KR102231411B1 - 서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 출원의 구현예들은 서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템을 개시한다. 방법은 다음을 포함한다: 프로세싱될 서비스 데이터를 획득하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하는 단계; 및 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 기록하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터 - 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함 - 를 블록체인 내에 생성하는 단계. 본 출원의 구현예들에 따르면, 본래의 프로세싱 절차 및 성능에 대한 영향이 비교적 작다는 것을 전제로 하여, 본래의 서비스 데이터의 사본이 본래의 서비스 데이터를 지문 데이터 내에 임베딩하고 지문 데이터를 블록체인에 기록함으로써 저장된다. 이와 같이, 서비스 데이터가 변조되었는지의 여부가 검증될 수 있고, 서비스 데이터가 수정될 수 없는 것이 보장될 수 있으며, 따라서 서비스 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다.

Description

서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템
본 출원은 컴퓨터 데이터 프로세싱 기술들의 분야, 특히 서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템에 관한 것이다.
서비스 데이터의 보안성 및 신뢰성(reliability)은 서비스 시스템 데이터의 정상적인 프로세싱 및 신뢰할 수 있는 결과의 출력을 보장하는데 매우 중요한 역할을 한다. 특히, 인터넷 금융의 지속적인 발전으로, 현재의 지불 기관들은 보통, 사용자들의 펀드 이전 요청(fund transfer request)들을 프로세싱하기 위해 자체 핵심 회계 시스템(core accounting system)들을 구축한다. 그러나, 이 유사한 핵심 회계 시스템들 내의 서비스 데이터가 변조되지 않는 것을 어떻게 보장하고 지불 기관들에 의해 공개된 데이터의 신용성(credibility)을 어떻게 향상시키는지가 현재 많은 금융 엔터프라이즈(financial enterprise) 사용자들의 관심을 점점 더 끌고 있는 문제이다.
서비스 데이터 내의 민감한 회계 데이터는 보통, 지불 기관의 회계 시스템 데이터베이스 내에 레코딩된다. 지불 기관이 데이터베이스에 대한 가장높은 관리 권한을 갖기 때문에, 지불 기관은 이론적으로 데이터베이스 내의 데이터를 임의로 변조할 수 있다. 회계 데이터는 펀드와 직접적으로 연관되고, 따라서 회계 데이터는 보통 지불 기관에서 가장높은 중요도를 갖는 유형의 데이터이다. 따라서, 지불 기관은 보통, 대중에게 지불 기관의 회계 데이터가 믿을만 하고 신뢰할 수 있으며, 회계 데이터가 한번 생성되면 변조될 수 없다는 것을 보이기 위해 일부 기술적 방법들을 사용하여, 지불 기관의 신용성을 향상시킨다. 예를 들어, 자선 기부 시나리오에서 기부금의 이전이 믿을만 하고 신뢰할 수 있음이 확인된다. 다른 예로서, 규제 검토(regulatory review) 시나리오에서 지불 기관의 펀드 레코드 데이터가 수정되지 않음이 확인된다. 회계 데이터의 신뢰성을 결정하기 위한 기존의 공통적인 방법은 보통 계좌 체크를 수행하는 것이다. 예를 들어, 방법에서, 다른 기관 또는 유사한 엔티티(entity)의 데이터를 사용하여 검증이 수행될 수 있다. 동일한 펀드 이전에 대해, 관련된 참가자들은 관련된 참가자들의 관점들로부터 회계 데이터를 저장할 수 있고, 회계 데이터는 지불 기관의 데이터에 대한 검증을 수행하는데 사용된다. 즉, 지불 기관의 회계 데이터가 변조되었는지의 여부는 동일한 펀드 이전 문서의 상이한 데이터를 제시함으로써 검증된다. 다른 기관의 회계 데이터 및 관련된 데이터가 서로를 지원하여, 회계 데이터 및 관련된 데이터가 서로에 의해 지원될 수 있어서, 회계 데이터의 위조에 대한 비용을 증가시킨다.
이전에 설명된 그리고 다른 기존의 방법들에서, 기관의 회계 데이터의 신용성을 유지하기 위해 비교적 높은 비용이 필요된다. 예를 들어, 다른 기관의 데이터를 사용하여 검증이 수행될 때, 보통 적어도 3개의 파티(party)들이 동일한 서비스 데이터의 상이한 사본(copy)들을 저장할 필요가 있어서, 데이터가 위조된 파티가 결정될 수 있다. 또한, 데이터 전송 및 저장을 위한 소프트웨어 또는 하드웨어의 보안성에 대한 비교적 높은 요구가 있다. 또한, 일부 지불 기관들에 대한 일부 민감한 데이터를 공개하는 것은 부적절하다. 따라서, 회계 데이터를 모니터링하고 프로세싱하는 프로세스에서, 본래의(original) 회계 데이터 또는 프로세싱 절차가 크게 변경되고 수정되어, 회계 데이터용 시스템의 본래의 프로세싱 절차 및 성능에 영향을 준다. 또한, 이 방법에서 신뢰 문제가 근본적으로 해결될 수 없다. 예를 들어, 외부 기관이 지불 기관과 연관된 기관일 수 있고, 외부 기관 및 지불 기관이 함께 위조를 행할 수 있다.
따라서, 현재 회계 데이터가 수정되는 문제는, 지불 기관의 회계 데이터의 믿음성 및 신뢰성을 보장하기 위해 지불 기관에 의해 사용되는 일부 기존의 모니터링 방법들에서의 회계 데이터 면에서 근본적으로 해결될 수 없고, 따라서 지불 기관에 의해 공개된 데이터의 신뢰성을 감소시킨다.
본 출원은 서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템을 제공하도록 의도되어, 본래의 프로세싱 절차 및 성능에 대한 영향이 비교적 작다는 것을 전제로 하여, 본래의 서비스 데이터의 사본이 본래의 서비스 데이터를 지문 데이터 내에 임베딩하고 지문 데이터를 블록체인에 기록(write)함으로써 저장된다. 이와 같이, 서비스 데이터가 변조되었는지의 여부가 검증될 수 있고, 서비스 데이터가 수정될 수 없는 것이 보장될 수 있으며, 따라서 서비스 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다.
본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템은 다음과 같이 구현된다:
서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법이 제공되며, 이 방법은, 프로세싱될 서비스 데이터를 획득하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터(fingerprint data)를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하는 단계; 및 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 기록하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터(blockchain copy data) - 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함 - 를 블록체인 내에 생성하는 단계를 포함한다.
서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치가 제공되며, 이 장치는, 프로세싱될 서비스 데이터를 획득하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하도록 구성된 지문 데이터 생성 모듈; 및 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 기록하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터 - 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함 - 를 블록체인 내에 생성하도록 구성된 블록체인 데이터 생성 모듈을 포함한다.
