KR102063167B1 - 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

일 개시에 의하여 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법을 제공하며, 본 방법은 사용자 단말의 애플리케이션 사용 기록, 사용자 계정의 포털 사이트 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 메일 열람 정보 및 사용자 식별 정보를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 단계, 사용자의 관심 정보를 획득하기 위하여 학습된 제 1 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 관심 컨텐츠를 포함하는 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 결정하는 단계, 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계, 복수개의 뉴스레터 중 제 1 뉴스레터를 구독 요청하는 사용자 입력에 응답하여, 사용자 계정으로부터 제 1 뉴스레터 구독료를 획득하는 단계, 사용자의 관심 정보와 컨텐츠 배치와의 연관성을 학습한 제 2 인공지능 학습 모델을 이용하여, 제 1 뉴스레터에 포함된 복수개의 컨텐츠를 배치하기 위한 화면의 레이아웃을 결정하는 단계 및 결정된 레이아웃에 기초하여 구성된 제 1 뉴스레터를 사용자의 메일 계정으로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법 및 장치{Apparatus and method for providing a newsletter mailing service that includes a payment function}

일 개시에 의하여 본 발명은 사용자 맞춤형 컨텐츠를 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 뉴스레터 서비스 내에 결제 기능을 제공함으로써 결제를 진행한 사용자들에게 맞춤형 뉴스레터를 제공하는 플랫폼을 포함하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

인터넷은 현대인들에게 없어서는 안 될 중요한 도구이며, 무한한 정보를 제공하는 수단으로 인식되고 있으나, 개개인이 원하는 정보를 찾기에는 시간적으로 제한이 많고, 잘 알려지지 않은 특정한 정보에 대해서는 검색이 용이하지 않다는 문제점이 있었다.

또한, 인터넷 이메일은 유용한 정보를 제공받을 수 있는 통로로 활용되고 있으나, 최근 들어서는 유용한 정보보다는 원치 않은 광고 메일이나 음란 메일 등과 같은 스팸 메일들이 수신자의 동의 없이 무작위로 제공되기 때문에 이메일 수신자들에게 큰 피해를 주고 있으며, 특히 음란 메일 등이 어린이 및 청소년들에게 그대로 제공되어 정서적 발달에 큰 해악을 끼친다는 문제점들이 있었다.

따라서, 인터넷 사용자 입장에서는 자신이 원하는 정보를 선택하고 이에 해당하는 뉴스, 논문, 자료 파일 및 광고 등과 같은 정보를 다양한 방법으로 용이하게 제공받을 수 있는 것을 원하고 있으며, 이를 위해 많은 인터넷 사이트 운영업체들이 선택적인 정보 제공을 위해 이메일이나 실시간 팝업창 등과 같은 수단을 이용하여 사용자가 원하는 정보를 제공하고 있다.

한 예로서 오프라인 상으로 신문이나 주간지, 또는 월간지 등을 제공하고 이를 바탕으로 온라인 상에서 유료 또는 무료로 뉴스 및 기사를 제공하는 인터넷 정보제공업체들은 회원 가입시 회원정보 입력란과 관심분야를 카테고리 별로 구분하여 선택할 수 있도록 하는 관심분야 선택수단을 구비하고 있다. 따라서, 인터넷 사용자가 그 사이트에 회원으로 가입요청하면서 개인 정보를 입력하고 상기 관심분야 선택수단을 이용하여 관심분야를 선택하고 회원등록을 완료하면, 정기적으로나 실시간으로 관심분야의 카테고리에 해당하는 뉴스를 상기 회원의 입력된 개인정보에 포함된 이메일 주소로 전송하고 있다.

그러나 상기와 같이 정보제공 방법은, 회원이 선택하는 관심분야의 카테고리가 정치, 경제, 금융, 스포츠, 여행/레저, 음악, 컴퓨터 등과 같이 그 범위가 광범위하여 관심분야라 하더라도 회원이 원하지 않는 정보 및 뉴스를 제공하는 경우가 많아지게 된다. 특히 운영업체는 자사에서 주로 취급하는 정보를 위주로 전송하기 때문에 그 제공되는 정보의 범위가 매우 한정되어 있어 회원이 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않았다.

또한, 상기와 같이 정보를 무료로 제공하는 업체의 경우 수익을 창출하기 위하여 이메일에 광고를 부가하고 있으나, 이들 광고는 관심분야의 카테고리와 상관없이 무작위로 제공되기 때문에 회원들의 흥미를 유발하지 못하며, 따라서, 이처럼 관심분야와 관계없는 광고는 쉽게 삭제하거나 보지 않게 되므로 큰 광고효과를 기대하기 어렵고, 이로 인해 높은 광고수익을 기대하기 어려운 실정이다.

또한, 상기와 같이 제공된 정보 메일을 열어본 후 관심 정보를 클릭하면 그 정보가 검색된 업체의 사이트로 직접 연결되므로 상기 정보제공 사이트들을 경유하지 않아 이메일 전송시 첨부된 광고를 통해서만 수익을 창출할 수 있어, 광고 수익의 폭이 작아진다는 문제점도 있었다.

공개특허공보 제10-2003-0086028호 (2003.11.07) 등록특허공보 제10-1841077호 (2018.03.16)

본 발명의 기술적 과제는 사용자의 관심사에 대한 뉴스레터를 전송해주는 플랫폼에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 결제를 수행한 사용자에게 맞춤형 메일링 서비스를 제공해주는 플랫폼에 관한 것이다.

제 1 실시예에 의하여, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법을 제공하며, 본 방법은 사용자 단말의 애플리케이션 사용 기록, 사용자 계정의 포털 사이트 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 메일 열람 정보 및 사용자 식별 정보를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 단계, 사용자의 관심 정보를 획득하기 위하여 학습된 제 1 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 관심 컨텐츠를 포함하는 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 결정하는 단계, 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계, 복수개의 뉴스레터 중 제 1 뉴스레터를 구독 요청하는 사용자 입력에 응답하여, 사용자 계정으로부터 제 1 뉴스레터 구독료를 획득하는 단계, 사용자의 관심 정보와 컨텐츠 배치와의 연관성을 학습한 제 2 인공지능 학습 모델을 이용하여, 제 1 뉴스레터에 포함된 복수개의 컨텐츠를 배치하기 위한 화면의 레이아웃을 결정하는 단계 및 결정된 레이아웃에 기초하여 구성된 제 1 뉴스레터를 사용자의 메일 계정으로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

제 2 실시예에 의하여, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 장치를 제공하며 본 장치는 프로세서 및 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 프로세서는 명령어들을 실행함으로써, 사용자 단말의 애플리케이션 사용 기록, 사용자 계정의 포털 사이트 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 메일 열람 정보 및 사용자 식별 정보를 포함하는 사용자 정보를 획득하고, 사용자의 관심 정보를 획득하기 위하여 학습된 제 1 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 관심 컨텐츠를 포함하는 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 결정하고, 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 사용자 단말로 전송하고, 복수개의 뉴스레터 중 제 1 뉴스레터를 구독 요청하는 사용자 입력에 응답하여, 사용자 계정으로부터 제 1 뉴스레터 구독료를 획득하고, 사용자의 관신 정보와 컨텐츠 배치와의 연관성을 학습한 제 2 인공지능 학습 모델을 이용하여, 제 1 뉴스레터에 포함된 복수개의 컨텐츠를 배치하기 위한 화면의 레이아웃을 결정하고, 결정된 레이아웃에 기초하여 구성된 제 1 뉴스레터를 사용자의 메일 계정으로 전송할수 있다.

