KR101714897B1

KR101714897B1 - 복수의 sns의 식별정보 매칭 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101714897B1
Application number: KR1020150128425A
Authority: KR
Inventors: 정재은; 이오준
Original assignee: 중앙대학교 산학협력단
Priority date: 2015-09-10
Filing date: 2015-09-10
Publication date: 2017-03-10

Abstract

복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법 및 장치가 제공된다. 개시된 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법은 제1 SNS에 가입된 하나의 제1 식별정보와 연관된 상기 제1 SNS 상의 친구 정보를 수집하는 단계; 제2 SNS에 가입된 복수의 제2 식별정보를 수집하고, 상기 복수의 제2 식별정보 각각에 대한 상기 제2 SNS 상의 친구 정보를 수집하는 단계; 상기 제1 식별정보의 친구 정보와 상기 복수의 제2 식별정보의 친구 정보를 각각 비교하여 유사도값을 산출하는 단계; 및 상기 복수의 제2 식별정보의 유사도값이 기설정된 임계값 이상인 적어도 하나의 제2 식별정보를 상기 제1 식별정보와 대응되는 제2 식별정보로 출력하는 단계;를 포함한다.

Description

복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법 및 장치{Method and Apparatus for matching identification information of plurality of SNS}

본 발명의 실시예들은 사용자의 공개된 정보만을 사용하여 SNS(Social Networking Service) 사이의 가장 적합한 매칭을 찾아낼 수 있는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법 및 장치에 관한 것이다.

전 세계적으로 스마트폰의 사용이 활성화됨에 따라, SNS(Social Networking Service, 소셜 네트워크 서비스, 이하, "SNS"로 호칭함)를 통한 커뮤니케이션의 이용은 급속히 증가하고 있다. SNS는 웹 상에서 이용자들이 인적 네트워크를 형성할 수 있는 서비스로서, 대표적으로는 페이스북, 트위터, 인스타그램 등이 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 일반적으로 하나의 사용자는 2개 이상의 SNS를 이용하며, 따라서 SNS 상의 친구 관계가 개별적으로 형성되어 있다. 즉, 서로 다른 SNS의 친구 관계는 아무런 관련성도 존재하지 않는다. 이는 복수의 SNS 상의 통합 문제를 낳을 수 있다.

일례로, 사용자 A 및 사용자 B 각각은 제1 SNS 및 제2 SNS에 가입되어 있는데, 사용자 A는 제1 SNS 상에서의 사용자 B의 식별 정보는 알고 있으나, 제2 SNS 상에서의 사용자의 식별정보는 모르고 있는 상태가 발생할 수 있다.

상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 복수의 SNS를 통합할 수 있는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 사용자의 공개된 정보만을 사용하여 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자에 의해 도출될 수 있을 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 제1 SNS에 가입된 하나의 제1 식별정보와 연관된 상기 제1 SNS 상의 친구 정보를 수집하는 단계; 제2 SNS에 가입된 복수의 제2 식별정보를 수집하고, 상기 복수의 제2 식별정보 각각에 대한 상기 제2 SNS 상의 친구 정보를 수집하는 단계; 상기 제1 식별정보의 친구 정보와 상기 복수의 제2 식별정보의 친구 정보를 각각 비교하여 유사도값을 산출하는 단계; 및 상기 복수의 제2 식별정보의 유사도값이 기설정된 임계값 이상인 적어도 하나의 제2 식별정보를 상기 제1 식별정보와 대응되는 제2 식별정보로 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법이 제공된다.

상기 친구 정보는 문자열 정보이고, 상기 유사도값을 산출하는 단계는 문자열 유사도 비교를 통해 유사도값을 산출할 수 있다.

상기 친구 정보는 식별정보 및 사용자명 중 적어도 하나와 관련될 수 있다.

상기 유사도값을 산출하는 단계는, 상기 복수의 제2 식별정보 각각에 대하여, 상기 제1 식별정보의 친구 정보 각각과 상기 제2 식별정보의 친구 정보 각각에 대한 문자열 유사도를 산출하고, 상기 문자열 유사도에 기초하여 상기 제1 식별정보와 대응되는 상기 제2 식별정보의 쌍인 대응 쌍들을 산출하고, 상기 대응 쌍들의 문자열 거리를 이용하여 유사도값을 산출할 수 있다.

상기 문자열 유사도는 리벤슈타인 거리(Levenshtein Distance)와 대응될 수 있다.

상기 유사도값을 산출하는 단계는 상기 문자열 유사도의 합이 최소인 대응 쌍들을 산출하고, 상기 유사도값은 상기 대응 쌍들의 문자열 유사도의 합과 대응될 수 있다.