서비스 데이터 검증을 위한 방법이 제공되며, 이 방법은, 검증될 서비스 데이터를 결정하고, 검증될 서비스 데이터와 연관된 블록체인 사본 데이터 - 블록체인 사본 데이터는, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터에 기반하여 생성되며 블록체인 내에 저장된 데이터 정보를 포함하고, 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함 - 를 저장된 블록체인 데이터로부터 획득하는 단계; 검증될 서비스 데이터의 제 1 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 계산하고, 검증될 서비스에 대응하는 블록체인 사본 데이터 내의 제 2 지문 데이터를 획득하는 단계; 및 제 1 지문 데이터가 제 2 지문 데이터와 동일한지의 여부를 비교를 통해 결정하고, 제 1 지문 데이터가 제 2 지문 데이터와 동일하면 검증될 서비스 데이터가 수정되지 않았다고 결정하는 단계를 포함한다.
서비스 시스템이 제공되고, I/O 인터페이스 및 프로세싱 유닛을 포함하며, I/O 인터페이스는 프로세싱될 서비스 데이터를 수신하도록 구성되고, 프로세싱 유닛은 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하도록 구성되고, 또한 서비스 데이터를 본래의 데이터베이스에 기록하고, 지문 데이터를 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인 데이터베이스에 기록하며, 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터 - 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함 - 를 블록체인 내에 생성하도록 구성된다.
본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템에 따르면, 블록체인은 종래의 서비스 데이터베이스 내에 데이터의 사본을 저장하는데 사용된다. 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차에서, 서비스 데이터에 대응하는 지문 데이터만이 생성될 필요가 있고, 지문 데이터는 이어서 블록체인 사본 데이터를 생성하기 위해 대응하는 블록체인 내에 저장된다. 이와 같이, 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차가 조금 침해될 뿐이고, 종래의 데이터베이스가 높은 성능 능력을 가짐이 보장되면서, 서비스 데이터의 모니터링 효과가 보장되며, 서비스 데이터가 수정될 수 없으므로, 서비스 데이터, 특히 민감한 회계 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다.
본 출원의 구현예들 내의 또는 기존 기술 내의 기술적 솔루션들을 더 명확히 설명하기 위해, 다음은 구현예들 또는 기존 기술을 설명하기 위해 필요되는 첨부 도면들을 간략히 설명한다. 명백하게, 다음의 설명에서 첨부 도면들은 단지 본 출원의 일부 구현예들을 도시하며, 당업자는 창의적인 노력없이 이들 첨부 도면들로부터 다른 도면들을 여전히 유도할 수 있다.
도 1은 본 출원에 따른, 블록체인 데이터를 저장하기 위한 데이터 구조를 예시하는 개략도이다.
도 2는 본 출원에 따른, 데이터 프로세싱을 위한 방법의 구현예를 예시하는 방법 흐름도이다.
도 3은 본 출원에 따른, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하는 구현 시나리오를 예시하는 개략도이다.
도 4는 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 다른 구현 시나리오의 구현예를 예시하는 개략도이다.
도 5는 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 다른 구현예를 예시하는 개략적인 방법 흐름도이다.
도 6은 본 출원에 따른, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하는 다른 구현 시나리오를 예시하는 개략도이다.
도 7은 본 출원에 따른, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하는 다른 구현 시나리오를 예시하는 개략도이다.
도 8은 본 출원에 따른, 서비스 데이터 검증을 위한 방법의 구현예를 예시하는 방법 흐름도이다.
도 9는 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치의 구현예에서의 모듈 구조를 예시하는 개략도이다.
도 10은 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치의 다른 구현예에서의 모듈 구조를 예시하는 개략도이다.
도 11은 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치의 다른 구현예에서의 모듈 구조를 예시하는 개략도이다.
도 12는 본 출원에 따른, 서비스 시스템의 구현예를 예시하는 개략적인 구조도이다.
당업자가 본 출원에서의 기술적 솔루션들을 더 잘 이해하도록 하기 위해, 다음은 본 출원의 구현예들에서 첨부 도면들을 참조하여 본 출원의 구현예들에서의 기술적 솔루션들을 명확하고 철저히 설명한다. 명백하게, 설명되는 구현예들은 본 출원의 구현예들 중 일부일 뿐이며 모두는 아니다. 창의적인 노력없이 본 출원의 구현예들에 기반하여 당업자에 의해 획득되는 모든 다른 구현예들은 본 출원의 보호 범위 내에 있을 것이다.
도 2는 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 구현예를 예시하는 방법 흐름도이다. 다음의 구현예들 또는 첨부 도면들에서 보여지는 장치의 방법 또는 구조물들의 동작 단계들이 본 출원에서 제공되지만, 방법 또는 장치는 종래의 또는 비창의적 노력들에 기반한 더 많은 또는 더 적은 동작 단계들 또는 모듈 유닛들을 포함할 수 있다. 논리적 인과 관계를 갖지 않는 장치의 단계들의 실행 순서 또는 모듈 구조들은 본 출원 또는 첨부 도면들의 구현예들에서 보여지는 실행 순서 또는 모듈 구조들에 제한되는 것은 아니다. 실제 장치 또는 최종 사용자(end-user) 디바이스 제품에 적용될 때, 방법 또는 모듈 구조들은 (예를 들어, 병렬 프로세싱 또는 멀티스레드형 프로세싱의 환경에서, 또는 분산형 프로세싱을 포함한 구현 환경에서) 구현예들 또는 첨부 도면들에서 보여지는 방법 또는 모듈 구조들에 기반하여 순차적으로 또는 병렬로 수행될 수 있다.
블록체인은 분산적이고(decentralized), 신뢰할 수 없으며, 변조 방지 분산형 데이터 저장 기술이다. 도 1은 본 출원에 따른, 블록체인 데이터를 저장하기 위한 데이터 구조를 예시하는 개략도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 블록체인의 링크된 데이터 구조는, 증분 방법(incremental method)을 사용함으로써만 데이터가 변경될 수 있음을 보장한다. 레코딩된 데이터는 이 데이터가 생성되었을 때의 상태로 남아있다. 또한, 블록체인은, 특정 합의 알고리즘(consensus algorithm)을 사용함으로써, 각각의 블록의 데이터를 레코딩하는 것을 담당하는 노드를 결정하고, 이 노드는 하나 이상의 노드에 의해 동의받는다. 기존의 데이터를 변경하는 경우, 데이터는 보통 전체 블록체인을 위조함으로써만 대체될 수 있다. 이는 작업 증명(proof of work)에 대한 합의 알고리즘 또는 지분 증명(proof of stake)에 대한 합의 알고리즘에서 거의 불가능하다. 이와 같이, 본 출원의 솔루션들에서, 블록체인은 종래의 서비스 데이터베이스 내에 데이터의 사본을 저장하는데 사용된다. 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차에서, 서비스 데이터에 대응하는 지문 데이터만이 생성될 필요가 있고, 지문 데이터는 이어서 블록체인 사본 데이터를 생성하기 위해 대응하는 블록체인 내에 저장된다. 이와 같이, 프로세싱 절차가 조금 변경될 뿐이고, 종래의 데이터베이스가 높은 성능 능력을 가짐이 보장되면서, 서비스 데이터의 모니터링 효과가 보장되며, 서비스 데이터가 수정될 수 없으므로, 서비스 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다.
