KR101719198B1 - 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법 및 이를 이용한 추천 시스템 - Google Patents

Abstract

개인정보보호를 위해 사용자 단말에서 지불수단을 자체적으로 추천할 수 있는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법 및 이를 이용하는 추천 시스템이 개시된다. 지불정보 관리 방법은, 네트워크를 통해 통합데이터분석 서버에 접속하는 사용자 단말 내에서 디지털 데이터를 처리하는 추천 시스템에 의해 수행되는 지불수단 추천 방법으로서, 사용자 단말에 수신되는 상품 또는 서비스에 대한 구매 제안 정보와 사용자 단말에 저장된 개인정보 또는 개인취향정보의 대응 항목들을 비교하고, 대응 항목들 중 서로 매칭되는 항목 정보나 식별자를 포함하나 개인정보를 포함하지 않는 데이터분석모듈 요청 신호를 통합데이터분석 서버로 전송하고, 항목 정보에 대응하여 생성된 데이터분석모듈을 통합데이터분석 서버로부터 수신하고, 데이터분석모듈과 개인취향정보 또는 개인정보와의 조합을 통해 구매 제안을 자체 적응적으로 분석하고, 사용자 맞춤형의 구매 제안 또는 지불 수단 추천 정보를 출력한다.

Description

단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법 및 이를 이용한 추천 시스템{METHOD FOR MANAGING PERSONAL INFORMATION AND PAYMENT INFORMATION IN USER TERMINAL OR DEVICE AND RECOMMENDATION SYSTEM USING THE SAME}

본 발명은 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법 및 이를 이용한 추천 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 개인정보보호를 위해 사용자 단말이나 디바이스에서 지불수단을 자체적으로 추천할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 사용자가 인터넷에서 필요한 정보를 찾는데 소요되는 시간과 노력이 증가하고 있다. 자료와 정보의 과부하로 인해 발생하는 문제들을 해결하기 위해 사용자의 취향과 선호도를 고려하여 사용자에게 맞는 정보를 제공해주는 추천시스템이 그 어느 때보다도 중요해지고 있다.

한편, 추천시스템 등에 사용하기 위한 방대한 데이터의 수집 과정에서 개인정보가 노출되는 경우가 다수 발생하고 있으며, 그에 따라 개인정보의 보호가 중요한 문제로 대두되고 있다. 개인정보는 살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 개인식별코드(예컨대, 주민등록번호) 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보를 말하며, 해당 정보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없더라도 다른 정보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 것을 말하기도 한다.

이와 같이, 현재 개인정보를 보호하면서 사용자 맞춤형의 추천시스템이 요구되고 있다. 추천시스템과 관련된 종래 기술로는, 사용자의 모바일 단말에 지불 수단을 추천하는 기술, 다수의 사용자에게 광고 혹은 알림 메시지를 푸시(push)하는 기술 등을 예로 들 수 있다.

푸시 알림 서비스는, 판매자가 판매하고자 하는 상품이나 서비스에 대한 기본정보, 할인정보 등을 단문 또는 멀티미디어 메시지로 다수의 사용자 단말들에 전달하는 기술을 말한다. 이러한 푸시 알림 서비스는 보급 초기, 시간과 장소를 구분하지 않고 사용자 단말의 화면에 띄워지는 형태로 제공되어 대부분의 사용자가 상당히 귀찮아 하는 문제를 야기시켰다. 이러한 문제를 고려하여 종래의 다른 푸시 알림 서비스 중 하나인 구글 나우(google now)는 뭔가 많은 정보를 한꺼번에 쏟아놓는 것이 아니라 특정 시간과 장소, 구글 이용 정보 등을 복합적으로 분석하여 지금 당장 필요한 정보만을 사용자의 설정에 따라 사용자 단말의 화면에 띄우거나 상태 표시줄 혹은 알림창에 표시하도록 이루어진다.

그러나 구글 나우 등과 같은 종래의 푸시 알림 서비스는, 개인정보를 포함한 대량의 수집 데이터에서 사용자를 먼저 특정한 후에 해당 사용자가 미리 설정해 놓았거나 특정된 사용자와 매칭되는 관련 정보들 중 사용자에게 가장 적합한 정보를 추출하므로 추출된 정보의 정확도나 신뢰도가 매우 높을 수 있으나, 사용자의 개인정보를 이용하므로, 개인정보의 노출이나 불법 매매, 개인정보를 악용한 명의도용이나 신분증 위조 등 각종 범죄에 악용될 수 있는 소지가 있다.

이와 같이, 개인정보보호의 중요성이 크게 강조되고 있는 상거래 환경에서, 사용자 편의성과 개인정보보호 양측면 사이에서 개개의 사용자에게 전달되는 상품이나 서비스에 대한 정보(구매제안)에 대하여 개인정보를 사용하지 않고 사용자에게 적절한 구매제안만을 선택적으로 제공할 수 있는 방안이 요구되고 있다.

또한, 종래의 지불수단 추천 기술은 소정의 입력에 따라 가맹점을 식별하고 네트워크상의 서비스 프로바이더 서버에 접속하여 사용자의 모바일 단말기에 가맹점 식별자를 전송하도록 하며, 이를 통해 사용자 단말에서 가맹점 식별자에 따른 최적의 지불수단 정보를 화면에 표시하도록 구성된다.

그러나 전술한 종래 지불수단 추천 기술은 특정 가맹점에서 사용할 수 있는 복수의 지불수단 중 어느 하나를 화면에 표시하는 것으로서 가맹점에서 상품을 특정한 할인조건으로 판매하고자 할 때 이러한 상품을 구매하고자 하는 사용자가 구매상품에 대한 결제를 위해 자신이 소유한 다수의 지불수단들 중 어느 것을 선택하는 것이 가장 유리한지 등에 대하여 전혀 고려하고 있지 않다.

이와 같이, 개인정보를 보호하면서 가맹점에서 현재 제공하고 있는 상품 할인이나 마일리지 적립 등에 따라 적응적으로 사용자 맞춤형의 지불 수단을 추천할 수 있는 방안이 요구되고 있다.

공개특허공보 제2011-0109061호(2011.10.06.)

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 개인정보나 개인 취향 정보가 저장되는 사용자 단말과 빅데이터 등의 데이터로서 개인정보를 포함하지 않는 통합 데이터를 분석하는 통합데이터분석 서버의 역할 분담을 통해 사용자 단말에 수신되는 여러 상품 또는 서비스의 구매 제안에 대하여 사용자 단말에서 개인정보를 보호하면서 사용자 맞춤형의 구매 제안 및/또는 지불 수단 추천을 적응적으로 수행할 수 있는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법을 제공하는데 있다.

또한, 본 발명의 다른 목적은, 사용자 단말이 네트워크를 통해 연결되는 서버로부터 특정 상품이나 서비스 혹은 이와 관련된 소비 경향이나 구매 경향에 대하여 미리 축적되거나 실시간 수집되는 통합데이터의 분석결과나 분석결과를 생성할 수 있는 분석서비스모듈을 받아 해당 상품이나 서비스의 구매 제안에 대하여 사용자 단말 차원에서 분석된 구매 방식 혹은 지불 수단을 자체적으로 추천할 수 있는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법을 이용한 추천 시스템을 제공하는데 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은, 개인정보를 포함하지 않는 사용자 단말로부터의 통합 데이터 분석 요청 신호에 응하여 특정 주제나 이 주제와 관련된 키워드 그룹에 기반하여 사용자가 특정되지 않은 빅데이터 혹은 통합데이터를 분석하고 분석 결과를 포함하는 분석서비스모듈이나 이에 대응하는 데이터분석 필터를 사용자 단말에 제공하여 사용자 단말에서 개인정보나 개인 취향 정보와 결합하여 실시간 구매 제안 혹은 지불 수단 추천을 자체적 및 적응적으로 수행할 수 있도록 하는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법 및 이를 이용한 추천 시스템을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에서는, 네트워크를 통해 통합데이터분석 서버에 접속하는 사용자 단말 내에서 디지털 데이터를 처리하는 추천 시스템에 의해 수행되는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법(이하, 간략히 지불정보 관리 방법)으로서, 사용자 단말에 수신되는 상품 또는 서비스의 구매 제안에 대한 구매 제안 정보와 사용자 단말에 저장된 개인정보 또는 개인취향정보의 대응 항목들을 비교하는 단계; 대응 항목들 중 서로 매칭되는 항목 정보나 상기 항목 정보에 대응하는 식별자를 포함하나 개인정보를 포함하지 않는 데이터분석모듈 요청 신호를 통합데이터분석 서버로 전송하는 단계; 항목 정보에 대응하여 생성된 데이터분석모듈을 통합데이터분석 서버로부터 수신하는 단계-상기 데이터분석모듈은 항목 정보에 기초하여 불특정 다수에 대한 비정형 데이터 및/또는 정형 데이터를 포함한 통합데이터의 분석 결과를 포함하거나 생성함-; 개인취향정보를 포함한 개인설정정보와 데이터분석모듈을 이용하여 구매 제안을 분석하는 단계; 및 상기 구매 제안에 대한 분석 결과에 따라 상품 또는 서비스에 대한 사용자 맞춤형 구매 방식 또는 지불 수단에 관한 추천 정보를 출력하는 단계를 포함하는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법을 제공할 수 있다.