제 3 실시예에 의하여, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 비일시적 기록 매체를 제공할 수 있다.

일 개시에 의하여, 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 관심사에 맞는컨텐트를 포함하는 뉴스레터를 제공하고, 사용자 맞춤형 화면 레이아웃을 제공함으로써 사용자로 하여금 뉴스레터를 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.

또한, 사용자가 흥미있는 뉴스레터를 구매할 수 있도록 결제 기능을 추가함으로써, 사용자는 결제된 뉴스레터만을 구독할 수 있어 지나친 광고 노출을 피할 수 있으며, 뉴스레터 공급자는 사용자의 결제를 통해 기존 광고를 클릭해야만 얻을 수 있던 이익 외의 뉴스레터로 인한 직접적인 이익을 얻을 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 플랫폼 서비스를 통해 뉴스레터 공급자와 수요자를 연결함으로써 가치 있는 컨텐츠의 개발을 꾀할 수 있으며, 다양한 사용자들의 관심에 따른 광고주들의 이득도 기대할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 개시에 의하여 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법의 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 개시에 의하여 제 1 인공지능 학습 모델을 생성하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 개시에 의한 제 2 인공지능 학습 모델을 생성하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 개시에 의한 뉴스레터의 생성 및 공급에 따른 뉴스레터 공급자, 광고 공급자 및 사용자의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 개시에 의한 사용자의 관심사에 따라 뉴스레터를 구성하기위한 화면 레이아웃을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 개시에 의한 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 개시에 의한 데이터학습을 통해 인공지능 학습 모델을 생성하는 프로세서의 구성을 설명하는 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되지 않는다. 또한 도면에서 본 발명을 명확하게 개시하기 위해서 본 발명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 도면에서 동일하거나 유사한 부호들은 동일하거나 유사한 구성요소들을 나타낸다.

본 발명의 목적 및 효과는 하기의 설명에 의해서 자연스럽게 이해되거나 보다 분명해질 수 있으며, 하기의 기재만으로 본 발명의 목적 및 효과가 제한되는 것은 아니다.

본 발명의 목적, 특징 및 장점은 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

이하에서 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 장치(100)는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)로 축약하여 설명하도록 한다.

도 1은 일 개시에 의하여 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법의 흐름을 설명하기 위한 도면이다.

일 개시에 의하여 블록 101에서 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자 단말의 애플리케이션 사용 기록, 사용자 계정의 포털 사이트 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 메일 열람 정보 및 사용자 식별 정보를 포함하는 사용자 정보를 획득할 수 있다.

사용자 단말의 애플리케이션 사용기록은 사용자 단말에서 사용된 애플리케이션들의 이용 시간, 사용 시간대, 사용하는 데이터량, 애플리케이션의 종류, 애플리케이션에서 제공하는 컨텐츠의 내용 등을 포함할 수 있다.

사용자 계정은 사용자 단말에 연결된 계정을 의미할 수 있다. 또한 사용자 계정은 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)에서 운용하는 서버를 통해 생성된 계정일 수 있다. 사용자 계정은 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)가 사용자 정보를 획득하고, 사용자에게 메일 서비스를 제공할 수 있는 어떤 계정이든 포함할 수 있다.

사용자 계정의 포털 사이트 검색 기록은 사용자의 최근 관심사를 획득하기 위하여 필요한 것으로서, 사용자가 사용하는 검색 애플리케이션에서 검색된 모든 검색어를 포함할 수 있다. 또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 검색 기록을 이용하여 주로 이용하는 사이트에 대한 정보를 확인할 수 있고, 동영상, 뉴스, 글 중 어느 것을 주로 확인하는지 여부에 대한 정보를 확인할 수 있다.

일 개시에 의하여 사용자 식별 정보는 나이, 직업, 관심사, 성별, 사는 곳, 직장의 위치를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 식별 정보는 사용자의 취향을 확인할 수 있도록 작성된 질문 메시지에 대한 답변 메시지를 통해 획득한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 취향, 쇼핑 성향, 최근 방문한 음식점, 카드 내역서의 종목 분류 등을 포함할 수 있다.

사용자의 메일 계정의 메일 열람 정보는 사용자의 모든 메일계정에 포함된 메일의 열람 정보를 포함할 수 있다. 메일의 열람 정보는 사용자가 메일을 확인하였는지, 확인하지 않았는지 여부를 포함할 수 있으며, 사용자가 메일을 삭제하였는지, 스팸메일 처리하였는지 여부를 포함할 수 있다.

일 개시에 의하여 블록 102에서 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 관심 정보를 획득하기 위하여 학습된 제 1 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 관심 컨텐츠를 포함하는 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 결정할 수 있다.

일 개시에 의하여, 제 1 인공지능 학습 모델은 사용자의 최근 관심 정보를 획득하기 위하여 반복 학습된 인공지능 모델이며, 사용자의 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 열람 기록, 사용자의 SNS 사용 이력, 사용자의 광고 클릭 기록, 사용자의 직업, 사용자의 나이, 사용자의 성별, 사용자의 사는 곳, 날씨 및 위치와 사용자의 관심사의 변화의 관계성을 학습한 결과에 기초하여 획득된 것 일 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 제 1 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 단말에서 실행 중인 애플리케이션의 컨텍스트 정보로부터, 소정의 빈도 이상으로 사용된 단어를 식별자를 결정하고, 식별자에 관련된 복수개의 컨텐츠를 결정하고, 애플리케이션의 빈도수, 실행 시간, 실행 장소, 실행 기간 및 주요 기능에 기초하여 결정된 복수개의 컨텐츠의 우선 순위를 결정할 수 있다. 또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 우선순위에 따라 사용자에게 제공할 복수개의 뉴스레터를 결정할 수 있다.

