장래 미확정 이벤트의 발생에 대한 예측을 반영한 것일 수 있다. 전술한 예시에서 B옵션(230)의 시장가는 8000크레딧으로 A옵션(210)의 시장가 1000크레딧보다 높은 경우에 거래 관계자들은 B옵션(230)의 행사 조건인 B후보의 당선 이벤트의 발생 확률이 A후보의 당선 이벤트의 발생 확률보다 높은 것으로 예측하는 것일 수 있다. 따라서 서버(100)는 거래 관계자들이 B후보의 당선 이벤트의 발생 확률이 A후보의 당선 이벤트의 발생 확률보다 높은 것으로 판단할 수 있다. 서버(100)는 상기 판단 결과를 기초로 하여 거래관계자들이 B후보의 당선 확률이 더 높은 것으로 예측한다는 여론 조사 결과를 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따라서, 제어 모듈(110)은 옵션 거래자의 정보에 따라서 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 여론 조사 결과를 생성할 수 있다. 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 경우 옵션의 매수자는 상기 장래 미확정 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것일 수 있다. 또한, 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 경우 옵션의 매도자는 상기 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것일 수 있다. 따라서 옵션의 매수 또는 매도는 상기 장래의 미확정 이벤트가 발생 또는 발생하지 않을 것이라는 예상이 된다. 따라서 옵션의 매수자 또는 매도자는 자신이 생각하는 해당 옵션의 발생 가능성에 의하여 옵션을 매수 또는 매도하게 된다. 따라서 옵션의 매수 또는 매도 내역은 상기 장래의 미확정 이벤트에 대한 거래자들의 예측의 결과가 될 수 있다. 그러므로, 상기 예측의 결과는 상기 장래의 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과가 될 수 있다. 그러므로 본 발명의 일 실시예에 따라, 제어 모듈(110)은 매수자 또는 매도자의 개인 정보를 통해 여론조사 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라서, 제어 모듈(110)은 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인 정보 중 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화 할 수 있다. 전술한 옵션 거래자의 개인 정보들은 예시일 뿐이며 장래의 미확정 이벤트에 대하여 여론조사 참여자를 유의미하게 그룹화 할 수 있는 다양한 개인 정보 항목들이 본 발명에 포함될 수 있다. 상기 그룹화된 옵션의 거래 내역은 여론조사 응답 데이터가 될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따라서 제어 모듈(110)은 해당 이벤트에 대한 그룹화된 여론조사 응답 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 옵션 거래 내역을 옵션 거래자의 정보에 기초하여 그룹화 하고, 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역을 여론조사 응답 데이터로 하고, 여론조사 응답 데이터에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 구체적인 동작은 전술한 바와 같다.

나아가 본 발명의 일 실시예에 따라서 제어 모듈(110)은 옵션 거래자의 확신도에 적어도 부분적으로 기초하여 여론 조사 결과를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 옵션 거래자의 확신도는, 해당 옵션 거래에서 거래 당시의 해당 옵션의 시장가 정보, 상기 옵션 거래자의 과거의 옵션 거래 패턴 정보 및 매수자가 옵션을 매수한 총량 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 계산될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어 모듈(110)은 거래 당시의 해당 옵션의 시장가 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 옵션 거래자의 확신도를 계산할 수 있다. 예를 들면, A옵션(210)의 시장가는 1000크레딧이고, B옵션(230)의 시장가는 8000크레딧이고, 양 옵션의 행사가는 10000크레딧인 경우에 B옵션(230)의 매수자는 만기일에 B후보 당선 이벤트가 발생하는 경우에 2000크래딧의 이익을 볼 수 있을 뿐이지만, 만약 A후보 당선 이벤트가 발생하는 경우에는 8000크래딧의 손해를 볼 수 있다. 따라서, 이러한 관점에서 B옵션(230)의 매수는 A옵션(210)의 매수보다 높은 리스크(risk)를 가질 수 있다. 그러나, B옵션(230)의 매수자는 이러한 리스크에도 불구하고 B옵션(230)을 매수한 것일 수 있다. 따라서, B옵션(230)의 매수자는 이러한 리스크에도 불구하고 B옵션(230)을 매수하였으므로, B옵션(230)의 행사 조건인 B후보의 당선을 보다 강하게 예측하는 것일 수 있다. 따라서, 이 경우에 A옵션(210)의 매수자보다 B옵션(230)의 매수자가 해당 옵션의 행사 조건인 특정 후보의 당선에 대하여 보다 강한 확신을 가지는 것을 의미할 수 있다. 그러므로 B옵션(230)의 매수에 대하여 제어 모듈(110)은 보다 높은 확신도를 부여할 수 있다. 제어 모듈(110)은 상기 B옵션(230)의 매수 기록을 높은 확신도가 부여된 여론조사 응답 데이터로 생성할 수 있다.

