KR102375962B1 - 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 학습공간, 예컨대 스터디 카페, 학원, 공부방 등을 이용하고자 하는 유저에게 광고성 짙은 네이버나 블로그 의존형 정보와 달리 스터디 카페 예약, 실사용자 리뷰, 학습 프로그램 매칭, 교재 공동구매, 강사 매칭 등과 같은 실제 유저 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템에 관한 것이다.

Description

유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템 {User-centered learning space matching integrated management system}

본 발명은 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 학습공간, 예컨대 스터디 카페, 학원, 공부방 등을 이용하고자 하는 유저에게 광고성 짙은 네이버나 블로그 의존형 정보와 달리 스터디 카페 예약, 실사용자 리뷰, 학습 프로그램 매칭, 교재 공동구매, 강사 매칭 등과 같은 실제 유저 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.

독서실 및 도서관은 이용자가 개인 학습을 위해 주로 이용하는 공간으로 자율적으로 또는 관리자에 의해 조용한 학습 분위기가 우선시되어 운영되는 장소이다. 그러나, 최근에는 종래의 독서실 및 도서관과 같은 닫힌 공간에서 공부하는 것을 답답하게 여기는 이용자들이 증가함에 따라, 이와 차별화된 카페와 같은 현대적인 인테리어를 갖추고 정해진 음료를 제공하는 학습 공간들이 생겨나고 있다. 그런데, 이러한 스터디 카페 역시 종래의 독서실 및 도서관과 같이 이용자가 개인 학습을 위해 주로 이용하는 공간으로 자율적으로 또는 관리자에 의해 조용한 학습 분위기가 유지되어야 하고, 제공되는 음료 또한 일반 까페에 비해 다양하지 않으므로 이용자들이 기존 독서실 및 도서관에 비해 크게 메리트를 느끼지 못하고 있다.

한편, 최근 까페는 전통적으로 단순히 커피와 같은 음료를 마시면서 사람들과의 사교를 위한 목적으로 이용되던 공간에서 개인이 혼자 시간을 보내는 공간으로 탈바꿈으로 하고 있다. 예컨대, 까페에서 노트북 또는 스마트 단말을 이용하여 영화나 인터넷 서핑을 하거나, 독서 또는 학습을 하는 이용자들이 늘고 있다.

종래의 스터디카페(Study Cafe)는 전화 또는 직접 방문을 통하여 룸이나 카페 내의 좌석을 예약하거나 즉석에서 요금을 지불하고 좌석을 배정받는 방식으로 운영되어 왔다. 이로 인해 종래의 스터디카페는 운영을 위한 인력이 항상 배치되어 있어야 하므로 24시간 운영하기는 곤란하엿다. 특히, 심야 시간의 운영은 수요가 높지 않으나, 운영 인건비는 커질 수밖에 없어 특별한 수요가 있는 예외적인 기간 이외에는 운영하기 어렵다는 문제가 있었다.

이를 고려하여, 최근에는 키오스크(KIOSK)를 이용하여 관리자 없이 무인으로 출입상태를 체크 및 관리할 수 있는 스터디카페가 생겨나고 있다.

키오스크 등을 이용한 선행기술로서, 무인 스터디카페에서 고객 스스로 좌석을 배치받고 상품을 판매하기 위한 시스템 및 방법을 제안하고 있다. 그러나, 상기 발명은 좌석배정과, 자동판매기나 사물함 사용에만 한정되어 있으며, 스터디카페 사용자의 이용 편의성 및 학습효과 증대 효과는 상대적으로 미미한 실정이다.

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 제10-2254834호

본 발명의 일측면은 스터디 카페, 학원, 공부방 등을 이용하고자 하는 유저에게 광고성 짙은 네이버나 블로그 의존형 정보와 달리 스터디 카페 예약, 실사용자 리뷰, 학습 프로그램 매칭, 교재 공동구매, 강사 매칭 등과 같은 실제 유저 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템을 제공한다.

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 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템은, 스터디 카페를 이용하고자 하는 고객에게 스터디 카페 예약 서비스, 교재 공동구매 서비스 및 강사 매칭 서비스를 포함하는 맞춤형 서비스를 제공한다.

상기 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템은,

스터디 카페를 이용하고자 하는 사용자가 소지한 사용자 단말;

스터디 카페를 운영하는 운영자가 소지한 스터디카페 운영자 단말; 및

상기 스터디카페 운영자 단말로부터 수신되는 스터디카페 정보를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 수신되는 스터디카페 이용 요청정보에 기초하여 스터디 카페 이용 관련 맞춤형 서비스를 제공하는 관리서버를 포함한다.

상기 관리서버는,

스터디 카페 이용과 관련된 맞춤형 서비스를 제공하는 카페이용 관리부;

복수의 사용자 단말이 포함된 스터디 그룹에서의 공동구매 서비스를 제공하는 공동구매 관리부; 및

복수의 사용자 단말이 포함된 스터디 그룹의 그룹 특징정보에 기초하여 스터디 그룹과 스터디 강사를 매칭하는 매칭 관리부를 포함한다.

상기 카페이용 관리부는,

상기 사용자 단말의 현재 위치 또는 상기 사용자 단말로부터 설정된 기준 위치를 중심으로 소정 반경 내에 위치하는 스터디카페 정보를 지도 상에 표시하고,

지도 상에서 상기 사용자 단말로부터 어느 하나의 스터디 카페가 선택되면, 선택된 스터디 카페의 예약을 위해 스터디 카페의 테이블 배치 구조를 나타내는 매장 안내도를 상기 사용자 단말로 전송하고, 사용자 단말로부터 선택된 테이블의 예약을 관리하되,

상기 사용자 단말로부터 적어도 둘 이상의 테이블이 선택되면, 선택된 둘 이상의 테이블의 배치 구조를 변경하기 위한 테이블 배치 변경 안내화면을 사용자 단말로 전송하고, 사용자 단말로부터 수신된 테이블 배치 변경정보를 상기 스터디카페 운영자 단말하며,

스터디카페 운영자 단말로부터 사용자 단말이 설정한 테이블 구조로 테이블을 변경할 수 없음을 나타내는 알림 메시지를 수신하면, 사용자와 운영자 간 실시간 협의를 통해 테이블 구조를 재배치할 수 있도록 상기 사용자 단말과 상기 스터디카페 운영자 단말 간의 실시간 화면 공유 기능을 제공한다.

상기 관리서버는,

사용자 단말로부터 수집된 스터디 강사별 평가 데이터에 악의적 목적으로 작성된 비정상 데이터가 포함되어 있는지를 판단하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출부를 더 포함하고,

상기 비정상 데이터 도출부는,

수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈;

수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈;

데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및

형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 위크 시그널을 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함한다.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 스터디 카페를 이용하고자 하는 고객에게 스터디 카페 예약, 교재 공동구매, 강사 매칭 등과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리서버의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3 내지 도 6은 카페이용 관리부의 구체적인 기능을 설명하기 위한 도면이다.

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 실시예에 따른 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 개념도이다.

본 발명에 따른 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템은 학습공간, 예컨대 스터디 카페, 학원, 공부방 등을 이용하고자 하는 유저에게 광고성 짙은 네이버나 블로그 의존형 정보와 달리 스터디 카페 예약, 실사용자 리뷰, 학습 프로그램 매칭, 교재 공동구매, 강사 매칭 등과 같은 실제 유저 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

즉, 본 발명에 따른 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템은 유저 중심 서비스를 제공할 수 있는 비대면 학습 공간을 제공하고, 서비스 제공받는 스터디카페에 다양한 스터디 또는 작업방식의 니즈를 가지고 방문하는 사람들에게 표준화된 서비스를 구현할 수 있도록 시스템을 제공하여 소상공인이 운영하는 스터디카페의 한계를 뛰어넘어 체계적인 운영이 될 수 있는 시스템을 공급할 수 있다.

또한, 등록된 스터디카페 이용자의 비대면 학습 공간을 통한 스터디카페 이용 유저의 공동 구매(예를 들어, 노무사 준비 교제 추천 등) 등이 가능하도록 구현하여 비즈니스 모델 창출(광고, 교제 공동구매, 온라인 수강권 판매 등) 시스템을 제공할 수 있으며, 등록된 스터디카페 이용자의 비대면 학습 공간을 통해 정보를 교류할 수 있는 커뮤니티 공간을 제공할 수 있다.

