KR102317579B1 - 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예는 광고 플랫폼을 운용하는 관리 서버(managementserver)에 있어서, 사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 통신 모듈, 및 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하고, 복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하고, 상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 제어 모듈을 포함하는 관리 서버를 제안한다.

Description

광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템{SERVER PROVIDING COMMERCIAL PLATFORM AND SYSTEM THEREOF}

본 발명은 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템에 관한 것이다.

US 특허등록번호 8438170, US 특허등록번호 9105048, US 공개번호 2006-0282312 및 국내특허공보 제10-2020-0019397호에는 광고 서비스를 제공하는 방법이 개시되어 있다.

특히, US 특허등록번호 8438170 및 특허등록번호 9105048에는 협력 필터링 알고리즘에 기초하여 항목과 관련된 소비자 관련성 값을 결정하고, 소비자 관련성 값에 기초하여 항목과 관련된 정보를 소비자에게 전송하고, 협업 필터링 알고리즘은 소비자와 관련된 거래 내역, 소비자의 인구 통계, 소비자 프로필, 거래 계정 유형, 소비자와 관련된 거래 계정, 소비자가 보유한 기간에 기초하여 항목의 순위 목록을 생성하고, 항목의 순위 목록을 소비자에게 전송하고, 판매자 목표에 기초하여 항목의 순위 목록을 재순위화한다.

또한, 국내특허공보는 광고 서비스를 제공하는 광고 서버에 있어서, 사용자 단말에서 재생 중인 미디어 컨텐츠에 기초하여 기저장된 복수의 순간 상품 광고 중 하나의 순간 상품 광고를 선정하는 광고 선정부; 상기 사용자 단말에서 상기 미디어 컨텐츠를 시청하는 시청 시간에 상기 선정된 순간 상품 광고의 광고 객체를 상기 사용자 단말로 전송하는 광고 객체부 및 상기 광고 객체와 관련하여 기설정된 복수의 인터렉션 중 적어도 하나의 인터렉션이 발생하였는지 여부에 기초하여 상기 광고 객체에 해당하는 순간 상품 광고를 상기 사용자 단말로 제공하는 광고 제공부를 포함하고, 상기 복수의 인터렉션은 상기 사용자 단말을 통해 발생하는 발화 인터렉션 및 터치 인터렉션 중 적어도 하나를 포함하는 점을 개시한다.

이에 본 발명은 보다 개선된(enhanced) 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템을 제안하려고 한다.

본 발명의 일 실시예는 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한 본 발명의 일 실시예는 인공지능 기반의 마케팅 자동화 솔루션을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 관리 서버(management server)는 사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 통신 모듈; 및 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하고, 복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하고, 상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 제어 모듈; 을 포함한다.

이때, 상기 제1 정보는, 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자의 업종을 나타내는 정보, 상기 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 및 상기 사용자의 가용 예산을 나타내는 정보를 포함한다.

이때, 상기 제어 모듈은 상기 사용자의 제1 정보에 기반하여 상기 복수의 광고 카테고리 각각에 상응하는 추천 점수를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.

상기 제어 모듈은 블록체인 모듈을 포함하고, 상기 블록체인 모듈은 상기 추천 점수를 나타내는 정보에 상응하는 추천 점수 블록 데이터를 생성하여 상기 사용자 단말에게 전달하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(management server)의 광고 플랫폼 운용방법은 사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 단계; 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계; 복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하는 단계; 및 상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계;를 포함한다.

본 발명은 광고 플랫폼 운용방법을 실행 시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 개시한다. 또한, 본 발명은 컴퓨터를 이용하여 광고 플랫폼 운용방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 개시한다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점은 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 청구범위 및 도면으로부터 명확해질 것이다.

상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일 실시예에 따르면, 개선된(enhanced) 광고 플랫폼을 제공하는 서버 및 그 시스템을 제안한다는 측면에서 기술적인 효과를 갖는다.

또한 본 발명의 일 실시예는 인공지능 기반의 마케팅 자동화 솔루션을 사용자에게 제공할 수 있다. 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 제공하는 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 관리 서버를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 제어 모듈을 나타내는 블록도이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.

이하, 본 개시의 다양한 실시예가 첨부된 도면과 연관되어 기재된다. 본 개시의 다양한 실시예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나 이는 본 개시의 다양한 실시예를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 다양한 실시예의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 및/또는 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용되었다.

본 개시의 다양한 실시예에서, "포함하다." 또는 "가지다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 개시의 다양한 실시예에서 "또는" 등의 표현은 함께 나열된 단어들의 어떠한, 그리고 모든 조합을 포함한다. 예를 들어, "A 또는 B"는, A를 포함할 수도, B를 포함할 수도, 또는 A 와 B 모두를 포함할 수도 있다.

본 개시의 다양한 실시예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 실시예들의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않으며, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

본 개시의 실시 예에서 "모듈", "유닛", "부(part)" 등과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 구성요소를 지칭하기 위한 용어이며, 이러한 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈", "유닛", "부(part)" 등은 각각이 개별적인 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 경우를 제외하고는, 적어도 하나의 모듈이나 칩으로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시의 다양한 실시예에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 개시에서, 인공 지능(artificial intelligence, AI)은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미할 수 있고, 기계 학습(machine learning)은 인공지능 기술의 한 분야로서 컴퓨팅 장치가 데이터를 통해 학습하여 특정 대상 혹은 조건을 이해할 수 있게 하거나 데이터의 패턴을 찾아내 분류하는 기술적 방식으로써 컴퓨터가 데이터를 분석할 수 있게 하는 알고리즘일 수 있다. 본 발명에서 개시하는 기계 학습은 인공지능 모델을 학습하기 위한 동작 방법을 포함하는 의미로서 이해될 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 개시에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치를 지칭할 수 있다.

이하에서, 첨부된 도면을 이용하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대하여 구체적으로 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 제공하는 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 제공하는 시스템은 관리 서버(management server)(110), 사용자 단말(120), 제1 네트워크 엔티티(network entity)(130), 제2 네트워크 엔티티(140), 제3 네트워크 엔티티(150), 및 제4 네트워크 엔티티(160)를 포함할 수 있다.

