KR102192267B1 - 중국 시장 판로 개척 지원시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 머신 러닝 처리부 및 빅데이터 분석부를 통해 셀러와 바이어들의 니즈를 보다 정확하게 알아내어 셀러와 바이어를 서로 원하는 대상자끼리 매칭되도록 하며, 쇼핑몰 연동부를 통해 셀러는 최신의 트렌드에 맞는 제품을 쇼핑몰과 연동하여 판매할 수 있는 셀러와 바이어를 매칭하는 중국 시장 판로 개척 지원시스템으로서, 셀러(Seller)의 업체 정보와 보유 기술 및 제품 정보를 포함하는 셀러 정보와 바이어(Buyer)의 관심 분야와 인적 사항을 포함하는 바이어 정보를 입력하는 정보 입력부; 및 바이어(Buyer)에게 상기 셀러 정보를 제공하고, 상기 제품 정보를 영상 제품 정보로 생성 하고 이를 상기 바이어에게 제공하는 제품 정보 제공부;를 포함하는, 중국 시장 판로 개척 지원시스템을 개시한다.

Description

중국 시장 판로 개척 지원시스템{SUPPORT SYSTEM FOR OPENING CHINESE MARKET}

본 발명은 빅데이터 분석을 통해 중국 시장을 개척하고자 하는 셀러 및 바이어의 니즈를 보다 정확하고 능동적으로 파악하여 서로 원하는 대상자가 되도록 최적으로 매칭하는 것이 목적으로, 이를 위해서, 셀러(Seller)와 바이어(Buyer)에게 중국 판로 시장 정보를 제공하고, 챗봇 등을 통해 셀러 및 바이어와 대화를 수행하고 머신러닝을 통해 획득한 정보를 빅데이터로 분석하여 셀러와 바이어를 서로 원하는 대상자가 되도록 최적으로 매칭하는 중국 시장 판로 개척 지원시스템을 제공한다.

종래에는 중국 시장의 판로를 개척하기 위해서는 실제 중국의 바이어 또는 셀러를 만나야 하기 때문에 장소적인 제약을 받는다는 단점이 있으며, 개개인의 기업 또는 개인이 가지는 판로 및 정보에 한정되어 판로를 개척함으로써 제품의 홍보와 판매에도 많은 제약을 받는다는 단점이 있었다.

이로 인해, 셀러는 자신의 제품을 온라인으로 불특정 다수에게 전시 및 광고를 하고 있어 제품의 홍보 효과가 크지 않아 판매 계약이 이루어질 가능성이 높지 않으며, 바이어는 온라인으로 전시된 제품을 검색하여 자신이 원하는 제품을 일일이 찾아봐야 하기 때문에 자신이 원하는 제품을 찾기 위해서는 많은 수고와 시간을 투자하여야만 한다.

즉, 종래에는 셀러와 바이어가 서로 원하는 구매 대상자 및 구입을 원하는 제품을 찾기 위해서 많은 노력과 시간을 소요해야 한다는 단점이 있다.

한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

한국등록특허 제10-1645024호

본 발명의 일측면은, 빅데이터 분석을 통해 중국 시장을 개척하고자 하는 셀러 및 바이어의 니즈를 보다 정확하고 능동적으로 파악하여 서로 원하는 대상자가 되도록 최적으로 매칭하는 것이 목적으로, 이를 위해서, 셀러(Seller)와 바이어(Buyer)에게 중국 판로 시장 정보를 제공하고, 챗봇 등을 통해 셀러 및 바이어와 대화를 수행하고 머신러닝을 통해 획득한 정보를 빅데이터로 분석하여 셀러와 바이어를 서로 원하는 대상자가 되도록 최적으로 매칭하는 중국 시장 판로 개척 지원시스템을 제공하고자 한다.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 중국 시장 판로 개척 지원시스템은, 머신 러닝 처리부 및 빅데이터 분석부를 통해 셀러와 바이어들의 니즈를 보다 정확하게 알아내어 셀러와 바이어를 서로 원하는 대상자끼리 매칭되도록 하며, 쇼핑몰 연동부를 통해 셀러는 최신의 트렌드에 맞는 제품을 쇼핑몰과 연동하여 판매할 수 있는 셀러와 바이어를 매칭하는 중국 시장 판로 개척 지원시스템으로서, 셀러(Seller)의 업체 정보와 보유 기술 및 제품 정보를 포함하는 셀러 정보와 바이어(Buyer)의 관심 분야와 인적 사항을 포함하는 바이어 정보를 입력하는 정보 입력부; 및 바이어(Buyer)에게 상기 셀러 정보를 제공하고, 상기 제품 정보를 영상 제품 정보로 생성 하고 이를 상기 바이어에게 제공하는 제품 정보 제공부;를 포함한다.

일 실시예에 있어서, 챗봇(chatbot)을 통해 상기 셀러 및 상기 바이어와 대화를 수행하여 상기 셀러 및 상기 바이어에게 필요한 정보를 제공하고, 상기 셀러 간 및 상기 바이어 간에 정보 교류를 위해 채팅 수단을 제공하는 1차 통신부; 상기 셀러와 상기 바이어 간에 직접적인 의사 소통을 위해 콘퍼런스 콜을 제공하는 2차 통신부; 상기 1차 통신부로부터 상기 셀러 및 상기 바이어와 대화를 통해 얻은 정보, 상기 셀러들 간의 대화를 통해 얻은 정보 및 상기 바이어들 간의 대화를 통해 얻은 정보를 바탕으로 상기 셀러 및 상기 바이어와 추가적인 대화를 수행하고 상기 추가적인 대화를 통해 상기 셀러와 상기 바이어의 니즈를 파악하고, 빅데이터 분석부에서 분석 및 분류한 정보를 이용하여 상기 셀러와 상기 바이어를 서로 원하는 대상자끼리 매칭하는 머신 러닝 처리부; 상기 1차 통신부를 통해 얻은 정보를 빅데이터 처리하고 상기 셀러 및 상기 바이어의 정보에 따라 계층적으로 정보를 분류하는 빅데이터 분석부; 상기 머신 러닝 처리부 및 상기 빅데이터 분석부를 통해 분석한 정보를 바탕으로 상기 셀러 및 상기 바이어에게 각각의 니즈에 맞는 정보를 니즈 정보 push 메시지로 제공하고, 상기 머신 러닝 처리부에서 매칭된 상기 셀러 및 상기 바이어에게 콘퍼런스 콜을 수행하는 매칭 정보 push 메시지를 제공하는 알람제공부; 상기 셀러의 제품이 실시간적으로 쇼핑몰에서도 판매가 되도록 쇼핑몰과 연동하는 쇼핑몰 연동부; 및 상기 셀러 정보, 상기 영상 제품 정보, 상기 1차 통신부로부터 획득한 정보, 상기 머신 러닝 처리부 및 상기 빅데이터 분석부에서 처리한 정보를 저장하고 있는 저장부;를 포함하되, 상기 머신 러닝 처리부는 상기 빅데이터 분석부를 통해, 상기 셀러가 원하는 대상자에 해당하는 바이어 및 상기 바이어가 원하는 대상자에 해당하는 셀러를 선택하고, 상기 셀러와 상기 바이어가 원하는 각 대상자를 비교 분석하여 대상자끼리 최적화된 매칭이 되도록 처리하고, 상기 1차 통신부는, 사용자 입력부 및 디스플레이부를 통해 질문 데이터를 수신하여 특정 대답 데이터를 출력하는 상기 챗봇의 인공지능 모듈의 학습을 위한 트레이닝 세트를 생성하는 플랫폼을 포함하고, 상기 플랫폼은, 상기 질문 데이터에서 적어도 하나의 개체, 의미구 또는 개체와 의미구의 조합으로 구성된 어구 정보를 생성하며, 상기 어구 정보를 치환할 수 있도록 유사도가 높은 적어도 하나의 유사어구 정보를 생성하는 유사어구 생성모듈; 상기 유사어구 생성 모듈에서 생성된 상기 유사어구 정보의 General corpus에서의 어구 출현 빈도 또는 어구 출현 확률을 의미하는 일반 출현 정보와 상기 질문 데이터에서의 어구 출현 빈도 또는 어구 출현 확률을 의미하는 도메인 출현 정보를 비교하여, 상기 유사어구 정보의 도메인 특징 정도를 의미하는 도메인 스코어 정보를 생성하는 도메인 스코어 생성 모듈; 상기 도메인 스코어 생성 모듈에서 생성된 상기 유사어구 정보의 도메인 스코어 정보를 가중치로 하여 상기 유사어구 정보의 상기 유사도를 스케일링하고, 스케일링된 상기 유사도에 특정 cutoff-value를 적용하여 도메인 유사어구를 한정적으로 생성하는 도메인 유사어구 생성 모듈; 및 상기 도메인 유사어구 정보를 이용하여 상기 질문 데이터의 문장과 유사한 적어도 하나 이상의 문장인 도메인 유사문장을 생성하고, 상기 도메인 유사문장을 상기 챗봇의 인공지능 모듈의 학습을 위한 트레이닝 세트에 포함시키는 도메인 유사문장 생성 모듈을 포함하고, 상기 중국 시장 판로 개척 지원시스템은 기준 식별 정보가 기저장된 스마트 계약 계정인 식별 정보 관리 계약 계정 및 특정 스마트 계약 계정을 포함한 블록체인을 저장하는 분산 원장 장치를 더 포함하고, 상기 분산 원장 장치가, 특정 스마트 계약 계정에 대한 특정 명령을 수신하는 명령 수신 단계; 상기 분산 원장 장치가, 확인 식별 정보를 포함하는 식별 정보 확인 메시지 트랜잭션을 상기 블록체인 내의 상기 특정 스마트 계약 계정에서 상기 식별 정보 관리 계약 계정으로 송신하는 메시지 송신 단계; 상기 분산 원장 장치가, 상기 식별 정보 확인 메시지 트랜잭션을 토대로 상기 기준 식별 정보 내에서 상기 확인 식별 정보를 검색하는 식별 정보 검색 단계; 상기 분산 원장 장치가, 상기 식별 정보 관리 계약 계정 내의 상기 기준 식별 정보 중에서 상기 확인 식별 정보가 검색되는 경우, 트랜잭션 정보의 형태인 확인 응답 트랜잭션 정보를 생성하고, 상기 확인 응답 트랜잭션 정보를 상기 식별 정보 관리 계약 계정에서 상기 특정 스마트 계약 계정으로 송신하는 응답 단계; 및 상기 분산 원장 장치가, 수신된 상기 확인 응답 트랜잭션 정보를 기초로 상기 특정 스마트 계약 계정에서 상기 특정 명령의 수행 여부를 결정하는 명령 수행 결정 단계를 포함하며, 상기 확인 응답 트랜잭션 정보가 포함된 블록이 증명되면, 상기 확인 응답 트랜잭션 정보를 상기 블록체인이 포함되는 블록체인 분산 네트워크에 브로드캐스트 하며, 상기 식별 정보 관리 계약 계정에 기저장된 상기 기준 식별 정보를 이용하여 복수의 스마트 계약 계정에 대해 통합적으로 식별 정보 관리를 수행한다.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 빅데이터 분석을 통해 중국 시장을 개척하고자 하는 셀러 및 바이어의 니즈를 보다 정확하고 능동적으로 파악하여 서로 원하는 대상자가 되도록 최적으로 매칭하는 것이 목적으로, 이를 위해서, 셀러(Seller)와 바이어(Buyer)에게 중국 판로 시장 정보를 제공하고, 챗봇 등을 통해 셀러 및 바이어와 대화를 수행하고 머신러닝을 통해 획득한 정보를 빅데이터로 분석하여 셀러와 바이어를 서로 원하는 대상자가 되도록 최적으로 매칭할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예로 중국 시장 판로 개척 지원시스템의 전반적인 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예로 중국 시장 판로 개척 지원시스템이 셀러와 바이어를 최적으로 매칭하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예로 중국 시장 판로 개척 지원시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 4 내지 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 중국 시장 판로 개척 지원 시스템의 구현 상태를 도시한다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예로 중국 시장 판로 개척 지원시스템의 전반적인 기능을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 온라인을 통해 바이어(Buyer)(10)와 셀러(Seller)(20)를 연결하는 시스템으로 온라인을 통해 바이어 정보와 셀러 정보를 수신하여 저장한다. 그리고, 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 이용하고자 하는 셀러(20)로부터 제품의 샘플을 받아 이를 웹에서 구현 가능하도록 영상 제품 정보 및 3D모델링 이미지로 생성한다. 생성한 영상 제품 정보 및 3D모델링 이미지는 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 이용하고자 하는 사용자에게 웹을 통해 제공된다.

