KR102138939B1 - System for automatically verifying and evaluating business enterprise reputation - Google Patents

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KR102138939B1
KR102138939B1 KR1020200022025A KR20200022025A KR102138939B1 KR 102138939 B1 KR102138939 B1 KR 102138939B1 KR 1020200022025 A KR1020200022025 A KR 1020200022025A KR 20200022025 A KR20200022025 A KR 20200022025A KR 102138939 B1 KR102138939 B1 KR 102138939B1
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이봉현
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Abstract

Disclosed is an automatic company reputation verification and evaluation system using big data. According to the present invention, the automatic company reputation verification and evaluation system using big data can provide reliable reputation data by collecting various and huge big data through a network and automatically verifying and evaluating the reputation of a corresponding company by using the collected big data, when a customer wants to know company information of a specific company and the reputation of the company to the general public. The automatic company reputation verification and evaluation system using big data comprises an institution registration server, a company information evaluation server, a morpheme analysis server, a company information storage server, and a reputation information verification server.

Description

빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템{SYSTEM FOR AUTOMATICALLY VERIFYING AND EVALUATING BUSINESS ENTERPRISE REPUTATION}Automated reputation verification and evaluation system using big data{SYSTEM FOR AUTOMATICALLY VERIFYING AND EVALUATING BUSINESS ENTERPRISE REPUTATION}

본 발명은 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 고객이 특정 업체에 대한 업체정보와 일반인들의 평판이 어떠한지를 알고 싶어하는 경우에 네트워크를 통해 다양하며 방대한 빅데이터를 수집하며, 수집되는 빅데이터를 활용하여 해당 업체에 대한 평판을 자동으로 검증하고 평가함으로써 신뢰성 있는 평판 데이터를 제공할 수 있는, 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system for automatically verifying and evaluating a company's reputation using big data. More specifically, when a customer wants to know what a company's information about a specific company and the reputation of the general public are, various and extensive big data are available through the network. It relates to a system for automatically verifying and evaluating a company's reputation using big data, which can provide reliable reputation data by collecting and collecting and using the collected big data to automatically verify and evaluate the reputation of the relevant company.

최근에는 IT(Information Technology) 기술의 발달로 다양한 정보 수집과 공유가 용이하게 되었으며, 일반인도 소셜 미디어 및 각종 커뮤니티 사이트 등을 통해 자유롭게 자신의 지식과 의견, 및 각종 자료를 게시할 수 있게 되었다.Recently, with the development of IT (Information Technology) technology, it has become easy to collect and share various information, and the general public can freely post his knowledge, opinions, and various materials through social media and various community sites.

이와 같은 특성으로 네트워크상에는 다양한 성질과 형식으로 이루어진 데이터가 대량으로 유통 및 축적되고 있으며, 이러한 빅데이터는 나날이 증가하고 있는 추세이다.Due to these characteristics, large amounts of data having various properties and formats are distributed and accumulated on the network, and such big data is gradually increasing.

그런데, 이와 같은 빅데이터에는 잘못되거나 거짓정보도 많다. 하지만, 일반인이 해당 정보의 오류나 거짓 여부를 직접 판단하기는 용이하지 않은 실정이다. 특히, 사용자가 특정 업체에 대한 업체정보와, 해당 업체에 대한 일반인들의 평판이 어떠한지를 검색하는 경우, 네트워크상의 업체정보, 해당 업체에 대한 일반인들의 평판정보에는 상당한 오류나 거짓이 많기 때문에 사용자는 잘못되거나 거짓 정보로 인해 특정 업체에 대해 편견을 가질 수 있게 되는 문제점이 있다.However, there is a lot of false or false information in such big data. However, it is not easy for the general public to directly determine whether the information is wrong or false. In particular, when a user searches for company information about a specific company and the reputation of the public about the company, the user information is incorrect or false because there are many errors or lies in the company information on the network and the reputation information of the public about the company. There is a problem in that it is possible to have a bias against a specific company due to false information.

공개특허공보 제10-2019-0023958호 (공개일자: 2019.03.08.)Published Patent Publication No. 10-2019-0023958 (Publication date: 2019.03.08.)

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 고객이 특정 업체에 대한 업체정보와 일반인들의 평판이 어떠한지를 알고 싶어하는 경우에 네트워크를 통해 다양하며 방대한 빅데이터를 수집하며, 수집되는 빅데이터를 활용하여 해당 업체에 대한 평판을 자동으로 검증하고 평가함으로써 신뢰성 있는 평판 데이터를 제공할 수 있는, 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention was created to solve the above-mentioned problems, and when a customer wants to know what a company's information about a specific company and the reputation of the general public are, various and massive big data are collected through a network and the collected big data is collected. The goal is to provide a system for automatically verifying and evaluating a company's reputation using big data, which can provide reliable reputation data by automatically verifying and evaluating the reputation of the company.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템은, 적어도 하나의 국가와, 상기 국가 내의 국가기관, 상기 국가 내의 공공기관, 상기 국가 내의 교육기관, 상기 국가 내의 연구기관과, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관 및 상기 연구기관 내의 각각의 조직에 대한 조직체계를 등록하는 기관 등록서버;A system for automatically verifying and evaluating a company's reputation using big data according to an aspect of the present invention for achieving the above-mentioned object includes at least one country, a state agency within the country, a public agency within the country, and education within the country An institution registration server that registers an organizational system for each organization within the institution, the research institution in the country, and the national institution, the public institution, the education institution, and the research institution;