명확성을 위해, 특정 지불 기관의 회계 시스템이 회계 데이터의 블록체인 사본 데이터를 생성하는 응용 시나리오가 설명을 위해 사용된다. 물론, 본 구현예에서 프로세싱되는 서비스 데이터는 회계 데이터이다. 그러나, 당업자는, 서비스 시스템 내의 서비스 데이터가 변조되는 것이 방지되는 다른 시나리오에 본 솔루션들의 본질적 사상이 적용될 수 있다는 점을 이해할 수 있다. 즉, 지문 데이터 생성 논리는 본래의 시스템 프로세싱 절차 내에 내포되고, 지문 데이터는 블록체인에 기록되어, 블록체인 내에 저장된 본래의 지문 데이터값과 현재 서비스 데이터의 지문 데이터값을 비교함으로써, 현재 서비스 데이터가 수정되었는지의 여부가 결정될 수 있고, 데이터를 변조했을 가능성이 없어지므로, 서비스 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다. 본 출원의 구현 솔루션들에서의 서비스 데이터는 회계 데이터에 제한되는 것은 아니지만, 민감한 회계 데이터에 대해 더 명백한 응용 효과가 있다. 솔루션들은 지불 기관과 같은 관련된 금융 서비스 사용자들에 의해 공개되는 데이터의 신용성을 상당히 향상시킬 수 있고, 회계 데이터와의 관심 관계를 갖는 사용자의 서비스 사용 경험을 증대시킬 수 있다.
특정 구현예가 도 2에 도시된다. 본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 구현예에서, 방법은 다음의 단계들을 포함할 수 있다.
단계(S1). 프로세싱될 서비스 데이터를 획득하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성함.
지불 기관의 서비스 시스템은 회계 개시자의 회계 요청에 기반하여 대응하는 서비스 데이터를 획득하고 저장할 수 있다. 본 출원의 구현예의 응용 시나리오에서, 회계 시스템이 회계 데이터를 데이터베이스 내에 정상적으로 저장했을 때, 회계 데이터가 획득될 수 있다. 회계 데이터는 집합적으로, 여기서 프로세싱될 서비스 데이터로서 지칭될 수 있다. 프로세싱될 서비스 데이터는 이어서, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하기 위해, 미리결정된 방법을 사용함으로써 프로세싱될 수 있다.
구현예에서, 지불 기관은, 일부 또는 모든 통화 펀드 이전 서비스(currency fund transfer service)들을 제공하고 지불자와 수취자 사이의 중개 기관으로서 역할하는 기관으로서 이해될 수 있다. 서비스 데이터는, 지불 기관이 펀드 이전 또는 레코드 서비스를 제공할 때 시스템 데이터베이스 내에 생성되는 펀드 변경 크리덴셜 데이터(fund change credential data)를 포함할 수 있거나, 또는 펀드 변경 크리덴셜 데이터 또는 회계 개시자로부터 직접 획득되고 펀드 이전 및 레코드시에 생성되는 연관된 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱될 서비스 데이터는 서비스 시스템으로부터 수신되는 빌링 데이터(billing data)일 수 있다.
구현예의 응용 시나리오에서, 지문 데이터는 회계 데이터의 구현 시나리오, 서비스 유형 등에 기반하여 회계 데이터에 대해 규정될 수 있고, 지문 데이터를 사용함으로써 일 피스(piece)의 회계 데이터가 고유하게 결정될 수 있다. 회계 데이터가 변조되었으면, 회계 데이터의 생성된 지문 데이터도 변경된다. 이와 같이, 어떤 회계 데이터의 믿음성이 회계 데이터의 지문 데이터를 비교함으로써 결정될 수 있다.
본래의 서비스 데이터 내의 민감한 데이터를 보호하기 위해, 본 출원에서의 방법의 다른 구현예에서, 생성된 지문 데이터가 역으로 획득될 수 없는 알고리즘을 포함할 수 있는 미리결정된 알고리즘이 선택될 수 있다. 본 출원에서 제공되는 구현예에서, 지문 데이터를 생성하는 프로세스는 단방향성(unidirectional)이고 불가역적(irreversible)이도록 설정된다.
구현예에서 제공되는 솔루션에서, 지문 데이터를 생성하는 프로세스는 단방향성이고 불가역적이다. 이와 같이, 구현예에서, 데이터의 지문 데이터는 데이터를 사용함으로써 쉽게 획득될 수 있지만, 데이터는 지문 데이터를 사용함으로써 추론될 수 없다. 따라서, 구현예에서 제공되는 방법은 데이터 보안성 및 프라이버시 보호를 효율적으로 그리고 신뢰성있게 보장할 수 있다.
프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하기 위해 사용되는 알고리즘은 서비스 시나리오 또는 서비스 데이터 프로세싱 요구에 기반하여 선택되거나 커스터마이징될 수 있고, 프로세싱될 서비스 데이터는, 프로세싱될 서비스 데이터를 고유하게 결정할 수 있는 식별 정보로 변환된다. 지문 데이터를 생성하기 위한 미리결정된 알고리즘은 보통 복수의 방법들을 포함할 수 있다. 본 출원에서의 구현예에서의 미리결정된 방법은, 프로세싱될 서비스 데이터에 데이터 해시 프로세싱, 즉 해시(Hash) 프로세싱을 수행하는 것일 수 있고, 생성된 해시값은 본 출원에서의 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터로서 사용될 수 있다. 따라서, 본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 구현예에서, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하는 것은 다음의 단계를 포함할 수 있다:
단계(S101). 프로세싱될 서비스 데이터에 해시 프로세싱을 수행하고, 해시 프로세싱을 통해 생성된 해시값을 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터로서 사용함.
정보 보안 기술들에서, 해시(Hash) 함수는 메시지 무결성 검증 서비스를 제공할 수 있고, 상이한 길이들의 입력 메시지들에 대해 고정된 길이의 출력을 생성할 수 있다. 고정된 길이의 출력은 본래의 입력 메시지의 “해시” 또는 “메시지 다이제스트(Message digest)”로서 지칭된다. 도 3은 본 출원에 따른, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하는 구현 시나리오를 예시하는 개략도이다. 특정 해시 방법이 커스터마이징될 수 있거나, 또는 MD5, SHA-1, 또는 다른 알고리즘일 수 있다. 본 출원의 구현예에서, 프로세싱될 서비스 데이터의 해시값은 본래의 서비스 데이터의 보안성 및 프라이버시를 향상시키기 위해, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터로서 사용될 수 있다.
단계(S2). 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 기록하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터를 블록체인 내에 생성함, 여기서 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함.