또한, B옵션(230)의 매도자는 B옵션(230)의 시장가가 행사가인 10000크레딧에 근접한 8000크레딧임에도 불구하고 B옵션(230)을 매도하는 것이 된다. B옵션(230)은 시장가가 8000크레딧으로 행사가에 가까워 B후보의 당선확률이 높은 것이 될 수 있으며, B옵션(230)의 소지자는 B옵션(230)을 계속 가지고 있을 경우 현재 매도하는 것보다 2000크레딧의 수입을 더 올릴 수 있다. 그럼에도 불구하고 B옵션(230)을 매도하는 것은 해당 매도자의 확신도와 관련될 수 있다. 예를 들면, B옵션(230)의 매도자는 B후보의 당선에 대한 부정적인 정보(예를 들면, B후보의 땅투기 의혹)를 B옵션(230)의 시장가에 반영되기 이전에 입수한 것일 수 있다. 이 경우에 B옵션(230)의 소지자는 B옵션(230)의 시장가가 급락할 것이라는 강한 확신을 가지고 B옵션(230)을 매도할 수 있다. 그러므로 제어 모듈(110)은 이러한 B옵션(230)의 매도에 대하여 높은 확신도를 부여할 수 있다. 전술한 옵션의 시장가 정보와 매수자의 확신도는 예시일 뿐이며, 다양한 옵션 가격에 대하여 다양한 거래자의 확신도가 추출될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어 모듈(110)은 매수자가 옵션 매수에 사용할 수 있는 크레딧의 총량에서 해당 옵션의 매수에 사용한 크레딧의 양에 비례하여 상기 옵션 거래자의 확신도를 계산할 수 있다. 예를 들면, A옵션(210)과 B옵션(230)이 존재하는 경우, 시장가가 1000크레딧인 A옵션(210)은 B옵션(230)보다 행사가를 행사할 확률이 낮은 것일 수 있다. 그러나 특정 사용자가 B후보의 당선에 대하여 부정적인 정보(예를 들면, B후보의 땅투기 의혹에 관련한 정보)를 상기 정보가 B옵션(230)의 시장가에 반영되기 이전에 입수한 경우에 상기 사용자는 옵션 매수로 인한 이득을 극대화 하기 위하여 A옵션(210)을 매수할 수 있다. 이때 상기 사용자의 총 크래딧은 1,000,000크레딧이라고 가정하고, 상기 사용자는 A옵션(210)을 1000매 매수하여 1,000,000크레딧을 A옵션 매수에 사용하였다면, 상기 사용자의 A옵션 매수는 매우 높은 확신도로 이루어진 것이라고 할 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 상기 사용자의 A옵션(210)매수는 일반적인 옵션 매수보다 높은 확신도를 가지고 이루어 진 것이라고 판단할 수 있다. 따라서 이 경우에 제어 모듈(110)은 상기 사용자의 A옵션(210)의 매수를 높은 확신도를 가지는 것으로 처리할 수 있다. 따라서 일반적으로 사용자가 가진 크레딧의 총량 중 옵션 매수에 사용한 크레딧의 양이 많을수록 상기 사용자는 상기 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생에 대하여 높은 확신을 가지는 것으로 처리될 수 있다. 전술한 크레딧의 총량과 옵션의 매수 양은 예시일 뿐이며, 제어 모듈(110)은 다양한 크레딧의 양과 다양한 옵션의 매수량에 따라서 확신도를 판단할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 모듈(110)은 옵션의 시장가와 상기 옵션의 매수자가 옴션 매수에 사용할 수 있는 크레딧의 총량에서 상기 옵션의 매수에 사용한 크레딧의 양에 비례하여 상기 옵션 거래자의 확신도를 계산할 수 있다. 예를 들면 A옵션(210)과 B옵션(230)이 존재하는 경우, 시장가가 1000크레딧인 A옵션(210)은 B옵션(230)보다 행사가를 행사할 확률이 낮은 것일 수 있다. 그러나 특정 사용자가 B후보의 당선에 대하여 부정적인 정보(예를 들면, B후보의 땅투기 의혹에 관련한 정보)를 상기 정보가 B옵션(230)의 시장가에 반영되기 이전에 입수한 경우에 상기 사용자는 옵션 매수로 인한 이득을 극대화 하기 위하여 A옵션(210)을 매수할 수 있다. 이때 상기 사용자의 총 크래딧은 1,000,000크레딧이라고 가정하고, 상기 사용자는 A옵션(210)을 1000매 매수하여 1,000,000크레딧을 A옵션 매수에 사용하였다면, 상기 사용자의 A옵션 매수는, 일반적으로 시장가가 낮은 옵션의 경우에 행사할 수 있는 확률이 낮을 수 있으므로, 매우 높은 확신도로 이루어진 것이라고 할 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 상기 사용자의 A옵션(210)매수는 일반적인 옵션 매수보다 높은 확신도를 가지고 이루어 진 것이라고 판단할 수 있다. 따라서, 제어 모듈(110)은 A옵션(210)의 시장가가 낮아 A옵션을 행사할 수 있는 확률이 낮을 것으로 예측됨에도 불구하고 A옵션(210)의 매수에 해당 사용자가 소지한 크레딧중 높은 비중의 크레딧을 사용한 경우라면 해당 매수 행위는 매우 높은 확신도를 가진 것으로 처리할 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 해당 사용자가 소지한 크레딧 중 옵션의 매수에 사용한 크레딧의 비중이 높을 수록 해당 사용자의 옵션 매수 행위에 대한 확신도를 높게 판단하며, 나아가 이 경우 해당 사용자가 매수한 상기 옵션의 시장가와 행사가의 갭(gap)이 클수록 해당 사용자의 옵션 매수 행위에 대한 확신도를 더 높게 판단할 수 있다. 전술한 크레딧의 총량과 옵션의 매수 양은 예시일 뿐이며, 제어 모듈(110)은 다양한 크레딧의 양과 다양한 옵션의 매수량에 따라서 확신도를 판단할 수 있다.

또한 나아가 옵션 매수를 통한 이익을 극대화 하기 위한 도박적인 베팅(betting)을 여론조사 결과에서 필터링(filtering)하기 위하여 이하에서 서술하는 해당 옵션 거래자의 과거 거래 내역이 옵션 거래자의 옵션 거래 행위에 대한 확신도를 판단하기 위하여 참조될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어 모듈(110)은 상기 옵션 거래자의 과거의 옵션 거래 패턴에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 옵션 거래자의 확신도를 계산할 수 있다. 일반적인 옵션 거래에서 거래 관계자들은 투자 리스크를 감소하기 위하여 일반적으로 분산 투자를 시도하게 된다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 옵션의 거래 관계자들이 실제로는 B후보의 당선을 예측하면서도 옵션거래의 리스크를 감소시키기 위한 목적으로 A옵션(210)을 일정부분 매수할 수 있다. 따라서 이 경우의 A옵션(210)의 매수 부분은 단순한 리스크 관리측면으로 보아야 하며, 매수자는 A옵션(210)의 행사 조건인 A후보의 당선을 강하게 확신하고 있는 것이라고 보기 어려운 측면이 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 옵션 거래자의 과거 옵션 거래 패턴을 분석하여 단순한 리스크 관리 측면의 옵션 매수에 대하여 낮은 확신도를 부여하여 여론 조사 결과를 생성할 수 있다.

예를 들면, 제 1 사용자, 제 2 사용자가 존재한다고 가정하자. 제 1 사용자는 과거 리스크 관리 측면에서 장래 미확정 이벤트에 대하여 발행된 옵션에서(예를 들면, 특정한 지방선거 이벤트) 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 다양한 옵션(예를 들면, 제 1후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션, 제 2후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션 및 제 3후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션)을 리스크 관리 측면에서 제 1 사용자가 사용할 수 있는 크레딧을 적절히 분배하여 매수하였을 수 있다. 이 경우 제어 모듈(110)은 제 1 사용자의 투자 성향을 리스크 관리형으로 판단할 수 있다. 따라서 제 1 사용자의 옵션의 분산매수에 대하여, 리스크 관리를 위한 매수일 경우에는 이에 대한 확신도를 낮은 것으로 처리할 수 있다. 예를 들면, 도 2 에서 도시하는 옵션에 대하여, A옵션(210)의 매수에 제 1 사용자가 가진 크레딧의 70%를, B옵션(230)의 매수에 제 1 사용자가 가진 크레딧의 30% 를 사용하였다면, 제 1사용자의 투자 성향은 크래딧의 일정량을 리스크 관리에 사용하는 것으로 판단될 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 제 1 사용자가 실제로 당선될 것이라 예측하는 후보는 A후보이나, 리스크 관리 측면에서 B후보의 당선을 행사 조건으로 하는 B옵션(230)을 매수한 것으로 판단할 수 있다. 따라서 이 경우 제어 모듈(110)은 제 1 사용자의 옵션 매수에 대하여 A옵션(210)의 매수는 확신도가 높은 것으로, B옵션(230)의 매수는 확신도가 낮은 것으로 처리할 수 있다. 전술한 크레딧의 분산 투자와 그에 따른 확신도의 판단은 예시적인 것으로, 크레딧의 분산 투자 비율에 대하여 제어 모듈(110)은 적절한 확신도를 다양하게 설정된 알고리즘에 의하여 판단할 수 있다.

