KR102365664B1 - 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위하여, 생성자 클라이언트에서 생성된 여행 영상, 여행 상품, 생성자 정보 및 생성 위치 정보를 수신하는 여행 영상 수신 모듈; 공유자 클라이언트에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 여행 영상 및 공유자 정보를 기초로 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 유니크 식별자를 공유자 클라이언트에 출력하는 유니크 식별자 생성 모듈; 예약자 클라이언트에서 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 예약자 클라이언트에 출력하며, 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버에서 수신하여 예약자 클라이언트에 출력하는 결제 확인 모듈; 및 여행 상품의 가격 및 보상률 등을 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하고, 연결된 데이터베이스에 보상 정보를 유니크 식별자, 생성 위치 정보, 생성자 정보, 공유자 정보 및 예약자 정보에 매핑하여 저장하는 보상 정보 생성 모듈;을 제공할 수 있다.

Description

인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치 및 방법{Artificial intelligence based travel product sales compensation device and method}

본 발명은 여행 크리에이터에 대한 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치 및 방법에 관한 것이다.

여행 산업은 스마트폰의 등장에 따라 급변하였으며 이에 따라 매년 꾸준히 성장하고 있는 산업군 중 하나이다. 여행 산업은 크게 항공, 숙박, 렌터카, 액티비티 티켓, 여행가이드 혹은 패키지여행으로 구분될 수 있다. 이 중 숙박 예약 산업은 여행 산업에서의 필수적인 요소로서 수요 및 공급이 가장 크고 경쟁도 가장 심화되어 있는 산업군이다. 숙박 예약 산업에서의 대표적인 플레이어로는, 호텔 예약에 호텔스닷컴, 익스피디아, 부킹닷컴, 아고다, 호텔엔조이, 당일 호텔 타임커머스에 데일리호텔, 세일투나잇, 호텔타임(여기어때), 호텔나우(야놀자), 모텔 예약에 야놀자, 여기어때, 팬션 예약에 야놀자팬션, 우리팬션, 떠나요닷컴, 게스트하우스나 민박 예약에 에어비앤비, 코자자, 올스테이, 호텔메타검색에 트립어드바이저, 호텔스컴바인, 스카이스캐너, 트리바고 등이 있다.

이러한 다양한 여행 서비스의 등장으로 여행객들은 과거에 단순히 패키지 여행을 구매하던 방식과 달리 여행 경험과 일정을 직접 설계하고자 하는 경향이 발생하기 시작하였다. 이와 더불어 여행 서비스들은 고객들이 원하지도 않는 상품과 프로모션을 푸시하는 방식에서 벗어나 다양한 방식으로 상품을 제공함으로써 여행 설계의 새로운 소비 경험을 제공하는데 주력하고 있다.

대한민국 등록특허 10-1979764, 최저가 호텔 예약에 따른 차액보상이 가능한 호텔 예약 방법 및 시스템, (주)트립비토즈 미국 등록특허 US 10346402 B2, Optimized system and method for finding best fares, Expedia, Inc. 미국 등록특허 US 7783506 B2, System and method for managing reservation requests for one or more inventory items, Expedia, Inc. 미국 등록특허 US 6826543 B1, System and method for conducting transactions involving generically identified items, Hotels.com 미국 공개특허 US 2016-0078374 A1, GRAPHICAL USER INTERFACE FOR HOTEL SEARCH SYSTEMS, GOOGLE INC. 미국 공개특허 US 2013-0031506 A1, HOTEL RESULTS INTERFACE, GOOGLE INC.

여행 설계의 새로운 소비 경험을 제공하는 방법 중 하나로 여행 크리에이터들이 각종 소셜 네트워크나 여행 서비스 상에서 여행 영상을 사용자들에게 제공하는 방법이 있다. 여행 영상(동영상 또는 이미지)을 소셜 네트워크/여행 서비스 상에 업로드하는 여행 크리에이터들이 창출할 수 있는 기존의 수익은 광고 수익(배너 광고, PPL 광고, 기획 영상 광고, 영상 전 광고 등)에 한정되어 있었고, 업로드 한 여행 영상에서부터 여행 상품의 판매가 발생하는 경우에 보상을 제공하여 여행 상품의 구매를 효율적으로 유도하는 여행 영상들의 생산을 촉진하는 여행 서비스 시스템은 나타나지 않았다.

따라서, 본 발명의 목적은 여행 크리에이터들이 여행 영상을 업로드 하여 여행 상품의 판매를 발생시키는 경우 해당 여행 크리에이터에게 보상을 제공하여 여행 크리에이터들이 여행 영상의 업로드만으로 수익을 발생시킬 수 있는 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치 및 방법을 제공하는데에 있다.

이하 본 발명의 목적을 달성하기 위한 구체적 수단에 대하여 설명한다.

본 발명의 목적은, 생성자 클라이언트에서 생성된 여행 영상, 여행 상품, 생성자 정보 및 생성 위치 정보를 수신하는 여행 영상 수신 모듈; 공유자 클라이언트에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 상기 여행 영상 및 공유자 정보를 기초로 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 상기 유니크 식별자를 상기 공유자 클라이언트에 출력하는 유니크 식별자 생성 모듈; 예약자 클라이언트에서 상기 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 상기 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하며, 상기 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버에서 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하는 결제 확인 모듈; 및 상기 여행 상품의 가격 및 보상률 등을 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하고, 연결된 데이터베이스에 상기 보상 정보를 상기 유니크 식별자, 상기 생성 위치 정보, 상기 생성자 정보, 상기 공유자 정보 및 예약자 정보에 매핑하여 저장하는 보상 정보 생성 모듈;을 포함하고, 상기 유니크 식별자 생성 모듈은, 상기 여행 영상을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상을 임베딩하여 벡터화 한 여행 영상 임베딩 벡터를 출력데이터로 하는 인공신경망 모듈을 포함하며, 상기 인공신경망 모듈은 상기 여행 영상을 복수개의 클래스(Class)로 분류하도록 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network)의 FC Layer(fully-connected layer)에서 출력되는 벡터를 상기 여행 영상 임베딩 벡터로 출력하도록 구성되며, 상기 보상률은, 기설정된 기본 보상률에 '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 판매 수', '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수' 또는 '상기 여행 상품의 판매 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수'를 가중치로 곱한 값을 의미하는, 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치를 제공하여 달성될 수 있다.