상기 유사도값을 산출하는 단계는 상기 문자열 유사도를 행렬 원소로 하는 헝가리안 메소드(Hungarian Method)를 이용하여 상기 대응 쌍들을 산출할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제1 SNS에 가입된 하나의 제1 식별정보와 연관된 상기 제1 SNS 상의 친구 정보를 수집하며, 제2 SNS에 가입된 복수의 제2 식별정보를 수집하고, 상기 복수의 제2 식별정보 각각에 대한 상기 제2 SNS 상의 친구 정보를 수집하는 수집부; 문자열 유사도 비교를 통해, 상기 제1 식별정보의 친구 정보와 상기 복수의 제2 식별정보의 친구 정보를 각각 비교하여 유사도값을 산출하는 산출부; 및 상기 복수의 제2 식별정보의 유사도값이 기설정된 임계값 이상인 적어도 하나의 제2 식별정보를 상기 제1 식별정보와 대응되는 제2 식별정보로 출력하는 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 장치가 제공된다.

본 발명에 따르면, 사용자의 공개된 정보만을 사용하여 SNS 사이의 가장 적합한 매칭을 찾아낼 수 있게 된다.

도 1은 사용자가 복수의 SNS를 사용하고 있는 개념을 도시한 도면이다.
도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 SNS의 식별정보 매칭 장치의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

"제1", "제2" 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 SNS의 식별정보 매칭 장치의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 식별정보 매칭 장치(200)는 수집부(210), 산출부(220) 및 출력부(230)를 포함한다.

그리고, 도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.

본 발명에 따른 복수의 SNS의 식별정보 매칭 장치(200) 및 방법은, 사용자 A에 대한 제1 SNS의 제1 식별정보가 알려져 있고, 사용자 A에 대한 제2 SNS의 제2 식별정보가 알려지지 않은 상태에서, 사용자 A에 대한 제2 SNS의 제2 식별정보를 검색하는데 용이하게 이용될 수 있다. 이하, 상기의 상황을 중심으로 본 발명을 설명하고자 한다. 그러나, 본 발명의 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2 및 도 3를 참조하여, 각 구성요소 별 기능 및 각 단계 별로 수행되는 과정을 설명하기로 한다.

먼저, 단계(310)에서, 수집부(210)는 제1 SNS에 가입된 하나의 제1 식별정보와 연관된 제1 SNS 상의 친구 정보를 수집한다. 여기서, 식별정보는 계정정보 등과 같은 문자열 정보이고, 친구 정보 역시 식별정보, 사용자명(username)등과 같은 문자열 정보일 수 있다.

일례로서, 수집부(210)는 제1 SNS로부터 제공된 공개된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API: Application Programming Interface)를 사용하여 수집될 수 있다.

다음으로, 단계(320)에서, 수집부(210)는 제2 SNS에 가입된 복수의 제2 식별정보를 수집하고, 복수의 제2 식별정보 각각에 대한 제2 SNS 상의 친구 정보를 수집한다. 여기서, 복수의 제2 식별정보는 사용자 A의 제2 SNS에 대한 식별정보를 검색하는데 사용되는 후보 식별정보이다.

일례로서, 수집부(210)는 제2 SNS로부터 제공된 공개된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 수집될 수 있다.

계속하여, 단계(330)에서, 산출부(220)는 제1 식별정보의 친구 정보와 복수의 제2 식별정보의 친구 정보를 각각 비교하여 유사도값을 산출한다. 이 때, 산출부(220)는 문자열 유사도 비교를 통해 유사도값을 산출할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 단계(330)에서는 복수의 제2 식별정보 각각에 대하여 제1 식별정보의 친구 정보 각각과 제2 식별정보의 친구 정보 각각에 대한 문자열 유사도를 산출하고, 문자열 유사도에 기초하여 제1 식별정보와 대응되는 제2 식별정보의 쌍인 대응 쌍을 복수개 산출하고, 복수개의 대응 쌍의 문자열 거리를 이용하여 유사도값을 산출할 수 있다.

이하, 하기의 표를 참조하여 제1 식별정보와 제2 식별정보에 대한 유사도값을 산출하는 산출부(220)의 동작의 일례를 상세하게 설명한다.

제1 SNS에서의 제1 식별정보의 친구 정보로 사용자명인 "ducut, tringuyentuong, littlepeng"가 수집되고, 제2 SNS에서의 제2 식별정보의 친구 정보로 "trint, ducut, dieutq"가 수집되는 것으로 가정한다. 이 때, 산출부(220)는 제1 식별정보의 친구 정보 각각과 제2 식별정보의 친구 정보 각각에 대한 문자열 유사도를 산출하며, 이는 아래의 표 1과 같이 정리된다.