일 실시예에서, 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 셀러(20)로부터 제공받은 제품의 샘플에 대한 인증 처리를 수행하고, 인증 처리 결과 제품이 인증된 경우에만 해당 셀러(20)를 본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)에 참가할 수 있도록 할 수 있다. 이는 보다 정확하고 안전한 제품만을 바이어(10) 및 사용자에게 제공하여 본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)의 신뢰성을 높이기 위함이다.

본 발명의 목적은 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 통해 셀러(20)에게는 제품 구매에 적합한 바이어(10)를 매칭하여 제품 판매가 원활하게 될 수 있도록 하고, 바이어(10)에게는 바이어(10)의 니즈에 맞는 셀러(20)를 추천 및 매칭하여 원하는 제품의 구매가 용이하게 되도록 하는 것이다. 이를 위해서 본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 바이어 및 셀러에게 챗봇을 통해 필요한 정보를 제공하는 서비스 및 서로간에 의사소통을 위한 서비스를 제공하고 이와 같은 서비스로부터 획득한 정보를 빅데이터 분석과 머신 러닝을 통해 바이어(10)와 셀러(20)가 최적으로 매칭되도록 한다.

또한, 본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 셀러의 제품 광고 수행, 바이어(10) 및 셀러(20)에게 최적의 셀러(20)와 바이어(10)를 매칭시켜주는 서비스를 제공하여 기본적인 수수료를 받는 기본 수익 모델을 이용할 수도 있으며, 바이어(10) 또는 셀러(20)에게 자금 컨설팅을 제공하는 서비스, 보다 싼 이자 또는 대출이 용이하도록 금융기관을 통한 금융 서비스, 택배사와 제휴를 통해 저렴한 비용으로 제품 배송을 수행할 수 있도록 물류 서비스, 외국의 바이어 또는 셀러를 대상으로 한 통역 및 번역을 해주는 통번역 서비스와 콘퍼런스 콜을 제공하여 부가적인 수수료를 얻을 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예로 중국 시장 판로 개척 지원시스템이 셀러와 바이어를 최적으로 매칭하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 바이어(10) 및 셀러(20)에게 챗봇을 통해 기본적인 상품 및 서비스 정보를 제공하고, 바이어(10)들 간의 정보교류 및 셀러(20)들 간의 정보교류를 위해 1차 통신부(104)를 통한 1차 통신 서비스를 제공한다.

본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 1차 통신 서비스를 통해 바이어(10) 및 셀러(20)로부터 직접적인 니즈정보를 획득할 수 있고, 바이어(10)들간의 정보교류를 위해 수행되는 대화를 빅데이터로 분석하여 간접적으로 바이어(10)의 니즈를 파악할 수 있으며, 셀러(20)들간의 정보교류를 위해 수행되는 대화를 빅데이터로 분석하여 간접적으로 셀러(20)의 니즈를 파악할 수 있다.

본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 바이어(10) 또는 셀러(20)의 니즈에 따라 원하는 정보를 포함하고 있는 push 메시지를 생성하여 해당 바이어(10) 및 셀러(20)에게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 바이어(10) 또는 셀러(20)의 니즈에 따라 원하는 상대방을 매칭할 수 있다. 서로 매칭되는 바이어(10) 및 셀러(20)에게는 콘퍼런스 콜을 수행하는 매칭 정보 push 메시지를 제공하여 서로간에 콘퍼런스 콜을 통해 직접적인 정보 교류가 이루어 질 수 있도록 2차 통신부(105)를 통해 2차 통신 서비스를 제공한다.

또한, 본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 셀러(20)에게 박람회로부터 획득한 정보를 분석하여 해당 셀러(20)의 제품에 대한 최신 트렌드 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 자신의 제품에 대한 트렌드 정보를 제공받은 셀러(20)는 해당 트렌드에 맞는 제품을 개발하거나 업그레이드할 수 있으며, 현재 본 발명을 통해 전시/판매 중인 제품인 경우에는 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)과 연동하는 쇼핑몰(30)을 통해 박람회 참가 기간 동안 및 실시간적으로 판매를 할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예로 중국 시장 판로 개척 지원시스템의 구성을 도시한 도면이다.

본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 정보 입력부(101), 계약 처리부(102), 제품 정보 제공부(103), 1차 통신부(104), 2차 통신부(105), 머신 러닝 처리부(106), 빅데이터 분석부(107), 알람제공부(108), 쇼핑몰 연동부(109) 및 저장부(Data-Base)(110)을 포함하여 구성된다.

정보 입력부(101)는 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 이용하기 위해 가입을 하는 바이어(10) 정보와 셀러(20) 정보가 입력된다. 또한, 셀러(20)가 판매하는 제품 정보가 입력된다. 여기서, 바이어 정보란 바이어의 기본적인 인적 사항에 대한 정보와 바이어(10)가 관심있어 하는 기술과 제품에 대한 정보를 포함한다. 또한, 셀러 정보는 셀러(20)의 업체 정보와 셀러(20)가 보유하고 있는 기술 및 제품에 대한 정보 및 본 발명의 시스템에서 전시 및 판매하고자 하는 제품에 대한 정보를 포함한다.

계약 처리부(102)는 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100) 사용을 원하는 셀러(20)와 중국 시장 판로 개척 지원시스템 이용 계약을 수행하고 계약에 따라 상기 셀러(20)에게 온라인 페이지 중 적어도 일 영역을 할당하는 기능을 수행한다.

본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)에서는 단지 서류상으로 셀러(20)의 참관 계약을 수행하는 것이 아닌 셀러(20)의 제품을 샘플로 수령하여 해당 샘플에 대한 인증을 통해 인증을 통과한 제품을 보유한 셀러(20)를 대상으로 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 이용할 수 있는 계약을 수행한다.

즉, 본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 전시 및 홍보되는 제품에 대한 인증을 수행하여 보다 정확하고 신뢰가 있는 제품을 바이어(10)에게 제공할 수 있다. 여기서, 인증은 제품에 대한 실제 샘플을 셀러(20)로부터 수령하여 인증을 수행하거나, 제품의 자세한 정보를 셀러(20)로부터 제공받아 해당 정보에 근거하여 인증을 수행할 수도 있다.

제품 정보 제공부(103)는 바이어(10)에게 상기 셀러 정보를 제공하고, 셀러(20)가 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 통해 전시와 홍보 및 판매하고자 하는 제품을영상 컨텐츠로 생성하여 이를 바이어(10)에게 제공한다.

이를 위해서, 제품 정보 제공부(103)는 영상을 제작하는 기기를 이용하여 셀러(20)의 제품을 영상 컨텐츠로 제작한다. 일 실시예에서, 셀러(20)로부터 제공받은 제품 샘플을 가상현실 제작 기기를 이용하여 가상 현실 이미지 및 영상으로 제작하여 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 통해 바이어(10)를 비롯한 참관자에게 제공한다. 여기서, 제품의 가상 현실 컨텐츠는 착용샷 영상을 제공할 수 있어 해당 제품이 의류 및 시계나 보석 같은 장신구인 경우에는 해당 제품을 착용한 착용샷을 가상현실 컨텐츠로 생성하여 제공할 수도 있다.

1차 통신부(104)는 챗봇(chatbot)을 통해 셀러(20) 및 바이어(10)의 대화를 수행하여 상기 셀러(20) 및 상기 바이어(10)에게 필요한 정보를 제공한다. 또한, 셀러(20)들 간의 정보 교류 및 바이어(10)들 간에 정보 교류를 위해 셀러(20)와 바이어(10)를 포함한 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)의 모든 참관자들에게 채팅 수단을 제공한다.

2차 통신부(105)는 셀러(20)와 바이어(10) 간에 직접적인 의사 소통을 위해 콘퍼런스 콜(conference call) 및 채팅을 제공한다. 즉, 2차 통신부(105)는 서로 원하는 셀러(20)와 바이어(10)간에 제품에 대한 보다 상세한 설명과 정보를 제공할수 있도록 화상회의와 같은 콘퍼런스 콜을 제공한다. 여기서, 2차 통신부(105)는 매칭 정보 push 메시지를 수신한 바이어(10)와 셀러(20)가 매칭 정보 push 메시지에 포함된 콘퍼런스 콜 연결을 수락하는 정보에 동의하는 경우에 해당 바이어(10)와 셀러(20) 간에 콘퍼런스 콜 및 채팅을 연결한다.

머신 러닝 처리부(106)는 셀러(20) 및 바이어(10)의 니즈(Needs)를 알아내는 구성부로 머신 러닝을 통해 기존의 입력된 셀러(20)와 바이어(10)의 정보와 빅데이터 분석부(107)에서 분석한 정보를 바탕으로 머신 러닝을 통해 셀러(20) 및 바이어(10)의 니즈(Needs)를 보다 정확하게 알아낸다. 또한, 머신 러닝 처리부(106)는 1차 통신부(104)에서 셀러(20) 및 바이어(10)와 대화를 통해 얻은 정보, 셀러(20)들 간의 대화를 통해 얻은 정보 및 바이어(10)들 간의 대화를 통해 얻은 정보를 바탕으로 상기 셀러(20) 및 상기 바이어(10)와 추가적인 대화를 수행한다. 그리고, 추가적인 대화를 통해 상기 셀러(20)와 상기 바이어(10)의 니즈를 보다 상세하게 파악하고, 빅데이터 분석부(107)에서 분석 및 분류한 정보를 이용하여 상기 셀러(20)와 상기 바이어(10)를 서로 원하는 대상자가 되도록 매칭한다.

빅데이터 분석부(107)는 1차 통신부(104)를 통해 얻은 정보를 빅데이터로 처리하고 셀러(20) 및 바이어(10)의 정보에 따라 계층적으로 정보를 분류한다. 즉, 빅데이터 분석부(107)는 챗봇을 통해 셀러(20) 및 바이어(10)와 대화한 내용에 포함된 정보를 빅데이터로 분석하고 이를 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)에 전시 및 홍보되고 있는 제품의 정보와 연관하여 분석하여 분류한다. 여기서, 제품에 대한 정보는 계층적으로 분류된다. 이러한 빅데이터 분석을 통해 바이어(10)가 원하는 제품의 특징을 계층적으로 세분하여 분류할 수 있고, 이러한 빅데이터 분석부(107)에서 분석 및 분류한 정보를 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)에서 셀러(20)가 판매하는 해당 제품과 비교 분석하여 바이어(10)가 원하는 제품을 보다 정확하게 찾을 수 있다.