본 발명의 다른 목적은, 여행 상품의 판매에 따라 보상 정보를 생성하는 프로그램 코드를 저장하는 메모리 모듈; 및 상기 프로그램 코드를 처리하는 처리 모듈;을 포함하고, 상기 프로그램 코드는, 생성자 클라이언트에서 생성된 여행 영상, 상기 여행 상품, 생성자 정보 및 생성 위치 정보를 수신하는 여행 영상 수신 단계; 공유자 클라이언트에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 상기 여행 영상 및 공유자 정보를 기초로 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 상기 유니크 식별자를 상기 공유자 클라이언트에 출력하는 유니크 식별자 생성 단계; 예약자 클라이언트에서 상기 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 상기 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하며, 상기 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버에서 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하는 결제 확인 단계; 및 상기 여행 상품의 가격 및 보상률 등을 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하고, 연결된 데이터베이스에 상기 보상 정보를 상기 유니크 식별자, 상기 생성 위치 정보, 상기 생성자 정보, 상기 공유자 정보 및 예약자 정보에 매핑하여 저장하는 보상 정보 생성 단계; 를 포함하여 컴퓨터 상에서 수행하도록 구성되고, 상기 유니크 식별자 생성 모듈은, 상기 여행 영상을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상을 임베딩하여 벡터화 한 여행 영상 임베딩 벡터를 출력데이터로 하는 인공신경망 모듈을 포함하며, 상기 인공신경망 모듈은 상기 여행 영상을 복수개의 클래스(Class)로 분류하도록 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network)의 FC Layer(fully-connected layer)에서 출력되는 벡터를 상기 여행 영상 임베딩 벡터로 출력하도록 구성되며, 상기 보상률은, 기설정된 기본 보상률에 '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 판매 수', '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수' 또는 '상기 여행 상품의 판매 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수'를 가중치로 곱한 값을 의미하는, 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치를 제공하여 달성될 수 있다.

본 발명의 다른 목적은, 여행 영상 수신 모듈이, 생성자 클라이언트에서 생성된 여행 영상, 상기 여행 상품, 생성자 정보 및 생성 위치 정보를 수신하는 여행 영상 수신 단계; 유니크 식별자 생성 모듈이, 공유자 클라이언트에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 상기 여행 영상 및 공유자 정보를 기초로 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 상기 유니크 식별자를 상기 공유자 클라이언트에 출력하는 유니크 식별자 생성 단계; 결제 확인 모듈이, 예약자 클라이언트에서 상기 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 상기 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하며, 상기 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버에서 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하는 결제 확인 단계; 및 보상 정보 생성 모듈이, 상기 여행 상품의 가격 및 보상률 등을 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하고, 연결된 데이터베이스에 상기 보상 정보를 상기 유니크 식별자, 상기 생성 위치 정보, 상기 생성자 정보, 상기 공유자 정보 및 예약자 정보에 매핑하여 저장하는 보상 정보 생성 단계; 를 포함하고, 상기 유니크 식별자 생성 모듈은, 상기 여행 영상을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상을 임베딩하여 벡터화 한 여행 영상 임베딩 벡터를 출력데이터로 하는 인공신경망 모듈을 포함하며, 상기 인공신경망 모듈은 상기 여행 영상을 복수개의 클래스(Class)로 분류하도록 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network)의 FC Layer(fully-connected layer)에서 출력되는 벡터를 상기 여행 영상 임베딩 벡터로 출력하도록 구성되며, 상기 보상률은, 기설정된 기본 보상률에 '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 판매 수', '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수' 또는 '상기 여행 상품의 판매 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수'를 가중치로 곱한 값을 의미하는, 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 방법을 제공하여 달성될 수 있다.

본 발명의 다른 목적은, 예약자의 클라이언트인 예약자 클라이언트에 구성되고, 상기 예약자 클라이언트에 설치되는 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈을 저장하는 메모리 모듈; 및 상기 예약자 클라이언트에 구성되고, 상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈의 프로그램 코드를 처리하는 처리 모듈; 을 포함하고, 상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈의 프로그램 코드는, 제1항에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 여행 영상 및 여행 상품에 대한 정보를 수신하는 여행 영상 정보 수신 단계; 상기 예약자의 입력에 의해 상기 여행 상품에 대한 여행 상품 예약 요청을 송신하는 예약 요청 단계; 및 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 상기 여행 상품을 기초로 생성된 보상 정보를 수신하는 보상 정보 수신 단계; 를 포함하여 컴퓨터 상에서 수행하도록 구성되는, 인공지능 기반의 호텔 예약 장치를 제공하여 달성될 수 있다.

본 발명의 다른 목적은, 예약자의 클라이언트인 예약자 클라이언트에 구성되고 상기 예약자 클라이언트에 설치되는 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 제1항에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 여행 영상 및 여행 상품에 대한 정보를 수신하는 여행 영상 정보 수신 단계; 상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 상기 예약자의 입력에 의해 상기 여행 상품에 대한 여행 상품 예약 요청을 송신하는 예약 요청 단계; 및 상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 상기 여행 상품을 기초로 생성된 보상 정보를 수신하는 보상 정보 수신 단계; 를 포함하는, 인공지능 기반의 호텔 예약 방법을 제공하여 달성될 수 있다.

상기한 바와 같이, 본 발명에 의하면 이하와 같은 효과가 있다.

첫째, 본 발명의 일실시예에 따르면, 여행 크리에이터들이 여행 영상의 업로드만으로 수익을 발생시킬 수 있는 효과가 발생되어, 여행 크리에이터들의 여행 영상 업로드가 촉진되는 효과가 발생된다. 즉, 여행 크리에이터들에게 진정한 의미의 디지털 노마드의 삶을 제공할 수 있게 되는 효과가 발생된다.

둘째, 본 발명의 일실시예에 따르면, 보상에 의해 양질의 여행 영상들을 생산하게 되므로 상대적으로 저비용 고효율의 마케팅이 가능해지며, 니치(niche)한 여행 상품까지도 소셜 마케팅 효과를 볼 수 있는 효과가 발생된다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치를 도시한 모식도,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 여행 수신 모듈(10)의 작동관계를 도시한 모식도,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 애플리케이션 모듈에서 특정 여행 지역에 대한 생성자 보상 예측 정보가 출력된 디스플레이를 도시한 모식도,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 애플리케이션 모듈에서 특정 여행 상품에 대한 생성자 보상 예측 정보가 출력된 디스플레이를 도시한 모식도,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 유니크 식별자 생성 모듈(11)의 작동관계를 도시한 모식도,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 유니크 식별자를 도시한 모식도,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 여행 영상 임베딩 벡터의 생성 단계를 도시한 모식도,
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 애플리케이션 모듈에서 특정 여행 상품에 대한 공유자 보상 예측 정보가 출력된 디스플레이를 도시한 모식도,
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 결제 확인 모듈(12)의 작동관계를 도시한 모식도이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 쉽게 실시할 수 있는 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작원리를 상세하게 설명함에 있어서 관련된 공지기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 명세서 전체에서, 특정 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고, 간접적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 특정 구성요소를 포함한다는 것은 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하 발명의 설명에서 컨볼루져널 곱을 활용한 Neural Network인 Convolutional Neural Network은 CNN, ConvNet 등으로 기재될 수 있다.

이하 발명의 설명에서는 설명의 편의에 따라 호텔 예약을 기준으로 기술하였지만, 본 발명의 범위는 호텔 예약에 한정되지 않고 민박, 호스텔, 모텔, 호텔의 타임커머스, 액티비티, 패키지 여행, 가이드, 렌트카 등의 모든 여행 상품에 대한 범위를 포함할 수 있다.

이하 발명의 설명에서 여행 크리에이터는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치 내에서 여행 상품을 생산하는 생성자, 공유하는 공유자, 소비하는 예약자를 모두 포함하는 의미로 해석될 수 있다.