여기에서, 상기 분석하는 단계는, 상기 데이터분석모듈에 포함되는 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램(분석서비스모듈 등)에 상기 구매제안정보와 상기 개인설정정보의 인자나 변수를 입력하여 상기 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램을 자체 구동할 수 있다. 상기 분석서비스 필터는 상기 통합데이터의 분석 결과에 따라 상기 항목 정보 중 적어도 어느 하나의 정보에 부여되는 가중치 혹은 상기 가중치에 대응하는 가중치 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 분석서비스 프로그램은 상기 항목 정보를 넣어 분석한 상기 통합데이터의 분석 결과에 따라 상기 항목 정보를 포함하거나 상기 항목 정보에서 확장된 부가 항목 정보를 포함하는 네트워크 토폴로지 형태의 매칭정보 혹은 추천정보를 제공할 수 있다.

여기에서, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법은, 상기 출력하는 단계 전에, 상기 분석하는 단계에서의 분석 결과로부터 획득한 분석결과코드나 분석결과식별자를 포함하는 분석코드해석 요청 신호를 상기 통합데이터분석 서버에 전송하고, 상기 통합데이터분석 서버로부터 분석코드해석 응답을 받는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에서는, 네트워크를 통해 통합데이터분석 서버에 접속하는 사용자 단말 내에서 디지털 데이터를 처리하는 추천 시스템(이하, 지불수단 추천 시스템)으로서, 상기 사용자 단말의 외부에서 상품 또는 서비스에 대한 구매제안정보를 수신하는 응용 프로그램으로부터 상기 구매제안정보에 대응하는 동적서비스 요구사항이 입력되면, 상기 동적서비스 요구사항에 따라 상기 구매제안정보와 기저장된 개인정보 또는 개인취향정보의 대응 항목들을 비교하는 비교부; 상기 대응 항목들 중 서로 매칭되는 항목 정보나 상기 항목 정보에 대응하는 식별자를 포함한 데이터분석모듈 요청 신호를 생성하는 생성부; 상기 데이터분석모듈 요청 신호를 통합데이터분석 서버로 전달하고, 항목 정보에 기초하여 불특정 다수에 대한 비정형 데이터 및 정형 데이터를 포함한 통합데이터를 분석한 결과로서 항목 정보에 대응하여 생성된 데이터분석모듈을 통합데이터분석 서버로부터 획득하는 서비스모듈 인터페이스부; 개인취향정보를 포함한 개인설정정보와 데이터분석모듈을 이용하여 구매 제안을 자체 적응적으로 분석하는 적응분석부; 및 적응분석부의 분석 결과에 따라 상품 또는 서비스의 구매 방식 또는 지불 수단에 관한 추천 정보를 출력하는 출력부를 포함하는, 지불수단 추천 시스템을 제공할 수 있다.

여기에서, 적응분석부는, 데이터분석모듈에 포함되는 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램에 구매제안정보와 개인취향정보를 입력하여 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램(분석서비스모듈 등)을 자체 구동할 수 있다. 분석서비스 필터는 통합데이터의 분석 결과에 따라 항목 정보 중 적어도 어느 하나의 정보에 부여되는 가중치 혹은 상기 가중치에 대응하는 가중치 정보를 포함할 수 있다. 분석서비스 프로그램은 항목 정보를 넣어 분석한 통합데이터의 분석 결과에 따라 항목 정보를 포함하거나 항목 정보에서 확장된 부가 항목 정보를 포함하는 네트워크 토폴로지 형태의 매칭정보 혹은 추천정보를 제공할 수 있다.

여기에서, 지불수단 추천 시스템은, 적응분석부의 분석 결과로부터 획득한 분석결과코드나 분석결과식별자를 포함하는 분석코드해석 요청 신호를 상기 통합데이터분석 서버에 전송하고, 통합데이터분석 서버로부터 분석코드해석 응답을 받는 어플리케이션을 더 포함할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에서는, 네트워크를 통해 사용자 단말에 탑재된 추천 시스템과 연결되는 통합데이터분석 서버에 의해 수행되는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법으로서, 사용자 단말로부터 데이터분석모듈 요청 신호를 수신하는 단계-여기서, 데이터분석모듈 요청 신호는 사용자 단말에서 기수신된 상품 또는 서비스의 구매제안정보와 기저장된 개인정보 또는 개인취향정보의 대응 항목들을 비교한 후 상기 대응 항목들 중 서로 매칭되는 항목 정보나 항목 정보에 대응하는 식별자를 포함하도록 생성됨-; 항목 정보에 기초하여 불특정 다수에 대한 비정형 데이터 또는 정형 데이터를 포함한 통합데이터를 분석하는 단계; 분석하는 단계에서의 분석 결과로서 항목 정보에 대응하는 데이터분석모듈을 생성하는 단계; 및 사용자 단말에 데이터분석모듈을 전송하는 단계를 포함하는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법을 제공할 수 있다.

여기에서, 분석하는 단계는, 비정형 데이터 분석 모듈, 정형 데이터 분석 모듈, 빅데이터 분석 모듈, 머신러닝 모듈 또는 이들의 조합을 이용하여 기축적되거나 실시간 수집되는 통합데이터에서 상기 항목 정보에 대응하는 관련 인자들을 추출하고, 관련 인자들의 조합과 매칭되거나 관련 인자들의 조합으로부터 추정되는 맞춤형 상품, 서비스, 구매방식, 지불수단 또는 이들의 조합을 결정할 수 있다.

여기에서, 생성하는 단계는, 항목 정보에 대응하여 상품, 서비스, 구매방식, 지불수단 또는 이들의 조합을 결정하는 분석서비스 필터 또는 분석서비스 프로그램을 생성할 수 있다. 분석서비스 필터 또는 분석서비스 프로그램은, 사용자 단말에서 개인정보 혹은 개인취향정보가 입력될 때, 상품, 서비스, 구매방식, 지불수단 또는 이들의 조합에서 선택되는 개인항목에 가중치를 부여하거나 개인항목에서 확장되는 부가항목이나 부가항목에 대한 부가항목코드를 추천 시스템에 제공할 수 있다.

여기서, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법은, 데이터분석모듈을 생성하는 단계 또는 전송하는 단계 후에, 추천 시스템으로부터 부가항목이나 부가항목코드를 포함한 분석코드해석 요청 신호를 받고, 부가항목이나 부가항목코드에 대응하는 해석정보를 포함하는 분석코드해석 응답 신호를 추천 시스템에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상술한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 이를 이용하는 추천 시스템을 이용하는 경우에는, 사용자 단말에 무작위로 전송되는 광고성 메시지에 대하여 사용자 단말 차원에서 자동으로 광고성 메시지를 선별하여 사용자에게 적합한 상품 구매 추천 및 이에 따른 지불수단 추천 서비스를 제공할 수 있다.

특히, 사용자 단말에 저장되거나 사용자 입력에 따른 개인정보를 포함하지 않도록 하면서 관련 상품이나 항목에 대한 다른 사용자들의 데이터(빅데이터)를 반영하여 사용자에게 적합한 최적의 상품 구매 혹은 지불수단 추천을 수행할 수 있다.

본 실시예에 의하면, 사용자가 불편해할 수 있는 다수의 광고성 메시지들 중 현재 사용자가 가지고 있는 지불수단을 토대로 사용자에게 유용한 광고성 메시지를 자동 선별하고, 여기서 더 나아가서 사용자에 유용한 상품 구매나 지불 수단을 추천할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법을 이용한 추천 시스템(이하, 지불수단 추천 시스템)의 네트워크 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 지불수단 추천 시스템을 포함하는 사용자 단말에 대한 개략적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법(이하, 지불정보 관리 방법)에 대한 순서도이다.
도 4는 본 실시예에 채용할 수 있는 데이터 분석 모듈을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 지불정보 관리 방법에 대한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 지불정보 관리 방법에 대한 예시도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 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, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 아니하는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 명세서에서 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 명세서에서, "포함한다", "가지다" 등과 관련된 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.