또한, 등록된 스터디카페 이용자의 대형학원 내 자리 잡고 있는 소수의 인원의 강사들도 있지만, 유저들의 특성상 스터디카페 내 그룹스터디를 통해 학습강사들과 그룹스터디를 진행하는 형태를 시스템화하여, 전문 학습강사들과 스터디카페 내 유저들의 학습 스터디 전문가 매칭 서비스 역시 제공할 수 있다.

이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템은 사용자 단말(100), 스터디카페 운영자 단말(200) 및 관리서버(300)를 포함한다.

사용자 단말(100)은 스터디 카페를 이용하고자 하는 사용자가 소지한 단말이다. 사용자 단말(100)은 관리서버(300)에 등록된 스터디카페에 대한 정보를 제공받을 수 있으며, 스터디카페 이용을 위한 예약, 요금 결제 등과 같은 서비스와, 스터디 이용 과정에서 요구되는 교재 등과 같은 물품의 공동구매 서비스와, 스터디 과목에 따른 전문강사 매칭 서비스를 제공받을 수 있다.

이러한 사용자 단말(100)은 외부 기기와 유무선 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 노트북, 태블릿PC, 웨어러블 장치 등과 같은 전자장치일 수 있다.

스터디카페 운영자 단말(200)은 스터디카페를 운영하는 운영자가 소지한 단말로, 외부 기기와 유무선 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 노트북, 태블릿PC, 웨어러블 장치 등과 같은 전자장치일 수 있다.

스터디카페 운영자 단말(200)은 운영자가 운영하는 스터디 카페와 관련된 상세정보(주소, 상호명, 크기, 테이블 수, 운영시간, 주차가능여부, 음료판매여부 등)를 관리서버(300)로 전송하여 사용자 단말(100)이 운영자가 운영하는 스터디 카페에 대한 정보를 열람할 수 있도록 한다.

또한, 스터디카페 운영자 단말(200)은 사용자 단말(100)에서 요청된 카페 예약 요청 정보를 관리서버(300)를 통해 수신하며, 사용자 단말(100)로부터 요청되는 매장 내 테이블 배치 요청에 따른 테이블 배치 결과를 관리서버(300)로 전송하여 스터디 그룹의 방문 전 매장 내 테이블을 스터디 그룹이 원하는 형태로 배치할 수 있다.

관리서버(300)는 사용자 단말(100) 및 스터디카페 운영자 단말(200)과 통신하여 본 발명에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템을 이용한 스터디 카페 관련 맞춤형 서비스를 사용자 및 운영자에게 제공할 수 있다.

도 2는 이러한 관리서버(300)의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.

도시된 바와 같이, 관리서버(300)는 카페이용 관리부(310), 공동구매 관리부(320) 및 매칭 관리부(330)를 포함한다.

카페이용 관리부(310)는 스터디 카페 이용과 관련된 맞춤형 서비스를 사용자 단말(100) 및 스터디카페 운영자 단말(200)로 제공한다.

구체적으로, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)의 요청에 따라 사용자 단말(100)의 현재 위치 또는 설정된 위치를 기준으로 주변에 위치한 스터디 카페 목록을 지도상에 표시하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

이때, 카페이용 관리부(310)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 카페의 상세정보를 지도정보에 매핑하여, 사용자 단말(100)이 지도 상에 표시된 어느 하나의 스터디 카페를 선택하면, 선택된 스터디 카페와 관련된 상세정보 및 평점정보를 열람할 수 있도록 한다.

이러한 정보들을 열람한 사용자가 사용자 단말(100)을 이용하여 지도에 표시된 복수의 스터디 카페 중 어느 하나의 스터디 카페를 선택하면, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)과 사용자 단말(100)에 의해 선택된 스터디 카페를 매칭하여 스터디 카페 예약 서비스를 제공한다.

구체적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)이 선택한 스터디 카페의 매장 안내도를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 이때, 매장 안내도에는 예약 가능한 테이블과 이미 예약된 테이블을 서로 다른 색상이나 형태로 표시함으로써, 현재 시점에서 사용자가 예약할 수 있는 테이블의 종류를 쉽게 구분할 수 있도록 한다.

특히, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)로부터 둘 이상의 테이블이 선택되면, 도 6에 도시된 바와 같이 선택된 복수의 테이블의 배치 위치를 변경하기 위한 테이블 배치 변경 안내 화면을 사용자 단말(100)로 전송한다.

즉, 사용자는 사용자 단말(100)에 표시된 복수의 테이블 중, 자신이 포함된 스터디 그룹이 이용하고자 하는 테이블을 적어도 둘 이상 선택하는 경우, 선택된 둘 이상의 테이블의 배치 구조를 사용자가 원하는 형태로 변경하기 위한 화면을 제공받을 수 있으며, 사용자는 사용자 단말(100)에 표시된 테이블을 드래그하여 간편한 조작만으로 자신이 원하는 테이블 구조를 세팅할 수 있게 된다.

카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 테이블 배치 변경 정보를 스터디카페 운영자 단말(200)로 전송함으로써, 운영자가 스터디 그룹의 방문 전까지 테이블 배치를 미리 변경할 수 있도록 한다.

이 과정에서, 카페이용 관리부(310)는 스터디카페 운영자 단말(200)로부터 비상 출입구 가림, 동선 방해 등과 같은 원인으로 인해 사용자가 설정한 테이블 구조로 테이블을 변경할 수 없음을 나타내는 알림 메시지를 수신하면, 사용자 단말(100)과 스터디카페 운영자 단말(200) 간의 화면 공유 기능을 제공함으로써 사용자와 운영자 간 실시간 협의를 통해 테이블 구조를 재배치할 수 있도록 한다.

공동구매 관리부(320)는 관리서버(300)에 등록된 사용자 단말들에 대한 공동구매 서비스를 제공할 수 있다.

특히, 공동구매 관리부(320)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 그룹별 맞춤형 교재, 수강권 등에 대한 공동 구매 서비스를 제공하기 위해, 스터디 그룹의 특징을 벡터화할 수 있다.

이후, 공동구매 관리부(320)는 벡터화된 스터디 그룹의 특징정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 이에 대한 출력값에 기초하여 해당 스터디 그룹에 가장 적합은 상품을 추천할 수 있다.

매칭 관리부(330)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 그룹에 적합한 스터디 강사를 추천하여 매칭시킬 수 있다.

매칭 관리부(330)는 스터디 그룹에 소속된 각각의 사용자 단말별 학업 성취도, 평균 스터디 가능 시간, 예약된 스터디 카페의 위치에 대한 정보를 기초로 해당 스터디 그룹에 가장 최적화된 스터디 강사를 매칭할 수 있다.

몇몇 다른 실시예에서, 카페이용 관리부(310)는 스터디 그룹별 단체 채팅방을 개설하여 관리하며, 단체 채팅방으로 업로드되는 촬영영상을 암호화함으로써 중요한 학습정보나 개인정보가 누출되는 것을 방지할 수 있다.

이를 위해, 본 발명에 따른 관리서버는 상기 사용자 단말기로부터 수신된 촬영영상을 암호화하는 암호화부를 더 포함할 수 있다.

암호화부는 상기 사용자 단말기로 전송할 촬영영상을 암호화함으로써 타인이 악의적인 목적으로 촬영영상을 획득하더라도 촬영영상에 포함된 사용자를 알아볼 수 없도록 함으로써 데이터 전송 과정에서의 보안성을 향상시킬 수 있다.

구체적으로, 암호화부는 관심영역 설정부, 변환부 및 저장부를 포함한다.

관심영역 설정부는 촬영영상의 전체 영역 중 암호화될 영역을 관심영역으로 설정한다.

즉, 관심영역 설정부는 사용자로부터 입력된 촬영영상을 영상 분석하여, 원본 이미지의 전체 영역 중 암호화가 필요한 특징적인 부분을 검출함으로써, 후술하게 될 변환부가 설정된 영역에 대해서만 부분적으로 암호화하도록 하여 데이터 처리에 요구되는 연산량 및 시간을 단축시킬 수 있다.

이를 위해, 일 실시예에서, 관심영역 설정부는 상기 촬영영상을 영상 분석하여 상기 원본 이미지를 구성하는 복수의 객체를 추출하고, 추출된 복수의 객체 중 관찰 대상자에 대응되는 객체를 특징객체로 설정하고, 설정된 상기 특징객체가 포함되도록 상기 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 촬영영상으로부터 특징벡터를 추출하고, 추출된 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값을 입력하여, 이에 대한 출력값을 기초로 촬영영상에 포함된 복수의 객체를 구분할 수 있다. 이러한 인공 신경망을 이용한 객체 검출 방법은 영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 이미지 데이터에 대한 히스토그램(histogram)을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.

히스토그램은 영상의 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타내는 정보이다.