문자열 유사도	ducut	tringuyentuong	littlepeng
trint	3	9	8
ducut	0	11	9
dieutq	4	11	8

이 때, 문자열 유사도는 리벤슈타인 거리(Levenshtein Distance)와 대응될 수 있다.

리벤슈타인 거리는 두 개의 문자열이 얼마나 유사한 지를 알아내는 알고리즘으로서, 문자열 A와 문자열 B가 존재한다고 가정했을 때 문자열 A와 문자열 B가 같아지기 위해서는 몇 번의 연산을 수행하는지를 결정할 수 있으며, 연산 수행 횟수를 리벤슈타인 거리로 정의한다. 이 때, 연산은 삽입 연산(insert), 삭제 연산(delete) 및 대채 연산(replacement)으로 구성된다.

예를 들어, 문자열 A가 "delegate"이고, 문자열 B가 "delete"인 경우에 있어, 문자열 A에서 5번째의 g와 6번째의 a가 삭제되면 문자열 B와 동일하게 되며, 연산 횟수 즉 리벤슈타인 거리는 "2"가 된다. 또한, 문자열 A가 "process"이고, 문자열 B가 "professor"인 경우에 있어, 문자열 A의 4번째에 위치한 "c"가 "f"로 대체되고, 문자열 A에 "o", "r"를 삽입하면 문자열 B와 동일하게 되며, 연산 횟수 즉 리벤슈타인 거리는 "3"가 된다.

리벤슈타인 거리의 내용은 당업자에게 자명한 것이므로, 이하 세부적인 설명은 생략하기로 한다.

이 후, 산출부(220)는 산출된 문자열 유사도에 기초하여 제1 식별정보 및 이와 대응되는 제2 식별정보의 쌍인 대응 쌍들을 산출한다. 이 때, 산출부(220)는 문자열 유사도의 합이 최소인 대응 쌍들을 산출할 수 있다.

일례로서, 대응 쌍들은 {trint, ducut}, {ducut, tringuyentuong}, {dieutq, littlepeng} / {trint, tringuyentuong}, {ducut, ducut}, {dieutq, littlepeng} / {trint, littlepeng}, {ducut, tringuyentuong}, {dieutq, ducut} 등과 같을 수 있으며, 산출부(220)는 문자열 유사도의 합이 최소인(9+0+8 =17) 대응 쌍들, 즉 {trint, tringuyentuong}, {ducut, ducut}, {dieutq, littlepeng}을 산출할 수 있다.

계속하여, 산출부(220)는 대응 쌍들의 문자열 유사도를 이용하여 유사도값을 산출할 수 있다. 즉, 유사도값은 대응 쌍들의 문자열 유사도의 합과 대응될 수 있다. 일례로서, 산출된 대응 쌍들인 {trint, tringuyentuong}, {ducut, ducut}, {dieutq, littlepeng}의 문자열 유사도의 합인 17이 제2 식별정보의 유사도값으로 결정된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출부(220)는 문자열 유사도를 행렬 원소로 하는 헝가리안 메소드(Hungarian Method)를 이용하여 대응 쌍들을 산출할 수 있다.

헝가리안 메소드는 그래프의 최소/최대 코스트 매칭 및 할당 문제(Assignment Problem)을 해결할 수 있는 알고리즘으로서, 이는 당업자에게 자명한 사항이므로, 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.

다음으로, 단계(240)에서, 출력부(230)는 복수의 제2 식별정보의 유사도값이 기설정된 임계값 이상인 적어도 하나의 제2 식별정보를 상기 제1 식별정보와 대응되는 제2 식별정보로 출력한다.

일례로, 5개의 제2 식별정보(식별정보 A, B, C, D, E)가 존재하고, 이의 유사도값이 25, 33, 23, 40, 39로 산출되며, 기설정된 임계값이 30인 경우, 출력부(330)는 임계값 이상인 식별정보 A 및 C를 출력할 수 있다.

이 경우, 사용자는 제2 SNS의 식별정보 A, 식별정보 C에 대한 정보를 확인하여 제1 식별정보와 동일한 사용자의 식별정보가 식별정보 C임을 확인할 수 있다.

이 때, 임계값이 너무 높은 경우 제2 식별정보가 검색이 안되는 경우가 발생할 수 있으며, 임계값이 너무 낮은 경우, 너무 많은 수의 제2 식별정보가 검색되는 상황이 발생할 수 있다. 따라서, 임계값은 상황에 따라 적절하게 설정되는 것이 바람직하다.