도 1의 경우, 총 4개의 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160)가 도시되어 있으나, 이는 도안화의 편의를 위해 일 예를 선택한 것에 불과하며, 본 발명의 시스템(100)에 포함되는 네트워크 엔티티의 개수는 이에 한정되지 아니한다. 또한 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 및 복수의 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160) 각각은 네트워크 노드(network node)로 호칭될 수도 있다.

또한 도 1을 참조하면, 관리 서버(110)는 사용자 단말(120) 및 복수의 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160) 각각과 유무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 또한 제1 네트워크 엔티티(130), 제2 네트워크 엔티티(140), 제3 네트워크 엔티티(150), 및 제4 네트워크 엔티티(160) 각각은 단말 및/또는 서버(예; 클라우드 서버, 웹 서버 등)를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예를 따른 관리 서버를 나타내는 블록도이다.

도 2를 참조하면, 관리 서버(110)는 제1 제어 모듈(210), 제1 통신 모듈(220), 제1 입력 모듈(230), 및/또는 제1 출력 모듈(240)을 포함할 수 있으며, 상기 관리 서버(110)는 본 발명의 광고 플랫폼을 제공하거나 지원하는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 운용하는 서버일 수 있다. 또한 사용자 단말(120) 및 제1 네트워크 엔티티 내지 제4 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160) 각각은 제2 제어 모듈(260, 미도시), 제2 통신 모듈(270, 미도시), 제2 입력 모듈(280, 미도시), 및/또는 제2 출력 모듈(290, 미도시)을 포함할 수 있다.

제어 모듈(210,　260)은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작/단계/과정을 구현할 수 있도록 관리 서버(110) 및/또는 사용자 단말(120)을 직/간접적으로 제어할 수 있다. 또한 제어 모듈(210,　260)은 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있으며, 프로세서는 적어도 하나의 중앙 처리 유닛(CPU) 및/또는 적어도 하나의 그래픽 처리 디바이스(GPU)를 포함할 수 있다.

또한 제어 모듈(210,　260)은 API(Application Programming Interface), IoT(Internet of Things), IIoT(Industrial Internet of Things), ICT(Information & Communication Technology) 기술에 기반하여 제어 정보(예; 명령어) 등을 생성하거나 및/또는 관리할 수 있다.

통신 모듈(220, 270)은 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 및/또는 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160) 등과 각종 데이터, 신호, 정보를 송수신할 수 있다. 또한, 통신 모듈(220, 270)은 무선 통신 모듈(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 또한, 통신 모듈(220, 270)은 제1 네트워크(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(Infrared Data Association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다.

입력 모듈(230, 280)은 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 및/또는 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160)의 구성요소(예: 제어 모듈(210) 등)에 사용될 명령 또는 데이터를 관리 서버(110) 및/또는 사용자 단말(120)의 외부(예: 사용자(예; 제1 사용자, 제2 사용자 등), 관리 서버(110)의 관리자 등)로부터 수신할 수 있다. 또한, 입력 모듈(230, 280)은 관리 서버(110) 및/또는 사용자 단말(120)에 설치된 터치인식가능 디스플레이, 터치패드, 버튼형 인식 모듈, 음성인식센서, 마이크, 마우스, 또는 키보드 등을 포함할 수 있다. 여기서 터치인식가능 디스플레이, 터치패드, 버튼형 인식 모듈은 감압식 및/또는 정전식 방식을 통하여 사용자의 신체(예; 손가락)를 통한 터치를 인식할 수 있다.

출력 모듈(240, 290)은 관리 서버(110) 및/또는 사용자 단말(120)의 제어 모듈(210,　260)에 의해 생성되거나 통신 모듈(220, 270)을 통하여 획득된 신호(예; 음성 신호), 정보, 데이터, 이미지, 및/또는 각종 객체(object) 등을 표시하는 모듈이다. 예를 들면, 출력 모듈(240, 290)은 디스플레이, 스크린, 표시부(displaying unit), 스피커 및/또는 발광장치(예; LED 램프) 등을 포함할 수 있다.

저장 모듈(250)은 관리 서버(110) 및/또는 사용자 단말(120)의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 또한, 저장 모듈은 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다.

또한, 저장 모듈(250)은 관리 서버(110) 및/또는 사용자 단말(120)을 사용하는 고객(제1 사용자)의 개인정보, 관리자(제2 사용자)의 개인정보 등을 저장할 수 있다. 여기서 개인정보는 이름, 아이디(ID; identifier), 패스워드, 주민등록번호, 도로명 주소, 전화 번호, 휴대폰 번호, 이메일 주소, 및/또는 관리 서버(110)에 의해 생성되는 리워드(reward)(예; 포인트 등)를 나타내는 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 제어 모듈(210,　260)은 상기 저장 모듈(250)에 저장된 각종 이미지, 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 사용자의 업종, 마케팅 목적, 예산을 나타내는 정보를 사용자 단말을 통하여 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S310).

사용자는 사용자 단말(120)을 통하여 실행되는 본 발명의 광고 플랫폼을 제공하는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 제1 정보를 입력할 수 있다. 상기 제1 정보는 사용자 단말(120)로부터 관리 서버(110)에게 전달되고, 상기 관리 서버(110) 및/또는 저장 모듈(250)에 기록될 수 있다.

제1 정보는 사용자의 업종을 나타내는 정보, 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보를 포함할 수 있으며, 상기 사용자의 개인 정보를 더 포함할 수도 있다.