지불 기관의 기존의 서비스 시스템에서, 회계 데이터가 저장될 때, 회계 데이터의 지문 데이터가 이전의 방법을 사용함으로써 계산될 수 있고, 이어서 지문 데이터가 블록체인에 기록될 수 있다. 지문 데이터는 대응하는 데이터 저장 유닛, 예를 들어 공개 블록체인 내에 데이터를 저장하기 위해 전용되는 데이터베이스 또는 다른 저장 매체 내에 저장될 수 있다. 이와 같이, 이는 기존의 데이터베이스 및 블록체인 둘 다 내에 상이한 버전들의 동일한 회계 데이터가 있다는 것과 동등하며, 2개의 버전들은 데이터베이스 내의 본래의 회계 데이터가 변조되었는지의 여부를 결정하기 위해 서로에게 앵커링되고 서로 연관된다.
블록체인의 링크된 데이터 구조는, 증분 방법을 사용함으로써만 데이터가 변경될 수 있음을 보장한다. 블록체인 내에 레코딩된 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터는 이 데이터가 생성되었을 때의 상태로 남아있다. 또한, 블록체인은 특정 합의 알고리즘(예를 들어, 블록체인 사본 데이터가 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내의 지문 데이터를 포함함)을 사용함으로써, 각각의 블록의 데이터를 레코딩하는 것을 담당하는 노드를 결정하고, 이 노드는 하나 이상의 노드에 의해 동의받는다. 기존의 데이터를 변경하는 경우, 데이터는 보통 전체 블록체인을 위조함으로써만 대체될 수 있다. 현재, 외부에 완전히 공개되는 (또는 특정된 모니터링되는 객체에게 완전히 공개되는) 경우, 전체 블록체인 내의 데이터를 대체하는 것을 거의 불가능하다. 따라서, 본 출원에서, 블록체인 내의 지문 데이터가 위조될 수 없는 피처가, 데이터베이스 내의 본래의 회계 데이터가 위조되었는지의 여부를 연관된 방식으로 결정하는데 사용될 수 있어, 회계 데이터의 신용성을 향상시킨다.
본 출원의 일부 구현예들에서, 지문 데이터는, 서비스 데이터가 데이터베이스 내에 저장될 때 저장될 수 있고, 지문 데이터가 블록체인에 기록된다. 다른 구현예에서, 본래의 서비스 시스템에의 영향을 더 감소시키고 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 성능을 향상시키기 위해, 프로세싱될 서비스 데이터가 데이터베이스 내에 저장된 후, 프로세싱될 서비스 데이터는 비동기(asynchronous) 방법을 사용함으로써 블록체인에 기록될 수 있다(환언하면, 서비스 데이터가 데이터베이스 및 블록체인 둘 다에 기록됨). 전체 서비스 시스템 프로세싱 절차가 도 4에 도시된다. 도 4는 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 다른 구현 시나리오의 구현예를 예시하는 개략도이다. 환언하면, 도 4 내의 회계 데이터는 본 출원의 구현예에서의 특정 응용 시나리오의 서비스 데이터이다. 따라서, 본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 다른 구현예에서, 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 기록하는 것은 다음의 단계를 포함한다:
단계(S102). 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 비동기 방법을 사용함으로써 기록함.
이와 같이, 본래의 서비스 시스템에의 영향이 더 감소될 수 있고, 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 성능이 향상될 수 있다.
본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법에 따르면, 블록체인은 종래의 서비스 데이터베이스 내에 데이터의 사본을 저장하는데 사용된다. 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차에서, 서비스 데이터에 대응하는 지문 데이터만이 생성될 필요가 있고, 지문 데이터는 이어서 블록체인 사본 데이터를 생성하기 위해 대응하는 블록체인 내에 저장된다. 이와 같이, 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차가 조금 침해될(invaded) 뿐이고, 종래의 데이터베이스가 높은 성능 능력을 가짐이 보장되면서, 서비스 데이터의 모니터링 효과가 보장되며, 서비스 데이터가 수정될 수 없으므로, 서비스 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다.
도 5는 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 다른 구현예를 예시하는 개략적인 방법 흐름도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세싱될 서비스 데이터가 생성되었을 때, 2개의 이전 파티(transfer party)들의 ID들, 시간, 및 프로세싱될 서비스 데이터의 양과 같은 결정된 주요 엘리먼트들이 먼저 추출될 수 있고, 이어서 주요 엘리먼트 데이터에 대해 지문 데이터가 생성된다. 이와 같이, 공통의 주요 엘리먼트 데이터가 복수의 상이한 유형들의 서비스 데이터로부터 추출될 수 있다. 따라서, 지문 데이터의 소스 데이터가 단순해지고, 지문 데이터가 빠르게 생성되어, 데이터 프로세싱 효과를 향상시킨다. 본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법의 다른 구현예에서, 방법은 다음의 단계를 더 포함할 수 있다:
단계(S10). 미리결정된 유형의 주요 엘리먼트 데이터를 프로세싱될 서비스 데이터로부터 추출함. 이에 대응하여, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하는 것은 다음을 포함한다: 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하기 위해, 추출된 주요 엘리먼트 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 프로세싱함.
도 6은 본 출원에 따른, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하는 구현 시나리오를 예시하는 개략도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 2개의 이전 파티들, 시간, 양, 서비스 문서 번호와 같은 주요 엘리먼트 데이터(Data_Key), 및 회계 데이터 모델(Data_Count)의 서비스 유형이 추출될 수 있고, 이어서 이들 주요 엘리먼트들에 대해 지문 데이터(Data_MD5)가 생성된다.
일부 다른 구현예들에서, 적어도 한 피스의 주요 엘리먼트 데이터가, 프로세싱될 서비스 데이터에 없을 때, 방법은 다음의 단계를 포함할 수 있다:
단계(S11). 없는 주요 엘리먼트 데이터의 디폴트값(default value)을 서비스 데이터의 서비스 유형에 기반하여 결정하고, 이 디폴트값을 지문 데이터를 생성하기 위한 주요 엘리먼트 데이터의 값으로서 사용함.
특정 응용 시나리오에서, 예를 들어, 없는 피스들의 주요 엘리먼트 데이터의 양이 미리결정된 양(예를 들어, 2개)보다 작을 때, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터는, 프로세싱될 서비스 데이터로부터 추출된 주요 엘리먼트 데이터 및 없는 주요 엘리먼트 데이터의 디폴트값을 사용함으로써 생성될 수 있다. 예를 들어, 도 7은 본 출원에 따른, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하는 구현 시나리오를 예시하는 개략도이다. 서비스 유형의 주요 엘리먼트 데이터가 없을 때, 디폴트 서비스 유형, 즉 “값은 디폴트값”이 서비스 유형의 디폴트값으로서 사용될 수 있고, 이어서 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터(Data_MD5)가 시퀀스 번호, 수취자, 지불자, 양, 시간과 같은 획득된 주요 엘리먼트 데이터를 참조하여 생성된다.