또한, 예를 들면 제 2 사용자는 과거 장래 미확정 이벤트에 대하여 발행된 옵션에서(예를 들면, 특정한 지방선거 이벤트) 상기 장래 미확정 이벤트에 대한 다양한 옵션(예를 들면, 제 1 후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션, 제 2 후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션 및 제 3후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션)을 구입할 수 있다. 그러나 제 2 사용자는 리스크 관리를 위한 분산 투자를 하지 않고, 이익을 최대화 하기 위하여 자신이 확신을 가지는 옵션에 대해서만 매수를 하였을 수 있다. 이 경우 제어 모듈(110)은 제 2 사용자의 투자 성향을 강한 확신형으로 판단할 수 있다. 따라서, 제 2 사용자의 옵션 거래행위는 높은 확신도를 가지는 것으로 처리할 수 있다. 예를 들면, 도 2에서 도시하는 옵션에 대하여 A옵션(210)의 매수에 제 2 사용자가 가진 크레딧의 50%를 사용하고, B옵션(230)매수에 제 2 사용자가 가진 크레딧을 사용하지 않은 경우라면, 제어 모듈(110)은 제 2 사용자가 당선될 것이라 예측하는 후보는 A후보 인 것으로 판단할 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 제 2 사용자의 A 옵션(210)매수에 대하여 강한 확신도를 가지는 것으로 처리할 수 있다. 전술한 크레딧의 사용 비율과 투자 성향 정보는 예시적인 것으로 제어 모듈(110)은 다양한 크레딧의 사용 형태에 따라서 다양한 투자 성향을 판단할 수 있다.

또한, 옵션의 거래로 인한 이익을 극대화 하기 위한 도박적인 베팅을 필터링 하기 위하여 옵션 거래자의 과거 옵션 거래 내역이 참조될 수 있다. 예를 들면, 제 3 사용자와 제 4 사용자는 과거에 시장가가 낮은 옵션을 매수하여 이를 도중에 매도하거나, 해당 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하여 높은 이득을 취한 바 있다고 가정하자. 제 3 사용자는 도박적인 베팅을 통해 높은 수익을 올리는 거래자로서, 도박적인 베팅을 통해 매수한 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하면 높은 수익을 올리지만, 매수한 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않은 경우 많은 손해를 볼 수 잇다. 제 3 사용자는 이러한 높은 수익과 많은 손해가 비슷한 비율로 반복되는 사용자라고 가정한다면, 제 3 사용자는 운에 의한 수익을 올리는 사용자로서, 제 3 사용자의 옵션 매수는 도박적인 베팅에 해당할 수 있다. 따라서, 제어 모듈(110)은 제 3 사용자의 과거 옵션 거래 내역을 통해 제 3 사용자의 도박사적인 투자 성향을 알 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 제 3 사용자의 도박사적이 투자 성향을 고려하여 제 3 사용자의 옵션 매수에 대한 확신도를 보정할 수 있다. 예를 들면, 제 3 사용자는 도박사적인 투자 성향을 가진 사용자로서 사용할 수 있는 크레딧의 대부분을 A옵션(210)의 매수에 사용하였다고 가정하면, 이 경우에 제어 모듈(110)은 제 3 사용자의 투자 성향을 고려하여 제 3 사용자의 A옵션(210)의 매수 행위는 낮은 확신도를 가지는 것으로 처리할 수 있다. 반면에 제 4 사용자는 시장가가 낮은 옵션을 대량 매수 하는 등 리스크가 높은 방식으로 옵션을 매수하지만, 그 결과 제 4사용자가 옵션을 매수하고 이후에 해당 옵션의 시장가가 급상승하는 경우가(예를 들면, 제 4 사용자가 A옵션(210)을 매수한 경우에, 또는 B옵션(230)을 매도한 경우에, B후보의 땅투기 의혹에 대한 신문기사가 발표된경우) 수차례 반복되는 경우 제 4 사용자는 단순히 운에 맡기는 도박사적인 투자 성향을 가진 사용자가 아닐 수 있다. 따라서 이 경우 제어 모듈(110)은 제 4 사용자를 투자 형태는 도박적이나, 중요 정보를 한발 빠르게 입수하는 투자자로 분류할 수 있다. 따라서, 제 4 사용자가 A옵션(210)을 다량 매수한 경우에, 제 4 사용자는 중요 정보를 한발 빠르게 입수하여 먼저 행동하는 투자자로서, 제어 모듈(110)은 제 4 사용자의 A옵션(210) 매수에 높은 확신도를 지닌 것으로 판단할 수 있다. 전술한 투자 성향과 과거의 거래 내역은 예시일 뿐이며, 이전의 옵션 거래 내역을 참조하여 확신도를 판단할 수 있는 다양한 기법들이 사용될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예와 관련된 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 상세한 예시를 도시한다.

도 3은 A옵션(210)의 보다 상세한 정보를 도시한다. 도 3에서 표시하는 옵션에 대한 상세 정보(300)는 예시일 뿐이며, 옵션 거래 관계자의 판단을 도울 수 있는 다양한 정보들이 상세 정보에 포함될 수 있다. 옵션의 상세 정보는 옵션 거래 관계자의 판단을 도와 보다 정확한 여론조사 결과를 제공할 수 있다. 옵션의 상세 정보(300)에는 옵션의 시장가 정보(310), 행사 조건인 장래 미확정 이벤트에 관련한 정보(330)가 포함될 수 있다.