또한, 본 명세서에서 오해의 소지가 없는 한 어떤 문자의 첨자가 다른 첨자를 가질 때, 표시의 편의를 위해 첨자의 다른 첨자는 첨자와 동일한 형태로 표시될 수 있다.

본 명세서에서 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 포함한다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 의미로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 명세서에서 사용되는 주요 용어를 정의하면 다음과 같다.

개인정보의 처리는 개인정보의 수집, 생성, 기록, 저장, 보유, 가공, 편집, 검색, 출력, 정정, 복구, 이용, 제공, 공개, 파기 기타 이와 유사한 행위를 포함한다.

정보주체는 처리되는 정보에 의해 알아볼 수 있는 그 정보의 주체가 되는 사람을 지칭한다. 정보주체는 영리목적으로 서비스를 이용하는 사람을 포함할 수 있다.

개인정보처리자는 업무를 목적으로 개인정보파일을 운용하기 위하여 개인정보를 처리하는 공공기관, 법인, 단체, 개인 등을 지칭한다. 개인정보처리자는 영리목적으로 서비스를 제공하는 자를 포함할 수 있다.

개인정보파일은 개인정보를 쉽게 검색할 수 있도록 일정한 규칙에 따라 체계적으로 배열하거나 구성한 개인정보 집합물을 지칭한다.

개인정보보호는 국가나 지역에 따라 차이가 있으나 모든 개인정보처리자가 전자파일 형태 외에 동창회 명부, 민원서류, 이벤트 응모권 등 수기문서를 포함한 데이터에서 개인정보 보호의무를 갖는 것을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 개인정보 처리의무는 정보주체의 동의에 따라 수집이용, 저장관리, 제공위탁, 파기의 일련의 처리단계에서 해당 법령 규정에 따르는 것을 포함할 수 있다.

개인정보보호에 있어서, 특히 무분별한 개인정보 수집 자제, 주민등록번호 등 고유식별번호와 종교, 건강정보 등 민감정보는 원칙적 처리금지, 필수정보와 부가적인 정보(선택정보)를 구분하여 동의 획득하고 부가정보 수집에 동의하지 않은 이유로 서비스 제공 거부 금지, 수집하는 개인정보가 최소정보라는 것은 개인정보처리자가 입증, 목적외 이용이나 제3자 제공에 대한 주의, 개인정보 위탁시 정보주체에게 고지하고 관리책임 이행, 개인정보파일은 DB보안 프로그램, 암호와 소프트웨어 등 안전한 방법을 사용하여 보관, 이미 수집된 개인정보파일을 이용한 후에는 알아볼 수 없도록 파기, 관련 문서를 명확히 구비하고 정보주체의 열람청구에 신속히 대응, 개인정보 유출통지 등을 준수하도록 요구되고 있다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 개인정보보호 기반 지불수단 추천 시스템의 네트워크 환경을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 개인정보보호 기반 지불수단 추천 시스템(이하, 간략히 추천 시스템이라 함)(30)은 기본적으로 사용자 단말(20)에 탑재된다.

사용자 단말(20)은 근거리 무선 통신 기능이나 이동 통신 기능을 구비하는 모바일 단말을 포함할 수 있다. 즉, 사용자 단말(20)은 PDA(personal digital assistant), 무선 통신 기능을 갖춘 휴대 전화, 태블릿, 노트북이나 이와 유사한 장치를 포함할 수 있다. 이러한 사용자 단말(20)은 자체 기능이나 탑재되는 응용 프로그램에 의해 블루투스나 무선 통신 방식으로 외부로부터 전달되는 푸시 알림 서비스를 수신할 수 있다.

또한, 사용자 단말(20)은 차량의 전자제어장치에 탑재되는 수단이나 차량 전자제어장치에 탑재되는 상기의 응용 프로그램, 혹은 상기의 수단이나 응용 프로그램에 상응하는 기능을 수행하도록 차량에 탑재되는 전자장치를 포함할 수 있다. 응용 프로그램(application)은 사용자 단말에 기탑재된 소프트웨어이거나 필요에 따라 네트워크 통해 외부에서 전송되어 사용자 단말에 설치될 수 있다. 그 경우, 사용자 단말(20)은 자체 기능이나 응용 프로그램에 의해 차량에서 블루투스나 무선 통신 방식으로 차량 외부로부터 전달되는 푸시 알림 서비스를 수신할 수 있다.

예를 들면, 사용자 단말(20)은 사용자 단말과 인접하게 위치하는 비콘 장치로부터 근거리 무선 통신을 통해 상품이나 서비스의 구매 제안을 포함한 구매 제안 정보를 수신할 수 있다. 또한, 사용자 단말(20)은 사용자 단말의 위치 정보에 기반하여 네트워크 상에 위치하는 문자 메시지 서비스 센터, 멀티미디어 메시지 서비스 센터, 또는 푸시 알림 서비스 장치를 통해 상품이나 서비스의 구매 제안을 포함한 구매 제안 정보를 수신할 수 있다. 사용자 단말(20)은 단말의 현재 위치에 따라 구매 제안 정보를 수시로 수신할 수 있다.

구매 제안 정보는 상점, 판매자, 광고자 등의 컴퓨팅 장치나 서버 장치에 연결되어 상점이나 거리 또는 도로에 인접한 특정 위치에 설치된 비콘 장치에서 시간에 관계없이 무작위로 송출될 수 있다. 또한, 구매 제안 정보는 상품이나 서비스의 제조자, 판매자, 광고대행업자 등의 요청이나 설정에 따라 컴퓨팅 장치나 서버 장치에 연결되는 단문 메시지 서비스 센터, 멀티미디어 메시지 서비스 센터, 또는 푸시 알림 서비스 장치에서 무선 네트워크를 통해 사용자 단말에 전송될 수 있다.

전술한 제조자, 판매자, 광고대행업자의 컴퓨팅 장치나 서버 장치는, 홈네트워킹 관리 서버(11), 정유사 서버(12), 결혼중개사 서버(13), 공공기관 서버(14), 은행 서버(15), 통합데이터분석 서버(16), 광고 서버(17), 앱스토어 서버(18), 여행사 서버(19) 등을 포함하며, 이들은 네트워크(10)를 통해 사용자 단말(20)과 연결될 수 있다. 여기서, 네트워크(10)는 비콘 장치의 비콘 신호나 푸시 알림 서비스의 푸시 메시지와 같이 사용자 단말(30) 외부에서 사용자 단말(30)로 향하는 실질적인 일방향 연결을 위한 무선 통신 환경을 포함할 수 있다.

또한, 전술한 구매 제안 정보는 상품이나 서비스 항목, 판매장소, 판매시간, 할인카드종류, 할인율, 할인기간, 적용가능한 쿠폰종류, 쿠폰이용기간, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

추천 시스템(30)은 사용자 단말(20)의 일부 하드웨어를 포함하도록 구현되거나 일부 소프트웨어를 포함하도록 구현될 수 있다. 추천 시스템(30)은 사용자 단말(20)에 탑재되는 응용 프로그램과 연동하여 소정의 신호 및/또는 정보를 통합데이터분석 서버(16)와 주고받을 수 있다.

본 실시예에 따른 추천 시스템(30)은 외부에서 사용자 단말(20)에 기수신되거나 실시간 수신되는 상품이나 서비스의 다양한 구매 제안들 중에서 사용자에게 적합한 구매 제안만을 자동 선별하여 출력하되, 사용자 단말(20)에 저장된 개인정보나 개인정보 수준의 개인취향정보를 보호하면서 상기의 구매 제안들 중 특정 장소, 시간, 상품, 사용자 설정 또는 이들의 조합과 어느 정도 매칭되는 분석모듈 식별정보를 생성하여 사용자 단말(20) 외부의 서버에 전송하고 서버에서의 데이터 분석 결과를 포함하거나 해당 데이터 분석 결과를 생성할 수 있는 데이터분석모듈을 받고, 데이터분석모듈과 사용자 단말에 저장된 개인정보 혹은 개인정보 수준의 개인취향정보에 기반하여 사용자 맞춤형의 구매 제안 분석 결과를 도출할 수 있다.

전술한 분석모듈 식별정보를 포함하는 데이터분석모듈 요청 신호는 사용자 단말(20)에서 데이터분석서버 예컨대, 통합데이터분석 서버(16)로 전송될 수 있다. 또한, 데이터분석모듈 요청 신호는 일정 거리 범위 내에서 장소가 변경되거나, 일정 시간 범위 내에서 시간이 경과하거나, 특정 상품이나 서비스에 대한 정보 수신 이후에 상품이나 서비스의 항목이 변경되거나, 이들의 조합 등에 대한 사용자 설정에 따라 사용자 단말(20)의 추천 시스템(30)에서 통합데이터분석 서버(16)로 전송될 수 있다.