본 발명의 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)은 머신 러닝 처리부(106) 및 빅데이터 분석부(107)를 통해 셀러(20)와 바이어(10)들의 니즈를 보다 정학하게 알아내어 셀러(20)와 바이어(10)를 서로 원하는 대상자끼리 매칭이 되도록 할 수 있다. 상술한 바와 같이 빅데이터 분석부(107)를 통해 바이어(10)가 원하는 니즈를 세부적으로 분류하고 해당 분류에 맞는 제품을 찾아 매칭할 수 있고, 1차 통신부(104)를 통해 획득한 바이어(10)의 니즈에 대한 정보를 이용하여 바이어(10)가 원하는 기술 또는 제품을 보유하고 있는 셀러(20)를 추천하여 매칭할 수 있다. 여기서, 머신 러닝 처리부(106)는 추가적인 머신 러닝을 통해 바이어(10) 및 셀러(20)의 니즈 정보를 업데이트 할 수 있다. 예를 들어, 1차 통신부(104)의 챗봇을 통해 바이어(10)와 대화를 통해 획득한 해당 바이어의 니즈 정보를 바탕으로 셀러(20)를 추천하여 매칭하는 경우에는, 바이어와의 대화 중에 포함된 정보가 불명확하여 바이어의 니즈정보를 잘못 판단할 수 있어 바이어가 원하는 제품을 판매하는 셀러(20)가 아닌 다른 제품을 판매하거나 최적의 제품이 아닌 제품을 판매하는 셀러(20)와 매칭을 할 수 있다. 이러한 경우에 바이어(10)는 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)으로부터 추천 받은 셀러(20)와 콘퍼런스 콜을 통해 회의하는 도중에 원하는 제품을 판매하는 셀러(20)가 아니라고 판단하여 계약까지 진행하지 못하는 일이 발생한다. 이러한 경우가 반복되는 것을 방지하기 위해서 머신 러닝 처리부(106)는 콘퍼런스 콜을 통한 바이어(10)와 셀러(20)간의 대화를 분석하고 해당 대화에 포함된 정보를 추가적으로 학습하여 판단함으로 바이어(10)와 셀러(20)의 매칭 정확도를 높힐 수 있다. 즉, 머신 러닝 처리부(106)는 빅데이터 분석부(107)를 통해, 상기 셀러(20)가 원하는 대상자에 해당하는 바이어(10) 및 상기 바이어(10)가 원하는 대상자에 해당하는 셀러(20)를 선택하고, 상기 셀러(20)와 상기 바이어(10) 간에 수행되는 대화를 추가적으로 분석하는 머신 러닝을 통해 바이어(10)와 셀러(20)가 최적화된 매칭이 되도록 처리할 수 있다.

알람제공부(108)는 머신 러닝 처리부(106) 및 빅데이터 분석부(107)를 통해 분석한 정보를 바탕으로 셀러(20) 및 바이어(10)에게 각각의 니즈에 맞는 정보가 포함된 니즈 정보 push 메시지를 생성하여 제공한다. 또한, 알람제공부(108)는 머신 러닝 처리부(106)에서 매칭된 셀러(20) 및 바이어(10)에게 콘퍼런스 콜을 수행하는 정보가 포함된 매칭 정보 push 메시지를 생성하여 제공한다.

쇼핑몰 연동부(109)는 바이어(10)의 니즈를 분석하여 셀러(20)에게 제품에 대한 트렌드 정보를 제공하고, 쇼핑몰 API(Application Programming Interface)를 제공하여 셀러(20)의 제품이 실시간적으로 쇼핑몰(30)에서도 판매가 되도록 쇼핑몰(30)과 연동한다. 즉, 쇼핑몰 연동부(109)는 중국 시장 판로 개척 지원시스템(100)을 이용하는 바이어(10)들로부터 획득한 정보를 바탕으로 중국 시장 판로 개척 지원시스템에서 전시 및 판매되고 있는 제품들의 해당 제품에 대한 최신의 트렌드 정보를 분석하고 분석한 해당 제품의 트렌드 정보를 해당 제품을 판매하고 있는 셀러(20)에게 제공하고 셀러(20)가 원하는 경우에는 쇼핑몰의 API를 이용하여 해당 제품이 쇼핑몰(30)에 광고 및 판매가 이루어질 수 있도록 한다. 쇼핑몰 연동부(109)를 통해 셀러(20)는 최신의 트렌드에 맞는 제품을 즉시 쇼핑몰(30)과 연동하여 판매할 수 있어 시장 선점을 할 수 있는 장점을 갖는다.

저장부(110)는 바이어 정보, 셀러 정보, 영상 제품 정보, 1차 통신부(104)로부터 획득한 정보, 머신러닝 처리부(106) 및 빅데이터 분석부(107)에서 분석 및 처리한 정보를 저장하고 있다.

도 4 내지 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 중국 시장 판로 개척 지원 시스템의 구현 상태를 도시한다.

도 4를 참조하면, 중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은, 브랜드 컨디션 체크 기능, 마케팅 기능, 중국 타깃바이어 발굴 기능을 수행할 수 있다. 브랜드 컨디션 체크 기능은, 브랜드에 대한 중국 내 컨디션을 확인하며 컨디션에 맞추어 최적화된 기획안을 바탕으로 실무에 대한 타임-테이블을 작성할 수 있다. 마케팅 기능은, 기획안에 따른 채널별 알고리즘을 분석하여 최적화되고 안정적인 콘텐츠를 배포하며 판매 채널을 구축하여 마케팅과 세일즈를 동시에 실행할 수 있다. 중국 타깃바이어 발굴 기능은, 중국 내 형성한 브랜드 인지도를 통해 상품의 성격과 유사한 바이어를 코스모스 트레이드매치를 이용하여 온/오프라인 바이어를 발굴할 수 있다.

도 5 및 도 6을 참조하면, 중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 제품관련 키워드를 분석하고 선별하여 검색엔진 최적화 작업을 통해 상위노출이 가능하며, 중국 SNS채널 운영 대행 및 콘텐츠를 배포하고 바이럴 마케팅을 진행할 수 있다. 또한, 대중에게 접근할수 있는 가장 큰 뉴미디어 어플을 이용하여 플랫폼에 하이퀄리티 영상 컨텐츠를 제작 및 배포할 수 있다. 또한, 라이브방송 플랫폼에서 다양한 바이어와 셀러가 지속적인 협업으로 마케팅과 세일즈를 동시에 진행할 수 있다. 중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 단순 배포 형식의 마케팅 행위가 아닌 실제 팔로워들과 소통하므로써 브랜드사가 전달하고자 하는 내용을 100% 전달하여 신뢰도 및 브랜딩을 구축할 수 있다. 예를 들어, 커뮤니티 단체방을 활용하여 행사 제품을 소개하여 트래픽 유도할 수 있으며, 행사 제품에 대하여 위쳇 커뮤니티 홍보를 진행하고, 포털사이트 연동을 통하여 제품 구매 유도 및 사은품 증정을 통한 매출 증대도 가능하다. 중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 잠재적 고객과 직접 소통하고, 브랜드 최신 콘텐츠를 주기적으로 업데이트 하여 트래픽 유도하고, 알고리즘에 맞추어 콘텐츠 배포하여 트래픽 극대화할 수 있다. 즉, 유동적인 알고리즘을 분석하고 적합한 콘텐츠를 생산하여 양질의 내용을 전달하고 간접 트래픽 뿐만 아니라 잠재적 고객으로 관리 전환할 수 있다.

중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 동영상 콘텐츠를 적극 활용하여, 최근 동영상 콘텐츠 시장으로 가장 많은 트래픽을 보유하는 플랫폼 등을 통하여 콘텐츠 또는 제품에 대한 직접적인 홍보 콘텐츠를 제작하여 배포할 수 있으며, 판매채널과 연동하여 매출증대를 도모할 수 있다.

중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)을 통해, 중국의 방송회사들과 방송 내 다양한 프로모션을 적용하는 등, 셀러의 회사 또는 상품에 관한 방송을 진행하여 단순 트래픽 뿐만 아니라 판매를 진행하여 매출 극대화할 수 있으며, 브랜드인지도를 상승시킬 수 있다. 동시에 판매 제품에 대한 국내외 인증서를 제공하여 방송 시 문제를 최소화하고 정보전달 극대화할 수 있다.

중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 플래그쉽 스토어를 개설하고 관리하여 셀러의 브랜드 인지도를 올리고 지속적인 매출관리를 통한 B2C 업무 진행할 수 있다. 또한, 중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 중국 정부 또는 공공기관을 대상으로 하는 허가 또는 인가 등을 대행할 수 있다. 예를 들어, 중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 허가를 대행하는 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 중국 시장 판로 개척 지원 시스템(100)은 브랜드사와 심도깊은 커뮤니케이션이 가능한 시스템을 구축하여 리스크를 최소화하고 고객사들과의 높은 재거래율을 도모할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 플랫폼과 챗봇 인공지능 모듈과의 관계를 나타낸 모식도이다.

본 발명의 1차 통신부(104)는, 사용자 입력부 및 디스플레이부를 통해 질문 데이터를 수신하여 특정 대답 데이터를 출력하는 챗봇의 인공지능 모듈의 학습을 위한 플랫폼(200)을 포함한다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼(200)은 챗봇 인공지능 모듈(210)에서 사용자의 질문 쿼리 데이터를 제공받거나, 고객사가 제공해주는 기존 Q&A 데이터 세트를 제공받아서 챗봇 인공지능 모듈(210)의 학습에 적용되는 트레이닝 세트를 생성하게 된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼(200)에 따라 챗봇 인공지능 모듈(210)은 적은 데이터 세트로도 특정 도메인에 특징적인 챗봇을 구현할 수 있게 되는 효과가 발생된다.

도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼을 도시한 모식도이다.

도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 플랫폼(200)는 챗봇을 제작하고자 하는 회사에서 제공되는 기본 질문 데이터 또는 사용자의 실제 질문 데이터가 입력될 수 있고, 구분 모듈(12), 유사어구 생성 모듈(13), 유사문장 생성 모듈(14)을 포함할 수 있다.

구분 모듈(12)은 기본 질문 데이터 또는 사용자의 실제 질문 데이터를 일반 문자열 형태(Normal text)로 입력받게 되고, 이렇게 입력받은 일반 문자열 형태를 NLP 모듈에 의해 개체(entity)와 의미구(intent)로 구분하는 모듈이다. NLP 모듈은 구체적으로 형태소 분석, 어간 추출, 불용어 추출, TF, TFIDF 등의 기능을 포함할 수 있다. 이후, 벡터화 모듈(Sentence2vec나 Word2vec, SyntexNet)에 의해 구분된 개체와 의미구를 벡터값으로 처리하게 된다. 또는 Word2vec가 이용될 수 있고, 구체적으로는 n-gram, 문맥으로부터 단어를 예측하는 CBOW 모델, 또는 단어로부터 문맥을 예측하는 Skip-gram 모델 등이 이용될 수 있다.