사용자의 업종을 나타내는 정보는 제1 업종 정보 및 제2 업종 정보를 포함할 수 있으며, 상기 제2 업종 정보는 상기 제1 업종 정보가 나타내는 업종의 하위 업종을 나타내는 정보로서, 직업을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.제1 업종 정보는 직업과 관련되는 상위 개념의 카테고리를 나타낼 수 있으며, 개발, 경영/비즈니스, 마케팅/광고, 디자인, 영업, 고객서비스/리테일(소매, 유통), 인사/교육, 미디어, 엔지니어링/설계, 투자/분석/부동산, 제조/생산, 게임 제작, 물류/무역, F&B(Food and Beverage), 법률/법집행기관, 의료/제약/바이오, 정부/비영리, 건설/시설을 포함할 수 있다.제2 업종 정보는 직업과 관련되는 하위 개념의 카테고리를 나타낼 수 있으며, 제2 업종 정보는 상기 제1 업종 정보에 매칭될 수 있다.

제2 업종 정보는, 예를 들면, 개발(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 웹 개발자, 서버 개발자, 프론트엔드 개발자, 자바 개발자, 안드로이드 개발자, iOS 개발자, 파이썬 개발자, DevOps/시스템 관리자, 데이터 엔지니어, Node.js 개발자, 시스템/네트워크 관리자, C/C++ 개발자, 개발 매니저, 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등을 포함할 수 있다. 또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 경영/비즈니스(제1 업종 정보)와 관련되거나 매칭되는 서비스 기획자, 사업개발/기획자, 프로젝트 매니저, 전략 기획자, 운영 매니저, 데이터 분석가, 회계원/경리 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 마케팅/광고(제1 업종 정보)와 관련되거나 매칭되는 디지털 마케터, 마케터, 마케팅 전략 기획자, 콘텐츠 마케터, 브랜드 마케터, 소셜 마케팅, 광고 기획자(AE) 등을 포함할 수 있다. 또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 디자인(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 UX 디자이너, UI/GUI 디자이너, 웹 디자이너, 그래픽 디자이너, 모바일 디자이너, 영상/모션 디자이너, 제품 디자이너 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 영업(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 기업영업 담당자, 영업 관리자, 기술영업 전문가, 외부영업 전문가, 주요고객사 담당자, 솔루션 컨설턴트, 고객성공매니저 등을 포함할 수 있다. 또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 고객서비스/리테일(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 CS 매니저, MD, CS 어드바이저, 리테일 MD, CRM 전문가, 패션 MD, 매장점원 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 인사/교육(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 인사 담당자, 리크루터, 조직 관리 전문가, 인사평가 전문가, HRD/교육 전문가, 급여/보상 전문가, HRBP 등을 포함할 수 있다. 또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 미디어(제1 업종 정보)와 관련되거나 매칭되는 콘텐츠 크리에이터, 영상 편집가, 프로듀서, 에디터, 비디오 제작, 작가, 음향 엔지니어 등을 포함할 수 있다. 또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 엔지니어링/설계(제1 업종 정보)와 관련되거나 매칭되는 자동차 공학자, 기계 엔지니어, 전기 엔지니어, 제품 엔지니어, 전기기계 공학자, 제어 엔지니어, 전자 엔지니어 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 투자/분석/부동산(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 회계 담당자, 재무 분석가, 회계사/회계원, 애널리스트, IR, CPA, 준법감시인 등을 포함할 수 있다. 또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 제조/생산(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 품질 관리자, 생산 관리자, 제조 엔지니어, 테스트 엔지니어, 공정 관리자, 기계제작 기술자, 기계/설비조작, 안전 관리자, 화학자, 자재 관리자, 생산직 종사자 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 게임제작(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 게임 클라이언트 개발자, 게임 기획자, 모바일 게임 개발자, 유니티 개발자, 게임 서버 개발자, 게임 아티스트, 게임 그래픽 디자이너, 게임 운영자(GM), 언리얼 개발자 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 물류/무역(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 물류 담당자, 물류 분석가, 운송 관리자, 배송 담당자, 웨어하우스 전문가, 선적/발송 사무원, 운행 관리원, 화물트럭 운전기사, 무역사무 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, F&B(제1 업종 정보)와 관련되거나 매칭되는 요리사, 식품 MD, 외식업 종사자, 외식업 메뉴 개발자, 영양사, 바텐더, 레스토랑 관리자 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 법률/법집행기관(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 법무담당자, 법무 자문위원, 변호사, 변리사, 명세사 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 의료/제약/바이오(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 연구원, 생명공학 연구원, 임상시험 연구원, 증례 관리자, 수의사, 약학 분석 화학자, 임상시험 간호사, 미생물학자 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 정부/비영리(제1 업종 정보)와 관련되거나 매칭되는 정보 분석가, 카운셀러, 공무원, 직업군인, 환경 전문가, 지역 전문가, 자원봉사자 등을 포함할 수 있다.

또한 제2 업종 정보는, 예를 들면, 건설/시설(제1 업종 정보)과 관련되거나 매칭되는 유지보수 관리자, 견적 기술자, 정비공, 관리인 등을 포함할 수 있다.

사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보는 매출향상, 브랜드인지도, 회원가입, 상담신청, 기업홍보, 제품홍보, 이벤트참여, 앱다운로드, SNS홍보/운영, 매장방문을 포함할 수 있다.

개인정보는 사용자의 이름, 아이디(ID; identifier), 패스워드, 주민등록번호, 도로명 주소, 전화 번호, 휴대폰 번호, 이메일 주소, 및/또는 관리 서버(110)에 의해 생성되는 리워드(reward)(예; 포인트 등)를 나타내는 정보 등을 포함할 수 있다.

또한 제1 정보는 상기 사용자가 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 결제한 금액 및/또는 내역(결제내역)에 대한 정보, 상기 사용자가 지급받거나 사용한 리워드(포인트)에 대한 정보를 더 포함할 수도 있다.

예를 들면, 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱은 상기 사용자의 제1 정보를 통하여 소정의 인증 절차가 완료된 경우에만 후술하는 S320 단계 내지 S340, 도 7에 상응하는 동작을 실행할 수도 있다.

일 예로, 상기 소정의 기준은 소정의 인증 절차를 포함할 수 있으며, 상기 소정의 인증 절차는 상기 사용자의 개인 정보에 기반하여 진행되는 본인 인증 프로세스를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 방법은 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S320).