인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치를 도시한 모식도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치(1)는, 여행 영상 수신 모듈(10), 유니크 식별자 생성 모듈(11), 결제 확인 모듈(12), 보상 정보 생성 모듈(13)을 포함할 수 있다.

여행 영상 수신 모듈(10)은 여행 영상의 생성자의 클라이언트인 생성자 클라이언트(100)에서 생성된 여행 영상 및 상기 여행 영상과 함께 입력되는 여행 상품 정보, 생성자 정보, 상기 여행 영상이 생성된 위치에 대한 정보인 생성 위치 정보, 생성 시간 정보 등을 수신하는 모듈이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 여행 수신 모듈(10)의 작동관계를 도시한 모식도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 보상 정보 생성 모듈(13)에서 생성자 보상 예측 정보를 생성하여 생성자 클라이언트(100)의 애플리케이션 모듈(Web module을 포함)에 송신하게 되고, 생성자는 애플리케이션 모듈에서 출력되는 생성자 보상 예측 정보를 기초로 특정 여행 상품 또는 특정 지역에 대한 여행 영상의 생성 여부를 결정하여 여행 영상을 생성하며, 생성자 클라이언트(100)에서 생성된 여행 영상을 여행 영상 수신 모듈(10)로 송신하도록 구성된다. 유니크 식별자 생성 모듈(11)은 여행 영상 수신 모듈(10)에 수신된 여행 영상을 이용하여 유니크 식별자를 생성하도록 구성된다.

생성자 보상 예측 정보와 관련하여, 본 발명의 일실시예에 따르면 보상 정보 생성 모듈(13)은 특정 여행 상품이나 상기 특정 여행 상품을 포함하는 특정 지역에 대해 해당 생성자가 여행 영상을 생성하고 해당 여행 영상에 의해 상기 특정 여행 상품이 판매되는 경우에 상기 생성자가 수신할 수 있는 생성자 보상 정보의 예측값인 생성자 보상 예측 정보를 생성하여 상기 생성자 클라이언트(100)에 출력하도록 구성될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 생성자 보상 예측 정보는, 해당 여행 상품의 가격, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 생성된 여행 영상의 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 판매 수(예약 수, 이하에서 판매와 예약은 혼용될 수 있다), 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 페이지의 방문 수(View count) 등을 가중치로 하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 상기 생성자 보상 예측 정보는, 해당 여행 상품의 가격(또는, 특정 지역에 포함된 여행 상품의 평균 가격)에 보상률을 곱하여 생성될 수 있고, 상기 보상률은 기설정된 기본 보상률에 '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수', '여행 영상의 수/방문 수' 또는 '여행 상품 판매 수/방문 수' 등을 가중치(0% 내지 n00%를 의미할 수 있음)로 하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 기본 보상률이 5%이고, '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수'가 3 초과 10 이하일 때 기본 보상률의 100% 보상, 3 이하일 때 기본 보상률의 50% 보상하도록 기설정 될 수 있다. 일예로 1박에 100만원인 여행 상품에 대한 여행 영상의 수가 특정 기간 동안 5개, 특정 기간 동안 해당 여행 상품의 판매 수가 1개로 '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수'가 '5'인 경우, 기본 보상률 5%에 대해 100%가 보상되므로 5만원에 대응되는 포인트 보상 또는 현금 보상을 의미하는 생성자 보상 예측 정보가 보상 정보 생성 모듈(13)에서 생성되고, 보상 정보 생성 모듈(13)이 특정 생성자의 클라이언트에 해당 여행 상품에 대한 여행 영상을 생성하면 판매 당 5만원의 보상이 예상된다는 생성자 보상 예측 정보를 애플리케이션 모듈을 통해 해당 생성자의 클라이언트(100)에 출력하도록 구성될 수 있다.

보상률의 가중치가 '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수'로 구성되는 경우에는 여행 영상의 수와 여행 상품 판매 수의 비율에 따라 생성자 보상 예측 정보가 다이나믹하게 생성될 수 있고, '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수'가 특정 값 이하이면 상대적으로 높은 가중치를 부여하고 '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수'가 특정 값 초과이면 상대적으로 낮은 가중치를 부여하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 특정 기간인 일주일 동안 시그니엘 호텔을 태깅한 여행 영상이 100개 업로드 되고 시그니엘 호텔의 객실 판매 수가 5건인 경우 기본 보상률의 50%를 보상하도록 설정될 수 있고, 특정 기간인 일주일 동안 신라 호텔을 태깅한 여행 영상이 10개 업로드 되고 신라 호텔의 객실 판매 수가 5건인 경우 기본 보상률의 100%를 보상하도록 설정될 수 있다. 또한, 특정 기간인 일주일 동안 특정 지역인 강남구 지역에서 생성된(생성 위치 정보가 특정 지역 내인 경우) 여행 영상이 100개 업로드 되고 특정 지역인 강남구 내 여행 상품의 판매 수가 5건인 경우 기본 보상률의 50%를 보상하도록 설정될 수 있고, 특정 기간인 일주일 동안 특정 지역인 서초구 지역에서 생성된(생성 위치 정보가 특정 지역 내인 경우) 여행 영상이 10개 업로드 되고 특정 지역인 서초구 내 여행 상품의 판매 수가 5건인 경우 기본 보상률의 100%를 보상하도록 설정될 수 있다. 이에 따르면, 여행 영상에 의한 전환률이 높은 여행 상품이나 여행 지역에 대해 여행 영상의 생성을 집중할 수 있게 되는 효과가 발생된다.

보상률의 가중치가 '여행 영상의 수/방문 수'로 구성되는 경우에는 여행 영상의 수와 여행 상품 페이지의 방문 수(view count)의 비율에 따라 생성자 보상 예측 정보가 다이나믹하게 생성될 수 있고, '여행 영상의 수/방문 수'가 특정 값 이하이면 상대적으로 높은 가중치를 부여하고 '여행 영상의 수/방문 수'가 특정 값 초과이면 상대적으로 낮은 가중치를 부여하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 특정 기간인 일주일 동안 시그니엘 호텔을 태깅한 여행 영상이 50개 업로드 되고 시그니엘 호텔의 여행 상품 페이지의 방문 수가 100건인 경우 기본 보상률의 50%를 보상하도록 설정될 수 있고, 특정 기간인 일주일 동안 신라 호텔을 태깅한 여행 영상이 10개 업로드 되고 신라 호텔의 여행 상품 페이지의 방문 수가 100건인 경우 기본 보상률의 100%를 보상하도록 설정될 수 있다. 이에 따르면, 페이지 방문 수 대비 여행 영상의 수가 부족한 여행 상품에 대해 여행 영상의 생성을 집중할 수 있게 되는 효과가 발생된다.