유사어구 생성 모듈(13)은 벡터값으로 처리된 개체와 의미구를 통해, 적어도 하나의 개체, 의미구 또는 개체와 의미구의 조합으로 구성된 어구 정보를 생성하고, 해당 어구 정보를 치환할 수 있도록 유사도가 특정 값 이상인 적어도 하나의 유사어구 정보를 생성하게 된다. 이때 어구 정보의 유사도 판단은 General Corpus를 이용한 유사도를 이용할 수 있다. 이를 Corpus-used Similarity라고 할 수 있다. 예를 들어, 한국어의 경우, 국립국어원의 General Corpus 등을 이용할 수 있고, 영어는 Brown Corpus 등을 이용할 수 있다. 또는, 의미 네트워크(Semantic network)를 활용한 유사도 측정을 이용할 수 있다. 이를 Knowledge-based Similarity라고 할 수 있다. 예를 들어, wordNet을 들 수 있다. wordNet을 활용한 단어와 단어 사이의 유사도 측정은 노드 사이의 최소 거리를 활용하는 Path similarity, 노드의 최소거리 및 최대 깊이를 활용하는 Leacock & Chodorow Similarity, 깊이 및 최소 상위 노드를 활용하는 Wu & Palmer Similarity 등의 방법으로 수행될 수 있다.

문장 생성 모듈(14)은 특정 어구 정보를 대체 혹은 치환할 수 있는 유사어구 정보를 이용하여 입력된 기본 질문데이터 또는 사용자의 실제 질문 데이터의 문장과 유사한 적어도 하나 이상의 문장을 생성하는 모듈이다. 유사문장 생성 모듈(14)의 유사문장 생성에는 특정 값 이상의 유사도를 가지는 유사어구들만 새로운 유사문장 생성에 이용될 수 있다. 유사문장 생성 모듈(14)은 유사어구 정보를 문법에 맞게 순서를 조정해주고 다양한 문법 규칙에 따라 문장을 다양하게 생성해주는 문법 생성 모듈(41)과, 사용자의 다양한 발화 톤에 따라 다양한 문장을 생성해주는 톤 생성 모듈(42)을 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르는 문장 생성 모듈(14)은 챗봇 인공지능 모듈(210)의 트레이닝 세트를 생성하는 구성이므로, 톤 생성 모듈(42)에서는 챗봇 관리자의 톤이 아닌 사용자들의 다양한 발화 톤으로 문장을 생성해주는 것이 특징이다.

위와 같은 본 발명의 일실시예에 따르면, 학습할 수 있는 질문 데이터의 수가 적은 경우에도 매우 많은 유사 문장을 생성하여 트레이닝 시킬 수 있으므로, 안정적으로 챗봇을 구성할 수 있는 효과가 발생된다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 플랫폼(200)는 기본 질문 데이터 또는 사용자의 실제 질문 데이터를 수신하여 도메인에 특징적인 트레이닝 세트를 생성하기 위해, 유사어구 생성 모듈(13) 외에 도메인 스코어 판정 모듈(31) 및 도메인 유사어구 생성모듈(32)을 더 포함할 수 있고, 도메인 유사문장 생성 모듈(14')과 연결될 수 있다. 이에 따르면 유사어구 생성 모듈(13)에 의해 도메인 유사문장 생성 모듈(14')에서 도메인에 특징적인 도메인 유사어구로 기존 어구를 치환하는 방법으로 새로운 문장들이 생성될 수 있다. 도메인 스코어 판정 모듈(31)은 유사어구 생성 모듈(13)에서 생성된 유사어구가 특정 도메인에 특징적인지 여부를 판단하기 위하여 질문 데이터에서의 어구 출현 빈도(또는 어구 출현 확률)와 General corpus에서의 어구 출현 빈도(또는 어구 출현 확률)를 비교하고, 두 빈도의 차이를 통해 해당 유사어구가 해당 도메인에 얼마나 특징적인 어구인지에 대한 스코어인 도메인 스코어를 판정하는 모듈이다. General corpus 내 각 단어의 좌우 단어를 확인하여 해당 어구가 General corpus에서 나올 수 있는 경우의 수(또는 어구 출현 확률)를 파악하고, General corpus의 어구 출현 빈도보다 질문 데이터(200,201)에서의 어구 출현 빈도(또는 어구 출현 확률)가 더 높을 경우, 해당 어구는 해당 도메인에 특징적이라고 판정될 수 있다. General corpus의 데이터의 양에 따라 어구 출현빈도 판단의 기준이 될 상호관계의 거리를 i+n, i-n까지 늘리거나 줄일 수 있다. 여기서 말하는 i는 문장 내 단어의 index 이다. 데이터의 양과 상수 n은 비례할 수 있다.

도메인 유사어구 생성 모듈(32)은 각 어구별로 생성된 도메인 스코어를 가중치로 하여 General corpus로 정해지는 어구의 유사도를 스케일링하고, 스케일링된 유사도를 기초로 도메인 유사어구를 생성하는 모듈이다.

도메인 유사문장 생성 모듈(14')은 특정 어구 정보를 치환할 수 있는 도메인 유사어구 정보를 이용하여 입력된 질문 데이터의 문장과 도메인에 특징적으로 유사한 적어도 하나 이상의 도메인 문장을 생성하는 모듈이다.

도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 트레이닝 세트 생성 방법을 도시한 흐름도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 트레이닝 세트 생성 방법은 구분 단계(S10), 유사어구 생성 단계(S11), 유사문장 생성 단계(S12), 학습 단계(S13)를 포함할 수 있다.

구분 단계(S10)는 기본 질문 데이터(200)와 실제 질문 데이터(201)을 포함한 질문 데이터(200,201)를 일반 문자열 형태(Normal text)로 입력받게 되고, 이렇게 입력받은 일반 문자열 형태를 NLP 모듈(221)에 의해 개체(entity)와 의미구(intent)로 구분하고, 벡터화 모듈(222)에 의해 구분된 개체와 의미구를 벡터값으로 처리하는 단계이다.

유사어구 생성 단계(S11)는 벡터값으로 처리된 개체와 의미구에서 어구 정보를 생성하고, 해당 어구 정보를 치환할 수 있도록 유사도가 높은 적어도 하나의 유사어구 정보를 생성하는 단계이다. 어구 정보의 유사도 판단은 General Corpus를 이용한 유사도를 이용할 수 있다. 이를 Corpus-used Similarity라고 할 수 있다. 또는 의미 네트워크(Semantic network)를 활용한 유사도 측정을 이용할 수 있다.

문장 생성 단계(S12)는 특정 어구 정보를 치환할 수 있는 유사어구 정보를 이용하여 입력된 질문 데이터(200,201)의 문장과 유사한 적어도 하나 이상의 문장인 유사문장을 생성하는 단계이다. 유사문장 생성 단계(S12)에서는 문법 생성 모듈과 톤 생성 모듈에 의해 동일한 의미를 갖는 다양한 형태의 표현이 생성될 수 있다.

학습 단계(S13)는 유사문장을 트레이닝 세트로 하여, 챗봇 인공지능 모듈(210)을 학습시키는 단계이다.

도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치를 도시한 모식도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치(5)는 블록체인 분산 네트워크(500)의 노드 중 하나를 의미할 수 있고, 통신 모듈(510), 처리 모듈(511), 메모리 모듈(512)을 포함할 수 있다.

블록체인 분산 네트워크(500)는 블록체인의 분산 원장을 저장하고 있는 복수대의 노드로 구성된 P2P 분산 네트워크를 의미한다. 블록체인 분산 네트워크(500)는 적어도 일부의 노드가 동일한 처리를 할 수 있도록 구성되기 때문에 일부의 노드가 Shut down 되거나 변조되더라도 시스템 전체에는 영향을 주지 않는 특징을 가진다. 노드는 블록체인 분산 네트워크(500)에 연결된 모든 컴퓨팅 장치를 의미할 수 있다. 이러한 노드는 디지털 지갑, 블록체인 복사본, 검증 엔진, 채굴 엔진, P2P 네트워크 배포 기능(브로드캐스트) 등을 포함할 수 있으며, 조금 더 Light한 기능들로만 구성된 클라이언트들도 포함될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 블록체인 분산 네트워크(500)는 Pure P2P와 슈퍼 노드(Super Node)를 포함하는 Hybrid P2P를 포함할 수 있다.

다양한 노드와 관련하여 레퍼런스 클라이언트(Reference client)는 사용자들의 디지털 지갑 관리 모듈, 합의 알고리즘이 작업 증명(POW, Proof of Work)인 경우 블록 채굴(Block Mining)을 위한 마이닝 모듈(Mining Module), 전체 블록체인 중 전부 또는 적어도 일부의 블록을 저장하는 블록체인 데이터베이스(Blockchain Database), 트랜잭션(Transaction)을 블록체인 분산 네트워크에 브로드캐스트(Broadcast)하는 네트워크 라우팅 모듈(Network Routing Module)을 포함하는 노드를 의미할 수 있고, 예를 들어 Bitcoin Core의 Client 등을 의미할 수 있다. 풀노드(Full Node)는 블록체인 데이터베이스, 네트워크 라우팅 모듈을 포함하는 노드를 의미할 수 있다. 솔로 마이너 노드(Solo Miner Node)는, 마이닝 모듈, 블록체인 데이터베이스, 네트워크 라우팅 모듈을 포함하는 노드를 의미할 수 있다. 마이닝 노드(Mining Node)는, 마이닝 풀(Mining Pool)의 노드를 의미하는 풀 마이닝 노드(Pool Mining Node)에 연결되는 게이트웨이 라우터(Gateway Router)와 마이닝 모듈을 포함하는 가벼운 노드를 의미할 수 있다. 라이트웨이트 월렛 노드(Lightweight Wallet Node)는 일반적으로 블록체인의 헤더정보만 저장하고, 디지털 지갑 관리 모듈을 보유하여 사용자의 디지털 지갑을 저장하며, 네트워크 라우팅 모듈을 포함하긴 하지만 블록체인 데이터베이스를 포함하지 않아 트랜잭션 생성이나 블록체인 분산 네트워크에 접근하기 위해서는 제3자가 소유한 서버에 의존하는 가벼운 노드를 의미할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치(5)는 위의 노드들 중 블록체인 데이터베이스와 네트워크 라우팅 모듈을 포함하는 노드들을 의미할 수 있다.

통신 모듈(510)은 트랜잭션(Transaction)을 블록체인 분산 네트워크에 브로드캐스트(Broadcast)하는 네트워크 라우팅 모듈(Network Routing Module)이나 풀 마이닝 노드(Pool Mining Node)에 연결되는 게이트웨이 라우터(Gateway Router) 등을 의미할 수 있다.

처리 모듈(511)은 메모리 모듈(512)에 저장된 분산 원장인 블록체인의 블록에 저장되어 있는 트랜잭션의 내용을 처리하는 모듈이다. 본 발명의 일실시예에 따른 처리 모듈(511)은 Ethereum Virtual Machine과 같은 가상 머신(VM)으로 구성될 수 있다. 이러한 가상 머신은 예를 들어, Mutan, LLL, Serpent, Solidity 등과 같은 상위 레벨 언어로 만들어진 코드(스마트 계약, Smart Contract)가 컴파일되어 생성되는 Byte Code를 실행하기 위한 Runtime이고, OPCODE 및 Stack 외에 Memory 및 Storage를 사용하는 주체이기도 하다.