옵션의 시장가 정보(310)는 일, 주, 월, 년 및 기타 설정 가능한 시간 간격에 따른 옵션의 시장가 정보를 제공할 수 있다. 사용자가 옵션의 시장가의 변동을 알아보기 용이하도록 시각화된 정보가 제공될 수 있으나, 본 도면으로 제한되지 아니하며, 사용자가 옵션의 시장가의 변동을 알아보기 용이하도록 정보가 적절한 방식으로 표시될 수 있다. 본 도면은 예를 들어서 꺽은 선 그래프 형태로 옵션의 시장가 정보를 표시한다. 또한, 옵션의 시장가 정보(310)은 옵션의 거래량 정보도 포함할 수 있다. 옵션의 거래량 정보를 통해 사용자는 해당 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트에 대한 사용자간의 관심도를 알 수 있다. 따라서, 만기일까지 옵션을 소지하고 있을 필요 없이 거래량이 높은 옵션을 매수하여, 시장가의 변동에 따라서 이득을 취할 수 있다. 따라서, 제어 모듈(110)은 매수와 매도가 자유롭게 일어나는 옵션의 거래 정보를 분석하여 여론조사 정보를 전통적인 여론조사보다 자주 생성할 수 있다. 따라서 제어 모듈(110)은 여론조사 정보를 높은 빈도로 생성하여, 해당 장래의 미확정 이벤트의 발생 가능성에 대한 여론조사 결과를 실시간, 또는 실시간에 가깝게 제공할 수 있다.

장래 미확정 이벤트에 관련한 정보(330)은 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트에 관련한 전반적인 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 대통령 선거인 경우에, 장래 미확정 이벤트에 관련한 정보(330)는 해당 옵션의 행사 조건인 특정 A후보의 당선의 가능성을 사용자가 예측할 수 있도록 특정 A후보의 약력일 수 있다. 또한, 장래 미확정 이벤트에 관련한 정보(330)는 장래 미확정 이벤트가 확정되는 날짜 정보, 장래 미확정 이벤트가 확정되는 조건에 관련한 정보등을 포함할 수 있다. 또한, 만일 옵션이 월드컵에 있어 특정 국가의 우승을 행사 조건으로 하는 경우에는, 예를 들면, 독일이 월드컵에서 우승하는 것을 행사 조건으로 하는 옵션에 관련한 정보(330)는 독일 대표팀의 선수들에 관련한 정보, 독일 대표팀의 최근 전적에 관련한 정보, 독일 대표팀의 감독에 관련한 정보등을 포함할 수 있다. 전술한 장래 미확정 이벤트에 관련한 정보(330)는 예시일 뿐이며, 장래 미확정 이벤트의 종류에 따라 이와 관련된 다양한 정보들이 표시될 수 있다.

전술한 옵션의 상세 정보(300)는 서버(100) 또는 서버로부터 관련 정보를 수신 받은 사용자 단말(미도시)를 통해 표시될 수 있으며, 기타 사용자가 확인할 수 있는 형태로 표시될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예와 관련된 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션의 다른 상세한 예시를 도시한다.

도 4는 A옵션(210)의 보다 상세한 정보를 표시한다. 표시되는 상세한 정보에는 일, 주, 월, 년 및 기타 설정한 기간 동안의 장래 미확정 이벤트에 대한 신문기사, 뉴스, SNS(Social Network Service), blog, 인터넷(internet)등의 검색 결과 등이 포함될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 A옵션(210)의 가격 변동 그래프의 특정 지점(350)을 선택한 경우에 해당 시점(예를 들면, 일)에 해당 옵션에 관련된 정보, 해당 옵션의 행사 조건에 관련한 정보, 해당 옵션에 관련한 신문기사, 뉴스, SNS, blog, 인터넷 등의 검색 결과 등을 표시할 수 있다. 도 4에서 도시하고 있는 예시에서는, A후보의 땅 투기 의혹에 대하여 5월 27일자 신문기사, A후보의 위장전입 의혹에 대한 5월 28일자 신문기사가 해당 옵션에 관련한 정보(370)로 표시된다. 또한, A옵션의 시장가 변동을 보면, 5월 27일 및 5월 28일자에 해당 신문 기사가 나온 이후인 6월2일 A옵션(210)의 시장가가 최저점을 기록한 것을 확인할 수 있다. 따라서 사용자는 해당 신문기사와 옵션의 가격 변동의 관계를 옵션의 매수 및/또는 매도에 참조할 수 있다. 그러므로, A후보의 당선에 대하여 부정적인 신문 기사를 발견한 경우에 사용자는 A옵션(210)의 시장가가 하락할 것으로 예상할 수 있으며, 따라서 사용자는 손해를 방지하기 위하여 A옵션(210)을 매도할 수 있다. 그러므로, A옵션(210)의 시장가에 A후보에 대한 부정적인 신문 기사의 영향이 신속하게 반영될 수 있다. 따라서, 제어 모듈(110)은 A후보에 대한 부정적인 신문 기사의 영향이 신속하게 반영된 여론 조사 결과를 얻을 수 있다. 일반적으로 선거 등의 장래 미확정 이벤트의 경우 선거 기간 중에 여러 변수들이 등장하여, 여론조사의 결과가 급변하게 되나, 종래의 여론조사 방법으로는 이러한 선거 기간 중의 여러 변수들이 신속하게 반영되기 어려운 문제점이 있었다. 그러나 본 발명의 일 실시예에 따라서 제어 모듈(110)은 옵션의 거래 기록을 통해 여론조사 결과를 생성하므로 이러한 장래 미확정 이벤트의 진행 중에 일어난 변수에 의한 영향이 신속하게 반영된 여론조사 결과를 얻을 수 있다.

전술한 옵션의 상세 정보(300)는 서버(100) 또는 서버로부터 관련 정보를 수신 받은 사용자 단말(미도시)를 통해 표시될 수 있으며, 기타 사용자가 확인할 수 있는 형태로 표시될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 방법은 예를 들어, 서버(100)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 서버(100)는 송신모듈(140)과 수신모듈(150)을 통해, 사용자 단말(미도시) 및/또는 다른 서버(미도시)와 통신할 수도 있다.

또한 도 5에 도시된 순서도의 각 단계는 필수적인 것은 아니며 필요에 따라 일부 단계들이 생략되거나 추가될 수도 있다.