본 출원의 구현예에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법에 따르면, 기존의 데이터베이스 및 블록체인 둘 다 내에 상이한 버전들의 동일한 문서가 있을 수 있고, 2개의 버전들이 서로에게 앵커링된다. 데이터베이스 내에 저장된 서비스 데이터가 변조되었는지의 여부를 검증하고, 서비스 데이터의 신용성을 향상시키기 위해, 블록체인 내의 데이터가 공개될 수 있거나, 규제 기관 또는 특정된 사용자와 같은 특정된 객체에 공개될 수 있다. 따라서, 이전의 설명에 기반하면, 본 출원은 또한 서비스 데이터 검증을 위한 방법을 제공한다. 도 8은 본 출원에 따른, 서비스 데이터 검증을 위한 방법의 구현예를 예시하는 방법 흐름도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 방법은 다음의 단계들을 포함할 수 있다.
단계(S100). 검증될 서비스 데이터를 결정하고, 검증될 서비스 데이터와 연관된 블록체인 사본 데이터를 저장된 블록체인 데이터로부터 획득함, 여기서 블록체인 사본 데이터는, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터에 기반하여 생성되며 블록체인 내에 저장된 데이터 정보를 포함하고, 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함.
단계(S200). 검증될 서비스 데이터의 제 1 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 계산하고, 검증될 서비스에 대응하는 블록체인 사본 데이터 내의 제 2 지문 데이터를 획득함.
단계(S300). 제 1 지문 데이터가 제 2 지문 데이터와 동일한지의 여부를 비교를 통해 결정하고, 제 1 지문 데이터가 제 2 지문 데이터와 동일하면 검증될 서비스 데이터가 수정되지 않았다고 결정함.
이와 같이, 본 출원의 구현예에서 제공되는 솔루션에서, 블록체인 내의 지문 데이터가 변조될 수 없는 피처가, 데이터베이스 내의 데이터가 변조되었는지의 여부를 연관된 방식으로 결정하는데 사용될 수 있고, 지불 기관의 서비스 시스템 내의 서비스 데이터가 변조되었는지가 효율적이고 신뢰성있게 검증되며, 서비스 데이터(특히 회계 데이터)가 위조되었을 가능성이 기술 면에서 근본적으로 제거되고, 따라서 지불 기관에 의해 공개되는 회계 데이터의 신용성을 향상시킨다.
본 출원의 이전의 구현예에서 설명된 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법에 기반하면, 본 출원은 또한 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치를 제공한다. 도 9는 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치의 구현예에서의 모듈 구조를 예시하는 개략도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 장치는, 프로세싱될 서비스 데이터를 획득하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하도록 구성된 지문 데이터 생성 모듈(101); 및 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 기록하고, 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터 - 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함 - 를 블록체인 내에 생성하도록 구성된 블록체인 데이터 생성 모듈(102)을 포함할 수 있다.
본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치에 따르면, 서비스 데이터가 저장될 때, 서비스 데이터의 지문 데이터가 계산되고, 지문 데이터가 블록체인에 기록된다. 이와 같이, 이는 기존의 데이터베이스 및 블록체인 둘 다 내에 상이한 버전들의 동일한 문서가 있는 것과 동등하고, 2개의 버전들은 서로에게 앵커링된다. 따라서, 블록체인 내의 지문 데이터가 위조될 수 없는 피처가, 데이터베이스 내의 데이터가 위조되었는지의 여부를 연관된 방식으로 결정하는데 사용될 수 있다.
도 10은 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치의 다른 구현예에서의 모듈 구조를 예시하는 개략도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 장치는, 미리결정된 유형의 주요 엘리먼트 데이터를 프로세싱될 서비스 데이터로부터 추출하도록 구성된 주요 엘리먼트 추출 모듈(103)을 더 포함할 수 있다.
이에 대응하여, 지문 데이터 생성 모듈(101)은, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하기 위해, 추출된 주요 엘리먼트 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 프로세싱하는 것을 포함하여, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성한다.
물론, 이전의 방법 구현예에서 설명된 바와 같이, 장치들의 일부 구현예들에서, 지문 데이터 생성 모듈(101)에 의해 지문 데이터를 생성하는 프로세스는 단방향성이고 불가역적이도록 설정될 수 있다. 또한, 지문 데이터 생성 모듈(101)은, 프로세싱될 서비스 데이터에 해시 프로세싱을 수행하는 것, 및 해시 프로세싱을 통해 생성된 해시값을 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터로서 사용하는 것을 포함하여, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성한다. 또한, 장치의 다른 구현예에서, 블록체인 데이터 생성 모듈(102)은 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 지문 데이터를 비동기 방법을 사용함으로써 기록할 수 있다.
도 11은 본 출원에 따른, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치의 다른 구현예에서의 모듈 구조를 예시하는 개략도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 장치는 적어도 한 피스의 주요 엘리먼트 데이터가, 프로세싱될 서비스 데이터에 없을 때, 없는 주요 엘리먼트 데이터의 디폴트값을 서비스 데이터의 서비스 유형에 기반하여 결정하고, 이 디폴트값을 지문 데이터를 생성하기 위한 주요 엘리먼트 데이터의 값으로서 사용하도록 구성된 디폴트 프로세싱 모듈(104)을 더 포함할 수 있다.
본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치에 따르면, 블록체인은 종래의 서비스 데이터베이스 내에 데이터의 사본을 저장하는데 사용된다. 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차에서, 서비스 데이터에 대응하는 지문 데이터만이 생성될 필요가 있고, 지문 데이터는 이어서 블록체인 사본 데이터를 생성하기 위해 대응하는 블록체인 내에 저장된다. 이와 같이, 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차가 조금 침해될 뿐이고, 종래의 데이터베이스가 높은 성능 능력을 가짐이 보장되면서, 서비스 데이터의 모니터링 효과가 보장되며, 서비스 데이터가 수정될 수 없으므로, 서비스 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다.
이전의 구현예들에서 설명된 서비스 데이터 프로세싱 및 검증 등을 위한 방법/장치는, 서비스 데이터의 신용성을 향상시키고 본래의 서비스 시스템에 대한 변경/침해를 감소시키기 위해 서비스 데이터의 사본을 저장하도록 블록체인을 사용하기 위해, 지불 기관을 포함한 다른 서비스 시스템에 적용될 수 있다. 도 12는 본 출원에 따른, 서비스 시스템의 구현예를 예시하는 개략적인 구조도이다. 본 출원은 서비스 시스템을 제공하고, 서비스 시스템은 I/O 인터페이스 및 프로세싱 유닛을 포함할 수 있다.
I/O 인터페이스는 프로세싱될 서비스 데이터를 수신하도록 구성된다.
프로세싱 유닛은, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하도록 구성되고, 또한 서비스 데이터를 본래의 데이터베이스에 기록하고, 지문 데이터를 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인 데이터베이스에 기록하며, 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터 - 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장함 - 를 블록체인 내에 생성하도록 구성된다.