보상률의 가중치가 '여행 상품 판매 수/방문 수'로 구성되는 경우에는 여행 상품의 판매 수와 여행 상품 페이지의 방문 수(view count)의 비율에 따라 생성자 보상 예측 정보가 다이나믹하게 생성될 수 있고, '여행 상품 판매 수/방문 수'가 특정 값 이하이면 상대적으로 높은 가중치를 부여하고 '여행 상품 판매 수/방문 수'가 특정 값 초과이면 상대적으로 낮은 가중치를 부여하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 특정 기간인 일주일 동안 시그니엘 호텔의 여행 상품의 판매 수가 50건이고 시그니엘 호텔의 여행 상품 페이지의 방문 수가 100건인 경우 기본 보상률의 50%를 보상하도록 설정될 수 있고, 특정 기간인 일주일 동안 신라 호텔의 여행 상품의 판매 수가 5건이고 신라 호텔의 여행 상품 페이지의 방문 수가 100건인 경우 기본 보상률의 100%를 보상하도록 설정될 수 있다. 이에 따르면, 페이지 방문 수 대비 여행 상품의 판매가 부족한 여행 상품에 대해 여행 영상의 생성을 집중할 수 있게 되는 효과가 발생된다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 생성자 보상 예측 정보는 특정 여행 상품에 대한 프로모션 보상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서울의 시그니엘 호텔에 대한 다수의 여행 영상을 확보하기 위하여 광고비를 집행하는 경우, 해당 광고비에 대응되는 포르모션 보상을 포함하여 상기 생성자 보상 예측 정보를 생성하도록 구성될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 생성자 보상 예측 정보에 따르면 여행 영상에 대한 수요와 공급을 다이나믹하게 유도할 수 있는 효과가 발생된다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 애플리케이션 모듈에서 특정 여행 지역에 대한 생성자 보상 예측 정보가 출력된 디스플레이를 도시한 모식도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, ①본 발명의 일실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)에 의해 생성된 특정 여행 지역에 대한 생성자 보상 예측 정보(도 3에서는 평균 값으로 기재되었으나, 해당 여행 지역의 최대 보상 값 등으로 출력될 수 있음)가 생성자 클라이언트(100)에 출력되고, ②생성자의 입력에 의해 애플리케이션 모듈에서 여행 영상 수신 모듈(10)로 여행 영상 생성 페이지 요청이 송신되어 생성자 클라이언트(100)의 디스플레이에 여행 영상 생성 페이지가 출력되며, ③생성자의 입력에 의해 생성자 클라이언트(100)의 기존 앨범 라이브러리 내의 여행 영상을 선택하거나 또는 생성자 클라이언트(100)의 카메라 모듈을 통해 새롭게 생성되는 사진/비디오 포맷의 여행 영상의 업로드가 선택된 뒤 코멘트 및 여행 상품 정보/여행 지역 정보를 선택하는 여행 영상 업로드 페이지가 요청되고 생성자 클라이언트(100)의 디스플레이에 상기 여행 영상 업로드 페이지가 출력되게 된다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 애플리케이션 모듈에서 특정 여행 상품에 대한 생성자 보상 예측 정보가 출력된 디스플레이를 도시한 모식도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, ①본 발명의 일실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)에 의해 생성된 특정 여행 상품에 대한 생성자 보상 예측 정보(예를 들어, 시그니엘 서울의 여행 상품인 각 객실 중 가장 보상 값이 큰 정보를 출력)가 생성자 클라이언트(100)에 출력되고, ②생성자의 입력에 의해 애플리케이션 모듈에서 여행 영상 수신 모듈(10)로 여행 영상 생성 페이지 요청이 송신되어 생성자 클라이언트(100)의 디스플레이에 여행 영상 생성 페이지가 출력되며, ③생성자의 입력에 의해 생성자 클라이언트(100)의 기존 앨범 라이브러리 내의 여행 영상을 선택하거나 또는 생성자 클라이언트(100)의 카메라 모듈을 통해 새롭게 생성되는 사진/비디오 포맷의 여행 영상의 업로드가 선택된 뒤 코멘트 및 여행 상품 정보를 선택하는 여행 영상 업로드 페이지가 요청되고 생성자 클라이언트(100)의 디스플레이에 상기 여행 영상 업로드 페이지가 출력되게 된다.

유니크 식별자 생성 모듈(11)은 상기 여행 영상의 공유자의 클라이언트인 공유자 클라이언트(200)에서 공유자 정보가 포함된 공유 요청을 수신하고, 상기 공유 요청에 따라 유니크 식별자를 생성하며, 상기 공유자 클라이언트(200)에 상기 유니크 식별자를 출력하는 모듈이다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 유니크 식별자 생성 모듈(11)의 작동관계를 도시한 모식도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 보상 정보 생성 모듈(13)에서 생성된 공유자 보상 예측 정보가 애플리케이션 모듈(Web module을 포함)을 통해 공유자 클라이언트(200)에 출력되고, 공유자의 입력에 의해 유니크 식별자 생성 요청이 애플리케이션 모듈에서 유니크 식별자 생성 모듈(11)로 송신되어 유니크 식별자 생성 모듈(11)에서 생성된 유니크 식별자가 상기 공유자 클라이언트(200)에 출력되면, 공유자 클라이언트(200)에서의 공유자의 입력에 의해 상기 여행 영상이 특정 애플리케이션이나 특정 웹 서비스를 서비스하는 서버를 포함하는 서비스 장치(30)에 상기 유니크 식별자를 포함하여 업로드 될 수 있다(이때, 해당 서비스의 API가 이용될 수 있다). 또한, 생성된 상기 유니크 식별자는 유니크 식별자 생성 모듈(11)과 연결된 데이터베이스에 상기 여행 상품 정보, 상기 생성자 정보, 상기 생성 위치 정보, 상기 공유자 정보와 매핑되도록 저장될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 서비스 장치(30)는, 스냅챗, 스노우, 틱톡, 인스타그램, 페이스북, 유튜브, 네이버블로그, 카카오스토리, 카카오톡, 라인, 슬랙, 텔레그램 등의 소셜 네트워크 플랫폼 서비스를 하는 서버를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 장치(30)는 기타 웹사이트나 기타 애플리케이션을 서비스하는 서버를 포함할 수 있다.

이때, 생성자가 직접 특정 애플리케이션이나 특정 웹 서비스에 상기 여행 영상을 공유하기 위해 공유 요청을 생성자 클라이언트(100)에서 유니크 식별자 생성 모듈(11)로 송신하는 경우에는 공유자와 생성자가 동일할 수 있다.

유니크 식별자와 관련하여, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 유니크 식별자를 도시한 모식도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 유니크 식별자는 [여행 영상 임베딩 벡터]에 [공유자 정보]를 결합한 벡터 값을 기초로 AES(Advanced Encryption Standard)와 같은 양방향 암호화 알고리즘으로 해시(hash)하여 생성될 수 있다. 이에 따르면, 유니크 식별자 만으로 여행 영상과 공유자 정보에 대해 매핑이 가능해지는 효과가 발생된다. 또는, [여행 영상 임베딩 벡터]와 [공유자 정보]를 결합한(이어 붙인) 벡터 값을 그대로 유니크 식별자로 활용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 유니크 식별자는 'https://www.tripbtoz.com/01x382kdai32382dsxd'의 URI 형태로 구성될 수 있고, 이때 '01x382kdai3' 부분은 여행 영상 임베딩 벡터, '2382dsxd' 부분은 공유자 정보로 구성될 수 있다. 이러한 경우, 데이터베이스에서 '01x382kdai3'를 통해 해당 여행 영상에 대해 매핑된 정보(예를 들어, 생성자 정보, 생성 위치 정보, 생성 시간 정보 등)에 접근할 수 있게 된다.