통합데이터분석 서버(16)는 빅데이터 분석 모듈, 비정형 데이터 분석 모듈, 정형 데이터 분석 모듈, 머신러닝 모듈 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 통합데이터분석 서버(16)는 네트워크를 통해 연결되는 모든 컴퓨팅 장치나 모든 사용자 단말 또는 이들 사이에 송수신되는 신호나 메시지로부터 데이터 또는 정보를 획득하거나 수집하고 이를 분석할 수 있는 수단 또는 이러한 수단에 상응하는 기능을 수행하는 구성부를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 지불수단 추천 시스템을 포함하는 사용자 단말에 대한 개략적인 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 사용자 단말(20)은 모바일 단말, PDA 등의 컴퓨팅 장치로서 추천 시스템(도 1의 30 참조)을 포함한다. 사용자 단말(20)은 제어부(21), 통신부(22), 사용자 인터페이스(23) 및 저장부(25)를 포함할 수 있다.

제어부(21)는, 저장부(25)에 연결되어 저장부(25)에 저장된 프로그램을 수행할 수 있다. 프로그램은 앞서 설명한 본 실시예의 지불정보 관리 방법을 구현한 것일 수 있다. 즉, 제어부(21)는 비교 모듈(252a), 생성 모듈(252b), 인터페이스 모듈(253), 취향분석 모듈(254) 및 출력 모듈(255)에 의해 수행되는 기능을 통해 개인정보를 보호하면서 상품이나 서비스의 구매 제안에 대한 사용자 맞춤형의 지불수단을 자체 적응적(self-adaptive)으로 추천할 수 있다. 여기서, 용어 '적응적'은 서로 다른 상품이나 서비스, 서로 다른 장소, 서로 다른 시간 등에 대하여 사용자에 따라 다른 지불수단 추천 결과를 나타내는 것을 지칭할 수 있다.

전술한 제어부(21)는 마이크로프로세서, 마이크로 컨트롤러, 로직 컨트롤러, 그래픽스 프로세서, 디지털신호처리 프로세서와 같은 임의 타입의 계산 회로나 프로세싱 회로를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(21)는 범용 혹은 전용의 프로그램 가능 논리 소자(programmable logic device, PLD), FPLD(field PLD), 애플리케이션 특정 집적 회로, 단일 칩 컴퓨터, 스마트 카드 등과 같은 임베디드 컨트롤러를 이용하여 구현될 수 있다.

또한, 제어부(21)는 계산을 수행하는 연산장치(Arithmetic Logic Unit, ALU), 데이터 및 명령어의 일시적인 저장을 위한 레지스터, 및 미들웨어 간 인터페이스 장치를 제어하거나 관리하기 위한 컨트롤러를 구비할 수 있다.

또한, 제어부(21)는 하이레벨 명령어 처리부와 모듈 제어부를 포함할 수 있다. 모듈 제어부는 매핑부와 모듈 인터페이스부를 포함할 수 있고, 모듈 제어부를 통해 각 모듈을 제어할 수 있다. 여기서, 하이레벨 명령어 처리부는 API(Application Programming Interface)를 통해 입력되는 하이레벨 명령어 또는 그에 상응하는 제어신호를 변환하여 출력하고, 매핑부는 각 모듈에서 처리할 수 있는 디바이스 레벨 명령어로 매핑하며, 모듈 인터페이스부는 디바이스 레벨 명령어를 해당 모듈에 전달하여 각 모듈이 해당 기능을 수행하도록 동작할 수 있다.

이와 같이 본 실시예에 따른 제어부(21)는 사용자 단말(20) 차원에서 외부의 구매 제안에 대한 사용자 맞춤형의 지불수단을 자체 적응적으로 추천할 수 있는 컴퓨팅 장치에 탑재될 수 있다. 다시 말해서, 제어부(21)는 추천 시스템과 외부의 데이터분석서버가 역할 분담을 통해 사용자 단말 상의 개인정보를 보호하면서 사용자 단말에 실시간 수신되는 상품 또는 서비스의 구매 제안에 대하여 사용자 맞춤형의 최적의 지불 수단을 효과적으로 추천하도록 통신부(22) 및 저장부(25)를 제어할 수 있다.

통신부(22)는 네트워크에 연결되어 네트워크상의 다른 통신 장치와 신호 또는 데이터를 송수신할 수 있다. 통신부(22)는 네트워크를 통해 통합데이터분석 서버와 연결되며, 제어부(21)의 제어하에서 사용자 단말(20)의 추천 시스템이 통합데이터분석 서버와 역할을 분담할 수 있도록 이들 사이에서 데이터분석모듈 요청 신호와 데이터분석모듈을 전달할 수 있다. 또한, 통신부(22)는 제어부(21)의 제어하에서 분석코드해석 요청 신호와 이에 대한 응답(분석코드해석 응답)을 전달할 수 있다.

이러한 통신부(22)는, 인터페이스 모듈(253)에 의해 적어도 하나 이상의 통신 프로토콜을 지원하는 하드웨어가 서비스모듈 인터페이스부로서 동작하도록 구현될 수 있다. 통신 프로토콜을 무선망, 유선망, 위성망, 인터넷, 전력선통신, 차량간 통신 등에서 선택되는 1종 이상의 단일 혹은 조합 네트워크에서 데이터 통신을 수행하기 위한 1개 이상의 프로토콜을 포함할 수 있다.

사용자 인터페이스(23)는 제어부(21)에 연결되어 추천 시스템과 외부(외부의 사용자를 포함함) 사이에 의사소통을 수행하기 위한 수단이나 이러한 수단에 상응하는 기능을 수행하는 구성부를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(23)는 입력 장치로서 키보드, 마우스, 터치스크린, 터치 패널, 마이크, 카메라 등에서 선택되는 적어도 하나 이상을 포함할 수 있고, 출력 장치로서 스피커, 표시장치, 발광장치, 진동장치 등에서 선택되는 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.

또한, 사용자 인터페이스(23)는 사용자 설정 인터페이스(24)를 포함할 수 있다. 사용자 설정 I/F(24)는 사용자 단말(20)에서 개인정보 혹은 개인취향정보의 공개 또는 노출 정도를 설정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 설정 I/F(24)는 사용자의 나이가 24일 때, 연령 20대로 설정하고, 사용자의 취향을 전통적, 중간적, 대중적의 세 종류 중 어느 하나로 분류하는 형태를 포함할 수 있다.

저장부(25)는 사용자 단말(20)의 사용자에 대한 개인정보(257), 개인 취향 정보(258) 등을 저장할 수 있다.

또한, 저장부(25)는 지불정보 관리 방법을 구현하는 소프트웨어 모듈을 저장할 수 있다. 소프트웨어 모듈은 비교 모듈(252a), 생성 모듈(252b), 인터페이스 모듈(253), 취향 분석 모듈(254), 및 출력 모듈(255)을 포함할 수 있다. 저장부(25)에 저장되는 소프트웨어 모듈에 대해 좀더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

비교 모듈(252a)은 매칭 모듈로 지칭될 수 있으며, 사용자 단말 내 개인정보나 개인취향정보와 매칭되는 동적 요구 사항을 인식할 수 있다. 즉, 비교 모듈(252a)은 사용자 단말이 외부에서 수신한 광고성 메시지 내 상품 구매 제안 중에서 사용자 정보와 일치하는 부분이 일정 개수 이상 존재할 때 생성되는 동적 서비스 요구 사항에 대하여 동적 서비스 요구 사항의 특정 항목을 식별할 수 있다.

생성 모듈(252b)은 비교 모듈(252a)에서 식별된 특정 항목에 대한 데이터 분석 모듈을 서버에 요청하기 위한 메시지를 생성한다. 생성 모듈(252b)은 특정 항목에 대응하는 데이터 분석 모듈 요청 신호를 생성하여 통한 데이터 분석 서버로 전송할 수 있다.

전술한 비교 모듈(252a)과 생성 모듈(252b)은 서비스모듈을 식별하기 위한 단일 모듈(예컨대, 데이터분석모듈 식별모듈)(251)로 구현될 수 있다.

인터페이스 모듈(253)은 사용자 단말이 통합 데이터 분석 서버와 데이터 분석 모듈을 요청하고, 이에 대응하는 서비스 모듈(데이터 분석 모듈)을 제공받는데 필요한 신호 및 메시지를 처리한다. 인터페이스 모듈(253)은 통합 데이터 분석 서버가 복수개일 때 서버를 관리하거나 서버와의 접속을 관리하는 서버 관리 모듈, 신호의 송수신을 처리하기 위한 메시지 처리 모듈 등의 기능을 포함할 수 있다.