메모리 모듈(512)은 분산 원장을 저장하는 모듈로서, 전체 블록체인 중 전부 또는 일부의 블록을 저장하는 블록체인 데이터베이스(Blockchain Database)를 의미할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 메모리 모듈(512)은 전부 또는 일부의 블록체인을 저장할 수 있고, 각 블록 헤더에는 앞 블록 헤더의 해시 값(hash), 해답 값(nonce), 트랜잭션 그룹의 해시 값과 그 밖에 생성된 시간에 대한 정보인 Timestamp(미도시), 채굴 난이도를 의미하는 Difficulty(미도시), 블록의 넘버를 의미하는 Block Number(미도시) 등이 포함될 수 있다. 각 블록 바디(Contents)에는 적어도 하나 이상의 트랜잭션 정보(특히, 본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 관리 계약 생성 트랜잭션 정보, 식별 정보 저장 트랜잭션 정보)가 포함될 수 있다. 식별 정보 관리 계약 생성 트랜잭션 정보에는, address는 포함되지 않을 수 있고, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 계약의 일종인 식별 정보 관리 계약의 코드(예를 들면, Byte code)를 포함할 수 있다. 식별 정보 관리 계약 생성 트랜잭션 정보를 블록에 저장하고 실행하게 되면, 해당 스마트 계약에 대한 계약 계정(Contract account)의 일종인 식별 정보 관리 계약 계정의 주소가 생성되고 블록에 저장된다. 본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 관리 계약 계정을 생성한 뒤에 식별 정보 관리 계약을 조건부로 이용하는 특정 스마트 계약 계정을 생성하거나, 기존의 특정 스마트 계약 계정을 수정하여 배포할 수 있다.

도 12에 도시된 바와 같이, 식별 정보 저장 트랜잭션 정보에는, 식별 정보 관리 계약 계정 주소 정보, 식별 정보 저장 실행 명령, 해당 명령의 매개변수(parameter) 중 하나인 기준 식별 정보, 기타 전달하고자 하는 가치 정보(Value) 또는 매개변수를 포함할 수 있다. 식별 정보 저장 트랜잭션 정보를 블록에 저장하고 실행하게 되면, 기준 식별 정보를 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지(Storage)나 메모리(memory) 내에 포함하는 등의 방법으로 블록에 저장할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따라 특정 스마트 계약 계정은 기저장된 기준 식별 정보에 사용자의 확인 식별 정보가 포함되어 있는지를 확인하기 위해 식별 정보 관리 계약 계정에 식별 정보 확인 쿼리(Query)를 이용할 수 있다. 식별 정보 확인 쿼리에는, 식별 정보 관리 계약 계정 주소 정보, 식별 정보 검색 명령, 해당 명령의 매개변수 중 하나인 확인 식별 정보, 기타 확인하고자 하는 가치 정보(Value) 또는 매개변수를 포함할 수 있다. 식별 정보 확인 쿼리는 Local의 분산 원장 장치(5)에만 요청되고, 블록체인 분산 네트워크 전체의 상태를 변경하지 않는다.

본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 관리 계약 계정이 식별 정보 확인 쿼리를 수신하게 되면, 확인 식별 정보가 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지(Storage)나 메모리(memory) 내에 저장된 기준 식별 정보에 포함되어 있는지를 확인하고, 포함 여부에 대한 정보를 특정 스마트 계약 계정에 송신하여 특정 스마트 계약이 이후 알고리즘을 수행하도록 구성될 수 있다.

식별 정보 관리 계약 계정에서 식별 정보의 확인이 종료된 이후, 특정 스마트 계약 계정에 확인 응답 메시지 트랜잭션 정보를 송신하여 특정 스마트 계약의 이후 절차가 수행되도록 구성될 수 있다. 이러한 확인 응답 메시지 트랜잭션 정보에는, 특정 스마트 계약 계정 주소 정보, 식별 정보 검색 명령, 해당 명령의 매개변수 중 하나인 확인 식별 정보, 기타 가치 정보(Value) 또는 매개변수를 포함할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 확인 응답 메시지 트랜잭션 정보는 검증이 완료되면 블록체인 분산 네트워크(500) 내에 배포(브로드 캐스트)되어 전체 노드에서 특정 스마트 계약이 수행되도록 구성될 수 있다. 이러한 스마트 계약의 Code는 예를 들어, Ethereum 의 경우, Solidity, Serpent, LLL, Mutan의 언어로 쓰여질 수 있는데, 현재는 Solidity가 주로 사용되고 있으며 문법은 JavaScript와 유사하다. Smart Contract 는 "변수", "구조체" 및 "함수"를 포함하여 처리 모듈(511)에 의해 처리되는 프로그램 코드이다. 이러한 Smart Contract Code 는 Compile 과정을 거쳐 Byte Code로 변환된다. Byte code는 Solidity Realtime Compiler를 통해 컴파일된다. Solidity의 Byte code는 모두 16진수로 된 코드이며, Solidity에서 이 Byte code를 수신 주소없이 Payload (data:) 로 할당하여 Blockchain에 Transaction을 배포하면, Miner에 의해 Block이 생성되고, 이러한 Transaction은 Contract Creation Transaction으로 간주되어, Transaction Receipt의 contractAddress: 필드에 생성(배포)된 Contract의 주소를 넣어서 리턴해주게 된다. Smart Contract 개발환경은 개발도구와 Compiler 까지를 포함한 범위를 포함할 수 있다. 예를 들어, Solidity의 경우, Code를 작성하고 컴파일하면 모든 컴파일러는 [Byte Code] 와 [Function Signature], [ABI]를 출력하게 된다.

Byte Code는 이미 위에서 설명한 것과 같이, Smart Contract Code를 컴파일 한 결과이며, Blockchain에 Contract Creation Transaction을 발생시켜 배포하는 경우, Contract로의 Message Tx(Transaction의 줄임말)이 발생되는 경우, Contract로의 Call/Query가 발생되는 경우를 통해 분산 원장 장치(1, 이더리움의 경우 EVM) 위에서 실행된다.

Function Signature는 Contract 내의 함수 이름의 SHA3 한 Hash 값의 4바이트 값으로, Contract의 함수를 실행시킬 때 Transaction의 to: 주소에는 Contract Address를, data: 부분에는 이 method signature 4바이트와 함께 파라미터 값이 payload 로 들어간다. ABI(Application Binary Interface)는 특정 언어나 플랫폼에 종속되지 않은 방식으로 기술된 Application Interface를 의미한다. ABI 정의를 컴파일러 혹은 ABI Generator가 출력해내는데, ABI 에는 Smart Contract의 함수와 Parameter에 대한 Meta data가 정의되어있다. ABI 를 갖고 JavaScript 언어 기반의 어플리케이션을 만들때 객체를 만들게 할 수 있고, 쉽게 그 객체의 Method를 호출하는것 만으로 Contract의 함수가 호출되도록 할 수 있는 것이다. 현재 Ethereum 은 web3.js와 함께 JavaScript 응용에서 쉽게 ABI 로 객체를 만들어 사용하도록 지원하며, 1.4.0 이후의 go-ethereum 에서는 Go Native 언어 기반의 응용에서 Smart Contract 를 쉽게 Binding 가능하도록, ABI 기반으로 Go Code를 생성해주는 ABIGen을 제공하고 있다.

이러한 Smart Contract 개발 환경은 Blockchain Engine과 연결되어 Contract Creation/Deployment, Message Tx, Call/Query를 전달할 수 있는데, 이러한 Blockchain Engine은 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치(5)를 의미하고, 이더리움의 예에서는 geth나 parity, eth와 같은 Ethereum Node를 의미한다. 결국 모든 Smart Contract 와 관련한 Transaction 처리와 Contract 실행을 위한 EVM과 같은 가상 머신은 분산 원장 장치(5)와 같은 Node 위에 구성되어 있다. 이러한 Smart Contract 개발 환경에서 ABI는 Applications와 연결될 수 있다. Smart Contract는 Logic만을 갖고 있고, 사용자나 외부 시스템과의 상호작용을 위해서는 Application이 필요하다. HTML+CSS+JavaScript, Application Server, Wallet 등의 Application은 예를 들어, Ethereum과의 Interface를 통해 Smart Contract와 상호작용하는 구성이다. Smart Contract Code는 크게 [Creation/Deployment] [Invoke by Message] [Call]로 구분될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 관리 계약 계정의 코드도 크게 계약 계정 생성, 메시지 트랜잭션에 의한 식별 정보 저장, 쿼리에 의한 식별 정보 확인으로 구분 될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보(기준 식별 정보 및 확인 식별 정보)는 디지털 지갑 정보, e-mail 정보, 소셜 네트워크 ID 등의 사용자 식별과 관련된 정보 등을 의미할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 메모리 모듈(512)에 따라 식별 정보가 트랜잭션 정보의 형태로 블록에 저장되게 되므로, 식별 정보에 대해 위변조가 어려운 점, 식별 정보 기록 시점을 명확하게 알 수 있는 점, 사용자 식별을 통해 자동으로 토큰의 흐름을 제어할 수있는 점이 효과로 발생된다.

도 13은 기준 식별 정보의 저장이 요청될 때, 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치(5) 내에서의 토큰 흐름을 도시한 모식도이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치(5)는 메모리 모듈(512)의 블록체인 내에 계약 계정(CA, Contract Account)의 일종으로 특정 스마트 계약에 대한 계약 계정과 식별정보 관리 계약에 대한 계약 계정을 포함할 수 있다. 식별 정보 관리 계약은 스마트 계약의 일종이며, 메모리모듈(512)의 블록체인에 저장되고 처리 모듈(511)에 의해 수행되는 프로그램 코드를 의미할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치(5)에 기준 식별 정보의 저장이 Global State의 변경을 야기하는 메시지 트랜잭션(Message Transaction)의 형태로 요청될 때, 이러한 트랜잭션은 특정 EOA(Externally Owned Account) 또는 특정 CA(Contract Account)에서 식별 정보 관리 계약 계정의 주소로 식별 정보 관리 계약 계정 주소 정보, 식별 정보 저장 실행 명령, 해당 명령의 매개변수(parameter) 중 하나인 기준 식별 정보, 기타 전달하고자 하는 가치 정보(Value) 또는 매개변수 등을 포함하여 전달될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 저장 트랜잭션 정보에 포함되는 가치 정보 또는 매개변수는 해당 식별 정보를 Black listing할지, Whight listing할지에 대한 변수를 포함할 수 있다. 상기 블랙 리스팅은, 상기 쿼리 수신 단계에서 수신된 상기 확인 식별 정보가 상기 기준 식별 정보 중 적어도 하나에 대응되면 상기 특정 계정에 대해 상기 사용자에 의해 제공되는 요청이 상기 사용자의 디지털 지갑 주소에 반환되는 것을 의미할 수 있다. 상기 화이트 리스팅은, 상기 쿼리 수신 단계에서 수신된 상기 확인 식별 정보가 상기 기준 식별 정보 중 적어도 하나에 대응되면 상기 특정 계정의 스마트 계약 코드가 수행되어 발생된 상태 변화가 상기 분산 원장에 저장되고 블록체인 분산 네트워크에 배포되는 것을 의미할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 저장 트랜잭션 정보에 포함되는 가치 정보 또는 매개변수는 상기 기준 식별 정보에 대응하여 토큰 발행량 조건 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 토큰 발행량 조건 정보의 사용은 특정코인을 공개적으로 ICO(Initial Coin Offering)할 때를 예로 들 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자에게 ICO에서 구매할 수 있는 Coin의 한계(최소 또는 최대)를 지정하고 싶은 경우, 본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 저장 트랜잭션 정보에 해당 식별 정보에 대응하도록 토큰 발행량 조건 정보를 더 입력할 수 있다. 이러한 조건 정보를 벗어나는 경우, 트랜잭션이 반환되도록 설계될 수 있다.

도 14은 기준 식별 정보의 저장이 요청될 때, 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장 장치(5)의 처리 모듈(511)의 처리 단계(식별 정보 저장 방법)를 도시한 흐름도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 처리 모듈(511)은, 식별 정보 저장 요청(메시지 트랜잭션의 형태)을 수신하면, 주소 호출 단계(S10), 저장 명령 단계(S11), 저장 단계(S12)를 포함하여 트랜잭션 정보를 처리할 수 있다.