관심영역 설정부는 촬영영상을 구성하는 픽셀들에 대한 전체 히스토그램과, 촬영영상의 소정 영역에 대한 부분적인 히스토그램을 생성할 수 있다.

관심영역 설정부는 원본 이미지를 R, G, B 채널로 분리하고, 분리된 각각의 채널에 대하여 가로축을 256의 밝기 편차를 갖는 256 gray level 영상의 명암 값을 나타내고, 세로축을 각 명암 값의 빈도 수를 나타내는 히스토그램을 생성할 수 있다. 히스토그램을 생성하는 구체적인 방법은 기 공지된 기술이므로, 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

관심영역 설정부는 원본 이미지에 대한 전체 히스토그램 및 부분 히스토그램을 이용하여 관심영역을 추출하기 위한 컨벌루션 필터를 선택할 수 있다.

컨벌루션 필터는 기준 프레임의 관심 영역에 해당되는 이미지인 기준 이미지를 다양한 효과로 처리하기 위하여 사용되는 임의의 픽셀 사이즈로 구성된 행렬이며, 이미지 커널(image kernel) 또는 컨벌루션 커널(convolution kernel)로도 불리운다. 관심영역 설정부는 다양한 종류의 컨벌루션 필터가 저장되어 있으며, 예를 들어 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 윤곽선 처리(outlining) 및 엠보싱(embossing) 컨벌루션 필터를 포함할 수 있다. 이 외에도, 영상 처리 장치(100)는 사용자로부터 설정되거나 외부 장치로부터 수집된 다양한 형태의 컨벌루션 필터를 더 포함할 수 있다

관심영역 설정부는 촬영영상에 컨벌루션 필터를 적용하여 출력 이미지를 생성할 수 있다. 구체적으로, 관심영역 설정부는 3X3 행렬로 구성된 컨벌루션 필터들이 저장될 수 있으며, 각각의 컨벌루션 필터는 행렬 요소별로 수치값이 설정될 수 있다. 예컨대, 컨벌루션 필터는 왼쪽 상단부터 순차적으로 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1의 값이 설정될 수 있다.

관심영역 설정부는 기준 이미지를 구성하는 어느 하나의 픽셀 및 해당 픽셀의 주변 픽셀들과 컨벌루션필터를 컨벌루션 연산하여 해당 픽셀의 출력값을 산출하며, 산출된 출력값을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.

예컨대, 관심영역 설정부는 미리 저장된 기준값과 픽셀별로 산출된 출력값을 비교하여 기준값과 가장 유사한 출력값을 가진 어느 하나의 픽셀을 선택하고, 선택된 픽셀을 기준으로 소정 반경 내의 영역을 관심영역으로 설정할 수 있다.

변환부는 관심영역 설정부에서 설정된 상기 관심영역에 포함된 모든 픽셀을 재배치하고, 재배치된 픽셀의 원래 위치 및 변경된 위치를 블록체인을 이용하여 암호화한다.

변환부는 미리 정해진 퍼즐화 패턴을 이용하여 원래의 위치와는 다른 위치로 관심영역 내의 픽셀들을 이동시킬 수 있다. 또는, 변환부는 미리 정해진 패턴이 아닌 임의의 위치로 각각의 픽셀을 재배열할 수 있다.

이후, 변환부는 상기 관심 영역의 픽셀 사이즈에 기초하여 개인 키를 생성하고, 생성된 상기 개인 키에 기초하여 공개 키를 생성하고, 상기 관심영역에 포함된 픽셀의 원래 위치로부터 변경된 위치를 나타내는 트랜잭션 정보를 해시 함수를 이용하여 해시값으로 변환하고, 상기 개인 키를 이용하여 상기 해시값을 암호화함으로써 상기 트랜잭션 정보에 대한 전자서명을 생성한다. 이와 같은 변환부의 구체적인 기능은 후술하기로 한다.

저장부는 관심영역이 암호화된 이미지 데이터를 저장한다.

저장부는 암호화된 해시값을 블록체인 네트워크를 구성하는 모든 노드들에 분산 저장하고, 분산 저장된 복수의 해시값을 상호 비교하여 상기 트랜잭션 정보의 유효성을 검증하고, 유효성이 검증된 트랜잭션 정보가 포함된 블록을 생성하고, 생성된 새로운 블록을 기 생성된 블록체인에 결합한다.

일 실시예에서, 상기 변환부는, 상기 관심영역의 가로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제1 변수를 생성하고, 상기 관심영역의 세로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제2 변수를 생성한다.

변환부는 상기 제1 변수와 가장 가까운 소수를 제1 소수로 설정하고, 상기 제2 변수와 가장 가까운 소수를 제2 소수로 설정하며, 설정된 상기 제1 소수 및 상기 제2 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성하는 것을 특징으로 한다.

즉, 변환부는 비대칭 암호화 방법을 통해 픽셀들의 위치가 재배열된 관심영역을 암호화할 수 있다.

이를 위해, 변환부는 수학적으로 연결된 공개 키와 개인 키를 생성할 수 있다. 예컨대, 변환부는 사용자 단말로부터 촬영영상을 수신한 시점에서 개인 키의 생성을 요청할 수 있다. 이때, 변환부는 개인 키의 생성을 승인한 시점의 시간 정보를 이용하여 제1 소수와 제2 소수를 생성하고, 생성된 제1 소수와 제2 소수를 개인 키로 설정할 수 있다.

예컨대, 변환부는 사용자에게 개인 키의 생성을 요청하고, 15시 37분 23초에 사용자가 이를 승인하면, 승인된 시점인 시간 정보를 세 자리 단위의 수로 분할할 수 있다. 예컨대, 상술한 실시예의 경우에서는 승인된 시간이 15:37:27이므로, 컴퓨터 장치(200)는 시간 정보를 153/727로 분할할 수 있다.

이때, 변환부는 153과 가장 가까운 소수인 151을 제1 소수로, 727과 가장 가까운 소수인 727을 제2 소수로 설정하고, 이를 개인 키로 설정할 수 있다.

변환부는 생성된 두 개의 개인 키를 이용하여 공개 키를 생성할 수 있다. 이러한 개인 키-공개 키 생성 방법은 RSA 암호화 알고리즘을 이용한 것으로, RSA 암호화 알고리즘은 널리 공개된 기술이므로 구체적인 공개 키 생성 과정은 생략하기로 한다.

이러한 경우, 변환부는 생성된 공개 키를 블록체인 네트워크를 통해 공표하여, 다른 사용자들은 암호화된 이미지를 수신하게 되면 변환부로부터 수신된 공개 키를 이용하여 복호화할 수 있다.

다른 실시예에서, 변환부는 촬영영상에 대한 제1 히스토그램과, 관심영역에 대한 제2 히스토그램을 생성하고, 상기 제1 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제1 변수로 설정하고, 상기 제2 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 설정하며, 설정된 상기 제1 소수 및 상기 제2 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성한다.

이때, 변환부(300)는 상기 제1 변수와 상기 제2 변수가 동일한 밝기값인 경우, 상기 제2 히스토그램에서 차순위 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 재설정하는 것을 특징으로 한다.

특히, 본 발명에 따른 변환부는 암호화되는 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장될 때까지 상기 데이터의 전송 과정을 보류하고 있다가, 암호화된 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장된 것으로 확인되면, 누적 저장된 데이터 그룹의 특징을 나타내는 변수 데이터를 설정하고, 설정된 변수 데이터에 기초하여 상기 이미지 데이터를 암호화하는 것을 특징으로 한다.

이를 위해, 변환부는 누적 저장된 수집 데이터를 데이터 그룹으로 묶어 전송할 데이터 그룹을 추출하고, 추출된 데이터 그룹의 특징에 따른 변수 데이터를 설정하며, 설정된 변수 데이터를 각각의 수집 데이터에 연결킨 변형 데이터를 생성하며, 생성된 변형 데이터를 해쉬 함수를 통해 해쉬 값으로 변환시켜 블록체인 네트워크로 등록한다.

이때, 본 발명에 따른 변환부는 관리자 단말로부터 수신된 기준값을 기초로 변수 데이터를 생성하고, 이를 기초로 이미지 데이터를 해쉬 값으로 변환함으로써 이미지 데이터의 보안성이 향상될 수 있다.

즉, 사용자가 아닌 제3자가 이미지 데이터를 중간에서 획득하더라도, 이미지 데이터의 핵심적인 특징을 차지하는 관심영역 부분의 픽셀이 재배열되어 있어 원본 데이터의 확인이 어려우며, 개인 키 및 공개 키는 관심영역의 특징에 의해 매번 새롭게 생성되기 때문에 외부에서 개인 키 및 공개 키를 알아내기 어렵다는 장점이 있다.