네트워크를 통해 평가대상업체에 대한 업체정보를 수집하며, 수집되는 상기 업체정보의 출처가 상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 또는 상기 조직인지에 기반하여 상기 업체정보의 신뢰성을 평가하는 업체정보 평가서버; 수집되는 상기 업체정보에 대하여 형태소를 분석하는 형태소 분석서버; 상기 형태소 분석서버에 의해 분석되는 형태소와 상기 업체정보 평가서버에 의해 평가되는 평가점수를 수집되는 상기 업체정보와 매칭하여 저장하는 업체정보 저장서버; 및 네트워크를 통해 상기 평가대상업체에 대한 평판정보를 수집하며, 수집되는 상기 평판정보를 상기 업체정보 저장서버에 저장된 업체정보와 비교하고, 비교되는 결과에 따라 수집되는 상기 평판정보에 대한 신뢰성을 검증하는 평판정보 검증서버;를 포함하며, 상기 업체정보 평가서버는, 상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 및 상기 조직에 각각 대응하여 가중치를 설정하는 가중치 설정부; 고객으로부터 상기 평가대상업체에 대한 기본정보를 수신하는 기본정보 수신부; 수신되는 상기 기본정보에 대응하여, 적어도 하나의 검색엔진을 통해 상기 평가대상업체에 대한 관련정보를 검색하며, 검색되는 상기 관련정보가 상기 업체정보인 것으로 판단하는 업체정보 검색부; 검색되는 상기 업체정보의 출처를 조회하는 출처 조회부; 조회되는 상기 출처를 상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 및 상기 조직과 각각 비교하는 출처 비교부; 및 조회되는 상기 출처가 상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 또는 상기 조직과 일치하면, 상기 가중치 설정부에 의해 설정된 가중치 중 상기 출처와 일치하는 국가, 상기 출처와 일치하는 국가기관, 상기 출처와 일치하는 공공기관, 상기 출처와 일치하는 교육기관, 상기 출처와 일치하는 연구기관, 또는 상기 출처와 일치하는 조직에 대응하는 가중치를 상기 업체정보에 대한 상기 평가점수가 되도록 부여하는 평가점수 부여부;를 포함하고, 상기 평판정보 검증서버는, 수집되는 상기 평판정보에 대하여 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 밀집도를 분석하는 형태소 분석부; 상기 형태소 분석부에 의해 분석되는 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 밀집도를 상기 업체정보 저장서버에 저장된 업체정보에 대응하는 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 밀집도와 비교하는 형태소 비교부; 상기 형태소 비교부에 의해 비교되는 상기 업체정보 저장서버에 저장된 업체정보 중 상기 평판정보와 동일한 형태소의 수가 설정된 값 이상이며, 각각의 형태소의 배열순서가 상기 평판정보의 각각의 형태소의 배열순서와 동일하고, 각각의 형태소 사이의 밀집도가 상기 평판정보의 각각의 형태소 사이의 밀집도와 설정된 오차범위 이내인 업체정보를 판단하는 업체정보 판단부; 상기 업체정보 판단부에 의해 판단되는 업체정보가 둘 이상인 경우, 상기 형태소 분석부에 의해 분석되는 형태소와 동일한 형태소의 수가 가장 많은 업체정보를 선택하는 업체정보 선택부; 상기 업체정보 선택부에 의해 선택된 업체정보에 대응하는 평가점수를 추출하는 평가점수 추출부; 및 상기 평가점수 추출부에 의해 추출된 평가점수를 기 설정된 기준점수와 비교하여 상기 평판정보를 검증하는 평판정보 검증부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The company information is collected through the network, and the company information is based on whether the source of the collected company information is the country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution, or the organization. Company information evaluation server to evaluate the reliability of the company; A morpheme analysis server that analyzes a morpheme with respect to the collected company information; A company information storage server for storing the morpheme analyzed by the morpheme analysis server and the evaluation score evaluated by the company information evaluation server by matching the collected company information; And collecting reputation information about the evaluation target company through a network, comparing the collected reputation information with company information stored in the company information storage server, and verifying the reliability of the collected reputation information according to the compared results It includes; a reputation information verification server; The company information evaluation server, The country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution and the weight setting unit for setting a weight corresponding to each of the organization; A basic information receiving unit that receives basic information about the evaluation target company from a customer; A company information search unit corresponding to the received basic information, searching for relevant information on the evaluation target company through at least one search engine, and determining that the searched related information is the company information; A source inquiry unit that queries the source of the searched company information; A source comparison unit comparing the searched source with the country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution and the organization, respectively; And if the source to be queried matches the country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution, or the organization, among the weights set by the weight setting unit, the source matches the source and the source The evaluation score for the company information is assigned a weight corresponding to a matching national institution, a public institution matching the source, an educational institution matching the source, a research institution matching the source, or an organization matching the source. Including, the evaluation point granting unit to be provided; The reputation information verification server includes: a morpheme analysis unit that analyzes the arrangement order of each morpheme and the density between each morpheme with respect to the collected reputation information; The arrangement order of each morpheme analyzed by the morpheme analysis unit and the density between each morpheme are compared with the arrangement order of each morpheme and the density between each morpheme corresponding to the company information stored in the company information storage server. Morpheme comparison unit; The number of morphemes equal to the reputation information among the business information stored in the company information storage server compared by the morpheme comparison unit is greater than or equal to a set value, and the arrangement order of each morpheme is the same as the arrangement order of each morpheme of the reputation information. And a company information determination unit to determine the density between each morpheme and the density between each morpheme of the reputation information and company information within a set error range; A company information selection unit that selects company information having the same number of morphemes as the morpheme analyzed by the morpheme analysis unit when there is more than one company information determined by the company information determination unit; An evaluation score extraction unit for extracting an evaluation score corresponding to the company information selected by the company information selection unit; And a reputation information verification unit that verifies the reputation information by comparing the evaluation score extracted by the evaluation score extraction unit with a preset reference score.

본 발명에 따르면, 고객이 특정 업체에 대한 업체정보와 일반인들의 평판이 어떠한지를 알고 싶어하는 경우에 네트워크를 통해 다양하며 방대한 빅데이터를 수집하며, 수집되는 빅데이터를 활용하여 해당 업체에 대한 평판을 자동으로 검증하고 평가함으로써 신뢰성 있는 평판 데이터를 제공할 수 있게 된다.According to the present invention, when a customer wants to know what a company's information about a specific company and the reputation of the general public is, various and massive big data are collected through a network, and the reputation of the company is automatically utilized by using the collected big data It is possible to provide reliable reputation data through verification and evaluation.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 기관 및 그 조직들에 대한 조직체계의 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1에 나타낸 업체정보 평가서버의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 국가에 대한 가중치의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 기관에 대한 가중치의 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 조직에 대한 가중치의 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1에 나타낸 평판정보 검증서버의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.1 is a view schematically showing a system for automatically verifying and evaluating a company's reputation using big data according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing an example of an organizational system for an organization and its organizations.
3 is a diagram schematically showing the configuration of the company information evaluation server shown in FIG. 1.
4 is a diagram showing an example of weights for countries.
5 is a view showing an example of the weight for the engine.
6 is a view showing an example of the weight for the organization.
7 is a view schematically showing the configuration of the reputation information verification server shown in FIG.

이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 기재함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호로 표시한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described through exemplary drawings. In describing reference numerals in the components of each drawing, the same components are denoted by the same reference numerals as much as possible even though they are displayed in different drawings. In addition, in describing embodiments of the present invention, when it is determined that detailed descriptions of related well-known configurations or functions interfere with understanding of the embodiments of the present invention, detailed descriptions thereof will be omitted.

또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결, 결합 또는 접속될 수 있지만, 그 구성 요소와 그 다른 구성요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in describing the components of the embodiments of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only for distinguishing the component from other components, and the nature, order, or order of the component is not limited by the term. When a component is described as being "connected", "coupled" or "connected" to another component, the component may be directly connected, coupled or connected to the other component, but the component and the other components It will be understood that another component may be "connected", "coupled" or "connected" between the elements.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.1 is a view schematically showing a system for automatically verifying and evaluating a reputation of a company using big data according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 고객(10)은 네트워크(20)를 통해 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템(100)에 접속하며, 특정 업체에 대한 업체정보 및 평판정보를 요청할 수 있다. 여기서, 네트워크(20)는 인터넷뿐만 아니라 CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA), LTE(Long Term Evolution) 등의 이동통신망을 포함하는 광의의 개념으로 정의한다. 또한, 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템(100)은 고객(10)의 요청에 대응하여 다양한 정보제공자(30)로부터 업체정보를 수집하며, 또한 다양한 평가자(40)로부터 해당 특정 업체에 대한 평판정보를 수집하고, 수집된 업체정보 및 평판정보에 기반하여 업체정보 및 평판정보에 대한 신뢰성을 자동으로 검증 및 평가하여 고객(10)에게 제공할 수 있다. Referring to FIG. 1, the customer 10 accesses a company reputation automatic verification and evaluation system 100 using big data according to an embodiment of the present invention through a network 20, and provides company information and information about a specific company. You can request reputation information. Here, the network 20 is defined as a broad concept including a mobile communication network such as Code Division Multiple Access (CDMA), Wideband CDMA (WCDMA), and Long Term Evolution (LTE) as well as the Internet. In addition, the company reputation automatic verification and evaluation system 100 using big data collects company information from various information providers 30 in response to the request of the customer 10, and also determines a specific company from various evaluators 40. Reputation information for the company can be collected, and the reliability of the company information and reputation information can be automatically verified and evaluated based on the collected company information and reputation information, and provided to the customer 10.