여행 영상 임베딩 벡터와 관련하여, 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 여행 영상 임베딩 벡터의 생성 단계를 도시한 모식도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 여행 영상 임베딩 벡터는 상기 여행 영상을 입력 데이터로 하고 여행 영상 임베딩 벡터를 출력 데이터로 하는 여행 영상 인코더 및 대표 프레임 출력 모듈(유니크 식별자 생성 모듈에 포함)에 의해 아래의 단계로 생성될 수 있다.

(1) 여행 영상 인코더가 상기 여행 영상을 수신

(2) 상기 여행 영상의 각 프레임을 여행 영상 인코더('해변', '클럽', '호텔 룸', '수영장', '식당' 등의 장소로 분류하는 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network)의 FC Layer 까지의 Layer)를 통해 프레임 벡터로 인코딩('해변', '클럽', '호텔 룸', '수영장', '식당' 등의 장소(복수개의 클래스)로 분류하는 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network)의 FC Layer(fully-connected layer)에서 출력되는 벡터를 프레임 벡터로 출력)

(3) 대표 프레임 출력 모듈이 각각의 프레임 벡터를 클러스터링(K-Means 등의 클러스터링 알고리즘으로)하여 시간 순서대로 프레임 군집을 구성

(4) 대표 프레임 출력 모듈이 상기 프레임 군집 중 가장 길이가 긴 프레임 군집을 대표 프레임 군집으로 선정

(5) 대표 프레임 출력 모듈이 여행 영상의 각 프레임을 '해변', '클럽', '호텔 룸', '수영장', '식당' 등의 장소로 분류하는 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network)의 입력 데이터로 입력하고 Output Layer에서 출력되는 레이블 분류 벡터의 값이 가장 큰 프레임을 상기 여행 영상의 대표 프레임으로 선정

(6) 대표 프레임 출력 모듈이 상기 대표 프레임의 프레임 벡터를 여행 영상 임베딩 벡터로 출력

이에 따르면, 해당 장소를 가장 잘 나타내는 프레임이 대표 프레임으로 선정되고, 제3자가 기저장된 여행 영상을 일부 편집하여 업로드하더라도 동일한 여행 영상 임베딩 벡터가 생성되어 해당 여행 영상의 최초 생성자에게 생성자 보상 정보가 생성될 수 있는 효과가 발생된다.

공유자 정보는, 공유자의 식별을 위한 공유자 식별자, ID, UUID 등의 공유자 클라이언트 식별자 등을 의미할 수 있다.

이에 따르면, 동일한 여행 영상에 대해서 유니크 식별자의 일부가 동일하게 출력되므로, 동일한 영상에 대해 전환률이 트래킹 될 수 있는 효과가 발생된다. 또한, 생성자가 아닌 타인이 생성자의 여행 영상을 도용하여 어뷰징하는 경우, 진정한 생성자에게 보상이 생성될 수 있는 효과가 발생된다. 또한, 이에 따르면 예약자 뿐만 아니라 생성자와 공유자도 정확히 트래킹할 수 있게 되는 효과가 발생되므로, 생성자와 공유자의 실적에 따라 보상 정보의 가중치를 달리 설정할 수 있게 되는 효과가 발생된다.

공유자 보상 예측 정보와 관련하여, 본 발명의 일실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)은, 특정 여행 상품이나 상기 특정 여행 상품을 포함하는 특정 지역에 대해 공유자가 유니크 식별자를 생성하고 특정 서비스(특정 애플리케이션이나 특정 웹서비스)에 해당 유니크 식별자를 공유함에 의해 상기 특정 여행 상품이 판매되는 경우에 상기 공유자가 수신할 수 있는 공유자 보상 정보의 예측값인 공유자 보상 예측 정보를 생성하여 상기 공유자 클라이언트(200)에 출력하도록 구성될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 공유자 보상 예측 정보는, 해당 여행 상품의 가격, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 생성된 여행 영상의 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 여행 영상의 공유 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 판매 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 페이지의 방문 수(View count) 등을 가중치로 하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 상기 공유자 보상 예측 정보는, 해당 여행 상품의 가격(또는, 특정 지역에 포함된 여행 상품의 평균 가격)에 보상률을 곱하여 생성될 수 있고, 상기 보상률은 기설정된 기본 보상률에 '여행 영상의 공유 수/여행 상품 판매 수', '여행 영상의 공유 수/방문 수' '여행 영상의 공유 수/여행 영상의 수' 또는 '여행 상품 판매 수/방문 수' 등을 가중치로 하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 기본 보상률이 1%이고, '여행 영상의 공유 수/여행 영상의 수'가 3 이하일 때 기본 보상률의 100% 보상, 3 초과 10 이하일 때 기본 보상률의 50% 보상하도록 기설정 될 수 있다. 일예로 1박에 100만원인 여행 상품에 대한 여행 영상의 공유 수가 특정 기간 동안 5개, 특정 기간 동안 해당 여행 영상의 수가 1개로 '여행 영상의 공유 수/여행 영상의 수'가 '5'인 경우, 기본 보상률 1%에 대해 50%가 보상되므로 5,000원에 대응되는 포인트 보상 또는 현금 보상을 의미하는 공유자 보상 예측 정보가 보상 정보 생성 모듈(13)에서 생성되고, 보상 정보 생성 모듈(13)이 특정 공유자의 클라이언트에 해당 여행 상품에 대한 여행 영상을 공유하면 판매 당 5,000원의 보상이 예상된다는 공유자 보상 예측 정보를 해당 공유자의 클라이언트에 출력하도록 구성될 수 있다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따른 공유자 보상 예측 정보는 특정 여행 상품에 대한 프로모션 보상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서울의 시그니엘 호텔에 대한 다수의 여행 영상을 확보하기 위하여 광고비를 집행하는 경우, 해당 광고비에 대응되는 포르모션 보상을 포함하여 상기 공유자 보상 예측 정보를 생성하도록 구성될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 공유자 보상 예측 정보에 따르면 여행 영상의 공유에 대한 공급을 여행 상품 또는 여행 지역의 수요나 전환률, 여행 영상의 공급 등에 따라 다이나믹하게 유도할 수 있는 효과가 발생된다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 애플리케이션 모듈에서 특정 여행 상품에 대한 공유자 보상 예측 정보가 출력된 디스플레이를 도시한 모식도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, ①본 발명의 일실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)에 의해 생성된 특정 여행 상품에 대한 공유자 보상 예측 정보(예를 들어, 시그니엘 서울의 여행 상품인 각 객실 중 가장 보상 값이 큰 정보를 출력)가 공유자 클라이언트(200)에 출력되고, ②공유자의 입력에 의해 애플리케이션 모듈에서 유니크 식별자 생성 모듈(11)로 유니크 식별자 생성 요청이 송신되어 공유자 클라이언트(200)의 디스플레이에 유니크 식별자 공유 페이지가 출력되며, ③공유자 클라이언트(200)의 유니크 식별자 공유 페이지에서 공유자의 입력에 의해 특정 애플리케이션 또는 특정 웹 서비스가 선택되어 서비스 API를 통해 유니크 식별자가 공유되거나 유니크 식별자가 공유자 클라이언트(200)의 클립보드에 저장되게 된다.