일 개시에 의하여, 애플리케이션은 메일, SNS, 문자, 사진첩, 다이어리, 뉴스 등의 애플리케이션을 포함하며, 애플리케이션의 종류에 제한되지 않는다.

일 개시에 의하여 컨텍스트 정보는 애플리케이션에 포함된 사진, 그림, 텍스트, 동영상, 애니메이션 등을 포함할 수 있으며, 특히, 컨텍스트 정보에 포함된 어투, 말투, 사진 속 인물의 표정 등을 포함할 수 있다. 또한, 일 개시에 의하여 컨텍스트 정보는 현재 시간, 애플리케이션의 구동 시간, 애플리케이션의 속성, 애플리케이션의 종류 등을 포함할 수 있다.

일 개시에 의하여, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 SNS에서 여행, 휴가, 바다 등의 단어가 소정 빈도 이상으로 사용되었으면, 상기 단어들을 식별자로 결정하고, 식별자에 연관된 관심 컨텐츠로서 바다로의 여행, 휴가지에 대한 컨텐츠를 선정할 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수개의 컨텐츠를 선정한 후, 사용자의 관심사에 가장 근접한 컨텐츠에 가중치를 부여하여 우선순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 최근 발리 여행을 많이 검색하였다면, 사용자가 최근 발리 여행에 관심이 있음을 알 수 있다. 따라서, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 발리 여행에 대한 컨텐츠가 포함된 뉴스레터를 최우선 순위로 결정할 수 있다. 이 밖에도, 발리 여행의 세부 사항을 포함하는 복수개의 뉴스레터들을 결정할 수 있다.

일 개시에 의하여 블록 103에서 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 사용자 단말로 전송할 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 메일, SNS, 문자 등을 이용하여 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 사용자 단말로 전송할 수 있다. 일 개시에 의하여 복수개의 뉴스레터에 대한 정보는 뉴스레터에 포함된 컨텐츠에 대한 요약 정보, 컨텐츠의 종류 등의 정보를 포함할 수 있다. 즉, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자가 뉴스레터를 구독하기 전에 미리 어떤 종류의 뉴스레터를 구독할 수 있는지 여부에 대한 선택의 기회를 제공할 수 있다.

일 개시에 의하여 블록 104에서 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수개의 뉴스레터 중 제 1 뉴스레터를 구독 요청하는 사용자 입력에 응답하여, 사용자 계정으로부터 제 1 뉴스레터 구독료를 획득할 수 있다.

일 개시에 의하여 사용자는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)로부터 제공된 복수개의 뉴스레터 중에서 구독을 원하는 적어도 하나의 뉴스레터를 선택할 수 있다. 사용자로부터 뉴스레터를 구독한다는 요청을 수신함에 따라, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 선택된 뉴스레터에 대한 구독료를 산정할 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 구독료는 제 1 뉴스레터에 포함된 컨텐츠의 내용 및 종류, 제 1 뉴스레터를 구독하는 기간, 제 1 뉴스레터의 발급 주기, 사용자의 뉴스레터 이용 횟수 및 사용자의 할인 등급에 기초하여 결정될 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 구독료는 뉴스레터를 제공한 뉴스레터 공급자에 의하여 측정된 금액일 수 있으며, 뉴스레터 각각에 대하여 다르게 측정될 수 있다. 또는 뉴스레터 구독 기간에 따라 측정될 수 있으며, 컨텐츠의 내용, 컨텐츠의 종류 등에 의하여 달라질 수 있다.

일 개시에 의하여, 상기 제 1 뉴스레터에 대해 부분 구독이 허용되는 경우, 상기 제 1 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대하여, 각 컨텐츠의 내용 및 종류에 기초하여 컨텐츠 공급료가 결정될 수 있다. 예를 들어, 제 1 뉴스레터 전체에 대한 구독을 요청할 수도 있지만, 제 1 뉴스레터에 포함된 특정 종류의 컨텐츠에 대해서만 구독을 요청하는 것 또한 가능할 수 있다.

이는 제 1 뉴스레터 공급자의 선택에 따라 결정될 수 있으며, 부분 구독이 허용되는 경우 사용자는 서버의 큐레이션에 따라, 혹은 본인의 선택에 따라 제 1 뉴스레터의 일부만을 구독할 수 있고, 이에 따라 부분 비용을 지급할 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 할인 등급에 기반하여 뉴스레터 구독료를 측정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 소정 기간 이상, 소정 횟수 이상으로 뉴스레터를 구독한 경우, 해당 뉴스레터를 다시 구독하길 원한다면 해당 뉴스레터의 구독료에 할인 쿠폰을 적용하여 구독료를 측정할 수 있다. 일 개시에 따라, 뉴스레터 구독료에 대한 정책은 달라질 수 있으며, 본 명세서에서 이를 한정하지 않는다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자 계정에 연결된 계좌에서 뉴스레터 구독료를 인출할 수 있다. 또는, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자 계정에 적립된 포인트로부터 뉴스레터 구독료를 수취할 수 있다. 또는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 가상화폐 계좌를 이용하여 뉴스레터 구독료를 수취할 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 뉴스레터 구독료를 인출하기 위하여 블록체인을 이용할 수 있으며, 구독료에 관련된 정보는 블록체인을 통해 암호화되어 송수신 될 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 뉴스레터 공급자로부터 사용자의 관심 컨텐츠를 포함하는 복수의 뉴스레터를 획득하는 경우, 복수의 뉴스레터 중 사용자로부터 선택된 제 1 뉴스레터를 공급한 뉴스레터 공급자의 계정에 제 1 뉴스레터 공급료를 입금할 수 있다.

즉, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 니즈에 따라, 적정한 뉴스레터 공급자를 매칭할 수 있는 마켓 서비스를 제공하는 기능을 제공할 수 있다.

일 개시에 의하여, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자로부터 복수개의 뉴스레터의 구독을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수개의 뉴스레터 중 제 1 뉴스레터 및 제 2 뉴스레터를 선택하는 사용자 입력에 응답하여, 제 1 뉴스레터 및 제 2 뉴스레터의 구독 기간, 구독 시간 및 구독 횟수를 각각 개별적으로 설정할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 사용자가 상기 복수의 뉴스레터 중 상기 제 1 뉴스레터 내지 제 n 뉴스레터를 포함하는 n개의 뉴스레터를 선택한 경우, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 사용자의 예산범위에 대한 정보를 획득할 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 사용자의 예산범위가 상기 n개의 뉴스레터에 대한 구독료를 초과하는 경우, 상기 사용자가 상기 n개의 뉴스레터를 구독하도록 설정할 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 사용자에게 상기 n개의 뉴스레터에 대한 2차 큐레이션 신청여부를 질의하고, 상기 사용자가 상기 2차 큐레이션을 신청하는 경우, 상기 n개의 뉴스레터에서 상기 사용자의 관심 컨텐츠를 추출하여 2차 큐레이션 뉴스레터를 생성하고, 상기 생성된 2차 큐레이션 뉴스레터를 상기 사용자에게 전송하고, 상기 사용자로부터 상기 2차 큐레이션에 따른 비용을 획득할 수 있다.