이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템(100)은 기관 등록서버(110), 업체정보 평가서버(120), 형태소 분석서버(130), 업체정보 저장서버(140) 및 평판정보 검증서버(150)를 포함한다.To this end, the company's reputation automatic verification and evaluation system 100 using big data according to an embodiment of the present invention includes an institution registration server 110, a company information evaluation server 120, a morpheme analysis server 130, and company information. It includes a storage server 140 and a reputation information verification server 150.

기관 등록서버(110)는 적어도 하나의 국가와, 해당 국가의 국가기관, 공공기관, 교육기관, 연구기관을 포함하는 적어도 하나의 기관, 해당 기관 내의 각각의 조직들에 대한 조직체계를 등록하여 저장한다. 예를 들어, 기관 등록서버(110)는 대한민국, 미국, 일본, 중국, 브라질 등의 다양한 국가를 저장할 수 있으며, 대한민국의 국가기관으로서 입법기관, 사법기관, 행정기관 등을 등록할 수 있고, 공공기관으로서 공기업, 지방자치단체 등을 등록할 수 있다. 또한, 기관 등록서버(110)는 교육기관으로서 대학교, 고등학교, 중학교, 초등학교, 지방 교육청 등을 등록할 수 있으며, 연구기관으로서 국공립 연구기관, 사립 연구기관 등을 등록할 수 있다. 여기서, 기관 등록서버(110)는 국가기관, 공공기관, 교육기관, 연구기관을 기관으로 등록하는 것으로 설명하였지만, 기관 등록서버(110)는 기재된 기관 이외에 사회생활의 영역에서 일정한 역할과 목적을 위하여 설치된 기구 또는 조직이라면 다양한 기관을 등록할 수 있다. 이때, 기관 등록서버(110)는 국가, 기관 및 조직에 대하여 각각의 상하관계에 따른 조직체계를 도 2에 도시한 바와 같이, 트리(tree) 구조로 구성하여 등록할 수 있다. 이 경우, 기관 내의 각각의 조직은 하부 조직을 포함할 수 있으며, 그 하부 조직은 여러 단계로 구성될 수도 있다.The institution registration server 110 registers and stores an organizational system for at least one country, at least one institution including the country's national institution, public institution, educational institution, and research institution, and each organization within the institution. do. For example, the institution registration server 110 can store various countries such as Korea, the United States, Japan, China, Brazil, etc., and can register legislative, judicial, and administrative agencies as a national agency in Korea, and public As an institution, public corporations, local governments, etc. can be registered. In addition, the institution registration server 110 may register a university, high school, middle school, elementary school, local education office, etc. as an educational institution, and may register a national public research institution, a private research institution, etc. as a research institution. Here, the institution registration server 110 has been described as registering a national institution, a public institution, an educational institution, and a research institution as an institution, but the institution registration server 110 is for a certain role and purpose in the area of social life in addition to the listed institution. If the organization or organization is installed, various organizations can be registered. At this time, the institution registration server 110 may register a country, an organization, and an organization in a tree structure, as shown in FIG. 2, with an organizational structure according to each parent-child relationship. In this case, each tissue in the organ may include sub-organs, and the sub-organs may be composed of several stages.

업체정보 평가서버(120)는 네트워크(20)를 통해 고객(10)의 요청에 대응하는 평가대상업체에 대한 업체정보를 수집하며, 수집되는 업체정보가 기관 등록서버(110)에 등록된 국가, 기관 또는 조직에 의한 것인지에 기반하여 업체정보의 신뢰성을 평가한다.The company information evaluation server 120 collects company information on the company to be evaluated in response to the request of the customer 10 through the network 20, and the country in which the collected company information is registered in the institution registration server 110, The reliability of company information is evaluated based on whether it is by an organization or an organization.

여기서, 업체정보 평가서버(120)는 도 3에 도시한 바와 같이, 가중치 설정부(121), 기본정보 수신부(122), 업체정보 검색부(123), 출처 조회부(124), 출처 비교부(125), 평가점수 부여부(126), 업체정보 확인부(127) 및 확인가중치 부여부(128)를 포함할 수 있다.Here, the company information evaluation server 120, as shown in Figure 3, the weight setting unit 121, the basic information receiving unit 122, the company information search unit 123, the source query unit 124, the source comparison unit (125), an evaluation score grant unit 126, a company information verification unit 127, and a confirmation weighting unit 128 may be included.

가중치 설정부(121)는 기관 등록서버(110)에 등록된 국가, 기관 및 조직에 각각 대응하여 가중치를 설정한다. 예를 들어, 가중치 설정부(121)는 도 4에 도시한 바와 같이, 기관 등록서버(110)에 등록된 각각의 국가에 대응하여 가중치를 설정할 수 있다. 여기서, 가중치 설정부(121)는 각각의 국가가 국제금융시장에서 자금을 조달할 때 적용되는 국가신용등급에 기반하여 해당 국가에 대한 가중치를 설정할 수 있다.The weight setting unit 121 sets weights corresponding to countries, institutions, and organizations registered in the institution registration server 110, respectively. For example, as illustrated in FIG. 4, the weight setting unit 121 may set a weight corresponding to each country registered in the institution registration server 110. Here, the weight setting unit 121 may set the weight for the country based on the national credit rating applied when each country raises funds in the international financial market.

또한, 가중치 설정부(121)는 도 5에 도시한 바와 같이, 기관 등록서버(110)에 등록된 각각의 기관에 대응하여 가중치를 설정할 수 있다. 이때, 가중치 설정부(121)는 공인된 신용평가기관에 의해 평가된 국가의 신용등급 및 각 기관의 신용등급에 기반하여 각각의 기관에 대응하는 가중치를 설정할 수 있다. 여기서, 기관에 대응하여 설정되는 가중치는 국가에 대응하여 설정되는 가중치보다 크지 않도록 가중치를 설정되는 것이 바람직하다. 바람직하게는, 가중치 설정부(121)는 국가에 대응하여 설정되는 가중치의 1/100 내지 1/10의 범위 내에서 하부의 기관에 대응하여 가중치를 설정할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 5, the weight setting unit 121 may set a weight corresponding to each institution registered in the institution registration server 110. In this case, the weight setting unit 121 may set a weight corresponding to each institution based on the credit rating of the country and the credit rating of each institution evaluated by an authorized credit evaluation institution. Here, it is preferable that the weight is set so that the weight set corresponding to the institution is not greater than the weight set corresponding to the country. Preferably, the weight setting unit 121 may set the weight in correspondence with a lower institution within a range of 1/100 to 1/10 of the weight set corresponding to the country.