취향 분석 모듈(254)은 통합 데이터 분석 서버로부터 수신한 데이터 분석 모듈에 개인정보 혹은 개인취향정보를 적용하여 사용자 단말에서 사용자 맞춤형 구매제안이나 지불수단 추천을 수행한다. 취향 분석 모듈(254)은 개인정보나 개인취향정보를 적용하지 않은 특정 항목 정보에 대응하는 통합 데이터 분석 모듈에 사용자 단말에서 직접 개인정보나 개인취향정보를 적용하도록 동작한다.

전술한 데이터분석모듈 식별모듈(251), 인터페이스 모듈(253) 및 취향 분석 모듈(254)은 자체 적응형(self-adaptive) 분석 모듈(250)에 대응할 수 있다.

출력 모듈(255)은 자체 적응형 분석 모듈(250)에서 생성된 분석 코드를 사용자 단말에서 처리하거나 구현에 따라서 분석 코드를 통합 데이터 분석 서버나 이에 대응하는 서버 장치로 전송하여 분석 코드의 해석이나 해석에 따른 응답을 수신하고, 이에 기초하여 사용자 맞춤형 구매 제안이나 지불수단 추천에 관한 정보를 출력할 수 있다. 출력 모듈(255)는 디스플레이 장치에 미리 정해진 형식을 따라 지불수단을 추천하거나 음성 정보 형태로 지불수단을 추천할 수 있다. 물론, 구현에 따라서 이메일로 전송하거나 메시지로 미리 정해진 타인의 단말로 전송하는 것 또한 가능하다.

응용 프로그램(256)은 사용자 단말(20)에 탑재되는 소프트웨어로서 적어도 그 일부가 저장부(25)에 저장될 수 있다. 본 실시예에서 응용 프로그램(256)은 외부로부터 수신되는 상품/서비스의 구매 제안에 대응하는 동적서비스 요구사항을 자체 적응형 분석 모듈(250)에 전달할 수 있다. 응용 프로그램(256)은 자체 적응형 분석 모듈(250)로부터 분석코드를 받고 분석코드해석 요청 신호를 통합데이터분석 서버로 전송하고, 통합데이터분석 서버로부터 해석정보를 포함한 응답을 수신할 수 있다. 이러한 응용 프로그램(256)은 전술한 기능을 구비한다면 그 이외의 기능에 대하여는 기존의 다양한 응용 프로그램의 형태나 구조를 구비할 수 있다.

전술한 저장부(25)는 RAM(Random Access Memory)이나 ROM(Read Only Memory) 같은 휘발성 메모리나 비휘발성 메모리 형태의 저장 매체와, 플로피 디스크, 하드 디스크, 테이프, CD-ROM, 플래시 메모리 등의 장기(long-term) 저장 매체를 포함할 수 있다. 또한, 저장부(25)는 본 실시예에 따른 지불정보 관리 방법의 알고리즘을 수행하는 프로그램이나 데이터 혹은 명령어의 집합 등을 저장할 수 있다.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 지불정보 관리 방법에 대한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 지불정보 관리 방법은, 구매제안에 따른 동적 서비스 요구사항 또는 이를 포함한 신호, 메시지 혹은 정보가 수신되면, 사용자 단말 내 추천 시스템은 동적 서비스 요구사항과 사용자의 개인정보를 비교할 수 있다(S31). 본 단계는 개인정보와 일치하는 항목을 추출하기 위한 것으로, 추출된 항목은 통합 데이터 분석 서버에 어떠한 항목에 대한 통합데이터/빅데이터 분석 결과에 따른 서비스 모듈을 요청하는데 필요한 기초 정보/항목을 결정하기 위한 것이다. 서비스 모듈은 통합 데이터 분석 모듈 또는 데이터 분석 모듈(data analysis module, DAM)로 지칭될 수 있다.

다음, 추천 시스템은 식별된 항목에 대한 DAM 요청을 생성한다(S31). DAM 요청은 DAM 요청 신호 또는 DAM 요청 메시지를 지칭할 수 있다. DAM 요청 메시지는 앞서 식별된 항목이 저장될 수 있다. 이러한 항목은 사용자와 관련되어 있지만 사용자의 개인정보나 개인취향정보를 포함하지 않는다. 따라서 통합데이터분석 서버는 DAM 요청 메시지에 포함된 항목을 토대로 사용자를 식별할 수 없다.

다음, 추천 시스템은 인터페이스 모듈을 통해 통합 데이터 분석 서버로 DAM 요청을 전송할 수 있다(S33). 여기서, 통합 데이터 분석 서버는 DAM 요청에 포함된 항목에 기초하여 기수집된 데이터를 분석하거나 상기의 항목과 관련된 정형 데이터와 비정형 데이터를 실시간 수집하여 분석하거나 이들의 조합 분석을 통해 상기의 항목에 대한 통합 데이터 분석 결과를 도출할 수 있다. 그런 다음, 통합 데이터 분석 서버는 통합 데이터 분석 결과를 토대로 이러한 분석 결과를 도출할 수 있는 서비스 모듈을 생성한다. 여기서 서비스 모듈은 입력 설정의 조정이나 한정에 따라 분석 결과가 구체화되거나 변경되는 구조를 가질 수 있다.

다음, 추천 시스템은 통합 데이터 분석 서버로부터 서비스 모듈 즉 데이터 분석 모듈을 수신한다(S34). 그리고 데이터 분석 모듈에 개인정보 또는 개인취향정보를 부가하여 분석 결과를 사용자 맞춤형으로 변경하거나 구체화할 수 있다. 즉, 추천 시스템은 데이터 분석 모듈의 설정 조건이나 추가 입력(개인정보/개인취향정보)을 통해 사용자 맞춤형의 자체 적응적 분석 결과를 도출할 수 있다(S35).

다음, 추천 시스템은 자체 적응적 분석 결과를 토대로 특정 광고성 메시지에 포함된 상품이나 서비스에 대하여 사용자에게 적합한 구매 방식이나 지불수단 추천 정보를 출력할 수 있다(S36).

도 4는 본 실시예에 채용할 수 있는 데이터 분석 모듈을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 실시예에 따른 지불정보 관리 방법에 채용할 수 있는 데이터 분석 모듈은 사용자 단말에 수신된 광고성 메시지 중 사용자와 관련 있는 적어도 하나 이상의 특정 항목에 대한 서버측의 통합 데이터 분석 결과를 적용하여 생성된다. 본 실시예에서 데이터 분석 모듈에 적용되는 항목은 사용자가 소지하고 있는 특정한 삼성카드, 현대카드, BC카드, 여자, 30대, 전통적(개인취향), 솔로 및 회사원일 수 있다. 이러한 항목은 사용자 단말에 저장된 개인정보 및/또는 기설정된 개인취향정보를 근간으로 추출되어 사용자 단말로부터 서버측에 제공되는 것이나, 서버측에서는 이러한 항목을 가지고 개인을 특정할 수 없는 정보를 포함한다.

또한, 데이터 분석 모듈은 사용자 관련 항목들을 그 종류에 따라 그룹별 혹은 단계별 구조를 구비할 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석 모듈에서 삼성카드, 현대카드 및 BC카드는 제1그룹으로 그룹지어지고, 금요일, 시간(6-8 p.m.) 및 장소(홍대입구)는 제2그룹으로 그룹지어지고, 여자, 30대, 전통적, 솔로 및 회사원은 제3그룹으로 그룹지어질 수 있다.

여기서, 항목의 적어도 일부는 사용자 단말에서 개인정보나 개인취향정보를 적용하여 다시 분석 결과를 도출할 때 구체적으로 한정되거나 대체가능한 다른 항목(이하, '부가 항목'이라고도 한다)으로 변경될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말에서 데이터 분석 모듈의 항목 '전통적'은 '중간층'이나 '대중적'으로 변경될 수 있다. 또한, 다른 항목 '금요일'은 '주말'이나 '평일'로 대체될 수 있으며, 도 3에 도시하지는 않았지만, 또 다른 항목 '30대'를 좀 더 구체적인 부가 항목 '30대 초반', '30대 중반' 또는 '30대 후반'으로 변경하거나, 또 다른 항목 '회사원'을 부가 항목 '전문직', '공무원' 또는 '자영업'으로 대체할 수 있다. 전술한 경우, 실제로 데이터 분석 모듈은 특정 항목의 대체가능한 부가 항목들에 대한 분석 결과도 함께 포함하고 있다고 볼 수 있다.