결제 확인 모듈(12)은 상기 서비스 장치(30)와 유무선 네트워크로 연결된 예약자 클라이언트(해당 여행 상품을 구매하여 예약하는 예약자의 클라이언트)에서의 상기 유니크 식별자에 대응되는 여행 상품에 대한 예약 요청에 의해 생성되는 예약 정보에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버(40)에서 수신하는 모듈이다. 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 결제 확인 모듈(12)의 작동관계를 도시한 모식도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 예약자 클라이언트(300)의 애플리케이션 모듈(Web module을 포함)에서 예약자의 입력에 의해 예약 요청이 생성되고, 유니크 식별자를 포함한 예약 요청이 결제 확인 모듈(12)에 송신되며, 결제 확인 모듈(12)은 해당 예약 요청의 예약 요청에 대한 정보인 예약 정보를 호텔 정보 웹 서버에서 수신하여 예약자 클라이언트(300)의 애플리케이션 모듈에 송신하고, 결제 확인 모듈(12)은 결제 서버(40)에 결제를 요청하고 결제 서버(40)에서 생성된 결제 확인 정보를 수신한 뒤 예약자 클라이언트(300)의 애플리케이션 모듈에 송신하게 된다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 생성자 보상 예측 정보 및 공유자 보상 예측 정보와 같이 보상 정보 생성 모듈(13)에 의해 예약자 보상 예측 정보가 생성되어 예약자 클라이언트(300)에 출력됨으로써 예약자의 여행 상품 구매를 촉진하도록 구성될 수 있다.

보상 정보 생성 모듈(13)은 상기 결제 확인 정보를 수신하면 생성자, 공유자, 예약자에 대한 보상 정보(생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보, 예약자 보상 정보, 생성자 보상 예측 정보, 공유자 보상 예측 정보, 예약자 보상 예측 정보)를 생성하고 생성된 보상 정보를 각 클라이언트의 애플리케이션 모듈에 송신하는 모듈이다.

본 발명의 일실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)에서 생성되는 생성자 보상 정보는 여행 영상, 여행 상품 정보, 생성자 정보, 생성 위치 정보를 기초로 생성될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일실시예에 따른 생성자 보상 정보는 생성자 보상 예측 정보와 마찬가지로, 해당 여행 상품의 가격, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 생성된 여행 영상의 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 판매 수(예약 수, 이하에서 판매와 예약은 혼용될 수 있다), 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 페이지의 방문 수(View count) 등을 가중치로 하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 상기 생성자 보상 정보는, 해당 여행 상품의 가격(또는, 특정 지역에 포함된 여행 상품의 평균 가격)에 보상률을 곱하여 생성될 수 있고, 상기 보상률은 기설정된 기본 보상률에 '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수', '여행 영상의 수/방문 수' 또는 '여행 상품 판매 수/방문 수' 등을 가중치로 하여 생성될 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 보상 정보 생성 모듈(13)이 영상 퀄리티 스코어를 이용하여 생성자 보상 정보를 생성하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 생성자 보상 정보는, 해당 여행 상품의 가격(또는, 특정 지역에 포함된 여행 상품의 평균 가격)에 보상률 및 영상 퀄리티 스코어를 곱하여 생성될 수 있고, 상기 보상률은 기설정된 기본 보상률에 '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수', '여행 영상의 수/방문 수' 또는 '여행 상품 판매 수/방문 수' 등을 가중치로 하여 생성될 수 있으며, 상기 영상 퀄리티 스코어는 보상 정보 생성 모듈(13)에 포함된 영상 퀄리티 스코어 인공신경망에서 생성될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)의 영상 퀄리티 스코어 인공신경망은 여행 영상을 입력 데이터로 하고 영상 퀄리티 스코어를 출력 데이터로 하며, 기존의 여행 영상에 여행 영상의 View 당 판매 수(전환률)를 해당 여행 영상에 레이블링(Labeling)하여 학습된 인공신경망을 의미할 수 있다. 이에 따르면, 영상 퀄리티 스코어는 해당 여행 영상의 예상 전환률을 의미하며, 예상 전환률이 높은 여행 영상일수록 높은 생성자 보상 정보를 제공받을 수 있게 되는 효과가 발생된다.

또한, 보상 정보 생성 모듈(13)의 영상 퀄리티 스코어를 활용한 생성자 보상 정보는 생성자 클라이언트(100)에서 여행 영상이 생성되어 여행 영상 수신 모듈(10)에 수신된 이후에 곧바로 보상 정보 생성 모듈(13)에서 계산되어 생성자 클라이언트(100)에 출력되도록 구성될 수 있다. 이때, 영상 퀄리티 스코어를 향상시키기 위한 안내가 생성자 보상 정보 또는 영상 퀄리티 스코어와 함께 생성자 클라이언트(100)에 출력될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)에서 생성되는 공유자 보상 정보는 여행 영상, 여행 상품 정보, 공유자 정보, 생성 위치 정보를 기초로 생성될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일실시예에 따른 공유자 보상 정보는, 해당 여행 상품의 가격, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 생성된 여행 영상의 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 여행 영상의 공유 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 판매 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 페이지의 방문 수(View count) 등을 가중치로 하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 상기 공유자 보상 정보는, 해당 여행 상품의 가격(또는, 특정 지역에 포함된 여행 상품의 평균 가격)에 보상률을 곱하여 생성될 수 있고, 상기 보상률은 기설정된 기본 보상률에 '여행 영상의 공유 수/여행 상품 판매 수', '여행 영상의 공유 수/방문 수' '여행 영상의 공유 수/여행 영상의 수' 또는 '여행 상품 판매 수/방문 수' 등을 가중치로 적용하여 생성될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 보상 정보 생성 모듈(13)에서 생성되는 예약자 보상 정보는 여행 영상, 여행 상품 정보, 예약자 정보(예약자 식별 정보, 예약자 포인트 정보, 예약자 기예약 정보)를 기초로 생성될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일실시예에 따른 예약자 보상 정보는, 해당 여행 상품의 가격, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 생성된 여행 영상의 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역에 대해 여행 영상의 공유 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 판매 수, 해당 여행 상품이나 해당 여행 상품을 포함하는 지역의 특정 기간 동안의 여행 상품 페이지의 방문 수(View count) 등을 가중치로 하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 상기 예약자 보상 정보는, 해당 여행 상품의 가격(또는, 특정 지역에 포함된 여행 상품의 평균 가격)에 보상률을 곱하여 생성될 수 있고, 상기 보상률은 기설정된 기본 보상률에 '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수', '여행 영상의 공유 수/여행 상품 판매 수', '여행 영상의 공유 수/방문 수' '여행 영상의 공유 수/여행 영상의 수' 또는 '여행 상품 판매 수/방문 수' 등의 가중치를 적용하여 생성될 수 있다. 특히, '여행 영상의 수/여행 상품 판매 수'를 기초로 보상률이 생성되게 되면 예약자 보상 정보 및 다수의 여행 영상에 의해 여행 상품의 판매가 촉진되는 효과가 발생된다.