또한, 가중치 설정부(121)는 도 6에 도시한 바와 같이, 기관 등록서버(110)에 등록된 각각의 조직에 대응하여 가중치를 설정할 수 있다. 이때, 각각의 조직은 도 2에 도시한 바와 같이, 트리 구조의 상하관계로 이루어질 수 있다. 이 경우, 가중치 설정부(121)는 최고 상위의 조직에 대응하는 가중치가 해당 조직이 속하는 기관에 대응하는 가중치보다 크지 않도록 가중치를 설정하는 것이 바람직하다. 또한, 가중치 설정부(121)는 하부 조직에 대응하는 가중치가 바로 위의 상부 조직에 대응하는 가중치보다 크지 않도록 가중치를 설정하는 것이 바람직하다. 바람직하게는, 최고 상위의 조직에 대응하여 설정되는 가중치는 해당 조직이 속하는 국가에 대응하는 가중치의 1/100 내지 1/10의 범위 내에서 설정되며, 한 단계 아래의 하부 조직에 대응하는 가중치는 바로 위의 상부의 조직에 대응하여 설정되는 가중치의 1/100 내지 1/10의 범위 내에서 설정되는 것이 바람직하다.In addition, as shown in FIG. 6, the weight setting unit 121 may set a weight corresponding to each organization registered in the institution registration server 110. At this time, each organization, as shown in Figure 2, may be made of a vertical structure of the tree structure. In this case, it is preferable that the weight setting unit 121 sets the weight so that the weight corresponding to the highest-ranking organization is not greater than the weight corresponding to the organization to which the organization belongs. Also, the weight setting unit 121 preferably sets the weight so that the weight corresponding to the lower tissue is not greater than the weight corresponding to the upper tissue directly above. Preferably, the weight set in response to the highest-ranking organization is set within a range of 1/100 to 1/10 of the weight corresponding to the country to which the organization belongs, and the weight corresponding to the sub-organization below one level is It is preferable to set within the range of 1/100 to 1/10 of the weight set corresponding to the tissue of the upper portion directly above.

기본정보 수신부(122)는 고객(10)으로부터 평가대상업체에 대한 기본정보를 수신한다. 이때, 기본정보 수신부(122)는 고객(10)으로부터 평가대상업체에 대한 명칭, 주소, 사업자등록번호 등을 기본정보로 수신할 수 있다. 여기서, 기본정보는 평가대상업체를 특정할 수 있는 최소한의 정보로서 기재된 정보에 제한되는 것은 아니며, 평가대상업체를 구체적으로 특정할 수 있는 정보라면 어떠한 정보라도 무방하다.The basic information receiving unit 122 receives basic information about the company to be evaluated from the customer 10. At this time, the basic information receiving unit 122 may receive the name, address, business registration number, etc. of the evaluation target company from the customer 10 as basic information. Here, the basic information is not limited to the information described as the minimum information capable of specifying the company to be evaluated, and any information may be used as long as it can specifically specify the company to be evaluated.

업체정보 검색부(123)는 기본정보 수신부(122)로부터 수신되는 기본정보에 대응하여, 적어도 하나의 검색엔진을 통해 평가대상업체에 관련된 관련정보를 수집한다. 이때, 검색엔진을 통해 수집되는 관련정보가 해당 평가대상업체에 대한 업체정보가 된다. 또한, 검색엔진은 네트워크(20)를 통해 관련정보를 수집하기 위한 포털사이트(portal site)로서 특정 사이트에 한정되지 않는다. 여기서, 업체정보 검색부(123)는 서로 다른 네트워크상의 위치에서 검색되는 둘 이상의 업체정보에 대하여, 이하에서 설명하는 형태소 분석서버(130)의 형태소 분석에 기반하여 동일성 여부를 판단할 수 있다.The company information search unit 123 collects relevant information related to a company to be evaluated through at least one search engine in response to the basic information received from the basic information receiving unit 122. At this time, the relevant information collected through the search engine becomes company information for the target company. In addition, the search engine is not limited to a specific site as a portal site for collecting related information through the network 20. Here, the company information search unit 123 may determine whether two or more companies information searched at different network locations are based on the morpheme analysis of the morpheme analysis server 130 described below.

출처 조회부(124)는 업체정보 검색부(123)에 의해 검색되는 업체정보의 출처를 조회한다. 이때, 업체정보의 출처는 해당 업체정보를 처음으로 업로드한 네트워크상의 정보로서 해당 업체정보를 업로드한 사이트 정보, 해당 사이트의 관리주체정보 등을 포함한다. 이 경우, 출처 조회부(124)는 검색되는 업체정보의 출처를 알 수 없는 경우, 해당 업체정보가 검색된 네트워크상의 위치를 업체정보의 출처로 간주할 수 있다. 또한, 출처 조회부(124)는 업체정보 검색부(123)에 의해 서로 다른 네트워크상의 위치에서 업체정보가 검색되었으나 각각의 업체정보가 동일한 경우, 해당 업체정보에서 가장 앞선 출처를 네트워크상의 출처로 간주할 수 있다. 예를 들어, 업체정보 검색부(123)에 의해 네트워크상의 위치 A 및 B로부터 서로 동일한 업체정보가 검색되었으나, A에서 검색된 업체정보는 C에서 복사된 것으로 조회되며, B에서 검색된 업체정보는 D에서 C로 복사된 것으로 조회된 경우, 출처 조회부(124)는 해당 업체정보의 출처는 D인 것으로 간주할 수 있다. 또한, 출처 조회부(124)는 업체정보 검색부(123)에 의해 검색되는 업체정보가 서로 동일하더라도 조회되는 각각의 출처가 서로 다른 경우에는 서로 다른 업체정보인 것으로 간주할 수 있다.The source inquiry unit 124 queries the source of the company information searched by the company information search unit 123. At this time, the source of the company information is information on the network that uploaded the company information for the first time, and includes site information to which the company information is uploaded and management subject information of the site. In this case, when the source of the searched company information is unknown, the source inquiry unit 124 may regard the location on the network where the company information is searched as the source of the company information. In addition, the source inquiry unit 124, the company information search unit 123, the company information is searched at a location on different networks, but if each of the company information is the same, the most advanced source of the company information is regarded as the source on the network can do. For example, although the same company information was searched from locations A and B on the network by the company information search unit 123, the company information found in A is searched as copied from C, and the company information found in B is searched for in D When it is searched as being copied to C, the source inquiry unit 124 may consider that the source of the corresponding company information is D. In addition, even if the business information searched by the business information search unit 123 is the same, the source search unit 124 may consider different business information when the searched sources are different.