또한, 데이터 분석 모듈은 복수의 항목들을 각각 포함하는 복수 그룹들의 네트워크 토폴로지 형태로 연결하여 상품 A에 대한 매칭 정보 혹은 관련 정보를 분석할 수 있다. 한편, 데이터 분석 모듈은 특정 상품(상품 A)이나 특정 서비스에 대한 통합 데이터 분석 결과를 포함하나, 이에 한정되지 않고, 상품 A와 대체가능한 다른 상품 항목(예컨대, 상품 B, 상품 C 등)이 미리 설정되어 있는 경우, 상품 항목도 부가 항목으로 대체할 수 있다.

전술한 항목들의 결합 구조를 가지는 데이터 통합 모듈은 모든 조합가능한 경우에 대하여 분석할 수 있고, 그에 따른 1차 분석 결과(42)를 도출할 수 있다. 1차 분석 결과(42)는 도 4에서 예시적으로 R1 내지 R9 및 R0, 그리고 Ra 내지 Re로 기재되어 있다.

여기서, 1차 분석 결과(42)는 개인정보의 정확한 입력이나 구체화에 따른 2차 분석 필터(44)에 연결될 수 있다. 즉, 1차 분석 결과(42)는 복수의 1차 분석정보나 1차 분석정보에 대응하는 1차 분석코드를 포함할 수 있고, 이러한 1차 분석코드들은 개인정보나 개인취향정보와의 결합에 따라 다른 분석결과를 나타내도록 2차 분석 필터(44) 내 세부항목들과 연결될 수 있다.

세부항목들은 예를 들어 30대를 구체화한 30대초반, 30대중반 및 30대후반을 포함할 수 있다. 이 경우, 데이터 분석 모듈은 각 세부항목에 대하여 미리 정해지는 가중치를 포함할 수 있다. 가중치는 예를 들어 30대초반에는 0.4를 곱하고, 30대중반에는 0.3을 곱하고, 30대후반에는 0.5를 곱하는 형태를 가질 수 있다. 이러한 가중치는 서버측에서의 데이터 분석 과정에서 미리 결정되어 데이터 분석 모듈에 포함될 수 있다.

또한, 데이터 분석 모듈은 2차 분석 필터(44)의 세부항목으로서 사용자로부터 입력받거나 사용자가 선택할 수 있는 최종 항목들을 포함할 수 있다. 이러한 최종 항목은 예를 들어 가격대를 포함할 수 있다. 즉, 데이터 분석 모듈의 2차 분석 필터(44)는 최종 분석 결과를 도출하기 직전에 개인취향정보의 일종으로서 가격대A, 가격대B 및 가격대C 중 어느 하나를 선택하거나 사용자가 원하는 가격 범위를 입력받도록 구현될 수 있다.

이러한 데이터 분석 모듈의 구조에 의하면, 사용자는 개인정보를 공개하거나 자신을 노출시키지 않고 서버측의 빅데이터 분석 결과를 이용하여 사용자 단말 차원에서 자신에게 알맞은 자체 적응적 분석 결과(P1, P2, P3)를 생성할 수 있다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 지불정보 관리 방법에 대한 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 본 실시예에 따른 지불정보 관리 방법은 사용자 단말에 가맹점 등의 상점에 설치된 상점 장치로부터 구매제안정보가 수신되는 것을 시작될 수 있다(S51). 구매제안정보는 푸시 알림 메시지, 비콘(beacon) 메시지 형태로 수신될 수 있다. 구매제안정보는 상품이나 서비스를 특정 지불수단으로, 특정 시간이나 장소에서, 혹은 특정 대상(남/여, 연령, 특정카드소지 등)이 결제하는 경우 상대적으로 더 많은 혜택을 받을 수 있다는 정보를 포함할 수 있다.

다음, 사용자 단말의 특정 어플리케이션(App. 34)은 구매제안정보를 사용자 단말에 저장된 개인정보나 개인취향정보와 비교하여 매칭되는 항목이 있는지를 판단할 수 있다(S52). 어플리케이션(이하, 간단히 앱이라 한다)은 매칭 항목이 없거나 매칭 항목이 일정 조건(갯수, 필수항목 포함 등)에 부합하지 않는 경우, 해당 구매제안정보 또는 이를 포함하는 광고성 메시지를 무시하거나 삭제할 수 있다.

다음, 앱(34)은 매칭된 항목을 포함하는 항목 정보를 사용자 단말의 추천 에이전트(32)에 전달한다(S53). 항목 정보는 앱(34)에서 추천 에이전트(32)에 대하여 동적서비스 요구사항을 요청하는 형태로 전달될 수 있다. 이러한 형태를 가지는 것은 본 실시예의 지불수단 추천 과정의 거의 마지막 단계에서 앱(34)이 서버(16)에 분석코드의 해석을 요청하도록 구현되어 있기 때문이다. 즉, 본 실시예에서는 지불정보 관리 방법의 데이터 분석을 위한 입력 부분과 데이터 분석 결과의 출력 부분을 앱(34)에서 담당하도록 구현하고 있다.

전술한 어플리케이션(34) 및 추천 에이전트(32)는 넓은 의미에서 사용자 단말에서 동작하는 추천 시스템에 대응할 수 있다. 추천 시스템은 좁은 의미에서 추천 에이전트만을 지칭할 수 있다. 다만, 그 경우에 추천 에이전트(32)는 사용자 단말에서 구동하는 어플리케이션과 연동하도록 구현될 수 있다.

다음, 사용자 단말의 추천 에이전트(32)는 동적서비스 요구사항의 입력에 따라 필요한 서비스 모듈을 식별한다(S54). 즉, 추천 에이전트(32)는 구매제안정보와 매칭되는 항목을 매칭하여 추출할 수 있으나, 앱(34)에 매칭 결과를 제공해 주는 경우, 매칭 결과에 포함된 항목에 대한 서비스 모듈 즉 데이터 분석 모듈 요청 신호를 바로 생성할 수 있다.

다음, 추천 에이전트(32)는 네트워크를 통해 데이터 분석 모듈을 통합데이터 분석 서버(16)에 전송한다(S55). 데이터 분석 모듈은 사용자의 개인정보나 개인취향정보를 배제한 일부 항목 정보를 토대로 서버측에서의 빅데이터 또는 통합 데이터를 분석한 결과를 사용자 단말측에서 이용할 수 있도록 서버(16)에서 준비될 수 있다.

여기서, 네트워크는 예를 들어, GSM(Global System for Mobile Communication), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), LET-A(LET-Advanced), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access), WiMax, Wi-Fi(Wireless Fidelity), Bluetooth 또는 이들의 조합이나 이러한 무선 통신 네트워크에 연결되는 유선 통신 혹은 위성 통신 네트워크를 포함할 수 있다.

본 실시예에 서버 즉 통합데이터 분석 서버(16)는 본 실시예에서 제안하는 새로운 구조의 서버로서 개인정보나 개인취향정보를 사용하지 않고 개인정보나 개인취향정보와 관련된 일부 항목들을 토대로 국가 또는 전지구 단위에서 수집된 빅데이터를 폭넓게 1차 분석하고, 1차 분석 결과에 더하여 변경가능한 혹은 추가가능한 부가 항목에 의해 확장 분석 결과의 도출이 가능하도록 구현된 서비스 모듈을 사용자 단말에 제공한다. 이러한 통합데이터 분석 서버(간단히, 데이터 분석 서버 또는 서버라고도 지칭된다)(16)는 기존, 현재 혹은 미래에 사용가능한 데이터 분석 기법을 사용하여 빅데이터 혹은 통합 데이터를 분석하되, 전술한 서비스 모듈에 대한 사용자 단말의 요청에 응하여 데이터 분석 모듈을 사용자 단말에 제공하는 장치라면 특별히 한정되지 않는다.

사용자 단말의 추천 시스템(30) 또는 추천 에이전트(32)로부터 데이터분석 모듈 요청 신호가 수신되면, 데이터 분석 서버(16)는 데이터분석 모듈 요청 메시지에 포함된 항목 정보에 기반하여 통합 데이터를 분석한다(S56). 통합 데이터는 특정되지 않은 다수의 사용자 단말들이나, 다수의 온라인 서비스 업체 서버나, 인터넷상의 소셜 네트워크 서비스 등에서 수집된 비정형 데이터, 정형 데이터, 학습데이터, 빅데이터 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

다음, 추천 에이전트(32)는 데이터 분석 서버(16)로부터 데이터분석 모듈 요청에 대한 응답을 수신한다(S57). 응답은 서버(16)에서 제공하는 서비스 모듈로서 데이터 분석 모듈을 직접 포함하거나, 데이터 분석 모듈을 다운로드받을 수 있는 온라인상의 주소 혹은 링크에 대한 정보를 포함할 수 있다.