몇몇 다른 실시예에서, 사용자 단말(100)은 매장 이용과 관련된 만족도를 나타내는 평가 데이터를 생성하여 관리서버로 전송할 수 있다.

이때, 관리서버는는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 위크시그널을 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 위크시그널 도출부(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)를 더 포함하며, 이를 이용하여 사용자 단말로부터 수신되는 데이터 중 악의적 목적으로 작성된 비정상 평가 데이터를 추출할 수 있다.

여기서, 관리서버는, 수신된 평가 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 위크시그널로 도출할 수 있다.

한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.

이에 따라, 관리서버는, 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 위크시그널 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 성희롱, 욕설 등과 같은 비정상적인 평가 데이터를 사전에 검출하여 제외시킴으로써 평가정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

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

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템의 개략적인 구성이 도시된 개념도이다.

본 발명에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템은 스터디 카페를 이용하고자 하는 고객에게 스터디 카페 예약, 교재 공동구매, 강사 매칭 등과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

즉, 본 발명에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템은 유저 중심 서비스를 제공할 수 있는 비대면 학습 공간을 제공하고, 서비스 제공받는 스터디카페에 다양한 스터디 또는 작업방식의 니즈를 가지고 방문하는 사람들에게 표준화된 서비스를 구현할 수 있도록 시스템을 제공하여 소상공인이 운영하는 스터디카페의 한계를 뛰어넘어 체계적인 운영이 될 수 있는 시스템을 공급할 수 있다.

또한, 등록된 스터디카페 이용자의 비대면 학습 공간을 통한 스터디카페 이용 유저의 공동 구매(예를 들어, 노무사 준비 교제 추천 등) 등이 가능하도록 구현하여 비즈니스 모델 창출(광고, 교제 공동구매, 온라인 수강권 판매 등) 시스템을 제공할 수 있으며, 등록된 스터디카페 이용자의 비대면 학습 공간을 통해 정보를 교류할 수 있는 커뮤니티 공간을 제공할 수 있다.

또한, 등록된 스터디카페 이용자의 대형학원 내 자리 잡고 있는 소수의 인원의 강사들도 있지만, 유저들의 특성상 스터디카페 내 그룹스터디를 통해 학습강사들과 그룹스터디를 진행하는 형태를 시스템화하여, 전문 학습강사들과 스터디카페 내 유저들의 학습 스터디 전문가 매칭 서비스 역시 제공할 수 있다.

이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템은 사용자 단말(100), 스터디카페 운영자 단말(200) 및 관리서버(300)를 포함한다.

사용자 단말(100)은 스터디 카페를 이용하고자 하는 사용자가 소지한 단말이다. 사용자 단말(100)은 관리서버(300)에 등록된 스터디카페에 대한 정보를 제공받을 수 있으며, 스터디카페 이용을 위한 예약, 요금 결제 등과 같은 서비스와, 스터디 이용 과정에서 요구되는 교재 등과 같은 물품의 공동구매 서비스와, 스터디 과목에 따른 전문강사 매칭 서비스를 제공받을 수 있다.

이러한 사용자 단말(100)은 외부 기기와 유무선 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 노트북, 태블릿PC, 웨어러블 장치 등과 같은 전자장치일 수 있다.

스터디카페 운영자 단말(200)은 스터디카페를 운영하는 운영자가 소지한 단말로, 외부 기기와 유무선 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 노트북, 태블릿PC, 웨어러블 장치 등과 같은 전자장치일 수 있다.

스터디카페 운영자 단말(200)은 운영자가 운영하는 스터디 카페와 관련된 상세정보(주소, 상호명, 크기, 테이블 수, 운영시간, 주차가능여부, 음료판매여부 등)를 관리서버(300)로 전송하여 사용자 단말(100)이 운영자가 운영하는 스터디 카페에 대한 정보를 열람할 수 있도록 한다.

또한, 스터디카페 운영자 단말(200)은 사용자 단말(100)에서 요청된 카페 예약 요청 정보를 관리서버(300)를 통해 수신하며, 사용자 단말(100)로부터 요청되는 매장 내 테이블 배치 요청에 따른 테이블 배치 결과를 관리서버(300)로 전송하여 스터디 그룹의 방문 전 매장 내 테이블을 스터디 그룹이 원하는 형태로 배치할 수 있다.

관리서버(300)는 사용자 단말(100) 및 스터디카페 운영자 단말(200)과 통신하여 본 발명에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템을 이용한 스터디 카페 관련 맞춤형 서비스를 사용자 및 운영자에게 제공할 수 있다.

도 2는 이러한 관리서버(300)의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.

도시된 바와 같이, 관리서버(300)는 카페이용 관리부(310), 공동구매 관리부(320) 및 매칭 관리부(330)를 포함한다.

카페이용 관리부(310)는 스터디 카페 이용과 관련된 맞춤형 서비스를 사용자 단말(100) 및 스터디카페 운영자 단말(200)로 제공한다.

구체적으로, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)의 요청에 따라 사용자 단말(100)의 현재 위치 또는 설정된 위치를 기준으로 주변에 위치한 스터디 카페 목록을 지도상에 표시하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

이때, 카페이용 관리부(310)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 카페의 상세정보를 지도정보에 매핑하여, 사용자 단말(100)이 지도 상에 표시된 어느 하나의 스터디 카페를 선택하면, 선택된 스터디 카페와 관련된 상세정보 및 평점정보를 열람할 수 있도록 한다.

이러한 정보들을 열람한 사용자가 사용자 단말(100)을 이용하여 지도에 표시된 복수의 스터디 카페 중 어느 하나의 스터디 카페를 선택하면, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)과 사용자 단말(100)에 의해 선택된 스터디 카페를 매칭하여 스터디 카페 예약 서비스를 제공한다.

구체적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)이 선택한 스터디 카페의 매장 안내도를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 이때, 매장 안내도에는 예약 가능한 테이블과 이미 예약된 테이블을 서로 다른 색상이나 형태로 표시함으로써, 현재 시점에서 사용자가 예약할 수 있는 테이블의 종류를 쉽게 구분할 수 있도록 한다.

특히, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)로부터 둘 이상의 테이블이 선택되면, 도 6에 도시된 바와 같이 선택된 복수의 테이블의 배치 위치를 변경하기 위한 테이블 배치 변경 안내 화면을 사용자 단말(100)로 전송한다.

즉, 사용자는 사용자 단말(100)에 표시된 복수의 테이블 중, 자신이 포함된 스터디 그룹이 이용하고자 하는 테이블을 적어도 둘 이상 선택하는 경우, 선택된 둘 이상의 테이블의 배치 구조를 사용자가 원하는 형태로 변경하기 위한 화면을 제공받을 수 있으며, 사용자는 사용자 단말(100)에 표시된 테이블을 드래그하여 간편한 조작만으로 자신이 원하는 테이블 구조를 세팅할 수 있게 된다.

카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 테이블 배치 변경 정보를 스터디카페 운영자 단말(200)로 전송함으로써, 운영자가 스터디 그룹의 방문 전까지 테이블 배치를 미리 변경할 수 있도록 한다.

이 과정에서, 카페이용 관리부(310)는 스터디카페 운영자 단말(200)로부터 비상 출입구 가림, 동선 방해 등과 같은 원인으로 인해 사용자가 설정한 테이블 구조로 테이블을 변경할 수 없음을 나타내는 알림 메시지를 수신하면, 사용자 단말(100)과 스터디카페 운영자 단말(200) 간의 화면 공유 기능을 제공함으로써 사용자와 운영자 간 실시간 협의를 통해 테이블 구조를 재배치할 수 있도록 한다.

공동구매 관리부(320)는 관리서버(300)에 등록된 사용자 단말들에 대한 공동구매 서비스를 제공할 수 있다.

특히, 공동구매 관리부(320)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 그룹별 맞춤형 교재, 수강권 등에 대한 공동 구매 서비스를 제공하기 위해, 스터디 그룹의 특징을 벡터화할 수 있다.

이후, 공동구매 관리부(320)는 벡터화된 스터디 그룹의 특징정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 이에 대한 출력값에 기초하여 해당 스터디 그룹에 가장 적합은 상품을 추천할 수 있다.

매칭 관리부(330)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 그룹에 적합한 스터디 강사를 추천하여 매칭시킬 수 있다.