복수의 광고 카테고리는 플레이스 광고, 블로그 광고, SNS 광고, 이미지 광고, 비디오 광고, 팝업 광고, 음성 광고 등을 포함할 수 있다. 여기서 플레이스 광고는 특정 장소에 대한 지도를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 방법은 복수의 광고 카테고리 중 적어도 어느 하나에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 사용자 단말을 통하여 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S330).

사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱에서 복수의 광고 카테고리 중 적어도 어느 하나를 선택할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 표시되는 복수의 광고 카테고리 중 적어도 어느 하나를 터치하거나 클릭할 수 있으며, i) 상기 터치에 상응하는 신호가 관리 서버(110)에게 전달되어 상기 관리 서버(110)가 상기 제1 선택 정보를 생성하거나, ii) 상기 터치에 상응하는 제1 선택 정보를 사용자 단말(120)이 생성하여 관리 서버(110)에게 전달할 수 있다.

그리고, 상기 방법은 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S340).

관리 서버(110)는 제1 선택 정보에 상응하는 적어도 어느 하나의 광고 카테고리를 지원하는 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 사용자 단말(120)을 통하여 출력하도록 제어할 수 있다. 상기 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보들 각각은 후술하는 매칭 점수가 표시될 수 있으며, 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱은 상기 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보들을 상기 매칭 점수가 높은 순으로 표시하거나 출력할 수 있다.

도 4 내지 도 6은 본 발명의 광고 플랫폼을 제공하는 웹사이트 및/또는 모바일앱의 일 예를 도시한 것으로서, 설명의 편의를 위해 일 디자인을 선택한 것에 불과하며, 본 발명이 이에 한정되지 아니한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 광고 플랫폼을 제공하는 웹사이트 및/또는 모바일앱은 복수의 업종을 나타내는 정보(410), 복수의 마케팅 목적을 나타내는 정보(420), 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보(430)를 출력할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 광고 플랫폼을 제공하는 웹사이트 및/또는 모바일앱은 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 표시할 수 있으며, 일 예로, 플레이스 광고를 나타내는 정보(510), 블로그 광고를 나타내는 정보(520), SNS(소셜 네트워크 서비스) 광고를 나타내는 정보(530)를 출력할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 광고 플랫폼을 제공하는 웹사이트 및/또는 모바일앱은 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보(600)를 표시하거나 출력할 수 있다. 이때 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보(600)는 제1 추천 광고 업체를 나타내는 정보(610), 제2 추천 광고 업체를 나타내는 정보(620), 제3 추천 광고 업체를 나타내는 정보(630)를 포함할 수 있다. 제1 추천 광고 업체를 나타내는 정보(610), 제2 추천 광고 업체를 나타내는 정보(620), 제3 추천 광고 업체를 나타내는 정보(630) 각각은 업체명, 평점, 리뷰, 광고 업체의 위치 정보, 총 작업량, 가격, 만족도, 이벤트 정보(예; 할인 이벤트 등)를 포함할 수 있다. 여기서 총 작업량은 다른 업체와 비교하여 가장 많이 작업한 업체를 기준으로 얼만큼 작업했는지 보여줍니다. 또한 제1 매칭 점수(611)는 제1 추천 광고 업체에 대한 점수이며, 제2 매칭 점수(621)는 제2 추천 광고 업체에 대한 점수이며, 제3 매칭 점수(631)는 제3 추천 광고 업체에 대한 점수일 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 제1 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S710).

제1 정보는 사용자의 업종을 나타내는 정보, 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보를 포함할 수 있으며, 상기 사용자의 개인 정보를 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 제1 정보를 기초로 복수의 광고 카테고리 각각에 대한 카테고리 추천 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다(S720).

복수의 광고 카테고리는 플레이스 광고, 블로그 광고, SNS 광고, 이미지 광고, 비디오 광고, 팝업 광고, 음성 광고 등을 포함할 수 있다. 여기서 플레이스 광고는 특정 장소에 대한 지도를 포함할 수 있다.

이때, 카테고리 추천 점수는 상기 획득한 사용자에 대한 제1 정보와 상기 복수의 광고 카테고리 각각의 관련성, 적합성, 마케팅 성공 가능성 등을 나타내는 정보일 수 있다.

구체적으로, 제어 모듈(210)은 사용자의 개인 정보, 사용자의 업종을 나타내는 정보(제1 업종 정보, 제2 업종 정보), 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보 중 적어도 어느 하나에 기반하여 카테고리 추천 점수(및/또는 카테고리 추천 점수를 나타내는 정보)를 결정하거나 생성할 수 있다.

또한 카테고리 추천 점수를 나타내는 정보는 제어 모듈(210)의 인공지능 모듈(910) 및/또는 블록체인 모듈(920)에 의해 생성될 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다.

예를 들면, 복수의 광고 카테고리 중 제1 업종 정보 및/또는 제2 업종 정보에 대하여 효과적인 마케팅인 광고 카테고리는 카테고리 추천 점수가 더 높게 설정될 수 있다. (및/또는 제1 추천 가산점이 반영될 수 있다).

[수학식 1]

An = R + Xmn

An은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 제1 추천 가산점일 수 있다.

이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N).

R은 제1 추천 가산점 값을 0 내지 100으로 표현하기 위해 설정되는 임의의 값일 수 있으며, 일 예로, R은 '50'으로 설정될 수 있다.　

Xmn 은 m번째 업종 정보에 대하여 n번째 광고 카테고리가 미치는 마케팅 효과에 대한 0 내지 50의 효과 값이며, 이러한 효과값은 기설정된 것일 수 있다.

M은 제1 업종정보에 대응하는 제2 업종정보의 개수이고, m은 M개의 업종정보를 순서대로 나열하였을 경우, m 번째에 대응하는 업종정보를 의미할 수 있다. (1< m < M)

또 다른 예를 들면, 복수의 광고 카테고리 중 사용자가 가용할 수 있는 예산의 범위 내에서 광고를 수행할 수 있는 확률이 높은 광고 카테고리는 카테고리 추천 점수가 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 카테고리 추천 점수에 제2 추천 가산점이 반영될 수 있다).