구현예에서, 서비스 시스템의 서비스 데이터 세트를 저장하는 본래의 데이터베이스 및 블록체인을 저장하는 블록체인 데이터베이스는 서비스 시스템으로부터 분리될 수 있고, 데이터를 분리적으로 저장할 수 있다. 다른 구현예에서, 본래의 데이터베이스 및 블록체인 데이터베이스 중 임의의 하나가 서비스 시스템 내에 포함될 수 있다. 예를 들어, 구현예에서, 서비스 시스템은 서비스 시스템의 본래의 데이터베이스를 포함할 수 있고, 블록체인 데이터베이스는 서비스 서버, 서드 파티(third party)의 서버, 또는 저장 장치 내에 분리적으로 배치될 수 있다.
프로세싱 유닛은 또한, 미리결정된 유형의 주요 엘리먼트 데이터를 프로세싱될 서비스 데이터로부터 추출하도록 구성될 수 있고, 이에 대응하여, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 생성하는 것은, 프로세싱될 서비스 데이터의 지문 데이터를 생성하기 위해, 추출된 주요 엘리먼트 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 프로세싱하는 것을 포함한다.
프로세싱 유닛은 또한, 검증될 서비스 데이터와 연관된 블록체인 사본 데이터를 저장된 블록체인 데이터로부터 획득하고, 검증될 서비스 데이터의 제 1 지문 데이터를 미리결정된 방법을 사용함으로써 계산하며, 검증될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인 사본 데이터 내의 제 2 지문 데이터를 획득하도록 구성될 수 있고, 또한 제 1 지문 데이터가 제 2 지문 데이터와 동일한지의 여부를 비교를 통해 결정하고, 제 1 지문 데이터가 제 2 지문 데이터와 동일하면 검증될 서비스 데이터가 수정되지 않았다고 결정하도록 구성될 수 있다.
본 출원에서 제공되는 서비스 데이터 프로세싱 및 검증을 위한 방법, 장치, 및 시스템에 따르면, 블록체인은 종래의 서비스 데이터베이스 내에 데이터의 사본을 저장하는데 사용된다. 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차에서, 서비스 데이터에 대응하는 지문 데이터만이 생성될 필요가 있고, 지문 데이터는 이어서 블록체인 사본 데이터를 생성하기 위해 대응하는 블록체인 내에 저장된다. 이와 같이, 본래의 서비스 시스템의 프로세싱 절차가 조금 침해될 뿐이고, 종래의 데이터베이스가 높은 성능 능력을 가짐이 보장되면서, 서비스 데이터의 모니터링 효과가 보장되며, 서비스 데이터가 수정될 수 없으므로, 서비스 데이터의 신뢰성 및 신용성을 향상시킨다.
블록체인의 개략적 다이어그램 포맷, 주요 엘리먼트 데이터의 정의 및 추출 방법, MD5를 사용하는 것에 의한 지문 데이터를 생성하는 것, 서비스 데이터가 변조되었는지의 여부를 결정하기 위한 데이터베이스 및 블록체인 내의 서비스 데이터의 지문 데이터를 비교하는 것, 데이터 정의, 취득, 인터랙션, 계산, 결정 등이 본 출원의 컨텐츠에서 언급되었지만, 본 출원은 산업 통신 표준, 표준 데이터 구조, 표준 데이터베이스 데이터 프로세싱 방법 또는 본 출원의 구현예들에서 설명된 상황들에 부합하는 것으로 제한되는 것은 아니다. 일부 산업 표준들을 사용함으로써, 또는 자체 정의된 방식으로, 또는 구현예들에서 설명된 구현예를 조금 수정함으로써 획득된 구현 솔루션은 또한, 이전의 구현예들에서 달성된 구현 효과, 또는 변형 후에 획득되는 예상되는 구현 효과와 동일하거나, 동등하거나, 또는 유사한 구현 효과를 달성할 수 있다. 수정되거나 또는 변형된 데이터 취득, 저장, 결정, 및 프로세싱 방법을 적용함으로써 획득되는 구현예는 여전히 본 출원의 선택적 구현 솔루션 범위 내에 있을 수 있다.
1990년대에는, 기술적 향상이 하드웨어적 향상(예를 들어, 다이오드, 트랜지스터, 또는 스위치와 같은 회로 구조물에 대한 향상)인지 또는 소프트웨어적 향상(방법 절차에 대한 향상)인지의 여부가 명확히 구분될 수 있었다. 그러나, 기술들이 발전함에 따라, 많은 방법 절차들에 대한 현재의 향상들은 하드웨어 회로 구조물들에 대한 직접적인 향상들로 간주될 수 있다. 설계자들은 보통, 향상된 방법 절차를 대응하는 하드웨어 회로 구조물을 획득하기 위해 하드웨어 회로에 프로그래밍한다. 따라서, 방법 절차는 하드웨어 엔티티 모듈을 사용함으로써 향상될 수 있다. 예를 들어, 프로그래밍가능 논리 디바이스(programmable logic device; PLD)[예를 들어, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(field programmable gate array; FPGA)]가 그러한 집적 회로이며, PLD의 논리 함수가 디바이스 프로그래밍을 통해 사용자에 의해 결정된다. 설계자는, 칩 제조자가 주문형 집적 회로 칩(application-specific integrated circuit chip)을 설계하고 생산하도록 요청하지 않고 PLD에 디지털 시스템을 “집적”하기 위해 프로그래밍을 독립적으로 수행한다. 또한, 현재, 집적 회로 칩을 수동으로 제조하는 대신, 이 유형의 프로그래밍은 대부분 “논리 컴파일러” 소프트웨어를 사용함으로써 구현된다. 논리 컴파일러 소프트웨어는 프로그램을 개발하고 작성하는데 사용되는 소프트웨어 컴파일러와 유사하며, 본래의 코드는 하드웨어 기술 언어(hardware description language; HDL)로 지칭되는 컴파일을 위한 특정 프로그래밍 언어로 작성될 필요가 있다. ABEL(Advanced Boolean Expression Language), AHDL(Altera Hardware Description Language), Confluence, CUPL(Cornell University Programming Language), HDCal, JHDL(Java Hardware Description Language), Lava, Lola, MyHDL, PALASM, 및 RHDL(Ruby Hardware Description Language)와 같은 많은 HDL들이 있다. VHDL(very-high-speed integrated circuit hardware description language) 및 Verilog가 가장 일반적으로 사용된다. 당업자는 또한, 방법 절차가 몇몇 설명된 하드웨어 기술 언어들을 사용함으로써 논리적으로 프로그래밍되고 집적 회로에 프로그래밍되면, 논리적 방법 절차를 구현하는 하드웨어 회로가 쉽게 획득될 수 있다는 점을 이해한다.