서버(100)는 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행 할 수 있다(410). 본 발명의 일 실시에에 따른 장래의 미확정 이벤트는, 미래에 일어날 수 있는 확정되지 않은 이벤트를 의미할 수 있다. 예를 들면, 대통령 선거는 투표 결과가 나오기 전에는 장래의 미확정 이벤트가 될 수 있다. 또한, 월드컵 경기에서 특정 국가의 승리도 장래의 미확정 이벤트가 될 수 있다. 전술한 장래의 미확정 이벤트는 예시일 뿐이며, 현재 확정되지 않았으나, 장래에 확정될 예정이 있는 다양한 이벤트가 포함될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 옵션이란, 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션일 수 있다. 예를 들면, 대통령 선거에서 A후보의 당선을 행사 조건으로 하는 옵션일 경우, A후보가 당선되는 경우 옵션의 권리를 행사할 수 있다. 옵션의 권리는 예를 들면, 현재 옵션의 시장가는 1000원이지만, A후보가 당선된 경우 해당 옵션을 10000원에 팔 수 있는 권리일 수 있다. 전술한 옵션은 예시일 뿐이며, 본 발명의 일 실시예에 따른 옵션은 콜 옵션 또는 풋 옵션의 방식을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라 서버(100)는 장래 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행할 수 있다. 또한 상기 옵션의 발행 주체는 전술한 바와같이 상기 여론조사 서버의 제공자, 관리자 또는, 외부 기관일 수 있다. 서버(100)는 옵션의 발행 가격을 결정할 수 있다. 또는, 서버(100)는 옵션의 발행 가격을 시장의 판단에 맞길 수도 있다. 옵션의 발행 매수는 서버(100)에 의해 정해질 수도 있고, 발행 매수의 제한이 없을 수도 있다. 옵션의 가격은 현금, 사이버 머니 및 크레딧(credit) 중 적어도 하나를 지불하는 것으로 매겨질 수 있다. 옵션의 매수자는 현금, 사이버 머니 및 크레딧(credit)을 이용하여 옵션을 매수할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 옵션의 거래에 사용되는 옵션의 대가를 "크레딧"으로 설명한다. 전술한 옵션의 가격 및 지불 정보는 예시일 뿐이며, 여론 조사 서버에서 사용될 수 있는 금전 및 비금전적인 크레딧을 모두 포함 할 수 있다.

서버(100)는 옵션에 대한 거래 정보를 수집할 수 있다(430). 서버(100)는 수신 모듈(140)을 통해 사용자 단말로부터 옵션을 거래하기 위한 정보를 수신할 수 있다. 거래 정보란, 옵션이 거래될 때, 상기 옵션의 거래 가격, 매수자, 매도자, 매수자가 사용한 크레딧의 총량, 매수자가 옵션 매수 전 보유하고 있었던 크레딧의 총량, 옵션의 거래량, 거래 매수, 매수자의 개인정보, 매도자의 개인정보, 매수자의 옵션 매수 전 후의 다른 옵션 거래 내역, 매도자의 옵션 매도 전 후의 다른 옵션 거래 내역 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 전술한 거래 정보는 예시일 뿐이며, 해당 옵션이 거래되면서 발생하는 거래와 관련한 모든 종류의 정보를 포함 할 수 있다.

서버(100)는 상기 거래 정보에 기반하여 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성할 수 있다(450). 전술한 바와 같이, 서버(100)는 옵션의 시장가, 옵션 거래자의 정보, 및 옵션 거래자의 확신도 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다.

도 6은 본 발명의 다른 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 방법은 예를 들어, 서버(100)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 서버(100)는 송신모듈(140)과 수신모듈(150)을 통해, 사용자 단말(미도시) 및/또는 다른 서버(미도시)와 통신할 수도 있다.

또한 도 6에 도시된 순서도의 각 단계는 필수적인 것은 아니며 필요에 따라 일부 단계들이 생략되거나 추가될 수도 있다.

서버(100)는 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행 할 수 있다(510). 전술한 바와 같이 본 발명의 일 실시에에 따른 장래의 미확정 이벤트는, 미래에 일어날 수 있는 확정되지 않은 이벤트를 의미할 수 있다.

서버(100)는 옵션에 대한 거래 정보를 수집할 수 있다(520). 전술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 거래 정보는 옵션이 거래될 때, 상기 옵션의 거래 가격, 매수자, 매수자, 매수자가 사용한 크레딧의 총량, 매수자가 옵션 매수 전 보유하고 있었던 크레딧의 총량, 옵션의 거래량, 거래 매수, 매수자의 개인정보, 매도자의 개인정보, 매수자의 옵션 매수 전 후의 다른 옵션 거래 내역, 매도자의 옵션 매도 전 후의 다른 옵션 거래 내역 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 전술한 거래 정보는 예시일 뿐이며, 해당 옵션이 거래되면서 발생하는 거래와 관련한 모든 종류의 정보를 포함 할 수 있다.

서버(100)는 옵션의 매수를 해당 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것으로 처리할 수 있다(530). 일반적으로 옵션은 시장가보다 행사가가 높으므로, 옵션의 매수는 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생을 예측하는 것으로 처리될 수 있다.

서버(100)는 옵션의 매도를 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리할 수 있다(540). 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않는 경우에 옵션은 무가치한 것이되며, 옵션의 소지자는 매수에 사용한 크레딧을 손해보게 된다. 따라서, 옵션의 소지자는 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않을 것이라고 예측된다면, 옵션을 매도하여 손해를 최소화 할 수 있다. 따라서, 옵션의 매도는 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리될 수 있다.

서버(100)는 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인정보 중 적어도 하나에 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화 할 수 있다(550). 전술한 옵션 거래자의 개인 정보들은 예시일 뿐이며 장래의 미확정 이벤트에 대하여 여론조사 참여자를 유의미하게 그룹화 할 수 있는 다양한 개인 정보 항목들이 본 발명에 포함될 수 있다. 상기 그룹화된 옵션의 거래 내역은 여론조사 응답 데이터가 될 수 있다. 그룹화의 구체적인 예시는 전술한 바와 같다.

서버(100)는 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다(560). 상기 그룹화된 옵션 거래 내역은 여론조사 응답 데이터가 될 수 있고, 제어 모듈(110)은 상기 여론조사 응답 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 따라서 서버(100)는 그룹화된 옵션 거래 내역에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다. 옵션 거래 내역을 옵션 거래자의 정보에 기초하여 그룹화 하고, 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역을 여론조사 응답 데이터로 하고, 여론조사 응답 데이터에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 구체적인 동작은 전술한 바와 같다.

도 7은 본 발명의 추가적인 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 방법은 예를 들어, 서버(100)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 서버(100)는 송신모듈(140)과 수신모듈(150)을 통해, 사용자 단말(미도시) 및/또는 다른 서버(미도시)와 통신할 수도 있다.

또한 도 7에 도시된 순서도의 각 단계는 필수적인 것은 아니며 필요에 따라 일부 단계들이 생략되거나 추가될 수도 있다.

서버(100)는 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행 할 수 있다(610). 전술한 바와 같이 본 발명의 일 실시에에 따른 장래의 미확정 이벤트는, 미래에 일어날 수 있는 확정되지 않은 이벤트를 의미할 수 있다.