즉, 사용자가 여러 개의 뉴스레터를 구독하는 경우, 각 뉴스레터에서 1차적으로 큐레이션된 컨텐츠들이 제공됨에도 사용자가 이를 모두 확인하는 것은 다소 어려울 수 있다.

따라서, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수 개의 뉴스레터로부터 사용자의 세부 관심사에 맞는 컨텐츠들을 다시 추출하는 2차 큐레이션 작업을 수행하며, 2차 큐레이션을 통해 생성된 뉴스레터를 사용자에게 제공할 수 있다. 2차 큐레이션을 통해 뉴스레터를 생성하기 위한 레이아웃을 제공하며, 뉴스레터를 생성하는 방법은 개시된 실시 예에 따른다. 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자에게 2차 큐레이션에 대한 비용을 요청할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 사용자의 예산범위가 상기 n개의 뉴스레터에 대한 구독료보다 작은 경우, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 n개의 뉴스레터 중 부분 구독을 허용하는 하나 이상의 뉴스레터를 선택할 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 하나 이상의 뉴스레터로부터 상기 사용자의 관심 컨텐츠를 추출하여 2차 뉴스레터를 생성하고, 상기 2차 뉴스레터를 상기 사용자에게 전송하되, 상기 하나 이상의 뉴스레터를 공급한 공급자 각각에 대하여, 상기 2차 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대한 컨텐츠 공급료를 입금할 수 있다.

즉, 사용자의 예산이 충분한 경우 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자가 선택한 뉴스레터를 모두 구독처리하고, 각각의 공급자에게 비용을 지급하며, 이에 더하여 추가 비용을 들여 2차 큐레이션 서비스를 제공할 수 있다.

다만, 사용자의 예산이 부족한 경우, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 부분 구독을 허용하는 뉴스레터에 한하여, 이로부터 2차 큐레이션을 수행하여 뉴스레터를 생성하며, 각각의 공급자에게는 큐레이션된 컨텐츠에 대한 일부 비용만을 지급할 수 있다. 마찬가지로, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자에게 이러한 2차 큐레이션에 따른 비용을 요청할 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 제 1 뉴스레터 및 제 2 뉴스레터 중 어느 하나의 구독 기간이 종료된 후, 제 1 뉴스레터 및 제 2 뉴스레터에 대한 만족도 설문조사 메시지를 전송할 수 있다. 만족도 설문조사는 뉴스레터에 포함된 컨텐츠의 내용, 컨텐츠의 종류, 컨텐츠에 대한 흥미도 등을 포함할 수 있으며, 설문조사의 내용은 한정되지 않는다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 만족도 설문조사 메시지에 기초하여, 사용자에게 추천할 적어도 하나의 다른 뉴스레터를 결정할 수 있다. 즉, 만족도 설문조사 내용을 기반으로 새로운 뉴스레터를 추천할 수 있다.

일 개시에 의하여, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 제 1 뉴스레터에 포함된 복수의 컨텐츠 각각에 대하여, 복수의 사용자로부터 만족도 설문조사 정보를 수집할 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 만족도 설문조사 결과에 따라 상기 제 1 뉴스레터의 공급자에게 피드백을 제공하되, 제 1 컨텐츠에 대한 사용자들의 만족도가 가장 높은 경우, 상기 제 1 컨텐츠와 관련된 컨텐츠를 추가할 것을 요청하는 피드백을 제공할 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 제 1 뉴스레터에 포함된 컨텐츠들의 카테고리를 분류하여 카테고리별 만족도 설문조사 결과를 획득하되, 기 설정된 기준값 이상의 만족도를 획득한 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 제 1 뉴스레터의 공급자에게 상기 복수 개의 카테고리 각각을 포함하는 별도의 뉴스레터로 상기 제 1 뉴스레터를 분할하여 공급할 것을 요청할 수 있다.

즉, 제 1 뉴스레터에 복수의 서로 다른 카테고리의 컨텐츠가 포함되는 경우, 카테고리별로 사용자별 만족도가 분산될 수 있다. 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 이를 분석하되, 카테고리별로 다른 계층의 사용자들이 만족도가 상이한 것으로 판단되는 경우, 카테고리별로 제 1 뉴스레터를 분할하여 각각 새로운 뉴스레터를 만들어 공급해볼 것을 제안할 수 있다. 이 경우, 각 카테고리를 선호하는 사용자들의 구독률이 높아질 것으로 기대할 수 있다.

일 개시에 의하여 블록 105에서 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 관심 정보와 컨텐츠 배치와의 연관성을 학습한 제 2 인공지능 학습 모델을 이용하여, 제 1 뉴스레터에 포함된 복수개의 컨텐츠를 배치하기 위한 화면의 레이아웃을 결정할 수 있다.

일 개시에 의하여, 제 2 인공지능 학습 모델은 복수의 장르에 대응하는 복수의 컨텐츠, 컨텐츠가 표시된 화면에 머무른 시간, 컨텐츠의 종류, 컨텐츠의 크기, 사용자가 컨텐츠에 접근한 순서 및 전자기기의 종류에 따른 화면 레이아웃과 사용자 관심사의 연관성을 학습한 결과에 기초하여 획득된 것이다.

일 개시에 의하여 블록 106에서 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 결정된 레이아웃에 기초하여 구성된 제 1 뉴스레터를 사용자의 메일 계정으로 전송할 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 메일 형식으로 작성된 뉴스레터를 사용자가 요청한 시간에 사용자의 메일 계정으로 전송할 수 있다.

도 2는 일 개시에 의하여 제 1 인공지능 학습 모델을 생성하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.

일 개시에 의하여 제 1 인공지능 학습 모델은 사용자의 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 열람 기록, 사용자의 SNS 사용 이력, 사용자의 광고 클릭 기록, 사용자의 직업, 사용자의 나이, 사용자의 성별, 사용자의 사는 곳, 날씨 및 위치와 사용자의 관심사의 변화의 관계성을 반복적으로 학습한 결과에 기초하여 획득된 것일 수 있다.