매칭 관리부(330)는 스터디 그룹에 소속된 각각의 사용자 단말별 학업 성취도, 평균 스터디 가능 시간, 예약된 스터디 카페의 위치에 대한 정보를 기초로 해당 스터디 그룹에 가장 최적화된 스터디 강사를 매칭할 수 있다.

몇몇 다른 실시예에서, 카페이용 관리부(310)는 스터디 그룹별 단체 채팅방을 개설하여 관리하며, 단체 채팅방으로 업로드되는 촬영영상을 암호화함으로써 중요한 학습정보나 개인정보가 누출되는 것을 방지할 수 있다.

이를 위해, 본 발명에 따른 관리서버는 상기 사용자 단말기로부터 수신된 촬영영상을 암호화하는 암호화부를 더 포함할 수 있다.

암호화부는 상기 사용자 단말기로 전송할 촬영영상을 암호화함으로써 타인이 악의적인 목적으로 촬영영상을 획득하더라도 촬영영상에 포함된 사용자를 알아볼 수 없도록 함으로써 데이터 전송 과정에서의 보안성을 향상시킬 수 있다.

구체적으로, 암호화부는 관심영역 설정부, 변환부 및 저장부를 포함한다.

관심영역 설정부는 촬영영상의 전체 영역 중 암호화될 영역을 관심영역으로 설정한다.

즉, 관심영역 설정부는 사용자로부터 입력된 촬영영상을 영상 분석하여, 원본 이미지의 전체 영역 중 암호화가 필요한 특징적인 부분을 검출함으로써, 후술하게 될 변환부가 설정된 영역에 대해서만 부분적으로 암호화하도록 하여 데이터 처리에 요구되는 연산량 및 시간을 단축시킬 수 있다.

이를 위해, 일 실시예에서, 관심영역 설정부는 상기 촬영영상을 영상 분석하여 상기 원본 이미지를 구성하는 복수의 객체를 추출하고, 추출된 복수의 객체 중 관찰 대상자에 대응되는 객체를 특징객체로 설정하고, 설정된 상기 특징객체가 포함되도록 상기 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 촬영영상으로부터 특징벡터를 추출하고, 추출된 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값을 입력하여, 이에 대한 출력값을 기초로 촬영영상에 포함된 복수의 객체를 구분할 수 있다. 이러한 인공 신경망을 이용한 객체 검출 방법은 영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 이미지 데이터에 대한 히스토그램(histogram)을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.

히스토그램은 영상의 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타내는 정보이다.

관심영역 설정부는 촬영영상을 구성하는 픽셀들에 대한 전체 히스토그램과, 촬영영상의 소정 영역에 대한 부분적인 히스토그램을 생성할 수 있다.

관심영역 설정부는 원본 이미지를 R, G, B 채널로 분리하고, 분리된 각각의 채널에 대하여 가로축을 256의 밝기 편차를 갖는 256 gray level 영상의 명암 값을 나타내고, 세로축을 각 명암 값의 빈도 수를 나타내는 히스토그램을 생성할 수 있다. 히스토그램을 생성하는 구체적인 방법은 기 공지된 기술이므로, 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

관심영역 설정부는 원본 이미지에 대한 전체 히스토그램 및 부분 히스토그램을 이용하여 관심영역을 추출하기 위한 컨벌루션 필터를 선택할 수 있다.

컨벌루션 필터는 기준 프레임의 관심 영역에 해당되는 이미지인 기준 이미지를 다양한 효과로 처리하기 위하여 사용되는 임의의 픽셀 사이즈로 구성된 행렬이며, 이미지 커널(image kernel) 또는 컨벌루션 커널(convolution kernel)로도 불리운다. 관심영역 설정부는 다양한 종류의 컨벌루션 필터가 저장되어 있으며, 예를 들어 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 윤곽선 처리(outlining) 및 엠보싱(embossing) 컨벌루션 필터를 포함할 수 있다. 이 외에도, 영상 처리 장치(100)는 사용자로부터 설정되거나 외부 장치로부터 수집된 다양한 형태의 컨벌루션 필터를 더 포함할 수 있다

관심영역 설정부는 촬영영상에 컨벌루션 필터를 적용하여 출력 이미지를 생성할 수 있다. 구체적으로, 관심영역 설정부는 3X3 행렬로 구성된 컨벌루션 필터들이 저장될 수 있으며, 각각의 컨벌루션 필터는 행렬 요소별로 수치값이 설정될 수 있다. 예컨대, 컨벌루션 필터는 왼쪽 상단부터 순차적으로 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1의 값이 설정될 수 있다.

관심영역 설정부는 기준 이미지를 구성하는 어느 하나의 픽셀 및 해당 픽셀의 주변 픽셀들과 컨벌루션필터를 컨벌루션 연산하여 해당 픽셀의 출력값을 산출하며, 산출된 출력값을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.

예컨대, 관심영역 설정부는 미리 저장된 기준값과 픽셀별로 산출된 출력값을 비교하여 기준값과 가장 유사한 출력값을 가진 어느 하나의 픽셀을 선택하고, 선택된 픽셀을 기준으로 소정 반경 내의 영역을 관심영역으로 설정할 수 있다.

변환부는 관심영역 설정부에서 설정된 상기 관심영역에 포함된 모든 픽셀을 재배치하고, 재배치된 픽셀의 원래 위치 및 변경된 위치를 블록체인을 이용하여 암호화한다.

변환부는 미리 정해진 퍼즐화 패턴을 이용하여 원래의 위치와는 다른 위치로 관심영역 내의 픽셀들을 이동시킬 수 있다. 또는, 변환부는 미리 정해진 패턴이 아닌 임의의 위치로 각각의 픽셀을 재배열할 수 있다.

이후, 변환부는 상기 관심 영역의 픽셀 사이즈에 기초하여 개인 키를 생성하고, 생성된 상기 개인 키에 기초하여 공개 키를 생성하고, 상기 관심영역에 포함된 픽셀의 원래 위치로부터 변경된 위치를 나타내는 트랜잭션 정보를 해시 함수를 이용하여 해시값으로 변환하고, 상기 개인 키를 이용하여 상기 해시값을 암호화함으로써 상기 트랜잭션 정보에 대한 전자서명을 생성한다. 이와 같은 변환부의 구체적인 기능은 후술하기로 한다.

저장부는 관심영역이 암호화된 이미지 데이터를 저장한다.

저장부는 암호화된 해시값을 블록체인 네트워크를 구성하는 모든 노드들에 분산 저장하고, 분산 저장된 복수의 해시값을 상호 비교하여 상기 트랜잭션 정보의 유효성을 검증하고, 유효성이 검증된 트랜잭션 정보가 포함된 블록을 생성하고, 생성된 새로운 블록을 기 생성된 블록체인에 결합한다.

일 실시예에서, 상기 변환부는, 상기 관심영역의 가로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제1 변수를 생성하고, 상기 관심영역의 세로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제2 변수를 생성한다.

변환부는 상기 제1 변수와 가장 가까운 소수를 제1 소수로 설정하고, 상기 제2 변수와 가장 가까운 소수를 제2 소수로 설정하며, 설정된 상기 제1 소수 및 상기 제2 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성하는 것을 특징으로 한다.

즉, 변환부는 비대칭 암호화 방법을 통해 픽셀들의 위치가 재배열된 관심영역을 암호화할 수 있다.

이를 위해, 변환부는 수학적으로 연결된 공개 키와 개인 키를 생성할 수 있다. 예컨대, 변환부는 사용자 단말로부터 촬영영상을 수신한 시점에서 개인 키의 생성을 요청할 수 있다. 이때, 변환부는 개인 키의 생성을 승인한 시점의 시간 정보를 이용하여 제1 소수와 제2 소수를 생성하고, 생성된 제1 소수와 제2 소수를 개인 키로 설정할 수 있다.

예컨대, 변환부는 사용자에게 개인 키의 생성을 요청하고, 15시 37분 23초에 사용자가 이를 승인하면, 승인된 시점인 시간 정보를 세 자리 단위의 수로 분할할 수 있다. 예컨대, 상술한 실시예의 경우에서는 승인된 시간이 15:37:27이므로, 컴퓨터 장치(200)는 시간 정보를 153/727로 분할할 수 있다.

이때, 변환부는 153과 가장 가까운 소수인 151을 제1 소수로, 727과 가장 가까운 소수인 727을 제2 소수로 설정하고, 이를 개인 키로 설정할 수 있다.

변환부는 생성된 두 개의 개인 키를 이용하여 공개 키를 생성할 수 있다. 이러한 개인 키-공개 키 생성 방법은 RSA 암호화 알고리즘을 이용한 것으로, RSA 암호화 알고리즘은 널리 공개된 기술이므로 구체적인 공개 키 생성 과정은 생략하기로 한다.