요컨대, 본 발명은 복수의 SNS를 식별정보를 통합할 수 있으며, 사용자의 공개된 정보(식별정보, 친구 관계)만을 사용하여 SNS를 통합할 수 있는바, 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 장점이 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims

제1 SNS에 가입된 하나의 제1 식별정보와 연관된 상기 제1 SNS 상의 친구 정보를 수집하는 단계;
제2 SNS에 가입된 복수의 제2 식별정보를 수집하고, 상기 복수의 제2 식별정보 각각에 대한 상기 제2 SNS 상의 친구 정보를 수집하는 단계;
상기 제1 식별정보의 친구 정보와 상기 복수의 제2 식별정보의 친구 정보를 각각 비교하여 상기 복수의 제2 식별정보 각각의 유사도값을 산출하는 단계; 및
상기 복수의 제2 식별정보의 유사도값 중 적어도 하나의 제2 식별정보의 유사도값이 기설정된 임계값 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 제2 식별정보를 상기 제1 식별정보와 대응되는 제2 식별정보로 출력하는 단계;를 포함하되,
상기 복수의 제2 식별정보 중 어느 하나의 제2 식별정보의 유사도값을 산출하는 단계는, 상기 제1 식별정보의 친구 정보 중 하나와 상기 어느 하나의 제2 식별정보의 친구 정보 중 하나로 구성되는 대응 쌍을 복수개 산출하고, 상기 복수개의 대응 쌍 각각의 문자열 유사도를 산출하며, 상기 복수개의 대응 쌍 중 다수의 대응 쌍을 선택하고, 상기 다수의 대응 쌍의 문자열 유사도의 합을 상기 어느 하나의 제2 식별정보의 유사도값으로 산출하되,
상기 대응 쌍의 문자열 유사도는 상기 대응 쌍에 포함되는 상기 제1 식별정보의 친구 정보 및 상기 제2 식별정보의 친구 정보의 문자열 유사도이고, 상기 다수의 대응 쌍 각각에 포함된 상기 제1 식별정보의 친구 정보 및 상기 제2 식별정보의 친구 정보는 서로 다른 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 친구 정보는 식별정보 및 사용자명 중 적어도 하나와 관련된 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 문자열 유사도는 리벤슈타인 거리(Levenshtein Distance)와 대응되는 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법.
제1항에 있어서,
상기 다수의 대응 쌍의 문자열 유사도의 합은 상기 복수개의 대응 쌍 중 상기 다수의 대응 쌍을 제외한 다른 다수의 대응 쌍의 문자열 유사도의 합보다 작은 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법.
제1항에 있어서
상기 유사도값을 산출하는 단계는 상기 문자열 유사도를 행렬 원소로 하는 헝가리안 메소드(Hungarian Method)를 이용하여 상기 대응 쌍들을 산출하는 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 방법.
제1항, 제3항, 제6항 및 제7항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제1 SNS에 가입된 하나의 제1 식별정보에 대한 상기 제1 SNS 상의 문자열의 친구 정보를 수집하며, 제2 SNS에 가입된 복수의 제2 식별정보를 수집하고, 상기 복수의 제2 식별정보 각각에 대한 상기 제2 SNS 상의 문자열의 친구 정보를 수집하는 수집부;
상기 제1 식별정보의 친구 정보와 상기 복수의 제2 식별정보의 친구 정보를 각각 비교하여 상기 복수의 제2 식별정보 각각의 유사도값을 산출하는 산출부; 및
상기 복수의 제2 식별정보의 유사도값 중 적어도 하나의 제2 식별정보의 유사도값이 기설정된 임계값 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 제2 식별정보를 상기 제1 식별정보와 대응되는 제2 식별정보로 출력하는 출력부;를 포함하되,
상기 산출부는, 상기 제1 식별정보의 친구 정보 중 하나와 상기 복수의 제2 식별정보 중 어느 하나의 제2 식별정보의 친구 정보 중 하나로 구성되는 대응 쌍을 복수개 산출하고, 상기 복수개의 대응 쌍 각각의 문자열 유사도를 산출하며, 상기 복수개의 대응 쌍 중 다수의 대응 쌍을 선택하고, 상기 다수의 대응 쌍의 문자열 유사도의 합을 상기 어느 하나의 제2 식별정보의 유사도값으로 산출하되,
상기 대응 쌍의 문자열 유사도는 상기 대응 쌍에 포함되는 상기 제1 식별정보의 친구 정보 및 상기 제2 식별정보의 친구 정보의 문자열 유사도이고, 상기 다수의 대응 쌍 각각에 포함된 상기 제1 식별정보의 친구 정보 및 상기 제2 식별정보의 친구 정보는 서로 다른 것을 특징으로 하는 복수의 SNS의 식별정보 매칭 장치.
삭제