일 개시에 의하여, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 최근 관심사를 획득하기 위하여 제 1 인공지능 학습 모델을 이용할 수 있다. 제 1 인공지능 학습 모델은 사용자의 최근 검색 이력, SNS 사용 이력 등을 이용하여 사용자가 최근 관심을 갖는 컨텐츠가 어떤 것인지 결정할 수 있다. 또한, 제 1 인공지능 학습 모델은 학습된 정보를 기초로 사용자의 모든 정보로부터 사용자가 관심을 갖을만한 컨턴츠를 결정할 수 있다.

일 개시에 의하여 인공지능 학습 모델은 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 3은 일 개시에 의한 제 2 인공지능 학습 모델을 생성하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.

일 개시에 의하여 제 2 인공지능 학습 모델은 복수의 장르에 대응하는 복수의 컨텐츠, 컨텐츠가 표시된 화면에 머무른 시간, 컨텐츠의 종류, 컨텐츠의 크기, 사용자가 컨텐츠에 접근한 순서 및 전자기기의 종류에 따른 화면 레이아웃과 사용자 관심사의 연관성을 학습한 결과에 기초하여 획득된 것이다.

예를 들어, 사용자는 관심이 있는 컨텐츠가 화면에 표시되는 경우 화면을 응시하는 시간이 늘어나기 때문에, 해당 컨텐츠가 표시된 화면에 머무르는 시간이 길수록 사용자가 해당 컨텐츠에 관심이 있다고 판단할 수 있다. 나아가, 사용자가 화면의 하단 레이아웃에 표시된 컨텐츠보다 상단 레이아웃에 표시된 컨텐츠에 오랜 시간 머무르거나, 클릭, 확대 등의 사용자 입력을 수신하는 경우 사용자는 상단 레이아웃에 표시된 컨텐츠를 중요시한다는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 최근 관심 컨텐츠를 상단 레이아웃에 표시되도록 할 수 있다.

나아가, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 제 2 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자가 화면 레이아웃 상단부에 뉴스레터의 줄거리가, 화면 중단부에 컨텐츠 영상이, 화면 하단부에 뉴스레터의 상세한 내용이 표시되길 선호한다고 결정하는 경우, 결정된 바와 같이 화면 레이아웃을 구성할 수 있다.

도 4는 일 개시에 의한 뉴스레터의 생성 및 공급에 따른 뉴스레터 공급자, 광고 공급자 및 사용자의 관계를 설명하기 위한 도면이다.

일 개시에 의하여, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수의 뉴스레터 공급자, 복수의 사용자, 복수의 광고 공급자를 위한 뉴스레터 마켓에 관련된 플랫폼 서비스를 제공할 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수의 뉴스레터 공급자로부터 다양한 장르의 컨텐츠를 포함하는 뉴스레터를 공급받을 수 있다. 일 개시에 의하여, 뉴스레터는 자체 광고를 포함할 수 있으며, 포함하지 않을 수도 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 복수의 광고 공급자로부터 다양한 장르의 광고 컨텐츠를 공급받을 수 있다. 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 요청에 따라 또는 뉴스레터 공급자의 요청에 따라 광고 컨텐츠를 뉴스레터 상에 삽입할 수 있다.

일 개시에 의하여, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 인공지능 학습 모델을 이용하여 사용자의 최근 관심사를 획득함으로써, 사용자가 원하는 뉴스레터를 결정할 수 있다. 나아가, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 뉴스레터를 무작위적으로 사용자의 메일 계정으로 전송하는 것이 아닌, 사용자의 결제를 통해 사용자가 원하는 뉴스레터만을 사용자의 메일 계정에 전송함으로써, 사용자가 원하는 정보를 포함하는 뉴스레터 만을 제공할 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 관심 컨텐츠와 관련 있는 적어도 하나의 광고 컨텐츠를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 관심 컨텐츠가 여행인 경우 여행사, 여행 물품, 여행 경로 등에 관련된 광고 컨텐츠를 결정할 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자 단말로 적어도 하나의 광고 컨텐츠 중 적어도 하나를 뉴스레터에 삽입할 지에 대한 선택을 요청할 수 있다. 즉, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자에게 필요한 정보만을 제공하기 위하여, 광고를 삽입할지 여부에 대한 선택을 사용자에게 맡길 수 있다. 만약, 사용자가 광고를 삽입하길 원치 않는 경우 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 관심 컨텐츠로만 이루어진 뉴스레터를 발송하게 된다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 적어도 하나의 광고의 삽입을 요청한 사용자 입력을 수신함에 따라, 적어도 하나의 광고 컨텐츠를 제 1 뉴스레터의 레이아웃에 삽입할 수 있다. 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 선택에 따라 적어도 하나의 광고 컨텐츠를 뉴스레터 상에 포함시킬 수 있으며, 이때 뉴스레터에 포함되는 위치도 사용자에 의하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 뉴스레터의 가장 하단부에 광고 컨텐츠가 삽입되길 원하는 경우, 뉴스레터의 레이아웃 가장 하단부에 광고 컨텐츠가 삽입되도록 할 수 있다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 적어도 하나의 광고 컨텐츠에 할당된 광고시청료를 사용자의 계정에 적립할 수 있다.

일 개시에 의한 뉴스레터는 사용자가 구독료를 지급하고 원하는 정보만을 획득하기 위한 목적으로 사용되는 것이기 때문에, 광고 컨텐츠는 필수적이지 않다. 그러나, 사용자가 광고 컨텐츠를 삽입하는 경우 광고 제공자에게 이득이 되므로, 이를 보상하기 위하여 광고 시청료를 사용자의 계정에 포인트로 적립할 수 있다. 일 개시에 의하여 적립된 포인트는 뉴스레터 구독료로 재사용될 수 있다.

또는, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자가 광고 컨텐츠를 삽입한다고 결정한 경우, 사용자의 뉴스레터 구독료에 할인 쿠폰을 적용하여 할인된 광고 구독료를 측정할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제 1 뉴스레터에 대해 부분 구독이 허용되는 경우, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 제 1 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대하여, 하나 이상의 광고를 삽입할 수 있는 공간을 포함하는 컨텐츠 레이아웃을 생성할 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 상기 사용자 단말로 상기 제 1 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 컨텐츠 레이아웃 각각의 광고 삽입공간에 광고를 삽입할 지에 대한 선택을 요청할 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 광고의 삽입을 요청한 사용자 입력을 수신함에 따라, 상기 컨텐츠 레이아웃 각각의 광고 삽입공간에 광고를 삽입할 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 광고가 삽입된 컨텐츠 레이아웃이 구독자에게 노출되는 경우, 광고 노출에 따른 광고료를 상기 사용자의 계정에 적립할 수 있다.