출처 비교부(125)는 출처 조회부(124)에 의해 조회되는 업체정보의 출처를 기관 등록서버(110)에 등록된 국가, 기관 및 조직과 각각 비교한다. 이때, 출처 비교부(125)는 출처 조회부(124)에 의해 조회되는 업체정보의 출처를 기관 등록서버(110)에 등록된 국가, 기관 및 조직과 각각 비교함으로써, 해당 업체정보를 국가, 기관 또는 기관 내의 조직에서 처음으로 발표한 것인지의 여부를 판단할 수 있다.The source comparison unit 125 compares the source of the company information searched by the source inquiry unit 124 with the country, institution, and organization registered in the institution registration server 110, respectively. At this time, the source comparison unit 125 compares the source of the company information searched by the source inquiry unit 124 with the country, institution, and organization registered in the institution registration server 110, thereby comparing the company information with the country, institution Or, it can be judged whether it is the first presentation by an organization within the institution.

평가점수 부여부(126)는 출처 조회부(124)에 의해 조회되는 출처가 기관 등록서버(110)에 등록된 국가, 기관 또는 조직에 해당하는 것으로 판단되면, 가중치 설정부(121)에 의해 설정된 가중치 중 판단된 국가, 기관 또는 조직에 대응하는 가중치를 해당 업체정보에 대한 평가점수로 부여한다. 이때, 평가점수 부여부(126)는 동일한 세 개의 업체정보 a, b, c에 대하여 업체정보 a의 출처는 기관이며, 업체정보 b의 출처는 해당 기관 내의 한 단계 하부 조직이고, 업체정보 c의 출처는 해당 기관 내의 두 단계 하부 조직인 것으로 판단되는 경우, 동일한 세 개의 업체정보 a, b, c 중 가중치가 가장 높은 업체정보 a에 대해서만 해당 기관에 대응하는 가중치를 평가점수로 부여할 수 있다.The evaluation score grant unit 126 is set by the weight setting unit 121 when it is determined that the source searched by the source inquiry unit 124 corresponds to the country, institution, or organization registered in the institution registration server 110 Among the weights, weights corresponding to the determined country, institution, or organization are assigned as evaluation scores for the relevant company information. At this time, the evaluation score grant unit 126 is the same three companies information a, b, c, the source of the company information a is the institution, the source of the company information b is a subordinate organization within the institution, and the company information c When it is determined that the source is a two-level sub-organization within the relevant institution, only the company information a having the highest weight among the same three companies information a, b, and c can be assigned a weight corresponding to the agency as an evaluation score.

업체정보 확인부(127)는 업체정보 검색부(123)에 의해 검색되는 업체정보에 대하여 공인인증여부 및 편집가능여부 중의 적어도 하나를 확인한다. 즉, 업체정보 확인부(126)는 업체정보 검색부(123)에 의해 검색되는 업체정보가 공인인증기관에 의해 인증된 정보인지를 확인할 수 있다. 또한, 업체정보 확인부(126)는 업체정보 검색부(123)에 의해 검색되는 업체정보가 쉽게 편집할 수 있는 형태로 이루어진 것인지의 여부, 복사 또는 캡처가 이루어진 경우에는 그와 같은 사실을 판별할 수 있는 형태로 이루어진 것인지의 여부 등을 확인할 수 있다.The company information checking unit 127 checks at least one of whether the company is searched by the company information search unit 123, whether it is an authorized authentication, and whether it is editable. That is, the company information confirmation unit 126 may check whether the company information searched by the company information search unit 123 is information authenticated by an accredited certification authority. In addition, the company information confirmation unit 126 determines whether the company information searched by the company information search unit 123 is in an easily editable form, or when such copying or capture is made. You can check whether it is made in a possible form.

확인가중치 부여부(128)는 업체정보 확인부(127)에 의해 확인되는 결과에 따라 해당 업체정보에 확인가중치를 부여한다. 이때, 확인가중치 부여부(128)는 업체정보 검색부(123)에 의해 검색되는 업체정보가 편집이 용이하지 않을수록 높은 가중치를 부여할 수 있다. 또한, 확인가중치 부여부(128)는 업체정보 검색부(123)에 의해 검색되는 업체정보를 복사 또는 캡처 하더라도 그와 같은 사실을 용이하게 판별할 수 있는 형태로 이루어진 것을수록 높은 가중치를 부여할 수 있다. 이 경우, 평가점수 부여부(126)는 확인가중치 부여부(128)에 의해 부여되는 확인가중치를 업체정보에 대한 평가점수로 가산할 수도 있다.The confirmation weighting unit 128 assigns a confirmation weight to the corresponding company information according to the result confirmed by the company information verification unit 127. At this time, the confirmation weighting unit 128 may assign a higher weight as the company information searched by the company information search unit 123 is not easy to edit. In addition, the confirmation weight value assigning unit 128 may assign a higher weight to the fact that such a fact is easily discriminated even if the company information searched by the company information search unit 123 is copied or captured. have. In this case, the evaluation score assignment unit 126 may add the confirmation weight assigned by the confirmation weight assignment unit 128 as the evaluation score for the company information.

형태소 분석서버(130)는 업체정보 평가서버(120)에 의해 수집되는 업체정보에 대하여 형태소를 분석한다. 여기서, 형태소는 의미를 가진 가장 작은 말의 단위를 말하며, 더 이상 나누는 경우에는 의미를 잃어버린다. 이때, 형태소 분석서버(130)는 업체정보 평가서버(120)에 의해 수집되는 업체정보에 대하여 문장 단위로 각각의 형태소를 분석하며, 분석되는 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 문자수에 기초하여 형태소 사이의 밀집도를 분석할 수도 있다. 여기서, 분석되는 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 문자수는 업체정보 검색부(123)가 서로 다른 네트워크상의 위치에서 검색되는 업체정보들에 대하여 동일성여부를 판단하는 근거로 이용될 수 있다. 예를 들어, 각각의 업체정보에 대한 형태소와 그 배열순서가 동일하며, 각각의 형태소의 밀집도 즉, 각각의 형태소 사이의 문자수가 설정된 오차범위 이내인 경우, 각각의 업체정보는 동일한 업체정보로 판단될 수 있다.The morpheme analysis server 130 analyzes the morphemes of the company information collected by the company information evaluation server 120. Here, the morpheme refers to the unit of the smallest word with meaning, and if it is no longer divided, the meaning is lost. At this time, the morpheme analysis server 130 analyzes each morpheme in units of sentences with respect to the company information collected by the company information evaluation server 120, and the sequence of arrangement of each morpheme analyzed and the number of characters between each morpheme. It is also possible to analyze the density between morphemes based on. Here, the arrangement order of each morpheme to be analyzed and the number of characters between each morpheme can be used as a basis for the company information retrieval unit 123 to determine whether the company information searched at different network locations is identical. have. For example, if the morpheme and arrangement order of each company information are the same, and the density of each morpheme, that is, the number of characters between each morpheme is within a set error range, each company information is judged as the same company information. Can be.