임의의 적절한 방법을 사용함으로써 컨트롤러가 구현될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러는, 예로서 마이크로프로세서 또는 프로세서, 또는 마이크로프로세서 또는 프로세서, 논리 게이트, 스위치, 주문형 집적 회로(application-specific integrated circuit; ASIC), 프로그래밍가능 논리 컨트롤러 또는 임베딩된 마이크로프로세서에 의해 실행될 수 있는 (소프트웨어 또는 펌웨어와 같은) 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다. 컨트롤러의 예시들은 다음의 마이크로프로세서들을 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다: ARC 625D, Atmel AT91SAM, 마이크로칩 PIC18F26K20, 및 실리콘 랩스 C8051F320. 메모리의 제어 논리부의 일부로서 메모리 컨트롤러가 또한 구현될 수 있다. 당업자는 또한, 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 사용함으로써 컨트롤러를 구현하는 것에 추가하여, 컨트롤러가 논리 게이트, 스위치, 주문형 집적 회로, 프로그래밍가능 논리 컨트롤러, 및 임베딩된 마이크로컨트롤러의 형식들로 동일한 기능을 구현하게 하도록 방법 단계들에 논리 프로그래밍이 수행될 수 있다는 점을 알고 있다. 따라서, 컨트롤러는 하드웨어 컴포넌트로서 간주될 수 있고, 컨트롤러에서 다양한 기능들을 구현하도록 구성되는 장치가 또한 하드웨어 컴포넌트 내의 구조물로서 간주될 수 있다. 또는 다양한 기능들을 구현하도록 구성된 장치도 방법을 구현하는 소프트웨어 모듈 및 하드웨어 컴포넌트 내의 구조물 둘 다로서 간주될 수 있다.
이전의 구현예들에서 예시된 시스템, 장치, 모듈, 또는 유닛은 컴퓨터 칩 또는 엔티티를 사용함으로써 구현될 수 있거나, 또는 특정 기능을 갖는 제품을 사용함으로써 구현될 수 있다. 일반적인 구현 디바이스는 컴퓨터이다. 컴퓨터는, 예를 들어 개인용 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 차량내 인간 기계 인터랙션 디바이스(in-vehicle human-machine interaction device), 셀룰러 폰, 카메라 폰, 스마트폰, 개인용 디지털 보조기, 미디어 플레이어, 내비게이션 디바이스, 이메일 디바이스, 게임 콘솔, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 또는 이 디바이스들의 임의의 조합일 수 있다.
구현예들 또는 흐름도들에서의 방법 동작 단계들이 본 출원에서 제공되지만, 종래의 또는 비창의적 수단에 기반하여 더 많거나 적은 동작 단계들이 포함될 수 있다. 구현예들에서 열겨된 단계들의 시퀀스는 다양한 단계 실행 시퀀스들 중 하나일 뿐이며, 고유의 실행 시퀀스를 나타내는 것은 아니다. 실제 장치 또는 최종 사용자 디바이스 제품에 대해, 단계들은 구현예들 또는 첨부 도면들에서의 방법 시퀀스에 기반하여 수행될 수 있거나 또는 병렬로 수행될 수 있다(예를 들어, 병렬 프로세싱 또는 멀티스레드 프로세싱의 환경, 또는 분산형 데이터 프로세싱 환경). 용어들 “포함한다”, “함유한다”, 또는 이들의 임의의 다른 변형이 비배타적 포함을 커버하도록 의도되어, 일련의 엘리먼트들을 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 디바이스가 이 엘리먼트들을 포함할 뿐만 아니라 명확히 열거되지 않은 다른 엘리먼트들을 포함할 수 있거나, 또는 그러한 프로세스, 방법, 제품, 또는 디바이스에 내재되는 엘리먼트들을 포함할 수 있다. “하나를 포함하는”으로 설명되는 엘리먼트는 다른 제약없이, 프로세스, 방법, 제품, 또는 엘리먼트를 포함하는 디바이스에서의 다른 동일하거나 같은 엘리먼트를 포함한다.
설명의 용이성을 위해, 이전의 장치는 기능들을 다양한 모듈들로 분할하는 것으로 설명된다. 물론, 본 출원이 구현될 때, 다양한 모듈들의 기능들이 하나 이상의 피스의 소프트웨어 및/또는 하드웨어로 구현될 수 있고, 동일한 기능을 구현하는 모듈들이 복수의 서브모듈들 또는 서브유닛들 등의 조합을 사용함으로써 구현될 수 있다. 설명된 장치 구현예는 예시일 뿐이다. 예를 들어, 유닛 분할은 논리적 기능 분할일 뿐이며 실제 구현예에서 다른 분할일 수 있다. 예를 들어, 복수의 유닛들 또는 컴포넌트들이 다른 시스템으로 조합되거나 통합될 수 있거나, 또는 일부 피처들이 무시되거나 수행되지 않을 수 있다. 또한, 디스플레이되거나 논의된 상호 커플링들 또는 직접 커플링들 또는 통신 연결들은 일부 인터페이스들을 사용함으로써 구현될 수 있다. 장치들 또는 유닛들 간의 간접적 커플링들 또는 통신 연결들은 전자적으로, 기계적으로, 또는 다른 형식들로 구현될 수 있다.
당업자는 또한, 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 사용함으로써 컨트롤러를 구현하는 것에 추가하여, 컨트롤러가 논리 게이트, 스위치, 주문형 집적 회로, 프로그래밍가능 논리 컨트롤러, 및 임베딩된 마이크로컨트롤러의 형식들로 동일한 기능을 구현하게 하도록 방법 단계들에 논리 프로그래밍이 수행될 수 있다는 점을 알고 있다. 따라서, 컨트롤러는 하드웨어 컴포넌트로서 간주될 수 있고, 컨트롤러에서 다양한 기능들을 구현하도록 구성되는 장치가 또한 하드웨어 컴포넌트 내의 구조물로서 간주될 수 있다. 또는 다양한 기능들을 구현하도록 구성된 장치도 방법을 구현하는 소프트웨어 모듈 및 하드웨어 컴포넌트 내의 구조물 둘 다로서 간주될 수 있다.
본 개시는 본 개시의 구현예들에서의 방법, 디바이스(시스템), 및 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도들 및/또는 블록도들을 참조하여 설명된다. 흐름도들 및/또는 블록도들 내의 각각의 프로세스 및/또는 각각의 블록, 및 흐름도들 및/또는 블록도들 내의 프로세스 및/또는 블록의 조합을 구현하기 위해 컴퓨터 프로그램 명령어들이 사용될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 이 컴퓨터 프로그램 명령어들은 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 임베딩된 프로세서, 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 제공되어 기계를 생성할 수 있어서, 흐름도들 및/또는 블록도들 내의 하나 이상의 블록 내의 하나 이상의 프로세스에서 특정 기능을 구현하기 위한 장치가 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 사용함으로써 생성될 수 있다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 디바이스를 특정 방식으로 작동하도록 지시할 수 있는 컴퓨터 판독가능 메모리에 저장될 수 있어서, 컴퓨터 판독가능 메모리에 저장된 명령어들이 명령어 장치를 포함하는 아티팩트(artifact)를 생성한다. 명령어 장치는 흐름도들 내의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도들 내의 하나 이상의 블록 내의 특정 기능을 구현한다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 디바이스에 로딩될 수 있어서, 일련의 동작 단계들이 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 디바이스 상에서 수행되고, 따라서 컴퓨터 구현 프로세싱을 생성한다. 따라서, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 디바이스 상에서 실행되는 명령어들은 흐름도들 내의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도들 내의 하나 이상의 블록 내의 특정 기능을 구현하기 위한 단계들을 제공한다.