이러한 경우, 변환부는 생성된 공개 키를 블록체인 네트워크를 통해 공표하여, 다른 사용자들은 암호화된 이미지를 수신하게 되면 변환부로부터 수신된 공개 키를 이용하여 복호화할 수 있다.

다른 실시예에서, 변환부는 촬영영상에 대한 제1 히스토그램과, 관심영역에 대한 제2 히스토그램을 생성하고, 상기 제1 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제1 변수로 설정하고, 상기 제2 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 설정하며, 설정된 상기 제1 소수 및 상기 제2 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성한다.

이때, 변환부(300)는 상기 제1 변수와 상기 제2 변수가 동일한 밝기값인 경우, 상기 제2 히스토그램에서 차순위 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 재설정하는 것을 특징으로 한다.

특히, 본 발명에 따른 변환부는 암호화되는 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장될 때까지 상기 데이터의 전송 과정을 보류하고 있다가, 암호화된 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장된 것으로 확인되면, 누적 저장된 데이터 그룹의 특징을 나타내는 변수 데이터를 설정하고, 설정된 변수 데이터에 기초하여 상기 이미지 데이터를 암호화하는 것을 특징으로 한다.

이를 위해, 변환부는 누적 저장된 수집 데이터를 데이터 그룹으로 묶어 전송할 데이터 그룹을 추출하고, 추출된 데이터 그룹의 특징에 따른 변수 데이터를 설정하며, 설정된 변수 데이터를 각각의 수집 데이터에 연결킨 변형 데이터를 생성하며, 생성된 변형 데이터를 해쉬 함수를 통해 해쉬 값으로 변환시켜 블록체인 네트워크로 등록한다.

이때, 본 발명에 따른 변환부는 관리자 단말로부터 수신된 기준값을 기초로 변수 데이터를 생성하고, 이를 기초로 이미지 데이터를 해쉬 값으로 변환함으로써 이미지 데이터의 보안성이 향상될 수 있다.

즉, 사용자가 아닌 제3자가 이미지 데이터를 중간에서 획득하더라도, 이미지 데이터의 핵심적인 특징을 차지하는 관심영역 부분의 픽셀이 재배열되어 있어 원본 데이터의 확인이 어려우며, 개인 키 및 공개 키는 관심영역의 특징에 의해 매번 새롭게 생성되기 때문에 외부에서 개인 키 및 공개 키를 알아내기 어렵다는 장점이 있다.

몇몇 다른 실시예에서, 사용자 단말(100)은 매장 이용과 관련된 만족도를 나타내는 평가 데이터를 생성하여 관리서버로 전송할 수 있다.

이때, 관리서버는는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 위크시그널을 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 위크시그널 도출부(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)를 더 포함하며, 이를 이용하여 사용자 단말로부터 수신되는 데이터 중 악의적 목적으로 작성된 비정상 평가 데이터를 추출할 수 있다.

여기서, 관리서버는, 수신된 평가 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 위크시그널로 도출할 수 있다.

한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.

이에 따라, 관리서버는, 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 위크시그널 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 성희롱, 욕설 등과 같은 비정상적인 평가 데이터를 사전에 검출하여 제외시킴으로써 평가정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

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

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템의 개략적인 구성이 도시된 개념도이다.

본 발명에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템은 스터디 카페를 이용하고자 하는 고객에게 스터디 카페 예약, 교재 공동구매, 강사 매칭 등과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

즉, 본 발명에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템은 유저 중심 서비스를 제공할 수 있는 비대면 학습 공간을 제공하고, 서비스 제공받는 스터디카페에 다양한 스터디 또는 작업방식의 니즈를 가지고 방문하는 사람들에게 표준화된 서비스를 구현할 수 있도록 시스템을 제공하여 소상공인이 운영하는 스터디카페의 한계를 뛰어넘어 체계적인 운영이 될 수 있는 시스템을 공급할 수 있다.

또한, 등록된 스터디카페 이용자의 비대면 학습 공간을 통한 스터디카페 이용 유저의 공동 구매(예를 들어, 노무사 준비 교제 추천 등) 등이 가능하도록 구현하여 비즈니스 모델 창출(광고, 교제 공동구매, 온라인 수강권 판매 등) 시스템을 제공할 수 있으며, 등록된 스터디카페 이용자의 비대면 학습 공간을 통해 정보를 교류할 수 있는 커뮤니티 공간을 제공할 수 있다.

또한, 등록된 스터디카페 이용자의 대형학원 내 자리 잡고 있는 소수의 인원의 강사들도 있지만, 유저들의 특성상 스터디카페 내 그룹스터디를 통해 학습강사들과 그룹스터디를 진행하는 형태를 시스템화하여, 전문 학습강사들과 스터디카페 내 유저들의 학습 스터디 전문가 매칭 서비스 역시 제공할 수 있다.

이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템은 사용자 단말(100), 스터디카페 운영자 단말(200) 및 관리서버(300)를 포함한다.

사용자 단말(100)은 스터디 카페를 이용하고자 하는 사용자가 소지한 단말이다. 사용자 단말(100)은 관리서버(300)에 등록된 스터디카페에 대한 정보를 제공받을 수 있으며, 스터디카페 이용을 위한 예약, 요금 결제 등과 같은 서비스와, 스터디 이용 과정에서 요구되는 교재 등과 같은 물품의 공동구매 서비스와, 스터디 과목에 따른 전문강사 매칭 서비스를 제공받을 수 있다.

이러한 사용자 단말(100)은 외부 기기와 유무선 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 노트북, 태블릿PC, 웨어러블 장치 등과 같은 전자장치일 수 있다.

스터디카페 운영자 단말(200)은 스터디카페를 운영하는 운영자가 소지한 단말로, 외부 기기와 유무선 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 노트북, 태블릿PC, 웨어러블 장치 등과 같은 전자장치일 수 있다.

스터디카페 운영자 단말(200)은 운영자가 운영하는 스터디 카페와 관련된 상세정보(주소, 상호명, 크기, 테이블 수, 운영시간, 주차가능여부, 음료판매여부 등)를 관리서버(300)로 전송하여 사용자 단말(100)이 운영자가 운영하는 스터디 카페에 대한 정보를 열람할 수 있도록 한다.

또한, 스터디카페 운영자 단말(200)은 사용자 단말(100)에서 요청된 카페 예약 요청 정보를 관리서버(300)를 통해 수신하며, 사용자 단말(100)로부터 요청되는 매장 내 테이블 배치 요청에 따른 테이블 배치 결과를 관리서버(300)로 전송하여 스터디 그룹의 방문 전 매장 내 테이블을 스터디 그룹이 원하는 형태로 배치할 수 있다.

관리서버(300)는 사용자 단말(100) 및 스터디카페 운영자 단말(200)과 통신하여 본 발명에 따른 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템을 이용한 스터디 카페 관련 맞춤형 서비스를 사용자 및 운영자에게 제공할 수 있다.

도 2는 이러한 관리서버(300)의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.

도시된 바와 같이, 관리서버(300)는 카페이용 관리부(310), 공동구매 관리부(320) 및 매칭 관리부(330)를 포함한다.

카페이용 관리부(310)는 스터디 카페 이용과 관련된 맞춤형 서비스를 사용자 단말(100) 및 스터디카페 운영자 단말(200)로 제공한다.

구체적으로, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)의 요청에 따라 사용자 단말(100)의 현재 위치 또는 설정된 위치를 기준으로 주변에 위치한 스터디 카페 목록을 지도상에 표시하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

이때, 카페이용 관리부(310)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 카페의 상세정보를 지도정보에 매핑하여, 사용자 단말(100)이 지도 상에 표시된 어느 하나의 스터디 카페를 선택하면, 선택된 스터디 카페와 관련된 상세정보 및 평점정보를 열람할 수 있도록 한다.

이러한 정보들을 열람한 사용자가 사용자 단말(100)을 이용하여 지도에 표시된 복수의 스터디 카페 중 어느 하나의 스터디 카페를 선택하면, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)과 사용자 단말(100)에 의해 선택된 스터디 카페를 매칭하여 스터디 카페 예약 서비스를 제공한다.

구체적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)이 선택한 스터디 카페의 매장 안내도를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 이때, 매장 안내도에는 예약 가능한 테이블과 이미 예약된 테이블을 서로 다른 색상이나 형태로 표시함으로써, 현재 시점에서 사용자가 예약할 수 있는 테이블의 종류를 쉽게 구분할 수 있도록 한다.