업체정보 저장서버(140)는 형태소 분석서버(130)에 의해 분석된 형태소와 업체정보 평가서버(120)에 의해 평가된 평가점수를 업체정보와 매칭하여 저장한다. 즉, 업체정보 저장서버(140)는 업체정보 평가서버(120)에 의해 수집되는 업체정보에, 형태소 분석서버(130)에 의해 분석된 형태소, 각각의 형태소의 배열순서, 각각의 형태소의 밀집도, 해당 업체정보에 대하여 부여된 평가점수를 매칭하여 저장한다. 이때, 업체정보 저장서버(140)는 업체정보 평가서버(120)에 의해 수집되는 업체정보 중 그 출처가 기관 등록서버(110)에 등록된 국가, 기관 또는 조직과 동일한 업체정보를 분석된 형태소 및 평가된 평가점수와 매칭하여 저장하는 것이 바람직하다.The company information storage server 140 stores the morpheme analyzed by the morpheme analysis server 130 and the evaluation score evaluated by the company information evaluation server 120 by matching the company information. That is, the company information storage server 140 includes the company information collected by the company information evaluation server 120, the morpheme analyzed by the morpheme analysis server 130, the arrangement order of each morpheme, the density of each morpheme, Match and store the evaluation score given to the relevant company information. At this time, the company information storage server 140 is a morpheme that analyzes the company information that is the same as the country, institution, or organization whose source is registered in the agency registration server 110 among the company information collected by the company information evaluation server 120 and It is desirable to store it in accordance with the evaluated evaluation score.

평판정보 검증서버(150)는 네트워크(20)를 통해 평가대상업체에 대한 일반인들의 평판정보를 수집하며, 수집되는 평판정보를 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보와 비교하고, 비교되는 결과에 따라 평판정보에 대한 신뢰성을 검증한다. 이때, 평판정보 검증서버(150)는 네트워크(20)를 통해 업체정보 평가서버(120)에 의해 수집되는 업체정보 중 기관 등록서버(110)에 등록된 국가, 기관 또는 조직에 해당하지 않는 업체정보를 일반인의 평판정보로 판단하여 수집할 수 있으며, 업체정보 평가서버(120)에 의해 수집되는 업체정보에 대응하여 사용자가 추가로 게시한 댓글을 평판정보로 수집할 수도 있다. The reputation information verification server 150 collects the reputation information of the public about the target company through the network 20, compares the collected reputation information with the company information stored in the company information storage server 140, and compares the results According to the reliability of the reputation information is verified. At this time, the reputation information verification server 150 is the company information that does not correspond to the country, institution or organization registered in the agency registration server 110 among the company information collected by the company information evaluation server 120 through the network 20 It can be collected by judging the reputation information of the general public, and in response to the company information collected by the company information evaluation server 120, it is also possible to collect comments posted by the user as reputation information.

한편, 평판정보 검증서버(150)는 도 7에 도시한 바와 같이, 형태소 분석부(151), 형태소 비교부(152), 업체정보 판단부(153), 업체정보 선택부(154), 평가점수 추출부(155) 및 평판정보 검증부(156)를 포함할 수 있다.Meanwhile, as shown in FIG. 7, the reputation information verification server 150 includes a morpheme analysis unit 151, a morpheme comparison unit 152, a company information determination unit 153, a company information selection unit 154, and evaluation scores. An extraction unit 155 and a reputation information verification unit 156 may be included.

형태소 분석부(151)는 평판정보 검증서버(150)에 의해 수집되는 평판정보에 대하여 형태소를 분석한다. 이때, 형태소 분석부(151)는 형태소 분석서버(130)와 마찬가지로, 평판정보 검증서버(150)에 의해 수집되는 평판정보에 대하여 문장 단위로 각각의 형태소를 분석하며, 분석되는 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 문자수에 기초하여 형태소 사이의 밀집도를 분석할 수도 있다. The morpheme analysis unit 151 analyzes the morphemes of the reputation information collected by the reputation information verification server 150. At this time, the morpheme analysis unit 151 analyzes each morpheme in units of sentences with respect to the reputation information collected by the reputation information verification server 150, similar to the morpheme analysis server 130, and the arrangement of each morpheme analyzed The density between morphemes may be analyzed based on the order and the number of characters between each morpheme.

형태소 비교부(152)는 형태소 분석부(151)에 의해 분석되는 형태소를 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보에 대응하는 형태소와 비교한다. 이때, 형태소 비교부(152)는 형태소 분석부(151)에 의해 분석되는 형태소, 각각의 형태소의 배열순서 및 밀집도를 함께 비교하는 것이 바람직하다.The morpheme comparison unit 152 compares the morpheme analyzed by the morpheme analysis unit 151 with the morpheme corresponding to the company information stored in the company information storage server 140. At this time, it is preferable that the morpheme comparison unit 152 compares the morphemes analyzed by the morpheme analysis unit 151, the arrangement order of each morpheme, and the density.

업체정보 판단부(153)는 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보의 형태소와 평판정보의 형태소가 동일한 경우, 그 동일한 형태소의 수를 카운트한다. 이때, 형태소 비교부(152)에 의해 비교되는 형태소가 숫자인 경우, 업체정보 판단부(153)는 비교되는 숫자의 형태소 사이의 차이가 설정된 오차범위 내의 차이를 갖는 경우에 해당 숫자의 형태소를 동일한 형태소로 가정하여 동일한 형태소의 수를 카운트할 수 있다. 이때, 업체정보 판단부(153)는 숫ㅈ의 형태소 사이의 오차범위가 + 5 % 내지 - 5 %인 경우에 동일한 형태소로 가정하여 그 수를 카운트하는 것이 바람직하다. When the morpheme of the company information and the morpheme of the reputation information stored in the company information storage server 140 are the same, the company information determination unit 153 counts the number of the same morphemes. At this time, when the morpheme compared by the morpheme comparison unit 152 is a number, the company information determination unit 153 determines the morpheme of the corresponding number when the difference between the morphemes of the numbers being compared has a difference within a set error range. The number of identical morphemes can be counted by assuming a morpheme. At this time, it is preferable that the company information determination unit 153 counts the number assuming the same morpheme when the error range between the morphemes of the number is +5% and -5%.

업체정보 판단부(153)는 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보 중 동일한 형태소의 수가 설정된 값 이상인 업체정보를 판단한다. 이때, 업체정보 판단부(153)는 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보 중 동일한 형태소의 수가 설정된 값 이상이며, 각각의 형태소 사이의 밀집도가 설정된 범위 이내인 업체정보를 판단할 수도 있다. 또한, 업체정보 판단부(153)는 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보 중 동일한 형태소의 수가 설정된 값 이상이며, 형태소의 배열이 동일하고, 각각의 형태소 사이의 밀집도가 설정된 범위 이내인 업체정보를 판단할 수도 있다. The company information determination unit 153 determines the company information stored in the company information storage server 140 that is equal to or greater than a set number of identical morphemes. At this time, the company information determining unit 153 may determine the company information having the same number of morphemes among the company information stored in the company information storage server 140 is greater than or equal to a set value, and the density between each morpheme is within a set range. In addition, the company information determination unit 153, the number of identical morphemes among the company information stored in the company information storage server 140 is greater than or equal to a set value, and the arrangement of morphemes is the same, and the density between each morpheme is within a set range. Information can also be judged.