서버(100)는 옵션에 대한 거래 정보를 수집할 수 있다(620). 전술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 거래 정보는 옵션이 거래될 때, 상기 옵션의 거래 가격, 매수자, 매수자, 매수자가 사용한 크레딧의 총량, 매수자가 옵션 매수 전 보유하고 있었던 크레딧의 총량, 옵션의 거래량, 거래 매수, 매수자의 개인정보, 매도자의 개인정보, 매수자의 옵션 매수 전 후의 다른 옵션 거래 내역, 매도자의 옵션 매도 전 후의 다른 옵션 거래 내역 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 전술한 거래 정보는 예시일 뿐이며, 해당 옵션이 거래되면서 발생하는 거래와 관련한 모든 종류의 정보를 포함 할 수 있다.

서버(100)는 옵션의 매수를 해당 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것으로 처리할 수 있다(630). 일반적으로 옵션은 시장가보다 행사가가 높으므로, 옵션의 매수는 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생을 예측하는 것으로 처리될 수 있다.

서버(100)는 옵션의 매도를 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리할 수 있다(640). 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않는 경우에 옵션은 무가치한 것이되며, 옵션의 소지자는 매수에 사용한 크레딧을 손해보게 된다. 따라서, 옵션의 소지자는 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않을 것이라고 예측된다면, 옵션을 매도하여 손해를 최소화 할 수 있다. 따라서, 옵션의 매도는 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리될 수 있다.

서버(100)는 옵션의 거래 내역을 해당 옵션 거래자의 확신도에 기초하여 보정할 수 있다(650). 확신도는 해당 옵션의 거래자가 상기 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하는지 여부에 관련한 예측을 확신하는 정도를 나타낼 수 있다. 옵션의 거래관계자들은 옵션 거래로 인한 리스크 관리 측면에서 일정부분 분산 투자를 시도할 수 있다. 이 경우에 분산 투자를 모두 여론조사 결과로 생성하는 경우에 여론조사 결과에 오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차를 보정하기 위하여, 서버(100)는 거래 관계자들의 거래 내역을 해당 옵션 거래자의 확신도에 기초하여 보정할 수 있다. 옵션의 매수를 행사조건인 장래 미확정 이벤트의 발생을 예측하는 것으로 처리하고, 옵션의 매도를 행사 조건인 장래 미확정 이벤트가 발생하지 않을 것을 예측하는 것으로 처리하는 경우, 옵션의 분산투자에 의하여 옵션의 거래 내역을 통해 생성되는 여론조사 결과에 오차가 발생할 수 있다. 따라서, 높은 확신도를 가진 매수 또는 매도행위에 높은 가중치를 부여하고, 낮은 확신도를 가진(이를 테면, 리스크 관리를 위한 분산투자, 이익을 극대화 하기 위한 도박적인 베팅) 매수 또는 매도행위에 낮은 가중치 또는 음의 가중치를 부여하여 거래 내역을 보정할 수 있다. 옵션 거래자의 확신도는 해당 옵션 거래에서 거래 당시의 해당 옵션의 시장가 정보, 상기 옵션 거래자의 과거 옵션 거래 패턴 정보 및 매수자가 옵션을 매수한 총량 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 계산될 수 있다. 서버(100)는 계산된 옵션 거래자의 확신도에 기초하여, 옵션의 거래 내역을 보정할 수 있다. 예를 들면, 옵션을 1매 매수한 것을 해당 이벤트의 발생을 예측하는 여론조사 결과에 1점을 추가하는 것으로 처리할 수 있다. 이때, 높은 확신도를 가진 옵션 매수 행위에 대하여 가중치 0.5점을 부여하여, 해당 옵션을 1매 매수한 것을 해당 이벤트의 발생을 예측하는 여론조사 결과에 1.5점을 추가하는 것으로 처리할 수 있다. 또한, 옵션을 1매 매도한 것을 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 여론조사 결과에 1점을 추가하는 것으로 처리할 수 있다. 이때, 낮은 확신도를 가진 옵션 매수 행위에 대하여 음의 가중치 -0.5점을 부여하여, 해당 옵션을 1매 매도한 것을 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 여론조사 결과에 0.5점을 추가하는 것으로 처리할 수 있다. 전술한 보정을 통하여 보다 정확한 여론조사 결과를 신속하게 얻을 수 있다. 전술한 여론조사 결과 생성을 위한 점수는 예시일 뿐이며, 다양한 형태의 옵션의 거래 행위에 대하여 다양한 방식으로 여론조사 결과 생성을 위한 알고리즘이 사용될 수 있다. 또한, 전술한 확신도에 의한 가중치는 예시일 뿐이며, 사용자의 선택에 대한 확신도를 여론조사 결과에 반영할 수 있는 다양한 수치들이 사용될 수 있다.

서버(100)는 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인정보 중 적어도 하나에 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화 할 수 있다(660). 옵션 거래 내역의 구체적인 예시는 전술한 바와 같다. 서버(100)는 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 응답 데이터를 생성할 수 있다.

서버(100)는 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다(670). 상기 그룹화된 옵션 거래 내역은 옵션 거래자의 확신도에 기초하여 보정된 그룹화된 옵션 거래 내역일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라서, 서버(100)는 그룹화된 옵션 거래 내역에서 여론조사 응답 데이터를 생성하고, 여론조사 응답 데이터에 기초하여 여론조사 결과를 생성할 수 있다.

도 8은 본 발명의 또 다른 일 실시예와 관련된 인터넷을 이용한 여론조사 방법의 순서도를 도시한다.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 방법은 예를 들어, 서버(100)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 서버(100)는 송신모듈(140)과 수신모듈(150)을 통해, 사용자 단말(미도시) 및/또는 다른 서버(미도시)와 통신할 수도 있다.

또한 도 8에 도시된 순서도의 각 단계는 필수적인 것은 아니며 필요에 따라 일부 단계들이 생략되거나 추가될 수도 있다.

서버(100)는 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 발행 할 수 있다(710). 전술한 바와 같이 본 발명의 일 실시에에 따른 장래의 미확정 이벤트는, 미래에 일어날 수 있는 확정되지 않은 이벤트를 의미할 수 있다.

서버(100)는 옵션에 대한 거래 정보를 수집할 수 있다(720). 수집되는 옵션의 거래 정보는 전술한 바와 같다.