[수학식 2]

Bn = R + {(P - Yn)/P} * 100

Bn은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 제2 추천 가산점일 수 있다. 이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N).

R은 제1 추천 가산점 값을 0 내지 100으로 표현하기 위해 설정되는 임의의 값일 수 있으며, 일 예로, R은 '50'으로 설정될 수 있다.　

P는 사용자의 가용할 수 있는 예산일 수 있다. Yn은 해당 n 번째에 카테고리 집행예산을 의미할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 복수의 광고 카테고리 중 사용자의 마케팅 목적에 대하여, 효과적인 마케팅인 광고 카테고리는 카테고리 추천 점수가 더 높게 설정될 수 있다. (및/또는 제3 추천 가산점이 반영될 수 있다).

[수학식 3]

Cn = R + Zln

Cn은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 제3 추천 가산점일 수 있다.

이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N).　

Zln 은 l번째 마케팅 목적에 대하여 n번째 광고 카테고리가 미치는 마케팅 효과에 대한 0 내지 50의 효과 값이며, 이러한 효과값은 기설정된 것일 수 있다.

L은 마케팅 목적 항목의 개수이고, l은 L개의 마케팅 목적을 순서대로 나열하였을 경우, l 번째에 대응하는 마케팅 목적을 의미할 수 있다. (1< l < L)

한편, 본 발명의 선택적 실시예에 따른 제어 모듈(210)은 상기 제1 추천 가산점 내지 제3 추천 가산점에 대하여, 상이한 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 제어 모듈(210)는 사용자의 마케팅 목적 중 가중치를 부여하도록 기설정된 항목에 대하여, 해당 항목에 대응하는 추천 가산점에 가중치를 부여할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보(매출향상, 브랜드인지도, 회원가입, 상담신청, 기업홍보, 제품홍보, 이벤트참여, 앱다운로드, SNS홍보/운영, 매장방문) 중 매출향상, 기업홍보, 제품홍보 항목은 가중치를 2배 부여하도록 기설정될 수 있다. 이는 매출향상, 기업홍보, 제품홍보는 광고 유형에 따른 마케팅 효과가 업종 정보나 예산 범위에 따른 광고 유형에 비하여 상대적으로 우수하기 때문이다.

다시 말하면, 사용자의 마케팅 목적이 매출향상, 기업홍보, 제품홍보 중 어느 하나인 경우, 제어 모듈(210)는 해당 목적에 대응하는 추천 가산점에 대하여 2배의 가중치를 부여할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보 중 브랜드 인지도 항목은 가중치를 3배 부여하도록 기설정될 수 있다. 이는 브랜드 인지도 항목은 광고 유형에 따른 마케팅 효과가 업종 정보나 예산 범위에 따른 광고 유형에 비하여 현저히 우수하기 때문이다.

다시 말하면, 사용자의 마케팅 목적이 브랜드인지도인 경우, 제어 모듈(210)는 해당 목적에 대응하는 추천 가산점에 대하여 3배의 가중치를 부여할 수 있다.

즉, 제어 모듈(210)은 사용자의 마케팅 목적이 매출향상, 기업홍보, 제품홍보 및/또는 브랜드 인지도 향상인 경우, 마케팅 목적을 업종 정보나 가용할 수 있는 예산 범위보다 중요한 인자(factor)로 고려하여 가중치를 부여할 수 있고, 이를 기초로 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 산출할 수 있다.

추천 점수 산출식은 아래와 같다.

[수학식 4]

Dn = An + Bn + Wl*Cn

Dn은 N개의 광고 카테고리 중 n번째 광고 카테고리에 대응하는 추천 점수일 수 있다. 이때, N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, n은 N개의 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다(1< n < N).

Wl 은 l 번째에 대응하는 마케팅 목적의 가중치일 수 있다. Wl 은 1 에서 5 사이의 값 중에서 마케팅 목적에 따라 기설정된 것일 수 있다.

L은 마케팅 목적 항목의 개수이고, l은 L개의 마케팅 목적을 순서대로 나열하였을 경우, l 번째에 대응하는 마케팅 목적을 의미할 수 있다. (1< l < L)

본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 카테고리 추천 점수를 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S730).

관리 서버(110)는 사용자 단말(120)에서 출력되는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 상기 카테고리 추천 점수를 나타내는 정보가 출력되도록 제어할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)는 카테고리 추천 점수 및 이에 대응하는 카테고리 정보를 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S740).

관리 서버(110)는 복수의 광고 카테고리 중에서 카테고리 추천 점수가 높은 카테고리에 대한 정보를 생성하여 사용자 단말(120)을 통하여 출력하도록 제어할 수 있다.

상기 복수의 광고 카테고리 정보 중 적어도 하나는 각각의 카테고리 추천 점수가 함께 표시될 수 있으며, 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱은 상기 복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보들을 상기 추천 점수가 높은 순으로 표시하거나 출력할 수 있다.

그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 복수의 광고 키테고리에 상응하는 제1 선택 정보를 사용자 단말을 통하여 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S750).

사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱에서 복수의 광고 카테고리 중 적어도 어느 하나를 선택할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 표시되는 복수의 광고 카테고리 중 적어도 어느 하나를 터치하거나 클릭할 수 있으며, i) 상기 터치에 상응하는 신호가 관리 서버(110)에게 전달되어 상기 관리 서버(110)가 상기 제1 선택 정보를 생성하거나, ii) 상기 터치에 상응하는 제1 선택 정보를 사용자 단말(120)이 생성하여 관리 서버(110)에게 전달할 수 있다.

한편, 상기 S710 내지 S750은 순차적으로 구현될 수도 있으나, 그 순서는 변경되어 구현될 수 있으며, 상기 S710 내지 S750 중 일부 만이 본 발명의 다른 기재(방법)와 결합되어 구현될 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 플랫폼을 운용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 관리 서버(110)가 사용자의 제1 정보에 기반하여 매칭 점수를 나타내는 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다(S810).

여기서 매칭 점수는 사용자와 복수의 추천 광고 업체 각각과의 사이에 관련성, 적합성, 추천의 정도 등을 나타내는 정보일 수 있다.