업체정보 선택부(154)는 업체정보 판단부(153)에 의해 판단되는 업체정보가 둘 이상인 경우, 형태소 분석부(151)에 의해 분석되는 형태소와 동일한 형태소의 수가 가장 많은 업체정보를 선택할 수 있다. 또한, 업체정보 선택부(154)는 형태소의 배열이 가장 동일한 업체정보, 각각의 형태소 사이의 밀집도가 가장 유사한 업체정보를 선택할 수도 있다. 또한, 업체정보 선택부(154)는 형태소 분석부(151)에 의해 분석되는 형태소와 동일한 형태소의 수가 가장 많은 업체정보, 형태소의 배열이 가장 동일한 업체정보, 각각의 형태소 사이의 밀집도가 가장 유사한 업체정보 중에서 각각에 대응하는 평가점수가 가장 높은 업체정보를 선택할 수도 있다.When there is more than one company information determined by the company information determination unit 153, the company information selection unit 154 may select company information having the same number of morphemes as the morpheme analyzed by the morpheme analysis unit 151. . In addition, the company information selection unit 154 may select company information having the same arrangement of morphemes, and company information having the closest density between each morpheme. In addition, the company information selection unit 154 is the company information having the same number of morphemes as the morpheme analyzed by the morpheme analysis unit 151, the company information having the same morpheme arrangement, and the company having the closest density between each morpheme. It is also possible to select information among companies having the highest evaluation score corresponding to each.

이를 통해, 업체정보 선택부(154)는 평판정보 검증서버(150)에 의해 수집되는 평판정보에 대응하여, 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보 중 가장 신뢰성이 높은 업체정보를 선택할 수 있게 된다.Through this, the company information selection unit 154 can select the most reliable company information among the company information stored in the company information storage server 140 in response to the reputation information collected by the reputation information verification server 150. do.

평가점수 추출부(155)는 업체정보 선택부(154)에 의해 선택된 업체정보에 대응하는 평가점수를 추출한다. 즉, 평가점수 추출부(155)는 수집되는 평판정보에 대하여, 업체정보 저장서버(140)에 저장된 업체정보 중 평판정보의 형태소와 가장 동일한 형태소를 갖는 업체정보의 평가점수를 추출한다.The evaluation score extraction unit 155 extracts the evaluation score corresponding to the company information selected by the company information selection unit 154. That is, the evaluation score extraction unit 155 extracts the evaluation scores of the company information having the same morpheme as the morpheme of the reputation information among the company information stored in the company information storage server 140 with respect to the collected reputation information.

평판정보 검증부(156)는 평가점수 추출부(155)에 의해 추출된 평가점수를 기 설정된 기준점수와 비교하여 평판정보를 검증한다. 예를 들어, 평판정보 검증부(156)는 특정 국가 이상의 가중치에 대응하는 기준점수 A, 특정 기관 이상의 가중치에 대응하는 기준점수 B를 설정하고, 평가점수 추출부(155)에 의해 추출된 평가점수가 기준점수 A 이상인 경우에는 그에 대응하는 평판정보가 특정 국가 이상에서 발표한 내용과 동일한 것으로 판단하여 가장 높은 신뢰성 점수를 부여할 수 있다. 또한, 평판정보 검증부(156)는 평가점수 추출부(155)에 의해 추출된 평가점수가 기준점수 A 이하이며 기준점수 B 이상인 경우에는 그에 대응하는 평판정보가 어느 정도 신뢰성이 인증되는 기관에서 발표한 내용과 동일한 것으로 판단하여 중급 이상의 신뢰성 점수를 부여할 수 있다.The reputation information verification unit 156 verifies the reputation information by comparing the evaluation score extracted by the evaluation score extraction unit 155 with a preset reference score. For example, the reputation information verification unit 156 sets a reference score A corresponding to a weight of a specific country or more, and a reference score B corresponding to a weight of a specific institution or more, and the evaluation score extracted by the evaluation score extraction unit 155 If A is greater than or equal to the reference score A, it can be judged that the corresponding reputation information is the same as the content published by more than a specific country, and the highest reliability score can be given. In addition, when the evaluation score extracted by the evaluation score extraction unit 155 is less than or equal to the reference score A and is greater than or equal to the reference score B, the reputation information verification unit 156 is presented by an organization that has some degree of reliability. It can be judged to be the same as one content, and an intermediate or higher reliability score can be assigned.

이와 같이, 본 발명에 따른 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템은 업체정보의 출처를 등록된 국가, 기관 및 조직들과 비교하고, 등록된 국가, 기관 또는 조직들과의 동일성 여부에 따라 신용등급에 대응하는 가중치에 기초하여 업체정보를 평가하며, 특정 업체에 대한 다양한 평판정보에 대하여 업체정보와의 동일성 여부를 판단하여 그에 따른 평판을 검증함으로써, 평판정보에 대한 신뢰성을 보증할 수 있게 된다.As such, the automatic reputation verification and evaluation system of a company utilizing big data according to the present invention compares the source of the company information with the registered countries, institutions, and organizations, and determines whether the identity of the registered countries, institutions, or organizations is identical. Accordingly, the company information is evaluated based on the weight corresponding to the credit rating, and the reliability of the reputation information can be guaranteed by determining whether it is identical to the company information for various reputation information about a specific company and verifying the reputation accordingly. There will be.

이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호 범위는 다음의 특허청구범위뿐만 아니라 이와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Although the embodiments according to the present invention have been described above, they are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent ranges of the embodiments are possible therefrom. Therefore, the protection scope of the present invention should be defined not only by the following claims, but also by the equivalents thereof.

Claims (1)