본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 방법은, 생성자 보상 예측 단계, 여행 영상 수신 단계, 공유자 보상 예측 단계, 유니크 식별자 생성 단계, 예약 요청 단계, 결제 확인 단계, 보상 정보 생성 단계를 포함할 수 있다.

생성자 보상 예측 단계는 보상 정보 생성 모듈(13)이 생성자 클라이언트(100)의 위치 정보, 여행 상품의 가격 정보, 생성자 정보를 기초로 위치 정보 주변 여행 상품에 대한 생성자 보상 예측 정보를 생성하고 생성자 클라이언트(100)에 송신하는 단계이다.

여행 영상 수신 단계는 여행 영상 수신 모듈(10)이 생성자 클라이언트(100)에서 생성된 여행 영상, 여행 상품에 대한 정보, 생성자 정보 및 생성 위치 정보을 수신하는 단계이다.

공유자 보상 예측 단계는 보상 정보 생성 모듈(13)이 상기 여행 영상, 여행 상품의 가격 정보, 공유자 정보를 기초로 공유자 보상 예측 정보를 생성하고 공유자 클라이언트(200)에 송신하는 단계이다.

유니크 식별자 생성 단계는 유니크 식별자 생성 모듈(11)이 공유자 클라이언트(200)에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 상기 여행 영상 및 공유자 정보를 기초로 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 유니크 식별자를 공유자 클라이언트(200)에 출력하는 단계이다.

예약 요청 단계는 결제 확인 모듈(12)이 예약자 클라이언트(300)에서 특정 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 상기 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 예약자 클라이언트(300)에 출력하는 단계이다.

결제 확인 단계는 결제 확인 모듈(12)이 상기 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버(40)에서 수신하여 예약자 클라이언트(300)에 출력하는 단계이다.

보상 정보 생성 단계는 보상 정보 생성 모듈(13)이 상기 여행 상품의 가격 및 보상률 등을 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하고, 상기 보상 정보를 각각의 클라이언트(100, 200, 300)에 송신하며, 데이터베이스에 해당 보상 정보를 유니크 식별자, 생성자 정보, 공유자 정보 및 예약자 정보에 매핑하여 저장하는 단계이다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

본 명세서 내에 기술된 특징들 및 장점들은 모두를 포함하지 않으며, 특히 많은 추가적인 특징들 및 장점들이 도면들, 명세서, 및 청구항들을 고려하여 당업자에게 명백해질 것이다. 더욱이, 본 명세서에 사용된 언어는 주로 읽기 쉽도록 그리고 교시의 목적으로 선택되었고, 본 발명의 주제를 묘사하거나 제한하기 위해 선택되지 않을 수도 있다는 것을 주의해야 한다.

본 발명의 실시예들의 상기한 설명은 예시의 목적으로 제시되었다. 이는 개시된 정확한 형태로 본 발명을 제한하거나, 빠뜨리는 것 없이 만들려고 의도한 것이 아니다. 당업자는 상기한 개시에 비추어 많은 수정 및 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있다.

그러므로 본 발명의 범위는 상세한 설명에 의해 한정되지 않고, 이를 기반으로 하는 출원의 임의의 청구항들에 의해 한정된다. 따라서, 본 발명의 실시예들의 개시는 예시적인 것이며, 이하의 청구항에 기재된 본 발명의 범위를 제한하는 것은 아니다.

1: 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치
10: 여행 영상 수신 모듈
11: 유니크 식별자 생성 모듈
12: 결제 확인 모듈
13: 보상 정보 생성 모듈
30: 서비스 장치
40: 결제 서버
100: 생성자 클라이언트
200: 공유자 클라이언트
300: 예약자 클라이언트

Claims (7)

1. 생성자 클라이언트에서 생성된 여행 영상, 여행 상품, 생성자 정보 및 생성 위치 정보를 수신하는 여행 영상 수신 모듈;
   공유자 클라이언트에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 상기 여행 영상에 포함된 복수의 프레임을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상의 분류에 대한 복수개의 클래스(Class)를 출력데이터로 하도록 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network) 계열의 제1인공신경망 모듈을 포함하며, 상기 복수의 프레임 중 상기 제1인공신경망 모듈의 출력층(Output layer)에서 출력되는 레이블 분류 벡터의 값이 가장 큰 프레임을 상기 여행 영상의 대표 프레임으로 선정하며, 상기 대표 프레임을 입력데이터로 할 때 상기 제1인공신경망 모듈의 FC Layer(fully-connected layer)에서 출력되는 벡터를 상기 대표 프레임의 여행 영상 임베딩 벡터로 출력하도록 구성되며, 상기 여행 영상 임베딩 벡터 및 공유자 정보를 포함하는 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 상기 유니크 식별자를 URI 형태로 구성하여 상기 공유자 클라이언트에 출력하는 유니크 식별자 생성 모듈;
   예약자 클라이언트에서 상기 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 상기 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하며, 상기 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버에서 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하는 결제 확인 모듈; 및
   상기 여행 영상에 포함된 복수의 프레임을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상의 뷰(View) 당 판매 수를 의미하는 영상 퀄리티 스코어를 출력데이터로 하도록 기학습된 제2인공신경망 모듈을 포함하며, 상기 여행 상품의 보상률 및 상기 영상 퀄리티 스코어를 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하는 보상 정보 생성 모듈;
   을 포함하고,
   상기 보상 정보 생성 모듈에서의 상기 보상률은, '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 판매 수', '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수' 또는 '상기 여행 상품의 판매 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수'를 기초로 계산되고,
   상기 보상 정보 생성 모듈에서의 상기 보상 정보의 생성은, 상기 여행 상품의 가격 정보에 상기 보상률 및 상기 영상 퀄리티 스코어를 적용하여 생성되는 것을 특징으로 하는,
   인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치.
   
2. 여행 상품의 판매에 따라 보상 정보를 생성하는 프로그램 코드, 상기 여행 영상에 포함된 복수의 프레임을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상의 분류에 대한 복수개의 클래스(Class)를 출력데이터로 하도록 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network) 계열의 제1인공신경망 모듈 및 상기 여행 영상에 포함된 복수의 프레임을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상의 뷰(View) 당 판매 수를 의미하는 영상 퀄리티 스코어를 출력데이터로 하도록 기학습된 제2인공신경망 모듈을 저장하는 메모리 모듈; 및
   상기 프로그램 코드, 상기 제1인공신경망 모듈 및 상기 제2인공신경망 모듈을 처리하는 처리 모듈;
   을 포함하고,
   상기 프로그램 코드는,
   생성자 클라이언트에서 생성된 여행 영상, 상기 여행 상품, 생성자 정보 및 생성 위치 정보를 수신하는 여행 영상 수신 단계;
   공유자 클라이언트에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 상기 복수의 프레임 중 상기 제1인공신경망 모듈의 출력층(Output layer)에서 출력되는 레이블 분류 벡터의 값이 가장 큰 프레임을 상기 여행 영상의 대표 프레임으로 선정하며, 상기 대표 프레임을 입력데이터로 할 때 상기 제1인공신경망 모듈의 FC Layer(fully-connected layer)에서 출력되는 벡터를 상기 대표 프레임의 여행 영상 임베딩 벡터로 출력하도록 구성되며, 상기 여행 영상 임베딩 벡터 및 공유자 정보를 포함하는 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 상기 유니크 식별자를 URI 형태로 구성하여 상기 공유자 클라이언트에 출력하는 유니크 식별자 생성 단계;
   예약자 클라이언트에서 상기 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 상기 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하며, 상기 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버에서 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하는 결제 확인 단계; 및
   상기 여행 상품의 보상률 및 상기 영상 퀄리티 스코어를 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하는 보상 정보 생성 단계;
   를 포함하여 컴퓨터 상에서 수행하도록 구성되고,
   상기 보상 정보 생성 단계에서의 상기 보상률은, '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 판매 수', '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수' 또는 '상기 여행 상품의 판매 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수'를 기초로 계산되고,
   상기 보상 정보 생성 단계에서의 상기 보상 정보의 생성은, 상기 여행 상품의 가격 정보에 상기 보상률 및 상기 영상 퀄리티 스코어를 적용하여 생성되는 것을 특징으로 하는,
   인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치.
   