또한 제어 모듈(210)은 사용자의 개인 정보, 사용자의 업종을 나타내는 정보(제1 업종 정보, 제2 업종 정보), 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보, 사용자가 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 결제한 금액 및/또는 내역(결제내역)에 대한 정보, 사용자가 지급받거나 사용한 리워드(포인트)에 대한 정보 중 적어도 어느 하나에 기반하여 매칭 점수(및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보)를 결정하거나 생성할 수 있다. 또한 매칭 점수를 나타내는 정보는 제어 모듈(210)의 인공지능 모듈(910) 및/또는 블록체인 모듈(920)에 의해 생성될 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다.

예를 들면, 제1 업종 정보 및/또는 제2 업종 정보와 관련되는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있다. 또한 예를 들면, 상기 사용자가 해당 업체에서 광고 서비스를 이용한 이력이 있거나, 및/또는 광고 서비스를 이용하여 결제한 내역이 있는 경우에는 해당 광고 업체의 매칭 점수는 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제1 매칭 가산점이 반영될 수 있다).

예를 들면, 사용자가 가용할 수 있는 예산의 범위 내에서 광고 서비스를 제공할 수 있는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제2 매칭 가산점이 반영될 수 있다).

예를 들면, 사용자가 보유하는 리워드(포인트)로 광고 서비스를 제공해줄 수 있는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있으며, 특히 사용자가 보유하는 리워드(포인트)만으로도 제공받을 수 있는 광고 서비스를 지원해주는 광고 업체의 경우 매칭 점수가 더 높게 설정될 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제3 매칭 가산점이 반영될 수 있다).

예를 들면, 사용자가 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 입력한 제1 정보에 기반하여, 상기 제1 정보가 입력된 시간으로부터 소정의 시간(시간 임계값) 이내에 i) 해당 광고 업체가 상기 제1 정보에 기반하는 광고 초안을 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 입력하거나, ii) 상기 제1 정보에 기반하는 광고 초안을 나타내는 정보를 상기 관리 서버(110)에 전송한 광고 업체의 경우, 관리 서버(110)는 해당 업체에 대하여 매칭 점수를 더 높게 설정할 수 있다(및/또는 매칭 점수에 제4 매칭 가산점이 반영될 수 있다).

그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 매칭 점수를 나타내는 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S820).

관리 서버(110)는 사용자 단말(120)에서 출력되는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 상기 매칭 점수를 나타내는 정보가 출력되도록 제어할 수 있다.

그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 사용자 단말을 통하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다(S830).

관리 서버(110)는 제1 선택 정보에 상응하는 적어도 어느 하나의 광고 카테고리를 지원하는 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 사용자 단말(120)을 통하여 출력하도록 제어할 수 있다. 상기 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보들 각각은 매칭 점수가 함께 표시될 수 있으며, 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱은 상기 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보들을 상기 매칭 점수가 높은 순으로 표시하거나 출력할 수 있다.

그리고, 상기 방법은 관리 서버(110)가 복수의 추천 광고 업체에 상응하는 제2 선택 정보를 사용자 단말을 통하여 획득하는 단계를 포함할 수 있다(S840).

사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱에서 복수의 광고 업체 중 적어도 어느 하나를 선택할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 표시되는 복수의 광고 업체 중 적어도 어느 하나를 터치하거나 클릭할 수 있으며, i) 상기 터치에 상응하는 신호가 관리 서버(110)에게 전달되어 상기 관리 서버(110)가 상기 제2 선택 정보를 생성하거나, ii) 상기 터치에 상응하는 제2 선택 정보를 사용자 단말(120)이 생성하여 관리 서버(110)에게 전달할 수 있다.

한편, 상기 S810 내지 S840은 순차적으로 구현될 수도 있으나, 그 순서는 변경되어 구현될 수 있으며, 상기 S810 내지 S840 중 일부 만이 본 발명의 다른 기재(방법)와 결합되어 구현될 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 제어 모듈을 나타내는 블록도이다.

도 9를 참조하면, 관리 서버(110)의 제어 모듈(210)은 인공지능 모듈(910) 및 블록체인 모듈(920)을 포함할 수 있다.

인공지능 모듈(910)은 인공지능망에 기반하여 i) 복수의 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 생성하거나, 및/또는 ii) 광고업체에 대한 매칭 점수를 생성할 수 있다. 또한, 인공지능 모듈(910)은 저장 모듈(250)에 저장된 빅데이터(big data)에 기계 학습(machine learning)을 이용하여 상기 i) 복수의 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 생성하거나, 및/또는 ii) 광고업체에 대한 매칭 점수를 생성할 수 있다.

또한, 인공지능 모듈(910)은 관리 서버(110)의 저장 모듈(250)에 저장된 빅데이터를 입력변수로 하여 인공지능망을 학습시킬 수 있다. 예를 들면, 인공지능 모듈(910)은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 기법을 이용하여 정확한 상관 관계가 도 출될 수 있도록 학습을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인공지능 모듈(910)은 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 이용하는 제1 사용자 이전에 상기 웹사이트 및/또는 모바일앱을 이용했던 복수의 제2 사용자(즉, 이전 고객들)가 입력한 정보들을 학습데이터로 하여 상기 인공지능망을 학습시킬 수 있다.

일 예로, 인공지능 모듈(910)은 제1 학습 모드(learning mode)에 따라 상기 인공지능망을 학습시킬 수 있으며, 인공지능 모듈(910)은 제1 학습 모드의 경우 i) 제2 사용자가 입력한 제2 사용자의 개인 정보, 제2 사용자의 업종을 나타내는 정보(제2 사용자의 제1 업종 정보, 제2 사용자의 제2 업종 정보), 제2 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 제2 사용자가 가용할 수 있는 예산을 나타내는 정보, 제2 사용자가 본 발명의 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 결제한 금액 및/또는 내역(결제내역)에 대한 정보, 제2 사용자가 지급받거나 사용한 리워드(포인트)에 대한 정보와 ii) 상기 제2 사용자가 본 발명의 광고 서비스를 이용한 후에 입력한 평점 및/또는 상기 제2 사용자가 전술한 i) 정보들을 입력한 시점으로부터 광고 초안(및/또는 광고 완성본)을 수신한 시점 사이의 차이를 나타내는 정보를 학습 데이터(learning data)로 하여 상기 인공지능망을 학습시킬 수 있다.