적어도 하나의 국가와, 상기 국가 내의 국가기관, 상기 국가 내의 공공기관, 상기 국가 내의 교육기관, 상기 국가 내의 연구기관과, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관 및 상기 연구기관 내의 각각의 조직에 대한 조직체계를 등록하는 기관 등록서버;
네트워크를 통해 평가대상업체에 대한 업체정보를 수집하며, 수집되는 상기 업체정보의 출처가 상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 또는 상기 조직인지에 기반하여 상기 업체정보의 신뢰성을 평가하는 업체정보 평가서버;
수집되는 상기 업체정보에 대하여 형태소를 분석하는 형태소 분석서버;
상기 형태소 분석서버에 의해 분석되는 형태소와 상기 업체정보 평가서버에 의해 평가되는 평가점수를 수집되는 상기 업체정보와 매칭하여 저장하는 업체정보 저장서버; 및
네트워크를 통해 상기 평가대상업체에 대한 평판정보를 수집하며, 수집되는 상기 평판정보를 상기 업체정보 저장서버에 저장된 업체정보와 비교하고, 비교되는 결과에 따라 수집되는 상기 평판정보에 대한 신뢰성을 검증하는 평판정보 검증서버;를 포함하며,
상기 업체정보 평가서버는,
상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 및 상기 조직에 각각 대응하여 가중치를 설정하는 가중치 설정부;
고객으로부터 상기 평가대상업체에 대한 기본정보를 수신하는 기본정보 수신부;
수신되는 상기 기본정보에 대응하여, 적어도 하나의 검색엔진을 통해 상기 평가대상업체에 대한 관련정보를 검색하며, 검색되는 상기 관련정보가 상기 업체정보인 것으로 판단하는 업체정보 검색부;
검색되는 상기 업체정보의 출처를 조회하는 출처 조회부;
조회되는 상기 출처를 상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 및 상기 조직과 각각 비교하는 출처 비교부; 및
조회되는 상기 출처가 상기 국가, 상기 국가기관, 상기 공공기관, 상기 교육기관, 상기 연구기관 또는 상기 조직과 일치하면, 상기 가중치 설정부에 의해 설정된 가중치 중 상기 출처와 일치하는 국가, 상기 출처와 일치하는 국가기관, 상기 출처와 일치하는 공공기관, 상기 출처와 일치하는 교육기관, 상기 출처와 일치하는 연구기관, 또는 상기 출처와 일치하는 조직에 대응하는 가중치를 상기 업체정보에 대한 상기 평가점수가 되도록 부여하는 평가점수 부여부;를 포함하고,
상기 평판정보 검증서버는,
수집되는 상기 평판정보에 대하여 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 밀집도를 분석하는 형태소 분석부;
상기 형태소 분석부에 의해 분석되는 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 밀집도를 상기 업체정보 저장서버에 저장된 업체정보에 대응하는 각각의 형태소의 배열순서 및 각각의 형태소 사이의 밀집도와 비교하는 형태소 비교부;
상기 형태소 비교부에 의해 비교되는 상기 업체정보 저장서버에 저장된 업체정보 중 상기 평판정보와 동일한 형태소의 수가 설정된 값 이상이며, 각각의 형태소의 배열순서가 상기 평판정보의 각각의 형태소의 배열순서와 동일하고, 각각의 형태소 사이의 밀집도가 상기 평판정보의 각각의 형태소 사이의 밀집도와 설정된 오차범위 이내인 업체정보를 판단하는 업체정보 판단부;
상기 업체정보 판단부에 의해 판단되는 업체정보가 둘 이상인 경우, 상기 형태소 분석부에 의해 분석되는 형태소와 동일한 형태소의 수가 가장 많은 업체정보를 선택하는 업체정보 선택부;
상기 업체정보 선택부에 의해 선택된 업체정보에 대응하는 평가점수를 추출하는 평가점수 추출부; 및
상기 평가점수 추출부에 의해 추출된 평가점수를 기 설정된 기준점수와 비교하여 상기 평판정보를 검증하는 평판정보 검증부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 활용한 업체 평판 자동검증 및 평가시스템.
At least one country, a national institution within the country, a public institution within the country, an educational institution within the country, a research institution within the country, and each organization within the national institution, the public institution, the education institution, and the research institution Institution registration server for registering the organization system for;
The company information is collected through the network, and the company information is based on whether the source of the collected company information is the country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution, or the organization. Company information evaluation server to evaluate the reliability of the company;
A morpheme analysis server that analyzes a morpheme with respect to the collected company information;
A company information storage server that stores the morpheme analyzed by the morpheme analysis server and the evaluation score evaluated by the company information evaluation server by matching the collected company information; And
Collect reputation information about the evaluation target company through a network, compare the collected reputation information with company information stored in the company information storage server, and verify the reliability of the reputation information collected according to the compared results Reputation information verification server; includes,
The company information evaluation server,
A weight setting unit configured to set weights corresponding to the country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution, and the organization, respectively;
A basic information receiving unit that receives basic information about the evaluation target company from a customer;
A company information search unit corresponding to the received basic information, searching for relevant information on the evaluation target company through at least one search engine, and determining that the searched relevant information is the company information;
A source inquiry unit that queries a source of the searched company information;
A source comparison unit comparing the searched source with the country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution, and the organization, respectively; And
If the source to be queried matches the country, the national institution, the public institution, the educational institution, the research institution, or the organization, a country matching the source among the weights set by the weight setting unit and matching the source The national institution, the public institution matching the source, the educational institution matching the source, the research institution matching the source, or the organization matching the source so that the evaluation score for the company information Includes; grant evaluation points to grant;
The reputation information verification server,
A morpheme analysis unit analyzing the arrangement order of each morpheme and the density between each morpheme with respect to the collected flat information;
The arrangement order of each morpheme analyzed by the morpheme analysis unit and the density between each morpheme are compared with the arrangement order of each morpheme and the density between each morpheme corresponding to the company information stored in the company information storage server. Morpheme comparison unit;
The number of morphemes equal to the reputation information among the business information stored in the company information storage server compared by the morpheme comparison unit is greater than or equal to a set value, and the arrangement order of each morpheme is the same as the arrangement order of each morpheme of the reputation information. And a company information determination unit to determine the density between each morpheme and the density between each morpheme of the reputation information and the company information within a set error range;
A company information selection unit that selects company information having the same number of morphemes as the morpheme analyzed by the morpheme analysis unit when there is more than one company information determined by the company information determination unit;
An evaluation score extraction unit for extracting an evaluation score corresponding to the company information selected by the company information selection unit; And
A reputation information verification unit that verifies the reputation information by comparing the evaluation score extracted by the evaluation score extraction unit with a preset reference score;
Automatic reputation verification and evaluation system of companies using big data, characterized in that it comprises a.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230055864A (en) * 2021-10-19 2023-04-26 이강복 Method for providing integrated service platform for one-person creative companies and startups and system of the same
KR20240043276A (en) 2022-09-27 2024-04-03 현대건설(주) System and method for evaluating subcontract company in construction field

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040053369A (en) * 2001-11-26 2004-06-23 후지쯔 가부시끼가이샤 Information analysis method and apparatus
KR20090093159A (en) * 2008-02-28 2009-09-02 주식회사 디앤비코리아 The system for company credit rating using the recommendation of professional group
KR101741509B1 (en) * 2015-07-01 2017-06-15 지속가능발전소 주식회사 Device and method for analyzing corporate reputation by data mining of news, recording medium for performing the method
KR20190023958A (en) 2017-08-30 2019-03-08 주식회사 엠비젼 Preference evaluation method for advertising object based on big data and system thereof

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040053369A (en) * 2001-11-26 2004-06-23 후지쯔 가부시끼가이샤 Information analysis method and apparatus
KR20090093159A (en) * 2008-02-28 2009-09-02 주식회사 디앤비코리아 The system for company credit rating using the recommendation of professional group
KR101741509B1 (en) * 2015-07-01 2017-06-15 지속가능발전소 주식회사 Device and method for analyzing corporate reputation by data mining of news, recording medium for performing the method
KR20190023958A (en) 2017-08-30 2019-03-08 주식회사 엠비젼 Preference evaluation method for advertising object based on big data and system thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230055864A (en) * 2021-10-19 2023-04-26 이강복 Method for providing integrated service platform for one-person creative companies and startups and system of the same
KR102703137B1 (en) * 2021-10-19 2024-09-09 이강복 Method for providing integrated service platform for one-person creative companies and startups and system of the same
KR20240043276A (en) 2022-09-27 2024-04-03 현대건설(주) System and method for evaluating subcontract company in construction field

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