3. 여행 영상 수신 모듈이, 생성자 클라이언트에서 생성된 여행 영상, 여행 상품, 생성자 정보 및 생성 위치 정보를 수신하는 여행 영상 수신 단계;
   상기 여행 영상에 포함된 복수의 프레임을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상의 분류에 대한 복수개의 클래스(Class)를 출력데이터로 하도록 기학습된 CNN(Convolutional Neural Network) 계열의 제1인공신경망 모듈을 포함하는 유니크 식별자 생성 모듈이, 공유자 클라이언트에서 유니크 식별자 생성 요청을 수신하고, 상기 복수의 프레임 중 상기 제1인공신경망 모듈의 출력층(Output layer)에서 출력되는 레이블 분류 벡터의 값이 가장 큰 프레임을 상기 여행 영상의 대표 프레임으로 선정하며, 상기 대표 프레임을 입력데이터로 할 때 상기 제1인공신경망 모듈의 FC Layer(fully-connected layer)에서 출력되는 벡터를 상기 대표 프레임의 여행 영상 임베딩 벡터로 출력하도록 구성되며, 상기 여행 영상 임베딩 벡터 및 공유자 정보를 포함하는 유니크 식별자를 생성하며, 생성된 상기 유니크 식별자를 URI 형태로 구성하여 상기 공유자 클라이언트에 출력하는 유니크 식별자 생성 단계;
   결제 확인 모듈이, 예약자 클라이언트에서 상기 여행 상품에 대한 예약 요청을 수신하고, 호텔 정보 웹 서버에서 상기 예약 요청에 대응되는 예약 정보를 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하며, 상기 예약 요청에 대응되는 결제 확인 정보를 결제 서버에서 수신하여 상기 예약자 클라이언트에 출력하는 결제 확인 단계; 및
   상기 여행 영상에 포함된 복수의 프레임을 입력데이터로 하고 상기 여행 영상의 뷰(View) 당 판매 수를 의미하는 영상 퀄리티 스코어를 출력데이터로 하도록 기학습된 제2인공신경망 모듈을 포함하는 보상 정보 생성 모듈이, 상기 여행 상품의 보상률 및 상기 영상 퀄리티 스코어를 기초로 생성자 보상 정보, 공유자 보상 정보 및 예약자 보상 정보 중 적어도 하나인 보상 정보를 생성하는 보상 정보 생성 단계;
   를 포함하고,
   상기 보상 정보 생성 단계에서의 상기 보상률은, '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 판매 수', '상기 여행 영상의 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수' 또는 '상기 여행 상품의 판매 수/상기 여행 상품의 페이지 방문 수'를 기초로 계산되고,
   상기 보상 정보 생성 단계에서의 상기 보상 정보의 생성은, 상기 여행 상품의 가격 정보에 상기 보상률 및 상기 영상 퀄리티 스코어를 적용하여 생성되는 것을 특징으로 하는,
   인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 방법.
   
4. 예약자의 클라이언트인 예약자 클라이언트에 구성되고, 상기 예약자 클라이언트에 설치되는 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈을 저장하는 메모리 모듈; 및
   상기 예약자 클라이언트에 구성되고, 상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈의 프로그램 코드를 처리하는 처리 모듈;
   을 포함하고,
   상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈의 프로그램 코드는,
   제1항에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 여행 영상 및 여행 상품에 대한 정보를 수신하는 여행 영상 정보 수신 단계;
   상기 예약자의 입력에 의해 상기 여행 상품에 대한 여행 상품 예약 요청을 생성하고 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에 송신하는 예약 요청 단계; 및
   상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 상기 여행 상품을 기초로 생성된 보상 정보를 수신하는 보상 정보 수신 단계;
   를 포함하여 컴퓨터 상에서 수행하도록 구성되는,
   인공지능 기반의 호텔 예약 장치.
   
5. 예약자의 클라이언트인 예약자 클라이언트에 구성되고 상기 예약자 클라이언트에 설치되는 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 제1항에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 여행 영상 및 여행 상품에 대한 정보를 수신하는 여행 영상 정보 수신 단계;
   상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 상기 예약자의 입력에 의해 상기 여행 상품에 대한 여행 상품 예약 요청을 생성하고 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에 송신하는 예약 요청 단계; 및
   상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 상기 여행 상품을 기초로 생성된 보상 정보를 수신하는 보상 정보 수신 단계;
   를 포함하는,
   인공지능 기반의 호텔 예약 방법.
   
6. 공유자의 클라이언트인 공유자 클라이언트에 구성되고, 상기 공유자 클라이언트에 설치되는 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈을 저장하는 메모리 모듈; 및
   상기 공유자 클라이언트에 구성되고, 상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈의 프로그램 코드를 처리하는 처리 모듈;
   을 포함하고,
   상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈의 프로그램 코드는,
   제1항에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 여행 영상 및 여행 상품에 대한 정보를 수신하는 여행 영상 정보 수신 단계;
   상기 여행 상품에 대한 유니크 식별자 생성 요청을 생성하고 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에 송신하는 유니크 식별자 생성 요청 단계; 및
   상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 상기 여행 상품을 기초로 생성된 보상 정보를 수신하는 보상 정보 수신 단계;
   를 포함하여 컴퓨터 상에서 수행하도록 구성되는,
   인공지능 기반의 호텔 예약 장치.
   
7. 공유자의 클라이언트인 공유자 클라이언트에 구성되고 상기 공유자 클라이언트에 설치되는 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 제1항에 따른 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 여행 영상 및 여행 상품에 대한 정보를 수신하는 여행 영상 정보 수신 단계;
   상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 상기 여행 상품에 대한 유니크 식별자 생성 요청을 생성하고 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에 송신하는 유니크 식별자 생성 요청 단계; 및
   상기 여행 상품 예약 애플리케이션 모듈이, 상기 인공지능 기반의 여행 상품 판매 보상 장치에서 상기 여행 상품을 기초로 생성된 보상 정보를 수신하는 보상 정보 수신 단계;
   를 포함하는,
   인공지능 기반의 호텔 예약 방법.
   
   

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