특히, 카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)로부터 둘 이상의 테이블이 선택되면, 도 6에 도시된 바와 같이 선택된 복수의 테이블의 배치 위치를 변경하기 위한 테이블 배치 변경 안내 화면을 사용자 단말(100)로 전송한다.

즉, 사용자는 사용자 단말(100)에 표시된 복수의 테이블 중, 자신이 포함된 스터디 그룹이 이용하고자 하는 테이블을 적어도 둘 이상 선택하는 경우, 선택된 둘 이상의 테이블의 배치 구조를 사용자가 원하는 형태로 변경하기 위한 화면을 제공받을 수 있으며, 사용자는 사용자 단말(100)에 표시된 테이블을 드래그하여 간편한 조작만으로 자신이 원하는 테이블 구조를 세팅할 수 있게 된다.

카페이용 관리부(310)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 테이블 배치 변경 정보를 스터디카페 운영자 단말(200)로 전송함으로써, 운영자가 스터디 그룹의 방문 전까지 테이블 배치를 미리 변경할 수 있도록 한다.

이 과정에서, 카페이용 관리부(310)는 스터디카페 운영자 단말(200)로부터 비상 출입구 가림, 동선 방해 등과 같은 원인으로 인해 사용자가 설정한 테이블 구조로 테이블을 변경할 수 없음을 나타내는 알림 메시지를 수신하면, 사용자 단말(100)과 스터디카페 운영자 단말(200) 간의 화면 공유 기능을 제공함으로써 사용자와 운영자 간 실시간 협의를 통해 테이블 구조를 재배치할 수 있도록 한다.

공동구매 관리부(320)는 관리서버(300)에 등록된 사용자 단말들에 대한 공동구매 서비스를 제공할 수 있다.

특히, 공동구매 관리부(320)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 그룹별 맞춤형 교재, 수강권 등에 대한 공동 구매 서비스를 제공하기 위해, 스터디 그룹의 특징을 벡터화할 수 있다.

이후, 공동구매 관리부(320)는 벡터화된 스터디 그룹의 특징정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 이에 대한 출력값에 기초하여 해당 스터디 그룹에 가장 적합은 상품을 추천할 수 있다.

매칭 관리부(330)는 관리서버(300)에 등록된 스터디 그룹에 적합한 스터디 강사를 추천하여 매칭시킬 수 있다.

매칭 관리부(330)는 스터디 그룹에 소속된 각각의 사용자 단말별 학업 성취도, 평균 스터디 가능 시간, 예약된 스터디 카페의 위치에 대한 정보를 기초로 해당 스터디 그룹에 가장 최적화된 스터디 강사를 매칭할 수 있다.

몇몇 다른 실시예에서, 카페이용 관리부(310)는 스터디 그룹별 단체 채팅방을 개설하여 관리하며, 단체 채팅방으로 업로드되는 촬영영상을 암호화함으로써 중요한 학습정보나 개인정보가 누출되는 것을 방지할 수 있다.

이를 위해, 본 발명에 따른 관리서버는 상기 사용자 단말기로부터 수신된 촬영영상을 암호화하는 암호화부를 더 포함할 수 있다.

암호화부는 상기 사용자 단말기로 전송할 촬영영상을 암호화함으로써 타인이 악의적인 목적으로 촬영영상을 획득하더라도 촬영영상에 포함된 사용자를 알아볼 수 없도록 함으로써 데이터 전송 과정에서의 보안성을 향상시킬 수 있다.

구체적으로, 암호화부는 관심영역 설정부, 변환부 및 저장부를 포함한다.

관심영역 설정부는 촬영영상의 전체 영역 중 암호화될 영역을 관심영역으로 설정한다.

즉, 관심영역 설정부는 사용자로부터 입력된 촬영영상을 영상 분석하여, 원본 이미지의 전체 영역 중 암호화가 필요한 특징적인 부분을 검출함으로써, 후술하게 될 변환부가 설정된 영역에 대해서만 부분적으로 암호화하도록 하여 데이터 처리에 요구되는 연산량 및 시간을 단축시킬 수 있다.

이를 위해, 일 실시예에서, 관심영역 설정부는 상기 촬영영상을 영상 분석하여 상기 원본 이미지를 구성하는 복수의 객체를 추출하고, 추출된 복수의 객체 중 관찰 대상자에 대응되는 객체를 특징객체로 설정하고, 설정된 상기 특징객체가 포함되도록 상기 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 촬영영상으로부터 특징벡터를 추출하고, 추출된 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값을 입력하여, 이에 대한 출력값을 기초로 촬영영상에 포함된 복수의 객체를 구분할 수 있다. 이러한 인공 신경망을 이용한 객체 검출 방법은 영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 이미지 데이터에 대한 히스토그램(histogram)을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.

히스토그램은 영상의 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타내는 정보이다.

관심영역 설정부는 촬영영상을 구성하는 픽셀들에 대한 전체 히스토그램과, 촬영영상의 소정 영역에 대한 부분적인 히스토그램을 생성할 수 있다.

관심영역 설정부는 원본 이미지를 R, G, B 채널로 분리하고, 분리된 각각의 채널에 대하여 가로축을 256의 밝기 편차를 갖는 256 gray level 영상의 명암 값을 나타내고, 세로축을 각 명암 값의 빈도 수를 나타내는 히스토그램을 생성할 수 있다. 히스토그램을 생성하는 구체적인 방법은 기 공지된 기술이므로, 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

관심영역 설정부는 원본 이미지에 대한 전체 히스토그램 및 부분 히스토그램을 이용하여 관심영역을 추출하기 위한 컨벌루션 필터를 선택할 수 있다.

컨벌루션 필터는 기준 프레임의 관심 영역에 해당되는 이미지인 기준 이미지를 다양한 효과로 처리하기 위하여 사용되는 임의의 픽셀 사이즈로 구성된 행렬이며, 이미지 커널(image kernel) 또는 컨벌루션 커널(convolution kernel)로도 불리운다. 관심영역 설정부는 다양한 종류의 컨벌루션 필터가 저장되어 있으며, 예를 들어 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 윤곽선 처리(outlining) 및 엠보싱(embossing) 컨벌루션 필터를 포함할 수 있다. 이 외에도, 영상 처리 장치(100)는 사용자로부터 설정되거나 외부 장치로부터 수집된 다양한 형태의 컨벌루션 필터를 더 포함할 수 있다

관심영역 설정부는 촬영영상에 컨벌루션 필터를 적용하여 출력 이미지를 생성할 수 있다. 구체적으로, 관심영역 설정부는 3X3 행렬로 구성된 컨벌루션 필터들이 저장될 수 있으며, 각각의 컨벌루션 필터는 행렬 요소별로 수치값이 설정될 수 있다. 예컨대, 컨벌루션 필터는 왼쪽 상단부터 순차적으로 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1의 값이 설정될 수 있다.

관심영역 설정부는 기준 이미지를 구성하는 어느 하나의 픽셀 및 해당 픽셀의 주변 픽셀들과 컨벌루션필터를 컨벌루션 연산하여 해당 픽셀의 출력값을 산출하며, 산출된 출력값을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.

예컨대, 관심영역 설정부는 미리 저장된 기준값과 픽셀별로 산출된 출력값을 비교하여 기준값과 가장 유사한 출력값을 가진 어느 하나의 픽셀을 선택하고, 선택된 픽셀을 기준으로 소정 반경 내의 영역을 관심영역으로 설정할 수 있다.

변환부는 관심영역 설정부에서 설정된 상기 관심영역에 포함된 모든 픽셀을 재배치하고, 재배치된 픽셀의 원래 위치 및 변경된 위치를 블록체인을 이용하여 암호화한다.

변환부는 미리 정해진 퍼즐화 패턴을 이용하여 원래의 위치와는 다른 위치로 관심영역 내의 픽셀들을 이동시킬 수 있다. 또는, 변환부는 미리 정해진 패턴이 아닌 임의의 위치로 각각의 픽셀을 재배열할 수 있다.

이후, 변환부는 상기 관심 영역의 픽셀 사이즈에 기초하여 개인 키를 생성하고, 생성된 상기 개인 키에 기초하여 공개 키를 생성하고, 상기 관심영역에 포함된 픽셀의 원래 위치로부터 변경된 위치를 나타내는 트랜잭션 정보를 해시 함수를 이용하여 해시값으로 변환하고, 상기 개인 키를 이용하여 상기 해시값을 암호화함으로써 상기 트랜잭션 정보에 대한 전자서명을 생성한다. 이와 같은 변환부의 구체적인 기능은 후술하기로 한다.