예를 들면, 인공지능 모듈(910)은 전술한 바와 같이 학습된 인공지능망에 입력되는 입력(input)에 기반하여, 상기 학습된 인공지능망으로부터 출력(output)을 획득할 수 있다. 상기 입력(input)은 사용자의 제1 정보, 사용자의 제1 선택 정보 등이고, 상기 출력(output)은 상기 i) 추천 점수 및/또는 ii) 매칭 점수(및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보)일 수 있다. 이를 통해 인공지능 모듈(910)은 i) 복수의 광고 카테고리에 대한 추천 점수를 생성하거나, 및/또는 ii) 매칭 점수(및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보)를 생성할 수 있다.

또한 인공지능 모듈(910)은 딥러닝을 통하여 상기 함수에서의 복수 개의 입력들의 가중치(weight)를 학습을 통하여 산출할 수 있다. 또한, 이러한 학습을 위하여 활용되는 인공지능망 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 및 DRNN(Dynamic Recurrent Neural Network) 등 다양한 모델들을 활용할 수 있을 것이다.

여기서 RNN은 현재의 데이터와 과거의 데이터를 동시에 고려하는 딥 러닝 기법으로서, 순환 신경망(RNN)은 인공 신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 방향성 사이클(directed cycle)을 구성하는 신경망을 나타낸다. 나아가, 순환 신경망(RNN)을 구성할 수 있는 구조에는 다양한 방식이 사용될 수 있는데, 예컨대, 완전순환망(Fully Recurrent Network), 홉필드망(Hopfield Network), 엘만망(Elman Network), ESN(Echo state network), LSTM(Long short term memory network), 양방향(Bi-directional) RNN, CTRNN(Continuous-time RNN), 계층적 RNN, 2차 RNN 등이 대표적인 예이다. 또한, 순환 신경망(RNN)을 학습시키기 위한 방법으로서, 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Method 등의 방식이 사용될 수 있다.

블록체인 모듈(920)은, 매칭 점수를 나타내는 정보가 블록체인 기술에 기반하여 다른 네트워크 노드(예; 사용자 단말(120))에게 전달될 수 있도록, 상기 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 기반하여 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터를 생성할 수 있다. 상기 블록체인 모듈(920)에 의해 생성되는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터는 통신 모듈(220)을 통하여 사용자 단말(120)에게 전달될 수 있다. 또한 상기 관리 서버(110)는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터에 포함된 적어도 하나의 요소들을 블록체인(252, 미도시)에 저장할 수 있다.

일반적으로 블록 체인(block chain)은 P2P(peer-to-peer) 네트워크에 의해 생성되고 관리되는 위조 및/또는 변조 불가능한 분산 저장소이다. 블록 체인은 트랜잭션(쌍방간의 쪼갤 수 없는 단위 작업)으로 생성된 데이터 블록들을 체인(chain) 형태로 잇따라 연결한 모음을 의미한다. 이전 블록에 다름 블록을 연이어 암호화하고 과반수가 넘는 사용자가 동의한 데이터를 실제 데이터로 인정하기 때문에, 한번 기록된 데이터는 위조 및/또는 변조가 불가능하다. 블록 체인의 대표적인 응용사례는 암호화폐의 거래 과정을 기록하는 분산화된 전자 화폐인 비트코인(bitcoin)이 있다. 블록 체인에는 일정 시간 동안 사용자들 간에 발생되는 확정된 거래 내역이 저장될 수 있다. 그리고, 많은 사용자들은 블록 체인 사본을 각자 갖고 있으며, 거래 내역은 모두에게 공개될 수 있다. 이와 같이, 과반수가 넘는 사용자가 동의한 거래 내역만 실제 데이터로 인정되고, 영구적으로 보관할 블록으로 묶여 저장될 수 있다.

한편, 본 발명의 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 제1 네트워크 노드(130) 내지 제4 네트워크 노드(160) 각각은 블록체인을 포함하거나 블록 데이터를 제어할 수 있는 블록체인 노드일 수 있다. 예를 들면, 관리 서버(110)는 사용자 단말(120)로부터 수신되는 제1 정보, 제1 선택 정보, 제2 선택 정보, 추천 광고 업체를 나타내는 정보, 매칭 점수를 나타내는 정보 등을 그룹화 및/또는 해시(hash)하여 블록 체인에 저장한 후, 제1 정보, 제1 선택 정보, 제2 선택 정보, 추천 광고 업체를 나타내는 정보, 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보 등에 대한 위조 및/또는 변조를 검증하거나 판단할 수 있다. 일 예로, 블록체인 모듈(920)은 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 기반하여 머클 해쉬(Merkle hash)를 포함하는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터(matching score block data)를 생성하고, 상기 생성된 머클 해쉬가 포함되도록 복수의 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보를 그룹화할 수 있다.

관리 서버(110)는 저장 모듈(250)에 저장할 내용(예; 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 기반하여 머클 해쉬를 포함하는 추천 점수 및/또는 매칭 점수 블록 데이터)을 블록체인 트랜잭션으로 만들어 블록체인 네트워크(100)에 참여한 다른 블록체인 노드(120,　130,　140,　150,　160)에게 전송할 수 있다. 상기 블록체인 트랜잭션에 저장할 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보는 머클 해쉬 식별자, 그룹 식별자 및/또는 이전 그룹의 식별자를 포함할 수 있다.

관리 서버(110)는 미리 결정된 시간 및 상기 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 개수 중 적어도 하나에 기반하여 상기 블록체인(252)에 저장된 적어도 하나의 요소와 상기 그룹화된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보에 포함된 적어도 하나의 요소를 비교하여 상기 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 무결성을 검증할 수 있다. 상기 관리 서버(110)는 상기 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보가 무결성하지 않는 경우, 출력 모듈(240)을 통해 상기 무결성 여부를 출력할 수 있다.