즉, 컨텐츠의 부분 구독을 허용하는 경우, 전체 뉴스레터 레이아웃에 삽입된 광고를 노출할 수 없기 때문에 공급자의 광고수익이 줄어들 수 있다. 이에 컨텐츠별로 별도의 레이아웃을 생성하여, 해당 레이아웃에 광고를 삽입할 수 있도록 하고, 해당 컨텐츠가 부분구독되는 경우, 광고를 포함하는 컨텐츠별 레이아웃이 공급될 수 있도록 하는 방식으로 공급자가 광고수익을 얻도록 할 수 있다.

도 5는 일 개시에 의한 사용자의 관심사에 따라 뉴스레터를 구성하기 위한 화면 레이아웃을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 관심 컨텐츠를 최적의 위치에 배치하기 위하여 예시적인 레이아웃 정보를 포함할 수 있다. 예를들어, 도 5를 참고하면, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 Layer 1(501), Layer 2(502), Layer 3(503) 중 어느 하나를 선택하여 뉴스레터의 레이아웃 형태를 선택할 수 있다. 여기서 레이아웃 형태는 제 2 인공지능 모델에 의하여 생성된 것일 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 레이아웃 정보는 하나의 실시예에 해당하고, 다양한 레이아웃 정보가 더 추가될 수도 있음을 알 수 있다.

일 개시에 의하여, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 사용자의 니즈에 맞는 뉴레터를 구성하는 레이아웃을 생성하고, 레이아웃에 컨텐츠를 삽입할 수 있다. Layer 1(501)을 예를 들어 설명하면, Layer 1(501)은 사용자의 습관 및 관심 컨텐츠의 종류 등을 반영하여 선정된 레이아웃일 수 있다.

뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 컨텐츠 박스(121)를 메일용 뉴스레터로 제공하기 위한 설정을 진행할 수 있다. 컨텐츠 박스(121)에 포함된 컨텐츠들이 표시되는 뉴스레터의 레이아웃은 Layer 1(501)의 형태로 구성된다. 즉, 뉴스레터의 상단에 "뉴스레터 이름"이 표시되고, "뉴스레터 이름" 아래에 컨텐츠 박스(121)에 포함된 컨텐츠들의 정보들이 표시된다. 예를 들면, 첫 번째 컨텐츠의 제목(title)과 내용(contents)이 표시되고, 두 번째 이후 컨텐츠의 제목의 리스트가 표시될 수 있다. 클라이언트는 뉴스레터 형태로 표시된 컨텐츠의 제목 및 내용을 조회하고, 상기 뉴스레터에 추가 정보를 입력할 수 있다. 추가 정보는 상기 뉴스레터에 부가된 덧글, 코멘트, 리플 및 트랙백 정보 중 적어도 어느 하나를 포함한다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 컨텐츠 박스 리스트(201)에 표시된 적어도 하나 이상의 컨텐츠 박스를 추가로 선택하고, 컨텐츠 박스 추가 아이콘(204)을 선택하고, 사용자의 선택에 대응하여 사용자가 요청한 복수의 컨텐츠의 리스트를 표시할 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 컨텐츠의 속성에 적합한 레이아웃을 권장할 수 있으며, 컨텐츠의 속성에 따라 레이아웃을 자동으로 선택할 수 있다.

또한, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 레이아웃의 예시들을 사용자에게 제공하고, 사용자로 하여금 레이아웃을 재구성하게 할 수도 있다. 도면에서 제시된 레이아웃 화면은 본 실시예에 따른 하나의 예시일 뿐이고, 동일한 기능을 수행하기 위한 다양한 선택화면이 존재할 수 있다. 또한, 레이아웃 화면은 사용자가 이용하는 전자기기의 해상도, 종류, 속성에 따라 달라질 수 있다.

도 6은 일 개시에 의한 뉴스레터 메일링 제공 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.

일 개시에 의하여 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는 프로세서(1300) 및 메모리(1100)를 포함할 수 있지만, 도 6에 도시된 바와 같이, 필수 구성요소보다 더 많은 구성에 의하여 구현될 수 있다.

예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)는, 메모리(1100), 디스플레이부(1210), 카메라(1610) 및 프로세서(1300), 출력부(1200), 통신부(1500), 센싱부(1400), A/V 입력부(1600) 및 사용자 입력부(1700)를 더 포함할 수도 있다.

메모리(1100)는, 프로세서(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)로 입력되는 이미지 또는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)로부터 출력되는 가이드 정보를 저장할 수도 있다. 또한, 메모리(1100)는 가이드 정보의 출력 여부 판단을 위한 특정 정보를 저장할 수 있다.

메모리(1100)는 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(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), 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.

메모리(1100)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1110), 터치 스크린 모듈(1120), 알림 모듈(1130) 등으로 분류될 수 있다.

UI 모듈(1110)은, 애플리케이션 별로 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1120)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 일 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1120)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1120)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.

알림 모듈(1130)은 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 발생할 수 있다. 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)에서 발생되는 이벤트의 예로는 호 신호 수신, 메시지 수신, 키 신호 입력, 일정 알림 등이 있다. 알림 모듈(1130)은 디스플레이부(1210)를 통해 비디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 음향 출력부(1220)를 통해 오디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 진동 모터(1230)를 통해 진동 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있다. 예를 들어, 알림 모듈(1130)은 추정된 차선 정보에 기초하여 가이드 정보를 출력하기 위한 신호를 발생할 수 있다.

출력부(1200)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1200)는 디스플레이부(1210), 음향 출력부(1220), 및 진동 모터(1230)를 포함할 수 있다.

디스플레이부(1210)는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 구체적으로, 디스플레이부(1210)는 카메라(1610)에서 촬영된 이미지를 출력할 수 있다. 또한, 디스플레이부(1210)는 프로세서(1300)에서 생성된 가이드 정보를 촬영된 이미지에 합성하여 출력할 수 있다.

또한, 디스플레이부(1210)는, 사용자의 입력에 대한 응답으로, 응답에 관련된 동작을 실행하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다.

음향 출력부(1220)는 통신부(1500)로부터 수신되거나 메모리(1100)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(1220)는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)에서 수행되는 기능(예를 들어, 신호 수신음, 메시지 수신음, 알림음)과 관련된 음향 신호를 출력한다. 예를 들어, 음향 출력부(1220)는 프로세서(1300)의 제어에 의해 알림 모듈(1130)에서 신호로 발생된 가이드 정보를 음향 신호로 출력할 수 있다.