주소 호출 단계(S10)는 처리 모듈(511)이 식별 정보 저장 요청(메시지 트랜잭션)에 저장된 식별 정보 관리 계약계정의 주소를 호출하는 단계이다. 주소 호출 단계(S10)에 의해 가상 머신인 분산 원장 장치(5)에서 스마트 계약의 일종인 식별 정보 관리 계약 계정의 코드가 실행될 수 있도록 활성화되게 된다.

저장 명령 단계(S11)는 식별 정보 저장 요청(메시지 트랜잭션)의 식별 정보 저장 실행 명령에 의해 식별 정보관리 계약 계정의 코드 중 일부인 식별 정보 저장 코드를 실행하는 단계이다.

저장 단계(S12)는 식별 정보 관리 계약 계정의 코드 중 일부인 식별 정보 저장 코드에 의해 식별 정보 저장 요청에 포함되어 있는 매개변수(parameter)인 기준 식별 정보를 포함하여 식별 정보 저장 트랜잭션을 생성하고, 생성된 식별 정보 저장 트랜잭션을 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지(Storage) 또는 메모리(Memory)에 저장하는 단계이다. Contract Account 는 Storage라고 불리는 Persistent 저장소를 포함할 수 있다. 스토리지(Storage)에서는 Key-Value 맵 구조로 32바이트 키를 32바이트 값으로 맵핑하도록 되어있다. 특정 Smart Contract는 자기 자신 이외의 Contract의 Storage를 읽거나 쓸 수 없다. Memory는 Smart Contract가 Message Call이 있을 때마다 최신의 Instance를 얻을 수 있는 공간이다. 메모리(Memory)에서는 Byte 레벨로 읽고 쓸 수 있으나 32바이트 단위 Chunk로 저장될 수 있다. 즉, 메모리(Memory)에서는 1이라는 값을 저장하면 32바이트(256비트) 공간에 저장된다. 예를 들어, EVM은 총 1024개의 Instruction Set (OPCODE) 를 담을 수 있는 Stack을 포함하며, 256비트의 word (값)을 갖는다.

배포 단계(S13)는 저장 단계(S12)에 의해 변경된 상태(State)를 분산 원장 장치(5)가 블록체인 분산 네트워크(500)의 전체 노드로 배포하여 브로드캐스트하는 단계이다.

본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 저장 트랜잭션 정보에 의하면 처리 모듈(511)에 의해 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지 또는 메모리에 기준 식별 정보가 저장되고 전체 노드로 이러한 상태 변경이 배포(Global State의 변경)되므로, 향후 적어도 하나 이상의 특정 스마트 계약에 대해 통합적으로 식별 정보 관리를 수행할 수 있게 되는 효과가 발생된다.

도 15는 특정 스마트 계약 계정에서 확인 식별 정보의 확인이 요청될 때, 본 발명의 일실시예에 따른 분산 원장장치(5)의 처리 모듈(511)의 처리 단계(식별 정보 확인 방법)를 도시한 흐름도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 처리 모듈(511)은, 식별 정보 확인 쿼리를 수신하면, 주소 호출 단계(S20), 검색 명령 단계(S21), 확인 단계(S22), 응답 단계(S23a, S23b)를 포함하여 트랜잭션 정보를 처리할 수 있다.

주소 호출 단계(S20)는 처리 모듈(511)이 식별 정보 확인 쿼리에 포함된 식별 정보 관리 계약 계정의 주소를 호출하는 단계이다. 주소 호출 단계(S20)에 의해 가상 머신인 분산 원장 장치(5)에서 스마트 계약의 일종인 식별정보 관리 계약 계정의 스토리지 또는 메모리의 검색이 실행되게 된다.

검색 명령 단계(S21)는 식별 정보 확인 쿼리의 식별 정보 검색 명령에 의해 식별 정보의 검색을 실행하는 단계이다.

확인 단계(S22)는 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지 또는 메모리 검색에 의해 식별 정보 확인 쿼리에 포함되어 있는 매개변수(parameter)인 확인 식별 정보를 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지(Storage) 또는 메모리(Memory)에 저장되어 있는 기준 식별 정보와 비교하여, 해당 확인 식별 정보가 기준 식별 정보로서 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지 또는 메모리에 저장되어 있는지 확인하는 단계이다.

응답 단계(S23a,S23b)는 식별 정보 관리 계약 계정이 수신한 확인 식별 정보가 기저장되어 있는 기준 식별 정보에 대응되는 경우 확인 식별 정보가 확인된다는 확인 응답 트랜잭션 정보를 특정 스마트 계약 계정에 송신하거나(S23a), 식별 정보 관리 계약 계정이 수신한 확인 식별 정보가 기저장되어 있는 기준 식별 정보에 대응되지 않는 경우 확인 식별 정보가 확인되지 않는다는 확인 응답 트랜잭션 정보를 특정 스마트 계약 계정에 송신하는(S23b) 단계이다.

본 발명의 일실시예에 따른 식별 정보 확인 쿼리에 의하면 적어도 하나 이상의 특정 스마트 계약에 대해 통합적으로 식별 정보 관리를 수행할 수 있게 되는 효과가 발생된다. 이에 따라 특정 스마트 계약 내에서 식별 정보유무에 따라 Black listing이나 White listing, 토큰 발행량 조건문과 같은 다양한 토큰 흐름을 구현하는 것이 가능해지는 효과가 발생된다.

본 발명의 일실시예에 따른 트랜잭션 정보 브로드캐스트 장치와 관련하여, 트랜잭션 정보 브로드캐스트 장치는, 예를 들어, Solidity로 코딩되는 경우, JavaScript 기반의 Web3.Js API를 사용하고, 내부적으로는 JSON-RPC API를 사용할 수 있다. 이를 통해, Browser, Node.JS, Mist 등으로 트랜잭션 정보 송신 장치를 구성할 수 있다. 트랜잭션 정보 송신 장치의 주체는 EOA나 CA가 될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 트랜잭션 정보 송신 장치에서 식별 정보 관리 계약 계정에 특정 기준 식별 정보를 저장하도록 식별 정보 저장 트랜잭션 정보를 분산 원장 장치(5)에 JSON-RPC API를 이용하여 요청할 수 있다. 식별 정보 저장 트랜잭션 정보를 수신한 분산 원장 장치(5)는 식별 정보저장 방법에 따라 기준 식별 정보를 식별 정보 관리 계약 계정의 스토리지 또는 메모리에 저장한 뒤에 블록체인 분산 네트워크(500)에 배포(broadcast, propagation) 할 수 있다.

도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용전력 측정장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 116을 참조하면 사용전력 측정장치(900)는 메인공급선(A)에 흐르는 전류를 감지함으로써 어떤 전자장치가 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급 받아 동작하는지를 판별할 수 있다. 사용전력 측정장치(900)는 메인공급선(A)의 적어도 일 영역에 형성될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치는 하나의 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급받도록 형성될 수 있다.

메인공급선(A)은 복수 개의 전자장치들(예; 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치)에 전원을 공급하는 전원선을 의미할 수 있다. 일 실시예에서 메인공급선(A)에는 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치들과 연결될 수 있는 복수 개의 연결 지점(x, y)이 존재할 수 있다. 메인공급선(A)은 멀티탭 또는 복수 개의 전자장치들이 연결되는 다양한 형태의 전원선일 수 있다.

본 발명의 사용전력 측정장치(900)는, 복수 개의 전자장치(예, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치)각각에 별도의 센서를 설치하지 않아도 전자장치들의 동작 여부를 감지할 수 있다. 즉 메인공급선(A)에 흐르는 전류 변화만을 감지하여 복수의 전자장치들의 동작 여부를 감지할 수 있다.

일 실시예에서, 사용전력 측정장치(900)는 메인공급선(A)에 형성된 전류 센서(미도시)를 통해 감지한 전류를 바탕으로 시간 영역 및/또는 주파수 영역에서 메인공급선(A)의 전류 변화를 분석할 수 있다. 분석 결과를 기초로 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급 받아 동작하는 전자장치들를 판별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자장치들(예, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치) 각각의 고유의 전력 특성을 미리 파악하고, 각 전자장치의 접점인 모선에 센서를 설치함으로써, 각 전자장치의 동작 여부를 판별할 수 있다. 전자장치의 고유의 전력 특성은, 전자장치가 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급 받아 동작하는 경우에 나타나는 메인공급선(A)의 전류 변화 패턴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 고유 전력 특성은, 전력이 공급되는 순간의 과도 상태의 전류 변화 형태와 위상 잡음을 포함할 수 있다. 위상 잡음은 전자 디바이스에게 인가되는 전류의 주파수 주성분의 주변에서 형성된다. 전류의 주파수 주성분이란, 전류 값이 피크값을 나타내는 주파수에 대응하는 성분을 의미할 수 있다. 위상 잡음을 주요 사양으로 갖는 회로는 발진회로(Oscillator)가 있으며, 발진회로에서는 '위상잡음'을 고유 명사화하여 중심 주파수에서 특정 주파수 대략(Off-Set Frequency)까지의 전압 비율로 정의한다. 중심 주파수는, 전류 값이 피크값을 나타내는 주파수를 의미할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 중심 주파수 주변의 주파수 성분을 전자 디바이스의 고유 전력 특성으로서 이용할 수 있다. 일 실시예에 따른 사용전력 측정장치(900)가 전자장치의 동작을 감지함에 있어서, 중심 주파수 주변의 주파수 성분만을 추출해서 구별하는 위상 잡음 분석 방법을 이용함으로써 노이즈에 의한 왜곡을 줄일 수 있다.

본 발명에 따르면, 복수 개의 전자장치(예, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치) 각각에 센서를 설치하지 않더라도, 전자장치들이 연결되는 메인공급선(A)에 설치된 센서만을 이용하여 어떤 전자 디바이스가 동작하는지 여부를 판별함으로써 대략적인 전기 사용량을 계산할 수 있다.

도 17을 본 발명의 일 실시예에 따른 사용전력 측정장치의 내부 구성을 나타내는 도면이다.

도 17을 참조하면, 사용전력 측정장치(900)는 측정모듈(910), 저장모듈(920) 및 판단모듈(930)을 포함할 수 있다.

측정모듈(910)는 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치에게 전원을 공급하는 메인공급선(A)의 전류를 측정한다. 일 실시예에 따른 측정모듈(910)은 큰 전류를 견딜 수 있어야 하고, 설치가 용이해야 한다. 따라서, 측정모듈(910)는 로고스키 코일(Rogowski Coil), 홀 센서(Hall Sensor) 등이 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 측정모듈(910)는 각 전자장치의 전류 변화만을 보다 명확히 구분하기 위하여, 그 출력단에 캐패시터가 접지 방향으로 션트(Shunt) 연결될 수 있다. 캐패시터의 임피던스(Z)는 Z= 1/jwC 이므로 고주파에서는 접지(Ground)와 유사하게 작용하여 전압이 작아지며, 저주파에서의 전압만 측정될 수 있다. 이때, 캐패시터의 캐패시턴스(capacitance)가 너무 큰 경우, 전류 변화 모서리의 급격한 변화, 즉, 고주파 성분을 확인할 수 없으므로 적절한 캐패시터의 선택이 필요하다. 따라서, 일 실시예에서 캐피시터는 메인공급선(A)에 연결될 수 있는 전자 디바이스들 중 전류 변화 모서리의 변화가 가장 큰 전자 디바이스, 즉, 피크 전류가 가장 명확히 구별되는 전자 디바이스의 전류 변화를 확인하기에 적합한 캐피시터를 선택할 수 있다.