저장부는 관심영역이 암호화된 이미지 데이터를 저장한다.

저장부는 암호화된 해시값을 블록체인 네트워크를 구성하는 모든 노드들에 분산 저장하고, 분산 저장된 복수의 해시값을 상호 비교하여 상기 트랜잭션 정보의 유효성을 검증하고, 유효성이 검증된 트랜잭션 정보가 포함된 블록을 생성하고, 생성된 새로운 블록을 기 생성된 블록체인에 결합한다.

일 실시예에서, 상기 변환부는, 상기 관심영역의 가로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제1 변수를 생성하고, 상기 관심영역의 세로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제2 변수를 생성한다.

변환부는 상기 제1 변수와 가장 가까운 소수를 제1 소수로 설정하고, 상기 제2 변수와 가장 가까운 소수를 제2 소수로 설정하며, 설정된 상기 제1 소수 및 상기 제2 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성하는 것을 특징으로 한다.

즉, 변환부는 비대칭 암호화 방법을 통해 픽셀들의 위치가 재배열된 관심영역을 암호화할 수 있다.

이를 위해, 변환부는 수학적으로 연결된 공개 키와 개인 키를 생성할 수 있다. 예컨대, 변환부는 사용자 단말로부터 촬영영상을 수신한 시점에서 개인 키의 생성을 요청할 수 있다. 이때, 변환부는 개인 키의 생성을 승인한 시점의 시간 정보를 이용하여 제1 소수와 제2 소수를 생성하고, 생성된 제1 소수와 제2 소수를 개인 키로 설정할 수 있다.

예컨대, 변환부는 사용자에게 개인 키의 생성을 요청하고, 15시 37분 23초에 사용자가 이를 승인하면, 승인된 시점인 시간 정보를 세 자리 단위의 수로 분할할 수 있다. 예컨대, 상술한 실시예의 경우에서는 승인된 시간이 15:37:27이므로, 컴퓨터 장치(200)는 시간 정보를 153/727로 분할할 수 있다.

이때, 변환부는 153과 가장 가까운 소수인 151을 제1 소수로, 727과 가장 가까운 소수인 727을 제2 소수로 설정하고, 이를 개인 키로 설정할 수 있다.

변환부는 생성된 두 개의 개인 키를 이용하여 공개 키를 생성할 수 있다. 이러한 개인 키-공개 키 생성 방법은 RSA 암호화 알고리즘을 이용한 것으로, RSA 암호화 알고리즘은 널리 공개된 기술이므로 구체적인 공개 키 생성 과정은 생략하기로 한다.

이러한 경우, 변환부는 생성된 공개 키를 블록체인 네트워크를 통해 공표하여, 다른 사용자들은 암호화된 이미지를 수신하게 되면 변환부로부터 수신된 공개 키를 이용하여 복호화할 수 있다.

다른 실시예에서, 변환부는 촬영영상에 대한 제1 히스토그램과, 관심영역에 대한 제2 히스토그램을 생성하고, 상기 제1 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제1 변수로 설정하고, 상기 제2 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 설정하며, 설정된 상기 제1 소수 및 상기 제2 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성한다.

이때, 변환부(300)는 상기 제1 변수와 상기 제2 변수가 동일한 밝기값인 경우, 상기 제2 히스토그램에서 차순위 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 재설정하는 것을 특징으로 한다.

특히, 본 발명에 따른 변환부는 암호화되는 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장될 때까지 상기 데이터의 전송 과정을 보류하고 있다가, 암호화된 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장된 것으로 확인되면, 누적 저장된 데이터 그룹의 특징을 나타내는 변수 데이터를 설정하고, 설정된 변수 데이터에 기초하여 상기 이미지 데이터를 암호화하는 것을 특징으로 한다.

이를 위해, 변환부는 누적 저장된 수집 데이터를 데이터 그룹으로 묶어 전송할 데이터 그룹을 추출하고, 추출된 데이터 그룹의 특징에 따른 변수 데이터를 설정하며, 설정된 변수 데이터를 각각의 수집 데이터에 연결킨 변형 데이터를 생성하며, 생성된 변형 데이터를 해쉬 함수를 통해 해쉬 값으로 변환시켜 블록체인 네트워크로 등록한다.

이때, 본 발명에 따른 변환부는 관리자 단말로부터 수신된 기준값을 기초로 변수 데이터를 생성하고, 이를 기초로 이미지 데이터를 해쉬 값으로 변환함으로써 이미지 데이터의 보안성이 향상될 수 있다.

즉, 사용자가 아닌 제3자가 이미지 데이터를 중간에서 획득하더라도, 이미지 데이터의 핵심적인 특징을 차지하는 관심영역 부분의 픽셀이 재배열되어 있어 원본 데이터의 확인이 어려우며, 개인 키 및 공개 키는 관심영역의 특징에 의해 매번 새롭게 생성되기 때문에 외부에서 개인 키 및 공개 키를 알아내기 어렵다는 장점이 있다.

몇몇 다른 실시예에서, 사용자 단말(100)은 매장 이용과 관련된 만족도를 나타내는 평가 데이터를 생성하여 관리서버로 전송할 수 있다.

이때, 관리서버는는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 위크시그널을 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 위크시그널 도출부(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)를 더 포함하며, 이를 이용하여 사용자 단말로부터 수신되는 데이터 중 악의적 목적으로 작성된 비정상 평가 데이터를 추출할 수 있다.

여기서, 관리서버는, 수신된 평가 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 위크시그널로 도출할 수 있다.

한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.

이에 따라, 관리서버는, 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 위크시그널 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 성희롱, 욕설 등과 같은 비정상적인 평가 데이터를 사전에 검출하여 제외시킴으로써 평가정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

이와 같은, 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템을 제공하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

1000: 스터디 카페에 특화된 유저 중심 서비스 제공 시스템
100: 사용자 단말
200: 스터디카페 운영자 단말
300: 관리서버

Claims (5)

1. 스터디 카페를 이용하고자 하는 고객에게 스터디 카페 예약 서비스, 교재 공동구매 서비스 및 강사 매칭 서비스를 포함하는 맞춤형 서비스를 제공하는, 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템에 있어서,
   상기 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템은,
   스터디 카페를 이용하고자 하는 사용자가 소지한 사용자 단말;
   스터디 카페를 운영하는 운영자가 소지한 스터디카페 운영자 단말; 및
   상기 스터디카페 운영자 단말로부터 수신되는 스터디카페 정보를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 수신되는 스터디카페 이용 요청정보에 기초하여 스터디 카페 이용 관련 맞춤형 서비스를 제공하는 관리서버를 포함하고,
   상기 관리서버는,
   스터디 카페 이용과 관련된 맞춤형 서비스를 제공하는 카페이용 관리부;
   복수의 사용자 단말이 포함된 스터디 그룹에서의 공동구매 서비스를 제공하는 공동구매 관리부; 및
   복수의 사용자 단말이 포함된 스터디 그룹의 그룹 특징정보에 기초하여 스터디 그룹과 스터디 강사를 매칭하는 매칭 관리부를 포함하고,
   상기 카페이용 관리부는,
   상기 사용자 단말의 현재 위치 또는 상기 사용자 단말로부터 설정된 기준 위치를 중심으로 소정 반경 내에 위치하는 스터디카페 정보를 지도 상에 표시하고,
   지도 상에서 상기 사용자 단말로부터 어느 하나의 스터디 카페가 선택되면, 선택된 스터디 카페의 예약을 위해 스터디 카페의 테이블 배치 구조를 나타내는 매장 안내도를 상기 사용자 단말로 전송하고, 사용자 단말로부터 선택된 테이블의 예약을 관리하되,
   상기 사용자 단말로부터 적어도 둘 이상의 테이블이 선택되면, 드래그 앤 드롭 기능을 이용하여 선택된 둘 이상의 테이블의 배치 구조를 변경하기 위한 테이블 배치 변경 안내화면을 사용자 단말로 전송하고, 드래그 앤 드롭 기능을 통해 생성된 테이블 배치 변경정보를 사용자 단말로부터 수신하여 상기 스터디카페 운영자 단말로 전송하고,
   스터디카페 운영자 단말로부터 사용자 단말이 설정한 테이블 구조로 테이블배치를 변경할 수 없음을 나타내는 알림 메시지를 수신하면, 사용자와 운영자 간 실시간 협의를 통해 테이블 구조를 재배치할 수 있도록 상기 사용자 단말과 상기 스터디카페 운영자 단말 간의 실시간 화면 공유 기능을 제공하는, 유저중심의 학습공간 매칭 통합관리 시스템.
   
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