다음, 추천 에이전트(32)는 서버(16)로부터 받은 데이터 분석 모듈을 사용하여 개인취향에 따른 데이터(구매제안정보에 대응하는 데이터) 분석을 수행한다(S58). 이때, 추천 에이전트(32)는 사용자 입력이나 선택에 따라 데이터 분석 모듈에 개인정보나 개인취향정보를 입력하거나 구체화할 수 있고, 데이터 분석 모듈은 사용자의 개인정보 입력이나 구체화에 따라 분석 결과를 확장하거나 기본 분석 결과와 다른 새로운 분석 결과를 생성할 수 있다. 이러한 개인정보 반영 분석결과는 분석코드 또는 취향분석 코드 형태로 생성될 수 있다. 그리고 추천 에이전트(32)는 취향분석 코드를 앱(34)에 전달할 수 있다(S59).

다음, 앱(34)은 취향분석 코드 즉, 분석코드에 대한 해석 요청을 서버(16)에 전달할 수 있다(S60). 분석코드 해석 요청 메시지가 수신되면, 서버(16)는 데이터베이스 등에서 해석정보를 추출할 수 있다(S61). 여기서, 서버(16)는 서비스 모듈 이용을 위해 등록한 회원에 한하여 분석코드에 대한 해석 서비스를 제공하도록 구현될 수 있다. 또한, 서버(16)는 분석코드의 해석 서비스에 책정된 비용을 사용자 단말의 사용자에게 청구하도록 구현될 수 있다.

다음, 앱(34)은 서버(16)로부터 분석코드 해석 요청에 대한 응답을 받을 수 있다(S62). 응답 메시지에는 분석코드의 해석 정보가 포함될 수 있다. 물론, 구현에 따라서 분석코드의 해석 정보는 온라인상의 주소나 링크를 통해 해석 정보를 포함한 데이터 혹은 프로그램을 다운로드받거나, 상기의 주소나 링크에서 사용자 인증을 완료한 후에 네트워크상의 저장소에 저장된 해석 정보에 접근하도록 구현될 수 있다.

다음, 앱(34)은 해석 정보를 포함하거나 해석 정보에 기반한 맞춤형 구매제안 또는 지불수단 추천 정보를 사용자 단말에 출력할 수 있다(S63).

도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 지불정보 관리 방법에 대한 예시도이다.

도 6을 참조하면, 본 실시예에 따른 지불정보 관리 방법은 스마트폰 내 어플리케이션(application)과 자체 적응적(self-adaptive) 분석모듈과 통합 데이터 분석 모듈 서버(통합 데이터 분석 서버에 대응함)의 상호 작용에 의해 구현될 수 있다. 스마트폰은 사용자 단말에 대응된다.

어플리케이션은 외부의 어플리케이션 회사와 연동되거나 외부 어플리케이션 회사의 서버로부터 다운로드되어 사용자 단말에 설치될 수 있다.

사용자 단말이 거리의 특정 지점이나 상점의 특정 거리 범위 내로 진입할 때, 어플리케이션은 외부에서 전송되는 상품/서비스 관련 할인 쿠폰, 마일리지, 전자 스탬프, 상품 추천, 카드 추천 등의 구매제안 정보를 획득할 수 있다. 이러한 구매제안 정보는 사용자 단말이 능동적으로 외부의 장치에 접근하여 외부 장치에 저장된 정보를 읽어오거나 외부 장치에서 푸시 알림 메시지 형태로 전달되거나, 통신 네트워크의 메시지 서비스를 통해 수신될 수 있다. 이러한 구매제안 정보가 획득되면, 어플리케이션은 해당 구매제안 정보를 동적서비스 요구사항 전달 형태로 자체 적응적 분석모듈에 전달할 수 있다. 자체 적응적 분석모듈은 사용자 단말에 탑재된 분석모듈로서 단말측 분석모듈로 지칭될 수 있다.

자체 적응적 분석모듈은 동적서비스 요구사항이 전달됨에 따라 이에 필요한 서비스 모듈을 식별할 수 있다. 서비스 모듈 식별은 동적서비스 요구사항(간단히, '동적 요구 사항'이라고도 한다)을 분석하고 단말기 즉 사용자 단말 내 개인 정보와 비교하여 서로 매칭되는 항목을 토대로 현재 자기에게 필요한 데이터 분석 모듈을 식별한다.

필요한 데이터 분석 모듈에 대한 식별이 완료되면, 자체 적응적 분석모듈은 식별된 데이터 분석 모듈을 서버에 요청한다. 데이터 분석 모듈 서비스 요청은 식결된 데이터 분석 모듈에 대한 복수의 항목들(예컨대, 필수항목들)을 포함할 수 있다.

데이터 분석 모듈 서비스 요청이 접수되면, 통합 데이터 분석 모듈 서버는 서비스 요청을 토대로 혹은 서비스 요청에 포함된 항목들에 기반하여 데이터를 분석하고, 분석 결과를 포함하는 서비스 모듈을 생성할 수 있다. 서버는 빅데이터 분석 모듈, 비정형 데이터 분석 모듈, 정형 데이터 분석 모듈, 머신러닝 모듈 등을 포함하고, 이 모듈들에 의한 분석 결과와 추후 사용자 단말측에서 한정하거나 추가할 수 있는 부가 항목에 대한 분석 결과를 포함한 서비스 모듈을 생성하여 사용자 단말에 제공할 수 있다.

사용자 단말의 자체 적응적 분석모듈은, 서버로부터 서비스 모듈을 제공받은 후 서비스 모듈을 이용하여 개인취향 분석을 수행할 수 있다. 개인취향 분석은 서비스 모듈에 기존 탑재된 집단취향 분석와 병렬적으로 혹은 조합된 형태로 수행될 수 있다. 즉, 자체 적응적 분석모듈은 서비스 모듈에 기반하여 사용자 취향을 파악하고 취향 분석 코드를 생성할 수 있다. 취향 분석 코드는 간단히 분석 코드로 지칭될 수 있다.

분석코드가 생성되면, 자체 적응적 분석모듈은 분석코드를 분석할 수 있다. 그리고, 자체적으로 분석코드를 분석할 수 없는 경우, 어플리케이션에 분석코드를 제공할 수 있다.

자체 적응적 분석모듈로부터 분석코드가 전달되면, 어플리케이션은 통합 데이터 분석 모듈 서버에 분석코드 해석을 요청할 수 있다. 여기서, 통합 데이터 분석 모듈 서버는 분석코드를 해석한 후 어플리케이션(혹은 그 사용자)에게 서비스 사용료 지불을 요청할 수 있다. 사용료 지불이 승인되면, 어플리케이션은 분석코드 해석 결과를 반영한 데이터 분석 결과를 사용자 단말에 출력할 수 있다. 사용료 지불은 사용자에 의해 실시간 승인되거나 사용자 단말에 자동 승인되도록 설정될 수 있다.

한편, 본 실시예에 있어서, 지불정보 관리 방법의 구성요소들은 사용자 단말이나 컴퓨팅 장치에 탑재되는 기능 블록 또는 모듈일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 전술한 구성요소들은 이들이 수행하는 일련의 기능을 구현하기 위한 소프트웨어 형태로 컴퓨터 판독 가능 매체(기록매체)에 저장되거나 혹은 캐리어 형태로 원격지에 전송되어 다양한 컴퓨팅 장치에서 동작하도록 구현될 수 있다. 여기서 컴퓨터 판독 가능 매체는 네트워크를 통해 연결되는 복수의 컴퓨팅 장치나 클라우드 시스템을 포함할 수 있고, 복수의 컴퓨팅 장치나 클라우드 시스템 중 적어도 하나 이상은 메모리 시스템에 저장되는 프로그램이나 소스 코드 등을 포함할 수 있다.

즉, 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하는 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것을 포함할 수 있다.

또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 하드웨어 장치는 본 실시예의 지불정보 관리 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

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.