서버(100)는 구매자가 옵션 구매에 사용할 수 있는 크레딧의 총량에서 해당 옵션의 구매에 사용한 크레딧의 양에 비례하여 해당 옵션 거래자의 확신도를 결정할 수 있다(730). 본 발명의 일 실시예에 따른 확신도는 옵션 거래 관계자가 상기 옵션 거래에 대하여 얼마만큼의 확신을 가지는 지를 나타내는 지표가 될 수 있다. 따라서 상기 확신도는 해당 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생에 관한 예측의 확신도를 의미할 수 있다. 해당 옵션 거래가 높은 확신도를 가지는 경우에 옵션의 거래자는 해당 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생 여부에 관하여 높은 확신을 가지고 예측하는 것일 수 있다. 예를 들면, A옵션(210)과 B옵션(230)이 존재하는 경우, 시장가가 1000크레딧인 A옵션(210)은 B옵션(230)보다 행사가를 행사할 확률이 낮은 것일 수 있다. 그러나 특정 사용자가 B후보의 당선에 대하여 부정적인 정보(예를 들면, B후보의 땅투기 의혹에 관련한 정보)를 상기 정보가 B옵션(230)의 시장가에 반영되기 이전에 입수한 경우에 상기 사용자는 옵션 매수로 인한 이득을 극대화 하기 위하여 A옵션(210)을 매수할 수 있다. 이때 상기 사용자의 총 크래딧은 1,000,000크레딧이라고 가정하고, 상기 사용자는 A옵션(210)을 1000매 매수하여 1,000,000크레딧을 A옵션 매수에 사용하였다면, 상기 사용자의 A옵션 매수는 매우 높은 확신도로 이루어진 것이라고 할 수 있다. 따라서 서버(100)는 상기 사용자의 A옵션(210)매수는 일반적인 옵션 매수보다 높은 확신도를 가지고 이루어 진 것이라고 판단할 수 있다. 따라서 이 경우에 서버(100)는 상기 사용자의 A옵션(210)의 매수를 높은 확신도를 가지는 것으로 처리할 수 있다. 따라서 일반적으로 사용자가 가진 크레딧의 총량 중 옵션 매수에 사용한 크레딧의 양이 많을수록 상기 사용자는 상기 옵션의 행사 조건인 장래 미확정 이벤트의 발생에 대하여 높은 확신을 가지는 것으로 처리될 수 있다. 전술한 크레딧의 총량과 옵션의 매수 양은 예시일 뿐이며, 서버(100)는 다양한 크레딧의 양과 다양한 옵션의 매수량에 따라서 확신도를 판단할 수 있다.

서버(100)는 거래 당시의 해당 옵션의 시장가가 행사가에 가까울수록 해당 옵션의 구매자는 해당 이벤트가 발생할 것이라는 예측에 높은 확신도를 가지는 것으로 옵션 거래자의 확신도를 결정할 수 있다(740). 예를 들면, A옵션(210)의 시장가는 1000크레딧이고, B옵션(230)의 시장가는 8000크레딧이고, 양 옵션의 행사가는 10000크레딧인 경우에 B옵션(230)의 매수자는 만기일에 B후보 당선 이벤트가 발생하는 경우에 2000크래딧의 이익을 볼 수 있늘 뿐이지만, 만약 A후보 당선 이벤트가 발생하는 경우에는 8000크래딧의 손해를 볼 수 있다. 따라서, 이러한 관점에서 B옵션(230)의 매수는 A옵션(210)의 매수보다 높은 리스크(risk)를 가질 수 있다. 그러나, B옵션(230)의 매수자는 이러한 리스크에도 불구하고 B옵션(230)을 매수한 것일 수 있다. 따라서, B옵션(230)의 매수자는 이러한 리스크에도 불구하고 B옵션(230)을 매수하였으므로, B옵션(230)의 행사 조건인 B후보의 당선을 보다 강하게 예측하는 것일 수 있다. 따라서, 이 경우에 A옵션(210)의 매수자보다 B옵션(230)의 매수자가 해당 옵션의 행사 조건인 특정 후보의 당선에 대하여 보다 강한 확신을 가지는 것을 의미할 수 있다. 그러므로 B옵션(230)의 매수에 대하여 서버(100)는 보다 높은 확신도를 부여할 수 있다.

또한, B옵션(230)의 매도자는 B옵션(230)의 시장가가 행사가인 10000크레딧에 근접한 8000크레딧임에도 불구하고 B옵션(230)을 매도하는 것이 된다. B옵션(230)은 시장가가 8000크레딧으로 행사가에 가까워 B후보의 당선확률이 높은 것이 될 수 있으며, B옵션(230)의 소지자는 B옵션(230)을 계속 가지고 있을 경우 현재 매도하는 것보다 2000크레딧의 수입을 더 올릴 수 있다. 그럼에도 불구하고 B옵션(230)을 매도하는 것은 해당 매도자의 확신도와 관련될 수 있다. 예를 들면, B옵션(230)의 매도자는 B후보의 당선에 대한 부정적인 정보(예를 들면, B후보의 땅투기 의혹)를 B옵션(230)의 시장가에 반영되기 이전에 입수한 것일 수 있다. 이 경우에 B옵션(230)의 소지자는 B옵션(230)의 시장가가 급락할 것이라는 강한 확신을 가지고 B옵션(230)을 매도할 수 있다. 그러므로 서버(100)는 이러한 B옵션(230)의 매도에 대하여 높은 확신도를 부여할 수 있다. 전술한 옵션의 시장가 정보와 매수자의 확신도는 예시일 뿐이며, 다양한 옵션 가격에 대하여 다양한 거래자의 확신도가 추출될 수 있다.

또한 나아가 옵션 매수를 통한 이익을 극대화 하기 위한 도박적인 베팅(betting)을 여론조사 결과에서 필터링(filtering)하기 위하여 해당 옵션 거래자의 과거 거래 내역이 옵션 거래자의 옵션 거래 행위에 대한 확신도를 판단하기 위하여 참조될 수 있다.

서버(100)는 옵션의 시장가, 옵션 거래자의 정보, 및 옵션 거래자의 확신도중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성할 수 있다(750). 전술한 바와 같이 서버(100)는 옵션의 시장가, 옵션 거래자의 정보, 및 옵션 거래자의 확신도중 적어도 하나에 부분적으로 기초하여 장래 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.

본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 "소프트웨어"로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 발명의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.

여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독가능 장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다. 용어 "기계-판독가능 매체"는 명령(들) 및/또는 데이터를 저장, 보유, 및/또는 전달할 수 있는 무선 채널 및 다양한 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.