프로세서(1300)는, 통상적으로 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 메모리(1100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 사용자 입력부(1700), 출력부(1200), 센싱부(1400), 통신부(1500), A/V 입력부(1700) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(1300)는 메모리(1100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)의 기능을 수행할 수 있다.

센싱부(1400)는, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)의 상태 또는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다.

센싱부(1400)는, 지자기 센서(Magnetic sensor)(1410), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1420), 온/습도 센서(1430), 적외선 센서(1440), 자이로스코프 센서(1450), 위치 센서(예컨대, GPS)(1460), 기압 센서(1470), 근접 센서(1480), 및 RGB 센서(RGB sensor)(1490) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

일 실시예에 따라, 센싱부(1400)는 촬영된 이미지에서 결정된 적어도 하나의 객체와 차량 간의 거리를 측정할 수 있다.

통신부(1500)는, 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)가 다른 장치(미도시) 및 서버(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 다른 장치(미도시)는 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)와 같은 컴퓨팅 장치이거나, 센싱 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 통신부(1500)는, 근거리 통신부(1510), 이동 통신부(1520), 방송 수신부(1530)를 포함할 수 있다.

근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(1510)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

이동 통신부(1520)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.

방송 수신부(1530)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)가 방송 수신부(1530)를 포함하지 않을 수도 있다.

A/V(Audio/Video) 입력부(1600)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1610)와 마이크로폰(1620) 등이 포함될 수 있다. 카메라(1610)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡처된 이미지는 프로세서(1300) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.

마이크로폰(1620)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 예를 들어, 마이크로폰(1620)은 외부 디바이스 또는 사용자로부터 음향 신호를 수신할 수 있다. 마이크로폰(1620)은 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다. 마이크로폰(1620)은 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생되는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 이용할 수 있다.

사용자 입력부(1700)는, 사용자가 뉴스레터 메일링 제공 장치(100)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 사용자 입력부(1700)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

도 7은 일 개시에 의한 데이터학습을 통해 인공지능 학습 모델을 생성하는 프로세서의 구성을 설명하는 도면이다.

일 실시예에 따른 프로세서(1300)는 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)를 포함할 수 있다.

데이터 학습부(1310)는 사용자의 관심 컨텐츠와 이에 따른 뉴스레터의 레이아웃을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 관계 그래프의 정확성을 증가시키기 위하여 어떤 데이터를 이용할 지, 데이터를 이용하여 관계 그래프를 확장할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 학습에 이용될 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 후술할 데이터 인식 모델에 적용함으로써, 관계 그래프의 학습에 따른 적정한 관계망 형성을 위한 기준을 학습할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 데이터 학습부(1310)는 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.

데이터 인식부(1320)는 사용자로부터 수집된 메타데이터들로부터 사용자의 관심사 변화를 도출할 수 있으며, 또한 사용자의 관심사에 따른 화면 레이아웃을 결정할 수 있다. 데이터 인식부(1320)는 학습에 의한 기 설정된 기준에 따라 소정의 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델을 이용함으로써, 사용자에게 적합한 뉴스레터를 생성하거나, 생성을 위한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 획득된 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델에 의해 출력된 결과 값은, 데이터 인식 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.

데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 디바이스에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 디바이스에 탑재될 수도 있다.

이 경우, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 하나의 디바이스에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 디바이스들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 하나는 디바이스에 포함되고, 나머지 하나는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(1310)가 구축한 모델 정보를 데이터 인식부(1320)로 제공할 수도 있고, 데이터 인식부(1320)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(1310)로 제공될 수도 있다.

한편, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

또한, 데이터 인식부(1320)는 상황 판단에 이용되는 데이터 인식 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킬 수 있다. 이 경우, 데이터 인식 모델은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 데이터 인식 모델은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 이미지 등)을 입력 받아 미리 구축된 모델일 수 있다.

데이터 인식 모델은, 인식 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 데이터 인식 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

다양한 실시예에 따르면, 데이터 학습부(1310)는 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.

일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (10)