관리 서버(110)는 상기 저장 모듈(250)에 저장된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보가 위조 및/또는 변조되거나 손상된 경우, 상기 관리 서버(110)를 관리하는 관리자(예; 제2 사용자)가 이러한 사항을 알 수 있도록 출력 모듈(240)을 통해 상기 무결성 여부를 출력할 수 있다. 상기 제어 모듈(210)는 상기 저장된 블록체인의 무결성 여부를 판단하기 위한 증명서(certificate)를 생성하여 다른 블록체인 노드(120,　130,　140,　150,　160)에게 전송할 수 있다. 상기 증명서는, 상기 저장된 적어도 하나의 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 정보, 상기 그룹화된 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 정보 및 상기 저장된 블록체인의 정보를 포함할 수 있다. 상기 증명서는 관리 서버(110)가 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보의 무결성 여부를 판단하는데 이용될 수 있다.

제어 모듈(210)은 상기 저장된 블록체인에 대한 적어도 하나의 요소의 요청이 i) 본 발명의 추천 점수 및/또는 매칭 점수를 나타내는 정보 제공 서비스를 제공하거나 지원하는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여, 및/또는 ii) 다른 블록체인 노드(120,　130,　140,　150,　160)로부터 수신되면 상기 요청된 적어도 하나의 요소를 i) 상기 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 출력하거나, 및/또는 ii) 다른 블록체인 노드(120,　130,　140,　150,　160)에게 전송할 수 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다. 예컨대, 본 발명의 모든 실시예는 일부분들이 서로 조합되어 시스템(100), 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 및/또는 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160) 등에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 시스템(100), 관리 서버(110), 사용자 단말(120), 및/또는 네트워크 엔티티(130,　140,　150,　160) 등을 제어하는 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.

한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.

또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.

또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자장치의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체(computer readable recording medium)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.

한편, 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 장치를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다.

기기로 읽을 수 있는 기록매체는, 비일시적 기록매체(non-transitory computer readable recording medium)의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다. 이때 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.

이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (7)

1. 광고 플랫폼을 운용하는 관리 서버(management server)에 있어서,
   사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 통신 모듈; 및
   복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하고, 복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하고, 상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 제어 모듈; 을 포함하고
   상기 제1 정보는 상기 사용자의 업종을 나타내는 정보이고,
   상기 제어 모듈은 상기 사용자의 제1 정보에 기반하여 상기 복수의 광고 카테고리 각각에 상응하는 추천 점수를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하고,
   상기 추천 점수를 나타내는 정보(An)는,
   [수학식 1]
   An = R + Xmn (1< n < N, 1< m < M)
   상기 수학식 1에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하고,
   상기 N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, 상기 M은 상기 사용자의 업종을 나타내는 정보에 대응하는 업종정보의 개수이고, 상기 An은 N개의 광고 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 광고 카테고리에 대응하는 추천 점수를 나타내는 정보이고, 상기 Xmn은 M개의 업종정보를 순서대로 나열하였을 경우, m번째에 대응하는 업종 정보에 대하여 n번째 광고 카테고리가 미치는 마케팅 효과에 대한 0 내지 50의 기설정된 효과 값이고, 상기 R은 제1 추천 가산점 값을 0 내지 100으로 표현하기 위해 기설정되는 값인, 관리 서버.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1 정보는,
   상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자의 마케팅 목적을 나타내는 정보, 및 상기 사용자의 가용 예산을 나타내는 정보를 포함하는, 관리 서버.
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 제어 모듈은 블록체인 모듈을 포함하고,
   상기 블록체인 모듈은 상기 추천 점수를 나타내는 정보에 상응하는 추천 점수 블록 데이터를 생성하여 상기 사용자 단말에게 전달하는 것을 특징으로 하는, 관리 서버.
5. 관리 서버(management server)의 광고 플랫폼 운용방법에 있어서,
   사용자가 상기 광고 플랫폼을 통하여 입력하는 제1 정보를 상기 광고 플랫폼을 실행하는 사용자 단말로부터 수신하는 단계;
   복수의 광고 카테고리를 나타내는 정보를 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계;
   복수의 광고 카테고리에 상응하는 사용자의 제1 선택 정보를 상기 사용자 단말로부터 획득하는 단계; 및
   상기 제1 선택 정보 및 상기 제1 정보에 기반하여 복수의 추천 광고 업체를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하도록 제어하는 단계;를 포함하고,
   상기 제1 정보는 상기 사용자의 업종을 나타내는 정보이고,
   상기 출력하는 단계는 상기 사용자의 제1 정보에 기반하여 상기 복수의 광고 카테고리 각각에 상응하는 추천 점수를 나타내는 정보를 생성하여 상기 사용자 단말을 통하여 출력하고,
   상기 추천 점수를 나타내는 정보(An)는,
   [수학식 1]
   An = R + Xmn (1< n < N, 1< m < M)
   상기 수학식 1에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하고,
   상기 N은 복수의 광고 카테고리의 개수이고, 상기 M은 상기 사용자의 업종을 나타내는 정보에 대응하는 업종정보의 개수이고, 상기 An은 N개의 광고 카테고리를 순서대로 나열하였을 경우, n 번째에 대응하는 광고 카테고리에 대응하는 추천 점수를 나타내는 정보이고, 상기 Xmn은 M개의 업종정보를 순서대로 나열하였을 경우, m번째에 대응하는 업종 정보에 대하여 n번째 광고 카테고리가 미치는 마케팅 효과에 대한 0 내지 50의 기설정된 효과 값이고, 상기 R은 제1 추천 가산점 값을 0 내지 100으로 표현하기 위해 기설정되는 값인, 광고 플랫폼 운용방법.
6. 제5항의 광고 플랫폼 운용방법을 실행 시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
7. 컴퓨터를 이용하여 제5항의 광고 플랫폼 운용방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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