일반적인 구성에서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 프로세서(CPU), 하나 이상의 입력/출력 인터페이스, 하나 이상의 네트워크 인터페이스, 및 하나 이상의 메모리를 포함한다.
메모리는 컴퓨터 판독가능 매체 내의 비지속성 메모리(non-persistent memory), 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 및/또는 비휘발성 메모리, 예를 들어 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM) 또는 플래시 메모리(플래시 RAM)를 포함할 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독가능 매체의 예시이다.
컴퓨터 판독가능 매체는 임의의 방법 또는 기술을 사용함으로써 정보를 저장할 수 있는 지속성, 비지속성, 가동(movable), 및 비가동 매체들을 포함한다. 정보는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체의 예시들은, 위상 변화 랜덤 액세스 메모리(phase-change random access memory; PRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(static random access memory; SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(dynamic random access memory; DRAM), 다른 유형의 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 전기적으로 소거가능한 프로그래밍가능 판독 전용 메모리(electrically erasable programmable read-only memory; EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, 컴팩트 디스크 판독 전용 메모리(compact disc read-only memory; CD-ROM), 디지털 다기능 디스크(digital versatile disc; DVD) 또는 다른 광학 저장소, 카세트 자기 테이프, 자기 테이프/자기 디스크 저장소, 다른 자기 저장 디바이스, 또는 임의의 다른 비전송 매체를 포함하지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스가능한 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 본 명세서 내의 정의에 기반하면, 컴퓨터 판독가능 매체는 변조된 데이터 신호 또는 캐리어와 같은 일시적 컴퓨터 판독가능 매체들(일시적 매체)을 포함하지 않는다.
당업자는 본 출원의 구현예가 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있다는 점을 이해해야 한다. 따라서, 본 출원은 하드웨어만 있는 구현예들, 소프트웨어만 있는 구현예들, 또는 소프트웨어 및 하드웨어의 조합이 있는 구현예들의 형식을 사용할 수 있다. 또한, 본 출원은 컴퓨터 사용가능 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 사용가능 저장 매체(디스크 메모리, CD-ROM, 광학 메모리 등을 포함하지만 이들에 제한되는 것은 아님) 상에 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형식을 사용할 수 있다.
본 출원은 컴퓨터 실행가능 명령어들, 예를 들어 프로그램 모듈의 일반적인 컨텍스트로 설명될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정 태스크(task)를 실행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 본 출원은 대안적으로, 통신 네트워크를 통해 연결된 원격 프로세싱 디바이스들에 의해 태스크들이 수행되는 분산형 컴퓨팅 환경들에서 실시될 수 있다. 분산형 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 저장 디바이스들을 포함하는 로컬 및 원격 컴퓨터 저장 매체 둘 다에 위치될 수 있다.
본 명세서의 구현예들이 진보적인 방식으로 설명된다. 구현예들의 동일하거나 유사한 부분들에 대해, 구현예들에 대한 참조들이 이루어질 수 있다. 각각의 구현예는 다른 구현예들과의 차이점에 초점을 둔다. 특히, 시스템 구현예는 기본적으로 방법 구현예들과 유사하고, 따라서 간략하게 설명된다. 관련된 부분들에 대해, 방법 구현예들에서 부분적인 설명들에 대한 참조들이 이루어질 수 있다.
이전의 설명들은 본 출원의 구현예들일 뿐이며, 본 출원을 제한하도록 의도되는 것은 아니다. 당업자에 대해, 본 출원은 다양한 변경들 및 변형들을 가질 수 있다. 본 출원의 사상 및 원리 내에서 이루어진 임의의 변경들, 동등한 대체들, 및 향상들은 본 출원의 청구범위의 범위 내에 있다.

Claims (16)

  1. 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법에 있어서,
    프로세싱될 서비스 데이터를 리트리브(retrieve)하는 단계(S1);
    상기 프로세싱될 서비스 데이터로부터, 각각의 미리결정된 유형을 갖는 주요 엘리먼트 데이터(key element data)의 피스(piece)들을 추출하는 단계;
    상기 주요 엘리먼트 데이터의 적어도 한 피스가 상기 프로세싱될 서비스 데이터에 없는지의 여부를 결정하는 단계;
    상기 주요 엘리먼트 데이터의 적어도 한 피스가 상기 프로세싱될 서비스 데이터에 없다고 결정한 것에 응답하여, 상기 없는 주요 엘리먼트 데이터의 디폴트값(default value)을 상기 서비스 데이터의 서비스 유형에 기반하여 결정하고, 상기 서비스 데이터의 서비스 유형이 없는 경우 상기 서비스 데이터의 서비스 유형의 디폴트 값을 미리결정된 값에 기초하여 결정하는 단계;
    주요 엘리먼트 데이터의 상기 피스들에 지문 함수를 실행하는 것의 결과로서 그리고 적어도 상기 없는 주요 엘리먼트 데이터의 값으로서 디폴트 값을 사용함으로써, 상기 프로세싱될 서비스 데이터의 제1 지문 데이터(fingerprint data)를 생성하는 단계(S1);
    상기 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 상기 제1 지문 데이터를 기록(write)하는 단계(S2); 및
    상기 프로세싱될 서비스 데이터의 블록체인 사본 데이터(blockchain copy data)를, 상기 디폴트값을 상기 없는 주요 엘리먼트 데이터의 값으로서 사용함으로써 상기 블록체인 내에 생성하는 단계(S2)를 포함하고, 상기 블록체인 사본 데이터는 이전의 인접 노드의 블록체인 사본 데이터 내에 지문 데이터를 저장하는 것인, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제1 지문 데이터를 생성하는 단계는, 단방향성(unidirectional)이고 불가역적(irreversible)이도록 구성되는 프로세스를 포함하는 것인, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 지문 함수는 해시 함수를 포함하고, 상기 서비스 데이터의 상기 제1 지문 데이터는 상기 서비스 데이터와 연관된 해시 값인 것인, 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 해시 함수는 커스터마이징된(customized) 해시 방법을 포함하는 것인, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 상기 제1 지문 데이터를 기록하는 단계는,
    상기 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인에 상기 제1 지문 데이터를 비동기 방법(asynchronous method)을 사용함으로써 기록하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 서비스 데이터는 회계(accounting) 데이터를 포함하는 것인, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세싱될 서비스 데이터에 대응하는 블록체인 사본 데이터 내의 제 2 지문 데이터를 리트리브하는 단계; 및
    제 1 지문 데이터가 상기 제 2 지문 데이터와 동일한지의 여부를 비교를 통해 결정하고, 상기 제 1 지문 데이터가 상기 제 2 지문 데이터와 동일하면 상기 프로세싱될 서비스 데이터가 수정되지 않았다고 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  9. 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치에 있어서, 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성되는, 서비스 데이터 프로세싱을 위한 장치.
  10. 삭제
  11. 삭제
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  16. 삭제
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