1. 컴퓨터에 의하여 수행되는 방법에 있어서,
   사용자 단말의 애플리케이션 사용 기록, 사용자 계정의 포털 사이트 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 메일 열람 정보 및 사용자 식별 정보를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 단계;
   상기 사용자의 관심 정보를 획득하기 위하여 학습된 제 1 인공지능 학습 모델을 이용하여 상기 사용자의 관심 컨텐츠를 포함하는 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 결정하는 단계;
   상기 복수개의 뉴스레터에 대한 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계;
   상기 복수개의 뉴스레터 중 제 1 뉴스레터를 구독 요청하는 사용자 입력에 응답하여, 상기 사용자 계정으로부터 제 1 뉴스레터 구독료를 획득하는 단계;
   상기 사용자의 관심 정보와 컨텐츠 배치와의 연관성을 학습한 제 2 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 제 1 뉴스레터에 포함된 복수개의 컨텐츠를 배치하기 위한 화면의 레이아웃을 결정하는 단계; 및
   상기 결정된 레이아웃에 기초하여 구성된 제 1 뉴스레터를 상기 사용자의 메일 계정으로 전송하는 단계를 포함하고,
   상기 제 1 뉴스레터 구독료는,
   상기 제 1 뉴스레터에 포함된 컨텐츠의 내용 및 종류, 상기 제 1 뉴스레터를 구독하는 기간, 상기 제 1 뉴스레터의 발급 주기, 상기 사용자의 뉴스레터 이용 횟수 및 상기 사용자의 할인 등급에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하고,
   상기 제 1 뉴스레터에 대해 부분 구독이 허용되는 경우, 상기 제 1 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대하여, 각 컨텐츠의 내용 및 종류에 기초하여 컨텐츠 공급료가 결정되는 것을 특징으로 하고,
   상기 방법은,
   복수의 뉴스레터 공급자로부터 사용자의 관심 컨텐츠를 포함하는 복수의 뉴스레터를 획득하는 단계; 및
   상기 복수의 뉴스레터 중 상기 사용자로부터 선택된 제 1 뉴스레터를 공급한 뉴스레터 공급자의 계정에 제 1 뉴스레터 공급료를 입금하는 단계를 포함하고,
   상기 사용자가 상기 복수의 뉴스레터 중 상기 제 1 뉴스레터 내지 제 n 뉴스레터를 포함하는 n개의 뉴스레터를 선택한 경우,
   상기 사용자의 예산범위에 대한 정보를 획득하는 단계;
   상기 사용자의 예산범위가 상기 n개의 뉴스레터에 대한 구독료를 초과하는 경우, 상기 사용자가 상기 n개의 뉴스레터를 구독하도록 설정하고, 상기 사용자에게 상기 n개의 뉴스레터에 대한 2차 큐레이션 신청여부를 질의하고, 상기 사용자가 상기 2차 큐레이션을 신청하는 경우, 상기 n개의 뉴스레터에서 상기 사용자의 관심 컨텐츠를 추출하여 2차 큐레이션 뉴스레터를 생성하고, 상기 생성된 2차 큐레이션 뉴스레터를 상기 사용자에게 전송하고, 상기 사용자로부터 상기 2차 큐레이션에 따른 비용을 획득하는, 단계; 및
   상기 사용자의 예산범위가 상기 n개의 뉴스레터에 대한 구독료보다 작은 경우, 상기 n개의 뉴스레터 중 부분 구독을 허용하는 하나 이상의 뉴스레터를 선택하고, 상기 하나 이상의 뉴스레터로부터 상기 사용자의 관심 컨텐츠를 추출하여 2차 뉴스레터를 생성하고, 상기 2차 뉴스레터를 상기 사용자에게 전송하되, 상기 하나 이상의 뉴스레터를 공급한 공급자 각각에 대하여, 상기 2차 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대한 컨텐츠 공급료를 입금하는, 단계; 를 더 포함하고,
   상기 방법은,
   상기 사용자의 관심 컨텐츠와 관련 있는 적어도 하나의 광고 컨텐츠를 결정하는 단계;
   상기 사용자 단말로 상기 적어도 하나의 광고 컨텐츠 중 적어도 하나를 제 2 뉴스레터에 삽입할 지에 대한 선택을 요청하는 단계;
   상기 적어도 하나의 광고의 삽입을 요청한 사용자 입력을 수신함에 따라, 상기 적어도 하나의 광고 컨텐츠를 상기 제 2 뉴스레터의 레이아웃에 삽입하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 광고 컨텐츠에 할당된 광고시청료를 상기 사용자의 계정에 적립하는 단계; 를 더 포함하고,
   상기 제 2 뉴스레터에 대해 부분 구독이 허용되는 경우,
   상기 제 2 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대하여, 하나 이상의 광고를 삽입할 수 있는 공간을 포함하는 컨텐츠 레이아웃을 생성하는 단계;
   상기 사용자 단말로 상기 제 2 뉴스레터에 포함된 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 컨텐츠 레이아웃 각각의 광고 삽입공간에 광고를 삽입할 지에 대한 선택을 요청하는 단계;
   광고의 삽입을 요청한 사용자 입력을 수신함에 따라, 상기 컨텐츠 레이아웃 각각의 광고 삽입공간에 광고를 삽입하는 단계;
   광고가 삽입된 컨텐츠 레이아웃이 구독자에게 노출되는 경우, 광고 노출에 따른 광고료를 상기 사용자의 계정에 적립하는 단계; 및
   상기 제 2 뉴스레터에 포함된 컨텐츠가 부분 구독됨에 따라 부분 구독된 상기 제 2 뉴스레터의 컨텐츠에 대응하는 광고 삽입공간에 삽입된 광고가 구독자에게 노출되는 경우, 광고 노출에 따른 광고료를 상기 제 2 뉴스레터의 공급자에게 지급하는 단계; 를 더 포함하는, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 인공지능 학습 모델은,
   사용자의 검색 기록, 사용자의 메일 계정의 열람 기록, 사용자의 SNS 사용 이력, 사용자의 광고 클릭 기록, 사용자의 직업, 사용자의 나이, 사용자의 성별, 사용자의 사는 곳, 날씨 및 위치와 사용자의 관심사의 변화의 관계성을 학습한 결과에 기초하여 획득된 것을 특징으로 하는, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 인공지능 학습 모델은,
   상기 사용자의 단말에서 실행 중인 애플리케이션의 컨텍스트 정보로부터, 소정의 빈도 이상으로 사용된 단어를 식별자를 결정하고, 상기 식별자에 관련된 복수개의 컨텐츠를 결정하고, 상기 애플리케이션의 빈도수, 실행 시간, 실행 장소, 실행 기간 및 주요 기능에 기초하여 상기 결정된 복수개의 컨텐츠의 우선 순위를 결정하고, 상기 우선순위에 따라 사용자에게 제공할 복수개의 뉴스레터를 결정하는 것을 특징으로 하는, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 2 인공지능 학습 모델은,
   복수의 장르에 대응하는 복수의 컨텐츠, 컨텐츠가 표시된 화면에 머무른 시간, 컨텐츠의 종류, 컨텐츠의 크기, 사용자가 컨텐츠에 접근한 순서 및 전자기기의 종류에 따른 화면 레이아웃과 사용자 관심사의 연관성을 학습한 결과에 기초하여 획득된 것을 특징으로 하는, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법.
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 복수개의 뉴스레터 중 제 3 뉴스레터 및 제 4 뉴스레터를 선택하는 사용자 입력에 응답하여, 상기 제 3 뉴스레터 및 제 4 뉴스레터의 구독 기간, 구독 시간 및 구독 횟수를 설정하는 단계;
   상기 제 3 뉴스레터 및 제 4 뉴스레터 중 어느 하나의 구독 기간이 종료된 후, 상기 제 3 뉴스레터 및 제 4 뉴스레터에 대한 만족도 설문조사 메시지를 전송하는 단계; 및
   상기 만족도 설문조사 메시지에 기초하여, 상기 사용자에게 추천할 적어도 하나의 다른 뉴스레터를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 제 3 뉴스레터에 포함된 복수의 컨텐츠 각각에 대하여, 복수의 사용자로부터 만족도 설문조사 정보를 수집하는 단계;
   상기 만족도 설문조사 결과에 따라 상기 제 3 뉴스레터의 공급자에게 피드백을 제공하되, 제 1 컨텐츠에 대한 사용자들의 만족도가 가장 높은 경우, 상기 제 1 컨텐츠와 관련된 컨텐츠를 추가할 것을 요청하는 피드백을 제공하는 단계; 및
   상기 제 3 뉴스레터에 포함된 컨텐츠들의 카테고리를 분류하여 카테고리별 만족도 설문조사 결과를 획득하되, 기 설정된 기준값 이상의 만족도를 획득한 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 제 3 뉴스레터의 공급자에게 상기 복수 개의 카테고리 각각을 포함하는 별도의 뉴스레터로 상기 제 3 뉴스레터를 분할하여 공급할 것을 요청하는, 단계; 를 더 포함하는, 결제 기능을 포함하는 뉴스레터 메일링 서비스를 제공하는 방법.
9. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
   상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
   제1 항의 방법을 수행하는, 장치.
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1 항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
    

Images