저장모듈(920)은 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 각각이 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우에 메인공급선(A)의 전류 변화 패턴을 나타내는 데이터를 저장할 수 있다. 즉, 저장모듈(920)은 각 전자장치가 메인공급선(A)에 연결되어 동작하는 경우 또는 메인공급선(A)에 연결된 전자장치의 전원(예: 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치)이 ON되는 경우, 메인공급선(A)의 전류 변화 패턴을 나타내는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장모듈(920)은, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 각각이 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우에 메인공급선(A)의 전류 변화 패턴을 나타내는 그래프를 저장하거나, 전류 변화 패턴을 나타내는 특징값을 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장모듈(920)은 주파수 영역에서 고유의 전류 변화 패턴을 나타내는 특징값으로서 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기, 소정 전류 크기에 대응하는 오프셋 주파수 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 또는, 예를들어, 저장모듈(920)은 시간 영역에서 고유의 전류 변화 패턴을 나타내는 특징값으로서 피크 전류와 정격 전류의비율, 정격 전류, 및 감지된 전류 변화가 안정화되는 시간중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 이러한 데이터는 학습 또는 사용자 입력에 의해 저장될 수도 있고, 외부 장치로부터 수신하여 저장된 것일 수도 있다. 또한, 저장모듈(920)은 전자장치가 사용한 전력량을 계산하기 위해 필요한 정보를 저장할 수 있다. 예를들어, 저장모듈(920)는, 각 전자장치의 정격 전류, 정격 전압, 및 정격 전력 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장모듈(920)은 각 전자장치가 단위 시간동안 사용하는 전력량을 저장함으로써, 각 전자장치가 동작한 시간에 기초하여 각 전자장치가 사용한 전력량 및 복수의 전자장치들(예: 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치)이 사용한 전력량을 측정할 수 있다.

판단모듈(930)은 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 각각이 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우, 측정모듈(910)을 통해 감지된 전류 변화와 저장모듈(920)에 저장된 데이터를 비교하여 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치를 판별할 수 있다. 판단모듈(930)은 사용전력 측정장치(900)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 판단모듈(930)은 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급 받아 동작하는 전자장치들(예: 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치)을 판별하는 과정의 전반적인 동작을 제어하는 역할을 수행할 수 있다. 또한, 판단모듈(930)은 복수의 전자장치들이 사용한 전력량을 측정하는 과정의 전반적인 동작을 제어하는 역할을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 판단모듈(930)은 사용전력 측정장치(900)가 측정모듈(910)를 이용하여 메인공급선(A)에 흐르는 전류를 감지하고, 감지된 전류를 바탕으로 시간 영역 및/또는 주파수 영역에서 메인공급선(A)의 전류 변화를 분석할 수 있다. 판단모듈(930)은 분석 결과에 기초하여, 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급 받아 동작하는 전자장치를 판별할 수 있다. 또한, 판단모듈(930)은 판별된 전자장치의 동작 시간 및 판별된 전자장치가 단위 시간동안 사용하는 전력량에 기초하여, 판별된 전자장치가 사용한 전력량을 결정할 수 있다. 전자장치가 사용한 전력량은, 전자장치의 동작 시간에 전자장치가 단위 시간동안 사용하는 전력량을 곱함으로써 계산될 수 있다.

또한, 판단모듈(930)은 소정 시간동안 측정된 각 전자정치사용한 전력량을 누적함으로써, 복수의 전자장치들(예: 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치)이 사용한 전력량을 측정할 수 있다. 판단모듈(930)은 소정 시간동안 측정된 적어도 하나의 전자장치가 사용한 전력량을 저장모듈(920)에 저장할 수 있다.

판단모듈(930)은 전자장치가 메인공급선(A)으로부터 전원을 공급 받아 동작하는 경우, 측정모듈(910)를 통해 감지된 전류 변화와 저장모듈(920)에 저장된 데이터를 비교할 수 있다. 판단모듈(930)은 감지된 전류 변화와 저장모듈(920)에 저장된 데이터를 비교함으로써, 복수의 전자장치들 중에서 동작하는 전자장치를 판별할 수 있다.

판단모듈(930)은 전자장치가 메인공급선(A)을 통해 전원을 공급받아 동작하는 순간의 과도 상태의 전류 변화를 기초로, 동작하기 시작한 전자 디바이스를 판별할 수 있다. 판단모듈(930)은 메인공급선(A) 통해 공급되는 전류가 제1 정상 상태로부터 제2 정상 상태로 변하는 과도 상태의 전류 변화와 저장모듈(920)에 저장된 데이터를 비교함으로써 복수의 전자장치들 중에서 동작하고 있는 전자장치를 판별할 수 있다. 제1 정상 상태는, 전자장치가 메인공급선(A)에 연결되어 있지 않거나 전자장치의 전원이 꺼진 상태에 대응할 수 있다. 제2 정상 상태는, 전자장치가 메인공급선(A)에 연결되거나 전자장치의 전원이 켜지고 소정 시간이 지난 후의 상태에 대응할 수 있다.

일 예로서, 판단모듈(930)은 메인공급선(A)을 통해 공급되는 전류의 중심 주파수를 고려하여 결정된 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기를 추출할 수 있다. 판단모듈(930)은, 상기 감지된 전류 변화를 주파수 변환한 결과에 기초하여, 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기 및 소정 전류 크기에 대응하는 오프셋 주파수 중 적어도 하나를 추출하고, 추출된 값을 상기 저장모듈에 저장된 데이터와 비교함으로써 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치를 판별할 수 있다. 또한, 판단모듈(930)은, 메인공급선(A)을 통해 공급되는 전류의 중심 주파수를 고려하여 결정된 상기 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기와 상기 저장모듈에 저장된 데이터를 비교함으로써 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치를 판별할 수 있다. 또한, 판단모듈(930)은, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치의 동작 시간 및 단위시간당 사용전력량에 기초하여, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치가 사용한 전력량을 계산할 수 있다.

본 명세서를 통해 보호받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 중국 시장 판로 개척 지원 시스템
10 : 바이어
20 : 셀러
30 : 쇼핑몰
100 : 온라인 박람회 시스템
101 : 정보 입력부
102 : 계약 처리부
103 : 제품 정보 제공부
104 : 1차 통신부
105 : 2차 통신부
106 : 머신 러닝 처리부
107 : 빅데이터 분석부

Claims (2)