제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 발명의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims (10)

1. 사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 인터넷을 이용한 여론조사 방법으로서,
   제어 모듈에서 상기 사용자 단말을 통해 거래 가능한 장래의 미확정 이벤트(event)의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 생성하는 단계;
   송신 모듈에서 상기 옵션이 상기 사용자 단말에서 거래 가능하도록 상기 옵션에 관련한 정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;
   상기 사용자 단말로부터 수신 모듈을 통해 수신된 옵션 거래 관련 정보에 기초하여 제어 모듈에서 적어도 옵션의 시장가 정보, 및 옵션 거래자의 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하는 단계; 및
   제어 모듈에서 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래의 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성하는 단계;
   를 포함하며,
   상기 여론조사 결과를 생성하는 단계는,
   옵션의 시장가, 옵션 거래자의 정보, 및 옵션 거래자의 확신도중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 단계이고,
   상기 옵션 거래자의 정보에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 단계는,
   제어 모듈에서 옵션의 매수를 해당 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것으로 처리하는 단계;
   제어 모듈에서 옵션의 매도를 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리하는 단계;
   제어 모듈에서 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인정보 중 적어도 하나에 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화 하는 단계; 및
   제어 모듈에서 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 단계;
   를 포함하는 단계인,
   사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 인터넷을 이용한 여론조사 방법.
   
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 옵션의 시장가에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 단계는,
   제어 모듈에서 옵션의 시장가가 옵션의 행사가에 가까울수록, 해당 이벤트의 발생 확률이 높은 것으로 여론조사 결과를 생성하는 단계인,
   사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 인터넷을 이용한 여론조사 방법.
   
   
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 옵션 거래자의 확신도는,
   해당 옵션 거래에서 거래 당시의 해당 옵션의 시장가 정보, 상기 옵션 거래자의 과거의 옵션 거래 패턴 정보 및 매수자가 옵션을 매수한 총량 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 계산되는,
   사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 인터넷을 이용한 여론조사 방법.
   
6. 제 5항에 있어서,
   상기 옵션 거래자의 확신도는,
   거래 당시의 해당 옵션의 시장가가 행사가에 가까울수록, 해당 옵션의 매수자는 해당 이벤트가 발생할 것이라는 예측에 높은 확신도를 가지는 것으로 하는,
   사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 인터넷을 이용한 여론조사 방법.
   
7. 제 5항에 있어서,
   상기 옵션 거래자의 확신도는,
   매수자가 옵션 매수에 사용할 수 있는 크레딧(credit)의 총량에서, 해당 옵션의 매수에 사용한 크레딧의 양에 비례하여 증가하는,
   사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 인터넷을 이용한 여론조사 방법.
   
8. 제 1 항에 있어서,
   여론조사 결과를 생성하는 단계는,
   옵션의 매수를 해당 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것으로 처리하는 단계;
   옵션의 매도를 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리하는 단계;
   옵션의 거래 내역을 해당 옵션 거래자의 확신도에 기초하여 보정하는 단계;
   옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인정보 중 적어도 하나에 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화 하는 단계; 및
   해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 단계;
   를 포함하는 단계인,
   사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 인터넷을 이용한 여론조사 방법.
   
9. 사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체로서,
   상기 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 컴퓨터로 하여금 인터넷을 이용한 여론조사를 제공하기 위한 이하의 명령들을 저장하며, 상기 명령들은:
   상기 컴퓨터의 제어 모듈로 하여금 장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 옵션을 생성하도록 하기 위한 명령;
   상기 컴퓨터의 송신 모듈로 하여금 상기 옵션이 상기 사용자 단말에서 거래 가능하도록 상기 옵션에 관련한 정보를 상기 사용자 단말에 제공하도록 하기 위한 명령;
   상기 컴퓨터의 제어 모듈로 하여금 사용자 단말로부터 수신 모듈을 통해 수신된 옵션 거래 관련 정보에 기초하여 적어도 옵션의 시장가 정보 및 옵션 거래자의 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하도록 하기 위한 명령; 및
   상기 컴퓨터의 제어 모듈로 하여금 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래의 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성하기 위한 명령;
   을 포함하며,
   상기 여론조사 결과를 생성하는 명령은,
   옵션의 시장가, 옵션 거래자의 정보, 및 옵션 거래자의 확신도중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 명령이고,
   상기 옵션 거래자의 정보에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는 명령은,
   상기 컴퓨터의 제어 모듈로 하여금 옵션의 매수를 해당 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것으로 처리하도록 하기 위한 명령;
   상기 컴퓨터의 제어 모듈로 하여금 옵션의 매도를 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리하도록 하기 위한 명령;
   상기 컴퓨터의 제어 모듈로 하여금 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인정보 중 적어도 하나에 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화하도록 하기 위한 명령; 및
   상기 컴퓨터의 제어 모듈로 하여금 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 결과를 생성하도록 하기 위한 명령;
   를 포함하는 명령인,
   사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체.
10. 여론조사 결과를 제공하는 방법을 실행하는 사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버로서,
    장래의 미확정 이벤트의 발생을 행사 조건으로 하는 상기 사용자 단말을 통해 거래 가능한 옵션을 생성하고, 상기 사용자 단말로부터 수신 모듈을 통해 수신된 옵션 거래 관련 정보에 기초하여 적어도 옵션의 시장가 정보 및 옵션 거래자의 정보 중 적어도 하나 포함하는 상기 옵션에 대한 거래 정보를 수집하고, 그리고 데이터 베이스에 저장된 상기 거래 정보에 기반하여 상기 장래의 미확정 이벤트에 대한 여론조사 결과를 생성하는 제어 모듈;
    상기 옵션이 상기 사용자 단말에서 거래 가능하도록 상기 옵션에 관련한 정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 송신 모듈;
    상기 사용자 단말로부터 옵션 거래 관련 정보를 수신하는 수신 모듈; 및
    상기 거래 정보를 저장하는 데이터베이스;
    를 포함하며,
    상기 제어부는 옵션의 시장가, 옵션 거래자의 정보, 및 옵션 거래자의 확신도중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 여론조사 결과를 생성하며,
    상기 제어부는 추가적으로,
    옵션의 매수를 해당 이벤트가 발생하는 것으로 예측하는 것으로 처리하고, 옵션의 매도를 해당 이벤트가 발생하지 않을 것으로 예측하는 것으로 처리하고, 옵션 거래자의 연령 정보, 소득구간 정보, 직업 정보, 성별 정보, 최종학력 정보, 거주지 정보 및 옵션 거래자의 개인정보 중 적어도 하나에 기초하여 옵션 거래 내역을 그룹화 하고, 그리고 해당 이벤트에 대한 그룹화된 옵션 거래 내역에 기초하여 여론조사 결과를 생성하는,
    여론조사 결과를 제공하는 방법을 실행하는 사용자 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버.

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