Claims (10)

1. 네트워크를 통해 통합데이터분석 서버에 접속하는 사용자 단말 내에서 디지털 데이터를 처리하는 추천 시스템에 의해 수행되는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법으로서,
   상기 사용자 단말에 수신되는 상품 또는 서비스의 구매 제안에 대한 구매 제안 정보와 상기 사용자 단말에 저장된 개인정보 또는 개인취향정보의 대응 항목들을 비교하는 단계-상기 개인정보는 단독으로 혹은 다른 정보와의 결합으로 개인을 식별하는데 이용되는 정보를 포함함-;
   상기 대응 항목들 중 서로 매칭되는 항목 정보나 상기 항목 정보에 대응하는 식별자를 포함하고 사용자를 식별할 수 있는 개인정보를 포함하지 않는 데이터분석모듈 요청 신호를 통합데이터분석 서버로 전송하는 단계;
   상기 항목 정보에 대응하여 생성된 데이터분석모듈을 상기 통합데이터분석 서버로부터 수신하는 단계-상기 데이터분석모듈은 상기 항목 정보에 기초하여 불특정 다수에 대한 비정형 데이터 및 정형 데이터를 포함한 통합데이터의 분석결과를 포함하거나 생성함-;
   상기 개인취향정보를 포함한 개인설정정보와 상기 데이터분석모듈을 이용하여 상기 구매 제안을 분석하는 단계; 및
   상기 구매 제안에 대한 분석 결과에 따라 상기 상품 또는 서비스에 대한 사용자 맞춤형 구매 방식 또는 지불 수단에 관한 추천 정보를 출력하는 단계를 포함하며,
   상기 출력하는 단계 전에,
   상기 분석하는 단계에서의 분석 결과로부터 획득한 분석결과코드나 분석결과 식별자를 포함하는 분석코드해석 요청 신호를 상기 통합데이터분석 서버에 전송하고, 상기 통합데이터분석 서버로부터 분석코드해석 응답을 받는 단계를 더 포함하고,
   상기 구매제안정보는 광고 메시지, 푸시 알림 메시지 또는 비콘(beacon) 메시지 형태로 수신되는 메시지를 포함하는,
   단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 분석하는 단계는, 상기 데이터분석모듈에 포함되는 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램에 상기 구매제안정보와 상기 개인설정정보를 입력하여 상기 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램을 자체 구동하며,
   상기 분석서비스 필터는 상기 통합데이터의 분석 결과에 따라 상기 항목 정보 중 적어도 어느 하나의 정보에 부여되는 가중치 혹은 상기 가중치에 대응하는 가중치 정보를 포함하고,
   상기 분석서비스 프로그램은 상기 항목 정보를 넣어 분석한 상기 통합데이터의 분석 결과에 따라 상기 항목 정보를 포함하거나 상기 항목 정보에서 확장된 부가 항목 정보를 포함하는 네트워크 토폴로지 형태의 매칭정보 혹은 추천정보를 제공하는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법.
3. 삭제
4. 네트워크를 통해 통합데이터분석 서버에 접속하는 사용자 단말 내에서 디지털 데이터를 처리하는 추천 시스템으로서,
   상기 사용자 단말의 외부에서 상품 또는 서비스의 구매 제안에 대한 구매제안정보를 수신하는 응용 프로그램으로부터 상기 구매제안정보에 대응하는 동적서비스 요구사항이 입력되면, 상기 동적서비스 요구사항에 따라 상기 구매제안정보와 기저장된 개인정보 또는 개인취향정보의 대응 항목들을 비교하는 비교부;
   상기 대응 항목들 중 서로 매칭되는 항목 정보나 상기 항목 정보에 대응하는 식별자를 포함한 데이터분석모듈 요청 신호를 생성하는 생성부;
   상기 데이터분석모듈 요청 신호를 통합데이터분석 서버로 전달하고, 상기 항목 정보에 기초하여 불특정 다수에 대한 비정형 데이터 및 정형 데이터를 포함한 통합데이터를 분석한 결과로서 상기 항목 정보에 대응하여 생성된 데이터분석모듈을 상기 통합데이터분석 서버로부터 획득하는 서비스모듈 인터페이스부;
   상기 개인취향정보를 포함한 개인설정정보와 상기 데이터분석모듈을 이용하여 상기 구매 제안을 분석하는 적응분석부; 및
   상기 적응분석부의 분석 결과에 기초하여 상기 상품 또는 서비스의 구매방식 또는 지불수단 추천정보를 출력하는 출력부를 포함하며,
   상기 서비스모듈 인터페이스부에 연결되는 상기 응용 프로그램은 상기 적응 분석부의 분석 결과로부터 획득한 분석결과코드나 분석결과 식별자를 포함하는 분석코드해석 요청 신호를 상기 통합데이터분석 서버에 전송하고, 상기 통합데이터분석 서버로부터 분석코드해석 응답을 받으며,
   상기 출력부는 상기 적응분석부의 분석 결과에 기초하면서 상기 통합데이터분석 서버에서 제공하는 분석코드해석에 따라 상기 상품 또는 서비스의 구매방식 또는 지불수단 추천정보를 출력하고,
   상기 개인정보는 단독으로 혹은 다른 정보와의 결합으로 특정 개인을 식별하는데 이용되는 정보를 포함하고,
   상기 구매제안정보는 광고 메시지, 푸시 알림 메시지 또는 비콘(beacon) 메시지 형태로 수신되는 메시지를 포함하는, 추천 시스템.
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 적응분석부는, 상기 데이터분석모듈에 포함되는 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램에 상기 구매제안정보와 상기 개인설정정보를 입력하여 상기 분석서비스 필터나 분석서비스 프로그램을 자체 구동하며,
   상기 분석서비스 필터는 상기 통합데이터의 분석 결과에 따라 상기 항목 정보 중 적어도 어느 하나의 정보에 부여되는 가중치 혹은 상기 가중치에 대응하는 가중치 정보를 포함하고,
   상기 분석서비스 프로그램은 상기 항목 정보를 넣어 분석한 상기 통합데이터의 분석 결과에 따라 상기 항목 정보를 포함하거나 상기 항목 정보에서 확장된 부가 항목 정보를 포함하는 네트워크 토폴로지 형태의 매칭정보 혹은 추천정보를 제공하는, 추천 시스템.
6. 삭제
7. 네트워크를 통해 사용자 단말에 탑재된 추천 시스템과 연결되는 통합데이터분석 서버에 의해 수행되는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법으로서,
   상기 사용자 단말로부터 데이터분석모듈 요청 신호를 수신하는 단계-여기서, 상기 데이터분석모듈 요청 신호는 상기 사용자 단말에서 기수신된 상품 또는 서비스의 구매제안정보와 기저장된 개인정보 또는 개인취향정보의 대응 항목들을 비교한 후 상기 대응 항목들 중 서로 매칭되는 항목 정보나 상기 항목 정보에 대응하는 식별자를 포함하도록 생성됨-;
   상기 항목 정보에 기초하여 불특정 다수에 대한 비정형 데이터 또는 정형 데이터를 포함한 통합데이터를 분석하는 단계;
   상기 분석하는 단계에서의 분석 결과로서 상기 항목 정보에 대응하는 데이터분석모듈을 생성하는 단계; 및
   상기 사용자 단말에 상기 데이터분석모듈을 전송하는 단계를 포함하며,
   상기 데이터분석모듈을 전송하는 단계 후에,
   상기 추천 시스템으로부터 상기 부가항목이나 상기 부가항목코드를 포함한 분석코드해석 요청 신호를 받고, 상기 부가항목이나 상기 부가항목코드에 대응하는 해석정보를 포함하는 분석코드해석 응답 신호를 상기 추천 시스템에 전송하는 단계를 더 포함하며,
   상기 개인정보는 단독으로 혹은 다른 정보와의 결합으로 개인을 식별하는데 이용되는 정보를 포함하고,
   상기 구매제안정보는 광고 메시지, 푸시 알림 메시지 또는 비콘(beacon) 메시지 형태로 수신되는 메시지를 포함하는,
   단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법.
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 분석하는 단계는, 비정형 데이터 분석 모듈, 정형 데이터 분석 모듈, 빅데이터 분석 모듈, 머신러닝 모듈 또는 이들의 조합을 이용하여 기축적되거나 실시간 수집되는 통합데이터에서 상기 항목 정보에 대응하는 관련 인자들을 추출하고, 상기 관련 인자들의 조합과 매칭되거나 상기 관련 인자들의 조합으로부터 추정되는 맞춤형 상품, 서비스, 구매방식, 지불수단 또는 이들의 조합을 결정하는,
   단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법.
9. 청구항 8에 있어서,
   상기 생성하는 단계는, 상기 항목 정보에 대응하여 상기 상품, 서비스, 구매방식, 지불수단 또는 이들의 조합을 결정하는 분석서비스 필터 또는 분석서비스 프로그램을 생성하며,
   상기 분석서비스 필터 또는 상기 분석서비스 프로그램은, 상기 사용자 단말에서 개인정보 혹은 개인취향정보가 입력될 때, 상기 상품, 서비스, 구매방식, 지불수단 또는 이들의 조합에서 선택되는 개인항목에 가중치를 부여하거나 상기 개인항목에서 확장되는 부가항목이나 상기 부가항목에 대한 부가항목코드를 상기 추천 시스템에 제공하는, 단말이나 디바이스 내 개인정보 및 지불정보 관리 방법.
10. 삭제

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