1. 머신 러닝 처리부를 통해 기존의 입력된 셀러와 바이어의 정보와 빅데이터 분석부에서 분석한 정보를 바탕으로 머신 러닝 처리부 및 빅데이터 분석부를 통해 셀러와 바이어들의 니즈를 보다 정확하게 알아내어 셀러와 바이어를 서로 원하는 대상자끼리 매칭되도록 하며, 쇼핑몰 연동부를 통해 셀러는 최신의 트렌드에 맞는 제품을 쇼핑몰과 연동하여 판매할 수 있는 셀러와 바이어를 매칭하는 중국 시장 판로 개척 지원시스템으로서,
   셀러(Seller)의 업체 정보와 보유 기술 및 제품 정보를 포함하는 셀러 정보와 바이어(Buyer)의 관심 분야와 인적 사항을 포함하는 바이어 정보를 입력하는 정보 입력부; 및
   바이어(Buyer)에게 상기 셀러 정보를 제공하고, 상기 제품 정보를 영상 제품 정보로 생성 하고 이를 상기 바이어에게 제공하는 제품 정보 제공부;를 포함하고,
   챗봇(chatbot)을 통해 상기 셀러 및 상기 바이어와 대화를 수행하여 상기 셀러 및 상기 바이어에게 필요한 정보를 제공하고, 상기 셀러 간 및 상기 바이어 간에 정보 교류를 위해 채팅 수단을 제공하는 1차 통신부;
   상기 셀러와 상기 바이어 간에 직접적인 의사 소통을 위해 콘퍼런스 콜을 제공하는 2차 통신부;
   상기 1차 통신부로부터 상기 셀러 및 상기 바이어와 대화를 통해 얻은 정보, 상기 셀러들 간의 대화를 통해 얻은 정보 및 상기 바이어들 간의 대화를 통해 얻은 정보를 바탕으로 상기 셀러 및 상기 바이어와 추가적인 대화를 수행하고 상기 추가적인 대화를 통해 상기 셀러와 상기 바이어의 니즈를 파악하고, 빅데이터 분석부에서 분석 및 분류한 정보를 이용하여 상기 셀러와 상기 바이어를 서로 원하는 대상자끼리 매칭하는 머신 러닝 처리부;
   상기 1차 통신부를 통해 얻은 정보를 빅데이터 처리하고 상기 셀러 및 상기 바이어의 정보에 따라 계층적으로 정보를 분류하는 빅데이터 분석부;
   상기 머신 러닝 처리부 및 상기 빅데이터 분석부를 통해 분석한 정보를 바탕으로 상기 셀러 및 상기 바이어에게 각각의 니즈에 맞는 정보를 니즈 정보 push 메시지로 제공하고, 상기 머신 러닝 처리부에서 매칭된 상기 셀러 및 상기 바이어에게 콘퍼런스 콜을 수행하는 매칭 정보 push 메시지를 제공하는 알람제공부;
   상기 셀러의 제품이 실시간적으로 쇼핑몰에서도 판매가 되도록 쇼핑몰과 연동하는 쇼핑몰 연동부; 및
   상기 셀러 정보, 상기 영상 제품 정보, 상기 1차 통신부로부터 획득한 정보, 상기 머신 러닝 처리부 및 상기 빅데이터 분석부에서 처리한 정보를 저장하고 있는 저장부;를 포함하되,
   상기 머신 러닝 처리부는 상기 빅데이터 분석부를 통해, 상기 셀러가 원하는 대상자에 해당하는 바이어 및 상기 바이어가 원하는 대상자에 해당하는 셀러를 선택하고, 상기 1차 통신부에서 셀러 및 바이어와 대화를 통해 얻은 정보, 셀러들 간의 대화를 통해 얻은 정보 및 바이어들 간의 대화를 통해 얻은 정보를 바탕으로 상기 셀러 및 상기 바이어와 추가적인 대화를 수행하고, 상기 추가적인 대화를 통해 상기 셀러와 상기 바이어의 니즈를 상세하게 파악하고, 상기 빅데이터 분석부에서 분석 및 분류한 정보를 이용하여 상기 셀러와 상기 바이어가 원하는 각 대상자를 비교 분석하고, 상기 비교 분석한 정보를 이용하여 대상자끼리 최적화된 매칭이 되도록 처리하고,
   메인공급선에 흐르는 전류를 감지하여 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치와 같이 복수 개의 전자장치들에 전원을 공급하는 전원선과 같은 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 전자장치를 판별하는 사용전력 측정장치;를 더 포함하고,
   상기 1차 통신부는, 사용자 입력부 및 디스플레이부를 통해 질문 데이터를 수신하여 특정 대답 데이터를 출력하는 상기 챗봇의 인공지능 모듈의 학습을 위한 트레이닝 세트를 생성하는 플랫폼을 포함하고,
   상기 플랫폼은,
   상기 질문 데이터에서 적어도 하나의 개체, 의미구 또는 개체와 의미구의 조합으로 구성된 어구 정보를 생성하며, 상기 어구 정보를 치환할 수 있도록 유사도가 높은 적어도 하나의 유사어구 정보를 생성하는 유사어구 생성모듈;
   상기 유사어구 생성 모듈에서 생성된 상기 유사어구 정보의 General corpus에서의 어구 출현 빈도 또는 어구 출현 확률을 의미하는 일반 출현 정보와 상기 질문 데이터에서의 어구 출현 빈도 또는 어구 출현 확률을 의미하는 도메인 출현 정보를 비교하여, 상기 유사어구 정보의 도메인 특징 정도를 의미하는 도메인 스코어 정보를 생성하는 도메인 스코어 생성 모듈;
   상기 도메인 스코어 생성 모듈에서 생성된 상기 유사어구 정보의 도메인 스코어 정보를 가중치로 하여 상기 유사어구 정보의 상기 유사도를 스케일링하고, 스케일링된 상기 유사도에 특정 cutoff-value를 적용하여 도메인 유사어구를 한정적으로 생성하는 도메인 유사어구 생성 모듈; 및
   상기 도메인 유사어구 정보를 이용하여 상기 질문 데이터의 문장과 유사한 적어도 하나 이상의 문장인 도메인 유사문장을 생성하고, 상기 도메인 유사문장을 상기 챗봇의 인공지능 모듈의 학습을 위한 트레이닝 세트에 포함시키는 도메인 유사문장 생성 모듈을 포함하고,
   상기 중국 시장 판로 개척 지원시스템은 기준 식별 정보가 기저장된 스마트 계약 계정인 식별 정보 관리 계약 계정 및 특정 스마트 계약 계정을 포함한 블록체인을 저장하는 분산 원장 장치를 더 포함하고,
   상기 분산 원장 장치가, 특정 스마트 계약 계정에 대한 특정 명령을 수신하는 명령 수신 단계; 상기 분산 원장 장치가, 확인 식별 정보를 포함하는 식별 정보 확인 메시지 트랜잭션을 상기 블록체인 내의 상기 특정 스마트 계약 계정에서 상기 식별 정보 관리 계약 계정으로 송신하는 메시지 송신 단계; 상기 분산 원장 장치가, 상기 식별 정보 확인 메시지 트랜잭션을 토대로 상기 기준 식별 정보 내에서 상기 확인 식별 정보를 검색하는 식별 정보 검색 단계; 상기 분산 원장 장치가, 상기 식별 정보 관리 계약 계정 내의 상기 기준 식별 정보 중에서 상기 확인 식별 정보가 검색되는 경우, 트랜잭션 정보의 형태인 확인 응답 트랜잭션 정보를 생성하고, 상기 확인 응답 트랜잭션 정보를 상기 식별 정보 관리 계약 계정에서 상기 특정 스마트 계약 계정으로 송신하는 응답 단계; 및 상기 분산 원장 장치가, 수신된 상기 확인 응답 트랜잭션 정보를 기초로 상기 특정 스마트 계약 계정에서 상기 특정 명령의 수행 여부를 결정하는 명령 수행 결정 단계를 포함하며, 상기 확인 응답 트랜잭션 정보가 포함된 블록이 증명되면, 상기 확인 응답 트랜잭션 정보를 상기 블록체인이 포함되는 블록체인 분산 네트워크에 브로드캐스트 하며, 상기 식별 정보 관리 계약 계정에 기저장된 상기 기준 식별 정보를 이용하여 복수의 스마트 계약 계정에 대해 통합적으로 식별 정보 관리를 수행하고,
   상기 사용전력 측정장치는,
   상기 메인공급선의 일 영역에 형성되고,
   상기 메인공급선에는,
   상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치들과 연결될 수 있는 복수 개의 연결 지점(x, y)이 형성되며, 멀티탭 또는 복수 개의 전자장치들이 연결되는 다양한 형태의 전원선으로 형성되고,
   상기 사용전력 측정장치는,
   상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치와 같이 복수 개의 전자장치 각각에 별도의 센서를 설치하지 않아도 전자장치들의 동작 여부를 감지 가능하도록 형성되어 상기 메인공급선에 흐르는 전류 변화만을 감지하여 복수 개의 전자장치들의 동작 여부를 감지하고,
   상기 사용전력 측정장치는,
   상기 메인공급선에 형성된 전류 센서를 통해 감지한 전류를 바탕으로 시간 영역 또는 주파수 영역에서 상기 메인공급선의 전류 변화를 분석하고, 분석 결과를 기초로 상기 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 전자장치들을 판별하고,
   상기 사용전력 측정장치는,
   상기 복수 개의 전자장치들 각각의 고유의 전력 특성을 미리 파악하고, 각 전자장치의 접점인 모선에 센서를 설치하여 각 전자장치의 동작 여부를 판별하고,
   상기 복수 개의 전자장치들 각각의 고유의 전력 특성은,
   상기 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우에 나타나는 메인공급선의 전류 변화 패턴을 포함하고, 전력이 공급되는 순간의 과도 상태의 전류 변화 형태와 위상 잡음을 포함하고,
   상기 위상 잡음은,
   전자 디바이스에게 인가되는 전류 값이 피크값을 나타내는 주파수에 대응하는 성분을 의미하는 전류의 주파수 주성분의 주변에서 형성되고,
   상기 사용전력 측정장치는,
   전자장치의 동작을 감지하여 전류 값이 피크값을 나타내는 주파수를 의미하는 중심 주파수 주변의 주파수 성분만을 추출해서 구별하는 위상 잡음 분석 방법을 이용함으로써 노이즈에 의한 왜곡을 줄이고,
   상기 사용전력 측정장치는,
   상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치에게 전원을 공급하는 메인공급선의 전류를 측정하는 측정모듈;
   사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 각각이 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우에 메인공급선의 전류 변화 패턴을 나타내는 데이터를 저장하는 저장모듈; 및
   상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 각각이 상기 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우, 상기 측정모듈을 통해 감지된 전류 변화와 상기 저장모듈에 저장된 데이터를 비교하여 상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치를 판별하는 판단모듈;을 포함하고,
   상기 측정모듈은,
   로고스키 코일(Rogowski Coil), 홀 센서(Hall Sensor)와 같이 큰 전류를 견디며 설치가 용이한 소재로 형성되고, 각 전자장치의 전류 변화만을 명확히 구분하도록 출력단에 캐패시터가 접지 방향으로 션트(Shunt) 연결되어 형성되고,
   상기 캐패시터는,
   임피던스(Z)가 고주파에서는 접지(Ground)와 유사하게 작용하여 전압이 작아지며, 저주파에서의 전압만 측정하고, 캐패시턴스(capacitance)는 전류 변화 모서리의 급격한 변화와 같은 고주파 성분을 확인 가능한 정도의 크기로 형성되고,
   상기 저장모듈은,
   상기 각 전자장치가 상기 메인공급선에 연결되어 동작하는 경우, 메인공급선의 전류 변화 패턴을 나타내는 데이터를 저장하고,
   상기 저장모듈은,
   상기 메인공급선에 연결된 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치와 같은 전자장치의 전원이 ON되는 경우, 상기 메인공급선의 전류 변화 패턴을 나타내는 데이터를 저장하고,
   상기 저장모듈은,
   상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 각각이 상기 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우에 상기 메인공급선의 전류 변화 패턴을 나타내는 그래프를 저장하거나, 전류 변화 패턴을 나타내는 특징값을 저장하고,
   상기 저장모듈은,
   주파수 영역에서 고유의 전류 변화 패턴을 나타내는 특징값으로서 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기, 소정 전류 크기에 대응하는 오프셋 주파수 중 적어도 하나를 저장하고,
   상기 저장모듈은,
   시간 영역에서 고유의 전류 변화 패턴을 나타내는 특징값으로서 피크 전류와 정격 전류의비율, 정격 전류, 및 감지된 전류 변화가 안정화되는 시간 중 적어도 하나를 저장하고,
   상기 저장모듈은,
   상기 전자장치가 사용한 전력량을 계산하기 위해 필요한 정보인 각 전자장치의 정격 전류, 정격 전압, 및 정격 전력 중 적어도 하나를 저장하고,
   상기 저장모듈은,
   각 전자장치가 단위 시간동안 사용하는 전력량을 저장하여 상기 각 전자장치가 동작한 시간에 기초하여 각 전자장치가 사용한 전력량 및 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 와 같은 복수의 전자장치들이 사용한 전력량을 측정하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 각각이 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우 상기 측정모듈을 통해 감지된 전류 변화와 상기 저장모듈에 저장된 데이터를 비교하여 상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치를 판별하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 와 같은 전자장치들을 판별하는 과정의 전반적인 동작을 제어하는 역할을 수행하고,
   상기 판단모듈은,
   복수의 전자장치들이 사용한 전력량을 측정하는 과정의 전반적인 동작을 제어하는 역할을 수행하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 측정모듈를 이용하여 상기 메인공급선에 흐르는 전류를 감지하고, 감지된 전류를 바탕으로 시간 영역 및/또는 주파수 영역에서 상기 메인공급선의 전류 변화를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 상기 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 전자장치를 판별하고, 판별된 전자장치의 동작 시간 및 판별된 전자장치가 단위 시간동안 사용하는 전력량에 기초하여 판별된 전자장치가 사용한 전력량을 결정하고,
   상기 전자장치가 사용한 전력량은,
   상기 전자장치의 동작 시간에 전자장치가 단위 시간동안 사용하는 전력량을 곱함으로써 계산되고,
   상기 판단모듈은,
   소정 시간동안 측정된 각 전자정치사용한 전력량을 누적하여 상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치와 같은 복수의 전자장치들이 사용한 전력량을 측정하고,
   상기 판단모듈은,
   소정 시간동안 측정된 적어도 하나의 전자장치가 사용한 전력량을 상기 저장모듈에 저장하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 전자장치가 상기 메인공급선으로부터 전원을 공급받아 동작하는 경우, 상기 측정모듈를 통해 감지된 전류 변화와 상기 저장모듈에 저장된 데이터를 비교하고,
   상기 판단모듈은,
   감지된 전류 변화와 상기 저장모듈에 저장된 데이터를 비교하여, 상기 복수의 전자장치들 중에서 동작하는 전자장치를 판별하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 전자장치가 상기 메인공급선을 통해 전원을 공급받아 동작하는 순간의 과도 상태의 전류 변화를 기초로 하여 동작하기 시작한 전자 디바이스를 판별하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 메인공급선을 통해 공급되는 전류가 제1 정상 상태로부터 제2 정상 상태로 변하는 과도 상태의 전류 변화와 상기 저장모듈에 저장된 데이터를 비교하여 복수의 전자장치들 중에서 동작하고 있는 전자장치를 판별하고,
   상기 제1 정상 상태는,
   상기 전자장치가 상기 메인공급선에 연결되어 있지 않거나 전자장치의 전원이 꺼진 상태에 대응 가능한 상태를 의미하고,
   상기 제2 정상 상태는,
   상기 전자장치가 상기 메인공급선에 연결되거나 전자장치의 전원이 켜지고 소정 시간이 지난 후의 상태에 대응 가능한 상태를 의미하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 메인공급선을 통해 공급되는 전류의 중심 주파수를 고려하여 결정된 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기를 추출하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 감지된 전류 변화를 주파수 변환한 결과에 기초하여, 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기 및 소정 전류 크기에 대응하는 오프셋 주파수 중 적어도 하나를 추출하고, 추출된 값을 상기 저장모듈에 저장된 데이터와 비교함으로써 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치를 판별하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 메인공급선을 통해 공급되는 전류의 중심 주파수를 고려하여 결정된 상기 소정 주파수 구간의 전류 변화 기울기와 상기 저장모듈에 저장된 데이터를 비교함으로써 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치를 판별하고,
   상기 판단모듈은,
   상기 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치의 동작 시간 및 단위시간당 사용전력량에 기초하여, 사용자 입력부, 디스플레이부 및 분산 원장 장치 중에서 동작하는 전자장치가 사용한 전력량을 계산하는, 중국 시장 판로 개척 지원시스템.
   
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